モデルシミュレーション

フラックス推定

トップダウン手法

逆解析システムNISMON-CO2による長期全球CO2フラックスデータ
逆解析システムNISMON-CO2により推定された全球のCO2フラックスデータ。地球表面におけるCO2フラックスの時空間変動が、大気CO2濃度観測データで拘束されている。解析フラックス(事後フラックス)は大気輸送モデルNICAM-TMと結合した4次元変分法による最適化計算によって得られたものである。季節変化のみならず長期変動も評価できるよう、長期の解析期間となっている。

ボトムアップ手法

陸域生態系モデルVISITによる温室効果ガス収支および炭素循環シミュレーション出力データ
このデータセットは、陸域生態系モデル(VISIT: Vegetation Integrative SImulator for Trace gases)によるシミュレーション出力です。ここで行われたシミュレーションは、1901年から2020年の期間について、全球を対象に観測に基づく気象データと土地利用データに基づいて実施されたものです。
東京都における化石燃料起源二酸化炭素排出量推定値の1x1 kmデータ
本データは、東京都における2014年の化石燃料起源二酸化炭素総排出量、点状ソース、線状ソース、面状ソース別排出量の年間値を1x1 kmの空間解像度で示したものである。ボトムアップ手法を用いて排出量を推定した。
化石燃料燃焼による人為起源二酸化炭素(CO2)排出量の全球1kmデータ
本データ(ODIAC CO2排出量データ)は、化石燃料(石炭、石油、天然ガス)の燃焼による人為起源二酸化炭素(CO2)排出量の全球分布を1x1kmの空間解像度で示したものである。高解像度の排出量空間分布は、発電所データベースならびに夜間光衛星データを組み合わせたモデルで推定されている。また、元となるCO2排出量は毎年最新の燃料統計データを反映して更新されている。オリジナルの1x1km解像度のバイナリー形式のデータのほか、netCDF形式の低解像度(1x1度)版も公開している。(英語ページのみ)

機械学習など

3つの機械学習モデルを用いて推定した全球海洋CO2フラックスと海洋表層CO2濃度(NIES-ML3)
本データは3つの機械学習モデル(ランダムフォレスト、グラディエントブーストマシン、フィードフォワードニューラルネットワーク)を用いて推定した全球海洋CO2フラックスと海洋表層CO2濃度の最新結果です。時間依存性のある海洋CO2トレンドを使用することで、推定値の誤差が大幅に軽減されました。(英語ページのみ)
1980~2020年の全球海洋CO2フラックスの推定値
本データは「ニューラルネットワークを用いて推定した全球海洋表層CO2濃度と吸収量 (doi:10.17595/20201020.001) 」と同様の手法により、SOCATバージョン2021のCO2観測グリッドデータを用いて1980~2020年の全球海洋CO2フラックスを再計算したものである。ニューラルネットワークの入力変数には、ログスケールで表した表層混合層の厚さを使用するとともに、1000 µatmを超えるCO2の観測値を除外するという変更を行った。(英語ページのみ)
ニューラルネットワークを用いて推定した全球海洋表層CO2濃度と吸収量
本データは、1985年以降のCO2フガシティと海洋-大気間のCO2フラックスの全球分布を、空間解像度1x1度、時間解像度1ヶ月で示したものである。ニューラルネットワークを用いて求めた。(英語ページのみ)
データ駆動型アップスケーリングモデルによって推定された全球のGPP、NEE、ER
本データは、全球のGPP(総一次生産)、NEE(純生態系交換)、ER(生態系呼吸)の10日平均値を0.1x0.1度の空間解像度で示したものである。FLUXNET 2015の観測データをランダムフォレスト法を用いて全球にアップスケールして求めた。(英語ページのみ)

気候モデル

日本域力学的ダウンスケーリングのバイアス補正気候シナリオ
SOUSEIプログラムで計算された力学的ダウンスケーリングNHRCM02の結果をバイアス補正した日本域3次メッシュの日別値を公開している。
国立環境研究所化学気候モデルを使った将来のHFC増加のオゾン層への影響を調べるための100アンサンブルシミュレーションのアウトプット
HFCの大気中への放出規制が今後行われない場合21世紀末に予想されるHFC増加のオゾン層および気温への影響を調べるため、大気微量成分の濃度がRCP2.6シナリオとWMO-A1シナリオの2095年相当の濃度であると仮定した化学気候モデルによって100アンサンブル計算を行った結果のデータを提供。
日本域CMIP6バイアス補正気候シナリオ
CMIP6の全球大気海洋結合モデルによる温暖化予測情報について、影響評価研究にも有用なバイアス補正した日本域3次メッシュのデータセットを公開している。
日本域CMIP5バイアス補正気候シナリオ
CMIP5の全球大気海洋結合モデルによる温暖化予測情報について、影響評価研究にも有用なバイアス補正した日本域3次メッシュのデータセットを公開している。