Kyushu University Academic Staff Educational and Research Activities Database
List of Papers
Michibata Takuro Last modified date:2020.06.28

Assistant Professor / Center for Oceanic and Atmospheric Research / Research Institute for Applied Mechanics

1. Michibata, T., K. Suzuki, T. Ogura, and X. Jing, Incorporation of inline warm rain diagnostics into the COSP2 satellite simulator for process-oriented model evaluation, Geoscientific Model Development, 10.5194/gmd-12-4297-2019., 12, 4297-4307, 2019.10, [URL].
2. 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, 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。.
3. 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].
4. 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].
5. 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].
6. 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].
7. 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].
8. 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].