気候変動が日本の食糧生産・水需給に与える影響評価
京都大学大学院
京都大学防災研究所

１. 研究の背景と概要○小槻峻司
田中賢治・小尻利治

３.現在気候における再現性の検証

気候変動が大きな問題となっている現在，その影響を降水量は APHRO-JP(Kamiguchi et al., 2010)を使用し，解釈・翻訳し，社会に伝える事は科学の重要な使命であその他の気象強制力データは，AMeDAS 及び地上気象観る．気候変動が水需給バランスに与える影響評価研究は，測のデータからのデータを作成した．地理・統計情報に特定の流域に対しては多くなされてきたが，日本の全流ついては，国土数値情報を中心にデータを収集し，モデ域を対象としては行われていない．本研究では，稲成長・ル入力データセットを作成した．降雪量の観測は，風の水文陸面・灌漑・河道流下・ダム操作の 5 つのモジュー影響により補足率が大幅に低下する事が知られているたルから成る水資源モデルを開発し，日本全域に適用してめ，Yang et al. (1998)の観測式を用いて補正する．

検証を行った．また，MRI-AGCM20 から出力される，気Rs  exp(4.606  0.157  Ws )象強制力 7 要素のデータを用いて解析を行い，気候変動が日本の食糧生産・水需給に与える影響を推計した．

(1)

ここで，Rs: 雪補足率[-], Ws: 地上風速[ms ]である．
-1

3.1 水循環の検証
1994 年から 2003 年まで 10 年間の 120 の月流量サンプ

２.解析手法ルから，水収支誤差（Budget）とナッシュの効率係数開発した水資源モデルは，気象強制力及び地表面パラ(Nash)を計算し，水循環解析精度を国内 20 の一級河川でメータを入力とし，流出，河道流下，稲成長などの自然検証する．Budget は，18 の河川で誤差 20%以内， Nash

循環系に加え，灌漑取水やダム操作などの人間活動系のは 16 の河川で 0.7 以上となっており，水循環を良く解析影響をも解析可能である．陸面・灌漑・稲成長モジュー

できていると言える．降雪地域では，降雪量の補正によ

ルは，地表面鉛直の水収支・炭酸同化を扱い，河川流下・り解析精度が大きく向上する事も確認された．

ダム操作モジュールは水平方向の水循環を解析する．

3.2 米生産の検証

陸面・灌漑モジュールには，SiBUC(Tanaka, 2004)を使

田植日，出穂日，収穫日などの農事暦情報や，収量統用し，稲成長モジュールには SIMRIW(Horie et al., 1995)

計は，都道府県単位で整備されているため，都道府県単を用いる．河川流下は kinematic wave 法を用いて解析し，位で検証を行う．出穂日や収穫日は，モデルにより良く貯水容量が 100,000km3 以上である 1231 基のダムに対し再現されていることを確認している．1991 年から 2004ては，ダム操作モジュールを開発し，適用を行う．ダム年までの，収穫量推移を図-2 に示す．北日本（北海道・操作モジュールでは，操作目的を治水・利水・多目的に東北），東日本（関東・北陸），中日本（中部・近畿），西分類し，ピーク流量カットや，下流要求水量（農業・工日本（中国・四国・九州）の地方別に平均したものであ業・生活用水）の放流を行う．

る．図より，北日本の大冷害年(1993 年)の大冷害年を除いては，収量の年々変動が良く再現できていると言える．

図-1 水資源モデルの構造とモジュール間のやり取り

North Japan

East Japan

Central JapanWest Japan

図-2 米収量の解析結果（破線：統計，実線：解析）

４.気候変動の影響

4.2 米生産の変化

現 在 気 候 (1979-2003) ， 近 未 来 (2015-2039) ， 世 紀 末

気候変動下においては，気象強制力のみならず，耕作(2075-2099)の計算を行う．使用データは気象庁気象研究時期等も変更される可能性がある．耕作時期のシフトは，所の MRI-AGCM20 (Kusunoki et al., 2011)から出力される

IPCC の第 4 次報告書でも提案されており，農業の代表的気象強制力データに，バイアス補正(田中ら, 2008)を行っな適応策である．現在・世紀末における，田植日を 1 月たデータである．モデルで扱う農業・工業・家庭用水需から 8 月まで変化させた場合の地域収量平均を図-4 に示要の中で，工業・家庭用水需要は変化しないと仮定した．

す．田植日に対応する収穫量が示されており，中央付近

4.1 水循環の変化

でどの地域も減少するのは，開花期の高温ストレスによ

各流域の流況の変化を見ると，東北から北陸にかけるものである．世紀末（実線）では，現在（破線）に比ての降雪地帯で大きな変化が起こることが分かった．

して収穫量を多く保てる期間が長くなっていることが分

これは，降雪量の現象や融雪時期の早期化によるもの

かる．一般的には，高温ストレスを回避する方法としてであり，既往の研究（e.g. 立川ら, 2010）と同様の結は，耕作の早期化か遅延化が考えられるが，本研究では果である．この流況の変化を，水ストレス変化に翻訳

耕作の早期化により最も高い収量が得られた．

する事を試みる．水ストレスは，Hanasaki et al.,(2008)

耕作の早期化は，収量の増加のみならず，融雪の早まにより提案されている，CWD 指標を用いて検出する．

る地域では水ストレスを減少させる効果も持つ．実際に，

W: 取水量[MCM/day], D: 日需要量[MCM/day]であり，東北地方日本海側では，耕作早期化により水ストレスの減少が確認された．

CWD は流量季節性を考慮した水ストレスとなる．

からの水ストレスの変化を，水資源量の変化とともに

2

Yield [g/m ]流域面積が 50km 以上の流域について，現在気候下
2700

は水ストレスの緩和である．各象限に記載されている数値は，所属する流域の割合である．特徴的であるの

700

present
future2North

400
300
200
100
3/1

5/1

7/1

600
500
400300200
10001/19/1

700

2600
500

3/1

400
300
200
10001/1

3/15/1Planting Date

5/1

7/1

9/1

Planting Date
700

presentfuture2

Centralpresentfuture2

East

Planting Date

Yield [g/m ]の増加である．縦軸は水ストレスの変化であり，正値500

01/1プロットした(図-3)．左図が近未来，右図が世紀末である．横軸は水資源量の変化であり，正値は水資源量

600

Yield [g/m2](2)

Yield [g/m2]

CWD   (Wi / Di )

7/1

9/1

600
500

presentfuture2

West

400
300
200
100
0
1/1

3/1

5/1

7/1

9/1

Planting Date

は，世紀末の右図において，第四象限に所属する流域

図-4 田植日を変更した際の収穫量平均の割合が最も多いことである．この図では，世紀末で(点線：現在，世紀末：将来，ラベル：現在の田植日)は 82.8%の流域で将来水資源量が増加するものの，半数以上の流域では水ストレスが増加する事が示され５.まとめている．これは，温暖化に伴う降水強度の増加による影本研究では，稲生産を解析可能な水資源モデルを開発

響が強いものと考えられる．山間表面で流出した水量は，し，気候変動に伴う日本の食糧生産・水需給の変化を推基本的にダムによって貯留しない限り失われる．特に小計した．4 章で述べた，耕作時期を早期化するのが良い流域では，多くの流域で水ストレスが増加する傾向がみとの適応策には，遅延化が良いとする農学系の研究もあられた．これは，大型のダムも基本的に存在しないため，り，より深い議論と検証が必要である．

水資源管理がより困難になる事を示唆するものである．

本研究では，提案したモデルを用いて気候変動の影響評価を行ったが，1 ヶ月から数カ月の中・長期気象予測

Future1-Present

diff Stress [CWD]

0.15

11.6%

0.1

30.7%

4.1%

36.1%

0.05を用いた解析も可能である．予測情報を用いて，水ストレス・収量の双方を勘案した農作時期の決定や水資源管0理に役立てる事が可能である．今後はこの様な実務への

-0.05

-0.1

-0.15
-300

36.0%
-200

21.7%
-100

0100

200

13.1%

46.7%

活用を意識して研究を続ける必要がある．

300

diff Resources [mm]図-3 水資源量変化－水ストレス変化散布図

Keyword：日本全域解析，水資源モデル，気候変動