SWおよびLWエネルギー蓄積への寄与
まず、急激なGHG強制（4×CO2） 2). ＯＬＲ異常の進化は、Ｇｃｍ間で顕著に異なる（図１）。 2D）。 この応答の範囲を、ＯＬＲがその摂動されていない値＊に戻るのにかかる時間（ｔｃｒｏｓｓ）によって特徴付ける。ｔｃｒｏｓｓの範囲は、２〜２ ３ １ｙであり、集団平均は１ ９ｙである（図１ ９参照）。 4A）。
(A)CMIP5 4×CO2シミュレーションにおけるグローバル平均表面温度変化の時系列。 個々のモデルは人種の壁によって示され、年150の温度変化によって色分けされている（カラーバーは図の真中で提供される）。 アンサンブルの平均は、破線の黒い線で示されています。 (B)気候システムの熱容量は、地球の時間積分エネルギー蓄積を表面温度で割ったものとして定義されています（Eq。 1）海の列の有効深さの単位（左軸）と放射e折りたたみタイムスケールの単位（熱容量の負をアンサンブル平均正味放射フィードバックσ lw+σ sw=-1.1W m−2K−1;右軸）で与えられる。 （Ｃ）ＡＳＲ応答の時系列（ここで、実線はＧＣＭ値であり、破線は線形フィードバックモデル（Ｅｑｓ． 1および2)GCM比の熱容量、forcingsおよびフィードバックを使用して。 黒い実線はGCMのアンサンブル平均で、黒い破線はアンサンブル平均熱容量、強制、およびフィードバックを使用した線形フィードバックモデルの予測です。 （D）OLR応答を除いてCと同じです。
これらの知見を解釈するために、我々は、グローバルTOAエネルギー予算の一般的に使用される線形化を採用しています：D(C TS)dt=FSW+FLW+(θ sw+θ lw)TS、ここで、TSは全体的な平均表面温度異常であり、Cは時間依存的なグローバル熱容量である。 Eq. 図１は、全球熱量変化の速度を全球ＴＯＡエネルギー蓄積の速度に関係し、これは、ＳＷ及びＬＷ放射強制力（ＦＳＷ及びＦＬＷ）及び放射応答（θ ＳＷＴＳ及びθ ＬＷＴＳ）の和によって与えら ＯＬＲおよびＡＳＲにおける異常は、さらに、ＡＳＡＳＲ＝ＦＳＷ＋λ ＳＷＴＳ＜／Ｐ＞＜ｐ＞および−ＯＬＲ＝ＦＬＷ＋λ ＬＷＴＳと表すことができる。放射フィードバック（θ swおよびθ lw）は、ASRおよびOLRの線形回帰によって各GCMについて推定することができる（図。 図2CおよびD)とTS(図2CおよびD)があります。 （図２Ａ）４×ＣＯ２以降の期間にわたって、放射強制力はほぼ一定である（７、８）。 さらに、CO2強制のLWおよびSW成分（FLWおよびFSW）は、回帰のTS=0切片によって推定することができる。 ＣＭＩＰ５Ｇｃｍの強制値およびフィードバック値（表Ｓ１）は、Ａｎｄｒｅｗｓらによって推定された値と一致する。 (10).によって定義される。
図1に示すように、有効熱容量C(図。 時間積分ＴＯＡエネルギー蓄積量をＴＳで割ったものである。 気候システムには単一の熱容量（または特徴的な緩和時間）がないことが長い間認識されてきた（11）。 実際、Cは、熱が表面混合層の下および海洋内部（12≤-15）に浸透するにつれて、時間とともに増加する。 CMIP5GCMsの場合、Cは50mの同等の海洋深度に対応し、4×CO2後の最初の十年で、時間の経過とともに増加し、世紀後に数百メートルの同等の深さに達します（図。 2B）。 SWとLWのフィードバックと強制の値と一緒にCの時間発展は、Eqの反復を可能にします。 図1に示すように、各GCMの表面温度応答TSを正確に再現することができる。 2A）。 ＡＳＲおよびＯＬＲは、Ｅｑによって予測される。 図2は、4×CO2以下のそれぞれの応答と良好に一致している（図。 2CおよびD）であり、モデル全体のtcrossの分散の大部分（99％）を占めています。 したがって、気候フィードバックの単純な表現（Eqs。 1および2）はGHGの強制の下でASRおよびOLRの応答を理解するために必要とされるすべてです。
gcm挙動への洞察は、課されたGHG強制を伴うTOAエネルギーバランス（平衡）に到達するために必要なASRおよびOLRの値を考慮することによって得ることがで 強制およびフィードバックがLWでのみ作用した場合（図のように。 ＯＬＲ異常は、４×ＣＯ２の後に−ＦＬＷ＝０の値から増加するであろう（式１Ａ）。 2)、そして全体的なエネルギー蓄積は減らされたOLRによって完全に運転されます。 しかし、マルチGCM平均では、σ LW=-1.7Wm−2K−1の負のLWフィードバックに加えて、σ SW=0.6Wm−2K−1の実質的な正のSWフィードバックがあります（図10）。 3A）。 その結果、ASRは温暖化とともに増加し、地球規模のエネルギー蓄積に貢献します。 さらに、正のσ swは、平衡温度応答を利得係数σ(G Σ Sw)≤1によって増幅する。5LWフィードバックのみを持つシステムに対して、whereg θ sw≤1/(1+θ sw/θ lw)。したがって、多ＧＣＭ平均ＯＬＲは、平衡に達するためには、４×ＣＯ２（−ＦＬＷから０． 2). したがって、OLRは、平衡温度応答の1FLW/1.5FLW≤66%が実現されたときに摂動されていない値に戻ります。 このタイムスケールは以下のように推定します。 現時点では、最初の数十年にわたる温暖化は、一定の熱容量C、Eqで近似することができると仮定すると、次のようになります。 図１は、表面温度の時間発展について容易に解くことができ、ｔｓ＝Ｇ Β Ｓｗｆｌｗ Β Ｌｗ（ｅ−ｔｔ−１）、ｗｅｒｅｔ＝−Ｃ Β Ｌｗ＋β ｓｗを与える。Eqから。 図4に示すように、OLRが産業前の値に回復するために必要な平衡温度変化の≤66％は、おおよその時間σで達成される。 4×CO2シミュレーションの最初の世紀にわたるCのアンサンブル平均を、最初の数十年にわたるその値の上限として取ると（図からC≤250m）。 ２Ｂ）、次いで、Ｅｑ． 5はσの上限を提供する。 アンサンブル平均フィードバック値（表S1）については、Eq。 5は≤29yを与え、これはcmip5アンサンブル平均olr回復時間スケールtcross=19yとよく一致しています。tcross後のすべての時間について、エネルギーは強化されたlw放出 したがって，全エネルギー蓄積に対するＳ ＷおよびＬ ｗ異常の相対的寄与は，OLＲがその摂動されていない値（ｔｃｒｏｓｓ）に戻って交差するのにかかる時間に直接依存する。 多GCM平均では、OLRは回復に20年しかかからないため、エネルギー蓄積は主にASRの強化によるものです。
(A)等高線は、線形フィードバックモデルにおけるLWおよびSWフィードバックパラメータ（θ lwおよびθ sw）に対するtcrossの感度を示しています（Eq. 6）強制がすべてLWにあると仮定し、250-mの海洋深度相当の時不変の熱容量を使用する-最初の世紀にわたるGCM平均。 影付きの黒領域は平衡解が存在しないパラメータ空間であり、影付きのピンク領域はOLRが摂動されていない値に戻ることがないパラメータ空間である。 個々のGCMの結果はtcrossによって色分けされている円によって与えられる(カラーバーは図の中央に提供される)。 灰色の楕円および破線は、θ ｌ ｗおよびθ ｓ ｗ±１Ｓ Ｄ（θ）の観測的推定値を表す。 （Ｂ）式中の２ ９ｙ以下（１世紀にわたるｇｃｍ平均）を仮定したＳＷ強制利得（ＧＦＳＷ）およびＳＷ帰還利得（Ｇ Β Ｓｗ）に対するｔｃｒｏｓｓの感度。 8.次に、CMIP5Gcm全体のtcrossの広い範囲を設定するのは何ですか？ 平衡温暖化の実質的な割合は、すべてのGcm（15、18）で最初の数十年以内に達成されますが（気候システムの表面成分の速い応答のために）（12）—温暖化（およびtcross） 3A）。 Tcrossのフィードバックパラメータへの依存性は、TCROSSの線形フィードバックモデルを解くことによって明示的に見ることができます（FSW=0という仮定の下で）。 Eqを代入します。 4にEq. ＯＬＲ＝０のときの時間としてｔ＝ｔｃｒｏｓｓを識別すると、ｆｌｗ＝Ｆｌｗｇ Θ Ｓｗ（ｅｔｃｒｏｓｓ／θ−１）が得られ、これは解ｔｃｒｏｓｓ＝−θ ｌｎ（１−１ｇ θ ＳＷ）を有する。
Eq. 図６に示すように、ＯＬＲ回復時間は、（ｉ）数十年のオーダーである放射ｅ折りたたみ時間スケールσ、および（ｉ ｉ）因子ｌｎ（１−１／Ｇ Σ Ｓ Ｗ）＝ｌｎ（−σ ｓ ｗ／σ ｌ ｗ）に比例するが、これは、多ＧＣＭ平均では≧１であるが、Ｇｃｍ全体で２桁の大きさで変化することを明らかにしている。 正のＳ Ｗフィードバックは加温を増幅し，OLＲ応答を増強し，OLＲ回復のタイムスケールを減少させる。 さらに、ｔｃｒｏｓｓは、ｇｃｍｓで実現されるパラメータ空間上で、θ ＬＷよりもθ ＳＷの変化に対してはるかに敏感である（図２の曲線）。 図3a)に示すように、tcrossのモデル間の違いは、主にSWフィードバックの変動によって制御されることを示唆している。 この結果は、σ swおよびσ lwに対するOLRの依存性における基本的な非対称性から生じる：より正のσ swは、olrを増強し、tcrossを減少させる温暖化を増幅するように作用し、より負のσ lwは、同様に、OLRを増強する温暖化を増幅するように作用するが、それはまた、度TS変化当たりのOLR応答を減少させる（Eq。 2）、完全にtcrossのわずかな変化を駆動します。その多くの単純化にもかかわらず、Eq。
図６は、モデル全体の分散の６ ６％を説明する、Ｇｃｍｓによってシミュレートされたｔｃｒｏｓｓの妥当な推定値を提供する（図６）。 3A）。 特に、大きく正のσ sw値を持つCMIP5モデルでは短いOLR回復時間を、ゼロに近いσ sw値を持つモデルでは長いOLR回復時間を広くキャプチャします。 しかし、いくつかの注目すべき例外があります。 図6は、実現されるよりも実質的に小さいｔｃｒｏｓｓを予測する。 tcrossは、表面温度変化よりも速いタイムスケールで起こる急速な雲の調整のために、CO2強制のSW成分をまだ説明していないため、これらのモデルでは過小評価されています。 上記で説明したSWフィードバックの場合と同様に、SW強制は、LW強制のみを持つシステムに対して、sw強制利得係数GFSWによって平衡温度応答を増幅します。GFSW≤1+FSWFLW。
正のSW強制は温暖化を増幅し、OLR応答を高め、tcrossを減少させるのに対し、負のSW強制は温暖化を減少させ、OLR応答を減少させ、tcrossを増加させる。 SWフィードバックの効果を含め、一緒に強制的にEqの簡単な拡張を提供します。 多ＧＣＭ平均では、Ｆｓｗは比較的小さく（表Ｓ１）、ｇｆｓｗ≧１． 6. しかし、いくつかのモデルでは、FSWは総CO2強制力の実質的な割合である（図2）。 3B)、したがって、それはtcrossに大きな影響を与えます。 FSWを考慮して、Eq. 図8は、GCMsによってシミュレートされたtcrossの優れた推定値を提供し、モデル間の分散の78%を説明します。定数値≥29yが式で使用されている場合。
図8に示すように、フィードバックおよび強制利得に対するtcrossの依存性を視覚化することができる（図の曲線。 3B）。 tcrossは、G Λ SwとGFSWの積が1に近づく領域で非常に急勾配を持ち、TCROSSの二峰性分布につながり、OLRは数十年にわたって、または1世紀より長い時間スケールで摂動されていない値に戻ります。 Ｇ Β ＳｗとＧＦＳＷはｔｃｒｏｓｓに等しく寄与するが、Ｇ Β ＳｗはＧｃｍｓ全体でＧＦＳＷよりも大きい量だけ変化する。 したがって，ｔｃｒｏｓｓの範囲とglobalｒとＡＳＲのグローバルエネルギー蓄積に対する相対的な寄与を最も強く制御するのはＳ Ｗフィードバックである。 しかし、十分に負のFSW(GFSW<0)を持つモデルでは、大きく正のσ sw(G Σ Sw>0)であっても、tcrossは世紀のオーダーになる可能性があります。 一般に、OLRは弱いSWフィードバックまたは弱い（または負の）SW強制のいずれかのモデルでは何世紀ものタイムスケールで回復し、OLRは適度なSWフィードバックとSW強制のモデルでは数十年のタイムスケールで回復する。 この結果は、線形フィードバックモデルでσ swとFSWのみを変化させることによってさらに見ることができます（Eq. 1)およびσ lw、FLW、およびCをそれらのアンサンブル平均値に等しく設定する。 Tcrossの予測値は、GCMsによってシミュレートされた値と非常に一致しています(R2=0.98)(Fig. 4A)、アンサンブル平均値よりもはるかに大きいCを持つ二つのモデルを除いて。 重要なことに、σ SWとFSWのみをモデル間で変化させることは、（ｉ）数世紀のオーダーでtcrossを有するそれらのモデル間の明確な分離を捉えるのに十分である（図 全体的なエネルギー蓄積が減少したＯＬＲによって支配される（図４Ａ）、および（ｉ ｉ）数十年のオーダーのｔｃｒｏｓｓを有するそれらのモデル（図４Ａ中の色付きの円）。 世界的なエネルギー蓄積は、強化されたＡＳＲによって支配され、強化されたＯＬＲによって反対されている（図４Ａ）。
(A)CMIP5 4×CO2シミュレーションにおけるtcrossの散布図と線形フィードバックモデルによって予測されたもの(Eq. 8)GCM固有のσ swおよびFSWを使用して、GCMアンサンブル平均σ lw、FSW、および熱容量。 各円の塗りつぶしの色は、4×CO2シミュレーションにおける各GCMのtcrossを示します。 黒い破線は1:1の線です。 （イ）aの場合と同じであるが、その散布図は、年間1％のCO2増加のシミュレーションにおけるSWEAR値であることを除いては同じである。
これらの洞察を念頭に置いて、GHG濃度が突然四倍になるのではなく、自然界のように時間の経過とともにゆっくりと増加する年間1％のCO2増 過渡エネルギー蓄積における強化ASRと減少OLRの相対的な役割を定量化するために、SWエネルギー蓄積比（SWEAR）は、140yの1％CO2シミュレーションの上で、強化ASRを介した時間積分エネルギー蓄積の比（ASR-OLR）であると定義します。SWEAR=≤ASRdt≤(ASR-OLR)dt。SWEARの値はGcm全体でかなり変化します（図。 エネルギーは、ほぼゼロ（主に減少したＯＬＲによって蓄積されたエネルギー）から３近く（強化されたＡＳＲによって蓄積され、強化されたＯＬＲによって失われたエネル 0と1の間のSWEARは、強化されたOLRと減少したOLRの両方によるエネルギー蓄積を示し、0.5を超えるSWEARは、ASRが世界のエネルギー蓄積の半分以上に寄与していることを示している。 マルチGCM平均では、SWEARは1.1であり、OLRの変化はほとんどなく、正味のエネルギー蓄積はASRの強化によって完全に達成されることを示しています（図。 1D）。
ゆっくりと増加するGHG強制下でのこのGCM挙動の範囲は、Ghgの急激な変化の下で上記で特定されたOLR回復タイムスケールtcrossの範囲から直接続き、SWフィー 実際、線形フィードバックモデル（Eqs. 図1および図2は、上記のように4×CO2から推定されたパラメータを有する）1%CO2以下で前方に反復されたマルチGCM ASRおよびOLR応答を捕捉する（図中の破線）。 1D）およびモデル間の変化。 したがって、線形フィードバックモデルは、SWEAR(95%)のGCM間分散もキャプチャしますが、GCM間分散の大部分(85%)は、σ swとFSWのみを変化させることによって説明できます(σ lw、FLW、およびCは上記のようにアンサンブル平均に設定されています)。 4B）。
図。 図4Bは、SWEAR≤0.5(OLRが支配的)のモデルとSWEAR≤1(ASRが支配的)のモデルとの間の明確な分離を示しています。 さらに、0.5ドルのモデルは、数世紀のオーダーでtcrossを持つモデルである（図。 図4B、黒丸）、およびSWEAR≤1のモデルは、数十年のオーダーのtcrossを持つモデルと同じです（図4b、黒丸）。 4B、着色された円）。 TCROSSに対するSWEARのこの強い依存性は、1％CO2に対する応答を、それぞれが異なる時間に開始された瞬間的なCO2強制に対する多くの応答の重ね合わせと より正式には、CO2強制力の線形増加に応答してOLRがその摂動されていない値に戻る時間（tramp）は、（SIテキスト）tramp=σ1−1G σ SW GFSW=tetcross/σで近似することができます。十年の順序のtcrossが付いているモデルのために、浮浪者は十年の順序にまたあり、誓うことは大きい。 世紀の順序のtcrossが付いているモデルのために、浮浪者は数世紀の順序にあり、誓いは小さいです。 全体として、tcrossはSWEARのGCM間分散の83％を説明しています。