2010/04/25

第3章
気候変動問題の科学的基礎―温暖化しつつある気候システムの理解―
クライメート・エキスパーツ，PEAR カーボンオフセット・イニシアティブ
松尾 直樹

1.	
   この章の⽬目的	  この章では，地球温暖化問題あるいは気候変動問題を考えるにあたって，必要となる科学的知見のうち，比較的ベーシックなもの，温暖化問題全体を把握する上で認識しておかなければならないものを紹介する．
気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の評価報告書の分類では，ワーキンググループ I（物理的な気候サイエンスのベース），ワーキンググループ II（影響・適応・脆弱性）に相当し，できるだけロバストな（まず間違いのない）側面をベースに紹介する．当然ながら，限られた紙面の中でどのようなものを取捨選択し，どのように並べて書き表すか？という点で，筆者の考え方が強く現れている．IPCC の報告書は，http://www.ipcc.ch/ からダウンロードできる1ため，最新の第 4 次評価報告書(AR4)の政策担当者のためのサマリー(SPM)，テクニカルサマリー(TS)，統合報告書(Synthesis Report)などには目を通しておくことをお勧めする．また，第 3 次評価報告書(TAR)の統合報告書は，「政策に関する科学的疑問に対し IPCC がどう答えるか？」というかなりユニークな形でまとめられているため，これも読んでおくべき文献であろう．
なお，IPCC の意味，科学的知見を社会の意思決定にどう活かすか？巷で流布している温暖化懐疑論をどう考えるべきか？というような科学的知見の社会的側面は，次の第 4 章で扱う．

1

中央法規の書籍，あるいは気象庁，環境省の Web から，AR 4 の各種要約の日本語訳が入手できる(http://www.data.kishou.go.jp/climate/cpdinfo/ipcc/ar4/, http://www.env.go.jp/earth/ipcc/4th_rep.html)．

1

Chapter 1

Historical Overview of Climate Change Science2.	
   地球温暖化のメカニズム	
  Frequently Asked Question 1.3□温室効果とエネルギーバランス
What is the Greenhouse Effect?
地球温暖化(global warming)とは，地球へのエネルギー収支のバランスがすこし崩れることでEarth’s natural greenhouse effect makes life as we know it posThe Sun powers Earth’s climate, radiating energy at very shortsible. However, human activities, primarily the burning of fossil
wavelengths,
predominately in the visible or near-visible (e.g., ulあるが，ここではまず「温室効果(greenhouseeffect)」自体のメカニズムをみてみよう．
fuels and clearing of forests, have greatly intensified the natural
traviolet) part of the spectrum. Roughly one-third of the solar
greenhouse effect, causing global warming.
energy that reaches the top of Earth’s atmosphere is reflected diThe two most abundantgases in the atmosphere, nitrogen
rectlyback to space. The remaining two-thirds is absorbed by the
地球表面大気の平均気温は，もし温室効果がなければ，マイナス18℃程度となると計算され(comprising 78% of the dry atmosphere) and oxygen (comprising
surface and, to a lesser extent, by the atmosphere. To balance the21%), exert almost no greenhouse effect. Instead, the greenhouseabsorbed
incoming energy, the Earth must, on average, radiate the（太陽の放射エネルギーの量と距離，地球の太陽光の反射率できまる），それが現在の平均
effect comes from molecules that are more complex and much lesssame amount of energy back to space. Because the Earth is much
表面気温
14–15℃程度となっているのは，温室効果のおかげである．
common. Water vapour is the most important greenhouse gas, andcolderthan the Sun,it radiates at much longer wavelengths, pricarbon dioxide (CO2) is the second-most important one. Methane,marily in the infrared part of the spectrum (see Figure 1). Muchof this thermal radiation emitted by the land and ocean is abnitrous oxide, ozone and several other gases present in the atmo地球大気の気温は，太陽からの放射(radiation)が直接大気を暖めているのではなく，大気を
sorbedby the atmosphere, including clouds, and reradiated backsphere in small amounts also contribute to the greenhouse effect.
to Earth. This is called the greenhouse effect. The glass walls in
In the humid equatorial regions, where there is so much water
通過してきた光が，いったん地表面や海表面に熱として吸収され，それが赤外線の形で大気
a greenhouse
reduce airflow and increase the temperature of thevapour in the air that the greenhouse effect is very large, addair inside. Analogously, but through a different physical process,ing a small additional amount of CO2 or water vapour has only atheに再放射された後，大気中の分子に吸収・蓄えられる（正確には地球表面に再放射されたもEarth’s greenhouse effect warms the surface of the planet.
small direct impact on downward infrared radiation. However, in
Without the natural greenhouse effect, the average temperature at
the cold, dry polar regions, the effect of a small increase in CO2 orのとの平衡状態になる）．これが温室効果と呼ばれる現象である．
Earth’ssurface would be below the freezing point of water. Thus,(continued)

FAQ 1.3, Figure 1. An idealised model of the natural greenhouse effect. See text for explanation.

図 3-1: 温室効果の簡単な概念図 (IPCC, AR4)
115

2

back towards space (e.g., by changing greenhouse gas concentrabodies of water, and living things. The atmospheric component oftions). Climate, in turn, responds directly to such changes, as well
the climate system most obviously characterises climate; climate
as indirectly, through a variety of feedback mechanisms.
is often defined as ‘average weather’. Climate is usually described
The amount of energy reaching the top of Earth’s atmospherein terms of the mean and variability of temperature, precipitationeach second on a surface area of one square metre facing theand wind over a period of time, ranging from months to millions
Sun during daytime is about 1,370 Watts, and the amount of enof years (the classical period is 30 years). The climate systemergy per square metre per second averaged over the entire planet
evolves in time under the influence of its own internal dynamics
is one-quarter of this (see Figure 1). About 30% of the sunlightand due to changes in external factors that affect climate (calledthat reaches the top of the atmosphere is reflected back to space.
‘forcings’). External forcings include natural phenomena such as
Roughly two-thirds of this reflectivity is due to clouds and small
volcanic eruptions and solar variations, as well as human-induced
particles in the atmosphere known as ‘aerosols’. Light-colouredchanges in atmospheric composition. Solar radiation powers the2エネルギーの収支という点では，図のように，地球に入ってくる太陽エネルギー342
areas of Earth’s surface – mainly snow, ice and deserts –W/mreflect theclimatesystem. There are three fundamental ways 3-2
to changetheremaining one-thirdof the sunlight. The
most dramatic change inradiation balance of the Earth: 1) by changing the incoming solarのうち，反射されて温室効果に寄与しない分がW/m2，残りの235 comes
W/m2whenが，主として地球
aerosol-produced
reflectivity
major volcanic erupradiation(e.g., by changes in Earth’s orbit or in the Sun itself); 2) 107
tions eject material very high into the atmosphere. Rain typicallyby changing the fraction of solar radiation that is reflected (called
表面と大気中の温室効果ガスとの間で何度もエネルギーのやりとりを行う．
(continued)

FAQ 1.1, Figure 1. Estimate of the Earth’s annual and global mean energy balance. Over the long term, the amount of incoming solar radiation absorbed by the Earth andatmosphere is balanced by the Earth and atmosphere releasing the same amount of outgoing longwave radiation. About half of the incoming solar radiation is absorbed by the
Earth’s surface. This energy is transferred to the atmosphere by warming the air in contact with the surface (thermals), by evapotranspiration and by longwave radiation that isabsorbed by clouds and greenhouse gases. The atmosphere in turn radiates longwave energy back to Earth as well as out to space. Source: Kiehl and Trenberth (1997).

図 3-2: エネルギー収支 (IPCC, AR4)

この図 3-2 からもわかることであるが，基本的に外から入ってくるエネルギーと外に放出されるエネルギー量はバランスしている（平衡状態となっている）．地球温暖化は，この平衡状態をす
96

こし乱す（別の平衡状態に移る）ことを意味している（その度合いを放射強制力という）．
なお，次に述べるように，地球への入射エネルギーと地球から放射されるエネルギーは，エネ
ルギーの「量（大きさ）」としては等しいが，「波長（すなわちその逆数である振動数）」が大きく異なる．この波長に差があるため，たとえば生命の源である光合成 2が可能となり，地球に生き物が育まれていると言っても過言ではない．

2光合成をはじめとする通常の化学変化は，可視光以下の波長の電磁波でのみ起きる．たとえ大量の赤外線（波長が可視光より長い）を浴びたとしても，けっして光合成は起きない．これは，量子力学で説明される．たとえ大量のエネルギーがあったとしても，低い熱源では発電が難しいことと類似し，エネル
ギーの「質」という概念を理解する必要がある．高温のエネルギーは質が高い．太陽から入射するエネ
ルギー（ほとんどが可視光）は，温度という視点では約 6,000℃（すなわち太陽の表面温度）に相当し，
地球から出ていくエネルギー（ほとんどが赤外線）は約 15℃に相当するわけである（次の脚注参照）．

3

□温室効果ガスが温室効果に寄与するしくみ
温室効果のメカニズムは，もうすこし正確に表現すると，以下の通りとなる（図 3-3）：
1.

太陽から主として可視光の波長域（0.5 マイクロメートル前後，6000℃弱の黒体輻射3で近似できる）のエネルギーが，電磁波として入射する．

2.

これらの電磁波は，雲や地球表面などで反射されるものを除いて（反射する割合をアルベドと呼ぶ），かなりの部分が大気を通過し（すなわち大気は可視光に対してほぼ透明である），地球表面に吸収される．

3.

地球表面は，平均気温で 15℃程度の一種の熱平衡状態となり，その温度に応じた波長の赤外線（波長が 10 マイクロメートル前後）を大気に向けて放出する．

4.

大気中に存在するいくつかの気体は，この赤外線の波長域に吸収帯 4を持ち，その波長の赤外線を選択的に吸収する（吸収の割合がかなり多いため，大気は赤外線に対しては不透明と言える）．この吸収されたエネルギーは，大気圏外と地球表面に再放射され，この地球表面に戻ってくるエネルギーが，温室効果をもたらす．
地球表面からの赤外線の 60%程度は，大気中に圧倒的に多く存在する水蒸気の分子が吸収する．一方で，水蒸気の吸収帯の外に吸収帯を持つ分子が，水蒸気が吸収しなかった波長の赤外線の一部を吸収する．これらの気体を温室効果ガス(GHG)と呼ぶ．図 3-3 では，吸収・散乱率にスペクトル強度をかけたものが，大気によるエネ
ルギーの吸収量に相当する．水蒸気が吸収しない部分に CO2 が吸収帯を持っていることがわかる（吸収量の 26%）．なお，水蒸気の大気中濃度は人間活動からの排出量で決まるものではなく，大気（とくに対流圏）の物理的状態によって決まる．

3

すべての物質（理想的には黒体）は，その絶対温度の 4 乗に比例した電磁波を放出している（Stefan-Boltzmann の法則）．温度が高いものほど，放出する電磁波の波長が短く（この波長分布を
Planck 分布と呼ぶ），量も多い．6000℃程度の太陽表面からは可視光領域，15℃ (= 288 K)程度の地球表面からは赤外線領域の電磁波が放出されている（図 3-3 上図の包絡線）．
4

気体は，量子力学の原理に従って，その分子構造に応じて，それぞれ固有の（複数の）波長の電磁波を吸収する（赤外線の波長領域で対象となるのは，気体分子の電気双極子モーメントの変化を伴う振動モードの励起状態に応じた吸収スペクトルとなる）．吸収された電磁波のエネルギーは，その分子を励起する（よりエネルギー準位の高い状態に持ち上げる）が，しばらくすると同じ波長の電磁波を再放出
して，もとのエネルギー準位の低い状態に戻る．この吸収帯は励起状態の寿命に反比例したスペクトル
幅を持つ．

4

図 3-3: 太陽からの入射光と大気圏外への放出赤外線のスペクトル (Wikipedia)．．
一方で，温室効果の変化 に相当する「地球温暖化」への寄与度は，「放射強制力(radiative
forcing)」と呼ばれる指標で表されることが多い．気温が安定な状態（1750 年が基準）と比較し，気温が上昇方向に振れる場合を正の放射強制力とし，この場合に地球が温暖化することにな
る．放射強制力を構成する要素には，人為起源の場合と自然起源のもの（太陽活動など）がある．地球の気温には，このような直接的な放射強制力だけでなく，間接的な大気循環なども影響するが，放射強制力は，エネルギーの収支を表すゼロ次近似という意味がある．
図 3-4 は，いわゆる温室効果ガスのみならず，さまざまな要因を計算したものを，不確実性の評価も含めて示したものである．放射強制力の合計(1.6–1.7 W/m2)は，幅を考えても 0.6–2.4
W/m2 の範囲にあることはほぼ間違いなく（すなわち温暖化側に寄与していることはほぼ間違いなく），偶然にも，それは CO2 の持つ放射強制力への効果とほぼ等しい（他の効果はほぼ相殺できる）．不確実性の大きく残るものは，雲による反射効果である．自然起源の効果（主として太陽活動の変動による）は一桁小さい．
5

なお，いわゆる温室効果ガスは数十年から数百年スケールの寿命を持つ気体であるが，たとえば火山からの粉塵や SO2 など，一般に温暖化にマイナスに効く原因物質は，はるかに短い
Chapter 2

大気中の寿命（存在期間）しか持たないものが多いことにも留意が必要である．
Changes in Atmospheric Constituents and in Radiative Forcing

Figure 2.20. (A) Global mean RFs from the agents and mechanisms discussed in this chapter, grouped by agent type. Anthropogenic RFs and the natural direct solar RF are
図 3-4:
放射強制力の各要素と合計の不確実性
AR4)shown. The plotted RF values correspondto the boldvalues in Table 2.12. Columns indicate other characteristics of the(IPCC,
RF; efficacies
are not used to modify the RFs shown.
Time scales represent the length of time that a given RF term would persist in the atmosphere after the associated emissions and changes ceased. No CO2 time scale is given,
as its removal from the atmosphere involves a range of processes that can span long time scales, and thus cannot be expressed accurately with a narrow range of lifetime
values. The scientifi
c understanding shown for each termis describedin Table 2.11. (B) Probability distribution functions (PDFs) from combining anthropogenic RFs in (A).
各温室効果ガスの，その1 kgあたりの放射強制力への寄与度（メタンは間接効果を含む）を，Three cases are shown: the total of all anthropogenic RF terms (block filled red curve; see also Table 2.12); LLGHGs and ozone RFs only (dashed red curve); and aerosol direct
and cloud albedo RFs only (dashed blue curve). Surface albedo, contrails and stratospheric water vapour RFs are included in the total curve but not in the others. For all of thecontributing forcing agents, the uncertainty is assumed to be represented by a normal distribution (and 90% confidence intervals) with the following exceptions: contrails, forwhich a lognormal distribution is assumed to account for the fact that the uncertainty 6
is quoted as a factor of three; and tropospheric ozone, the direct aerosol RF!(sulphate,fossil fuel organic and black carbon, biomass burning aerosols) and the cloud albedo RF, for which discrete!values based on Figure 2.9, Table 2.6 and Table 2.7 are!randomly
sampled.!Additional normal distributions are included in the direct aerosol effect for nitrate and mineral dust, as these are not explicitly accounted for in Table 2.6. A one-million
point Monte Carlo simulation was performed to derive the PDFs (Boucher and Haywood, 2001). Natural RFs (solar and volcanic) are not included in these three PDFs. Climate
efficacies are not accounted for in forming the PDFs.

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図
3-5: 主要な温室効果ガス(IPCC, AR4．正しい表は
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5 a TheCO2 response function used !;in thisreport is based on the revised version
Carbon cycle model used in-F6-4
Chapter 10 of=C3
this report (Bern2.5CC;
Joos et;D!E<>6IJ:
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42-1
-31
温室効果ガスは，大気中で安定な物質が多いが，通常は最終的には化学反応によって他の物質に<!D-!;-!D<al.
2001) using a background CO#
decay of a pulseof CO2 with time t is given by %+5"6$.*1?;%>"17#%5. value of 378 ppm. The+,-+,(.1&'
2 0concentration;D!E3<E14I++!D<!;D!;D!D-!D<
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5"6$0($&+=///&%0>*,(&,(*)(%+&)'-+.*1
Perfluorinated compounds#5"%7#"%7#%"07#5"%
Where
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応性の高い物質は寿命が短い．CO
1 = 172.9 years, o2 = 18.51 years, and o3 = 1.186 years.
2 oに関しては，物質的には安定であるが，後述のカーボンサイクル<F-44
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1>F<44--FB44<-F>44.@/K9@#'9+*"!'@%#)(+
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i=1

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•

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The radiative efficiency of CO2 is calculatedusing the IPCC (1990) simplified expression as revised in the TAR, with an updated background concentration value of

5"6$%(*/8&%>#5" 7#" 7#5"

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% (see %Section %2.10.2).
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42-1
1-F<44
1=F-44-4F=44<@5B$&+A

The perturbation lifetime for methane is 12 years as in the TAR (see also Section 7.4). The GWP for methane includes indirect effects from enhancements of ozone
MD!E13!D3Section
64F444
4214
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11F-44
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MD!E11>!-Drevised
14F444lifetime of 1,000
42->
CF-44
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1-F-44
1BF-44et al. (2005c), updated by the
AGWP for CO2. The assumed
years is a lower
limit.
>
6 e Hurley et al. (2005)
Perfluoropolyethersf Robson et al. (2006)!"!FG6#"(7#"@#"(A#"%7#"%7#"(
'++
+,*.
-)*%+
&+)(++&%)0++
g Young
et al. (2006)c

寿命という考え方がなじみにくい（通常の意味では 230 年程度の寿命といえる）．

京都議定書の第 1 コミットメント期では，京都会議（1997 年 12 月）時点で最新であった IPCC 第 2 次

評価報告書(SAR)に記載された温室効果ガス（ただしモントリオール議定書の規制対象物質を除く）を
Hydrocarbons and other compounds – Direct Effects
規制対象物質とし，そこに記載された
GWP の値を用いることとなっている．最新の第 4 次評価報告書
HI<CJKL9CJKCM
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(AR4)では，GHGs
GWP の値もすこし異なっている（図3-5 は抜粋）．
FCJKL9CDC>/K9OMI3C の数が増え，また#5%#9%>
+,('
+,+(
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',FCJKL9>/K9OMI3C

213

NN&
%,0

Notes:
7 of the Bern Carbon cycle model used in Chapter 10 of this report (Bern2.5CC; Joos et
a The CO response function used in this report is based on the revised version2
al. 2001) using a background CO2 concentration value of 378 ppm. The decay of a pulse of CO2 with time t is given by3

a0 + Y ai • e

-t/oi

i=1

b

Where a0 = 0.217, a1 = 0.259, a2 = 0.338, a3 = 0.186, o1 = 172.9 years, o2 = 18.51 years, and o3 = 1.186 years.
The radiative efficiency of CO2 is calculated using the IPCC (1990) simplified expression as revised in the TAR, with an updated background concentration value of
378 ppm and a perturbation of +1 ppm (see Section 2.10.2).

ちなみに，もっとも温室効果への寄与の大きな期待である水蒸気は，温室効果ガスと呼んではいない．これは，放射強制力という指標が，名前のように「外力(forcing)」を対象としているからである．水蒸気の大気中濃度は，「内力」すなわち気候系の物理的状態（温度，圧力，湿度など）で規定されるものであり，人間活動（CO2 排出量など）や太陽黒点などの「外力」ではないということを表している．気候モデルの視点に立てば，外力は「外から与える外生変数」で，水蒸気の量は「内部計算の結果得られるパラメタ」となる．もちろん，水蒸気に係わる物理・化学
的プロセス7は，モデルの中に取り入れられていて，けして考慮されていないわけではない．

□カーボンサイクルと気候の変化
地球温暖化に最も影響がある温室効果ガスは CO2 である．CO2 の人為的排出量は，地球のカーボンサイクル全体の中では主要部分ではなく（ただそれでもその影響が地球温暖化に繋がっている），全体の循環を知る必要がある．
図 3-6 は，地球のおける重要な元素である炭素の循環を表している（1990 年代）．矢印で表されているものが年間のフロー，四角に表示されているものがストックである．フローにおける「人為的な」影響は，排出側として化石燃料使用(6.4 Gt/年) ＋ 土地利用変化による排出(1.6 Gt/年) ＝ 8.0 Gt/年におよぶ（炭素換算．CO2 換算では 300 億トン/年）．
一方で，CO2 の分圧が上がることにより，吸収側も，土壌の吸収分(2.6 Gt/年) ＋ 海洋による吸収分(2.2 (=22.2–20) Gt/年) ＝ 4.8 Gt/年増える．すなわち，人間活動に起因する CO2 排出の半分強は自然界が吸収してくれるものの，半分弱は吸収しきれずに大気に蓄積され，CO2 の大気中濃度を押し上げることとなる．陸域で120 Gt/年，海域で 70 Gt/年の自然起源の大気との間の炭素の輸送があるが，これらはバランスしているため，大気中の CO2 濃度上昇には寄与しない．

7

水蒸気の効果とは，それが赤外線をトラップする効果はもちろん，水蒸気の変化（蒸発や凝結）の際の吸熱，放熱，水蒸気の移動，雲による反射効果 等の，さまざまなプロセスを含んでいる．通常は，素過程の物理モデルをプログラムするのであるが，成層圏の状況など，素過程の理解がやや限定的なものなどもある．

8

Chapter 7

Couplings Between Changes in the Climate System and Biogeochemistry

図 3-6:
赤で表示）(IPCC,
AR4)
Figure 7.3. The global carbon
cycle1990
for the 年代のカーボンサイクル（自然起源:
1990s, showing the main annual fluxes in GtC yr–1黒，人為起源:: pre-industrial ‘natural’
fluxes in blackand ‘anthropogenic’fluxes in red (modified from Sarmiento and Gruber, 2006, with changes in pool sizes from Sabine et al., 2004a). The net terrestrial loss of –39 GtC is inferred from cumulative fossil fuel emissions
minus atmospheric increase minus ocean storage. The loss of –140 GtC from the ‘vegetation, soil and detritus’ compartment represents the cumulative emissions from land usechange (Houghton, 2003), and requires a terrestrial biosphere sink of 101 GtC (in Sabine et al., given only as ranges of –140 to –80 GtC and 61 to 141 GtC, respectively; otheruncertainties given in their Table 1). Net anthropogenic exchanges with the atmosphere are from Column 5 ‘AR4’ in Table 7.1. Gross fluxes generally have uncertainties of morethan ±20% but fractional amounts have been retained to achieve overall balance when including estimates in fractions of GtC yr–1 for riverine transport, weathering, deep ocean
burial, etc. ‘GPP’ is annual gross (terrestrial) primary production. Atmospheric carbon content and all cumulative fluxes since 1750 are as of end 1994.

3.	
   いままでの地球の記憶	
  !"#$%&' ()*+,#*+-.' /&01*&23#3+1$4' (5#6-&' 78948':-,123' ;<=' 10'A)3#C&'#221!+#3&/'P+3"'*&%*1P3"8'5"&'V#+*61*$&'0*#!3+1$'10'313#!1,6+$&/'#$3"*1)1%&$+!'>?
'&,+22+1$2'(0122+-'0A&-')-A2'-#$/'&,+22+1$2W'+2'3"A2'/&!'$&/'#2'3"&'#3,12)"&*+!'>?@'+$!*&#2&'#2'#@□CO2 濃度と気温の記憶
A2&4'"#B&'*&,#+$&/'+$'3"&'#3,12)"&*&8'?!&#$2'#*&'&23+,#3&/'31'
0*#!3+1$'10'313#-'#$3"*1)1%&$+!'>?@'&,+22+1$2M'+$!-A/+$%'3"&'$&"#B&'3#C&$'A)'#))*1D+,#3&-.'EF='(#61A3'99G'H'9I'J3>K'L#6+$&'-#$/'A2&'"'AD&28'5"&'#+*61*$&'0*#!3+1$'B#*+&2'0*1,'.&#*'31'.&#*
温室効果や温暖化の「メカニズム」の概要は上述の通りであるが，いままでの「実績記録」はど&3'#-8M'@FF;#N'O+%A*&'78E4M'#$'#,1A$3'3"#3'!#$'6&'#!!1A$3&/'01*',#+$-.'/A&'31'3"&'&00&!3'10'+$3&*#$$A#-'B#*+#6+-+3.'+$'-#$/'A)3#C&
6.' +$!*&#2&/' #3,12)"&*+!'!1$!&$3*#3+1$' 10' >?@' P+3"1A3'#$.'(2&&'L&!3+1$'78E8@48'のようになっているであろうか？「CO2 大気中濃度」と「平均表面気温上昇」に関して，近い将!"#$%&'+$'1!&#$'!+*!A-#3+1$'1*'6+1-1%.8'5&**&23*+#-'&!12.23&,2'
来に想定されている量（数種の排出シナリオで表されている）と比較しながらみてみよう．
"#B&'3#C&$'A)'3"&'*&23'3"*1A%"'%*1P3"'10'*&)-#!&,&$3'B&%&3#3+1$'!"#"$"#% &'(%)'*'+,-.'/01%2/%3/,(+'45'%,6%07'%89:;,/%
1$'!-&#*&/'-#$/M'-#$/',#$#%&,&$3')*#!3+!&2'#$/'3"&'0&*3+-+Q+$%'
8<=+'%>2/='%07'%?72:4%@11'11.'/0%A'-,:0COの大気中濃度は，氷床の中にきわめて正確に保存されている．産業革命以前はほぼ
280
2&00&!32'10'&-&B#3&/'>?@'#$/'R'/&)12+3+1$'(2&&'L&!3+1$'78E8E48
S&!#A2&' >?@' /1&2'$13' -+,+3' )"1312.$3"&2+2' 2+%$+!'!#$3-.'年現在の
L&!3+1$2'
78E8@'
31' 78E8<' /&2!*+6&' P"&*&' C$1P-&/%&' #$/ppm の濃度で一定であったことが判る．2008
385 ppm程度の濃度は（メタンの濃度+$' 3"&' 1!&#$M' 3"&' 6+1-1%+!#-' )A,)' /1&2' $13' 3#C&' A)' #$/' 231*&'
A$/&*23#$/+$%' "#B&' #/B#$!&/' 2+%$+!'!#$3-.' 2+$!&' 3"&' 5"+*/も），過去 65 万年の自然のレベルをはるかに超えている．過去の氷河期の終わりには，約 80#$3"*1)1%&$+!'!#*61$'/+*&!3-.8'T#3"&*M',#*+$&'6+1-1%+!#-'!.!-+$%':22&22,&$3' T&)1*3' (5:T48' Y$' )#*3+!A-#*M' 3"&' 6A/%&3' 10
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してもすくなくとも過去 1 万 6 千年で例を見ない(IPCC, AR4)．また，将来はどのようなシナリオ
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Synthesis Report

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Figure図9-1a:Observationsof atmospheric
CO2 concentration
over the years 1000 to 2000
ice core
WGI TARSPM Figures 2a
3-7:
過去 1000
年間と今後
100 年間のシナリオ別
COfromTAR)
2 濃度変化 (IPCC,& 5bdata supplemented with data from direct atmospheric measurements over the past few decades. Overthe period 2000 to 2100, projections are shown of CO2 concentrations based on the six illustrative SRES scenarios and IS92a (for comparison with
the SAR).

地球表面の平均気温に関しては，「平均」をどうやって計算するか？には，やや不確実性をともなうが（図 3-8 も 1860 年頃より以前は北半球の観測結果に基づいたものが図示．過去のグレ
to a range of CO2 concentrations in the year 2100 between about 490 and 1,260 ppm
ーの部分は試算による幅を表し，平均が必ずしも変化の大きさをみるためのよい指標とは限ら(compared to the pre-industrial concentration of about 280 ppm and of about 368 ppm inthe year 2000).
ない），「ほぼ安定した」状態がすくなくともここ一千年程度は続いてきたことがわかる．
9.11

Fossil-fuel CO2 emissions are virtually certain to remain the dominant influenceQ4.11 & Q7.4

ただ，この「ほぼ安定」した中でさえ，スイスアルプスの氷河に村が飲み込まれたり，テムズ川
on the trends in CO2 concentrations over the 21st century. This is implied by therange of SRES scenarios in which projected fossil-fuel emissions exceed the foreseeableやオランダの下線が冬の間完全に凍結したり，ニューヨーク湾が凍結したり，飢餓，疾病でア
biospheric sources and sinks for CO2. It is estimated that, even if all the carbon so far released
by land-use changes could be restored to the terrestrial biosphere (e.g., by reforestation),

イスランドの人口が半減，グリーンランドのバイキングが全滅したなどのいわゆる小氷期のイベ
CO concentration would be reduced by 40 to 70 ppm. There are key uncertainties in the2

influence of changing land use and biospheric feedbacks on the uptake, storage, and release
ントが隠されている（これらは，太陽活動および火山活動による可能性が高い(IPCC,
AR4)）．
of carbon that in turn could influence CO2 concentrations.

Future Changes in Regional and Global Climate
その意味からも，今後予想されている急速かつ全球的な気温上昇は，それらをはるかにしのぐ
9.12 The climate has changed during the 20th century; larger changes（少なくとも地域的な）社会的影響があると想定することが自然であろう．

are projected for the 21st century.

138

IPCC Third Assessment Report10Synthesis Report

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図 3-8: 過去 1000 年間と今後 100 年間の排出シナリオ別表面気温変化 (IPCC, TAR)

Figure 9-1b: Variations of the Earth’s surface temperature: years 1000 to 2100. Over the period 1000 to
WGI TAR SPM Figures 1b& 5d1860, observations are shown of variations in average surface temperature of the Northern Hemisphere (corresponding
data from the Southern Hemisphere not available) constructed from proxy data (tree rings, corals, ice cores, and historical records). The line
shows the 50-year average, and the grey region the 95% confidence limit in the annual data. From the years 1860 to 2000, observations areshown of2variations of global and annual averaged surface temperature from the instrumental record. The line shows the decadal average. Overthe period 2000 to 2100, projections are shown of globally averaged surface temperature for the six illustrative SRES scenarios and IS92a as
estimated by a model with average climate sensitivity. The grey region “several models all SRES envelope” shows the range of results from thefull range of 35 SRES scenarios in addition to those from a range of models withCO
different
climate sensitivities.
地球温暖化（この場合には平均気温上昇）は，大気中2 濃度（ストック）上昇に起因している．

□CO 排出量の記憶

CO2 大気濃度は，主として化石燃料を消費することによる「年間 CO2 排出量」（フロー）に起因
in the future represented by any of the SRES scenarios, for which the warming trends forする（前述の通り，その半分弱が大気中に蓄えられ，濃度を上昇させる）．
the 21st century are two to ten times those observed for the 20th century. Many physicalsystems are vulnerable to climate change: For example, the impact of coastal storm surges
will be exacerbated by sea-level rise, and glaciers and permafrost will continue to retreat.
図 3-9Inは，産業革命以降，経済成長にドライブされる形で（化石エネルギー消費を通じて）CO2
some mid- to high latitudes, plant productivity (trees and some agricultural crops) would

排出量が急激に増えてきたことを示している．2006 年までが実績で，2050 年に記してある楕
140

8IPCC Third Assessment Report
円は，（基準年に依存するが）排出量を半減するとすればこの水準であることを表している．

8

2009 年のラクイラ G8 サミットにおいて，先進国首脳はこの目標を再確認した．

11

今後の排出経路は，予測ではなく，どのような未来社会を選択するか？という問題である．
この章の課題ではないので深掘りはしないが，過去，CO2 排出量が減った時期は，世界大戦，
世界恐慌，石油ショック，大きな経済圏の崩壊といった時期だけだったということは，かなり教訓的であろう（現在の世界的経済不況の影響はまだこのグラフには現れていない）．

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2340$

図 3-9: 産業革命以降の世界の CO2 年間排出量 (CDIAC データ9をグラフ化)

4.	
   将来はどうなるか？	
  □将来を見通すためのツールとしての気候モデル
将来，世界の気候がどうなるか？という点がわれわれの関心事である．全球的な事象を知るた
めには，

9

http://cdiac.ornl.gov/trends/emis/tre_glob.html 参照．

12

10.1

Introduction

7.1#:& '(%& .7*8%*& -$%#7*"1-4& 7#+& '("-& $(1"$%& "-& -19%96& .7+%&;6& '(%& $1#-'*7"#'-& 1?& 7=7"97;9%& $1.05'%*& *%-15*$%-& '(7'& +"+&
#1'&7991K&?1*&'(%&$79$597'"1#&1?&799&-"<&-$%#7*"1-J&)("-&$(1"$%4&'(%*%?1*%4&+1%-&#1'&".096&7&U579"!&$7'"1#&1?4&1*&0*%?%*%#$%&1=%*4&!"#$%& '(%& )("*+& ,--%--.%#'& /%01*'& 2),/34& '(%& -$"%#'"!&$&'(%&-"<&.7*8%*&-$%#7*"1-J&@#&7++"'"1#4&"'&"-&#1'&K"'("#&'(%&-$10%&$1..5#"'6& (7-& 5#+%*'78%#& '(%& 97*:%-'& $11*+"#7'%+& :91;79&
1?&'(%&C1*8"#:&\*150&@&$1#'*";5'"1#&'1&'(%&X15*'(&,--%--.%#'&$1509%+& $9".7'%& .1+%9& %<0%*".%#'& %=%*& 7''%.0'%+& "#& 1*+%*&/%01*'&2,/W3&'1&7--%--&'(%&0975-";"9"'6&1*&9"8%9"(11+&1?&%."--"1#&'1& 0*1="+%& '(%& .1-'& $1.0*%(%#-"=%& .59'">.1+%9& 0%*-0%$'"=%&-$%#7*"1-J&
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B9".7'%& /%-%7*$(& A*1:*7..%& 2CB/A3& B1509%+& D1+%9&"+%79"-%+&.1+%9&0*1E%$'"1#-&"-&0*%-%#'%+4&%7$(&1?&K("$(&".09"%-&@#'%*$1.07*"-1#&A*1E%$'&0(7-%&'(*%%&2BD@AF34&79-1&*%?%**%+&'1&(a) 将来の GHG 排出プロファイル -1.%&?1*.&7#+&9%=%9&1?&"#'%*=%#'"1#]&2"3&-'7;"9"-7'"1#&-$%#7*"1-&:%#%*"$7996&'(*15:(15'&'("-&*%01*'&7-&'(%&G.59'">.1+%9&+7'7&-%'H&"#&K("$(&:*%%#(15-%&:7-&$1#$%#'*7'"1#-&7*%&-'7;"9"-%+&7'&=7*"15-&
2DDI3&7*$("=%+&7'&'(%&A*1:*7.&?1*&B9".7'%&D1+%9&I"7:#1-"-&9%=%9-4&2""3&$1#-'7#'&$1.01-"'"1#&$1.."'.%#'&-$%#7*"1-&"#&K("$(&
7#+& @#'%*$1.07*"-1#&)("-& 10%#& 0*1$%--& "#=19=%-&(b)2ABDI@3J&
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2"""3& ^%*1& %."--"1#& $1.."'.%#'& -$%#7*"1-& "#& K("$(& %."--"1#-&LM&6*NL&$7*;1#&+"1<"+%&2BOP3&"#$*%7-%4&79-1&"#$95+%+&"#&'(%&(c) 各気象要素の物理的プロセスの理解
7*%& -%'& '1& ^%*1& "#& '(%& 6%7*& PLRR& 7#+& 2"=3& 1=%*-(11'& -$%#7*"1-&%7*9"%*& CB/A& .1+%9& "#'%*$1.07*"-1#& 0*1E%$'-& BD@AP& 7#+&&"#&K("$(&:*%%#(15-%&:7-&$1#$%#'*7'"1#-&7*%&*%+5$%+&7?'%*&6%7*&
BD@APQ&2%J:J4&B1=%6&%'&79J4&PRRFS&D%%(9&%'&79J4&PRRT;34&%U5">(d) モデルとしての統合化
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0%*?1*.%+&'1& '(%& 6%7*& PLRRJ& )(*%%& +"??%*%#'& -'7;"9"-7'"1#&$(7#:%&%<0%*".%#'-&7'&P&V&BO&7#+&W&V&7'.1-0(%*"$&BO&9%=%9-&
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デルを作ることで，将来起こりうることを定量的に理解しようとすることになる．
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リオ」を描く社会経済的なモデル，もうひとつはその排出量の数字をインプットとして，気候がど-%'&7*%&?%7'5*%+&"#&!%$'"1#&LRJFJ
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2!/Y!S& Z78"ü%#1="ü& 7#+& !K7*'4& PRRR3& -$%#7*"1&のように変化するか？を物理法則に基づいてシミュレートする気候モデルである（図3-10 の右-5;E%$'&1?&0*%="15-&@ABB&7--%--.%#'-4&7#+&7&-5;-'7#'"79&7.15#'&-".597'"1#-& (7=%& ;%%#& -%9%$'%+& ?*1.& '(%& -"<& $1..1#96& 5-%+&の-$%#7*"1-J&
3 ブロック）．加えて，その結果を用いて，地域的な（特定の）影響をモデル化することもよく
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行われる．

Figure 10.1. Several steps from emissions to climate response contribute to the overall uncertainty of a climate model projection. These uncertainties can be quantified
through a combined effort of observation, process understanding, a hierarchy of climate models, and ensemble simulations. In a comprehensive climate model, physical and
図 3-10: 気候変動モデルのフロー(IPCC, AR4)chemical representations of processes permit a consistent quantification of uncertainty. Note that the uncertainty associated with the future emission path is of an entirely different nature and not addressed in Chapter 10. Bottom row adapted from Figure 10.26, A1B scenario, for illustration only.

．．．．
排出側に関しては，予測というより「シナリオ」であり，将来社会のあり方を例示する ものと考えることが妥当であろう．とくに，IPCC のシナリオ特別報告書は，それを明確に意図して作成されている（本書第 5 章参照）．どの社会を選択するか？という問題と考えられる．

．．
一方で，気候モデルは，排出経路が外生として与えられた場合に，将来の気候変化を「予測」するものと考えることが妥当であろう．排出側のモデルとの統合化（たとえば気候変動の影響によって排出量が変化する効果など）は通常は行われない．

13

753

Chapter 10

Global Climate Projections

Figure 10.26. Fossil CO2, CH4 and SO2 emissions for six illustrative SRES non-mitigation emission scenarios, their corresponding CO2, CH4 and N2O concentrations, radiative
forcing and global mean temperature projections based on an SCM tuned to 19
2 AOGCMs. The dark shaded areas in the bottom temperature panel represent the mean ±1
standard deviation for the 19 model tunings. The lighter shaded areas depict the change in this uncertainty range, if carbon cycle feedbacks are assumed to be lower or higher
than in the medium setting. Mean projections for mid-range carbon cycle assumptions for the six illustrative SRES scenarios are shown as thick coloured lines. Historical emissions (black lines) are shown for fossil and industrial CO2 (Marland et al., 2005), for SO2 (van Aardenne et al., 2001) and for CH4 (van Aardenne et al., 2001, adjusted to Olivier
and Berdowski, 2001). Observed CO2, CH4 and N2O concentrations (black lines) are as presented in Chapter 6. Global mean temperature results from the SCM for anthropogenic
and natural forcing compare favourably with 20th-century observations (black line) as shown in the lower left panel (Folland et al., 2001; Jones et al., 2001; Jones and Moberg,
2003).

図 3-11: 排出シナリオ群ごとの CO 排出量，濃度，平均気温の関係(IPCC, AR4)気候モデルの基本的考え方は，空間をメッシュに切り，それぞれのブロックにおいてエネルギ
ー収支や物質収支の物理的プロセスを数十年から 100 年オーダーでシミュレートする．前者

は熱伝導の方程式，後者は流体のナビエ・ストークスの方程式（連続の式）で表される．加えて，
803
境界条件，初期条件を置くことによって，膨大な計算を行うことになる．メッシュのスケールより小さなプロセスはシミュレートすることができないため，なんらかのパラメタで代表させることとな
る（このパラメタはより詳細な素過程の物理モデルや観測データを用いて決定され，モデルにとっては「外生」となる）．
Figure 10.26. Fossil CO , CH and SO emissions for six illustrative SRES non-mitigation emission scenarios, their corresponding CO , CH and N O concentrations, radiative

2
4
2
2
4
2
気候モデルは年々精緻化されてきていて，現在のAOGCM(Atmosphere-Ocean
Generalforcing and global mean temperature projections based on an SCM tuned to 19 AOGCMs. The dark shaded
areas in the bottom
temperature panel represent the mean
±1standard deviation for the 19 model tunings. The lighter shaded areas depict the change in this uncertainty range, if carbon cycle feedbacks are assumed to be lower or higher

than in the medium setting.
Mean projections for mid-range carbon cycle assumptions for the six illustrative SRES scenarios are shown as thick coloured lines. Historical emisCirculation
Model)は，その名の通り，大気，海洋をカップルした構造となっている．最近ではsions (black lines) are shown for fossil and industrial CO2 (Marland et al., 2005), for SO2 (van Aardenne et al., 2001) and for CH4 (van Aardenne et al., 2001, adjusted to Olivier
and Berdowski, 2001). Observed CO , CH and N O concentrations (black lines) are as presented in Chapter 6. Global mean temperature results from the SCM for anthropogenic242
地表，海氷，生物・化学的プロセスその他の要素を組み込んだものとなっている．
and natural forcing compare favourably with 20th-century observations (black line) as shown in the lower left panel (Folland et al., 2001; Jones et al., 2001; Jones and Moberg,

2003).

．
気候モデルの不確実性は，パラメタ化すなわちシミュレーションの外になる個々の素過程のプ
803
Figure 10.26. Fossil CO , CH and SO emissions for six illustrative SRES non-mitigation emission scenarios, their corresponding CO , CH and N O concentrations, radiative

2
4
2
2
4
2
ロセスがあまりよくわかっていないところに由来するもの，各種フィードバックなどのシミュレート
forcing and global mean temperature projections based on an SCM tuned to 19 AOGCMs. The dark shaded areas in the bottom temperature panel represent the mean ±1

standard deviation for the 19 model tunings. The lighter shaded areas depict the change in this uncertainty range, if carbon cycle feedbacks are assumed to be lower or higher

than in the medium setting. Mean projections for mid-range carbon cycle assumptions for the six illustrative SRES scenarios are shown as thick coloured lines. Historical emisするプロセスのモデル化の仕方に由来するもの，初期条件や境界条件の設定方法に由来す

sions (black lines) are shown for fossil and industrial CO2 (Marland et al., 2005), for SO2 (van Aardenne et al., 2001) and for CH4 (van Aardenne et al., 2001, adjusted to Olivier
and Berdowski, 2001). Observed CO2, CH4 and N2O concentrations (black lines) are as presented in Chapter 6. Global mean temperature results from the SCM for anthropogenic
and natural forcing compare favourably with 20th-century observations (black line) as shown in the lower left panel (Folland et al., 2001; Jones et al., 2001; Jones and Moberg,
2003).

るものなどがある．現在は，それらを含んで，複数のモデルアンサンブルによって（IPCC AR4では 23 のモデルが参加している），さまざまな条件を共通としたシミュレーションを行ったり，観803
測事実との照らし合わせを行うことで，全体としての確からしさ（結果のロバスト性）を高める作業などが行われている．実際，モデル間の差異は小さくなりつつあり，各種の不確実性の定量化ができるようになっている．
観測事実の説明性という点では，過去をどれだけきちんと再現できるか？が，モデルの信頼14

性をチェックする有効な手法となる．正確なデータの残っている過去 150 年あまりの地球の表
面気温の再現性に関しては，太陽黒点や火山活動の外的影響を考慮に入れ，地域ごとに，Chapter 9

かなり正確に再現することが示されている（図 3-12）．逆に，人間活動の効果を除いた自然現
Understanding and Attributing Climate Change
象だけでは，過去の気温は説明できない．この点においてはもはや疑問の余地はない．

FAQ 9.2, Figure 1. Temperature changes relative to the corresponding average for 1901-1950 (°C) from decade to decade from 1906 to 2005 over the Earth’s continents,
as well as the entire
global人為的影響の有無による気候モデルシミュレーションと観測結果(IPCC,
land area and the global ocean (lower graphs). The black line indicates observed temperature change, while the coloured
図globe,3-12:AR4)bands show the
combined range covered by 90% of recent model simulations. Red indicates simulations that include natural and human factors, while blue indicates simulations that include
only natural factors. Dashed black lines indicate decades and continental regions for which there are substantially fewer observations. Detailed descriptions of this figure andthe methodology used in its production are given in the Supplementary Material, Appendix 9.C.

一方で，より詳細なプロセス，とくに雲の効果や氷雪フィードバックは，まだ不確実性の幅が大きい．またテレコネクション現象（離れた地域の気圧の逆位相振動）に関しては，たとえばエル
the 20th-century warming cannot be explained by only natthe atmosphere(the troposphere) and cooling higher up in theural internal variability and natural external forcing factors.
stratosphere. This is another ‘fingerprint’ of change that reveals
Confidence in these estimates is increased because prior to thethe effectニーニョ南方振動(ENSO)の説明性はある程度高まったが，マッデン・ジュリアン振動(MJO;
of human influence on the climate. If, for example,
industrial era, much of the variation they show in Northern
an increasein
solar
outputhad
been
responsiblefortherecent熱帯域での周期 40–50 日の気圧振動)の説明性はまだ不十分である．またグリーンランドや南Hemisphere average temperatures can be explained by episodic
climate warming, both the troposphere and the stratospherecooling caused by large volcanic eruptions and by changes inwould havewarmed. In addition, differences in the timing of
極のダイナミックな氷床の減少プロセスは（プロセス自身の詳細が分かっていないため）モデ
the Sun’s output. The remaining variation is generally consisthe human and natural external influences help to distinguish
ルに組み込まれていないなどの課題もある（IPCC
AR4時点）．いままでに観測されてこなかっ
tent
with
the variability simulated by climate models in thethe climate
responses to these factors. Such considerations inabsence of natural and human-induced external factors. Whilecrease confidence that human rather than natural factors were
there is uncertainty in the estimates of past temperatures, they
the dominant cause of the global warming observed over theshow that it is likely that the second half of the 20th century
last 50 years.
15 was the warmest 50-year period in the last 1300 years. The
Estimates of Northern Hemisphere temperatures over the lastestimated climate variability caused by natural factors is small
one to two millennia, based on natural ‘thermometers’ such ascompared to the strong 20th-century warming.
tree rings that vary in width or density as temperatures change,and historical weather records, provide additional evidence that

たようなメカニズムが明確でないようなプロセスも組み込まれていないか評価できていない．
気候モデルは有用なツールであるが，それは各種フィードバックプロセスやメカニズムの集合体と成っていて，それらを理解することが本質を理解する上で重要なベースとなる．
現在の温暖化傾向を緩和・下降させるトレンドに相当する自然現象メカニズムの証拠はない．
また，次期氷河期（地球軌道要因のミランコビッチサイクルに起因）は，少なくとも今後 3 万年は見込めない．その意味で，地球温暖化の少なくとも定性的な評価に関しては，もはや疑う余
地はない．

5.	
   気候変動の影響	  □気候変動影響の特徴
地球温暖化による気候変動は，気候システム自体が変化し，(a)

ベースとなる状態が徐々に変化する（例: 平均気温が上昇する）(b)

それに伴って異常気象の頻度や大きさが増える（例： 異常な熱波が増える）(c)

複数の事象が相互作用を行う（例： その地域の降雨量の大幅減少も伴う）(d)

間接的な影響が増幅される（例： 食糧生産が落ち込んでしまう）(e)（その地域の）気候システム自体が不可逆的に相転移を起こす（例： 温帯湿潤地域がサバンナや砂漠になる）などのさまざまな形となって現れる．「平均」気温が徐々に上昇するというのは（すべての影響のベースとなるものの）単なるその一面に過ぎない．「平均」という操作は，ドラスティックな事象を「見えなく」する操作であることを認識する必要がある．

16

4$5

>7,?@0<-./1@=45,
A,3./1@=45,

807,./012
3,456,7807,
7,/072./012
3,456,7!"#$807,.605
3,456,7807,.7,/072

605.3,456,7
Weather and Climate Extremes
in a Changing Climate
5HJLRQVRI)RFXV1RUWK$PHULFD+DZDLL&DULEEHDQDQG863DFLÀF,VODQGV%&'(%)'*"+

Frequency

Schär et al. (2004)

Frequencycifically for hurricanes. The idealized ap- Knutson et al. (2001) demonstrated that inclu!"#$%$&'&()
aches include potential intensity theories
sion of an interactive ocean in their idealized#*+#,,-""./,.
well as empirical indices which attempt to hurricane
model did not significantly affect0/,".%1.+&/+2.%/+%/7+6%"&%/,.
#*+(.23."%(-".
e tropical cyclone frequency to large-scale the percentage increasein hurricane intensity
ronmental conditions. Global and regional associatedwith CO2-induced large-scale SST
4,5>7,?@0<-./1@=45,
There is climate
ed models simulate the development and warming. Caveats to these idealized studies are
A,3./1@=45,
WGI TAR Figure 2.3
8</6.=07,
cycle of tropical cyclone-like Working
phenomena
the simplified
climateforcingto(COversusmodel-based
IPCC Working
Group
I: Policy-relevant
results
from
AR4,
and
some latest
findings
2 onlyGroup
I Contribution
the
IPCC
Fifth
Assessment
Report605.3,456,7
are typically much weaker and with a larger a mixture of forcings in the real world) andevidence that the
Figure 4-1: Schematic diagrams sho
ial scale than observed tropical cyclones. neglect of potentially important factors such 807,.7,/072
average climate latethe effects on extreme tempera#,--./649:,
605.3,456,7
se model storms are identified and tracked as;07./012.3,456,7
vertical wind shear and changes in tropicalin the 21st century(a) the mean increases, lead
Heat waves:
From a <1/1000-year event will
to abe1/4-year
event wheng automated storm tracking 7.
algorithms,
cyclone distribution.
characterized
more record hot weather, (b) the var
ch typically differ in detail between studies,increases, and (c) when both theby higher tropicalnclude both intensity and “warm-core” cri- Global
climate model%&'(%)'
experiments have hisand variance increase, leading to!"#$*"+cyclone potential
a which must be satisfied. Models used for torically been performed at resolutions whichmore record hot weather.
intensity in mostting studies vary in horizontal resolution, precluded the simulation of realistic hurricane
tropical-cyclone
h the low-resolution models having a grid intensities (e.g., major hurricanes). To date,
4.7
WGI TAR Box 10.2
Highmodeling
studiessuggest that over someregions.
areas the peak windcing of about 300 km, medium resolution
the resolution
highest resolution
tropical
cyclone/climateof tropical
cyclones
is likely
to increase by 5 to 10% and precipitationh grid spacing of about 120 km, and high intensitychange experimentpublishedis thatof Oouchi
rates
may
increaseby present
20 to 30%,
butconditions,none of the studies suggest that the locations of thelution with grid spacing of 20-50 km.
et al.
(2006).
Under
climatetropical
cyclones willchange.
Therewithis little
consistent modeling evidence for changes inthey simulated
tropical
cyclones
centralthepressuresfrequencyasoflow
tropical
cyclones.
.3.9.2 TROPICAL CYCLONE INTENSITY
as about
935 hPa and surface
derson-Sellers et al. (1998), in an assess- wind speeds as high as about 53 m per second
4.8
WGI TAR Section 9.3
There
is et
insufficient
information
onannual
how very small-scale phenomena mayt of tropical cyclones and climate change,
Oouchial. report a 14%
increase in the
Verytropicalsmall-scale
phenomenaas thunderstorms, tornadoes, hail, hailstorms,
cluded that the warming resulting from change.
maximum
cycloneintensity suchglobally,
oubling of CO2 would cause the potential andand
a 20% areincreasein the Atlantic,
in models.
lightning
not simulated
in globalboth
climatensity of tropical cyclones to remain the response to a greenhouse-warming experiment
4.9
e or increase by 10 to 20%. (Their estimate
with global SSTsgas
increasing
by about
2.5°C.
A century could set in motion
Greenhouseforcingin the21st
given in terms of central pressure fall; all large-scale, high-impact,
non-linear,
Summer Temperature ( ° C)and potentially abrupt
er references to intensity in this section changes in physical and biological systems over the comingrefer to maximum surface winds, except decades to millennia, with a wide range of associated likelihoods.
re specifically noted otherwise.) They
noted limitations of the potential intensity
ries, such as sea spray influences and ocean
ractions.

her studies using a high resolution hurricane
diction model for case studies or idealized
eriments under boundary conditions prod from high CO2 conditions (Knutson et al.,8; Knutson and Tuleya, 1999, 2004, 2008)
e provided additional model-based evidence
upport these theoretical assessments. For a-induced tropical SST warming of 1.75°C,
found a 14% increase in central pressure(Figure 3.8) and a 6% increase in maximum
ace wind or a maximum wind speed sensiy of about 4% per degree Celsius (Knutson
図 3-13: Figure
地球温暖化による気温分布の変化の概念図(上図,
IPCC TAR),
3.8 Frequency histograms of hurricane intensities in terms of
Tuleya, 2008). For the pressure fall sensitiv- central pressure (mb) aggregated across all idealized hurricane experihey reported that their model
result (+14%) ments in the Knutson and Tuleya (2004)
スイスの夏季気温の過去実績と計算予測:
熱波頻度が千年から4 年毎に(中図,IPCC AR4),
study. The light curve showstheintermediate between that of two potential histogram from the experiments with present-day conditions, while the10
現状と
2 倍 dark
CO2curve
濃度時におけるハリケーンの強度分布シミュレーション(下図)is for high CO2 conditions (after an 80-year warming trend
nsity theories (+8% for Emanuel’s
MPI and% for Holland’s MPI) applied to the same in a +1% per year CO2 experiment). The results indicate that hurricanes
in a CO2-warmed climate will have significantly higher intensities (lower
e scale environments. In a related study,
central pressures) than hurricanes in the present climate.

10

US. Climate Change Science Program, “Weather and Climate Extremes in a Changing Climate”.
107

17平均がわずかにシフトすることは，極端な気象事象の大きさや頻度をドラスティックに増幅する．
通常では 100 年に数回程度しか起きなかった異常気象が頻発するようになったり，その規模が桁違いになったりする（図 3-13 に概念図）．すなわち，地球温暖化とは，（たとえば百年に一度の）異常気象が当たり前になるというきわめて荒れた気候状態になるという言い方もできる．カ
トリーナ級のカテゴリー5 のハリケーンも頻発すると予想される（図 3-13，下図）．
．．
さらに，地球の気候システムにはさまざまなフィードバックプロセスがあり，影響を増幅するポジ
ティブ・フィードバックが影響の大きさを拡大する（例: 永久凍土の融解によるメタン放出）．またスタビライザーであるネガティブ・フィードバックが破壊されることもある（例: 北極海の氷がなくなることによる太陽光の反射率の減少）．一般に，気候システムはその内在的で自発的変動．．．．．．．．．．．．．
によって，原因より速く激しく変化するという特徴があることも知られている．
また，タイムスケールの視点も重要であろう．数十年から 100 年オーダーという時間でたとえば全球平均で 3℃変化するということは，地球システムにとっては「きわめて速い」変化である．たとえば，急激な気候の寒冷化には植生の分布の応答は想像以上に早いのに対して，急激な温暖化への植生分布の応答は 100〜1000 年オーダーで，かなりゆっくりと見られている．変化への追従ができないものが出てくると，相互依存関係ネットワークとして成り立っている生態系
は，大きな打撃を受けることとなるであろう．
一般には，とくに複雑なフィードバックを持ったもの（とくに生態系ネットワーク）に関しては，その影響を正確に予測することは難しい．珊瑚礁がほぼ壊滅した状況や，アマゾン川流域のジャングルがすべてサバンナ化した場合，そのグローバルな影響を正確に予測できる頃には，すでにそれが起きている時期となるであろう．歴史的にも，人為的な活動による生態系への影
響は，予測しえなかったことが起きてからはじめて認識され，後からなんとか説明できるようになった例が非常に多い．
加えて，システムにはそれに内在する「遅れ」が存在するため，たとえば効果的な対策をとったとしても，その影響が現れるのには十年オーダー（あるいはそれ以上）の時間差がある．これは地球システムそのものの特徴でもあり，また人類社会の意思決定や対策の実施という人間社
会システムにも存在するということを認識しておくべきであろう．
最後に，気候システムや生態系には，不可逆的な性質を持ったものも多く，ある閾値を超えた
場合，取り返しの付かない状態になる（後述）．

18□気候変動の影響評価の例
気候変動の影響は，今世紀前半にも，さまざまな分野で表面化してくると考えられる．IPCC
AR4 Working Group II においては，それをカテゴリー別（図 3-14），ならびに地域別に分析している．たとえば，珊瑚は近い将来，ほとんど壊滅的となることが示されている．
統合報告書

政策決定者向け要約

上記の気候モデルからのインプットなどをベースに，地域的により目的を特化したモデルが組まれることも多い．

世界平均気温の変化に伴う影響の事例（影響は、適応の程度、気温変化の速度、社会経済の経路によって異なる）

1980 〜 1999年に対する世界年平均気温の変化（℃）
0

1

2

3

4

5℃

湿潤熱帯地域と高緯度地域における水利用可能量の増加

水中緯度地域及び半乾燥低緯度地域における水利用可能量の減少と干ばつの増加
数億人の人々が水ストレスの増加に直面
最大30％の種の絶滅
地球規模での重大なリスクが増加絶滅
ほとんどのサンゴが広範囲にわたるサンゴの白化
死滅
陸域生物圏の正味の炭素放出源化が進行

サンゴの白化の増加

生態系~40％の生態系が影響を
受ける

~15%

種の分布範囲の移動及び森林火災のリスクの増加

海洋の深層循環が弱まることによる生態系の変化
小規模農家、自給農業者、漁業者への複合的で局所的な負の影響

食料

低緯度地域における穀物生産性の低下傾向

低緯度地域における全ての穀物の生産性低下

中高緯度地域におけるいくつかの穀物の生産性の増加傾向

いくつかの地域における穀物の生産性の低下

洪水及び暴風雨による被害の増加
世界の沿岸湿地の約30％の消失

沿岸域

毎年さらに数百万人が沿岸域の洪水に遭遇する可能性がある
栄養不良、下痢、心臓・呼吸器系疾患、感染症による負担の増加
熱波、洪水、干ばつによる罹病率及び死亡率の増加

健康

いくつかの感染症媒介動物の分布変化
保健サービスへの重大な負担0

12†「重大な」はここでは40％以上と定義する。

3

4

5℃

2000年から2080年までの海面水位平均上昇率4.2mm/年に基づく

図 3-14: 世界平均気温の変化に伴う影響の事例(IPCC,
AR4)
緩和策を考慮しないシナリオにおける1980〜 1999年に対する2090 〜 2099年の気温上昇予測
6.4℃
5.4℃

11

また，「現状できわめて脆弱な状況 」にある地域やシステムでは，わずかの異常気象でも大き

11

0

1

2

3

4

5℃

脆弱な地域は，発展途上国ばかりではない．たとえばニューヨークは，ハリケーンに対してかなり脆弱

図 SPM.7. 予測される世界平均地上気温の上昇に伴う影響の事例。上の図19 ：21世紀の世界平均地上気温の上昇量の違いに対応した気候変動（及び関連のある場合は海面水位、大気中の二酸化炭素）から予測される世界的な影響の例示。黒い線は影響間のつながりを表し、点線の矢印は気温上昇に伴い継続する影響を示す。文章の左端がその影響が出始めるおおよその気温上昇のレベルを示すように、事項の記述が配置されている。
水不足と洪水に関する定量的な事項は、SRESのシナリオA1FI、A2、B1及びB2の範囲で予測される条件に対応した気候変動の追加的な影響を表す。気候変動に対する適応は本推定には含まれていない。全ての記述において 確信度は高い。下の図：点及び帯は、6つのSRESシナリオ
における2090〜2099年についての最良の推定値及び 可能性が高い予測幅（1980〜1999年との比較）。｛図3.6｝

な打撃を受ける．このように，影響の大きさ並びに，影響に耐えうるかどうか？という点も，非常に重要な視点となる．

□適応措置
適応策(adaptation)とは，温暖化しつつある世界にどう適応していくか？という対処方法で，緩和策(mitigation)と車の両輪となっている．イメージ的には，（今後影響が大きくなるであろう）異常気象への対処方法12と考えられるであろう．
その考え方は，(a)

リスクを回避・可能性を低減する(b)

リスクを分散する(c)

生じてしまった影響の軽減（防護策＝防災等）などに分類される．もちろん，直接・間接に気候変動の影響を受けるすべてのセクターでの対応が対象となる．
緩和策と同様，とくに途上国には「いずれにせよ行った方がよい」ノーリグレット型の適応対策が多くみられ，それをいかに実現化していくか？が重要となる．そのためには，気候変動対策という視点より，たとえば農業・食糧政策，防災，水資源計画などの個々の基本となる政策の中に位置づけることが有効である．
途上国は脆弱性が一般に高い（適応能力が低い）ため，適応策の重要性が増し，現在，国際交渉においてもさまざまな資金やプログラムによるサポートが実施されてきている．

□影響のコスト
気候変動の影響のコスト評価は断片的には行われているものの，（いくつかのチャレンジ 13 はである．海面から熱エネルギーを得て発達するハリケーンや台風などは，その規模が大きくなる（図 3-13の下図）と同時に，そのスピードや進路，発生地域なども変化することが予想されている．
12

たとえば，日本で平均値としての海面上昇への対処はさほど難しくなかったとしても，それによって巨大化する暴風雨に伴う高波への対応はより難しくなる．もちろんインフラ系だけでなく，熱帯伝染病への対応や，干魃に強い穀物への品種改良なども適応策の一種と位置づけられる．
13

最近では，いわゆる Stern Review (http://www.hm-treasury.gov.uk/sternreview_index.htm)が，ダメー
20なされているが）全体を統一された方法で行われているわけではない（方法論が確立されていない）．言い換えると，気候変動の緩和（GHG 削減）対策コスト評価には，それによる便益は考えられていない例がほとんどである（すなわち便益側の評価がなく，削減する量が多いとコストが大きくなるという結論しか導かれない）．
コスト評価には難しい点が多々ある．たとえば，(a)

ダメージのコストなのか？適応措置を採るコストなのか？

(b)

ダメージはどのようなものが想定されるか？（とくに定量化）
一次影響，二次影響，三次影響など(c)

通常は人の命のコストが最大となるが，途上国の人の命をどう見積もる（先進国のそれと同じくする）べきか？

(d)

時間による割引率をどうするか？（割引くべきであるかどうか？）(e)

生態系の価値など評価の難しいものをどう考えるか？

(f)起きる確率と大きさをどう評価し，リスクをどう評価するか？
滅多に起きないが起きたら被害甚大な事象をどう考えるか？

などが挙げられる．すなわち，評価手法そのものが限定的かつ成熟度が低い．科学の範疇を超えた点を多く含むことによる難しさもある．
言い換えると，精緻で，かつ共有できるレベルの評価が近い将来に完成することは，むしろ「不可能」と想定した上で，『不十分で断片的な情報から，どのように意思決定を行っていくべ
きか？』という問題と認識すべきであろう．
一方で，対策が遅れれば遅れるほど，将来の対策が難しくなる… ということ自体には不確実性はない．地球温暖化が現在も加速してきていることも間違いはない．マイナスコストの対策も非常に多く残っている．このようなロバストな科学的事実を，意思決定に活かせるであろうか？

□急激な気候状態の転移
以上で議論してきた点は，通常は気候が「徐々に変化する」ことを想定した分析で（異常気象

ジの評価などを行っている．以前では，W. Cline が “The Economics of Global Warming” の中で問題をかなりきちんと整理している (http://bookstore.petersoninstitute.org/book-store/39.html)．

21

SAP 3.4: Abrupt Climate Change
はその一部），気候システム自体が「突然に」変化してしまう＝気候システムの秩序が崩壊してしまうような状況は通常は想定されていない．

!"#$%&'("'()$&$'*)+,-$&'./$*0'120'3$'+%&"')+4$'&(5",-'$46#$,*$'7"5'+859:('*)+,-$&'6,'()$'

このような「突然の気候のシステムの状態遷移」は，abrupt climate change と呼ばれる．気候系;<=>'#956,-'()$'%+&('#$-%+*6+(6",'+,#'#956,-'()$'?$6,56*)'$4$,(&@'+%()"9-)'()$'5$%+(6",'に温暖化という外力を加え続けることにより，どこかで閾値を超えてしまい，あるとき突然に不8$(A$$,'()$&$'*)+,-$&'+,#'B,"A,'75$&)A+($5'7"5*6,-&'6&',"('+%A+C&'*%$+5'.D"E'F0G20'

可逆で非線形な遷移が起きてしまうというイメージである（厳密な定義はない）．遷移のタイムス

D$(($5'*",&(5+6,6,-'8"()'()$'!+-,6(9#$'+,#'%"*+(6",'"7'()$'75$&)A+($5':$5(958+(6",&'()+('

ケールは数年から十年程度のイメージが多い．

!+C')+4$'*+9&$#'()$&$'*)+,-$&'6,'()$';<=>'A6%%')$%:'("'795()$5'5$76,$'()$'!"#$%&@'SAP 3.4: Abrupt Climate Change$,+8%6,-'8$(($5':5$#6*(6",&'"7'79(95$'+859:('*)+,-$&'6,'()$';<=>0'H)$'5$%+(64$%C'!"#$&('
現実には，古気候の研究の中で，過去10 万年程度のタイムスケールの中で，氷期において!"#$%&'("'()$&$'*)+,-$&'./$*0'120'3$'+%&"')+4$'&(5",-'$46#$,*$'7"5'+859:('*)+,-$&'6,'()$'
Dansgaard-Oeschgerと呼ばれる 1500 年程度の間隔で，数年間程度で 10℃程度のおそろしく;<=>'4+56+86%6(C'#956,-'()$'?"%"*$,$':5$&$,(&'+'*)+%%$,-$'7"5'()$':+%$"*%6!+($':5"E6$&'
急激な気温上昇が起きたことが知られている（グリーンランドの氷床記録）．さらにそれに輪を;<=>'#956,-'()$'%+&('#$-%+*6+(6",'+,#'#956,-'()$'?$6,56*)'$4$,(&@'+%()"9-)'()$'5$%+(6",'+,#'+5*)64$&@'89('795()$5':5"-5$&&'6,'()6&'+5$+'6&'6!:"5(+,(@'+&'6('A6%%')$%:'$&(+8%6&)'()$'
掛けたような
Younger Dryas，Heinlich-Bond と呼ばれるようなイベントも観測されてきた．
8$(A$$,'()$&$'*)+,-$&'+,#'B,"A,'75$&)A+($5'7"5*6,-&'6&',"('+%A+C&'*%$+5'.D"E'F0G20'
5+,-$'"7',+(95+%'4+56+86%6(C'75"!'A)6*)'("'*"!:+5$'+,C'",-"6,-'*)+,-$&'6,'()$';<=>0'

D$(($5'*",&(5+6,6,-'8"()'()$'!+-,6(9#$'+,#'%"*+(6",'"7'()$'75$&)A+($5':$5(958+(6",&'()+('

このような事象は，非常にドラスティックないわば壊滅的な気候システムの変化であったが，全!+C')+4$'*+9&$#'()$&$'*)+,-$&'6,'()$';<=>'A6%%')$%:'("'795()$5'5$76,$'()$'!"#$%&@'

球的な変化というわけではなかったことが知られている（地球気候の巨大なスタビライザーとも$,+8%6,-'8$(($5':5$#6*(6",&'"7'79(95$'+859:('*)+,-$&'6,'()$';<=>0'H)$'5$%+(64$%C'!"#$&('

言える表層と深層海流（塩分濃度の差でドライブされるため熱塩循環という）による熱エネルギ;<=>'4+56+86%6(C'#956,-'()$'?"%"*$,$':5$&$,(&'+'*)+%%$,-$'7"5'()$':+%$"*%6!+($':5"E6$&'

ーの「輸送＝移動」のバランスが破壊された結果である）．一方で，いまの気候変動は，全球+,#'+5*)64$&@'89('795()$5':5"-5$&&'6,'()6&'+5$+'6&'6!:"5(+,(@'+&'6('A6%%')$%:'$&(+8%6&)'()$'

的なエネルギーの蓄積が起きているわけで，これらの事象よりもさらに影響が大きくなっても不5+,-$'"7',+(95+%'4+56+86%6(C'75"!'A)6*)'("'*"!:+5$'+,C'",-"6,-'*)+,-$&'6,'()$';<=>0'

思議ではないと考えることもできる．

YD'
図 3-15: グリーンランドの氷床コアデータ GISP2 による気温変化 (65,000 年前~現在(右))Figure 4.7. I$*"5#&'&)"A6,-'*)+5+*($56&(6*'*%6!+($'*)+,-$&'7"5'()$'6,($54+%'75"!'J1@KKK'

QR 事象
数字: Dansgaard-Oeschger
振動．グレー: Heinlich-Bond 事象．YD: Younger Dryas
C$+5&'+-"'("'()$':5$&$,(0'.H":2'H)$'L5$$,%+,#'M*$'/)$$('N5"O$*('.LM/NP2'G='5$*"5#'.Grootes et al., 1993; Stuiver and Grootes, 20002@'A)6*)'6&'+':5"EC'7"5'+65'($!:$5+(95$@'
A6()'!"5$':"&6(64$'4+%9$&'*"55$&:",#6,-'("'A+5!$5'($!:$5+(95$&'.Cuffey and Clow,
199720'S9!8$5&'QTQR'*"55$&:",#'("'*",4$,(6",+%',9!8$56,-'"7'A+5!':$+B&'"7'
U+,&-++5#T=$&*)-$5'"&*6%%+(6",&0'.D"(("!2'H)$'DC5#'G'QR='5$*"5#'.Johnsen et al., 1972;
22

'
297

Figure 4.7. I$*"5#&'&)"A6,-'*)+5+*($56&(6*'*%6!+($'*)+,-$&'7"5'()$'6,($54+%'75"!'J1@KKK'
C$+5&'+-"'("'()$':5$&$,(0'.H":2'H)$'L5$$,%+,#'M*$'/)$$('N5"O$*('.LM/NP2'GQR='5$*"5#'

また，海底のメタン・クラスレート 14の大量融解が，6 億年前の全球スノーボール状態からの回復時や，2 億 5 千年前の古生代・中生代の境目である P-T 境界の酸素欠乏による大量絶滅時，5500 万年前の新生代古第三紀の暁新世/始新世境界温暖化極大イベント(PETM)等の急激な全球的温暖化イベント時に起きたとするという仮説もある．

図 3-16: 北極の夏季の氷の減少観測結果と IPCC AR4 予想の幅1514

強力な GHG であるメタンは，低温または高圧下で，クラスレートもしくはハイドレートと呼ばれる固体の水和物状態となる．永久凍土や海底に大量のメタンクラスレートが存在することが知られている．
15

The Copenhagen Diagnosis, 2009: Updating the World on the Latest Climate Science.

23これらの事象そのものは，現存しない北アメリカの氷床の存在や海域温度の上昇がキーであり，いまの地球の状態ですぐに起きる可能性は低そうである．一方で，グリーンランド氷床，南極の氷床16，北極の氷の IPCC AR4 の予想を上回る減少や崩壊（図 3-16），アラスカやシベリアの地上部のメタン・クラスレートを含む永久凍土の崩壊など，不気味なシグナルは散見される．

図 3-17: 南極 Pine Island 湾の氷床(42km

17km)の崩壊(JPL)

重要なことは，気候システムは，「徐々に変化する」ものではなく，きっかけさえあれば，「突然変わる」という性質を持っている．実際，生態系などでは，そのような非線形で不可逆なヒステリ
シスをもったシステムはよくみられる（図 3-18 は気候に関する海洋の熱塩循環に関するヒステリ
シスを表したもの）．
ただ，システムに内在する「ポジティブ・フィードバック」や，きっかけとなりうる各種の振動モードの共鳴現象，「臨界点17 」に関する研究は，まだかなり未熟な段階に過ぎず，メカニズムの解明とともに，リスクの問題としてどう扱うか？という認識や意思決定（少なくとも研究）が，必要と16

グリーンランドでは，氷の融解による水が大地と氷床の間の潤滑油の役割を果たしている．南極では融解した水が再度凍ることによって一万年以上安定であった氷棚を割ってきている（図 3-17）．また，南極の数千メートルの氷床の下には，140 以上の巨大な（連結した）淡水湖（塩水湖も）が存在することが知られている（潮汐現象もある）．これらに関する科学的知見はまだかなり限定的なものである．
17

Tipping point, critical point などと呼ばれる．

24

Downloaded from www.sciencemag.org on October 1, 2008

records ( pollen, macrofossils) in sedimentshifts in recent cliare useful in reconstructing abrupt climate
mate changes sugchanges because their effects often were sogests an importantlarge [e.g. (43)]. Local extinctions and extenrole further in thesive ecosystem disruptions occurred in repast, and in the fugions including the northeastern and centralture. Better represen18
Appalachian United States in fewer than 50
tation of なる．
modesin
nd climate models thus
ral may improve simulaor
ars tions of abrupt clier mate changes.
Other model imneng provements also may
he help in simulatingn- abrupt climate change.
orhe Using a simple Stomut mel (26)–type box
model of the ocean
circulation, Marotzke
shifts between qualitativelyt states akin to those implioscillation; however, prong the strength of mixing
Fig. 4. Results from a very simple, conceptual19
図 3-18: 大西洋熱塩循環(THC)への真水の影響に関する不可逆で非線形な遷移モデル
model of the Atlantic thermohaline circulationd and then removed this be(THC), building on Stommel (2, 26). The blue
servations have recently inand red curves show steady-state THC strength
spatial structure of mixing in
as a function of the freshwater loss to theowever, GCMs often haveatmosphere in the subtropics (equal to freshomplex processes
simplyaswater gain at high latitudes). The red (blue)
6.	
   社会の他の問題との相互作⽤用	
  xing, which may have concurve shows the case for weak (strong) mixing,
which here represents either true oceanic mixmodel sensitivity
tothresh気候変動の影響は，直接，間接的に人間社会に影響を与えうる．そして，それはとくに現代社
ing or processes such as the wind-driven circupared to observed responses.

会の脆弱な部分をヒットするであろう．また，貧困や食糧の問題，エネルギー資源の問題などと
lation that are not modeled explicitly. Orange(green) curves and arrows show the responses
upt Climate Changeonの相互作用が考えられる．
of the models with weak (strong) mixing to aconomic Systems
slow increase and subsequent decrease in

たとえば，現在の穀倉値雨域の降雨パターンが変わって穀物がとれなくなり，ただでさえ増え
a substantial bodyof refreshwater forcing, starting from 0.2 in arbiてきている途上国の人口の問題に拍車を掛ける．その結果，難民が大量に発生し，国際社会
ogical and societal impacts
trary units. Only in the case of weak diffusion(orange) does the model respond with an, virtually all research
has
不安，ひいては紛争や戦争に発展する．このようなシナリオも，あながち空想とは言えないかも
abrupt change, once a threshold in freshwateros with slow andgradualしれない（少なくともそのリスクはある）．影響は，社会の弱者に大きな影響を与える．
forcing is crossed. This model does not return]. In part, this focus reflects
to its original state after the anomalous forcing
existence of abrupt
climate
これらが確実なものとして（規模や時期などが）予見されるなら，さすがに社会は対応をとろうと
has gone back to zero (hysteresis behavior). In
idespread recognition, andthe case of strong diffusion (green), at any
as been to generate approtime, there is a unique equilibrium. It is not
18
currently possible to establish
whether the real
ただこれらの臨界現象としての特徴から，early
warning を出せるのではないか？というような研究もな
abrupt climate change
forAtlantic
THC
isbetterrepresented
transitions”, Vol. 461 3, September
nts. In addition,されてきている(M.
the FCCC Shaffer, et al., “Early-warning signals for criticalqualitativelybythe
red/orange
or
by
the
blue/green
curves.
2009, NATURE)．
ttention on anthropogenic
This analysis also suggests that during the early
19
abrupt climate change
is aet al., stages
R. B. Alley,“Abrupt Climate
Change”, Science 299,increase,p.2005 (2003).
of freshwater-forcing
THC obovering natural as well as
servations cannot distinguish between the two

possible cases.

ENCE VOL 299 28 MARCH 2003

25

2007

するだろうが，残念ながら，現在では（そして将来においても）因果関係の特定や予測には，さまざまな不確実性を伴う．このような不確実性の下でも，それなりの得られた知見をベースに，「人間社会の安全保障の問題」として，できるだけ危険回避・緩和行動をとることができるかどうか？それは，われわれ人類の大いなるチャレンジと言えるであろう．

26

地球大気はこのようにきわめて薄いものでしかない (NASA)27