国立環境研究所 地球環境研究センター「創エネ・あかりパーク2018」で自転車発電を行いました

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号
計算で挑む環境研究—シミュレーションが広げる可能性 [3] 気候予測シミュレーションにおけるモデル間相互比較の役割
地球環境研究センター 気候モデリング・解析研究室 主任研究員 小倉知夫

1.5°C特別報告書のポイントと報告内容が示唆するもの 気候変動の猛威に対し、国・自治体の“適応能力”強化を
社会環境システム研究センター 地域環境影響評価研究室長 肱岡靖明

IPCC特別報告書「1.5°Cの地球温暖化」の図を読み解く (1)地球環境研究センターニュース編集局

環境研究総合推進費の研究紹介 [23] 低炭素・脱炭素社会の構築を、飢餓撲滅・生態系保全・大気汚染解決などの環境・社会問題解決と同時に達成する—環境研究総合推進費課題2-1702「パリ協定気候目標と持続可能開発目標の同時実現に向けた気候政策の統合分析」での取り組み—
社会環境システム研究センター 広域影響･対策モデル研究室長 高橋潔

創エネ・あかりパーク2018、国立環境研究所出展報告
地球環境研究センター 交流推進係

吉田崇紘特別研究員・山形与志樹主席研究員らがCSIS DAYS 2018優秀研究発表賞を受賞しました
地球環境研究センターニュース編集局

吉田崇紘特別研究員がGIS学会賞（研究奨励部門）を受賞しました
地球環境研究センターニュース編集局【新刊図書・雑誌】 IntechOpen「Fusion Study of Geography and Environmental
Engineering」
社会環境システム研究センター 地域環境影響評価研究室 主任研究員 一ノ瀬俊明【最近の研究成果】 新たな統合型水文生態系−生物地球化学結合モデルの開発：その3〜ダムが陸水を通した全球炭素循環の変化に及ぼす影響の評価〜
地球環境研究センター 物質循環モデリング・解析研究室 主任研究員 中山忠暢

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337001

計算で挑む環境研究—シミュレーションが広げる可能性
3

気候予測シミュレーションにおけるモデル間相互比較の役割
地球環境研究センター 気候モデリング・解析研究室 主任研究員 小倉知夫

現在、コンピュータシミュレーションは環境研究を支える重要な研究方法となっています。天気予報や災害の予測など、私たちの日常生活と深く関係していることもあります。
シミュレーション研究の内容は多岐にわたり、日々進歩しています。このシリーズでは、環境研究におけるシミュレーション研究の多様性や重要性を紹介いたします。

1. 気候予測シミュレーションにおける不確実性
地球温暖化の研究の中でシミュレーションが果たす役割の一つに予測があります。例えば、人間活動による温室効果ガスの排出が増えたら気候はどう変わるか、あるいは、気候変化が自然環境や人間社会にどのような影響を及ぼすか。こうした問いに答えることはいずれも予測であり、シミュレーションが重要な役割を果たします。では、どのよ
うにして答えるのでしょうか。
気候予測の場合、予測の対象となる大気や海洋、陸面の状態を温度、風速（水平方向、鉛直方向）、水蒸気量等の変数で表します。そして、これらの変数の値が温室効果ガスの排出量によってどのように変わるか、物理法則の方程式に基づいて近似的に計算します。計算が膨大な量になるため、スーパーコンピュータの力を借ります。具体的には、計算の手続きを記したコンピュータプログラムを作成し、そのプログラムに書かれた指示通りにスーパーコンピュー
タを動作させて計算を行います。ここで使用されるプログラムは気候モデルと呼ばれます。
このような方法で将来予測を行う際に避けられないのが不確実性の問題です。気候モデルの作り方にはある程度の任意性があります（どのような理由で任意性が生じるかについては小倉（2010）を参照下さい）。このため、作り方
によってモデルA、モデルB、モデルCという具合に複数の異なるモデルが存在し得ます。複数の異なるモデルを用いて同じ条件の計算を行った場合、結果はモデル間で一致せず、ある程度のばらつき（不確実性）が生じてしまいます。従って、モデル間で計算結果を比較することが重要となります。その役割を担うのがモデル間相互比較プロジェ
クト（Model Intercomparison Project）です。英語の名称を略してMIP（ミップ）とも呼ばれます。

2. モデル間相互比較プロジェクト（MIP）は何を目指すか

MIPとは具体的に何をするものか、筆者が参加しているCFMIP（Cloud Feedback MIP）を例にとってご紹介します。CFMIPとは雲フィードバックモデル相互比較プロジェクトの略称で、その名の通り、雲フィードバックという量を気候モデル間で相互比較することを主な目的としています。雲フィードバックとは、地表気温の変化が雲の変化を引き起こし、それがまた地表気温の変化を促進または抑制する働きを指します。
なぜ、雲フィードバックをモデル間で相互比較することになったか、背景を説明します。複数の気候モデルを用いて将来予測シミュレーションを行うと、気温上昇が大きいモデルと小さいモデルに分かれます。モデル間の違いがどのようにして生じるのか調べたところ、各モデルのシミュレーションの中で雲フィードバックが生じており、その強さ
が気温上昇の大小に影響していることが分かってきました。つまり、雲フィードバックが正（負）に大きいモデルほど気温上昇が大きい（小さい）傾向が見られました。従って、将来予測の気温上昇の大きさがモデル間でばらつく原因を理解するには、雲フィードバックのモデル間のばらつきを把握することが鍵となります。
なお、将来予測シミュレーションにおいては現実をできるだけ忠実に模倣する必要があるため、シミュレーションの設定はかなり複雑になります。一方、雲フィードバックについて理解を深めたい場合は、より簡便な設定のシミュレーションが適しています。例えば、大気中のCO 2濃度を瞬間的に4倍に増加させた後、濃度を一定のまま150年のあいだ維持する設定でシミュレーションを実施します。すると、CO2濃度の増加により温室効果が強まり、気候が温暖化する様子がシミュレートされます。温暖化は雲の変化を引き起こし、雲フィードバックを発生させます。具体的には、雲の変化により地球から宇宙へ正味で出て行くエネルギー量が変化します。雲は、太陽から地球へ入射する短波
放射を反射したり、地表からの上向き長波放射を吸収して雲の温度に応じた長波放射を射出したりする働きがあります。このため、雲が変化すれば宇宙へ出て行くエネルギー量（放射量）が影響を受ける訳です。出て行くエネルギー量が仮に多くなれば、地球を冷やす効果が強まるため気温上昇は抑制されますし、逆に少なくなれば気温上昇は促進されます。このようなエネルギー量の変化がどれほどの大きさかを算出し、雲フィードバックの値とします。雲フィードバックの算出を複数のモデルについて行い、その結果がモデル間でばらつく幅を測れば、雲フィードバックの不確実性を定量化したことになります。これが、CFMIPの目指す目標の第1段階と言えます。
雲フィードバックの不確実性を定量化した後、次に課題となるのは、その不確実性がどのような仕組みで生じているのか理解することです。そのために必要な情報も、MIPから得ることができます。まず、CO2濃度を4倍に増加させる
シミュレーションの結果からは雲フィードバックの値だけでなく、それを生じさせる雲の分布や性質についても情報が得られます。雲には様々な種類があり、分布する高さや雲を構成する水/氷の質量、粒子の大きさなどにより性質が異なります。そして、どの種類の雲がどのように変化するかによって雲フィードバックは大きく変わるのです。例
えば、下層雲の面積が変化しているのであれば、雲が短波放射の反射を通して地表を冷やす効果が大きく変わり、上層雲の高さが変化しているのであれば、雲が長波放射の吸収・射出を通して地表を暖める効果が大きく変わります。
さらに、シミュレーションの結果からは、雲の分布や性質に影響を及ぼすような大気中の環境（湿度や循環、成層の強さ）にまで視野を広げることもできます。そうすれば、雲フィードバックがどのような原因から生じているのか、見当を付けることができます。例えば、温暖化に伴い大気下層で成層が弱まっていれば、大気上層の乾いた空気と大気下層の湿った空気との混合が起こりやすくなるため、大気下層が乾燥化し、下層雲が生成・維持されにくい環境になっていると分かります。このように、雲フィードバックを制御する要因を複数のモデルで調査し、相互比較することにより、モデル間に雲フィードバックの違いが生じている仕組みを明らかにできます。つまり、雲フィードバックの不確実性について理解が深まります。これが、CFMIPの目指す目標の第2段階です。
雲フィードバックの不確実性を理解できた場合、最後に問題となるのは、予測結果の信頼性が高いのはどのモデル
か、ということです。通常であれば、モデルによるシミュレーション結果を観測と比較し、観測と良く一致するモデ
ルほど信頼性が高い、と考えるところです。しかし、いま問題となっているのはCO 2濃度を4倍に増加させた場合の雲フィードバックですので、シミュレーション結果と比較するべき観測データがありません。このような場合は、雲フィードバックを制御する様々な要因の中から現在気候の観測可能な変数を探し出し、その変数に注目してシミュレーション結果と観測データを比較します。そして、観測データとの一致の良さを様々なモデルについて検討すれば、あまり一致しないモデルは良く一致するモデルと比べて信頼性が低いと考えることができます。信頼性の低いモデルを棄却すれば、モデル間のばらつきは狭まりますので、雲フィードバックの不確実性の低減につながります。これが、CFMIPの目指す目標の第3段階です。このように、MIPはシミュレーションによる将来予測で避けることのできない不確実性について、定量化・理解することに役立ちます。さらに、上手くいけば不確実性を低減できる可能性もあります。

3. 不確実性の定量化・理解・低減へ向けた取り組み
以上で述べたような不確実性の定量化・理解・低減は、実際の研究ではどのように進められているのでしょうか。こ
こからは、具体例をご紹介します。大気中のCO2濃度を瞬間的に4倍に増加させるシミュレーションにおいて、大気に生じる変化は、発生するタイミングにより2種類に大別できます。第一に、CO2濃度が増加したのち数ヶ月以内に発生する、対流圏調節と呼ばれるもの。第二に、数年〜数十年以上かけて発生するものです。CFMIPに参加したモデルで雲の対流圏調節を相互に比較したところ、モデル間で大きなばらつきが見られました（Kamae ほか（2012））。とりわけ、低緯度の海洋上で大気下層の成層が強い領域に注目すると、対流圏調節により成層が変化しており、成層の弱まりが顕著なモデルほど雲が減少する傾向にありました（Webb ほか（2012））。先ほど述べたように、大気下層で成層が弱まると下層雲を生成・維持しにくい環境となります。このことから、雲の対流圏調節がモデル間でばらつく要因として、成層の変化（弱まり具合）が関係していると推察できます。
さらに、成層の変化がモデル間でばらつく仕組みを調査したところ、CO 2濃度増加によって大気中に生じる放射加熱が関係していることが分かりました。詳しく述べると、CO 2濃度の増加量として共通の値を各モデルで設定したにも関わらず、大気中に生じる放射加熱の計算結果は、各モデルで一致しませんでした（図1、Oguraほか（2013））。
放射加熱は大気中の温度、とりわけその鉛直分布を変えることで成層の強さに影響します。従って、CO 2濃度の増加
による成層の変化がモデル間でばらつくのは、放射加熱の不一致が要因の一つだと考えることができます。

図1 CO2濃度2倍増による放射加熱の鉛直分布。3つの気候モデル（MIROC3、
MIROC5、HadGEM2-A）における放射計算の結果を黒、青、赤で示し、LBL法の結果を緑で示す。大気の状態として中緯度夏季の晴天を仮定する

モデル間のばらつきをこのように理解できた場合、次に問題となるのは、予測結果の信頼性が高いのはどのモデルかということです。ここで検討の対象となる放射加熱の計算方法においては、ライン−バイ−ライン法（以下LBL法と略記）と呼ばれる最も精密で信頼性の高い計算方法が存在します。一方、気候モデルにおいては計算コストを抑えるために、より簡略化した計算方法が採用されています。そこで、気候モデルで計算された放射加熱がLBL法とどれほ
ど良く一致するかを確かめました（図1）。その結果、一部の気候モデルでは大気の中層〜下層に大きな不一致が見られ、他の気候モデルと比べて信頼性が低いことが分かりました。このような知見は、雲の対流圏調節の不確実性低減や、ひいてはモデルの信頼性を高めることに寄与するものと期待されます。

4. まとめ地球環境のシミュレーション研究において、モデル間相互比較プロジェクト(MIP)は広く行われています。本記事では、MIPの目指す目標として不確実性の定量化・理解・低減について解説しましたが、このほかにも様々な役割があります。例えば、全てのモデルに共通して見られるような信頼性の高い特徴を特定することも、重要な役割です。また、本記事ではCFMIPについて紹介しましたが、他にも、土地利用・土地被覆変化に注目したLUMIPや温暖化の影
響評価に注目したISIMIPなど、研究テーマに応じて様々なMIPが実施されています。地球環境研究センターニュース
ではシミュレーション研究の紹介記事が多く掲載されており、その中で “xxx MIP” という用語を目にすることがあろうかと思います。その時は、それぞれの分野で研究者がどのように不確実性の問題に取り組んでいるか、ぜひ注目していただければと思います。

参考文献
小倉 (2010):気候のシミュレーションはどんな結果でも出せる？ ココが知りたい地球温暖化, http://www.cger.nies.go.jp/ja/library/qa/25/25-1/qa_25-1-j.html.
Kamae, Y., and M. Watanabe (2012): On the robustness of tropospheric adjustment in CMIP5 models. Geophys. Res.
Lett., 39, L23808, doi:10.1029/2012GL054275.
Webb, M. J., F. Hugo Lambert, and J. M. Gregory (2012): Origins of diﬀerences in climate sensitivity, forcing andfeedback in climate models, Climate Dynamics, doi:10.1007/s00382-012-1336-x.
Ogura, T., M. J. Webb, M. Watanabe, F. H. Lambert, Y. Tsushima, and M. Sekiguchi (2013): Importance of instantaneousradiative forcing for rapid tropospheric adjustment, Climate Dynamics, doi:10.1007/s00382-013-1955-x.

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337002

1.5°C特別報告書のポイントと報告内容が示唆するもの
気候変動の猛威に対し、国・自治体の“適応能力”強化を
社会環境システム研究センター 地域環境影響評価研究室長 肱岡靖明

パリ協定は、世界全体の平均気温の上昇を産業革命以前に比べて2°Cより十分低く保つとともに、1.5°Cに抑える努力を追求することを示した [1] 。同条約（UNFCCC）は、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）に対し、1.5°Cの地球温暖化による影響と、そこに至る温室効果ガスの排出経路について特別報告書の作成を要請し、IPCCは2018年
10月に取りまとめた。本稿では、特別報告書の政策決定者向け要約に基づき、本報告書の示唆するところを考察する。
特別報告書には詳細な正式名称が付けられているが、本稿では「1.5°C特別報告書」（以下、特別報告書、写真1）として記述する。その特別報告書は、6000点を超える科学的な文献を参考に作られており、全5章で構成されている。そのうち第1〜4章にそれぞれ日本人が参画し、筆者は第3章の一部を担当した。各章のタイトルは以下の通り。
第1章：枠組みと文脈
第2章：持続可能な開発の文脈において1.5°Cと整合する緩和経路
第3章：自然及び人間システムにおける1.5°C地球温暖化の影響
第4章：気候変動の脅威に対する世界的な対応の強化と実施
第5章：持続可能な開発、貧困の撲滅及び不平等の削減

写真 「1.5°C特別報告書」の表紙

特別報告書は2018年12月にポーランド・カトヴィツェで開催されたCOP24 で、各国政府がパリ協定をめぐる交渉をする際の重要な科学的資料になる [2] 。

1. 1.5°Cの地球温暖化の理解 [3]特別報告書では、産業革命以前の世界の平均気温から1.5°C上昇した場合の影響と、そこに至る温室効果ガスの排出経路を把握し、その評価を行っている [4] 。それによると、人為的な活動による世界全体の平均気温の上昇は2017年時点で約1.0°Cとなっており、現在の度合いで温暖化が進行すれば、2030〜52年の間に1.5°Cに達する可能性が高いとしている。
また、産業革命以前から現在までに人為的に排出された温室効果ガスによる温暖化は、数百年から数千年にわたって持続するとし、これに起因する長期的変化（海面上昇など）が長期的に続くことを、高い確信度で示唆している。
特別報告書の第1章では、適応策（気候変動の影響への対策）について、国際的にも国・地域レベルでも取り組まれているとし、水や気候に起因するリスク低減のための開発は、地域での取り組みが鍵になると述べている [4] 。一方
で、適応策の実装には、地域レベルでの最新情報の不足、技術や資金の不足、地域での認識不足や制度上の制約があるとも示唆している [4] 。
気温上昇を1.5°Cにとどめることが現実的に可能かどうか、気候変動の影響に適応できるか否かといった問いへの回答は1つではないとし [4] 、われわれの今後の取り組みの重要性を示唆している。

2. 予測される気候変動、潜在的な影響及び関連するリスク [3]
特別報告書は、世界の平均気温が1.5°C上昇した場合の気候システムの変化と、それに関連する生態系や人間システ
ムへの影響について、リスクの大きさとパターンに着目した科学的根拠を新たに評価している [5] 。
さらに、1.5°C上昇の場合と2°C上昇の場合では、生態系や人間システムへのリスクがどの程度異なるかにも着目して予測している（図1）。例えば、ほとんどの陸域と海域での平均気温上昇や、人間が居住するほとんどの地域での極端な高温の発生頻度が、気温上昇の程度によって異なることが、高い確信度で予測されている。

図1 1.5°C上昇の場合と2°C上昇の場合での生態系や人間システムへの影響／リ
スクの比較

出所：IPCC「1.5°C特別報告書」

また、確信度が中程度の予測としては、1.5°C上昇の場合と2°C上昇の場合では、いくつかの地域で強い降水現象

（豪雨）の発生確率に違いがみられ、また、いくつかの地域では干ばつと降水不足の発生確率の増加が異なると予測している。
影響の予測が異なる具体的な例としては、次のようなものがある。
2100年までの海面水位の上昇は1.5°C上昇の場合は、2°C上昇の場合よりも約0.1m低くなると予測されている。水位上昇の大きさと速さは、将来の排出経路に依存すると示唆。海面水位の上昇が緩やかであれば、それだけ小島嶼や沿岸低平地、デルタ地帯の人間や生態系システムが適応する機会が増加すると述べている。
種の喪失と絶滅を含めた陸域の生物多様性と生態系への影響は、1.5°C上昇のほうが2.0°C上昇より小さいと予測している。同様に1.5°C上昇では、淡水、沿岸域の生態系が受ける影響は低減され、それらの生態系が人間に提供するサービスもより多く保持されると予測する。
海域では、1.5°C上昇に抑えた場合、海水温の上昇とそれに関連する海洋酸性度の上昇、海洋酸素濃度水準の低下を低減することができると予測している。こうした影響の低減により、海洋の生物多様性、漁業資源、これらがもたらす人間への機能とサービスに対するリスクが小さくなると予測。こうした予測は、近年の北海の海氷や暖水性サンゴの生態系の変化などによっても明らかであると述べている。
人間社会に関しては、1.5°C上昇であっても、健康、生計、食糧安全保障、水供給、経済成長などに対する気候関連
リスクが増加し、2°C上昇ではさらにリスクが増加するとしている。一方で、こうした気候関連リスクを低減する適応のオプションが幅広く存在すること、気温上昇を2.0°Cではなく1.5°Cに抑えることでほとんどの適応ニーズが少なくなることを高い確信度で示唆している。
しかし、人間と自然システムは、たとえ1.5°C上昇に抑えたとしても適応と適応能力に限界があり、これには損失が伴うとも述べている。また、適応オプションの数や実施可能な適応オプションについては、セクターによって違いがあるとしている。

3. 1.5°C上昇と整合する排出経路とシステムの移行 [3]

特別報告書では、産業革命以前からの気温上昇を1.5°Cに抑えるための緩和（温室効果ガス削減）経路について、経済成長や技術の進歩、生活様式などを幅広く想定して導き出している [6] 。この中で、1.5°C上昇に抑えるモデル排出経路によっては、二酸化炭素（CO2）排出量を2030年までに2010年比約45%削減、2050年前後には正味ゼロに達する必要があると示唆している（図2、詳細は「IPCC特別報告書『1.5°Cの地球温暖化』の図を読み解く (1)」を参照）。

図2 気温上昇を1.5°Cに抑える確率
出所：IPCC「1.5°C特別報告書」

2°C上昇のケースでも、2030年までに約20%削減、2075年前後に正味ゼロにする必要があると予測されている。
世界の平均気温上昇が1.5°Cを大きく超えないモデル排出経路では、エネルギー、土地、都市、交通と建物を含むイ
ンフラや産業システムでの急速かつ広範囲に及ぶ低炭素化・脱炭素化への移行が必要になるとしている。これだけの規模での移行は前例がないものの、速度の面では前例がないわけではないとしている。
ただし、移行にあたっては、すべてのセクターでの大幅な温室効果ガス排出削減と広範な緩和オプションのポートフ
ォリオ、さらにこれらのオプションに対する投資を大幅にスケールアップする必要があることを示唆している。

4. 世界全体での対応強化 [3]パリ協定のもと、加盟各国はそれぞれ国別目標（温室効果ガス排出削減目標など）を提出している。特別報告書は、
すべて国の国別目標を足し合わせた場合の “成果” を見積もっており、現状の国別目標では、たとえ2030年以降の排出削減の規模と目標をさらに引き上げたとしても、1.5°Cに抑えることはできないだろう、と述べている。
一方、世界の平均気温の上昇を1.5°Cに抑え、さらに緩和と適応の相乗作用（シナジー）が最大化されつつ負の影響（トレードオフ）が最小化されれば、持続可能な開発、貧困撲滅、不公平の低減に対する気候変動の影響は、2°C上昇の場合と比べて大きく回避されることを示唆している。
また、各国の状況に特化した適応のオプションは、それを可能とする条件とともに慎重に選択される場合、1.5°Cに抑えることとトレードオフになる可能性はあるものの、持続可能な開発と貧困の低減にとっては便益になることが、高い確信度で述べられている。
排出削減策は、持続可能な開発目標（SDGs）の目標全般にわたり、複数のシナジーとトレードオフを伴うと示唆している。起こり得るシナジーの総数は、トレードオフの数を超えるものの、その実質的な影響は変化の速度と規模、緩和策のポートフォリオやそれらの移行をどうマネジメントするかにかかっていると述べている。
さらに、持続可能な開発と貧困撲滅に対する1.5°C上昇のリスクを低減することは、適応と緩和への投資の増加、政策手段の導入、技術革新や行動変容の加速によって可能となるシステムへの移行であることを示唆している。また、

持続可能な開発は、1.5°Cに抑えることに寄与する社会とシステムへの根源的な移行と変革をサポートすると述べている。
こうした変化は、気候変動に対して強じん（レジリエント）な開発経路を進む推進力となり、これによって緩和と適応で掲げた高い目標の実現、貧困撲滅や不公平の低減の実現に結び付くことを示唆している。
また、国や地方自治体、市民社会、民間部門、先住民族、地域コミュニティの気候行動の能力を強化することが、温暖化を1.5°Cに抑えるという高い目標の達成を支援することになると指摘している。そして国際協力は、すべての国、すべての人に対し、気候行動の能力を強化する環境を提供することができるとし、開発途上国と脆弱な地域にとって、非常に重要な成功要因であると強調している。

5. まとめ
特別報告書は、人為起源による世界の気温上昇は2017年時点ですでに約1.0°Cに達し、現在の度合いで温暖化が進行すれば、それによってもたらされるリスクは大きくなると述べている。
日本では2018年7月、埼玉県熊谷市で国内観測史上最高の気温41.1°Cを観測したほか、西日本から東海地方を中心とした記録的な大雨「平成30年7月豪雨」があった。気象庁は、
この豪雨は地球温暖化に伴う水蒸気量の増加の寄与もあったと考えられる [7] 、と報告している。
気候変動の影響が顕在化する中、その影響に適応する取り組みが国内で加速している。国会では2018年6月6日、「気候変動適応法」が全会一致で可決され、12月1日に施行された。
この法律では、地方公共団体の適応施策の推進がうたわれるとともに、民間事業者や国民の施策への協力が求められている。
1.5°C特別報告書が示唆する通り、国や地方自治体、地域の適応能力を強化し、気候変動の脅威に対する対応を強化
する取り組みがより一層求められている。
参考文献
1. 環境省（2015）「パリ協定の概要（仮訳）」
2. 国際連合（2018）プレスリリース「IPCC特別報告書『1.5°Cの地球温暖化』の政策決定者向け要約を 締約国が承認」
3. 環境省（2018）1.5°Cの地球温暖化：気候変動の脅威への世界的な対応の強化、持続可能な開発及び貧困撲滅への努力の文脈における、工業化以前の水準から1.5°Cの地球温暖化による影響及び関連する地球全体での温室効果ガス（GHG）排出経路に関するIPCC特別報告書政策決定者向け要約（SPM）の概要（2018年10月6日承認済みSPM IPCCXLVIII/Doc. 5に基づく仮訳）

4. IPCC（2018）“Global Warming of 1.5°C :an IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5°C above
preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global
response to the threat of climate change, sustainable development, and eﬀ orts to eradicate poverty”, Chapter 1
5. IPCC（2018）“Global Warming of 1.5°C :an IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5°C above
preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global
response to the threat of climate change, sustainable development, and eﬀ orts to eradicate poverty”, Chapter 3
6. IPCC（2018）“Global Warming of 1.5°C :an IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5°C above
preindustrial levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global
response to the threat of climate change, sustainable development, and eﬀ orts to eradicate poverty”, Chapter 2
7. 気象庁（2018）「平成30年7月豪雨」及び7月中旬以降の記録的な高温の特徴と要因について＊月刊ビジネスアイ エネコ12月号「特集COP24特集 パリ協定と脱炭素」より許可を得て転載

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IPCC特別報告書「1.5°Cの地球温暖化」の図を読み解く (1)地球環境研究センターニュース編集局

気候変動に関する政府間パネル（Intergovernmental Panel on Climate Change: IPCC）は、地球温暖化が現在の度合
いで続けば、2030年から2052年の間に1.5°Cに達する可能性が高いとする1.5°C特別報告書を2018年10月8日に公表しました。
このシリーズでは、1.5°C特別報告書に掲載されている「図の内容」を専門家のさらなる解説を加えて読み解いていきます。なお、特別報告書の政策決定者向け要約（SPM）の概要（環境省による仮訳）はhttps://www.env.go.jp/pre
ss/files/jp/110087.pdfを参照してください。
＊1.5°C特別報告書の正式名称は以下のとおり。
Global Warming of 1.5°C an IPCC special report on the impacts of global warming of 1.5°C above pre-industrial
levels and related global greenhouse gas emission pathways, in the context of strengthening the global response to
the threat of climate change, sustainable development, and eﬀorts to eradicate poverty（1.5°C地球温暖化：気候変動の脅威への世界的な対応の強化、持続可能な開発及び貧困撲滅への努力の文脈における、工業化以前の水準から1.5°Cの地球温暖化による影響及び関連する地球全体での温室効果ガス（GHG）排出経路に関するIPCC特別報告書（環境省仮訳より））

最初の図は我々の今後とる対策の内容によって将来の気温上昇がどう変わりそうかを示したものです。やや複雑なので、グラフを分解しながら、解説します。

上の図のグレーの折れ線（2017年より左側）は、1850〜1900年の世界平均気温に対する2017年までの観測された月ごとの全球の表面平均温度の変化を、オレンジ色の実線と色づけされた部分は、それぞれ1850〜1900年の世界平均
気温に対する2017年までの人為起源による温度上昇の推定値の範囲を表しています。2017年から右上に伸びている
オレンジ色の破線矢印とその到達地点付近にある水平の実線は、地球温暖化が現在の度合いで続いた場合の、工業化以前と比較した推定気温上昇の中央値（破線矢印）と1.5°Cに達する時期の不確実性の幅（水平の実線）を示しています。2030年から2052年の間に1.5°Cに達する可能性が高いことを示唆しています。

次にこのグラフの右側の部分を分解してそれぞれ見て見ましょう。

上図の右側のグレーの部分は、2020年から2055年までに二酸化炭素（CO2）の実質排出量がゼロになり（図bと図cのグレーの線）、かつ、CO2以外の温室効果ガス（メタン、亜酸化窒素、エアロゾルなど）の正味の放射強制力が2030年以降減少した場合（図dのグレーの線）の温度上昇の推定です。「2055年まで」がポイントです。

右側のブルーは、CO 2排出量が2020年以降直接的に減少を始め、2040年に正味ゼロとなる（図bのブルーの線）場合の温度上昇の推定を表わします。この場合、工業化以前からの温度上昇を1.5°C以下に抑える可能性が高くなります。「2055年まで」ではなく「2040年まで」となっているところがポイントです。

右側の紫色は、2020年から2055年までにCO2の実質排出量がゼロになり（図bと図cのグレーの線）、かつ、CO2以
外の温室効果ガス（メタン、亜酸化窒素、エアロゾルなど）の正味の放射強制力が2030年以降減少しない場合（図dの紫の線）の温度上昇の推定です。
グラフの右端にある垂直（縦）の線（グレー、ブルー、紫）は、それぞれの排出経路をとった場合の2100年における温度上昇の確からしい範囲 [注] （細い線）で、そのうち、太い線は33パーセンタイル（パーセンタイルとはデータを昇順に並べて、小さいほうから数えてどの位置にあるかを見るもの）から66パーセンタイルの範囲です。
専門家に聞いてみよう＊回答者：甲斐沼美紀子さん（地球環境戦略研究機関 研究顧問、IPCC特別報告書「1.5°Cの地球温暖化」執筆者）
Q： 1.5°Cの地球温暖化に、どれくらい近づいているのでしょうか。
A： 人間活動により、現時点で全球の平均気温は工業化以前と比較して既に1°C程度上昇しています。このままのペースで気温上昇が続けば、2040年頃には1.5°Cに達してしまいます。
Q： 2030年以降のCO2以外の温室効果ガスの正味の放射強制力が重要なのはなぜでしょうか。
A： 2030年以降が特に重要という訳ではなく、どの年次でもCO 2以外の温室効果ガスの正味の放射強制力は重要です。CO2以外の温室効果ガスの正味放射強制力はCO2に比べて下げるのが難しく、非常に野心的なシナリオでも、2030年までは増えると予想されています。このため、今回の図では、CO 2以外の温室効果ガスの正味放射強制力が2030年以降下がり始める場合と、2030年以降一定の場合を比較しています。
Q： どんな人為的排出の道筋に対応した温度の推計なのでしょうか。これまでのRCPで表されたシナリオとどう対応しているのでしょうか。
A： 今回使用した排出経路はあくまで簡略化した経路で、直線的に排出量が減少した場合に、何がおこるか？いつ排出量をゼロにしなければいけないのか？という質問に答えるために作成したものです。
Q： 2055年には実質排出量をゼロにすることが大前提で、これを2040年まで早めるのかどうかしか選択肢はないのでしょうか。
A： 今回使用した排出経路はあくまで簡略化した経路で、2055年に実質排出量をゼロにすることを大前提にしている訳ではありません。直線的に排出量が2020年から減少した場合に、50%程度の確率で2100年まで1.5°Cに留まる
経路を推計したものです。2040年までに排出量がゼロになれば、1.5°Cに留まる確率は高まります。他の経路としては一度気温が1.5°Cより高くなり、2100年までに1.5°Cに戻ってくるというのもあります。1.5°Cに留まる、あるいは
1.6°C程度まで一度は気温が高くなった後に下がるという経路では、2050年前後に（四分位間2045–2055年）に正味ゼロに到達すると予想されています。
Q： 図b〜図dの垂直のエラーバーの意味がよくわかりません。
A： 図bと図cはCO2の年間排出量と累積排出量の図で、CO2以外の温室効果ガスに関係する経路は図dに示されています。図bと図cの垂直のエラーバーは、2017年に観測された世界CO 2排出量と累積CO2排出量の確からしい範囲 [注]です。図dのエラーバーはIPCC AR5で示された2011年CO 2以外の温室効果ガスの正味の放射強制力の確からしい範囲 [注] です。

脚注
本稿で「確からしい範囲」とは66%以上の可能性を指す。

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337004

環境研究総合推進費の研究紹介

低炭素・脱炭素社会の構築を、飢餓撲滅・生態系保全・大気汚染解決などの環境・社会問題解決と同時に達成する
23—環境研究総合推進費課題2-1702「パリ協定気候目標と持続可能開発目標の同時実現に向けた気候政策の統合分析」での取り組み—
社会環境システム研究センター 広域影響･対策モデル研究室長 高橋潔

世界の国々は、2015年12月にパリで開催された国連気候変動枠組条約（UNFCCC）第21回締約国会合（COP21）において、気候変動の脅威に対応するための世界的な取り組みとして「パリ協定」に合意しました。パリ協定では、全球平均の温度上昇を工業化前比で2°Cより十分低く抑える（できれば1.5°C未満に抑える）という目標を掲げています（以下ではこれを「2°C目標」と呼びます）。しかし、同目標の達成に向けて必要な世界規模での気候政策（排出経路等）、及びそれに整合的な我が国の中長期の気候政策についての包括的検討はまだ十分ではありません。また、
私たちの社会は、遅れなく気候変動問題に対処しつつ、同時にその他の環境・開発等の社会問題についても解決に向けた取り組みを進めていく必要があります。気候変動対策とその他社会問題との関係は、共便益（コベネフィット）・相乗効果（シナジー）の場合もあれば、負の副作用（トレードオフ）の場合もあり、複雑です。そこで私たちの研究プロジェクトでは、長期気候目標・持続可能開発目標の同時実現に向けた世界規模及び我が国の気候政策の統合分析、ならびに同分析のための一連の評価手法の開発を、本研究の目標として設定しました。

図1 本研究プロジェクトの分析枠組み

図1は本研究の分析の枠組みを示しています。サブテーマ1では、主に二つの統合評価ツールを用います。第一は全球排出経路モデルであり、最新の気候科学ならびに温室効果ガス（GHG）削減費用の知見をふまえ、2°C/1.5°Cといった長期の気候目標の達成に必要な全球排出経路（いつ頃にどの程度のGHG削減が必要になるか）とその不確実性を分析します。第二は世界経済モデルであり、気候以外の開発目標の定量分析のための拡張を施し、2°C/1.5°Cの気候目標に必要な全球排出経路について、その経路達成に整合的な21世紀末までの社会経済・土地利用・GHG 排出・持続可能性指標の統合シナリオを提示します。サブテーマ2では、国内サービス需要モデル（輸送、家計消費等）と国内経済モデルを改良し、炭素税等を含む包括的なGHG削減のための政策オプションの検討を実施し、サブテーマ1が描く全球気候政策に整合的な形で、我が国でのゼロ排出実現に向けたシナリオ（いかなる政策や技術の組み合わせでゼロ排出を達成するか）を提示します。また、他サブテーマと連携して産業界や市民らを交えたステークホルダー対話を実施し、将来シナリオをより政策検討に資するものに発展させます。サブテーマ3では、日本技術モデルの改良および技術情報の拡充を通じて、サブテーマ1が描く全球気候政策に整合的な形で、我が国でのゼロ排出実現に向けたエネルギー技術対策（電源構成等）の定量化を実施します。
以下では、世界規模の気候政策分析と日本のゼロ排出分析について、これまでに国際学術誌で公表した研究成果か
ら、代表的なものを一つずつ紹介します。
まず、世界規模の気候政策分析に関して、世界の主要な農業経済モデルグループと連携し、将来のGHG排出削減策
による飢餓リスクの増加の可能性、及びその抑制のための追加政策の検討を実施しました [1] 。同研究は国際的なモデル比較研究として初めて、2050年までの気候変動による作物収量への影響と気候変動対策（GHG排出削減策）による農業部門への影響を飢餓リスクの観点から評価しました。世界の８つの研究機関の世界農業経済モデルが食料価格や食料需給に関する将来予測のデータ提供を行い、国立環境研究所・京都大学の研究チームが開発してきた飢餓リ
スク推計ツールを用いて解析を実施しました。その結果、経済合理性のみで対策を実施した場合、2050年における食料安全保障への影響は、気候変動による作物収量変化よりもGHG排出削減策による影響の方が大きい可能性があることが分かりました（図2）。この排出削減策による影響とは、主として、排出削減に要する費用が農業部門から排出されるメタンや亜酸化窒素への課税（炭素税）により一部賄われ、結果的に食料価格上昇・一人当たり食料消費の減少・飢餓リスクの増加が生じることを意味します。この結果はGHG排出削減策の経済合理性だけでなく、飢餓リスクに直面する低所得者、GHG排出部門や地域の特性を考慮し、炭素税率を部門によって変える、直接排出を規制する、補助金を用いる、あるいは炭素税収を食料安全保障対策に充当するなど、多様な政策オプションを取る可能性を検討することが望ましいことを示唆しています。なおこれらの追加的な政策オプションによる飢餓リスク増加の抑制については、最近、別途定量分析に取り組んでいます。 [2]

図2 気候変動影響（作物収量変化）とGHG排出削減策による食料安全保障への影響。ベー
スラインケース（GHG排出削減策を取らず仮想的に気候変動影響もないと仮定した参照ケース）での a. 飢餓リスク人口と b. 一人当たりの食料消費カロリー。3つの社会経済条件（SSP1：持続可能（人口：増加の抑制；経済・技術：高成長）／SSP2：中庸／SSP3：地域分断（人口：増加継続；経済・技術：低成長））及び異なる気候変動影響とGHG排出削減シナリオ（RCP2.6：2°C目標の達成に向けた強いGHG排出削減策を実施／RCP6.0：緩和策を実施しない）における c. 飢餓リスク人口と d. 一人当たりの食料消費カロリーへの影響。c、dの数値はベースラインからの変化量を示す。2°C目標の達成に向けた強いGHG

排出削減策を実施する場合（RCP2.6シナリオ）、中庸な社会経済条件（SSP2）では、ベースラインと比べて、食料消費は世界平均で110kcal/日/人低下し（数値は複数のモデルによる中位値、以下同様）、飢餓リスク人口は7800万人増加。一方、緩和策を実施しないシ
ナリオ（RCP6.0）では気候変動による作物収量変化によって食料消費は45kcal/日/人低下
し、飢餓リスク人口は1500万人の増加

一方、日本の気候政策分析に関しては、世界を対象とした最近の緩和シナリオ研究において、パリ協定で言及されている1.5°Cシナリオでは今世紀中頃に世界全体のCO2排出量が正味ゼロとなる結果が示されていることを踏まえ、2050年に日本国内でゼロ排出を達成するためのエネルギー技術対策について検討しました（図3）。 [3] その結果、日本国内における2050年エネルギー起源CO2ゼロ排出（ネガティブエミッション含む）の実現には、80%減シナリオと比べ、エネルギー供給部門、運輸部門の対策が重要となることが示されました。特にエネルギー供給部門は、ネガ
ティブエミション技術に加えて、太陽光・風力などの出力変動を伴う電源（Variable Renewable Energies: VREs）の拡大など、エネルギーシステムの大幅な転換が必要となることが示されました。他方、建築部門は、80%減シナリ
オでもほぼゼロ排出となることから、80%減シナリオにおいてもCO 2強度の低いエネルギー起源の電力や再生可能
エネルギーへの転換が課題となります。また産業部門では、80%減とゼロ排出シナリオの差は小さいものの、今世紀後半に更なる削減を達成するには、これらの残存する排出量をいかに削減するかが重要な課題となることが示唆されました。なお同研究では、シナリオ間でのエネルギーサービス需要の変化を考慮していないため、技術対策のみで2050年ゼロ排出を達成するには、バイオエネルギー + CO 2隔離貯留（BECCS）、VREsへの依存など、多くの困難を伴うことが示唆されます。今後は、社会シナリオについても幅を持たせた分析を実施し、社会シナリオがゼロ排出の達成に及ぼす影響についても考慮することが必要です。

図3 2050年までのエネルギー起源CO2排出量の推計結果（黒：気候政策無しケース（参照ケース）；赤：2030年にパリ協定に提出した削減目標の達成（NDC）→2050年にBECCS

無しで80%削減；青：2030年にNDC達成→2050年に100%削減；緑：2030年にNDCより大きな削減の可能性→2050年に100%削減）

上述の2つの研究成果を含む本プロジェクトの一連の出力を通じて、私たちは、パリ協定の目標実現に向けた気候変動政策が社会システムや自然システムに及ぼす波及的な影響について明らかにし、またその波及的な影響が好ましくないものであった場合に、その悪影響を軽減しうる追加的な対策・政策について検討することを目指しています。低炭素・脱炭素社会の構築には、今世紀、あるいはその先までかけて、GHG排出削減の取り組みを強化・継続していくことが求められます。その取り組みの実施が、社会にあるいは自然に対して、どのように作用するかを良く理解し、またその解決に向けた方策を見出し、さらにそれを実際に温暖化対策に取り組む現場にわかりやすく伝えていく
ことは、長期にわたるGHG排出削減の取り組みを現実のものとするために、極めて重要な課題であると考えています。

脚注
1. Hasegawa et al. (2018) Risk of increased food insecurity under stringent global climate change mitigation policy. Nature
Climate Change, 8, 699-703.
2. Fujimori et al. (2018) Inclusive climate change mitigation and food security policy under 1.5 °C climate goal.
Environmental Research Letters, 13(7), 074033.
3. Oshiro et al. (2018) Transformation of Japan's energy system to attain net-zero emission by 2050. Carbon Management,
DOI: 10.1080/17583004.2017.1396842.

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337005

創エネ・あかりパーク2018、国立環境研究所出展報告
地球環境研究センター 交流推進係

2018年10月31日（水）から11月4日（日）にかけて、東京都上野恩賜公園噴水広場において「創エネ・あかりパーク2018」が開催されました。これは再生可能エネルギーを中心に、日本の新しい創エネ・省エネ技術と最新の光技
術を組み合わせて、明るい未来を体感できる、美しく楽しい光のイベントです。
2011年3月11日の東日本大震災後の福島第一原子力発電所の事故により東京周辺は計画停電が行われ、あかりが失われる期間があり、人々を不安にさせてしまったことから、このイベントは、「あかり」が人々に与える安心感を再認識するとともに、福島県はじめ東北の被災地を支援する目的で開催されてきました。当研究所も毎年、機材協力という形で貢献させていただいております。

写真1 展示用のテントにはそれぞれ違う色の明かりがともります

国立環境研究所のブースでは、通常風力発電に使用する小型・高効率発電機を自転車と組み合わせ、人間が自転車を漕ぐパワーで発電できるシステムを展示しました。そして、発生した電力を白熱球、蛍光灯、LED電球の「あかり」に変換し、ペダルの重さによって消費電力の違いを理解していただきました。

写真2 お子様にも電球（LEDか発熱電球か）によって漕ぐパワーに差が出ることを体感していただきました（写真提供：「創エネ・あかりパーク2018」実行委員会）

今年は「あかり」によって発電者自身が照らされることにも配慮し、自分をライトアップする新作のあかりも導入しました。

写真3 日が落ちた後は自転車発電で点灯したイルミネーションやライトが映えます

今回、この展示には1,000人を超える来訪者がありましたが、その特徴の一つとして、外国のお客様が多いことがあげられるでしょう。期間中、自転車発電を体験いただいた方に出身地についてお聞きしたところ、およそ20カ国にも及ぶことがわかりました。スタッフによる英語の説明に対して、「自国でもこんな素晴らしいシステムを導入した
い」とか「ドイツではもう白熱電球は使用できないけど、日本はどうなのか？」、「国立環境研究所は具体的にはどんなことをしているところか？」など、様々なご意見・ご質問をいただくこともできました。こんなに多国籍の方々が訪問する一般公開イベントは、スタッフの記憶をたどっても、ここ以外に経験がありません。

写真4 スペインとイタリア出身のカップルに体験していただいている様子

参加者の出身地（お聞きできた方のみ）：
スペイン（多数）、オーストリア、ネパール、中国（多数）、ドイツ、米国（多数）、メキシコ、ボリビア、マレー
シア、ニュージーランド、ロシア、シンガポール、フィリピン、フランス、オランダ、イタリア、インド、オースト
ラリア、香港、台湾

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337006

吉田崇紘特別研究員・山形与志樹主席研究員らがCSIS DAYS 2018優秀研究発表賞を受賞しました
地球環境研究センターニュース編集局

2018年11月3日、国立環境研究所地球環境研究センター気候変動リスク評価研究室の吉田崇紘特別研究員と山形与志樹主席研究員らがCSIS DAYS 2018優秀研究発表賞を受賞しました。
受賞対象：ビッグデータを活用した空間詳細なCO 2マッピング, 東京大学空間情報科学研究センター全国共同利用研
究発表大会：CSIS DAYS 2018, 研究アブストラクト集, 2018
選定理由：本研究では、携帯端末から取得した位置情報データや、病院やオフィスなどの建物用途別のエネルギー消費量原単位などを用いて個別建物・道路の二酸化炭素（CO 2）排出量を推計し、その時空間変動を3次元動画で可視化した。いつ・どの建物・道路がどれだけCO 2を排出しているかを、国や市区町村といったスケールではなく、より人の感覚に近いスケールでわかりやすく可視化したことが評価され、CSIS DAYS 2018優秀研究発表賞が贈られた。

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337007

吉田崇紘特別研究員がGIS学会賞（研究奨励部門）を受賞しました
地球環境研究センターニュース編集局

2018年10月20日、国立環境研究所地球環境研究センター気候変動リスク評価研究室の吉田崇紘特別研究員がGIS学会賞（研究奨励部門）を受賞しました。
受賞対象：地理情報システムに関する学術論文の業績が優れた前年度末日までに35才以下の者
選定理由：吉田崇紘氏はこれまで、空間統計学や空間計量経済学、組成データ解析における方法論を組み合わせて、様々な時空間データ（時刻情報と位置情報を併せ持つデータ）の解析に役立つようモデルの拡張と社会経済データへの応用を試みてきた。IoT（Internet of Things）をはじめとする技術の進歩と社会への普及により、時空間データは
高頻度・高解像度化しているなかで、このような時空間データの解析手法の開発・構築に向けたこれまでの取り組みが評価され、一般社団法人地理情報システム学会からGIS学会賞（研究奨励部門）が贈られた。

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337008【新刊図書・雑誌】

IntechOpen 「Fusion Study of Geography and Environmental Engineering」
社会環境システム研究センター 地域環境影響評価研究室 主任研究員 一ノ瀬俊明

IntechOpenから自身の研究を振り返ってレビュー論文式に書き上げた単行本（教科書）の1章が出版されました。大
学院修士課程レベル向けの内容です。
Fusion Study of Geography and Environmental Engineering
Ichinose, T. (2018): Fusion Study of Geography and Environmental Engineering. pp. 169–185: In Rocha, J. Eds.
“Spatial Analysis, Modelling and Planning”, IntechOpen (ISBN 9781789842401)
https://www.intechopen.com/books/spatial-analysis-modelling-and-planning/fusion-study-of-geography-and-enviro
nmental-engineering
地理学と環境工学の融合研究
地理学と環境工学を融合した研究の事例として、地理情報システム（GIS）と気候モデルを用いた都市気候解析や都
市エネルギー計画策定について、次の4つの知見を提示した。(1) GISを用いることにより、下水から温熱を回収して再利用するための地域熱供給施設の適地を合理的に選定することが可能となる。(2) 都市気候モデルの地表面境界条
件に高時空間解像度の人間活動データ（エネルギー消費など）を反映させることにより、人間活動が都市気候に与える影響を精緻に評価することが可能となる。(3) 同様に、リモートセンシング（RS）データから抽出された高時空間
解像度の緑被情報を用いることで、都市の緑地がもたらす居住空間の冷却効果を精緻に評価することが可能となる。
(4) 同様に、都市における過去の土地利用や都市活動の時空間分布データが得られるのであれば、その時点での状況を評価することが可能となる。また将来予測についても同様であり、気候変化（緩和と適応）の視点からの持続可能な都市計画に貢献しうるアウトプットが提示される。

2019年1月号 ［Vol.29 No.10］ 通巻第337号 201901_337009【最近の研究成果】

新たな統合型水文生態系−生物地球化学結合モデルの開発：その3〜ダムが陸水を通した全球炭素循環の変化に及ぼす影響の評価〜
地球環境研究センター 物質循環モデリング・解析研究室 主任研究員 中山忠暢

既存の炭素循環研究では、河川・湖沼・地下水などから構成される「陸水」を、物質が陸域から海域へ輸送される際の単なる水路とみなし、全球炭素収支の計算上でも陸水の寄与は残差もしくは誤差の範囲内との扱いにとどまっていた。つまり、陸域に比べれば陸水の影響は局所性が強くほとんど無視できるという仮定のもとで陸水の影響は積極的には取り扱われてこなかった。近年、観測結果の解析を中心にした陸水の新たな役割に関する研究も行われるようになってきたが、総計的に有意な相関関係などの半経験的な評価もしくは収支保存が完全と言いがたいものが多かった。そのため、新たな研究展開のためにも統合的かつ高精度な再評価が必要とされている [1] 。このような背景のもとで、炭素輸送・無機化・固定化などを含む陸水を通した炭素循環の再評価を行うために、これまでに開発してきた
水文生態系モデルNICE（National Integrated Catchment-based Eco-hydrology）（図1） [2] を炭素循環・水質・化学
的風化モデルと有機的に結合することにより、プロセス型モデルNICE-BGCを近年新たに作り上げた [3] 。これによって、水循環に付随する炭素・窒素・リン循環との相互作用のシミュレーションが可能になり、陸域−水域間での炭素循環の複雑な相互作用を含む炭素循環構造が明らかになった。

図1 統合型水文生態系モデルNICE（National Integrated Catchment-based Ecohydrology）の概念図。NICEは様々なサブモデルから構成されており、地表水−地下
水間での相互作用も内包されている

本研究ではこれら一連の既存研究をもとにして、既存のNICEの水循環のダムモデル [4] を水・炭素循環モデルに拡張して新たにNICE-BGCを再構築し（図2）、世界の主要ダムが流域の水・炭素循環の変化に及ぼす影響を評価した。
その結果、世界の主要82のダムから大気へのCO 2放出量は66.5 ± 35.9 TgC/yr、ダム湖底への堆積量は54.7 ± 29.1
TgC/yr、ぞれぞれ増加すると算定された（図3）。このように、ダムに伴って陸域及び陸水内での水平方向及び鉛直方向への炭素移動及び反応形態が更に複雑化することが明らかになった。この結果は、陸域での鉛直方向への炭素移
動及び反応に重点を置いた既存研究を見直す必要性を示している。また、本研究で得られた結果はダムを含む人為構
造物が温室効果ガスの重要な放出源である可能性を示唆しており、陸水を通した炭素循環の不確実性の低減のためにも重要であることを示している。更に、本研究ではダム建設に伴う窒素やリンなどの栄養塩の動態の変化についても検討を行っている。内部生産や代謝プロセスの変化の定量化は、CO 2のみならずCH4やN2Oを含む温室効果ガスの放出・吸収や炭素循環・物質循環の高度化にとっても不可欠であることを示している。

図2 ダムの影響を考慮した、統合型水文生態系−生物地球化学結合モデルNICE-BGCの改良版。点線枠内が新たに改良されたサブモデル。この改良版NICE-BGCを用いることによって、ダム建設に伴う陸水を通した水・物質循環の変化が計算される

図3 NICE-BGCで計算された世界の主要ダムの有無による炭素循環の変化の結果。(a)

ダムから大気へのCO 2放出量、及び (b) ダム湖底への堆積量、のそれぞれがダム堤体の高さ（プロットの大きさ）と関連しており、ダムのある河道（●）のみならずダム下流域の河道（▲）での炭素循環の変化にも影響することを示している。詳細について
は下記論文情報の中の引用文献を参照

現在、著者は本研究を更に拡張して、日本の全国一級河川流域（109水系）を対象に気候変動及び人為活動に伴う
水・炭素循環変化を内包するNICE-BGCの高解像度モデル開発を進めている。これらの新たな開発によって、より複雑な人為的影響に伴う陸水を通した炭素循環の変化を明らかにする予定である。

脚注
1. 例えば、Nakayama, T.: New perspective for eco-hydrology model to constrain missing role of inland waters onboundless biogeochemical cycle in terrestrial-aquatic continuum. Ecohydrol. Hydrobiol. 16, 138-148, doi:
10.1016/j.ecohyd.2016.07.002, 2016.
2. 様々な植生から構成される自然地モデル・主要作物や灌漑を含む農業生産モデル・管路網や都市構造物を含む都市モデ
ル・ダムモデル・水循環モデル・物質循環モデル・植生遷移モデル等、様々なサブモデルから構成される。NICEは首都圏・霞ヶ浦・釧路湿原などの日本国内のみならず、長江・黄河・メコン川・シベリア湿原、更に近年は全球にスケールアップして、様々な流域の生態系評価を行ってきている。NICEの詳細については関連の既存論文や書籍を参照。

3. NICEとLPJWHyMe、QUAL2Kw、SWAT、RokGeM、CO2SYSなどの複数の物質循環モデルが有機的に結合されている。NICE-BGCの詳細については関連の既存論文及び地球環境研究センターニュース2017年8月号に掲載した別件の 「新たな統合型水文生態系−生物地球化学結合モデルの開発：その1」及び「新たな統合型水文生態系−生物地球化学結合モデルの開発：その2」を参照。

4. 例えば、Nakayama, T., Shankman, D.: Impact of the Three-Gorges Dam and water transfer project on Changjiang
floods. Glob. Planet. Change 100, 38-50, doi: 10.1016/j.gloplacha.2012.10.004, 2013.

本研究の論文情報
Impact of global major reservoirs on carbon cycle changes by using an advanced eco-hydrologic andbiogeochemical coupling model
著者： Nakayama T., Pelletier G.J.

掲載誌： Ecol. Model. (2018) 387, 172-186, doi: 10.1016/j.ecolmodel.2018.09.007.