Microsoft PowerPoint _気候情報連絡会_高松r

Japan Meteorological Agency

近年の気象災害と地球温暖化

～地球温暖化の実態・予測と最新の研究事例紹介～

気象庁 地球環境・海洋部

気候情報課 卜部佑介

1 2019年11月1日 四国地区気候情報連絡会

2

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

3

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

2018年夏に日最高気温40℃以上を観測した地点 4

昨夏（2018年）の豪雨、記録的な高温

「平成30年7月豪雨」が発生。西日本～東海地方で記録的な大雨、甚大な被害。 7月中旬以降は記録的な高温。猛暑日日数の年間総和が1976年以降で最大。埼玉 県熊谷市で歴代全国１位の41.1℃を観測。 これらの背景として、地球温暖化に伴う気温の上昇と水蒸気量の増加が寄与した と考えられる（平成30年度異常気象分析検討会より）。 平成30年７月中旬以降の記録的な高温 平成３０年７月豪雨 ■観測史上1位の降水量（72時間）を更新した地点 観測史上１位を更新した地点数：122地点 ７月としての１位を更新した地点数：264地点 ■2018年夏の平均気温

環境省中央環境審議会地球環境部会（第139回）資料1「気候変動適応法の施行について（報告）」 （https://www.env.go.jp/council/06earth/post_67.html）を転載

5

6

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

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年平均気温（全国＆高松・多度津）

日本の年平均気温は、100年あたり約1.2℃の割合で長期的に上昇。 多度津では100年あたり約1.2℃、高松では100年あたり約3.5℃の割合で長期的に 上昇。高松については、都市化の影響があることと、統計期間の違いによって上 昇率が大きくなっている。

年平均気温（国内15観測地点平均）

年平均気温（高松）

年平均気温（多度津）

都市化の影響が比較的小さい 国内15観測地点(※)の観測データ (1898-2018年)に基づく。 ※国内15観測地点： 網走、根室、寿都、山形、石巻、 伏木、飯田、銚子、境、浜田、彦根、 多度津、宮崎、名瀬、石垣島 日本の 年平均気温に 用いる観測地点 折れ線 (灰色): 各年の値 折れ線 (青色): 5年移動平均値 直線 (赤色): 長期変化傾向(トレンド) トレンド=1.2(℃/100年) ※99%有意 トレンド=3.5(℃/100年) ※99%有意 トレンド=1.2(℃/100年) ※99%有意

8

猛暑日・熱帯夜・冬日（多度津）

多度津では、猛暑日・熱帯夜が長期的に増加、冬日は長期的に減少している。 冬日の年間日数（多度津） 猛暑日の年間日数（多度津） 熱帯夜の年間日数（多度津） _{棒グラフ (緑色): 各年の値} 折れ線 (青色): 5年移動平均値 直線 (赤色): 長期変化傾向(トレンド) トレンド=5(日/100年) ※99%有意 トレンド=21(日/100年) ※99%有意 トレンド=-16(日/100年) ※99%有意 最高気温が 35℃以上の日 最低気温が 25℃以上の日 最低気温が 0℃以下の日

9

大雨・短時間強雨の頻度（全国＆四国地方）

大雨・短時間強雨の発生回数は、全国では長期的に増加している。 四国地方ではデータ数が少ないこともあり統計的に有意なトレンドは検出されて いないものの、統計期間の初期（1979～1988年）と近年（2009～2018年）を 比較すると、短時間強雨の平均年間発生回数は約1.4倍に増加している。 日降水量100mm以上の年間日数（全国） 1時間降水量50mm以上の年間発生回数（全国） トレンド=0.29 (日/100年) ※99%有意 トレンド=27.5(回/10年) ※99%有意 同上（四国地方） 約1.4倍 • 大雨・短時間強雨は稀にしか発生せず、局地性が高 いので、狭い領域や地点別のデータで変化傾向を捉え るのは難しい。 • 短時間強雨は特に局地性が高いため、地点数が多い （全国で約1300地点）アメダスのデータを用いている。 その代わり、データがあるのは’70年代後半以降。

10

大雨の強度（全国）

大雨による降水量は、全国では増加傾向が現れている。 降水量は年や地点による変動が大きいため、狭い領域や少ない地点数の観測では 長期変化傾向を捉えることが難しい。 年最大日降水量の平年比（全国） トレンド=3.4(%/100年) ※95%有意 年最大日降水量（高松） 降水量は地点によって値が大きく異なるため、 それぞれ平年値（1981-2010年平均）を 差し引いてから平均している。 単一の地点の観測データでは、年々変動が 大きく長期変化傾向を捉えにくい。

11

まとめ：気候変動の実態

日本の平均気温は100年あたり約1.2℃上昇

。地点によっては、都市化の影響が

加わり、更に気温が大きく上昇している場合もある。

気温の上昇に伴い、

猛暑日・熱帯夜等が増加

、

冬日は減少

している。

大雨の発生頻度・強度が増加

している。

四国地方、香川県においても同様の傾向が現れている。

12

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

13

平成29年３月公表。

最も高程度の温室効果ガス排出が続く（RCP8.5シナ

リオ）と想定した場合

における、21世紀末の日本の気候予測。

気象研究所が開発した高解像度地域気候モデル（

水平解像度5km

）を用い

て予測した結果（※）を解析。

「地球温暖化予測情報第9巻」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/GWP/index.html 予測計算に用いた温室効果ガス排出量 第９巻：高いレベルの排出 第８巻：中程度の排出 RCP2.6「２℃目標」に相当 ※文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム」（平成24～28年度）のもとに計算を実施。 ４通りの将来予測結果（４つの異なる海面水温の変化パターンを与えた結果）。

気象庁「地球温暖化予測情報第９巻」

年平均気温の将来予測

年平均気温は、

全国平均で約4.5℃

、

四国地方では約4.1℃上昇

。

14 [℃] 年平均気温の将来変化（21世紀末-20世紀末） (地域平均) ※左の図と色の設定が異なります 四国地方における 年平均気温の将来変化（21世紀末-20世紀末） 気象庁 「地球温暖化予測情報」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/GWP/index.html 高松地方気象台 「四国地方の気候変動」 https://www.jma-net.go.jp/takamatsu/12/shikoku_climate.html 20世紀末：1980～1999年 21世紀末：2076～2095年 RCP8.5に基づく予測 棒グラフ：現在気候と将来気候の差 年々変動の幅 （左：現在 右：将来）黒線：年々変動の幅（左：現在 右：将来）

猛暑日、熱帯夜、冬日等の将来予測

四国地方の各県では、平年ではほとんど発生しない

猛暑日

が

年間40日以

上増加

し、

冬日

は

ほとんど発生しなくなる

。

真夏日は約60日増加。現在の平年値と比べるとほぼ２倍の日数に相当。

15 [高松] [徳島] [松山] [高知] 夏日 真夏日 猛暑日 熱帯夜 冬日 夏日 真夏日 猛暑日 熱帯夜 冬日 夏日 真夏日 猛暑日 熱帯夜 冬日 夏日 真夏日 猛暑日 熱帯夜 冬日 四国地方における気温階級別日数の将来変化 _{RCP8.5に基づく予測}

大雨、短時間強雨の将来予測

四国地方では日降水量200mm以上の

大雨の発生頻度は約1.7倍

に増加。

四国地方では1時間降水量50mm以上の

短時間強雨の発生頻度は約1.8倍

に増加。

16 大雨（日降水量200mm以上）の 発生日数の将来変化 短時間強雨（1時間降水量50mm以上）の発生回数の将来変化 全 国 四国 地 方 全 国 四国 地 方 徳 島 県 香 川 県 愛 媛 県 高 知 県 現在気候（1980-1999年） の平均発生回数 将来気候（2076-2095年） の平均発生回数 （RCP8.5シナリオに基づく予測）

極端な降水の強度、無降水日数の将来予測

四国地方では

極端な大雨の強さが増加

。

四国地方では

雨の降らない日が増加

（＝雨の降る日が減少）。

⇒雨の降り方がより極端になることが予測されている。

17 年最大日降水量の将来変化 無降水日数（日降水量1.0mm未満）の 発生回数の将来変化 全 国 四国 地 方 全 国 四国 地 方 徳 島 県 香 川 県 愛 媛 県 高 知 県 棒グラフ：現在気候と将来気候の差 年々変動の幅 （左：現在 右：将来）黒線：年々変動の幅（左：現在 右：将来） RCP8.5に基づく予測

18

まとめ：気候変動の将来予測

気象庁が

RCP8.5シナリオ

（現状程度の温暖化対策を続けた場合で、最新の

IPCCのシナリオの中では

最も温暖化が進むシナリオ

）に基づいて行った将来予測に

よると、

年平均気温

は、20世紀末と比べて21世紀末には

全国平均で約4.5℃、四

国地方では約4.1℃上昇

。

気温の上昇に伴い、

猛暑日、熱帯夜等が増加

。

冬日は減少

し、四国地方ではほと

んど発生しなくなる。

大雨・短時間強雨

の発生頻度は、

四国地方では1.7倍以上

に増加。

大雨の強度も増大する一方で、雨の降る日は減少。

雨の降り方が極端に

なる。

19

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

2018年夏に日最高気温40℃以上を観測した地点 20

（再掲）昨夏（2018年）の豪雨、記録的な高温

「平成30年7月豪雨」が発生。西日本～東海地方で記録的な大雨、甚大な被害。 7月中旬以降は記録的な高温。猛暑日日数の年間総和が1976年以降で最大。埼玉 県熊谷市で歴代全国１位の41.1℃を観測。 これらの背景として、地球温暖化に伴う気温の上昇と水蒸気量の増加が寄与した と考えられる（平成30年度異常気象分析検討会より）。 平成30年７月中旬以降の記録的な高温 平成３０年７月豪雨 ■観測史上1位の降水量（72時間）を更新した地点 観測史上１位を更新した地点数：122地点 ７月としての１位を更新した地点数：264地点 ■2018年夏の平均気温

21

豪雨、猛暑は地球温暖化のせい？

現実の気候は温暖化による長期変化傾向以外に、気候系の内部変動を含む そのため、特定の現象について「温暖化のせいか？」に答えるのは難しい 「温暖化が発生確率や強度をどれくらい変えたか？」であれば、温暖化した設定 と温暖化していない設定で実験を行い、結果を比較する等の方法で、ある程度答 えられる場合もある。このような手法を「イベントアトリビューション」と呼ぶ。 計算量が多く、結果の解釈も難しくなるため、現時点では研究事例が出てきてい る段階。 アプローチとして、大きく以下の２通りがある。 １．大規模アンサンブルによる発生確率評価 ＜確率的アプローチ＞ 温暖化によってある基準を超えるような現象の発生確率がどれくらい変わっ たのか？ ２．高解像度モデルによる現象の再現 ＜事例ベースの量的アプローチ＞ 温暖化によってある事例（例えば大雨）における現象の規模（例えば雨量） がどれくらい変わったのか？

本日は、平成30年夏の現象に対するイベントアトリビューションを中心に、

災害につながるような気象現象と地球温暖化の関係を調査した研究事例を

いくつかご紹介します。

発生確率を評価するには

22

30年に1度の異常気象の変動要因を調べるのに、観測データではサン

プルが不十分

気候モデルを用いて、過去の気候を模した

大量の実験

を行う

さらに

人間活動による温暖化が無い設定

で大量の実験を行う

異常気象イベントの発生確率が、人間活動によってどれだけ変わってい

たかを、

確率的に推定する

イベント・アトリビューション（EA）

頻

度

温暖化なし

ある地点の気温

高い

低い

頻度増加！

40℃

温暖化あり

確率的アプ ローチ 1年あたり100通り × 約60年分 = 約6000通り

23

大規模アンサンブルデータセット「d4PDF」

参考：「d4PDF利用の手引き」 http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/design.html ■計算期間 ・過去実験、非温暖化実験：1950年9月～2011年8月 ・4℃昇温実験：2050年9月～2111年8月 ・2℃昇温実験：2030年9月～2091年8月 ■メンバー数 ・過去実験：100メンバー（摂動） ・4℃昇温実験：6SSTパターン × 15摂動 = 90メンバー ・2℃昇温実験：6SSTパターン × 9摂動 = 54メンバー ・非温暖化実験：100メンバー（摂動） 更に直近までの延長計算も行われている 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

database for Policy Decision making for Future climate change (d4PDF)

温暖化が進行せず工業化以前のままだった場合 100メンバー×61年分 = 6100通り 温暖化が現実に進行した場合 100メンバー×61年分 = 6100通り 気候モデルを用いて、温暖化の有無について設定を変えて 大量のシミュレーションを行った結果。 • これくらいのサンプル数を確保して結果を比較すれば、確率的アプローチで「温暖化の有 無によって異常気象の発生確率がどのくらい変わったのか」を評価できる。 • また、4℃（2℃）昇温実験と比較すると「温暖化が進んだ場合に異常気象の発生確率が どのくらい変わるか」を評価できる。 d4PDFの解像度は20km。気象庁の地球温暖化予測情報第９巻で使用したモデ ルの解像度は5kmで、短時間強雨等の現象を扱う上では解像度が高い方が有利。

研究事例：

_{2018年7月の猛暑}

24 最大最小 2018年7月の日本上空の気温は、 実況でもシミュレーションの平均値でも歴代1位を記録 実況 シミュレーション_(平均値)

2018

1978 1994 各年7月平均、（130E～147E、30N～43Nで平均）

日本周辺の気温変化

(上空約1500m)

JRA55, 温暖化あり, 温暖化なし 19 15 16 17 18 14 (℃)

Imada et al. (2019), SOLA

確率的アプ ローチ

研究事例：

_{2018年7月の猛暑}

25

Imada et al. (2019), SOLA

確率的アプ ローチ

日本周辺の気温変化

(上空約1500m)

最大最小

2018

JRA55, 温暖化あり, 温暖化なし 1978 1994 各年7月平均、（130E～147E、30N～43Nで平均） 19 15 16 17 18 14 (℃) 温暖化あり （2018） 温暖化なし （2018） 温暖化ありの平年値（1981-2010年平均）

温暖化がなければ

、

平成

_{30年7月のような}

異常高温が発生する

可能性は

ほぼ０％

2018年の条件下では 19.9% 温暖化＋高気圧発達 温暖化がなければ 0.00003% 平年だと2.1% 2018年7月の日本上空の気温は、 実況でもシミュレーションの平均値でも歴代1位を記録 頻度

研究事例：

_{2018年7月の猛暑}

26

Imada et al. (2019), SOLA

確率的アプ ローチ 温暖化あり （2018） 温暖化なし （2018） 温暖化ありの平年値（1981-2010年平均）

温暖化がなければ

、

平成

_{30年7月のような}

異常高温が発生する

可能性は

ほぼ０％

2018年の条件下では 19.9% 温暖化＋高気圧発達 温暖化がなければ 0.00003% 平年だと2.1% 頻度 この結果（右の数値）から何が分かるか？ 2018年7月の猛暑は、温暖化した（現実の） 条件下においても、平年では2%（50年に1 度）しか起きない”異常気象”。 2018年は、海面水温の分布などの（温暖化以 外の）要因により、平年よりも猛暑が起きや すくなっていた（そして実際に起きた）。 →温暖化「だけ」で起きた訳ではなく、他にも 2018年には日本付近の気温を上昇させる”異 常な”要因があった。 温暖化がなかった場合、2018年にあった要因 （上記の海面水温の分布など）が揃ったとし ても、観測されたような猛暑になることはほ ぼあり得なかった。 →「ほぼあり得ない(条件が揃ってもほぼ0%)」 猛暑が、温暖化によって「稀ではあるが場合 によっては起こり得る(平年で2%、2018年の 条件であれば20%)」ようになっていた。

27

研究事例：豪雨

Kawase et al. (2019), Journal of Geophysical research

確率的アプ ローチ

大雨日数(100mm/day以上)の変化（７月）

※青色は過去の温暖化で

増加した可能性がある地域

_[%]

九州は西部で増加、東部では変化が小さい

※斜線は統計的に変化が有意な場所

28

研究事例：豪雨

Kawase et al. (2019), Journal of Geophysical research

確率的アプ ローチ

大雨日数(100mm/day以上)の変化（７月）

※青色は過去の温暖化で

増加した可能性がある地域

_[%]

九州は西部で増加、東部では変化が小さい

※斜線は統計的に変化が有意な場所

猛暑と違い、H30年7月豪雨と同じような大雨を

この手法で再現することは困難。

H30年7月豪雨への寄与を直接評価したい

29

研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

量的アプローチ 確率的アプローチで使用されたモデル（20km）の10倍。 確率的アプローチで使用されたモデル（20km）の10倍。 解像度を上げることで豪雨をより正確に再現し、 温暖化による雨量の変化を定量的に評価する。

１．実際の大気場を基に、

高解像度の気象モデル

(2km格子)

*

を用いて平成30年7月豪雨を再現。

２．

近年の気温上昇量を除去

したうえで、気象

モデルを用いて平成30年7月豪雨を再現。

３．１と２を比較し、平成30年7月豪雨に対する

温暖化の寄与（降水量への影響）

を調べる。

*2km格子は気象庁の局地モデル(LFM)と同じ格子間隔

平成30年7月豪雨に温暖化がどの程度「量的に」寄与したか？

30

研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

量的アプローチ

Kawase et al. (2019), BAMS (in revision)

6月28日～7月8日

総降水量

1. 再現実験

気象モデル

268.7mm

観測

（解析雨量）

357.0mm

陸域平均

観測

（解析雨量）

6月28日～7月8日

西日本や岐阜の大雨をよく再現

（九州北部や山陰で過小評価）

(mm)

31

研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

量的アプローチ

6月28日～7月8日

総降水量

2. 気温上昇分を除した実験

(mm)

全体的には減っているが、

場所によっては増えたり減ったり

再現実験

268.7mm

陸域平均

Kawase et al. (2019), BAMS (in revision)

32

研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

量的アプローチ

Kawase et al. (2019), BAMS (in revision)

累

積

降

水

量

（

m

m

）

[線

]

_時

別

降

水

量

（

m

m

）

[陰

影

]

6/29 6/30 7/1 7/2 7/3 7/4 7/5 7/6 7/7 7/8 【線】累積降水量 黒線：再現実験、青線：気温上昇分を除した実験 ＊太線は平均、細線は個々の実験 【陰影】時別降水量 灰色：再現実験、緑色： 解析雨量

再現実験

観測

（解析雨量）

再現実験

_(累積)

気温上昇

除去実験

（累積）

東日本から西日本の陸上で平均した降水量

気温上昇 の影響

33

研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

量的アプローチ

Kawase et al. (2019), BAMS (in revision)

累

積

降

水

量

（

m

m

）

[線

]

_時

別

降

水

量

（

m

m

）

[陰

影

]

6/29 6/30 7/1 7/2 7/3 7/4 7/5 7/6 7/7 7/8 【線】累積降水量 黒線：再現実験、青線：感度実験 ＊太線は平均、細線は個々の実験 【陰影】時別降水量 灰色：再現実験、緑色： 解析雨量

再現実験

観測

（解析雨量）

再現実験

_(累積)

気温上昇

除去実験

（累積）

東日本から西日本の陸上で平均した降水量

気温上昇 の影響

○ 再現実験： 268.7mm

○ 気温上昇除去実験（平均)： 252.2mm

近年の気温上昇が、H30年7月豪雨の降水量を

6.5％程度増加させた可能性がある。

※ただし、与える過去の変化傾向（夏季or各月）によって、＋2.5～+10.5％までの幅がある。

34

その他の研究事例：台風の将来変化

RCP8.5シナリオ

では、21世紀末には、日本の南海上において猛烈な熱帯

低気圧の出現頻度が増加する可能性が高い。

全世界での熱帯低気圧の発生総数は、3割程度減少する可能性が高い。

気象庁気象研究所報道発表「地球温暖化で猛烈な熱帯低気圧（台風）の頻度が日本の南海上で高まる ～多数の高解像度温暖化シミュレーションによる予測～」より http://www.mri-jma.go.jp/Topics/H29/291026_d4pdf/press_291026_d4pdf.html 猛烈な熱帯低気圧（台風）が存在する頻度の将来変化。赤色 の領域で頻度が増加している。 現在気候再現と将来気候予測における地球全体での熱帯低気圧の年間発生数の確率分布。これまでにない多数のシミュ レーションにより、現在再現と将来予測の両方で熱帯低気圧 の発生数について滑らかなで詳細な確率分布が得られた。 日本の南海 上で増加 将来 現在 減少

Yoshida et al. (2017), Geophys. Res. Lett.

全球での年間台風発生数

※「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（d4PDF）」に基づく。

35

その他の研究事例：大雪の将来変化

冬季（11～3月）の総降雪量 10年に一度の大雪（日降雪量）の変化

RCP8.5シナリオ

では、今世紀末の年最深積雪・年降雪量は、特に本州日

本海側で大きな減少が予測されている。

一方、本州や北海道の内陸部では、10年に一度しか発生しないような

極

端な大雪に伴う降雪量が増加

するところがある。

青い領域で 降雪量が増加 気候変動の観測・予測及び影響評価統合レポート2018～日本の気候変動とその影響～ （2018年2月 環境省・文部科学省・農林水産省・国土交通省・気象庁）より http://www.env.go.jp/earth/tekiou/report2018_full.pdf

Kawase et al. (2016), Climatic Change

※「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（d4PDF）」に基づく。

36

まとめ

_{:極端な気象現象と地球温暖化の関係についての研究事例}

猛暑、大雨等の

極端現象に対する地球温暖化の寄与

を評価する研究が進

められている。

代表的な手法の一つが、大規模アンサンブルデータセットを用いた

確率

的アプローチ

。

例えば、

平成30年の猛暑の発生確率

について、

地球温暖化の影響が無

い場合はほぼ0%、影響があった場合は約20%

、と見積もった研究成

果がある。

大雨など、現象によっては十分に再現されない場合もある。

高解像度モデルを用いた

量的アプローチ

も進められており、具体的な現

象の再現、温暖化の寄与の見積もりに成功した事例がある。

例えば、

平成30年7月豪雨

を対象とした研究では、

近年の気温上昇に

よって6.5%程度降水量が増加

した可能性が示されている。

地球温暖化予測に関する研究は様々なアプローチから行われており、解

像度、アンサンブル数などそれぞれの特徴がある。

それぞれの利点、限界を理解した上で、目的に応じて使うことが重要。

37

本日の内容

１．はじめに

２．気候変動の実態

３．気候変動の将来予測

４．極端な気象現象と地球温暖化の関係に

ついての研究事例

５．気候変動対策に関する最新の動向と気

象庁の取組み

38

気候変動対策：緩和と適応は車の両輪

環境省中央環境審議会地球環境部会（第139回）（H30.9.25）の資料より

温室効果ガスの排出削減対策（

緩和策

）に加え、避けられない気候変動の

影響による被害の回避・軽減対策（

適応策

）が欠かせない。

気候変動適応法

環境省HP「気候変動適応法 概要」資料より http://www.env.go.jp/earth/tekiou.html 気候変動適応法（2018年12月1日施行）により、我が国における適応策の法的位 置づけが明確化され、国、地方公共団体、事業者、国民が連携・協力して適応策 を推進するための法的仕組みが整備された。 地域での適応 を強化 各分野で、 科学的知見 に基づいて 39

40

気候変動適応計画

適応法第７条に基づき、気候変動適応に関する施策の総合的かつ計画的な推進を 図るため策定された（2018年11月27日閣議決定）。 気候変動の影響による被害を防止・軽減するため、各主体の役割や、あらゆる施 策に適応を組み込むことなど、７つの基本戦略を示すとともに、分野ごとの適応 に関する取組を網羅的に示す。 環境省HP 「気候変動適応計画の概要」資料より http://www.env.go.jp/earth/tekiou.html あらゆる関連 施策に適応を 地域での適応 を推進 科学的知見に 基づく適応を 国民の理解 を深める 関係機関が 連携協力

41 気候変動適応センターHPより http://ccca.nies.go.jp/ja/about/index.html 2018年12月1日に、気候変動適応センターが国立環境研究所に設置された。 本センターが中核となり、情報の収集・整理・分析や研究を推進（適応法第11条）。 都道府県及び市町村は、区域における情報の収集・整理・分析、技術的助言を行う 拠点（地域気候変動適応センター）を、単独又は共同で確保に努める（法第13条）。 2019年10月現在、13県*で設置済（四国地方では高知県、香川県が設置）。

気候変動適応センター

適応法 第11条 適応法 第13条 * 参考：地域適応センターに関する情報（A-PLAT） http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/lets/local_center.html

地域気候変動適応計画策定マニュアル

42 地方公共団体での適応計画策定推進のため、環境省は『地域気候変動適応計画策 定マニュアル』を平成30年12月1日に公表。 マニュアルには、気候・気象に関する情報として「地球温暖化予測情報第9巻」や 地域版の報告書が明記されているとともに、気候・気象に関する最新のデータや、 データの扱い、解釈等については、最寄りの管区・地方気象台等に相談すること などが記載されている。 「地域気候変動適応計画策定マニュアル」 http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/jichitai/plan/index.html

手順編

気候変動情報の記載 気候変動の将来予測の章 のひな形 気候変動の将来予測の章 のひな形 適応計画策定のステップ

ひな形編

地方での適応推進のステップと気象庁の役割

43 適応推進には、３つのステップがあり、それぞれのステップにおいて気象庁の知 見・情報・データが活用できる。 気象庁は、それぞれの自治体に対して、現在のステップに合わせた必要な情報提 供、支援を実施。

ステップ１．気候変動を知る

気候変動によりどのようなことが起きているか、そして今後ど のようなことが起こるリスクがあるかを知り、適応策の必要性 を認識する。

ステップ２．適応計画を策定する

ステップ３．適応策を実施する

気象庁の役割

気象庁の役割

適応計画に沿って、 今起きている影響に気象情報等を用いて適応する。 今後想定される影響に対して、影響の大きさを定量的に 予測し、適応する。 現在の気候変動に適応する 将来の気候変動に適応する 「気候変動適応法」に基づき、政府の影響評価の結果等 を踏まえて、適応計画を策定する。 リーフレット等を用いた気候変動 に関する知見の普及・解説 観測・予測情報（数値・図 等）・知見の提供 気象情報の提供・解説 影響予測に必要な気候変動予 測データの提供 気候変動予測データの特性・不 確実性に関する解説

適応推進

（政府の）影響評価 適応計画 影響評価に必要な気候変動の評価 及び気候変動予測データの提供

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全体のまとめ

地球温暖化の影響は既に現れ始めており、四国地方も例外ではない。

今後、更に地球温暖化が進行し、影響も深刻化するおそれがある。

実際に発生した個別の現象（猛暑、豪雨等）について、地球温暖化の影

響・寄与を特定することは難しいが、近年の研究によって一部の事例に

ついて寄与が定量的に見積もられた。

地球温暖化予測に関する研究は様々なアプローチから行われており、解

像度、アンサンブル数などそれぞれの特徴がある。

それぞれの利点、限界を理解した上で、目的に応じて使うことが重要。

気候変動対策は「緩和」に加えて「適応」も重要に。

地域での気候変動対策を支援するため、気象庁は全官署一体となって取

り組みを進めている。

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ご清聴ありがとうございました

気候変動に関する観測・予測情報やデータの解釈等でお困りのことがあり

ましたらお気軽に最寄りの気象台までお問合せください。

・高松地方気象台「四国地方の気候変動」 http://www.jma-net.go.jp/takamatsu/12/shikoku_climate.html ・気象庁「地球温暖化ポータルサイト」 http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/index_temp.html ・気象庁「地球温暖化に関する気象庁の刊行物等」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/gw_portal/climate_change_books.html

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左図：気象庁HP「二酸化炭素濃度の経年変化」https://ds.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/ghgp/co2_trend.html 右図：全国地球温暖化防止活動推進センター「すぐ使える図表集」http://www.jccca.org/chart/

二酸化炭素濃度の変化

2017年

の大気中の二酸化炭素の平均濃度は405.5ppmで、

工業化以前

（1750年頃、約280ppm）に比べて

46％増加

。

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地球全体の大気中の二酸化炭素濃度

人為起源温室効果ガスの割合

気象庁HP「世界の年平均気温」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.html

世界の平均気温は、

100年あたり0.73℃

の割合で上昇。

「気候システムの

温暖化には疑う余地がない

」

＜IPCC第4・5次評価報告書＞

地球温暖化の進行

IPCC 「1.5℃特別報告書」Figure1.3より抜粋 https://www.ipcc.ch/sr15/ 48 2006～2015年平均値の工業化以前からの変化量 世界の年平均気温偏差（1891～2018年） 基準値（1981～2010年の30年平均値）からの偏差。折れ線（灰色）は 各年の値、折れ線（青色）は5年移動平均値、直線は長期変化傾向 （信頼度水準99%以上で有意）を示す。 世界の各地域における年平均気温の1850～1900年平均に対す る_{2006～2015平均の変化量（℃）。}

「

人間による影響

が20世紀半ば以降に観測された温暖化の

支配的な原因

であった

可能性が極めて高い

」。

＜IPCC第5次評価報告書＞ 気候モデル 観測 与えた場合 与えない場合 観測とシミュレートされた気候変動の比較

地球温暖化の原因

右図：IPCC AR5 WG1報告書「政策決定者向け要約」（気象庁訳）図SPM.6より一部抜粋 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/ipcc/ar5/ipcc_ar5_wg1_spm_jpn.pdf 人為的な温室効果ガスやエーロゾル の濃度変化を与えた場合と与えない 場合のシミュレーションを行い、こ れまでの気候変動を再現。 49

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代表的濃度経路（RCP）シナリオ

将来の気候変動を予測するためには、温室効果ガスの排出量に代表される人為的 な要因の今後の推移を条件（シナリオ）として与える必要がある。 気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第5次評価報告書に向けて実施された 気候モデル相互比較実験（CMIP5）では、「代表的濃度経路（RCP）」という温 室効果ガス濃度の将来予測シナリオが使用された。 厳しい温暖化対策を取った場合 現状程度の温暖化対策を続けた場合 RCP8.5 高位参照シナリオ RCP6.0 高位安定化シナリオ RCP4.5 中位安定化シナリオ RCP2.6 低位安定化シナリオ 気象庁「異常気象レポート2014」図2.1.7を加筆。 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/climate_change/index.html

※RCP（Representative Concentration Pathways）：代表濃度経路

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世界の平均気温（将来）

IPCC AR5 WG1報告書「政策決定者向け要約」（気象庁訳）図 SPM.7より抜粋 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/ipcc/ar5/ipcc_ar5_wg1_spm_jpn.pdf 現状程度の 温暖化対策 厳しい 温暖化対策 1986～2005年平均に対する世界平均地上気温の変化。CMIP5（世界気候研究計画の第5期 結合モデル相互比較計画）の複数のモデルによりシミュレーションされた時系列。 21世紀末の世界平均地上気温は、1986～2005年平均と比べて、以下のとおり上 昇する可能性が高い。 RCP2.6シナリオ（厳しい温暖化対策を取った場合に相当）で0.3～1.7℃上昇 RCP8.5シナリオ（現状程度の温暖化対策を続けた場合に相当）で2.6～4.8℃上昇

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猛暑日・熱帯夜・冬日（高松）

高松では、猛暑日・熱帯夜が長期的に増加、冬日は長期的に減少している。 冬日の年間日数（高松） 猛暑日の年間日数（高松） 熱帯夜の年間日数（高松） トレンド=2.2(日/10年) ※99%有意 トレンド=4.9(日/10年) ※99%有意 トレンド=5.1(日/10年) ※99%有意 棒グラフ (緑色): 各年の値 折れ線 (青色): 5年移動平均値 直線 (赤色): 長期変化傾向(トレンド)

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猛暑日、熱帯夜

熱帯夜：日本 猛暑日：日本

猛暑日

は、全国、香川県いずれにおいても長期的に

増加

している。

熱帯夜

は、全国、香川県いずれにおいても長期的に

増加

している。

※猛暑日： 日最高気温が35℃以上の日 ※熱帯夜：夜間の最低気温が25℃以上の日 ただし、ここでは日最低気温が25℃以上の日を利用 熱帯夜：高松 猛暑日：高松

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年平均降水量（全国＆四国地方）

年平均降水量には長期的な変化傾向は見られない。 年平均降水量（四国地方*） 年平均降水量偏差（全国） 棒グラフ (緑色・黄色): 各年の値 折れ線 (青色): 5年移動平均値 棒グラフ (緑色・黄色): 各年の値 折れ線 (青色): 5年移動平均値 降水量は地点によって値が大きく異なるため、 それぞれ平年値（1981-2010年平均）を 差し引いてから平均している。 * 四国地方：ここでは松山、多度津、高知、徳島の４地点の平均 気象庁 「気候変動監視レポート」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/monitor/index.html 高松地方気象台 「四国地方の気候変動」 https://www.jma-net.go.jp/takamatsu/12/shikoku_climate.html

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降水日数（全国＆四国地方）

（1mm以上の）雨が降る日の日数には長期的な減少傾向が現れている。 降水日数（四国地方*） 降水日数（全国） 棒グラフ (緑色): 各年の値 折れ線 (青色): 5年移動平均値 直線 (赤色): 長期変化傾向(トレンド) トレンド=-4.8(日/50年) ※99%有意 _{トレンド=-6.8(日/50年) ※95%有意} 気象庁 「気候変動監視レポート」 https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/monitor/index.html 高松地方気象台 「四国地方の気候変動」 https://www.jma-net.go.jp/takamatsu/12/shikoku_climate.html * 四国地方：ここでは松山、多度津、高松、宇和島、高知、徳島、宿毛、清水、室戸岬の９地点の平均

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d4PDF : 限界と注意点

モデルには系統誤差（バイアス）があり、適切に補正する必要がある １つの全球モデルと１つの領域モデルを使ったシミュレーション結果 であり、6種類のSST昇温パターンを用いたとしても、モデル不確実 性の幅を十分にはカバーできていない 複数のモデルに基づいて不確実性の幅を評価しているIPCCの報告 等と比べると、偏った予測結果になっている場合もある モデル不確実性を考慮するため、他のモデルを用いた結果と併せて 解析する必要がある 参考：「d4PDF利用の手引き」 http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/design.html 【参考】 d4PDF公式サイトには「利用の手引き」があり、詳しい実験設定等が載っています。 http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/design.html d4PDFや当庁の温暖化予測情報を含む気候シナリオ及び影響評価プロジェクトの一覧表が A-PLATに掲載されています。 http://www.adaptation-platform.nies.go.jp/info/si_project_list01_1.html

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研究事例：平成

_{30年7月豪雨}

統合的気候モデル高度化研究プログラム 平成30年度公開シンポジウム（2019年3月15日） 「近年の気象災害と地球温暖化（川瀬宏明・今田由紀子）」発表資料 より http://www.jamstec.go.jp/tougou/event/sympo/2018/program.html 量的アプローチ