\chapter{結論}
\subsubsection*{数値実験について}
本研究で得られた数値計算結果は, Phillips(1956) で記されている実験結果と大変よく一致し, Phillips の数値実験の再現に成功したと言えるだろう. 
今回作成した数値モデルの中で表現される大気大循環の構造は, Phillips(1956)が結論付けるように現実の大気におけるそれといくつか類似した側面を持っている. 
その側面とは, 
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\begin{itemize}
\item 地表における東西風の分布(高緯度で東よりの風, 中緯度で西よりの風, 低緯度で東よりの風)
\item 中緯度におけるジェットの存在
\item 地球が獲得する正味の放射エネルギーの過不足を埋めるのに必要とされる, 大規模な渦による極方向への熱輸送の存在
\end{itemize}
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である. 
また, これらの現象を生み出すモデルの中のエネルギー変換プロセスは, 大気の原理的なエネルギー変換と定性的には一致する. 

方程式系を簡単化したことによる失敗もいくつか見られる. 
例えば, 平均的な南北温度勾配が大きすぎる点や, 擾乱の特定の特徴があまり現実的でない点である. 
これらの問題は使用する予報方程式系をより精密なもの(例えばプリミティブ方程式など)にすることで, 解決されると思われる. 

\subsubsection*{数値予報モデルの実装と数値計算ライブラリ「GMathLib」について}
今回数値予報モデルを実装する中で, 自作の数値計算ライブラリである「GMathLib」を利用した. 
本研究と独立した数値計算ライブラリ(行列の取り扱い, 連立方程式のソルバ等を提供している)を利用することで, 
(主観的ではあるが)実装に必要なソースコードの量を減らすことができた. 
それ以上の利点として, プログラムをデバッグする際に, 
ライブラリを利用しているソースコードの部分をデバッグの対象から外すことができたという点が挙げられる.  
このために, 比較的短い期間で目的の数値予報モデルを完成させることができた. 
したがって, 本研究の目標の一つである GMathLib の有効性が確認されたと言えるだろう. 
一方で, 実際に数値予報モデルを実装する中で, たくさんの GMathLib の問題点も浮かび上がってきた.
その詳細はここでは触れないが, これらの問題点を集計して GMathLib を改良する予定である.  

今回作成した数値予報モデルは, 準地衡風予報方程式系を適用した 2 層モデル(矩形領域)である. 
本研究では Phillips の数値実験の再現にそれを用いたが, 
本質的には南北に境界をもつチャネルの中に生じる流れを数値シミュレーションするならばどのような問題にも, 
今回作成したモデルは利用できるだろう
(ただし, その数値シミュレーションの結果は準地衡風理論の枠組みの中でしか議論できない欠点がある). 
たとえば, 作成したモデルを使ってロスビー波の初期値問題を数値シミュレーションするのも興味深いと思われる. 

\subsubsection{本研究の意義について}
最後に, Phillips の数値実験の再現を通して感じた本研究の意義について述べたい. 
この数値実験で採用された地衡風近似や幾何的な簡単化は, 簡単に取り外すことができる. 
しかしながら, 数値予報モデルを改良しより精密にすることで, より難しい問題にすぐに突き当たるだろう. 
それは, 小規模な乱流や対流, 潜熱の解放, 放射の温度依存性, 湿気や雲についての取り扱いである. 
Phillips の数値実験が行われた時代に比べて現在は, 
計算機や数値計算の技術の向上によって, 気象現象の数値シミュレーションの技術もはるかに精巧になった. 
現代的な数値予報モデルでは, そのような物理的・数値計算的に取り扱いの難しい問題も考慮するように努力されている. 
しかし, 大気大循環の基本構造を数値シミュレーションを通して理解したいと思ったときに, 
そのような精巧な数値予報モデルを用いることは適切でないかもしれない.   
なぜならば, 本質的でない他のメカニズムに注意を奪われることによって, 大気大循環の基本的原理の理解が妨げられることが考えられるからである. 
したがって, 現代においても, (準地衡風近似を適用した) 2 層モデルのような粗い数値予報モデルを用いて, 
大気大循環の基本的原理を理解した本研究は, 初等的研究の意味で意義があると思われる. 
