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20kmGCMを用いた様々な空間スケールにおける確率降水量の将来変化の評価Future Changes of Extreme Precipitation Quantile in Various Spatial Scales using a 20 km GCM

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Academic year: 2021

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20kmGCM を用いた様々な空間スケールにおける確率降水量の将来変化の評価

Future Changes of Extreme Precipitation Quantile in Various Spatial Scales using a 20 km GCM 〇木島梨沙子・中北英一

〇Lisako KONOSHIMA and Eiichi NAKAKITA

Spatial pooling of data in various spatial scales is considered to detect robust changes of precipitation quantiles in future climate using a high resolution 20 km GCM. The idea of Region-of-Influence (ROI) method is used which each grid having its own region. Spatial proximity, seasonality, and daily rainfall statistics are used as similarity measures and the spatial scale of ROI is changed from 100 km to 10,000 km. As a result, at the spatial scale of 1,000 km, future changes of precipitation quantiles revealed significant spatial structure which is consistent with the changes in atmospheric components, such as precipitable water and changes in atmospheric circulation, such as the monsoonal flow, suggesting 1,000 km is one of the effective spatial scale to see the future changes.

1.はじめに 気候変動下では極端降水量の増加が指摘されて おり、気候変化に伴う将来的な極端降水量特性の 変化を適切に評価することは、河川計画だけでな く降雨災害のリスクを評価するために非常に重要 である。工学的な適応では空間的に密で精度の高 い情報が必要な一方で、気候モデルによる将来気 候の出力結果は細かなスケールで評価すると不確 実性が非常に高い。本研究は、超高解像度の20km 全球気候モデル(GCM20) の出力結果から、いか に信頼性の高い地域的な確率降水量を推定するか を探究した。 2. 手法 本研究では確率降水量の推定にあたり、気象現 象の空間スケールに着目し、どの空間スケールで あれば温暖化の影響として信頼性の高い将来変化 が捉えられるか、またいかなる気象原因で確率降 水量の将来変化が起こっているかを検出するため に、効果的な空間プーリング法を検討した。 具体的には,降雨の属性をもとに,プーリング する格子点を選択し,その差に応じた重み付けを 行う手法であり,各地点でプーリングを行う影響 範囲 (Region-of-Influence, ROI) を決定する.本 研究では,AMS の生起日,降雨量の 2 次モーメ ント,空間距離を属性として用いた.また用いる 空間スケールとしては,100 km~10000 km の各 オーダーを検討した. 3.結果 観測情報で推定手法を検証した結果,どの属性 を用いても1000 km〜2000 km のスケールであ れば,地点推定値と誤差が小さいことが認められ た.これを踏まえ、GCM20 に適用した結果、将 来変化については,約1000km~2000km の空間 スケールでプーリングした場合,大規模大気循環 の変化などが顕著にその空間分布に現れ,温暖化 のシグナルとしても信頼性の高い将来変化が得ら れた.この結果を,日本、中国の沿岸、台湾、フ ィリピン、インド、バングラデシュ、インドシナ 半島、インドネシアの合計8 つの地域ならびにメ ガシティと山岳域を含む15 地点 (都市) について, 各空間スケールで確率降水量を評価した (例:図 1).得られた確率降水量の値は各スケール間でほ とんど変わらず,異なる空間スケールによる推定 値の有効性が示された.また各地域,都市とも変 動 幅 が 100 km ス ケ ー ル で は 高 い の に 比 べ 1000km~10,000km のスケールでは,将来気候の 確率降水量が現在の1 標準偏差よりも増加してお り,温暖化の影響が明確であった. 図 1. GCM20 を用いた東京における観測雨量 (灰)ならびに現在気候 (青)と将来気候 (赤) にお ける年最大100 年確率降水量の平均値と標準偏差

参照

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