2013年 1月 1日 掲載
2012年 12月 2日（日），東京都千代田区の一橋講堂で行われた「気候予測のための海洋観測の最前線」を聴講してきた（シンポジウムのページ）． このシンポジウムでは，聴いたことを広く伝えてほしい，といわれたので，ここに聴講メモを掲載する．
録音・撮影が禁止されていたので，一所懸命にメモを取ったが，単語の羅列では何もわからないので，自分なりの解釈を相当入れて文章の形にしてある． というわけで，間違いも多々あると思う． 読者の方は，不信な点を調べなおすなどして，正しい認識を持つよう努力してほしい．
自然科学の特徴は，
自然現象の予測，という要素を持つ．
現象のまとめ（認知・経験） ↓ 予測 ← なぜ当たったか・はずれたか（理解・説明） ↓ ↑ 実際に何が起きたか（認知・観測）
1990年代の予測モデルは，CO2 のみをあつかっていたが， 2007年（IPCC AR4）には，生物とのやりとり，エアロゾルなども考慮に入れるなど，あつかうデータの種類がふえている．
1990年代の予測モデルの格子は，鉛直方向は 1，2層，水平方向は 500km×500km程度の粗さだったが，2007年には，50層，100km×100km程度に解像度が上がっている．
複雑で，多要素で，細かいものになっている． が，これが結果の正しさを保証するものではない．
複雑系の予測結果の信頼性向上のためには，多項目・多数点の観測が必要．ひんぱんに，全球で，できるなら精度のそろった観測がほしい． そして，正しいデータの迅速な流通が必要．
これらの要請は，従前の観測とはかなりちがう．
1990年代以前のモニタ（観測）の概念は，ある目的を持った観測をそれぞれ行い，それらの結果を持ち寄って，統合して自然を再現する，というものだった．が，これでは観測の抜けが生じ，モニタとしては不完全である．また，時間もかかった．
1990年代以降は，目的に特化しない観測というものが考えられた．モニタされた自然の姿を，それぞれの目的別に分析し，モデルの予測との比較検証を行い，予測手法の改善を行う．
1990年代から，構想され実施されてきた．WOCE．
それぞれ得意・不得意がある．
アルゴフロートは，10日ごとに 2000m深から浮上して，データを発信する． 1個 150万円程度で，寿命は 3年程度． 一航海に数億円単位のお金がかかる船舶観測と比較すると，相対的に安価．
現在，3500個のフロートが展開されており，10日ごとに 3500点のデータが入ってくる． これを，船舶観測，衛星データ，係留系，ブイアレイとあわせて，キャリブレーションをする（詳細は他の講演者）．
科学者の理想の海洋観測手法は，こちらの思うようにモノが測れて，結果がわかれば必要十分．
アルゴフロートの形は，最初に耐圧容器として酸素ボンベを使ったころから変わっていない． 科学者は保守的で，うまくいっているものは変えたがらない．
→ 高機能化：
→ 低機能化：
なぜ予測をするのか．なぜ観測をするのか． 見える形で社会利便性を変える．
→ Coastal Management：レジャーや栽培漁業
沿岸海域は，潮が入り乱れ，mixing も激しい． 水温の精度は 1/100度は要らない，1/10度でいい． より空間スケールの小さい，短い時間スケールの予測． こういう用途には，アルゴフロートは大きい．
まずは，用語の定義を簡単に．
気候は大気の総合状態であるが，ありとあらゆるものが関与している． 6つの構成要素
が，相互に作用している．
これらの相互作用の中で，もっとも基本的・基礎的なシステムが「大気海洋相互作用」．
素早い大気，緩慢な海．
(1)時間スケール（拡散する時間）は，
(2)移流時間スケール
(3)水が入れかわる時間（滞留時間スケール）
大気は透明で，太陽のエネルギーをほとんど吸収しないのに対し， 海水は不透明で，深さ 30m で太陽エネルギーの 2/3 が吸収され， 深さ 100m には数% の光しか届かない．海はほぼ光のない世界．
空気は，光を吸収して温まった地表面（陸・海）から熱をもらって（顕熱，潜熱，長波放射）温まる．
| - | 密度（kg/m3） | 比熱（J/gK） | 温度（K） | 厚さ(km） | 面積比 |
| 大気 | 1 | 1 | 270 | 10 | 1 |
| 海 | 1000 | 4 | 275 | 4 | 0.7 |
貯えている熱量の比は，大気：海が 1:1000． 海の数m の熱量が，大気全体の熱量に匹敵する． 多少の熱のやりとりがあっても，海は変わらない．
エルニーニョ現象は，太平洋東部赤道域の暖水が，西に動くことで起こる． 熱源の移動によって起こる現象．
| 時間スケール | 天気予報 数日〜1週間 |
長期予報 数週間〜数年 |
気候モデル 数十年 |
| モデル | 大気 | 大気海洋結合モデル | 大気従属モデル |
| 大気のあつかい | 時間変化させる | 時間変化させる | 平衡状態 |
| 海のあつかい | 時間変化なし | 時間変化させる | 時間変化なし |
大気は過去を忘れやすい．中高緯度に明瞭な四季があるのはこのため．
海洋は過去を引きずる．海はほとんど変わらない．
海は記憶装置である．海洋は内部に情報を取り込む．
使用の規制されたフロンの 10年隔てた分布の差から，海洋大循環を推察すると，高緯度海域（大西洋）で海水が沈み込んでいるのがわかる． 表層からは，ほとんど入っていかない．
水温偏差の時系列をみると，夏季に PJパターンが発生し，冬季には…（※メモ不明）．
海を知らなければ，気候は語れない． 海を知る切り札はアルゴ計画．これを育てていく必要がある．
アルゴ計画以前は，研究船や商船（篤志観測船）による船での観測だったが，観測点がまばらで，データ空白域も広い．
アルゴフロートの前に，中層フロートというものがあった． 1950年代ころから．水深 1000mで，中立状態で漂い，中層の流れを観測していた．世界に 1000台くらい展開していた． これに，水温・塩分センサをつけたのが 1994年から． 水深 2000mから 0mまでの水温と塩分を測る．
水温と塩分は，海水の基本量である．水温と塩分がわかれば，密度が計算できるので．密度分布は，海洋の循環と大きく関係している．
装置はあった．
日本は，ミレニアムプロジェクト（小渕政権のころ）のひとつとして関わった．
現在は，4分に 1回，1日に 360回，1ヶ月に 11000個の観測がされている．
ユネスコ IOC により，AIC の通告があれば，アルゴフロートに限り EEZ内の観測が可能となった． アルゴ計画は，このような問題もクリアしながら続いている．
リアルタイムに大量のデータを品質管理（QC）し，配信する必要がある． 観測してから 24時間以内に，GDAC に配信している． 日本の担当は気象庁． 6ヶ月以内に，高精度の QC を行ったデータを配信している． 日本の担当は JAMSTEC．
アルゴのデータ管理は，海域ごとに分担されている． アルゴ領域センター（ARC）． 太平洋では，日本の JAMSTEC が担当．
データポリシーは，リアルタイム無償無制限配信． 参加国は，それぞれの国のプロジェクトとして参加．
アルゴ運営チーム（AST）が，調整を行っている． 観測計画デザインの見直しなど．
アルゴデータ管理チーム（ADMT）が，データの品質管理（QC）をしている．
AIC が運用状態の監視と通告を行っている．
それぞれ，IOC の下で行われている．
2012年 11月 4日に，100万プロファイルを達成． 近代海洋観測開始（1870年以降）のプロファイル数が 50万である． アルゴ計画のデータは，時空間的にまんべんなく得られている．
海洋貯熱量（水深 700mまでで 1023Jオーダー）の見積もりの誤差が大幅に縮小した． これにより，地球の変化を精度よくモニターできる．
全球の塩分の変化がわかった． 蒸発が過剰な海域では塩分が高くなり，降水が過剰な海域では塩分が低くなる． つまり，塩分の分布は，天然の雨量計と考えることができる．
ここ 30年の塩分の変化を見ると，塩分の高い海域はますます高くなり，塩分の低い海域はますます低くなっている． 温暖化により，大気の保持できる水蒸気の量が増大していると考えられる．
ほかにも成果はたくさんあるが，ここでは 2つだけ紹介した．
組み直しをしている．
数値予報モデルは，運動方程式，熱力学の方程式，質量保存の法則などを，気象庁のスパコンで解いている．
初期は，海面水温を統計的に予測して，大気モデル（AGCM）にあたえていたが，2010年 2月からは，大気海洋結合モデル（CGCM）を導入している．
1997年 11月に，20世紀最大のエルニーニョ現象（ENSO）が起こった．
エルニーニョ現象は，通常時は太平洋赤道海域の水温の高い海域が西側にあるのが，東の方に移動することにより，降水域が変わり，貿易風も弱まり，さらには地球規模の気候に影響を与える，という現象である． 冬季には，日本，北米が暖かくなる，などの影響がある．このような，離れた地域・海域に影響がおよぶことを，テレコネクションと呼ぶ．
ENSO の予測による，中高緯度の気候の変化を見てみる．
1997年 8月 29日の状態を初期値として，1997年 12月から 1998年 2月の気候を予測すると，海面水温，降水量の分布のパターンは合っている．
気象庁の予測精度は，世界でもトップレベルにある．
海洋データ同化システムを用いて， 人工衛星，ブイ，船舶，全球的に増えているアルゴフロートなどのデータから，時空間的に均質なデータセットを作成する．
このシステムによって，予測精度は上がっている．
ECMWF（ヨーロッパの気象機関）でもエラーが減っている．
海洋変動の予測も含めた CGCM による 1ヶ月予報，週間予報をする． これにより，防災，減災，健康，水資源，食料確保，農業，漁業などに貢献できる．
海面水温の予測結果のアニメーション（JCOPE2）を紹介．
予測システムは，データからシミュレーションを行うもの．
方程式をコンピュータで計算できるようにしたものである．
海は連続的につながっているが，コンピュータでは格子状に区切って計算している． 豆腐をさいの目に切るイメージ． 海の状態をコンピュータの中に再現することにより，観測では限られた時間・点でしか得られなかった値を，あらゆる時間・点で得ることができる．
数値モデルでは，最初に海の状態を与え（初期値），物理法則によって計算していくが，計算結果はずれていく．計算のために，多くの仮定を含んでいるので（たとえば，連続な状態を離散化してあつかっているとか）．誤差があるのが特徴．
数値モデルでは，初期値から予測をするので，予測の誤差を小さくするためには，現実に近いよい初期値を作る必要がある． これには，アルゴフロートのデータが役に立っている．
数値モデルに観測データを取りこむ手法を，データ同化という． データ同化とは，簡単に説明すると，現実からずれはじめた数値モデルの予測結果を，観測データで補正する，数値モデルの予測結果を観測データになじませる，という手法である．
日本沿海（近海？）海況予測システム（JCOPE）は，1/10度格子である． 極域をのぞく海洋全域をあつかう数値モデルの結果を使い，北西太平洋の＊度格子（※メモ不明）の数値モデルでデータ同化を行い，さらに 1/10度格子の数値モデルで日本近海の予測を行う． このように，格子の粗い広域モデルの結果を使って，格子の細かい狭い範囲のモデルを動かす手法を，ネスティング（入れ子）という． 黒潮などの大きな海流は，すべてのモデルで再現できている必要がある．
アルゴデータがあるか無いかで，データ量が全然ちがう．
1999年 9月の値を初期値として，1999年 11月の黒潮大蛇行を予測できるか実験してみたところ，データ同化を用いないと予測できなかった． データ同化を行うと，かなりよく再現できる． データ同化を行えば，2ヶ月前から，ある程度予測できるようになる．
このような海況予測は，社会に応用されている．
船舶観測も必要だが，3500隻も常時展開はできない．
アルゴも万能ではない．アルゴフロートは浅い海には入れない． 東京湾，瀬戸内海では，すぐ岸に着いてしまう．
黒潮が大きな渦を作り，沿岸にどかんと入ってくると，相模湾や瀬戸内海などの内湾に強い流れが起きる．
2003年の急潮のアニメーションを紹介．
黒潮はダイナミックに変化し，渦が瀬戸内海に入ってくる． 数日で，一気に豊後水道に入る． 相模湾，紀伊水道でもこのような現象が起こる．
黒潮は，澄み切って深いところまでみえる透明度の高い海水なので，黒く見えることから黒潮と呼ばれる． 急潮が起こると，青緑色の水が一晩で青くなる． 黒潮の海水は，5〜6度暖かいので，逃げることのできない養殖魚は死んでしまう． また，強い流れで定置網などが流されてしまう． 海の台風ともいえる．
ところが最近は，漁師は急潮を待っている． マアジの当歳魚（スーパーゼンゴ）が漁れるので． マアジは，7cm よりも大きくなると，価格が 1/3 に下落する． 刺身，煮魚くらいにしかならないから． 小さい方が，肥料にしたり，南蛮漬けにしたりと需要が高い．
マアジの産卵場は，東シナ海． スーパーゼンゴは急潮に乗って豊後水道を北上する． 一週間で数千万円のビジネスになるので，急潮の予報を強く要望される．
海は瀬戸内海の中だけで閉じているわけではない． 急潮の発生は暖水渦の四国沖への接近に連動している． 水面が高いところでは，だいたい海水は暖かい． 渦は，東から西への移動する（大気は西から東へ移動）． 渦が日本の南にあったとき，玉突きのようにして急潮が発生する． 外洋の予報がキーポイントになる． アルゴ，JCOPE ができて，外洋の予報ができるようになってきた．
JCOPE2 を外洋の条件に使いシミュレートする． 格子は三角形に切った．500mスケール．
2010年，急潮の予報にチャレンジした． 2010年は，2，8月に 2回起こった． 予報を 6セット行ってみた．
2月10日の急潮は，暖水渦が日本の南にあって，当てやすかった．
3ヶ月予報をしてみたが，2月は当たった． 起こった急潮は当たったが，予報しても起こらなかった急潮もある． これでは信用してもらえない． 予報した急潮が起こらなかったときは，アルゴフロートの数が多くなかった．
アルゴフロートは沿岸に入れない． すぐ岸に着いてしまう． ARGOS，係留ブイ．
漁業は 1.5兆円．そのうち3000億円が，黒潮の内側の沿岸の漁獲である．
生物化学センサによる，プランクトンと CO2 の観測について討論された．
各講演は，司会の上柳氏のふりで，講演者が海洋研究の道に進んだきっかけを話すことからはじめられていた． 一般の方と海洋学の間には接点がほとんどないので，このような趣向はおもしろいし，効果的だったと思う．
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