数十年に一度の大雨が異常ではない時代に、不確かな未来をどう予測するか？―長期気候変動推計データセットd4PDFの挑戦

2019-11-19 最終更新日時 : 2024-03-23 ad_t

 

本記事は、2019年3月1日に開催されたDIASコミュニティフォーラム2019での東京大学大気海洋研究所 木本昌秀教授の発表をもとに作成しました。木本先生をはじめ、関係者の皆様のご協力に感謝申し上げます。

3行でいうと

  • 極端気象による自然災害が増えるなか、地球温暖化対策は産学官民問わず重要に
  • d4PDFは地球温暖化が気候変動に与える影響を推計できるデータセット
  • 豪雨、台風、洪水、農業、再生エネルギーなどで活用され、産業利用も期待される

 

はじめに

「数十年に一度の大雨」や「短時間の集中豪雨」が増えています。大規模な水害への備えは、省庁・自治体、企業、学術研究それぞれにとって重要です。これら「極端気象（現象）」の増加に地球温暖化が関係している可能性があるとされ、長期的な気候変動を推計する気候モデルの研究・開発が進んでおり、その計算結果が公開されています。そのひとつであるd4PDFは、大量の計算を行うことで極端気象の変化も含めた将来の気候変化を試算できるもので、世界的にもユニークなものです。台風や高潮の発生確率、洪水リスク、農業生産、再生可能エネルギーの発電ポテンシャルなどの計算に用いられ、2018年には商用利用も認められました。この記事では、その概要と活用事例を紹介します。
 

目次

  1. もはや「異常」ではない―気象専門家が「極端現象」と呼ぶわけ
  2. 地球温暖化で極端気象が増えている？
  3. どんな対策をすればいいのか？
  4. d4PDFとは―極端現象も推計できる気候変動データセット
  5. d4PDFの活用事例―何の予測に用いられるのか
    5-1． どんな台風が増えるか分かる
    5-2． 高潮の頻度がどう変わる分かる
    5-3． 自治体の河川計画に活用
  6. おわりに―意思決定に資する気候変動モデル
  7. 引用文献・参考文献・リンク

 

1. もはや「異常」ではない―気象専門家が「極端現象」と呼ぶわけ

2018年7月、全国を記録的な豪雨が襲いました。広島県、岡山県をはじめとして224名の死者を出しました。土砂崩れや浸水、堤防の決壊などにより、ライフラインや交通網の断絶、農産物や工場操業の被害が生じたほか、住宅の被害も約5万棟を数え、多くの方が避難生活を強いられました。この災害は後に「平成30年7月豪雨」と名付けられ、雨という身近な天気の恐ろしさを、日本社会が再認識する出来事となりました。

かつてと比べて「数十年に1度の大雨」や「短時間の集中豪雨」が発生しやすくなっています（図1）。また、地球全域の長期的な気候変動という視点でみても、極端な大雨や大雪、猛暑日といった天候は、「ありえない、異常なこと」だとは言えなくなっています。こうした、頻度が低いために珍しく、かつ通常からかけ離れた強さ・激しさで起こる現象を、専門家は「極端気象（極端現象, extreme event）」と呼び、その性質の解明に取りくんでいます。そして、こうした長期の気候の変化には、地球温暖化が関係している可能性があると分かってきました。

図1：「30年に1度しか降らないような大雨」が、40年前の1.4倍も降りやすくなっている
全国アメダスの日降水量200mm以上の年間回数

出典：気象庁ウェブサイト「全国（アメダス）の日降水量200mm以上の年間回数」

 

 

2. 地球温暖化で極端気象が増えている？

極端気象は、いったいどのようなメカニズムで起こるのでしょうか。気温が上昇すると、空気中の水蒸気量が増加し、雨や雪、台風が発生しやすくなります。地球温暖化とは、ごくシンプルに言うと、平均気温が上昇することです。日本の平均気温は、100年あたり1.21℃の割合で上昇しています。（気象庁『気候変動監視レポート2018』より）こうした気温上昇によって、極端気象が起きやすくなっているのではないか。しかも、単に「雨の回数が増える」だけではなく、「より大きな豪雨になりやすい」のではないかと推測されているのです。（IPCC『第5次評価報告書』より）

図2： 地球の平均気温が4℃上がると、大雨の頻度が上がる
全球モデルの東京での日降水量頻度分布

出典：「d4PDF利用手引き」第2章 p.11　図2.2.7 全球モデルの東京での日降水量頻度分布 (PDF)

より激しい豪雨は、より厳しい水害を招きかねません。土砂崩れや交通・物流の混乱、イベント・催事の中止など、二次被害のリスクも高まります。被害を最小限に抑えるには、省庁・自治体、企業、学術研究それぞれが協力して、地球温暖化がもたらすことをより正しく理解し、極端気象の予測手段と対策を準備しておく必要があるのです。

 

 

3. どんな対策をすればいいのか？

それでは、具体的にどんな対策をすればいいのでしょうか？　現場レベルの対策として、極端気象に限らず、防犯・防災のために、ハザードマップ、避難計画、対策マニュアルを作成する組織は少なくありません。日常的な科学コミュニケーションとして、気象の基礎知識を身につけることも大切です。事業レベルの対策としては、人材・組織教育、防災行動計画の策定、防災都市計画、情報ネットワークの整備が挙げられるでしょう。

このように、現場レベル、事業レベルの対策が重要なことはいうまでもありません。さらに経営レベルでは、将来に起こりうるリスクの不確実さを理解するために、より高い視点で、より上位の政策動向を知り、より長期の見通しを得ることが有益でしょう。例えば、極端気象がもたらす事業リスクの評価、気象・気候研究データの参照、国際的な環境政策の情報収集などを行うといった取り組みが考えられます。

2015年の国連サミットで採択されたSDGs（持続可能な開発目標：Sustainable Development Goals）でも、「気候変動に具体的な対策を」が1つの目標として掲げられています。国内でも、気候変動適応法が公布され、地方自治体による地球温暖化への考慮、各施策の実施が努力目標となりました。また、IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change：気候変動に関する政府間パネル）が、世界の知恵を結集して気候変動に適応するための方向性を示そうとしています。

IPCCでは、各国政府が推薦した地球環境に関する科学者たちが、温暖化に関する科学的根拠（第1作業部会）、生態系・経済・社会などへの影響（第2作業部会）、温暖化の緩和策（第3作業部会）に分担してデータや論文を結集、統合報告書としてまとめられます。

前回の第5次評価報告書（2013年）では、日本からは29人の研究者が推薦を受けて参加し、査読・執筆を行いました。第6次報告書は、2021年の完成に向けて、2019年4月に初稿が作成され、6月23日までレビュー募集が行われたところです。

IPCCが評価報告書を作成するにあたり、基礎となるデータを作成したプロジェクトがあります。その名をCMIP（Coupled Model Intercomparison Project、結合モデル相互比較計画）と言います。過去に4回のデータが作成され、最新版の「CMIP5」には、日本もデータを提供しています（CMIP4が作成されなかったため、回数とずれがあります）。

図3： CMIP5結合モデル毎の海面水温変化パターン。すべての月、すべての年、すべてのメンバーを平均したもの
CMIP5結合モデル毎の海面水温変化パターン
出典：「d4PDF利用手引き」第2章 p.6　図2.1.1 CMIP5結合モデル毎の海面水温変化パターン

IPCCの評価報告書では、世界中の気象学者が作成したデータや予測モデル、論文成果を集めることで、予測の信頼度を高める工夫がなされています。同じく日本でも、様々なデータと予測モデルを組み合わせることで、推計精度を高める工夫を行った独自の気候データセットを作成しており、一般にも公開しています。その一例が、今回紹介するd4PDFです。

 

 

4. d4PDFとは―極端現象も推計できる気候変動データセット

d4PDFは「database for(4) Policy Decision making for Future climate change」の略称で、半世紀分以上の観測実験に基づいて、将来に地球の平均気温が４℃上昇した場合の気候変動シナリオを試算できる、地球規模の気候データセットです。

木本昌秀教授が提唱し、気候変動研究の国内コミュニティが協力して作成されました。2014年の地球シミュレータ特別推進課題への採択をはじめとして、気候変動リスク情報創生プロジェクト（SOUSEI）、統合的気候モデル高度化研究プログラム（TOUGOU）、気候変動適応技術社会実装プログラム（SI-CAT）といったプロジェクトの支援を受け、多くの研究者の努力によって作成されました。

d4PDFの大きな特徴は、全球（3次元かつ地球規模の）モデルにもかかわらず、メッシュが比較的細かいこと、また、多数のアンサンブル（複数回の実験例）を活用することで、「より信頼できる予測」や、「めったにない現象の予測」が行えることです。さらに、日本付近についてはメッシュをさらに細かくした（20kmメッシュ）データも作成されており、地域ごとの気象現象についても数値として表すことができます。

図4： 過去と将来で確率密度分布の山が2つできる特徴を表したd4PDFロゴ
d4PDFロゴ

出典：d4PDF公式サイト

「アンサンブル」は、「ありえたシナリオの集積」と言い換えることができます。長期的な気候変動は、気温や湿度、大気の流れ、雲の数、雨が降った数、雪が積もった数、日射量など、数々の要素が何十年もの間、複雑に絡み合って起こります。

例えば、過去に起きた「数十年に1度の猛暑日」も、もしもある条件が違えば、起こりえなかったかもしれない。未来に猛暑日が起こる確率も、あるシナリオでは「ほぼ必ず起きる」けれども、別のシナリオでは「まったく起こらない」かもしれない。「ほぼ必ず起きる」としても、「少しだけ起きる」のと、「大いに起きる」のとでは、実際に何が起きるかも変わります。

d4PDFでは、このアンサンブルを、1951年-2011年までの過去データについては100メンバ（アンサンブルの個数を示す単位）、未来データのうち、2011-2050年までは54メンバ、2050-2100年は90メンバを用意して計算を行っています。

たくさんのシナリオを、さらに何種類にも分けると想定して計算することで、数十年に1度しか起こらないような「めったにない現象」を、その不確実さを（確率密度分布として）考慮したうえで予測できるのです。そうすることで、下図のように、起こりうるシナリオのふれ幅（統計推定の信頼区間）を大きく狭めることができるようになりました。

図5： 年最大日降水量の再帰確率降水評価（東京）。アンサンブルのメンバーを増やすと、信頼区間が狭まる

年最大日降水量の再帰確率降水評価（東京）

出典：村田昭彦, 日比野研志, 岡田靖子, 川瀬宏明, 野坂真也, 石井正好, 佐々木秀孝, 高薮出, 多数アンサンブルのダウンスケーリングによる日本の気候の将来予測（PDF）

 

 

5. d4PDFの活用事例―何の予測に用いられるのか

d4PDFの「4」は「for」の当て字ですが、「平均気温が4度上昇した場合」という意味も掛け合わされています。同じく、2度上昇した場合を計算した「d2PDF」というデータも作成されました。さらに前述したとおり、日本域をカバーする範囲のみ、分析のマス目を20kmメッシュまで細かくする計算（力学的ダウンスケール）が施されたデータもあります。

では、d4PDFによって何が分かるのでしょうか。具体例とともに見ていきましょう。

 

 

5-1．どんな台風が増えるか分かる

気象庁気象研究所による研究では、世界での台風の年間発生回数・確率を予測し、その特徴を分析しました。その結果、全ての台風発生数は減少するものの、日本の南などで非常に強い台風が増える見通しであることが分かりました。

図6.1：現在実験と将来実験、ベストトラックデータにおける地球全体での熱帯低気圧（台風）の年間発生数の相対確率分布

台風の年間発生数の相対確率分布

図6.2: 各地点での（上段）すべての強度の台風 (下段)地表最大風速が59 m/sを超える猛烈な台風が現れる頻度の将来変化
全ての台風が存在する頻度の変化

出典：吉田康平, 杉正人, 水田亮, 石井正好, 村上裕之, 大規模アンサンブルシミュレーションによる熱帯低気圧の将来変化（PDF）京都大学防災研究所一般研究集会「様々な結合過程がもたらす異常気象の実態とそのメカニズム」に関する研究集会（2017）講演要旨
Yoshida et al (2017), Future Changes in Tropical Cyclone Activity in High‐Resolution Large‐Ensemble Simulations

 

 

5-2． 高潮の頻度がどう変わる分かる

京都大学防災研究所のチームでは、d4PDF全球データを使用し、導き出される将来気候での台風の特徴から、高潮がどのように変化するかを予測しました。研究により、地球温暖化によって、120年に1度起こる規模の高潮（1961年の第2室戸台風クラス：高潮偏差2.45ｍ）が、約40年に1度と、より高頻度で起こるようになる可能性があると分かりました。

図7は、d4PDFのメンバ数ごとに、大阪湾の近傍地点での高潮偏差がどのように推計されるかをグラフにしたもので、太線が現在気候（青）、将来気候（赤）のアンサンブル平均値で計算した結果を表しています。

図7： どの程度の規模の高潮が、何年に一度来るか計算できる
縦軸：再現期間（○年に1度）　横軸：高潮偏差（普段の潮位をどの程度上回るか）

どの程度の規模の高潮が、何年に一度来るか計算できる 縦軸：再現期間（○年に1度）　横軸：高潮偏差（普段の潮位をどの程度上回るか）

出典：森信人, 志村智也, 吉田康平, 水田亮, 岡田靖子, Khujanazarov TEMUR, 石井 正好, 木本 昌秀, 高薮出, 中北英一, 全球60kmAGCMを用いた大規模アンサンブル気候予測実験とこれを用いた高潮長期評価

 

 

5-3． 自治体の河川計画に活用

岐阜県では、地元の岐阜大学流域圏科学研究センターによる活用が進められています。20kmメッシュのd4PDFデータをさらに細かく（力学的ダウンスケール）し、長良川流域に絞って分析に使用している例です。岐阜県内の将来的な河川流量と、洪水発生時の浸水・土砂崩れの被害状況を予測し、その結果を河川管理者と共有。地域防災に役立てられています。

その他、豪雪の予測（Kawase H. et al, 2016）や、穀物生産への影響（Iizumi T.et al, 2018）も算出することができます。d4PDFの活用によって、気候変動による極端気象の発生規模や被害リスクについて、政策立案や都市計画の前提になる計算結果を得られるのです。

 

 

6. おわりに―意思決定に資する気候変動モデル

地球に住み続ける以上、気候変動と無縁の生活はありえません。まずは事実を見据え、そこからの予測によって、「今後どうするか」意思決定をしていくことが求められています。状況を悲観するだけではなく、d4PDFをはじめとしたデータの語る地球の未来に耳を傾け、それぞれの住む地域社会の足元から具体的に気象災害リスクを検討していくことが必要なのではないでしょうか。

d4PDFのウェブサイトでは、d4PDFについてさらに詳しい情報と、マニュアルを閲覧することができます。初心者には難しく感じるかもしれませんが、推奨ツールや分析事例も豊富に紹介されていますので、まずはこちらを訪問することをお勧めします。

また、データの概要情報閲覧、ダウンロードはDIASデータ俯瞰・検索システムをご覧ください。便利な「d4PDFデータダウンロードシステム」も用意されており、直感的な操作でダウンロードが可能です。いずれの場合も、データのダウンロードにはDIASアカウント登録が必要です。DIASの利用方法をお読みいただき、内容ご確認のうえ「アカウント申請フォーム」から必要情報を入力してください。

d4PDFの特徴には、そのコミュニティの活発さもあります。昨年10月にはd4PDFユーザー会が開催され、全国から集まったユーザーによる活用結果の発表も行われました。活用イメージをもっと知りたい方は、ユーザー会の資料からイメージをつかむと良いでしょう。

最後にこの記事では、d4PDFの特徴について、同じく地球環境の観察と予測に使用される代表格のデータ「CMIP」と比較した表を掲載します。

プロジェクト名・データ名d4PDFCMIP5
対象地域日本全国全球全球
予測項目の解像度
20km60km20～200km（モデルによってさまざま）
期間別の計算回数過去実験　1950年9月～2011年8月×50メンバ

2℃上昇実験　2030年9月～2091年8月×54メンバ

4℃上昇実験　2050年9月～2111年8月×90メンバ		過去実験　1951年1月～2011年12月 ×100メンバ

非温暖化実験　1951年1月～2010年12月×100メンバ

2℃上昇実験　2031年1月～2091年12月×54メンバ

4℃上昇実験　2051年1月～2111年12月×90メンバ		2006-2100（モデルによってさまざま）
パラメータ- 気温(平均、最高、最低）
- 降水量（短時間降水含む）
- 積雪量
- 降雪量
- 大気循環
- 極値風
- 日射量
- 湿度
- 雲量
- 長波・短波放射
- 潜熱・顕熱フラックス		- 気温(平均、最高、最低）
- 降水量（短時間降水含む）
- 積雪量
- 降雪量
- 大気循環
- 極値風
- 日射量
- 湿度
- 雲量
- 長波・短波放射
- 潜熱・顕熱フラック・ス		- 気温
- 降水量
- 気圧
- 風速
- 高度
など

表：d4PDFとCMIP5の観点別比較（A-PLATを参考にDIAS事務局作成）

 

7. 引用文献・参考文献・リンク

本記事は、2019年3月1日に開催されたDIASコミュニティフォーラム2019での木本昌秀教授のご発表をもとにDIAS事務局が作成しました。また、下記の文献・リンクを引用・参考させていただきました。深くお礼申し上げます。

 

引用文献

  • 地球温暖化に資するアンサンブル気候予測データベース / database for(4) Policy Decision making for Future climate change（d4PDF）
    http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/index.html
  • 地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース利用手引き（文部科学省, 気象庁気象研究所, 東京大学大気海洋研究所, 京都大学防災研究所, 国立環境研究所, 筑波大学, 海洋研究開発機）
    http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/img/d4PDF_Chap2_20151214.pdf
  • Kohei Yoshida, Masato Sugi, Ryo Mizuta, Hiroyuki Murakami, Masayoshi Ishii, Future Changes in Tropical Cyclone Activity in High‐Resolution Large‐Ensemble Simulations,Geophysical Research Letters, Vol.44 Issue19 (2017)
    https://doi.org/10.1002/2017GL075058
  • 森信人, 志村智也, 吉田康平, 水田亮, 岡田靖子, Khujanazarov TEMUR, 石井正好, 木本昌秀, 高薮出, 中北英一, 全球60kmAGCMを用いた大規模アンサンブル気候予測実験とこれを用いた高潮長期評価, 土木学会論文集B2(海岸工学), 2016年72巻2号
    https://doi.org/10.2208/kaigan.72.I_1471
  • 原田守啓, 水防災分野における気候変動適応に向けた岐阜の取り組み, 水文・水資源学会研究発表会要旨集, 2018年31巻 p.106
    https://ci.nii.ac.jp/naid/130007553925
  • Kohei Yoshida, Masato Sugi, Ryo Mizuta, Hiroyuki Murakami, Masayoshi Ishii, Future Changes in Tropical Cyclone Activity in High‐Resolution Large‐Ensemble Simulations,Geophysical Research Letters, Vol.44 Issue19 (2017)
    https://doi.org/10.1002/2017GL075058
  • 森信人, 志村智也, 吉田康平, 水田亮, 岡田靖子, Khujanazarov TEMUR, 石井正好, 木本昌秀, 高薮出, 中北英一, 全球60kmAGCMを用いた大規模アンサンブル気候予測実験とこれを用いた高潮長期評価, 土木学会論文集B2(海岸工学), 2016年72巻2号
    https://doi.org/10.2208/kaigan.72.I_1471
  • 原田守啓, 水防災分野における気候変動適応に向けた岐阜の取り組み, 水文・水資源学会研究発表会要旨集, 2018年31巻 p.106
    https://ci.nii.ac.jp/naid/130007553925

 

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