Research press release

気候科学:2018~2022年は平年より温暖と予報される

Nature Communications

Climate science: 2018-2022 predicted to be anomalously warm

2018~2022年は平年と比べて温暖で、異常高温を記録する可能性が高くなるという予報を示す確率予報システムについて報告する論文が、今週掲載される。今回の研究では、ノートパソコン上で全球平均地上気温の予測を100分の数秒で生成できる統計モデルが発表され、パーソナル機器を使ってリアルタイムの確率予報を得る可能性が開かれた。

全球平均地上気温が変化する原因としては、外部強制力(例えば、特定の社会経済的シナリオに従って進行する温室効果ガスの排出やエアロゾルの放出)と気候システムの自然変動があり、後者の予測の方が難しい。従って、年々の気候予報の精度を高めるには、自然変動の予測を改善することが必要になっている。

今回、Florian SevellecとSybren Drijfhoutは、自然変動を把握するために転送作用素を用いた統計的方法を開発した。これは、確立された統計分析法であり、系のカオス的挙動を合理的に説明できる。このシステムを用いれば、全球平均地上気温と海面水温に関して、信頼性の高い確率予報が得られる。そして、2018~2022年の予報では、自然変動を原因とする温暖化によって長期的な地球温暖化傾向が一時的に強化され、異常高温が生じる可能性が高まるとされる。

この予報システムでは、一度に1つの観測指標に関する予報しかできないが、降水量など他の指標に関する予報や地域スケールでの予報が得られるように調整することが可能だ。また、この予報システムは、ノートパソコン上で実行できるため、これまでよりも広範囲の科学コミュニティーが気候の予報を入手できるようになる可能性がある。

2018 to 2022 is predicted to be an anomalously warm period with an increased likelihood of extreme temperatures, according to a probabilistic forecast system reported in Nature Communications. The study presents a statistical model that produces predictions of global mean surface air temperature in a few hundredths of a second on a laptop, opening up the possibility of real-time probabilistic forecasting on personal devices.

Changes in global mean surface temperature can be attributed to external forcing (such as greenhouse gas emissions or aerosols, which follow particular socioeconomic scenarios) and to natural variability in the system, which is harder to predict. Therefore, improvements in predicting natural variability are required for more accurate interannual climate forecasts.

Florian Sevellec and Sybren Drijfhout develop a statistical approach based on transfer operators - an established statistical analysis method that rationalizes the chaotic behaviour of a system - that captures natural variability. This system provides reliable probabilistic predictions of global mean surface temperature and sea-surface temperature. A forecast for 2018-2022 indicates that warming owing to natural variability will temporarily reinforce the long-term global warming trend, leading to an increase in the likelihood of temperature extremes.

Although the system only forecasts one metric at a time, it can be adjusted to predict other measures, such as precipitation, and to focus on regional scales. In addition, the system can be run on a laptop, which could broaden access to climate forecasts to a wider scientific community.

doi: 10.1038/s41467-018-05442-8

「Nature 関連誌注目のハイライト」は、ネイチャー広報部門が報道関係者向けに作成したリリースを翻訳したものです。より正確かつ詳細な情報が必要な場合には、必ず原著論文をご覧ください。

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