イベント・アトリビューション (EA)について
木本 昌秀
東京大学大気海洋研究所

CTL:Cartridge Tape Library system
Magnetic Disk system
PN Cabinets(320)

Electromagnetic Shield
IN Cabinets (65)
Double Floor for cables

Air Conditioning system

Power Supply system
Seismic Isolation system

０．温暖化の基本事項確認

地球は温暖化している

IPCC AR5 SPM (2013)年平均気温1891-2017

日本の気候変動とその影響2012年版（文部科学省・気象庁・環境省）

年降水量1901-2017

日本の気候変動とその影響2012年版（文部科学省・気象庁・環境省）

Some of the changes in extreme weather and climate events
observed since about 1950 have been linked to human influence

AR5 WGI SPM

IPCC AR5 Synthesis Report

異常気象レポート2014(気象庁）

温暖化に伴い、極端気象の増加が予測されている実況もこれを裏付け：• 2008年7月都賀川鉄砲水、•同 8月豊島区下水増水☆「ゲリラ豪雨」• 2013年10月大島土砂災害• 2013年7月、11月秋田土砂災害• 2014年8月広島土砂災害• 2015年9月鬼怒川決壊
等々々cf. 温暖化適応計画閣議決定（H27.11.27）
国交省「水災害分野における気候変動適応策のあり方について」（H27.8.28）
国連防災会議仙台宣言(H27.3.18)
気候変動適応法案閣議決定(H30.2.20)

気候変動監視レポート2014(気象庁）

熱帯低気圧(IPCC 2013, Fig. 14.17)

イベント・アトリビューション (EA)
これは温暖化のせいですか？


現在の異常気象に対する温暖化の寄与を確率的に特定



世界的に活発化している新しいタイプの研究、近年の多数のイベントに適用済

大気GCMを用いて、「現実的な設定（過去再現）」と「人間活動による温暖化が無い設定（非温暖化実験）」で大量のアンサンブル実験を行う。



目の前の異常気象イベントの発生確率が、人間活動によって、どれだけ変わっていたか？

毎年のイベントに対する成果を出版(米気象学会特別レポート)
朝日新聞2017.2.26

6-8月

東京の日平均気温(上）、日降水量（下）黒実線は平年値

天気、天候、気候はさまざまな時空間スケールで変化する。

本日のキーワード• 確率• リスク– risk; 危険– ある行動に伴って（あるいは行動しないことによって）、危険に遭う可能性や損をする可能性を意味する概念(Wikipedia)• 胴元必勝則

1961
1962
1963
1964
1965
1966
1967
1968
1969
1970
1971
1972
1973
1974
1975
1976
1977
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004

月平均気温（℃）

「異常気象」とは．．．

その地点、季節として出現度数が小さく平常的には現れない現象または状態。統計的には30
年に１回以下の出現率の現象。

（気象庁)

7月平均気温（東京）302826242220
年

正規分布
2/3

「異常」気象は異常ではない。

1/301.83

東京の夏季日最高気温ヒストグラム
近年（赤）と20世紀初頭（青）温暖化の兆候が顕著になりつつある。

気候変動＝強制＋自然変動

気候の十年規模変動

長期予報

アンサンブル予報

実況予測

１か月予測の例（気象庁）

今冬の一か月予報

実況地表気温偏差

西日本１－２月

東日本2－3月

気候（天候）リスク管理
気象変数

ビジネス変数

気候影響の評価

リスク評価・対策＊概念図

Event Attributionとは？
2013年日本の猛暑地球温暖化のせいか？
いいえ、しかし、温暖化の寄与もあったと考えられる
さらに、温暖化によって、同様の、もしくは、より極端な現象の起こるリスクはYY%増加していると考えられる玉の数＝起こりやすさ

個々のイベントの発生は自然のゆらぎ⇒たまたま暑い夏、寒い夏が起き得る

動画作成：NHK

気候の変化はイベントの「起こりやすさ」を変える

たとえばなし「喫煙は健康によくない。寿命を縮めることにもなる」とは言える。
ところが、「喫煙者のWatanabeさんが肺がんで亡くなった。喫煙が彼の命を縮めたのである」と言うことは（可能性は高いと思うが）むつかしい。どうすれば立証できる？

沢山の”Watanabeさん（喫煙者）” を集めて、そのうち何人が肺がんで亡くなったかを調べて、喫煙の”リスク”を見積もりましょう。
Slide courtesy of M. Watanabe異常気象と気候変化
Q. （例えば）この夏の異常気象はどこまで温暖化のせい？
A. …..

しかし個々の異常気象「イベント」を温暖化のせいにすることはできない

でもイベントが起こりやすかったかどうかは部分的に気候変化のせいではないの？

具体的にどうやるの？
Weather pinball

再現実験（ALL）
Ozone &aerosols

大気大循環モデル（AGCM）

発生確率

Solar cycle,volcanoes
Greenhousegasses(CO2 etc)

ALL実験の1メンバー

地表気温

2013年夏の熱波

slide courtesy of M Mori

具体的にどうやるの？
2013年夏季のシミュレーションを100 回繰り返す(アンサンブル)ことで、 熱波の発生確率を推定する再現実験（ALL）
Ozone &aerosols

大気大循環モデル（AGCM）

発生確率

Solar cycle,
volcanoes
Greenhousegasses(CO2 etc)

2013年夏の熱波の発生確率はXX%

地表気温

2013年夏の熱波

具体的にどうやるの？
2013年夏季のシミュレーションを100 回繰り返す(アンサンブル)ことで、 熱波の発生確率を推定する

非温暖化実験（NAT）
Ozone &aerosols

Solar cycle,
volcanoes
Greenhousegasses(CO2 etc)

ただし、温室効果気体は1850年時点で固定、海面水温などから温暖化による長期変化成分を取り除く

NAT 実験 = 「もし温暖化が起きて大気大循環モデル（AGCM）確率（％）(%)
発生確率いなければ？」という仮想の世界を表現
全強制実験
ALL 実験 =実際の世界を模倣

気温
人為起源温暖化はこのイベントの発生リスクを XX－YY% 増加させた

2013年夏の熱波

 MIROC5によるE/A（文科省 創生プログラム）
 全球大気気候モデル（AGCM）で、たくさん（100メンバー）のアンサンブル実験を行う。
MIROC5 AGCM (T85L40)
境界条件
ALL
全強制実験

NAT0

外部強制SST・海氷

メンバー数

人為起源＋自然起源

HadISST100

2009年以降

100

2009年以降

10

1946－2011

MIROC3の20世紀再現実
験の変化パターンを除去

自然
強制実
験

自然起源のみ（人為起源は産業化前）

ALL-LNG

20C+RCP4.5

NAT1

NAT2

期間

HadISSTの線形トレンド（1870-2012）を除去(Christidis and Stott 2014)
CMIP5 historical実験の変化パターンを除去(Daithi 2013)For validation

HadISST26

Slide courtesy of Y. Imada異常気象「 曼荼羅」
観測値

モデル平均

MIROC5 AGCMがシミュレートした2010年8月の地表気温偏差

ＥＡの例

2010年猛暑のEA
8月ロシア西部の地表気温偏差
観測値(2010)

ロシア猛暑の確率は？
冷夏

暑夏
温暖化がなかったら

2010年8月

モデル
clim.

気温偏差 [℃]実況観測された猛暑は―・ほとんどは自然の変動
・しかし、確率的には、温暖化していなければほとんど発生しなかった（発生確率 3.3% ⇒ 0.6%）
Watanabe et al. (2013a)

日本域を対象としたE/Aの例
 平成24年7月九州北部豪雨 (Imada et al., 2013 BAMS) 平成25年夏季の日本の猛暑 (Imada et al. 2014 BAMS) 平成27年8月上旬の日本の持続的猛暑(Takahashi et al. 2016 BAMS) 平成28年アジア域の高温事例の多発(Imada et al. 2018 BAMS) 平成29年8月上旬の日本の冷夏(Takahashi et al. 準備中)

30

Slide courtesy of Y. Imada2013年日本の猛暑に対するEA
観測値

発生頻度

気候学的変動幅
涼しい

暑いNAT
ALL

観測と同程度以上の猛暑の発生確率 (P)日本の夏季地表気温偏差 (℃)

ALL (P0)

NAT (P1)

FAR (1-P1/P0)

12.4%

0.5−1.73%

0.86−0.96

Imada et al. (2014, BAMS)

Fractional Attributable Risk (FAR): 人間活動の寄与の目安（～1: 人為起源温暖化の寄与が明らか、～0: 温暖化の寄与はなし）人間活動が発生確率を高めていた例

平年

気温偏差（℃）観測(Watanabe et al. 2013, SOLA)

NAT
ALL

気温偏差（℃）

人間活動の寄与が検出できなかった例

観測確率密度

2013年6-7月南日本熱波

NAT2
NAT1

ALL

気温偏差（℃）(Imada et al. submitted to BAMS)(Shiogama et al. 2013, ASL)

(Shiogama et al. in prep)

その他・・・
 2010 年パキスタン
豪雨
 2011/2012年冬季の海氷減少とユー
ラシアの寒波 2015年8月上旬の日本の持続的猛暑

2012年6-7月南日本豪雨
確率密度

NAT(2010)

2010年南アマゾン旱魃

観測

ALL(2010)

2013年6-7月米国南西部熱波
確率密度

確率密度

2010年ロシア熱波

NAT
ALL
観測

豪雨をもたらした気圧配置パターンの強さ32(Imada et al. 2013, BAMS)
Slide courtesy of Y. Imada

伊勢湾台風
http://www.d1.dion.ne.jp/~kwx/isewan.htm

長期イベントの要因分析例

地球温暖化の「停滞」(いわゆるハイエイタス)
 2000年以降に温暖化傾向が鈍っている原因がわからなかった
 IPCC AR5以降に社会の関心が高まった
 気候変動メカニズム、人為起源温暖化の議論が再燃

平均からのずれ (℃)

観測された全球平均地表気温

海洋表層"Ishii" data

Trenberth et al.
(2014 Nature CC)

人為起源の温室効果ガス排出は21世紀に入っても増加し続けているが、気温は予想されるように上昇していない

年

外部強制に対する応答 ? (成層圏エアロゾル、太陽活動、火山噴火など )気候の内部変動 ? (負の太平洋数十年規模変動 (IPO) )地球温暖化の「停滞」(いわゆるハイエイタス)
 2000年以降に温暖化傾向が鈍っている原因がわからなかった
 IPCC AR5以降に社会の関心が高まった
 気候変動メカニズム、人為起源温暖化の議論が再燃
 気候モデルでハイエイタスを再現
 気候の内部変動（太平洋数十年変動、IPO）がハイエイタスの主要因と特定
 現在は温暖化停滞期から加速期への転換期？
全球平均地表気温偏差←観測

従来のモデル2001-2010

今回のモデル実験
観測値

内部変動成分は、1980s, 1990s, 2000sのSAT変動の47, 38, 27%を説明
今回のモデル実験(温暖化なし)

年
Watanabe et al. (2014 Nature CC)

Hiatuspatternin GCM→

Watanabe et al. (2013)

ハイエイタスの再現と要因分析
2000年代のSAT偏差分布に対する気候内部変動と強制応答の寄与
地表気温変化
1990–1999 ⇒ 2001–2012

10年平均SAT偏差への各成分の寄与

観測値

同化実験
(a + b)=ASYM-H

内部変動成分は、1980s, 1990s, 2000sのSAT変動の47, 38, 27%を説明(a) 内部変動= ASYM-C(b) 強制応答= diffWatanabe et al. (2014)2014年8月28日報道発表

温暖化のはずなのに最近は寒冬続き．．．？

2000年代は猛暑が多いが、理由は？

 シミュレーションは過去の熱波頻度の増大をよく再現
 短期的な変化（10年程度）には温暖化（CO2による陸面加熱）とSST自然変動が重要

Mori et al. (2014; Nature Geosci)
2014年10月27日報道発表

Kamae et al. (2014; GRL)
2014年7月28日報道発表

近年の寒冬の要因分析観測された近年の冬季気温偏差EOF2 = WACE(1994-2003 ⇒ 2004-2013)

MIROC4 ＡＧＣＭ 100メンバーアンサンブルによるバレンツ・カラ海氷感度実験
ー 海氷少ー 海氷多

EOF2

• 寒冬
• 暖冬
EOF1 = AO
Mori et al. (2014 Nature Geo)

• EOF2=Warm Arctic and Cold Eurasia (WACE)• ユーラシアの冬季気温偏差はAO と WACE
（バレンツ・カラ海の海氷変動が駆動）で説明可カリフォルニアの高温・干ばつリスクに対する温暖化と十年規模自然変動の寄与
猛暑の確率 (%)

過去再現実験
非温暖化実験

観測値
米国西部

夏の降水量 (mm/day)

1940
1960
猛暑の増加は温暖化によるが、降水の減少には自然の十年規模気候変動が最も重要

1980

2000

年釜江@筑波大地球温暖化施策決定に資する気候再現・予測実験データベース （d4PDF）
文部科学省気候変動リスク情報創生プログラム主導
気象研究所・東京大学大気海洋研究所・京都大学防災研究所・国立環境研究所・海洋研究開発機構・筑波大学（例）
豪雨の頻度分布
現在過去と将来の気候をシミュレートする、これまでにない多数事例の実験データベース

頻度

将来

これまで不可能だった発生頻度の低い異常気象の変化を確率的に見積もることが初めて可能に地球温暖化施策決定に資する気候再現・予測実験データベース （d4PDF）
文部科学省気候変動リスク情報創生プログラム主導
気象研究所・東京大学大気海洋研究所・京都大学防災研究所・国立環境研究所・海洋研究開発機構・筑波大学

過去再現実験
非温暖化実験：温暖化が進行しなかった
仮想の気候をシミュレート

過去と将来の気候をシミュレートする、これまでにない多数事例の実験データベース

既に進行している温暖化が過去に起こった異常気象にどの程度影響していたかを評価するにも利用可能database for Policy Decision making
for Future climate change A common scenario for policy decision making in Japan Highly reliable information from huge ensemble of climate model simulation
High-res global and regional database

Daily Precipitation [mm](60km)

Mizuta et al. (2017; BAMS)(20km)

Present-Day
60yrs x 100

Tokyo

4℃ warming
60yrs x 90

+4℃ Future
Climate Projection

FuturePast
Return Period [Year]

Applicable to various
climate change assessments

http://www.miroc-gcm.jp/~pub/d4PDF/

2000年代の日本の夏の気温上昇
太平洋10年規模変動

日本の地表気温偏差
気温偏差 (℃)

1999-2012年平均海面水温偏差
暖候期

寒候期

1960

1980

2000
Urabe and Maeda (2014)℃

2000年代の世界と日本の気候•全球気温上昇の停滞（ハイエイタス）•

ラニーニャ型海面水温偏差（負のIPO）•

バレンツ・カラ海の海氷減少•

日本の夏は暑く、冬は寒い傾向＝季節の変化が大きい⇒

なぜ？
今田@気象研d4PDFを用いたE/Aの例：年代の日本の地上気温
日本の地上気温の季節別5年移動平均

deg C

6月～11月
12月～5月JRA-55• d4PDFの過去60年100メンバーのシミュレーションで2000年代の傾向を再現することに成功• 太平洋１０年規模変動に伴って生じた日本域の気圧パターンも再現
Urabe and Maeda 2014 SOLA
1999-2012年平均海面水温偏差

deg C

6月～11月（100メンバー平均）
12月～5月（100メンバー平均）

d4PDF

deg C
※偏差：1981-2010年の平均からの差

太平洋10年規模変動
Slide courtesy of Y. Imada

d4PDFを用いて要因を切り分ける
日本の地上気温偏差の季節差（JJASON-DJFMAM、10年移動平均）の頻度分布Imada et al. 2017

日本の高温リスクに対する温暖化と十年規模自然変動の寄与
d4PDFから得られた日本の地表気温偏差ヒストグラム

ラニーニャ型の持続温暖化

ラニーニャ型の持続ポイント
ラニーニャ型の十年規模変動発生時には、日本の夏がより暑くなる傾向
そこに温暖化が重なると夏の高温リスクがより高まる
ラニーニャ型の持続も夏の高温リスクの増加に寄与している

最近10年で夏～秋の高温リスクが増加

今田@気象研ハイエイタスと日本の夏PDO負位相がハイエイタスの直接的原因とすると―
 西太平洋の高いSST  太平洋高気圧の強化?
 北太平洋の高いSST  日本付近の暑夏を増幅?
2013年7-8月の海面水温偏差

高気圧

これらは2013年猛暑時に観測された特徴

EA研究の課題と発展 現時点で可能なこと
 大規模な大気場の変動に起因する猛暑・寒波などの異常気温イベント（2週間～1ヶ月よりも長い時間スケール） 現時点で困難なこと
 降水イベント（洪水、干ばつなど）
 台風や豪雨などの比較的短時間のイベント
 EAのエッセンス
多くのサンプルを作り出すこと⇒ 同じような大きなアンサンブルを長期間で生成すれば、より多くの気象・気候変動に対する要因分析が可能に