こ う えいフ ォ ーラ ム第 29 号 / 2021 . 4

気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組
OVERCOMING THE CHALLENGES OF BIAS-CORRECTION IN CLIMATE CHANGE
ADAPTATION PLANNING
ゴメス マルティン * ・ 松村 明子 * ・ 小川田 大吉 *Martin GOMEZ-GARCIA, Akiko MATSUMURA and Daikichi OGAWADA

Considering the effects of climate change is gradually becoming a standard requirement inseveral areas of engineering and consultant services. However, the information generated by theclimate models cannot always be used directly in impact models without several computation
processes like bias-correction. In this work, we demonstrate how a new method of bias-correction
overcomes the issues that faced previous methods. Then, by employing the output of several
climate models, we calculated future changes in climatological means and indices of extreme
weather for three 30-year periods of the 21st century. These future changes, which are extremely
useful in adaptation studies, can be freely accessed on the online interactive NK-ClimVault.

Keywords ： climate change, climate model, bias correction, TR3S method, NK-ClimVault

1. 背景

る 2） 〜 4）。 一方、 ノンパラメトリック手法とは、 生起確率密度分
布の各クォンタイルやパーセンタイルの変換係数をそれぞれの温室効果ガスの大気への排出量は、 年々増加しており、 気地点で求めるものであり、 現在の強力な計算機能力を活かして候変動を引き起こす要因となっている。 今後、 気候変動の影響行われる 5） 〜 10）。 このため、 ノンパラメトリック手法はより柔軟で、は、 さらに大きくなると予測されている。 2 ～ 3 ℃度程度の全基準データに正確に合わせることができる。

球平均気温が上昇するとしても大したことには思えないかも知

パラメトリック、 ノンパラメトリック手法に関わらず、 ESM 出力

れないが、 極端気象現象の頻度や強度は、 大変厳しく変化す

データのバイアス補正では、 以下の 2 つの重要な目標達成をるものと言われている。 熱波の長期間化や豪雨の頻発化など意図している。 すなわち、の気候変動による悪影響に対応するには、 都市計画やエネル① ESMの過去再現実験データのバイアス補正したものが長期

ギー政策、 生活環境、 防災計画、 食料安全保障、 生態系保間の観測データの生起確率密度分布を再現できること、 そし

全などの様々な計画策定の考え方を見直さなくてはならない。

て適応策の検討は、 気候予測モデル (Earth System Model,②観測値の統計的な特性との一貫性を損なうことがないよう

ESM) によって得られる将来気候の予測情報が基本情報となにESMの将来予測データを補正でき、 かつ、 ESMが表現しる 1）。 これらのモデルは、 複雑な地球規模で生じている物理的ている過去から将来に向けた生起確率密度分布の変化傾向

プロセスの数学的な近似をしているため、 観測値に対して系統を損なわないことである。

的な誤差であるバイアスを生じることが分かっている。そのため、筆者らが異なるバイアス補正手法を調査比較する中で、 バ

将来気候予測情報を適応策の検討に用いるためには、 バイア

イアス補正の 1 つめの目標を満たす過程で生じている別の課ス補正と呼ばれる処理を施す必要がある。

題があることが見出された。 これらの新たな課題は、 以下のよモデルの出力データの統計量に基づいたバイアス補正手法がいくつか提案されているが、 バイアス補正手法は、 パラメトリッ

うに 4 つにまとめられる。
●

ESM が表現している気候変化傾向 （climate trends）

ク手法とノンパラメトリック手法に分類することができる。 パラメトを保存すること ： 各 ESM では、 バイアス補正のためのリック手法とは、 モデルの過去再現実験計算のデータが持つキャリブレーション期間である過去から、 予測の対象と生起確率密度分布を、 モデルが再現しているのと同期間におなる将来に向かって気候変化を生じており、 モデルにける観測値の分布に変換するような変換関数を求めるものであ

よって、 この変化傾向が異なっている。 つまり大気中の温室効果ガス濃度に対する降雨量や気温変化の反応*

コンサルティング事業総括本部 中央研究所 先端研究センター

が ESM によって異なっている。 あるひとつの ESM で33

気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組●

現れる気候変化傾向は、 温暖化シナリオごとに異なっては、 キャリブレーションと対象期間の ESM 出力データの分布

おり、 さらには、 ESM ごとに異なる温暖化シナリオが採の間で各クォンタイルの変化を比較することによって得られる変用されている。 Pierce ら

換係数が含まれている 6） ,8） ,14）。

は、 ノンパラメトリック手法

が ESM の示している気候変化傾向を著しく変化させてしかし、 既存の手法は上記の課題を全て同時に解決できる

しまい、 新たな将来予測の不確実性を付け加えているというわけではない。 逆に、 一つの課題を解決しようとすると、ことを示した。 この気候変化傾向を保存するように設計

他の課題の悪影響が大きくなる可能性がある。 著者らはこれらされたのが、 Hempel らの課題に同時に対応できる手法として TR3S 法 15） （TRend-12）によるパラメトリック手法である。

preserving Synthetic Samples of Stable distributions）

観測値の生起確率密度分布における極端現象に相当するを開発した。 本手法は、 安定分布という確率分布の人工的なクォンタイルを再現すること ： これを改善するために、 モ

サンプルを用いて、 時間スケールごとに観測した極値を再現、デルと観測値を対比する作業を季節ごと、 または、 各

気候変化傾向を保存することができる。 TR3S 法はパラメトリッ

月ごと、 3 カ月ごとの移動ウィンドウで補正することがバ

ク分布を利用するが、 ESM 出力データは変換関数によって変イアス補正研究の初期に行われた。 しかし、 パラメトリッ

換されるわけではない。 このため、 この方法は、 パラメトリック

ク手法は、 変換関数のシンプルさゆえに、 観測データにもノンパラメトリックにも分類できない。

の生起確率密度分布の裾にあたる極端気象現象を必ず

将来気候に関する信頼できる情報が気候変動影響と適応

しも再現できない。 このために、 さらなる改善のために、の研究に不可欠になっている一方で、 専門家や意思決定者

ガンマ分布やパレート分布などの混合分布の採用など

は、 ESM 出力に自分でアクセスしたり操作したりするにあたっ13）。 結局のところ、 ノンパラメトリックて困難に直面する。 このため、 気候変動関連のリテラシーの手法はそのよりフレキシブルな構造によって、 パラメトリッ

向上と SDGs の達成に貢献する取組の一環として、 日本工営

ク手法よりもこの極端現象の問題をよりよく解決すること

中央研究所の気候変動対策グループは、 複数の ESM の世界が出来るといえる。

的な出力を収集し、 バイアス補正し、 極端な気象の指標を算

サンプリングエラーが引き継がれることを回避すること ：出 し て き た。 そ し て NK-ClimVault と い う オ ン ラ イ ン プ ラ ッ ト

キャリブレーションおよび補正は比較的短い期間の時系

フ ォ ー ム （https://nk-climvault.com/） を 通 じ て、 イ ン タ ラ

列に適用されるため、 その短い観測期間での経験的確

クティブに将来気候を探索し、 人口が多い都市の時系列をダ

率では、 特に低頻度で発生する降水量の多い方の分

ウンロードできるサービスを提供している。 本論文では、 NK-

布の 「裾」 でサンプリングエラーを示す。 対して、 パラ

ClimVault で公開しているデータの基礎となる TR3S 法につメトリック手法は変換関数のパラメータを推定することにいて、 将来気候予測情報のバイアス補正に関連する上記の課より、 キャリブレーション期間のサンプリングエラーが引

題の克服を目指した取組について、 広く使用されているノンパ

き継がれることを回避できる。 一方、 ノンパラメトリック手

ラメトリック手法と比較しながら解説する。

も提案されている●

11）法では、 キャリブレーション期間のサンプリングエラーが対象期間にそのまま引き継がれてしまう。
●

他の時間スケールでの分布特性を補正すること ： ほとん

2. 利用したデータおよび手法

どのバイアス補正方法は、 気象変数を日スケールで補バイアス補正方法の比較を実行するために、 第 5 次結合モデ正する。 ただし、 この慣行によって他の時間スケールのル相互比較プロジェクト （CMIP5） に含まれている MIROC5

分布に悪影響を及ぼし、 年々変動などに意図せず影響

モデルを選択した。 キャリブレーション期間は 1981 年から 2005

を与える可能性がある。

年 の 25 年 間 に 設 定 し た。 将 来 の 対 象 期 間 は 2076 年 か ら

バイアス補正法の 2 番目の目標は、 変換関数 （パラメトリック

2100 年の同じく 25 年間とし、 RCP シナリオ 16） （温室効果ガス

手法の場合） または個々の変換係数 （ノンパラメトリック手法のの将来の代表的濃度経路、 Representative Concentration場合） を、 キャリブレーション期間外の対象期間の ESM 出力

Pathways） は RCP4.5 と RCP8.5 を用いた。 再解析データ

データに適用することで達成出来る。 Piani ら 4） によって開発である EWEMBI 17） を基準データとしてバイアス補正のキャリされた手法のようないくつかの手法は、 キャリブレーションされブ レ ー シ ョ ン に 用 い た。 （EartH2Observe, WFDEI and

た変換関数のパラメータを固定して、 まったく同じ変換関数でERA-Interim data Merged and Bias-corrected for

対象期間のデータを補正する。 しかし、 極端な気象は将来さ

ISIMIP）。 EWEMBI の解像度は 0.5 度で、 1979 年から 2016

らに激しくなり、 より頻繁になることが知られているため、 キャ

年までの気象変数の日時系列が存在する。

リブレーション期間の気象変数の確率分布とは間違いなく異なバイアス補正を実行する前に、 MIROC5 の日降雨量と日最る。 したがって、 固定パラメータを使用しない方がよい良いと高気温の時系列を、 バイリニア内挿を利用して基準データのいう意見が一般的である。 気候変動による確率分布への影響

解像度に変換した。 対象地域は主に関東 ・ 東北地方をカバーを検討するために、 パラメトリック手法とノンパラメトリック手法にする座標 33N135E と 41.5N143E で区切られた領域である。

34

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最もよく用いられているバイアス補正手法は、 すべてのクォ補正した。 日降雨量の補正には、 0.1 mm のしきい値を使用しンタイル （値で昇順に並べたときの下位からの順位の全体て降雨日 ・ 無降雨日の頻度を調整した。 図－ 1 は、 基準デー数に対する割合） で ESM がモデル化した傾向を保存する

タ、 MIROC5 出力の生データ、 およびバイアス補正済みのことを目的としたノンパラメトリック手法である 6）。 以降、 この手

データの経験的生起確率密度分布を示している。 基準データと法を QDM 法 （Quantile Delta Mapping） と呼ぶ。 現在、

MIROC5 出力の生データの生起確率密度分布の平均距離

QDM 法と同様のバリエーション

は、 気候変動影響評価を測定するために計算された RMSE （RMSEraw） は、 各検討で数多く採用されており、 極端気象現象の将来変化の評

グラフの右下隅に赤字で表示され、 基準データとバイアス補価の基礎データとして用いられている。 例として、 国立環境研

正済みのデータの生起確率密度分布の平均距離を測定する究所によるノンパラメトリック手法でバイアス補正を施された日

RMSE （RMSEcor） は黒字で表示されている。 さらに、 図－

本域の 21 世紀の気象データがある。 前述のように、 平均

1 は、 RCP シナリオにおける、 対象期間の生データとバイア

値に関する ESM による気候変化の傾向が保存されることは非ス補正済みのデータの時系列の生起確率密度分布を示してい常に重要だが、 平均値はクォンタイルで表現される値ではな

る。

18） , 19）20）

い。 対して中央値はクォンタイル （つまり 0.5） である。 したがって、 石崎らが確かめたように、 QDM 法の同様な手法によってESM が予測した気候傾向、 例えば平均値の変化傾向が変化する可能性がある手法といえる。

（2） バイアス補正を経た気候傾向の変化
前述のように、 バイアス補正手法の潜在的な悪影響は、 ESM
によって予測される気候変化の傾向を変化させ、 不確実性を

TR3S 法は、 気候値、 月平均のばらつき、 日値のばらつきの手法によって新たに加えることになる。 気温の場合、 気候変化

3 つの成分への分解を行い、 それぞれの気象要素の日値の時の傾向は、 キャリブレーション期間と対象期間の気候値の差で系列を補正し、 上記の既存のバイアス補正手法のすべての課ある。 対して雨の場合は差でなく比としてとらえる。 生のデータ

題の克服を意図している。 3 つの成分のうちの 1 つを補正するで計算された気候変化の傾向が、 補正済みのデータのそれと際に、 他の 2 つの成分に関する気候変化の傾向を変更しない

異なる場合、 バイアス補正手法の影響により、 気候変化の傾ように配慮されている。 気候値とは気象変数の長期平均値で向が変更されていることがわかる。 ここで、 CTC を、 バイアスある。 気候値の補正は単純であるが、 月平均のばらつきおよ

補正によって気候傾向の変化を測定する指標とし、 それぞれ

び日値のばらつきの確率分布の補正は、 基準データに適合し最高気温と降雨量について式 （1） と 式 （2） で定義されている。

た安定分布の人工的なサンプルに置き換えることによって行われる。 キャリブレーション期間外の ESM 出力を補正する場合、基準データの安定分布の分散、 歪度、 および極値の頻度は、
キャリブレーションと対象期間の ESM 出力の間に表示される比例変化で調整される。
本論文では、 TR3S 法および QDM 法を使用して、 日最高気
温と日降雨量を修正した。 どちらの手法でも、 降雨量の補正には、 雨の日の頻度の調整が含まれる。 これらの調整の詳細については、 Gomez-Garcia ら 15） と Cannon ら 6） それぞれを参照することができる。

3. 結果（1） 基準データの生起確率密度分布の再現性
適切にバイアス補正を実行できたかどうかを判断する 1 つの着眼点は、 基準データの確率分布の再現性である。 基準デー
タと ESM 出力の生起確率密度分布、 または基準データとバ
イアス補正済みのデータの生起確率密度分布の誤差は、 二乗
平均平方根誤差 （RMSE） で表すことができ、 これをバイアス補正の性能評価の指標とした。 RMSE の値がゼロに近ければ、

tar
cal
cal
� tar
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇 = �𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� − 𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� � − �𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� − 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑚𝑚𝑚𝑚
� �

tar
cal
cal
cal
� tar
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃 = ��𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� /𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� � − �𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚
� /𝑂𝑂𝑂𝑂𝑚𝑚𝑚𝑚
� �� × 𝑂𝑂𝑂𝑂𝑚𝑚𝑚𝑚
�

(1)
(2)

ここに、

𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑇𝑇𝑇𝑇 ：気温の気候傾向の変化 [°C]

𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝑃𝑃𝑃𝑃 ：降雨の気候傾向の変化 [mm/month]cal
𝑂𝑂𝑂𝑂𝑚𝑚𝑚𝑚
�：基準データを使用したキャリブレーション期間の𝑚𝑚𝑚𝑚月の気候値

cal
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚：ESM 出力の生データを使用したキャリブレー
�

ション期間の𝑚𝑚𝑚𝑚月の気候値

tar
𝑀𝑀𝑀𝑀𝑚𝑚𝑚𝑚：ESM 出力の生データを使用した対象期間
�の𝑚𝑚𝑚𝑚月の気候値

tar
�𝑚𝑚𝑚𝑚
：バイアス補正済みのデータを使用した対象
𝑀𝑀𝑀𝑀
�

期間の𝑚𝑚𝑚𝑚月の気候値

𝑚𝑚𝑚𝑚： 1～12

比較されているデータが同様の確率分布を持っていることになる。
東京都が位置する 0.5 度グリッドに対応する MIROC5 出力の日最高気温と日降雨量の時系列を、 TR3S 法と QDM 法で35

気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組
図－ 2 は、 TR3S 法および QDM 法で補正済みのデータをえていることが分かる。 図－ 2 では CTC の空間分布を示して利用して得られた CTC の値を月ごとに表示している。 例えばいるが、 両手法の結果を比較しやすくするために、 図－ 2 (a)1 月の CTC は、 対象期間 （25 年間） の全ての 1 月の月平均と 2 (b)、 および図－ 2 (c) と図－ 2 (d) で同じカラーマップを使値の平均値 （気候値） で計算される。 TR3S 法の結果は、 グ用している。

ラフ上ですべてゼロの CTC 値を示して見える。 TR3S 法でのCTC 最大値は日最高気温と月降雨量でそれぞれ 0.07 [℃ ]（3） 年々変動の補正と 5.7 [mm/month] である。 これらの値は、 QDM 法で得られ水資源や農業などの分野での評価や計画において、 渇水年

た値よりも明らかに小さい値であり、 QDM 法に比べ、 TR3S

や渇水月など年々変動や季節変動の把握が重要である。 既法がバイアス補正手法に起因する気候変化の傾向の変更を抑存のパラメトリック手法とノンパラメトリック手法を適用して月平均※破線はバイアス補正前の生のモデル出力データを表し、 実線は TR3S 法 （(a) と (b)） および QDM 法 （(c) と (d)） で補正されたデータを表す。

図－ 1 東京都が位置する 0.5 度グリッドに対応する日最高気温 （(a) と (c)） と降雨量 （(b) と (d)） の経験的生起確率密度分布36

こ う えいフ ォ ーラ ム第 29 号 / 2021 . 4

図－ 2 バイアス補正手法により気候変化の傾向に加えられた変化 （CT ）37気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組※黒い点は、 バイアス補正されたデータが使用されたことを示す。

図－ 3 日最高気温 （(a) と (b)） と月間累積降雨量 （(c) と (d)） の散布図
38

こ う えいフ ォ ーラ ム第 29 号 / 2021 . 4を補正することもできるが、 一般的なのは、 日値の時系列を補に追随するフレキシブルな手法であるが、 QDM 法で補正済正してから、 補正した日値を月平均値に変換することである。

みのデータにゼロより大きい RMSE の値が得られた。 その理

ただし、 バイアス補正は日データの統計特性をあわせるように

由は、 QDM 法が 3 カ月の移動ウィンドウを使用して補正を行行われるため、 補正済みの月平均値の年々変動は、 基準とななっており、 例えば 2 月中の日データは、 1 月、 2 月、 3 月のる観測値の変動と一致するとは限らない。

データで作成されたノンパラメトリック分布から補間された変換

TR3S 法の特徴は、 3 つの時間スケールに分解することによ係数を使用して補正されるからである。 ただし、 図－ 1 に示す

り、 ESM 出力をバイアス補正することである。 特にこれら 3 つ

データは、 全期間の時系列を統計処理したものであり、 それゆの時間スケール変数のそれぞれに対する補正は、 1 つの要素

え相違は僅かなものとなる。

の補正が他の 2 つの要素の補正を変更しないように別々に実TR3S 法は、 気候値のバイアスを使用して、 キャリブレーショ

行される。 それにより、 TR3S 法では日値ばらつきの確率分布

ン期間と他の期間の ESM 出力の気候値を補正する。 しかし、だけでなく、 月平均値のばらつきの分布にも一致するように補日値のばらつきと月平均値のばらつきは、 相当する基準デー正される。

タのばらつきの分布に適合した安定分布から一定区間でサン図－ 3 は、 月ごとに、 基準および ESM 出力の日最高気温

プリングされたデータに置き換えられる。 これにより、 補正済の月平均値 （図－ 3(a) と図－ 3(b)） と月降雨量 （図－ 3(c) とみ のデータが、 キャリブレーション期間の基準データおよび

図－ 3(d)） の散布図を示している。 2 つのデータセット （基準ESM 出力のサンプリングエラーとは無関係になる。 その経験データと ESM 出力、それぞれ 25 年間）を大きさ順で並べ替え、的な生起確率密度分布は、 基準データのよりも凹凸がないス

同順位をペアにすることにより、 データが散布図にプロットしたムーズな曲線となる。 図－ 4 は、 東京都が位置するグリッドのものである。 キャリブレーション期間は 25 年であるため、 各散

月降雨量の基準データと相当する人工的なサンプルの経験的布図には、 基準データと生の ESM 出力の関係を表す 25 個な生起確率密度分布を示している。 サンプリングエラーにより、の赤い点と、 基準データと補正済みのデータの関係を表す 25

両方の生起確率密度分布間にわずかな違いがある。 その結

個の黒い点がある。 両方のデータセットの分布が類似している果、 図 － 1 (a) お よ び 図 － 1 (b) に 示 さ れ て い る TR3S 法 の場合、 散布図のほとんどの点は斜めの灰色の線の近くに表RMSE の 値 は、 QDM 法 の RMSE の 値 （ 図 － 1(c) と 図 －示 さ れ る。 図－ 3 では、 黒い点が赤い点よりも斜めの灰色の1(d)） よりも大きくなる。

線の近くに表示されていることがわかる。 さらに、 各散布図の右下隅に RMSE の値を表示している。

気候予測モデルにおいて一般的に知られている課題は、 降
水量と降雨日日数の過大評価である。 本研究では降雨日を 「日雨量強度が 0.1 mm 以上になる日」 と定義している。 MIROC5モデルは、 キャリブレーション期間の約 80％が雨の日であり、

4. 考察

この割合が将来のシナリオでさらに大きくなる可能性があること（1） 基準となる観測データの生起確率密度分布の再現性

を 予 測 し て い る （ 図 － 1 (b) と 図 － 1 (d)）。 QDM 法、 TR3S

基準データに対する現況気候データの補正の性能を比較し法のどちらの手法でも、 キャリブレーション期間の基準データ

た図－ 1 の RMSE での評価では、 QDM 法が TR3S 法に比の降雨日数を一致させることができた。 この状況は、 図－ 1 (b)べてより良い再現性を有しているが、 いずれの手法も十分に良および図－ 1 (d) で確認できる。 補正された ESM 出力の時系

い再現性を示している。

列 の 生 起 確 率 密 度 分 布 が、 基 準 デ ー タ と 同 じ 超 過 確 率 で

QDM 法は、 基準となる観測データの生起確率分布の形状

0.1 mm のしきい値を超えている。 TR3S 法の結果は、 将来※月降雨量のばらつきの計算については、 Gomez-Garcia ら 15） で詳しく説明されている。

図－ 4 東京都が位置するグリッドの月降雨量のばらつきの生起確率密度分布39気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組
気候での降雨日の割合が大きく、 ESM の予測を変えることな

いことは、 注意を要するものである。

く維持していることを示しているが、 QDM 法の結果は増加を一方、 TR3S 法は、 QDM 法よりも月平均値の分布をより適示していない。 降雨日の頻度を一致させることは、 どちらの手切に調整することができる （図－ 3 (a) および図－ 3 (c)）。 この法でも期待どおりにうまくいかない場合もある。 結果は、 気候予状況は、 TR3S 法と QDM 法の RMSE の値を比較することで測モデルと場所によって異なる。 通常、 半乾燥または乾燥した確認でき、 ほとんどの場合、 TR3S 方は QDM 法よりもはるかに場所では、 降雨日数が少ないために統計的検討を行うための有利である。 降雨については、 TR3S 法により、 月ごとに月降

サンプル数が少なくなるため、 両方の手法で基準データの降雨量を補正する。 つまり、 降雨日の少ない月 （12 月～ 2 月） は

雨日を正確に一致させることができない場合がある。

ほとんど変化しないが、 降雨日の多い月 （6 月～ 11 月） では
最適な結果が期待できる。 図－ 3(c) の両手法の RMSE 値によ（2） バイアス補正を経た気候傾向の変化

れば、 雨季 （6 月～ 10 月） の補正の結果は、 乾期 （12 月～ 2

または Pierce ら月） で表示されている結果と比較して、 TR3S 法の QDM 法に

石崎ら

20）

11）

が指摘したように、 パラメトリッ

クおよびノンパラメトリックなバイアス補正は、 ESM が予測した対する優位性が非常に顕著となっている。

気候変化の傾向を手法による変更を加える可能性がある。 図－
2 (b) と図－ 2 (d) で は、 QDM 法 に よ っ て、 MIROC5 が モ デル化した気温と降雨の傾向が月ごとに変化したことを確認でき

5. NK-ClimVault

る。 対象地域では、 傾向の変化は、 気温と降雨について、 そ気候変動適応策立案において、 気候変動予測情報は、 検討

れぞれ約 - 1℃～ 1℃ と - 80mm/month ～ 80mm/month 変の基礎データであるが、 データにアクセスすること、 さらに、 必化しており、 気候変動影響評価において無視し得ない大きな

要な部分のみを空間的に抽出し、 それを処理してバイアスを除影響をもたらしていることが分かる。

去することは容易ではなく、 適応策に携わる技術者や行政担

図－ 2 (b) によれば、 RCP8.5 シナリオで ESM が予測した気当者にとっての実際上の大きな問題となっている。

温の変化傾向が約 4.5℃ である地域で、 QDM 法によって生じ

日本工営中央研究所の気候変動対策グループは、 気候情報

た 1℃ の気候変化傾向の誤差は影響がないように見えるかもしの最先端の処理 ・ 解析技術の開発に焦点を当てているだけでなれないが、 月平均値で 1℃ の誤差が加えられたという意味でく、 エンジニア、 研究者、 学生、 意思決定者がそれを利用あり、 月最高気温などの極値では、 1℃ 以上の誤差が加えられできるようにする方法についても研究開発を行っている。 そていると見られる。 月平均値における 1℃ を超える推定誤差は、の成果として、 オンラインの無償プラットフォームである NK-

気候変動適応評価やリスク評価にかなりの影響をもたらす可能

ClimVault（図－ 5 (a) https://nk-climvault.com）を開発し、性がある。

一般に公開した。 ClimVault 上で将来の気候予測をインタラ

QDM 法による降雨データのバイアス補正では、 気候モデル

クティブに探索したり、 ニーズに応じて解析できるよう、 TR3S

が予測している気候変化の傾向よりも大きな傾向の変化を加え法でバイアス補正済みのデータをダウンロードすることが可能ている可能性がある。 たとえば、 10 月の東京都内の降雨量は、になっている。

平 均 で （1981 年 ～ 2005 年 ） で あ る。 MIROC5 モ デ ル は、NK-ClimVault には、 気候 （気温と降雨の長期平均） と極

RCP8.5 シナリオで、 21 世紀の終わり （2076 年～ 2100 年） ま

端な気象の指標のインタラクティブでかつ世界的なマップを表

でに 31mm の増加を予測した。 しかし、 QDM 法を経た気候傾示する 「アトラス」 の機能がある （図－ 5 (b)）。 極端な気象の向の変化は - 36mm で、 最終的な予測は - 5mm となった。 同

指標は、 発生の確率は低いが、 潜在的な社会的被害や生命を様に、 豪雨に対するこれらの変化の影響を定量化することは困

脅かす結果を伴うイベントを予知するために、 影響調査では特難であり、気温の場合よりも指数関数的に悪化する可能性がある。

に重要である。 この目的のために、 気候変動の検出と指標に一方で、 TR3S 法では、 ESM が予測した気候傾向を保存

関 す る 専 門 家 チ ー ム （Expert Team on Climate Change

できていることが図－ 3 (a) および図－ 3 (c) で把握できる。 バ

Detection and Indices ・ ETCCDI 21）） によって提案されたイアス補正手法の一般的な課題である気候変動傾向の保存に指標を算出し、 グローバルマップを表示できるようになっている。

関する TR3S 法の優位性について確認できた。

現在のところは、 まだすべての指標 （表－ 1） の結果は公開していないが、 今後順次追加していく予定である。

（3） 年々変動の補正

NK-ClimVault のマップを生成するために使用された気候

QDM 法では、 年々変動の補正を目的としたものではないが、データは、 1 つの現況期間 （1979 年～ 2005 年） と 3 つの図－ 3 (b) と図－ 3 (d) は、 月平均の分布がある程度補正され将 来 期 間 （2010 年 ～ 2039 年、 2040 年 ～ 2069 年、 お よていることを示している。 10 月に観測された値などのような極び 2070 年～ 2099 年） に対応する 30 個以上の CMIP5 の端気象では、基準データと QDM 法でバイアス補正済みのデー

ESM 出力である。 バイアス補正された気象変数は、日降水量、タの間に約 300 mm の差がある。 また、 手法によって、 将来

平均 ・ 最高 ・ 最低気温である。

予測情報に誤差をもたらしうるという事実が広く認知されていな
40

アトラスでは、 任意地点をクリックするだけで、 選択されていこ う えいフ ォ ーラ ム第 29 号 / 2021 . 4

る気候値や指標が将来どの程度変化するかを確認できる情報をポップアップして表示する機能がある。 図－ 6 (a) は、 現況

6. まとめ期間のマップをクリックした後にアトラスに表示されるグラフを示

この論文では、 気候変動影響評価や適応策立案における不し、 図－ 6 (b) は、 3 つの将来期間のいずれかのマップをクリッ

可欠な基礎作業である気候予測モデルバイアス補正の課題をクした後に表示されるグラフを示している。

明らかにした。 また、 いくつかの既存のバイアス補正手法がこ

図－ 6(b) では、 ESM ごとの予測結果のばらつきを 4 つのRCP シナリオごとに示している。

れらの課題を解決できず、 手法により、 新たな不確実性を追加しうることを示した。

NK-ClimVault の実際の利用ニーズでは、 表－ 1 にリストさ

ESM が予測した気候変化の傾向を保存すること、 基準デー

れている指標では気候変動影響を評価するのに十分でない場

タの生起分布の裾の極端現象にあたる区間のクォンタイルを再合があり、 専門家は独自の指標を計算したり、 他の統計分析

現すること、 サンプリングエラーを引き継ぐことを回避すること、を行いたいケースがある。 そのような場合、 NK-ClimVault は、

日データの生起確率分布だけでなく他のタイムスケールでの分

世界中の 1,000 を超える都市の TR3S 法でバイアス補正され布を補正することを目的とし、 TR3S 法は革新的な数学的改良

た気象変数の時系列をダウンロードする機能を提供している。

に基づいて開発された。 広く使用されている QDM 法と開発しモデル別の時系列データをダウンロードできる都市は、 人口がた TR3S 法の比較では、 TR3S 法が基準データの生起分布

50 万人を超える都市、 もしくは、 その国の首都である。

を再現するという点でノンパラメトリック手法に匹敵する能力を

図－ 5 NK-ClimVault プラットフォームの （a） ホームページおよび （b） アトラスのスクリーンショット
41

気候変動適応のための気候モデルバイアス補正における課題とその克服への取組備えつつ、 バイアス補正によって生じる新たな不確実性を抑え応策検討において、 将来気候の予測の信頼できる情報源としることができることを実証した。 QDM 法などのバイアス補正手て NK-ClimVault を役立てていただけることを期待している。

法による新たな不確実性の付加を定量的に評価したが、 このような影響はあまり認知されておらず、 気候変動影響評価結果
や適応策検討に大きな影響を与えうることを示した。
最後に、 TR3S 法による将来気候予測情報を一般に公開している NK-ClimVault を紹介した。 気候変動影響評価と適表－ 1 極端な気象の ETCDDI 指標
ID

In d e x N a m e

U ni t s

TXx

Maximum tasmax

Maximum value of daily max temperature

◦C

TNx

Maximum tasmin

Maximum value of daily min temperature

◦C

TXn

Minimum tasmax

Minimum value of daily max temperature

◦C

TNn

Maximum tasmin

Minimum value of daily min temperature

◦C

TN10p

Cool Nights

TX10p

Cool Days

TN90p

Warm Nights

TX90p

Warm Days

DTR

Diurnal Temperature Range

FD

Frost Days

SU

Summer DaysTR

Tropical Nights

WSDI

Warm Spell Duration

CSDI

Cold Spell Duration

RX1d

Maximum 1-day pr

Maximum 1-day precipitation

mm

RX5d

Maximum 5-day pr

Maximum consecutive 5-day precipitation

mm

SDII

Simple Daily Intensity Index

The ratio of annual total precipitation to
the number of wet days (≥ 0.1 mm)

mm/dayR10

Number of Heavy pr Days

Annual count when precipitation ≥ 10 mm

days

R20

Number of V ery Heavy pr Days Annual count when precipitation ≥ 20 mm

days

CDD

Consecutive Dry Days

CWD

Consecutive Wet Days

R95p

V ery Wet Days

R99p

Extremely Wet Days

PRCPTOT Annual total wet-day pr

42

In d e x D e f i n i t i o n

Percentage of time when daily min

temperature < 10th percentile
Percentage of time when daily max

temperature < 10th percentile
Percentage of time when daily min
temperature > 90th percentile
Percentage of time when daily max
temperature > 90th percentile
Mean difference between daily max and mintemperature
Annual count when daily minimum
temperature < 0 ◦C
Annual count when daily max temperature> 25 ◦C
Annual count when daily min temperature >20 ◦CAnnual count when at least six consecutive
days of max temperature > 90th percentile
Annual count when at least six consecutive
days of min temperature < 10th percentile

Maximum number of consecutive days when
precipitation < 0.1 mm
Maximum number of consecutive days when
precipitation < 0.1 mm
Annual total precipitation from days > 95th
percentile
Annual total precipitation from days > 99th
percentile
Annual total precipitation from days ≥ 0.1
mm

%
%
%
%
◦C
days
days
days
days
days

days
days
mm
mm
mm

こ う えいフ ォ ーラ ム第 29 号 / 2021 . 4
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図－ 6 気候モデルごとの予測結果のばらつき

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