気候分類は、気候の科学的理解を高めるために、地理的領域間の気候の類似点と相違点を認識、明確化、簡略化するシステムの形式化です。このような分類スキームは、相互作用する気候プロセス間のパターンを明らかにするために、膨大な量の環境データを分類およびグループ化する取り組みに依存しています。2つの領域がまったく同じ方法で同じ物理的または生物学的力を受けることがないため、このような分類はすべて制限されます。個々の気候スキームの作成は、遺伝的アプローチまたは経験的アプローチのいずれかに従います。
一般的な考慮事項
ある地域の気候は、長期間にわたってそこに蔓延してきた環境条件（土壌、植生、天気など）の総合です。この統合には、気候要素の平均と変動の測定値（極値や確率など）の両方が含まれます。気候は、地球環境のあらゆる側面に関するデータを含む複雑で抽象的な概念です。そのため、地球上の2つの場所がまったく同じ気候であるとは言えません。
それにもかかわらず、惑星の制限された領域にわたって、気候が限られた範囲内で変化し、気候要素のパターンにある程度の均一性が見られる気候領域が識別できることは容易に明らかです。さらに、ある地域で発生する一連の地理的関係が別の地域と平行している場合、世界の広く分離された地域は同様の気候を持っています。気候環境のこの対称性と組織化は、気候を引き起こす現象（到来する日射、植生、土壌、風、温度、気団のパターンなど）の根本的な世界的な規則性と秩序を示唆しています。そのような基本的なパターンの存在にもかかわらず、正確で有用な気候スキームの作成は困難な作業です。
第一に、気候は多次元の概念であり、観察された多くの環境変数のどれを分類の基礎として選択するべきかについての明確な決定ではありません。この選択は、実際的および理論的の両方のいくつかの理由で行われる必要があります。たとえば、多すぎる要素を使用すると、分類のカテゴリが多すぎて簡単に解釈できない可能性があり、多くのカテゴリは実際の気候に対応しない可能性があります。さらに、気候の要素の多くの測定値は、世界の広い地域では利用できないか、または短期間しか収集されていません。主な例外は、土壌、植生、温度、降水量のデータです。これらのデータはより広範囲に利用可能であり、長期間にわたって記録されています。
変数の選択は、分類の目的によっても決定されます（自然植生の分布を説明する、土壌形成プロセスを説明する、人間の快適さの観点から気候を分類するなど）。分類に関連する変数は、気候ゾーンを区別するために選択された変数のしきい値と同様に、この目的によって決定されます。
2番目の問題は、地球表面の気候要素の変化の一般的な緩やかな性質に起因します。山脈または海岸線による異常な状況を除いて、気温、降水量、およびその他の気候変動は、距離の経過とともにゆっくりとしか変化しません。その結果、地球の表面のある場所から別の場所に移動すると、気候のタイプは気付かずに変化する傾向があります。したがって、1つの気候タイプを別の気候タイプと区別する一連の基準を選択することは、マップ上に線を描画して、1つのタイプを所有する気候領域と他のタイプを所有する気候領域を区別することと同じです。これは日常生活で日常的に行う他の多くの分類決定とまったく同じですが、隣接する気候領域間の境界は、連続的で段階的な変化の領域を通していくらか恣意的に配置され、これらの境界内に定義された領域があることを常に覚えておく必要がありますそれらの気候特性の点で均一からはほど遠い。
ほとんどの分類スキームは、地球規模または大陸規模のアプリケーションを対象としており、大陸全体で数百から数千キロメートルの主要な下位区分である地域を定義しています。これらはマクロ気候と呼ばれることがあります。地域が含まれる大陸全体の気候要素の地理的勾配の結果として、そのような地域全体でゆっくりとした変化（ウェットからドライ、ホットからコールドなど）があるだけでなく、中気候が存在する標高差、傾斜面、水域、植生の違い、都市部などによって作成される、数十から数百kmのスケールで発生する気候プロセスに関連するこれらの領域内。次に、中気候は、0.1 km（0.06マイル）未満のスケールで発生する多数の微気候に分解される可能性があります。土壌の深さ、建物のさまざまな側面など。
これらの制限にもかかわらず、気候分類は、気候要素間の地理的分布と相互作用を一般化し、さまざまな気候依存現象に重要な気候の影響の混合を特定し、検索を刺激して気候の制御プロセスを特定する手段として重要な役割を果たします。 、教育ツールとして、世界の遠い地域が自分の故郷の地域と異なる点と似ている点のいくつかを示すため。
気候分類へのアプローチ
最も古い気候分類は、古代ギリシャ時代のものです。そのようなスキームは一般に、緯度の0°、23.5°、および66.5°の有意な緯線（つまり、赤道、がんと山羊座の熱帯、および北極と南極の円）と、日の長さ。現代の気候分類は、19世紀半ばに起源があり、最初に公開された地球表面の気温と降水量のマップにより、両方の変数を同時に使用する気候分類方法の開発が可能になりました。
気候を分類するさまざまなスキームが考案されていますが（100以上）、それらはすべて、経験的手法または遺伝的手法として広く区別されます。この区別は、分類に使用されるデータの性質に基づいています。経験的方法では、温度、湿度、降水量などの観測された環境データ、またはそれらから導出された単純な量（蒸発など）を利用します。対照的に、遺伝的方法は、その原因となる要素、活動およびすべての要因（気団、循環システム、前線、ジェット気流、日射、地形効果など）の原因となる要素に基づいて気候を分類します。気候データの時空間パターン。したがって、経験的分類は気候を主に説明するものですが、遺伝的方法は説明的なものです（またはそうすべきです）。残念ながら、遺伝的スキームは科学的にはより望ましいですが、単純な観察を使用しないため、本質的に実装がより困難です。その結果、そのようなスキームは一般的でなく、全体的に成功もしていません。さらに、2つのタイプの分類スキームによって定義される領域は必ずしも対応していません。特に、さまざまな気候プロセスに起因する同様の気候形態が、多くの一般的な経験的スキームによってグループ化されることは珍しくありません。
遺伝的分類
遺伝的分類では、気候を原因によって分類します。そのような方法の中で、（1）気候の地理的決定要因に基づくもの、（2）表面エネルギー収支に基づくもの、および（3）空気質量分析から得られるものの3つのタイプを区別できます。
最初のクラスには、温度の緯度制御、大陸性と海洋の影響を受けた要素、圧力と風帯に関する位置、山の影響などの要素に従って気候を分類するいくつかのスキーム（主にドイツの気候学者の仕事）があります。これらの分類にはすべて共通の欠点があります。それらは定性的であるため、厳密な微分式を適用した結果ではなく、主観的な方法で気候領域が指定されます。
地球表面のエネルギーバランスに基づく方法の興味深い例は、アメリカの地理学者であるWerner H. Terjungの1970年分類です。彼の方法は、地表で受け取った正味の日射量、水を蒸発させるために利用可能なエネルギー、および空気と地下を加熱するために利用可能なエネルギーに関する世界中の1,000か所以上のデータを利用しています。年次パターンは、最大エネルギー入力、入力の年間範囲、年次曲線の形状、および負の大きさのある月数（エネルギー不足）に従って分類されます。場所の特性の組み合わせは、定義された意味を持ついくつかの文字で構成されるラベルで表され、同様の正味放射気候を持つ地域がマッピングされます。
しかし、おそらく最も広く使用されている遺伝子システムは、気団の概念を採用しているものでしょう。気団とは、原則として、水平方向の温度、湿度などの比較的均一な特性を持つ大きな空気の塊です。個々の日の天気は、これらの特徴と前線でのそれらのコントラストの観点から解釈できます。
2人のアメリカ人地理学者気候学者は、気団に基づく分類で最も影響力がありました。1951年、Arthur N. Strahlerは、年間を通じて特定の場所に存在する気団の組み合わせに基づく定性的な分類について説明しました。数年後（1968年および1970年）ジョンE.オリバーは、特定の気団と気団の組み合わせを特定の「優勢」、「準優勢」、または「季節性」として指定する定量的フレームワークを提供することにより、このタイプの分類をより確固とした基盤に置きました場所。彼はまた、「サーモハイエットダイアグラム」にプロットされた月間平均気温と降水量のダイアグラムから気団を特定する手段を提供しました。これは、分類を行うためのあまり一般的でない上層大気データの必要性を取り除きます。
