九州大学 研究者情報
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基本情報 研究活動
道端 拓朗(みちばた たくろう) データ更新日:2019.07.29



主な研究テーマ
衛星観測と数値気候モデルの複合利用によるエアロゾル・雲・降水相互作用の解明
キーワード:エアロゾル・雲・降水相互作用、衛星リモートセンシング、数値気候モデル、衛星観測シミュレータ、放射強制力、水循環
2018.08~2018.08.
従事しているプロジェクト研究
数値モデルに適用する雲氷・降雪粒子の新スキーム開発による気候予測の高精度化
2019.04~2023.03, 代表者:道端拓朗, 九州大学応用力学研究所, 日本学術振興会
本研究課題では、全球エアロゾル・気候モデルMIROC-SPRINTARSに適用する、雲氷・降雪・雹・あられといった固体降水の粒子系をシームレスに表現する新しい雲・降水・放射スキームの開発を推進している。全球規模の人工衛星観測データを活用し素過程レベルでのモデルの精緻化を実施することで、より信頼性の高い気候変動予測に資することを目標としている。.
全球規模の気候変動予測と基盤的モデル開発(文部科学省委託事業 統合的気候モデル高度化研究プログラム)
2018.04~2022.03, 代表者:渡部 雅浩, 東京大学大気海洋研究所, 東京大学(日本)
本研究プログラムでは、気候変動対策のために気候モデルをさらに発展させ、社会経済シナリオとの連携を図り、 具体的な地域での適応計画に気候モデルの知見を反映することを目的としている。.
全球エアロゾル気候モデルにおける降⽔過程の⾼度化
2018.04~2020.03, 代表者:道端拓朗, 九州大学応用力学研究所, 九州大学応用力学研究所
海塩粒子は高い吸湿特性を持ち、効率的な雲凝結核として機能する。気候モデルにおいて、エアロゾルの増加に対し降水生成効率を低下させるパラメタ化がどのエアロゾル種においても適用されているが、現実大気においては巨大海塩は降水を強める働きを持つため、それを陽に考慮する必要がある。本研究課題では、海塩と雲・降水の相互作用を表現する新しいパラメタリゼーションを全球エアロゾル気候モデルMIROC-SPRINTARSに導入し、気候への影響を定量的に理解することを目標とする。.
数値モデルと衛星観測の複合利用によるエアロゾル・雲・降水相互作用の解明
2018.04~2019.03, 代表者:道端拓朗, 九州大学応用力学研究所, 日本学術振興会
気候モデルに適用する、降雨・降雪を予報変数として導入した新しい雲・降水スキームを開発する。また、モデル内で表現する雲氷・降雪粒子の形状や粒径分布とそれらの放射影響を整合的に扱えるよう新スキームと放射計算をオンラインで結合することで、従来型モデルでは無視していた降雨・降雪粒子の放射効果を陽に考慮する。
開発する新しい雲・降水スキームを用いて、気候モデル相互比較の国際的なプロジェクトに参画しデータ提供を行うなど、研究成果発信も積極的に実施している。
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研究業績
主要原著論文
1. Michibata, T., K. Suzuki, M. Sekiguchi, and T. Takemura, Prognostic precipitation in the MIROC6-SPRINTARS GCM: Description and evaluation against satellite observations, Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 10.1029/2018MS001596, 2019.03, [URL], 本研究では、全球大気大循環モデル(GCM)に適用する新しい雲・降水パラメタリゼーションを開発し、全球エアロゾル気候モデルMIROC-SPRINTARSに実装を行った。開発したパラメタリゼーションは、従来型モデルでは診断的に取り扱っていた降雨・降雪の質量および数濃度をともに予報する2 momentスキームで、予報した降水粒子による放射効果についても陽に取り扱っている。予報型降水パラメタリゼーションの導入により、雲微物理特性・放射場・降水場の再現性を改善できただけでなく、世界各国の主要なGCMが普遍的に抱える問題である、エアロゾルが雲・降水場を介して気候に及ぼす影響についても、素過程レベルで顕著な改善が達成できた。本研究で開発したパラメタリゼーションは、より物理プロセスに根ざした振る舞いにモデルを方向付ける意味を持つため、数値気候モデルを用いた気候研究の信頼性向上に貢献するものである。.
2. Michibata, T., K. Suzuki, Y. Sato, and T. Takemura, The source of discrepancies in aerosol-cloud-precipitation interactions between GCM and A-Train retrievals, Atmospheric Chemistry and Physics, 10.5194/acp-16-15413-2016, 16, 23, 15413-15424, 2016.12, [URL].
3. Michibata, T., and T. Takemura, Evaluation of autoconversion schemes in a single model framework with satellite observations, Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 10.1002/2015JD023818, 120, 18, 9570-9590, 2015.09, [URL].
4. Michibata, T., K. Kawamoto, and T. Takemura, The effects of aerosols on water cloud microphysics and macrophysics based on satellite-retrieved data over East Asia and the North Pacific, Atmospheric Chemistry and Physics, 10.5194/acp-14-11935-2014, 14, 21, 11935-11948, 2014.11, [URL].
5. Patel, P. N., R. Gautam, T. Michibata, and H. Gadhavi, Strengthened Indian Summer Monsoon Precipitation Susceptibility Linked to Dust-Induced Ice Cloud Modification, Geophysical Research Letters, 10.1029/2018GL081634, 2019.07, [URL].
6. Jing, X., K. Suzuki, and T. Michibata, The key role of warm rain parameterization in determining the aerosol indirect effect in a global climate model, Journal of Climate, 10.1175/jcli-d-18-0789.1, 32, 4409-4430, 2019.06, [URL].
7. Sato, Y., D. Goto, T. Michibata, K. Suzuki, T. Takemura, H. Tomita, and T. Nakajima, Aerosol effects on cloud water amounts were successfully simulated by a global cloud-system resolving model, Nature Communications, 10.1038/s41467-018-03379-6, 9, 2018.03, [URL].
主要学会発表等
1. 道端拓朗, 鈴木健太郎, 佐藤陽祐, 竹村俊彦, 【招待講演】気候モデルにおけるエアロゾル-雲‒降水相互作用プロセスの不確実性の評価, 日本気象学会2016年度秋季大会, 2016.10.
学会活動
所属学会名
American Geophysical Union
日本気象学会
学術論文等の審査
年度 外国語雑誌査読論文数 日本語雑誌査読論文数 国際会議録査読論文数 国内会議録査読論文数 合計
2019年度      
2018年度
2017年度
2016年度
研究資金
科学研究費補助金の採択状況(文部科学省、日本学術振興会)
2019年度~2022年度, 若手研究, 代表, 数値モデルに適用する雲氷・降雪粒子の新スキーム開発による気候予測の高精度化.
2019年度~2023年度, 基盤研究(S), 分担, 階層的数値モデル群による短寿命気候強制因子の組成別・地域別定量的気候影響評価.
2018年度~2018年度, 特別研究員奨励費, 代表, 数値モデルと衛星観測の複合利用によるエアロゾル・雲・降水相互作用の解明.
2015年度~2017年度, 特別研究員奨励費, 代表, 衛星観測データのシナジー解析を活用した次世代型気候モデルの構築および改良.
学内資金・基金等への採択状況
2018年度~2019年度, 応用力学研究所若手キャリアアップ支援研究, 代表, 全球エアロゾル気候モデルにおける降⽔過程の⾼度化.

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