気候変化がわが国におけるコメ収量変動に及ぼす影響の広域評価
Large scale projection of climate change impacts on variability in rice yield in Japan
横沢 正幸

1＊

・飯泉 仁之直 ・岡田 将誌
1

2

Masayuki YOKOZAWA1 ＊ , Toshichika IIZUMI1 and Masashi OKADA2
独立行政法人 農業環境技術研究所 大気環境研究領域
2
筑波大学大学院 生命環境科学研究科
1
Agro-Meteorology Division, National Institute for Agro-Environmental Sciences,2
Graduate School of Life and Environmental Sciences, University of Tsukuba
1

摘

要

広域コメ収量予測モデルと複数の気候変化シナリオを利用して、わが国の主食であるコメ収量が気候変化によって受ける影響について、全国を 4 つの地域に分けてその見通しを示すとともに適応策の効果を評価した。GHG 排出シナリオ SRES A1B に対して 9 種類、および SRES A2 に対して 8 種類の気候モデルによる気候変化シナリオに基づいて、それぞれ 2 期間（2046 ～ 2065 年、2081 ～ 2100 年）における収量変化（全部で 34 ケース）を推計した。推計結果は、現在（1981 ～ 2000 年）
に対する暖候期（5 ～10 月）の気温上昇度を指標としてまとめた。その結果、3℃程度の気温上昇までは、
全国平均のコメ収量は現在と同程度かあるいはやや増加するが、それ以上になると北海道・東北地域を除いてコメ収量は減少すると推計された。しかし、収量の年々変動
は、すべての地域で気温上昇（気候変化）
とともに増大する傾向が見られた。また、作期の移動と高温耐性品種の導入の組み合わせで適応策を検討した結果、北・東日本では移植日の移動、西・南日本では高温耐性品種の導入が最も効果的であることが示唆された。

キーワード：環境応答、広域推定、高温耐性、収量変動、適応Key words：response, large-scale projection, high temperature tolerance,
yearly variation, adaptation

1．はじめに2007 年 4 月に発表された気候変動に関する政府間パネル第 4 次評価報告書（IPCC AR4）は、地球温暖化は確実に進行しており、その原因は人為起源の温室効果ガスの大気濃度上昇によるものであるとほ1）
ぼ断定した 。そして、このような地球規模の環境変化に対する作物の応答は、特定の地域だけではな
く世界の農業生産を変化させると懸念されている。
一般に、地球温暖化を引き起こす大気中の二酸化炭素濃度の上昇は植物の光合成速度を増加させることから、ある適度な環境条件下では、大気二酸化炭
素濃度の上昇は、バイオマスと同程度に作物の収量も増加させる効果（施肥効果）を持つと考えられる。
実際、IPCC AR4 は中緯度、高緯度地域における影
響は熱帯などの低緯度地域に比べて比較的小さいと指摘しており、現在に比べて 2℃～ 3℃程度の気温上昇であれば、温暖化および施肥効果によって中高緯度地域における農業生産性はむしろ向上すると予測している 。しかし、IPCC AR4 は影響が及ぶ時
期、地域およびその程度の詳細については触れていない。とりわけ、わが国の主食であるコメについて
は、出穂後の開花・受粉時期に高温に遭遇すると稔実歩合が低下し（高温不稔）、収量は激減する可能性が指摘されているが、そのような詳細な過程を考慮した影響の見通しは示されていない。
本稿は、気候変化がわが国におけるコメ収量に及ぼす影響を全国にわたり定量的に評価した結果を報告する。はじめに、全国を統一的に扱うことができ、統計的モデルと作物固有の生育・収量形成過程を考慮する機構的モデル両方の長所を併せ持つ、新たな3）
コメ収量変動推計モデルの概要を説明する 。次に、モデルが過去のコメ収量の年々変動をよく再現できることを確認した後、それに複数の気候変化シナリ
4）
オ を入力して、全国 4 つの地域ごとに、気候変化
が各地域におけるコメ収量に及ぼす影響の見通しを示す。最後に、適応策による影響の緩和効果について検討した結果も示す。
2）

受付；2009 年 1 月 9 日，受理：2009 年 5 月 7 日＊〒 305-8604 茨城県つくば市観音台 3-1-3，e-mail：myokoz@affrc.go.jp
2009 AIRIES199

横沢ほか：気候変化がわが国におけるコメ収量変動に及ぼす影響の広域評価

2．イネ生育・コメ収量推定モデル

j=i

DW i = ∑ΔDW j ;本研究でベースとなるモデルは、Horie et al. のモデルと同じ構造を持ち、次のサブモデルから構成
される：播種から出穂、開花、受粉を経て収穫までの生育段階（ステージ）を予測するモデル、葉面積の展開ならびに光合成による同化産物生産過程を記述するバイオマス生産モデル、登熟や稔実の子実形成過程のモデル、の 3 つである。
モデルにはパラメータが含まれるが、本研究では日本型イネに特有なパラメータの値は文献値を利用し、それらの値と引用文献を文中に示した。値を示していないパラーメータはイネの品種特性に依存するものであり、後述する方法により、過去の環境条
3）
件と生育、収量データから統計的に推定した 。
生育ステージは生育指数（DVI）によって数値化されている。種子の発芽時点を DVI ＝ 0 として、DVI＝ 1 の時点が出穂時期、DVI ＝ 2 の時点が収穫時期-1を表す。DVI は日別の発育速度（DVR［day ］）の積分で与えられる。DVR は日平均気温（T［℃］）と日長（L［hr］）の関数で与えられる。

j=0

5）

ΔDW j =S s C s ,（3）

S s = S 0（1−r−S）,
S =（1−r 0）exp［−kF（1−m）］
ここで、Ss はイネの葉群で吸収された日射エネル-1
ギー、Cs は光・乾物変換係数［g MJ ］を表す。S0-2-1は日積算日射量［MJ m day ］、r、r0 はそれぞれ葉、
地表面の反射率、m は散乱係数、k は葉の吸光係数2-2である。F は葉面積指数（LAI）［m m ］、反射率 r は次式で与えられる。
r = r f−（r f −r 0）exp −

F
2

（4）

ここでは Horie and Sakuratani に従って k ＝ 0.6、
m ＝ 0.25、r f ＝ 0.22、r0 ＝ 0.1 とした。
光・乾物変換係数 C s も大気二酸化炭素濃度によ6）って変化する 。
7）

Cs = C 01+

R m（C a−330）
C a−330＋K c（5）

Rm および Kc は経験定数であり、チャンバー実験などによって決められる。C 0 は生育ステージに依存し、子実形成期の中期まではほぼ一定であり、そ7）,8）の後収穫時期に向けて生育とともに減少する 。
（1）
-1
G［day
］は発芽から出穂までに最低限必要な生v-1
育日数、A［℃］は気温に対する感受性、T［℃］hT
は日長を固定したとき DVR が最大値の 1/2 になる＊
ときの気温、DVI は水稲が日長感応性を持つ時期-1の生育指数、Lc は日長の閾値［hr］、K［℃］およr
び T［℃］は定数である。ここでは、Kcrr ＝ 0.118、
Tcr ＝ 12.7 とした 5）。また、Gv は大気二酸化炭素濃6）度の関数として与えられる 。

G v = G［1−A（C −350）］（2）C0 = CC0 =for 0 < DVI < 1

C（1+B）DVI−1
β=for 1 < DVI < 2t
1+ Bexpβ ,（6）

ここでは C ＝ 1.950、B ＝ 0.001、t ＝ 0.1 とした 。
式（3）に現れる葉面積指数 F i は次式で与えられ
る。
5）

j=i

Fi =∑
ΔFj ;
j= 0
ΔFj =Fj・A・a・b ,上式は大気二酸化炭素濃度の上昇に伴い生育期間は短くなることを表している。ここで、C a は大気
二酸化炭素濃度［ppm］、a は感受率を表す定数で-46）あり、1.14 × 10 とする 。
水稲の根を含めた乾燥重量（dr y matter）DW［ti-1-2ha ］は、日別のバイオマスの増分Δ DW［gmj-1
day ］を積算して得られる。
200

a = 1−exp［−K f（T−Tcf）
］,
b =1−

Fj
Fas

（7）

k

ここで A は葉面積指数の最大相対速度［day ］、-1地球環境 Vol.14 No.2

Tcf は葉面積展開の最低気温［℃］、Fas は気温を制限
要因としない場合の漸近値である。また、Kf ＝ 0.07
5）および k ＝ 0.723 とした 。出穂から収穫までの期
間の葉面積の時間変化は式（1）で決まる DVR の関数5）として次式で与えられる。ただし c ＝ 0.5 とする 。
（8）

ΔFj =−Fj・（1−c）・DVR

子実形成過程における低温あるいは高温環境によって最終の収量が決定される。その効果を収穫係数（harvest index）h を用いて表し、低温による影響を
hc、高温による影響を hh として、h はどちらかの最小値とする。
h ＝ min（h c , h h）

（9）

低温影響は受精不良による不稔と低温による生長阻害の 2 つの場合に分けて次式で表現する。
h c = hmγ（1−γc ）;γ=1−exp［−Kh（DVIj−1.22）］,γc =γ0−Kq（10）

C coolh m は収穫係数の最大値、γc は不稔率を表す。K h5）＝ 5.57、γ0 ＝ 4.6、Kq ＝ 0.054 とする 。Ccool は気温に対する不稔率応答の曲率を表し、 は低温の程＊度を表す冷却指数［℃］、T は気温の閾値［℃］で
ある。
（11）

=∑（T ＊−T ）ここでの積分は、穂が温度に対して応答する期間
5）
DVI 1.20）（0.75
について積算する 。
一方、高温による影響は主に受精過程の不良によって引き起こされる。とりわけ開花時期の気温が9）33℃以上になると急激に不稔率が増加する 。ここ10）
では Nakagawa et al. が提案する高温による収穫係
数の応答関数 hh を利用する：

γh =Tmax−Tb
To−Tb

Tc−To

Tc−Tmax T −T
Tc−To
o

b

C hot

⎣⎜⎜⎜⎡

⎣⎜⎜⎜⎡

hh = hm（1−0.95γh ）；for Tmax >To
for Tmax <To

γh = 0（12）─Tmax は開花時期（0.96

DVI

1.20）における日最199－206（2009）

高気温の平均値［℃］を表す。Chot は高温不稔の温度応答の曲率である。To 、Tc 、T b はそれぞれ最適
気温、臨界気温の上限値、下限値で、33℃、43℃、10）10℃とする 。ここでは子実形成のサブモデル（12）は気温のみの関数としているが、最近、この過程に日射量の影響もかかわることが指摘されており、そのような要因を取り入れたモデルの利用は今後の課題である。
最終収量は次式で与えられる。
j = mature

Y =τ・h・Wmature =τ・h・∑ΔDW j
j =0

（13）

h は式（9）～（12）で与えられる収穫係数、τは技術係数と呼ばれる実収量と潜在収量との比を表すパラメータである。
3．モデルパラメータの決定
一般の作物生育・収量予測モデルは圃場スケールの現象を対象とした研究に用いられ、モデルのパラ
メータは品種単位、地域単位で決定されている。そのため、モデルの駆動には品種、栽培管理などの詳細な情報が必要であり、日本全国を広域的に評価するには適していない。ここでは、イネの生育状況やコメ収量の年次変動、地域間の差などの環境条件の違いを反映させ、かつ広域スケールでのモデル適用を行うために、前章で概要を示した機構的モデルの3）
パラメータの決定を都道府県単位で行った 。手順は以下のとおりである。
1）
国土数値情報（1 km × 1 km グリッド）を用いて対象県における水田分布を抽出する。
11）
2）
アメダスメッシュ気象データ を利用して、1）で抽出した水田グリッドにおける平均の気象要素（日別の最高・最低気温および日射量）
を計算し、対象県における県平均水田気象環境データとする。大気二酸化炭素濃度は時間変化するが全国一律とする。
3）
対象期間を 1979 ～ 2003 年の 25 年間として、2）で作成した県平均水田気象環境データをモデルに入力して、全国の都道府県別農林統計に基づく平
均移植日、出穂日、収穫日および収量の時系列データと比較しながら、ベイズ推定を用いたモデル
パラメータの推定を行う。
モデルに含まれるパラメータは全部で 32 個あるが、上の方法で決定したパラメータはモデルの説明（式（1）～（13））で具体的な値を示したパラメータ以
外の 13 個である。これは、上述のように、品種特性や管理条件に依存しないイネ固有の特性を記述す3）
るパラメータは固定したからである 。この方法で作成されたベイズ推論に基づいた広域コメ収量予測201

横沢ほか：気候変化がわが国におけるコメ収量変動に及ぼす影響の広域評価

収量［t/ha］

収量［t/ha］

推定値
統計値

年
図1

年

広域コメ収量予測モデル（PRYSBI）による地域平均収量の推定値と統計値との年々変動の比較．

地域平均統計収量は 1981 ～ 2000 年の 20 年間の統計平均値，広域コメ収量予測モデルによる推計はアメダスメッ
シュ気象データを利用した場合の推計である．図中の略号は NJ：北海道・東北，EJ：関東・甲信越・北陸，CJ：
東海・中部・近畿，WJ：中国・四国・九州の 4 つの地域を表す．

機構モデル（Process-based Regional-scale Rice Yield
Simulator with Bayesian Inference: PRYSBI）は、県の平均ではあるが、過去の品種特性、収量変化の実際を統計的に反映し、かつ作物の環境応答の機構を取り込んでいる。
パラメータの推定は 1979 ～ 2003 年の奇数年のデータを用いて行い、偶数年も含めてモデルの検証を行った。ベイズ推定で得られたモデルに含まれるパラメータの事後分布に基づいて、パラメータ値の組を変化させて計算したパラメータ・アンサンブルの平均をとることにより、収量の年々変動を定量的に3）再現することが可能である 。
図 1 は PRYSBI によるコメ収量の推定値と統計値との比較結果を示す。北海道・東北、関東・甲信
越・北陸、東海・中部・近畿、中国・四国・九州の 4 つのブロックに分けて、収量の年次変動を示している。パラメータ・アンサンブルメンバーの平均を用いることによって、収量の年々変動がよく再現されている。全国平均で出穂日は 3 日以内、収量は0.2 t/ha 以下の精度で推定できることが示されている。
パラメータ推定に利用するデータセットおよび期間によって、推定精度が変化することが予想されるが、事後分布に基づくパラメータ・アンサンブルおよびその平均値を利用することにより、それらの不確実性を減少させることが可能であると考えられる。定量的な評価は今後の課題である。

202

4．気候変化による影響とその適応
4.1 気候変化シナリオデータ
IPCC AR4 で報告された気候変化影響評価の結果は、世界各国の研究機関が開発した大気海洋結合モデル（CGCM）による将来の気候予測に基づいている。その気候予測データは WCRP CMIP3
12）
Multimodel Dataset として集約されている。Okada
et al. 4）はデータに線形内挿を施し、気候変化影響
評価研究の基礎データとなる日本付近の将来の気候変化を表すデータセット（気候変化メッシュデータ Ver.2）を作成した。本研究でもこのデータと
PRYSBI を利用してコメ収量の地域別気候変化影響を解析した。使用した気候変化シナリオデータは、
温室効果ガス排出シナリオの SRES A1B および A2の 2 種類に対して、それぞれ 9 種類（A1B）、8 種類（A2）の全球気候モデルによる出力結果を利用した（表 1）。過去収量ならびに将来収量の推計には、
1981 ～ 2000 年、2046 ～ 2065 年、2081 ～ 2100 年の 3 期間における日別のデータを利用した。線形内
挿後のデータの空間解像度は、MIROC-hires が緯度・経度方向で約 1 km、その他の気候モデルは約
10 km である。
はじめに、各気候モデルの過去気候状況の出力値
による地域平均収量の再現性を比較した。その際、
PRYSBI のパラメータ決定に使用したアメダスメッ
シュ気象データをベースラインとして、各気候モデ
ルの出力データのバイアス補正を行った。補正は、1981 ～ 2000 年の各年について、年平均値とその分散値がアメダスメッシュ気象データによる値と一致するように気候モデルの出力値に補正を施した。す地球環境 Vol.14 No.2

なわち、年平均値についてはベースラインとの差分、分散値についてはベースラインに対する比率を気候
モデル出力値にそれぞれ加算、乗算した。バイアス
補正後のデータを入力して、1981 ～ 2000 年の地域別収量の推定値を比較した結果を図 2 に示した。
図より、関東以西では平均値ならびに標準偏差ともに、どのモデルもよく過去を再現している。しかし
東北・北海道地域（NJ）では、モデルによって変動の再現に差があり、概してモデルが出力する変動幅が小さい。
4.2 気候変化による地域別影響
図 3 は気候変化が地域平均コメ収量へ及ぼす影
響を暖候期（5 ～ 10 月）の平均気温の上昇度に対して示したものである。ここでは、温室効果ガスの排出シナリオも含めて、複数の気候変化シナリオを利
表1

199－206（2009）

用しているが、シナリオにより気候変化の時系列にばらつきがあるため年次による影響の比較は困難である。そこで、現在（1981 ～ 2000 年の平均気温）か
らの気温上昇度を指標として、その影響を表現した。
したがって、横軸は暖候期の平均気温だけが示されているが、実際には日別の気温、日射の変動が含まれている。
図 3 は各気候変化シナリオを PRYSBI に入力し、1981 ～ 2000 年、2046 ～ 2065 年、2081 ～ 2100 年の年々の地域平均コメ収量を推計し、各 3 期間の20 年平均値および変動係数と暖候期平均気温の上
昇度との関係をプロットしたものである。
各図には、上述のように、GHG 排出シナリオ、気候モデルおよび現在からの経過年の違いによる全部で 34 ケー
スの推計結果がプロットされている。なお、図 3 の使用した気候変化シナリオの気候モデル．
モデルの名称

アンサンブルの数

CCCma-CGCM3.1

3

CSIRO-Mk3.0

1

CSIRO-Mk3.5

1

GFDL-CM2.0モデルの解像度（経度×緯度）

開発国

大気

海洋

3.8°×3.8°

1.9°×1.9°

Canada

1.9°
×1.9°

1.9°
×0.8°

Australia

1

2.5°
×2.0°

1.0°
×1.0°

U.S.A.
Japan

1

2.8°
×2.8°

2.5°
×2.0°

1

2.8°
×2.8°

1.4°
×1.4°

MIROC3.2-hires

1

1.1°
×1.1°

0.3°
×0.2°

Japan

収量
［t/ha］

収量［t/ha］MRI-CGCM2.3.2
MIROC3.2-medres

図2

気候変化シナリオの過去気候値を利用した場合の地域平均収量の再現性比較．

シンボルとエラーバーは気候シナリオの過去気候値を広域コメ収量予測モデルに入力して推計した地域平均収量の 20 年平均値（1981 ～ 2000 年）とその標準偏差を表している．ただし，比較のためにアメダスメッシュ気象デー
タを入力した場合も示してある（AMeDAS）．赤太線は対応する平均収量の統計値を表し，その上下の細線で囲まれるハッチ部はその標準偏差を表す．図中の略号は図 1 と同じである．CCCma-CGCM3 の run1 ～run3 はアンサ
ンブル・メンバーを表わす．

203

変動係数
［％］

収量
［t/ha］

横沢ほか：気候変化がわが国におけるコメ収量変動に及ぼす影響の広域評価

図3

暖候期（5 ～ 10 月）
平均気温の上昇度に対する地域平均収量と変動係数の変化．

気候変化シナリオ 34 ケースについての広域コメ収量予測モデルによる推計結果をプロットした．実線はそれらの平均値を表す．
気温の上昇度は暖候期平均気温の 1981 ～ 2000 年における平均値に対する上昇度として示している．図中の略号は図 1 と同じ．

推計は、栽培管理などの仮定は現行のままであるとした場合である。
図より北海道・東北地域（NJ）では、気温上昇（気候変化）に伴ってコメ収量は増加すると推計された。
他の地域では収量はおおむね減少すると推計された。ただし、3℃付近までの気温上昇では、全国でコメ収量は現在と同程度かあるいはやや増加すると推計される。北日本の収量増加は、おもに式（10）、（11）で表される低温影響（冷害）による収量低下が発生する確率が減少することに起因する。
地域平均コメ収量の年々変動の大きさを表す変動係数については、どの地域においても気温上昇（気候変化）に伴い増大する傾向が見られる。とりわけ東海・中部・近畿地域（CJ）の変動係数の増加傾向
が最も大きく、4℃の平均気温の上昇で変動が 2 倍以上になると推計された。
この収量変動が増幅される原因は、式（12）で表現される高温不稔過程のサブモデルによって説明できる。このモデルでは、開花期における平均日最高気温が 33℃以上になると高温による登熟障害が発生し、収穫係数の値が急激に（指数関数的に）減少する応答が記述されている。すなわち、開花時期の気温が高温側へシフトすることにより、たとえ気温の変動幅が現在と同じ程度であっても、高温不稔発生の閾値付近での気温変動は、このモデルの非線形性により増幅された収量変動として出力される。
特に東海から中部、関西にかけて、気候変化に伴って太平洋高気圧が強まり、その端がこの地域にかかることにより、夏季の高温傾向が強まることが気候モデルの総観場として見られる。これは近年にも見られる特徴であり、将来、これが当該地域での収量低下および変動の増幅のさらなる原因となる可能性がある。
本モデルによる気候変化応答についてまとめると
次のようになる。移植から出穂までの栄養生長期
204

間では、全国的に気温上昇は生育期間の短縮をもたらすとともに、大気 CO 2 濃度の上昇により純生産が増加することにより、一般にバイオマスが増加する傾向が見られる。その後、出穂後の登熟・稔実期
間では、これまで気温の低かった地域では冷害の危
険性が減り、栄養生長期に蓄えたバイオマス増加の効果が反映されて最終収量が増加する傾向が見られる。一方、気温が高めの地域では、高温不稔が起きやすくなり、栄養生長期のメリットを生かせず減収になる傾向が現れる。
4.3 適応策の効果
環境に対する作物の応答を記述する機構的モデル
は、気候変動が及ぼす影響評価だけでなく、その緩和策、適応策の効果についても解析することができる。一般に、気候変化影響に対して、適応策として考えられる主要な方策は、1）移植日の移動、2）品種改良、3）施肥管理、の 3 つである。ここでは、移植日の移動（田植えの時期をずらして稲の生育、生長にとって重要な時期の高温などの影響を避ける）および高温耐性品種の導入を仮定した適応策の効果について検討した。
移植日移動のシミュレーションは、各県における現行の移植日に比べて、－ 21、－ 14、－ 7、＋ 7、＋ 14、＋ 21 日移動させた計算を行い、気候変化による最終収量の影響が最も小さい場合を選択するとした。ただし、すべての場合で現在より収量が減少する際には、その減少幅が最も小さい場合をとることにした。
高温耐性品種の導入シミュレーションは、式（12）Tの b の値を 10℃から 14℃へ増加させることにより行った。
図 4 は、移植日の移動、品種改良および移植日
移動と品種改良の複合による適応策を実施した場合の収量変化（1981 ～ 2000 年平均収量に対する比率で表す）を、適応策を施さない場合と比較したもの

199－206（2009）

収量[％]

地球環境 Vol.14 No.2

収量[％]

グラフの凡例

1-2 2-3 3-4 4-5

ΔT［℃］（T1981-2000＝0）

図4

暖候期（5 ～ 10 月）
平均気温の上昇度に対する適応策別の収量変化．

BaU：適応策をとらない場合，Planting：最適な移植日の移動を行った場合，Cultivar：高温耐性品種を使用した場合，Plant &Culti：最適な移植日の移動と高温耐性品種を使用した場合．気候変化シナリオ（34 ケース）について広域コメ収量予測モデルによる推計結果を示す．棒グラフとエラーバーは，暖候期気温上昇度（1981 ～ 2000 年平均に対する）とその環境下での地域平均収量の平均値および標準偏差を表す．図中の略号は図 1 と同じ．

である。エラーバーは用いた気候変化シナリオ（34ケース）によるばらつきを表している。図より、各地域とも、気温上昇（気候変化）に対して適応策は有効であることが分かる。とりわけ北・東日本では移植日の移動、西・南日本では高温耐性品種の導入が最も効果的であることが、このシミュレーション結果から示唆される。
5．今後の課題
コメ生産にかかわる諸過程、すなわちイネの生長
および子実形成過程の環境応答には、いまだ生理的にも未解明の面が多い。例えば、本モデルでは不稔率の気温依存性が収量の低下および年々変動の増幅の原因であったが、パラメータの不確定性が大きい。
今後、実験や観測データの蓄積によって機構の解明がすすむことを期待するが、本モデルで利用した、パラメータを確率分布として表現したり、１つの出力ではなくパラメータ・アンサンブルの出力を利用するなど、統計的手法により精度を上げていくことも重要であると考えられる。
また、本モデルは降水量を入力としなかった。な
ぜなら、わが国は農地の基盤整備がすすんでおり、
降水量不足に起因する被害報告が過去 25 年間においてほとんど無いため、モデル構築に利用できなかったからである。将来の気候シナリオにおいても、わが国のコメ生産に対して降水量が総量で不足するという推計はないが、水資源影響の最近の研究では、
例えば、降雪の減少が代かき、田植え時期の水不足を引き起こす可能性が指摘されている。また、害虫についても温暖化に伴う発生回数、発生量が増加するという推定結果もある。このように、水資源量の変化ならびに病虫害、雑草などとの相互作用を含み、水田生態系への影響を総合的に評価することは今後の課題である。
謝辞

本研究は、環境省地球環境研究総合推進費（S-4）
「温暖化の危険な水準及び温室効果ガス安定化レベ
ル検討のための温暖化影響の総合的評価に関する研究」の支援を受けて行われた。
引用文献
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4） Okada, M., T. Iizumi, M. Nishimori and M. Yokozawa（2009）Mesh climate change data of Japan Ver.2

205

横沢ほか：気候変化がわが国におけるコメ収量変動に及ぼす影響の広域評価

for climate change impact assessments under
IPCC SRES A1B and A2. Journal of Agricultural
Meteorology, 65, 97-109.
5） Horie, T., H. Nakagawa, H. G. S. Centeno and M. Kropff（1995）The rice crop simulation model SIMRIW and
its testing. In: R. B. Matthews et al., eds., Modelingthe Impact of Climate Change on Rice in Asia, CAB
International, Oxon, 51-66.
6） Nakagawa, H., T. Horie, J. Nakano, H. Y. Kim, K.
Wada and M. Kobayashi（1993）Ef fect of elevated
CO2 concentration and high temperature on growthand development of rice. Journal of Agricultural
Meteorology, 48, 799-802.
7） Horie, T. and T. Sakuratani（1985）Studies on crop-横沢

研究分野は陸域生態系のモデリング。これまでの研究テーマは、
植物群集のサイズ構造と資源競争
過程、植生の空間分布パターンの形成過程、微気候環境と植生群集
動態、競争ネットワーク構造解析、
土壌有機物分解モデルのデータ同化などである。この 10 年間は作物の生長モデルと環境応答に関するモデルを用いた気候変化影響の広域評価を行っている。今後は、動物も含めた生態系の他の要素も取り入れて、環境変動が生態系へ及ぼす影響や系の安定性について考えてみたいと思っている。

飯泉

weather relationship model in rice（ 1）Relation
between absorbed solar radiation by the crop andthe dr y matter production. Journal of Agricultural
Meteorology, 40, 331-342.
8） Horie, T.（1993）Predicting the ef fects of climatic
variation and elevated CO2 on rice yield in Japan.
Journal of Agricultural Meteorology, 48, 567-574.
9） Matsui, T. and T. Horie（ 1992）Ef fect of elevated
CO2 and high temperature on growth and yield of
rice- Pt 2: Sensitive period and pollen germination
rate in high temperature sterility of rice spikelets at
ﬂowering. Japan Journal of Crop Science, 61, 148-149.
10）Nakagawa, H., T. Horie and T. Matsui（2003）Effects
of climate change on rice production and adaptive
technologies. In: T. W. Mew et al., eds., Rice Science:
Innovations and Impact for Livelihood. Proceedingsof the International Rice Research Conference,
Beijing, China, 16-19 September 2002, 635-658.
11）清野 豁（1993）アメダスデータのメッシュ化について．農業気象，48, 379-383.
12）Meehl, G.A., C. Covey, T. Delwor th, M. Latif, B.
McAvaney, J.F.B. Mitchell, R.J. Stouffer and K.E.
Taylor（2007）The WCRP CMIP3 Multimodel Dataset:
A new era in climate change research. Bulletin ofAmerican Meteorological Society, 88, 1383-1394.

206

正幸

Masayuki YOKOZAWA

仁之直Toshichika IIZUMI

農業環境技術研究所特別研究員。気候変化が日本の水稲収量と農作物共済金額に及ぼす影響を評価した Impact of global warming
on production change of paddy rice
and its economic assessment で博士号を取得。環境と人間活動の接点である農業に注目している。研究分野は気象・気候に由来す
る作物収量変動と環境条件に対する農業経営の適応過程など。人口増加と気候変化による異常気象の増加が懸念される
状況下での食料逼迫リスクの評価と食料生産を担う農業経営の適応方策の検討を目指し、それらの基礎データとなる気候変化シナリオの高解像度化技術の開発に従事している。

岡田将誌

Masashi OKADA

徳島県出身。専攻は、気候学・気象学。実際的な問題の議論のためには、従来の基礎研究の枠にとどまらず、複合的な視点から研究を行うことの重要性を感じ、特に農業気象を専門としている。筑波大学第一学群自然学類において、複雑地形地域として代表的な吉野川流域における日射量分布の推定を行い、作物栽培環境の評価を行った。同大学大学院
生命環境科学研究科に進学後、現在は、地球温暖化が水稲栽培へ及ぼす影響についての研究を行っており、特に気候要因
が広域スケールでのコメ品質変動に与える影響に関する解析を進めている。