論文

2℃目標と整合的な長期の排出削減について―IPCCシナリオデータベースを用いた検討―
Analysis of long-term emissions reduction consistent with the 2°C goal
― Investigation with the scenario database of IPCC AR5―

キーワード：2°C目標、累積CO2排出量、気候感度、排出シナリオ、簡易気候モデル
筒

井

純

一

長期的視野で地球温暖化対策を考える際に、世界平均の温度上昇と累積CO 2 排出量の近似的な比例関係が前提とされるようになった。本稿では、この比例関係についてIPCC第5次評価報
告書の知見を踏まえた解説をしつつ、同報告書のシナリオデータベース（AR5DB）に基づいて、パリ 協 定 で定 め られた2℃未満 と いう温 度 目 標 と 整 合 す る長 期 的 な 排 出 削 減 水 準 を 検 討 し た。
AR5DBに含 まれる多 数 のシナリオから、2℃未 満 の確 率 と温 度 上 昇 の予 測 幅 における中 央 値 との関係が見出される。確率が「66%程度」のシナリオでは、温度上昇の中央値が1.8℃程度であった。温 度 上 昇 への寄 与 はCO 2 要 因 と非CO 2 要因に分 解でき、累積CO 2 排出量は400 GtCO 2 当たり、非CO 2 放 射 強 制 力 は0.3 W/m 2 当 たり、ともに中 央 値 で0.17〜0.18℃程 度 の寄 与 であった。これらの関係性を踏まえると、温度目標の達成に整合的なCO 2 の長期削減量は、累積CO 2 排出量が目安となるものの、確率と非CO 2 放射強制力の前提に依存すると言える。
1. はじめに
2. 温度上昇と累積 CO2 排出量の比例関係
2.1 比例関係の仕組みと不確実性
2.2 CO2 バジェットの評価
3. IPCC AR5 シナリオデータベースにおける気候関
連データの分析
3.1 累積 CO2 排出量と温度上昇の関係
3.2 2°C 目標の達成確率の違いが排出量におよぼす影響
3.3 各確率区分における温度上昇の分布
4. CO2 要因と非 CO2 要因の分解

5. UNFCCC 事務局と国際エネルギー機関（IEA）によるシナリオとの比較
5.1 UNFCCC レポートの費用最小 2°C シナリオとの比較
5.2 IEA による 450 シナリオとの比較
5.3 両シナリオの比較−特にオーバーシュートに
ついて
6. 結論
6.1 温度目標と整合的な長期削減
6.2 政策への示唆
付録 温度上昇の要因分解について

1. はじめにく抑え（well below 2°C）
、1.5°C未満に抑える
努力を追及する1（2条1（a））

地球温暖化対策は世紀単位の超長期的課題

・排出削減目標：世界の温室効果ガス

であり、近年、長期的視野に立って、対策を考（greenhouse gas: GHG）排出量を出来る限りえることが求められるようになってきた。例え

早期に減少に転じ、今世紀後半にGHGの人

ば、パリ協定には、世界平均の温度目標とその為的な排出と吸収のバランスを達成すべく、達成に向けた長期の排出削減策の目標が、それ最善の科学にしたがって急速に削減する（4

ぞれ次のように記載されている。

条1）・温度目標：産業革命前（18世紀中頃）を基準

これらの目標を踏まえ、各国はパリ協定の下で、とする世界平均の温度上昇を2°Cより十分低

今世紀中頃（mid-century）に向けた長期低排出

本稿では、特に断りのない限り、温度に関する数値は、産業革命前比の世界平均気温の上昇量を指すものとする。

1－ 101 －

電力経済研究No.65（2018.4）

発展戦略を、2020年までに提出するよう求めら

該当箇所に遡るという読み方も可能である。
以下では、まず2章において、AR5で示されたれている。
地球温暖化の科学基盤にも進展があり、長期

温度上昇と累積CO2排出量の比例関係の仕組的視野で対策を考える際に、最近では温度上昇みを解説し、この知見が得られたことを契機とと累積CO2排出量の近似的な比例関係が前提して頻繁に用いられるようになった、CO2バジとされるようになった。両者が比例するというェットという概念について整理する。この部分

ことは、温度上昇を止めるためには、累積CO2

は主として、IPCCのWG1の知見に関係する。

排出量の増加を止める、すなわち正味ゼロ排出

続いて3章では、WG3に関連する知見として、にする必要があることを意味する。この知見は

AR5時点の排出削減シナリオを取り上げ、温度

シンプルで分かりやすく、気候政策に重要な示などの気候データとの関係を分析する。AR5時

唆を与えるが、それだけに、その科学的根拠を点のシナリオが集約されたAR5シナリオデー

正しく認識しておくことが求められる。

タベース（Krey et al., 2014）（以下、AR5DBと略

本稿の目的は、この比例関係の仕組みを解説

記）を分析対象として、シナリオにおける温度

しつつ、パリ協定で定められた2°C未満という上昇と累積CO2排出量の比例関係を確認しつ

温度目標と整合する長期的な排出削減水準を

つ、2°Cの達成確率とシナリオの特徴（特に化論じることである。

石燃料起源排出量と土地利用起源排出量の内その際に主に依拠するのは、気候変動に関する政府間パネル（Intergovernmental Panel on Cli-

訳およびCO2以外の温室効果ガス等の影響）の関係を整理する2。

mate Change: IPCC）の第5次評価報告書（Fifth

これらを踏まえて、4章では温度上昇への寄Assessment Report: AR5）である。IPCCは3つの与をCO2要因と非CO2要因に分解し、それぞれ作業部会からなり、温度上昇と累積CO2排出量を指標化した数値から、任意の排出シナリオにの比例関係については、科学基盤を扱う第1作

対して温度上昇を定量化できることを示す。こ

業部会（Working Group I: WG1）と排出削減をの要因分解に着目するのは、温度上昇との比例扱う第3作業部会（Working Group III: WG3）が関係や、パリ協定の温度目標との整合性を論じ関係する。AR5は2013年から順次公表され、る際に、非CO2要因を切り分けることで見通し

WG1については2013年に、WG3についてはが良くなるためである。
5章では、科学的知見が国際機関でどのよう

2014年に報告書が取りまとめられた。
こうした科学的知見は往々にして非常に複に活用されているのかを見るために、気候変動

雑であり、本稿の記述もかなり専門的なものと枠組条約（United Nations Framework Conventionなる。そこで、結論部に相当する6章において、on Climate Change: UNFCCC）事務局および国際「2°C未満という温度目標と整合する長期的なエネルギー機関（International Energy Agency:

排出削減水準」という主題について、本稿で論IEA）による2°Cシナリオ分析を取り上げる。

じたことの総括を本文中の該当箇所を参照しUNFCCC事務局は、各国がパリ協定の下で提出ながら提示した。したがって、最初から6章にした目標（nationally determined contribution）の進み、必要に応じて本論部分である2章～5章の積み上げ効果を、2°Cや1.5°Cといった協定の温

本稿執筆時点（2018 年 2 月）では、IPCC 第 6 次評価報告書

に関する特別報告書に向けた研究は、AR5 時点の気候モデ（AR6）に向けた新しいシナリオや気候モデル研究 （Eyring

ルやシナリオ情報に基づいている。そこで、本稿も AR5 時

et al., 2015; O’Neill et al., 2016; Riahi et al., 2017）が進む一方で、点のシナリオを用いる。

2

2018 年 9 月に発表される IPCC による 1.5°C の地球温暖化－ 102 －

図1 CO2排出とCO2以外の要因による温度上昇の考え方
度目標と比較した（UNFCCC, 2016）。IEAは毎背後にある仕組みを考察する4。

年公表している見通し（World Energy Outlook）
で提示されたシナリオの中から、パリ協定後に、

2.1 比例関係の仕組みと不確実性

2°C目標に相当するシナリオを再定義した。こ温度上昇と累積CO2排出量の比例関係は、

こでは3章と4章における分析を用いながら、両IPCC WG1の分野で、多くの複雑な気候モデル

機関のシナリオの特徴を整理する。

計算から確認されている（Collins et al., 2013）。

最後に6章において、2章から5章までの分析

この比例関係は比較的新しい知見であり、2007を踏まえて、温度目標と長期削減の関係を整理

年の第4次評価報告書（AR4）以降の学術論文でした上で、長期的な温暖化対策を検討する際に言及され始め（Allen et al., 2009; Matthews et al.,

考慮すべき点を論じる。

2009; Meinshausen et al., 2009）、AR5で明記されるに到った。

2. 温度上昇と累積CO2排出量の比例関係

温度上昇には様々な複雑なプロセスが関与しており、比例関係は複数の非線形要因が相殺

人間活動に伴う地球温暖化は、大気、海洋、された結果、近似的に成立すると考えられてい陸域生態系、雪氷域などで構成される地球シス

る（Matthews et al., 2009）。この仕組みは、累積

テム全体におよぶ。関連する個々のプロセスは

CO2排出量との関係を模式的に示した図2にお非常に複雑であるが、人間活動がシステム全体

いて、「①排出が続く状態」と「②排出が止まっにおよぼす作用とそれによる応答は、図1のようた状態」に分けて考えることができる。

に集約される。海洋も含めた地球システムの温「①排出が続く状態」では、上に凸の曲線（図度上昇は、放射強制力と呼ばれる加熱作用によ2a）と下に凸の曲線（図2b）の相殺関係が存在

3って生じる 。以下では複雑な科学基盤をこの図する。前者はCO2の放射強制力が濃度の対数に1のように集約された形で捉えた上で、AR5で示

比例すること、後者は排出とともに温暖化が進された温度上昇と累積CO2排出量の比例関係のんで、大気中に留まるCO2の割合（airborne

34

この放射強制力は、
大気中のCO2 濃度の増加が主因であり、る部分は比較的新しい。全体を統一的に扱うモデルは地球

その他に、CO2 以外の温室効果ガスや、寒冷化の効果をもつ

システムモデルと呼ばれ、AR4 の頃から徐々に利用され始

大気中の微小粒子（エアロゾルと呼ばれる）の寄与もある。

め、AR5 で本格的な評価対象になった。このため、温度上昇

CO2 濃度や非 CO2 要因の変化は、CO2 やその他の原因物質のの定量的な評価において、従来は大気中の CO2 濃度（もし排出で生じ、CO2 排出を伴う人間活動は、化石燃料の燃焼、

くは GHG 濃度）との関係が注目されるところであった。

セメント製造などの工業プロセスおよび土地利用の改変に

AR5 以降は温度上昇が直接 CO2 排出量と結びつけられるよ

大別される。

うになったわけだが、これには地球システムモデルの利用

複雑な気候モデルは、図 1 の中で CO2 等の濃度から温度上の本格化が背景にある。

昇を求めるところの開発が先行し、排出量から濃度を求め－ 103 －

電力経済研究No.65（2018.4）

fraction, 以下AF）が増加することが対応する。
両者のかけ算となる温度上昇は、結果的に直線に近くなる（図2c）。累積CO2排出量の増加とともにAFが増加する要因には、海水のCO2溶解度の低下、海洋の成層化（対流が弱まる）、土壌有
機物の分解加速などがあり、いずれも温度上昇に起因し、AFと温度は相乗的に増加する5。
「②排出が止まった状態」は、図2cの直線上の1点で横軸の値が固定された状態に対応する。
そこでは縦軸に示す温度上昇を助長する要因と、逆に抑制する要因がはたらき、この場合も結果的にほぼ同じ状態に留まる。両要因とも海洋のはたらきが関係し、助長要因は海洋の熱慣性、抑制要因は長期間におよぶ海洋のCO2吸収

出典：Matthews et al. (2009)を基に作成

図 2 温度上昇と累積 CO2 排出量の比例関係の概念による。海洋の熱容量や潜在的なCO2吸収量は非常に大きく、また海洋深部の循環は非常にゆっくりしたものであるため、海洋の作用は数千

climate sensitivity: ECS）および過渡気候応答

年規模で続く。

（transient climate response: TCR）と呼ばれる。

図2cの直線の傾きを表す比例定数には大き

ECSは従来から約3°Cと認識され、AR5ではな不確実性が残されている。関係する要因は、

1.5〜4.5°Cの可能性が高いと評価された。TCR

AFを決める「自然のCO2吸収」と、放射強制力には海洋のはたらきによる温度上昇の遅れがに対する温度上昇の大きさを表す「気候感度」反映され、ECSの6割程度が目安となる。ただしに大別される。

海洋の熱吸収の度合いに定まった評価はなく、「気候感度」はCO2 濃度倍増による約3.7

ECSに対するTCRの比率は、AR5時点の複雑な

W/m の放射強制力に対する温度上昇と定義さ気候モデルで0.5〜0.7の幅がある（Tsutsui, 2017）。

れ、濃度2倍で平衡に達する状態と、年率1%でAR5ではTCRの値は1〜2.5°Cの可能性が高いと増加して2倍に達する70年目の状態が指標に使評価され、多数の複雑な気候モデルもこの幅にわれる。それぞれは平衡気候感度（equilibrium

収まる6,7。

25

温度上昇と累積 CO2 排出量の比例関係は、あくまでも近似るものの、気候感度の不確実幅は過去 30 年でほとんど変わ的なもので、排出が増え続けると比例関係からのずれが大きくなる。WG1AR5 では、近似的な比例関係が成立するのっていない。
7

温度上昇と累積CO2 排出量の比例関係が成立する度合いは、は、
産業革命前からの累積CO2 排出量が約7,300 GtCO（2,0002気候感度の大きさとはあまり関係しない。気候感度が大きGtC）に達するまでと評価している。WG1AR5 で示された気いと、同じ排出量に対して温度上昇がより大きくなる。この候モデル計算の傾向では、比例関係からのずれが上に凸の場合 AF が増加して図 2b の非線形性が増すが、濃度増加が形状、すなわち、AF 増加の効果と比べて放射強制力が対数対数的に効くために図 2a の非線形性も増す。両者は完全に的にしか増えない効果が上回ることが伺える。比例関係の相殺されるわけではないが、直線的な関係は維持される形

成立条件は、2011 年以降では約 5,300 GtCO2 までとなり、となる。このように、温度上昇と累積 CO2 排出量の関係は、

AR5DB の大半のシナリオはこの範囲に含まれる。したがっ

定量的な不確実性があるが、比例関係という点では頑健性て、少なくとも 2°C 目標のような低排出のシナリオについがある。

ては、比例関係を前提とする考え方は妥当である。
6

気候感度については、これまでに多くの研究が蓄積されている（Knutti et al., 2017 ）。ただし、研究は着実に進んでい－ 104 －

2.2 CO2バジェットの評価

含む現実的な条件には適用できない。これは、累積CO2排出量は、最近では、温度目標と関CO2とその他のGHGでは大気中の寿命が異な係づける文脈で、バジェット（budget）と言及るため、温度上昇とGHG排出量では比例関係がされるようになった（Knutti and Rogelj, 2015な成立しないことによる。メタンや一酸化二窒素

ど）。これは財務的な意味ではなく、従来からなどの排出量をCO2相当量に換算する地球温

地球物理学の分野でエネルギーや水の収支を

暖化係数は、特定の条件11でCO2と等価となる意味する用語に使われてきた、一般的な「ストよう調整された変換係数に過ぎない。

ック」の概念に通じる。すなわち、大気、海洋、

非CO2要因は時間とともに変化し12、その変陸域生態系といった地球システムの構成要素化に対する温度の応答も一律ではないが、非に、様々な形態で炭素がストックされており、CO2要因が加わると、図2cの直線状の温度上昇

要素間の炭素の出入りを考慮した炭素ストッの分布が全体的に底上げされる形となる。この

クの増減をバジェットと言い表すということ

ため、2°Cなどの目標とする温度レベルに対し、である。

CO2のみによる温度上昇の目標は、より低く抑AR5では、累積炭素排出量に対する過渡的気えられる。

候応答（transient climate response to cumulative

この「非CO2要因による目減り」を考慮した

carbon emissions: TCRE）と呼ぶ指標を3,670

CO2バジェットは、AR5の統合報告書の中で、

8

GtC ）当たりの温度上昇と定義し、GtCO（1,000
2

WG1とWG3のそれぞれの手法で評価された結

この値の可能性が高い（>66%）範囲を0.8〜

果が一覧されている (IPCC,2014 Table 2.2)13。評

2.5°Cと評価した9。TCREを用いると、所定の温価結果の中で、例えば確率>66%で2°C未満の場

度目標に整合的な累積CO2排出量の上限（以下合は、1870年以降14のCO2バジェットが、WG1

CO2バジェット）が直ちに算定される。例えば、の手法では2,900 GtCO2、WG3の手法では2,550

TCREの中央値を（0.8〜2.5°Cの中間の）1.65°C〜3,150 GtCO2とされる。WG3の評価が幅で示と見れば、確率>50%で1.65°C未満に抑える場

されるのは、非CO2の放射強制力として多様な

10

合のCO2バジェットは3,670 GtCO2となる 。

シナリオが考慮されることによる。これに対しTCREに基づくCO2バジェットは、CO2のみに

WG1の手法では、高めの放射強制力となる特定起因する温度上昇が対象であり、非CO2要因をのシナリオ15 が使われている（Collins et al.,GtC は炭素のみで 10 億トンを表す単位で、CO2 全体ではそる。今世紀前半は、非 CO2 の GHG の増加および寒冷化に

8の 3.67 倍に換算される。
910寄与するエアロゾルの減少により、増加傾向となる。

TCRE には気候感度と「自然の CO2 吸収」の不確実性が反映

13される。2 種類の気候感度のうち、TCRE に関係するのはテムモデルによる計算、WG3 では、複数の統合評価モデル

TCR の方である。

と前提条件の組み合わせで作成された多数の排出シナリオ

TCRE の確率分布として、0.8〜2.5°C の範囲が±1 倍の標準に、簡易気候モデル（MAGICC）の確率論的評価を適用した偏差となる正規分布を仮定すると、3,670 GtCO2 は確率>66%

結果、すなわち AR5DB に基づく。

で 2°C 未満に抑える場合の CO2 バジェットであることを確1412

産業革命前（18 世紀半ば）ではなく 19 世紀後半が起点とな認できる(筒井, 2017)。この正規分布を仮定する方法は

るのは、WG1 分野の複雑な気候モデル計算では、通常 19 世

WG1AR5 で示されたもので、任意の確率と温度目標の組み

紀後半を起点に過去の気候再現とそれに続く将来の気候予合わせに適用できる。
11

WG1 では、代表的な排出シナリオに対する複数の地球シス測が計算されることによる。

排出後 100 年間の平均的な放射強制力に関して等しくなる

15

代表濃度パス（Representative Concentration Pathway: RCP）

条件。

(Moss et al., 2010)と呼ばれる気候モデル計算に使われた 4 種エアロゾルも含めた非 CO2 要因を合計した放射強制力は、類のシナリオのうち、最も温暖化が進むRCP8.5が使われた。

不確実幅が大きいものの、現状で 0.3 W/m2 程度と推定され－ 105 －

電力経済研究No.65（2018.4）

2013）。
評価結果には2011年以降のCO2バジェッ

モデル比較研究の成果が反映されている。計算

トも併記されており、確率>66%で2°C未満の場

結果は、モデルの前提条件の他に、モデル自体

合は、WG1の手法では1,000 GtCO2、WG3の手の定式化の違いにも依存する。このため、最近

法では750〜1,400 GtCO2とされる。このうちの研究では、複数の研究機関や研究グループが1,000 GtCO2の方は、1兆トンのCO2として、政府それぞれモデルを持ち寄り、条件を揃えて計算

16の文書でも言及されるようになった 。

した結果を相互に比較する方式で実施される

CO2バジェットは、概念自体がまだ新しく、ことが多い。

様々な方法論が提案されている研究段階にあ以下では、公開されているデータ19から、CO2

る。WG1とWG3の手法の違いについては、関連

排出量、放射強制力（CO2のみの寄与と非CO2要するCO2バジェットの定義の違いも含めて、因も含めた合計）および温度上昇について、

AR5の情報を補足する論文（Rogelj et al., 2016）

2100年までのデータが完備しているものを抽17が発表されている 。手法にはそれぞれ一長一出し、これらの要素の関係を調査する。この条短があり、評価手法によって異なるバジェット

件に合致するシナリオは523本である20。表1とが評価される。

表2にシナリオ計算に使われたモデルおよび関係する研究プロジェクトを示す21。

3. IPCC AR5シナリオデータベースにおける気候関連データの分析

AR5 に お ける 排 出 削 減シ ナ リ オ の評 価
（Clarke et al.,2014）は、2007年の第4次評価報
告書（AR4）における評価 （Fisher et al., 2007）

IPCC WG3の報告書では、2100年までの排出と比べて、気候関連の情報が格段に充実してい削減や関連技術の見通しが、統合評価モデルでる。AR4では濃度レベルと対応づけられる平衡計算された多数のシナリオを分析する形で示

状態の温度上昇が参照されるだけであったが、されている。統合評価モデルとは、排出量に関

AR5ではMAGICC22と呼ばれる簡易気候モデル

わるエネルギーと経済の相互依存を定式化し（Meinshausen et al., 2011）によって、2100年またもので、モデルで出力される各種の社会経済での温度上昇が確率論的に評価された。この評

18

変数の時間展開がシナリオとなる 。

価では、一つのシナリオにつき、気候計算のパ

AR5DBはこの種のモデル計算の結果を収録

ラメータを600通りに設定した計算が実行されしたもので、AR5に向けて実施された国際的なている23。本研究で抽出したシナリオは、実質

環境省 長期低炭素ビジョン http://www.env.go.jp/earth/on-

AR5DB には、日本の統合評価モデルで作成されたシナリオ

danka/lc_vision.html（アクセス日：2018 年 2 月 1 日）

も全体の 1 割程度を占めるが、いずれも温度のデータが含1617

同論文には、直近の排出量を反映した 2015 年以降の CO2 バ
ジェットも示されている。直近の排出量は年間で 40 GtCO2

18

まれていない。
21程度であり、上記の 2011 年以降の数値から 160 GtCO2 を引

当該分野では長い実績がある。研究プロジェクトは一部をくと 2015 年以降の数値になる。

除き、欧米の研究機関が主導したモデル比較研究であり、ここの場合のシナリオは、人口や経済成長などの基本的な前

こでの抽出条件に合致しないものも含め、AR5DB に含まれ

提と、資源、技術、政策等の制約の下で、所定の目的関数を20るシナリオの大半を提供している。
22

最大・最小化する最適化計算で得られる解である。
19

モデルはいずれも欧米の研究機関で開発されてきたもので、Model for the Assessment of Greenhouse-gas Induced Climate

2015 年 6 月 29 日作成のバージョン 1.0.2。

Change の頭文字をつなげた名称。IPCC の初期の評価報告

https://tntcat.iiasa.ac.at/AR5DB/から入手

書の頃から開発・改良が続けられており、統合評価モデルの

AR5DB には、31 のモデル（バージョンの違いを区別すると
56 のモデル）で作成された延べ 1,184 本のシナリオが含まれている。抽出条件に合致しないシナリオは半数を超える研究分野では、事実上の標準手法となっている。
23

MAGICC の確率論的な温度上昇の評価には、WG1 分野の複雑な気候モデルの平均やばらつきが反映されているが、それらのほぼ全てが温度のデータを含んでいない。

－ 106 －

表 1 調査対象のシナリオの作成に使われた統合評価モデル
モデル名

バージョ ン

主研究機関

GCAM

2.0, 3.0, 3.1

米国 Pacific N orth w est N ation al Lab oratory (PN N L), Un iversity of M arylan d

IM AGE

2.4

オラ ン ダ PBL N eth erlan d s En viron m en tal Assessm en t Agen cy

M ERGE

ETL_ 2011, AM E, EM F27 米国 Stan ford Un iversity, Electric Pow er Research In stitu te (EPRI)

M ESSAGE V.2, V.3, V.4

オースト リ ア In tern ation al In stitu te for Ap p lied System s An alysis (IIASA)REM IN D

ド イ ツ Potsd am In stitu te for Clim ate Im p act Research (PIK)

1.4, 1.5

表 2 調査対象のシナリオが作成されたモデル比較研究
略称
AM E

名称
Asian M o d elin g Exercise

主管機関
米国 PN N L

代表論文
Calvin et al. (2012)

シ ナリ オ数(**)
23 (83)AM PERE2

Assessm en t of Clim ate Ch an ge M itigation
ド イ ツ PIKPath w ays an d Evalu ation of th e Rob u stn ess of
M itigation Co st Estim ates Ph ase 2

Riah i et al. (2015)

159 (248)

AM PERE3

同Ph ase 3

ド イ ツ PIK

Kriegler et al. (2015)

63 (130)

EM F27

En ergy M od elin g Foru m Program 27

米国 Stan ford Un iversity

Kriegler et al. (2014)

122 (362)

GEA

Glob al En ergy Assessm en t

オースト リ ア IIASA

Riah i et al. (2012)

42 (42)

LIM ITS

Low Clim ate Im p act Scen arios an d th e
Im p licatio n s o f req u ired tigh t em ission s
con trol strategies

イ タ リ ア Fon d azion e En i
En rico M attei (FEEM )Kriegler et al. (2013a)

48 (84)RCP

Rep resen tative Co n cen tratio n Path w ays

IAM C

RoSE

Road m ap s to w ard s Su stain ab le En ergy fu tu res ド イ ツ PIK(*)

M oss et al. (2010)

4 (4)Kriegler et al. (2013b )62 (105)(*) In tegrated Assessm en t M od elin g Co n sortiu m ： 統合評価モ デリ ン グに関する 研究者コ ミ ュ ニテ ィ(**) 括弧内の数値は抽出条件に合致し ないも のも 含めた総数

AME （Calvin et al., 2012）, AMPERE2（Riahi et al., 2015）, AMPERE3（Kriegler et al., 2015）, EMF27（Kriegler
et al., 2014）, GEA（Riahi et al., 2012）, LIMITS（Kriegler et al., 2013b）, RCP（Moss et al., 2010）, RoSE（Kriegler
et al., 2013a）

的に、この600通りの気候計算が実行されたもが集中するところは、GHG濃度レベルでは450のに相当する。

〜550 ppm-eqに当たる。450 ppm-eqは従来から2°C目標の目安とされ、550 ppm-eqは産業革命
前の濃度の約2倍である。450〜550 ppm-eqは、3.1 累積CO2排出量と温度上昇の関係
抽出されたシナリオについて、2011〜2100年

これまでのモデル比較研究で共通の前提条件の累積CO2排出量を基に特徴を整理した結果とされることが多く、表2に挙げた研究でも同

24

（600
を図3に示す 。シナリオの多くは温度上昇様の条件が多く採用されている。

通りの計算の中央値）が2°Cを下回るところに

図3cには、2100年の放射強制力と累積CO2排

集中し、全体的に温度上昇と累積CO2排出量が出量の関係を示している。温度上昇は放射強制

直線関係にあることを確認できる（図3b）。

力によって生じるため、CO2と非CO2要因を合WG3のAR5では、2100年のGHG濃度25を指標わせた全放射強制力（図中の四角印）は、図3bにシナリオが分類されている（図3a）。シナリオの温度上昇の分布形状と良く対応する。これら（Meinshausen et al., 2009; Rogelj et al., 2012; Schaeffer et al.,24

25

CO2 と CO2 以外の要因の放射強制力を合計して、それを CO2

2015）。したがって、AR5DB の各シナリオにおける排出量

のみの濃度増加の寄与として換算される濃度。単位は、CO2と温度上昇の関係は、基本的に、WG1 の科学基盤と整合的濃度の ppm と区別して、ppm-eq のように表記される。エアと見なせる。

ロゾルは GHG（温室効果ガス）ではないが、エアロゾルのシナリオのデータは、大半が 10 年間隔のモデル出力値であ

放射強制力を含む場合も GHG 濃度とされる。

るため、累積値は、2010〜2100 年の 10 年間隔の値に、5, 10,…, 10, 5 年の重みをつけて積算している。

－ 107 －

電力経済研究No.65（2018.4）

の分布では、一部に直線関係からのずれが見られ、全放射強制力の内訳では、非CO2要因（図中三角印）がそのずれに関係することを確認できる。CO2のみの放射強制力（図中丸印）が累
積CO2排出量とともに直線的に増加するのは、2.1で述べた相殺関係による26。
MAGICCによる600通りの気候計算には、気候感度に代表される温度上昇と放射強制力の間の不確実性が考慮され、計算結果の分布から所定の温度レベルを超える確率が評価される。
AR5DBには、図3bに示した中央値の他に、上位・下位5%の値や1.5, 2.0, 3.0, 4.0°Cを超える確率の情報が含まれる。図3dには、この超過確率が累積CO2排出量とともに増加する様子を示している。
IPCCの評価報告書では、可能性の度合いを表す用語が確率で定義づけされる。例えば、「可能性が高い（likely）」は66%より大、「可能性が低い（unlikely）」は33%より小とされる。この定義にしたがうと、2100年時点で所定の温度レベル未満となる可能性が高い累積CO2排出量は、
図で超過確率0.33を示す破線より下に位置す
るマーカが該当する。非CO2要因による増減があるが、2°Cの場合は概ね1,000 GtCO2がその上限に位置しており、2.2で述べたCO2バジェット
に関する既往の知見と合致する。

a: 2100 年の GHG 濃度で分類された WG3AR5 のシナリオカ
テゴリとの対応。b: シナリオ数のヒストグラムおよび 2100
年の温度上昇の分布。
温度上昇は簡易気候モデル MAGICC による 600 通りの計算結果の中央値。c: 2100 年の放射強制力

3.2 2℃目標の達成確率の違いが排出量におよぼす影響。d: 所定（各要因の合計および CO2 要因とそれ以外の内訳）の温度水準を超える確率の分布。点線は 33%確率のライン
で、その下側が 66%を超える確率で所定の温度以下となるこ

2°C目標の達成確率が変われば、許容される
CO2排出量も変わる。そこでIPCCの可能性表記にしたがって、66〜100%（>66%）、50〜66%（>50%）および33〜50%（>33%）という3種類とを示す。b〜d の各マーカは、250 GtCO2 の幅で区切られた
ヒストグラムの各ビンに含まれるシナリオの平均を示す。

図 3 2011〜2100 年の累積 CO2 排出量を基に整理した AR5DB の特徴の達成確率幅を設定し、21世紀を通じて温度上
昇が2°C未満となる確率がそれぞれの範囲に収26

CO2 の放射強制力は、CO2 濃度に対して対数的にしか増加しの左端点で 0.34、多い方の右端点で 0.61 である。前者の場

ないが、累積排出量とともに AF（排出された CO2 のうち大合は、図 2c に示される海洋の熱慣性と CO2 吸収との相殺関気中に残存する割合）が増加するため、結果的に直線に近づ

係もはたらく。

く（図 2a と b の相殺関係）。AF の値は、排出量が少ない方－ 108 －

a: 2011 年以降の累積 CO2 排出量。b, c: a の内訳で、b が化石燃料起源 c が土地利用起源。d〜f: a〜c に対応する年別の CO2
排出量。g：全放射強制力。h: g に占める非 CO2 要因の放射強制力。i: 温度上昇の中央値。

図 4 21 世紀を通じて 2℃未満となる確率が 66〜100%（>66%）、50〜66%（>50%）および
33〜50%（>33%）の範囲に収まるシナリオの平均的な変化傾向
まるシナリオを抽出して比較する。シナリオ数て負排出に達する時点が早く（2070〜80年）、

はそれぞれ76、109、91本である。図4にこれら

2100年の排出量は、化石燃料起源と土地利用起のシナリオにおけるCO2排出量、放射強制力、源を合わせて、マイナス9 GtCO2に達している

および温度上昇の平均的な変化傾向を示す。排（図4d）。これは2010年の排出量の約1/4に相当

出量は、化石燃料起源と土地利用起源の内訳をする。

つけ、合計と内訳のそれぞれで2011年以降の累内訳では、土地起源のCO2排出量について、
66〜100%と50〜66%の間で特徴的な違いがあ

積値と年別の値を示している。
年別の排出量は、確率の大きさによらずゼロる（図4f）。66〜100%では今世紀前半に急速に排出に向かうが、大幅削減が本格化する時期は負排出となり、2050年に一旦ゼロ付近に戻った

確率が低いほど遅れる（図4d）。この結果、累積

後、今世紀後半は再び減少する。これに対し50

排出量は確率が低いほど上積みされる形とな〜66%では、期間を通じてほぼ同じスピードでる。いずれも今世紀末の排出量は負となり、累減少し、今世紀後半は確率66〜100%の場合よ27

積値はそれ以前の今世紀後半にピークがくる 。

り負排出の度合いが大きくなっている。このよ

66〜100%と50〜66%の場合は、33〜50%と比べうな土地起源の排出量のやや一貫性を欠く傾

なお、負排出、すなわち世界全体の CO2 排出量を正味で負く、実現可能性については議論がある（Fuss et al., 2014; Smithにする技術については、
バイオエネルギー（bioenergy）と CO2

et al., 2016）。

27

回収・貯留（carbon dioxide capture and storage: CCS）を組み合わせる BECCS などが想定されるが、実証されたものではな－ 109 －

電力経済研究No.65（2018.4）

向は、モデル毎の特徴が顕在化した結果と見られる28。

のかを分析する。
図5に、2°C未満の確率と温度上昇（600通り

図4aと図4iの比較から確認されるように、温の計算の中央値）の関係を個々のシナリオで見度の変化傾向は、CO2の累積排出量の変化傾向

た散布図を示す。21世紀の全期間を通じて確率と類似する。今世紀後半の負排出によって、66

66〜100%、50〜66%および33〜50%で2°C未満〜100%や50〜66%のシナリオでは、温度上昇がとなるシナリオは、図5aに示すように、ピーク

2100年以前にピークとなり、2100年時点では低時の温度上昇が約1.8°Cと2°Cを境に区分され下傾向となる。このように、21世紀中に2100年ている（これらの温度を境に、凡例に示した記の値を超過する「オーバーシュート」も、累積号が変わっている）。50%を境とする区切り（凡CO2排出量と温度上昇で同様に見られる。

例に示した〇と×の境目）が2°Cに当たるのは

温度変化の直接の原因となる放射強制力は、定義によるが、1.8°Cの方は確率が一意に定ま

図4gと図4hに示されるように、全量および非っていない。この温度付近にはシナリオが集中

CO2要因とも2060年まで増加し、その後は減少しており、1.8°C程度に対応する確率は10%程度

もしくはほぼ一定で推移する。増加の度合いはの幅にわたって分布している29。

非CO2要因の方が相対的に大きく、全体に占め2°C未満となる確率の区分別の中央値は、確る非CO2要因の割合は、初期時点の15%程度か率区分の高い方から順に75、62、41%である。

ら22〜24%程度まで増加する。この増加のスピ

中央値の周りの分布状況は、図5aの凡例に示しードは、確率区分50〜66%で他より早い傾向がた記号の分布と、それを集約した図右側のボッ見られる。図4iとの比較から、世紀末にかけて

クスプロットから把握できる。IPCCの評価報の全放射強制力の減少は、必ずしもそれに見合告書などでは、確率は>66%や>50%のように区う温度低下をもたらさないことを確認できる。

分の下端で表記されるが、確率の表記が同じでこれは2.1で言及した海洋の熱慣性による。

もサンプルの取り方でシナリオの仕様は変わり得る。AR5DBでは、区分内の分布は必ずしも

3.3 各確率区分における温度上昇の分布

均等ではなく、特に50〜66%では中央値が高い

前項では66〜100%（>66%）、50〜66%（>50%）、

方に偏り、その中央値付近に分布が集中する傾および33〜50%（>33%）という3通りの確率区

向が見られる。また、33〜50%の区分との境界

分に沿って、2°C未満となるシナリオの平均的は、分布が疎らになっている。

な傾向を比較した。以下では各区分に含まれる

2°C未満の確率と温度上昇の中央値を2100年

シナリオがどのあたりの確率に集中している

時点で見ると（図5b）、負排出による温度低下2829

図には示していないが、2100 年の排出量は、特定のモデル

期にピークとなるものが大半である。図には示していない（MESSAGE）で大きな負の値を示し、50〜66%のシナリオ

が、中央値 1.8°C のあたりで 2°C 未満となる確率が比較的低では、そのモデルの占める割合が突出している。また、世紀いシナリオは、温度上昇のピーク後の減少幅が大きいこと

前半の排出量は、別の特定のモデル（GCAM）で極端に大きを確認できる。これは、世紀前半の排出削減を遅らせて、世な負の値を示している。このモデルは 50〜60%のシナリオ

紀末にかけて大規模な負排出を導入する、オーバーシューが少なく、66〜100%の場合のみにその傾向が現れる。土地

トの度合いが強いシナリオである。負排出技術の実現性は部門の CO2 は、森林伐裁や植林によって比較的大きな排出ともかくとして、ピーク昇温の時期が短ければ、同じ昇温がや吸収が生じる。大規模な植林は負排出の技術にも位置づ続く場合と比べて、2°C 未満の確率は小さくなる。これは、けられる （Smith et al., 2016）。このような森林の扱いは現気候の不確実性の中に、放射強制力に対する応答の遅れに状ではモデル間の違いが大きく、シナリオの選び方によっ関する要素があり、ピークに近い昇温の持続性が確率に影て比較的大きな差異が生じる。

響すると解釈できる。

確率 66〜100%のシナリオは、温度上昇が世紀後半の早い時－ 110 －

を反映して、確率が全体的に高くなる。区分別の中央値は、確率区分の高い方から順に81、65、45%であり、図5aの21世紀を通して2°C未満となる確率より3〜6ポイント大きい。50〜66%の区分は、2100年時点では約半数が66%を超える
確率で2°C未満となり、一部は>66%の区分と重なっている。

4. CO2要因と非CO2要因の分解
2章と3章で言及したように、温度目標と排出削減の整合性には非CO2要因が少なからず影響する。ここでは、温度上昇をCO2要因と非CO2
要因に分解して、シナリオ間のばらつきを分析する。要因別の温度上昇は、AR5DBに含まれる
放射強制力の情報を基に、著者が開発した簡易気候モデル（Tsutsui, 2017）で推計した（付録を参照）。
図5に示したシナリオに対し、温度上昇とその要因を分析した結果を図6に示す。
元の温度上昇と累積CO2排出量の分布範囲を見てみると、比例関係から外れるシナリオが目立つ（図6a）。特に累積排出量が1,200 GtCO2のあたりにはシナリオが集中し、温度上昇が広い

散布図の上側と右側のボックスプロットは、対応する軸の値について、凡例に示す三つのシナリオ区分での 5、25、50、75、95%の分位点と平均（×印）を示す。a: 21 世紀を通しての確率（期間最小値）とピーク時の温度上昇（期間最大値）の関係。b: 2100 年時点の確率と温度上昇の関係。大半のシナリオは 2100 年より前に温度のピークがくる（オーバーシ

範囲におよんでいる。これに対し、CO2起因のュートする）ため、b の方が全体的に温度上昇の中央値が低温度上昇は累積CO2排出量との比例関係に近くなり、2℃未満の確率が高くなる。

図 5 2℃未満の確率と温度上昇（中央値）の関係

づき（図6d）、非CO2起因の温度上昇は非CO2の放射強制力にほぼ比例することを確認できる（図6c）。したがって、1,200 GtCO2付近のばら

要因別の温度上昇は以下のように定量的につきも含め、累積CO2排出量に関する比例関係からのずれは、大部分が、累積CO2排出量とは評価できる。
CO2要因の温度上昇については、図6dの中で必ずしも直接関係しない非CO2要因のばらつ

黒の点線で示す回帰直線31が得られ、その傾き30きに起因すると見られる 。
30

エアロゾルに関係する大気汚染物質の排出は、CO2 の排出と連動する部分があるが、硫酸エアロゾルが寒冷化、黒色炭素（煤）が温暖化に寄与するなど、放射強制力についての CO2との関係は一律ではない。主に農業部門から排出されるメ
タンや一酸化二窒素は、土地改変に伴う CO2 排出と連動する部分があるが、エネルギー起源の CO2 排出とは直接関係
しない。

31

横軸の値に 2011 年までの累積 CO2 排出量として約 2,000
GtCO2 を加え、原点を通る直線の条件で回帰係数を算出した。
約 2,000 GtCO2 は 1750〜2011 年の累積排出量で、WG1 AR5の評価値に基づく。WG1 AR5 では、気候モデル計算の結果の分析で、1870〜2011 年の約 1,900 GtCO2 が参照されるが、ここでは産業革命前の 1750 年を起点とした。

－ 111 －

電力経済研究No.65（2018.4）

a, d: 2100 年時点の温度上昇と 2011〜2100 年の累積 CO2 排出量の関係。b, e: 温度上昇のオーバーシュート量と累積 CO2 排
出量のオーバーシュート量の関係。d と e の温度上昇は、独自の簡易気候モデルを用いて CO2 起因部分を切り分けた推定値。オーバーシュート量は 2100 年時点の値を 21 世紀中に上回る量を表す。c, f: 2100, 2050 年時点の非 CO2 起因の温度上昇と非 CO2 の放射強制力との関係。a, b, d, e の黒の点線は、TCRE に基づく温度上昇。TCRE の値（1.63°C）は、d のデータ分
布を直線回帰した結果。c, f の黒の点線は、TCR に基づく温度上昇。TCR の値（1.81°C）は、要因切り分けに用いた簡易気候モデルの設定値（AR5DB で使われた MAGICC の設定と同様）。

図 6 確率 33〜100%で 2℃未満となるシナリオに対し、温度上昇（中央値）とその要因を分析した結果からTCREが1.63°Cと推計される32。2.1で述べート量とし、温度上昇と累積CO2排出量の関係

たように、TCREは3,670 GtCO2当たりの温度上をオーバーシュート量について見ると、この場昇であり、各シナリオの累積CO2排出量に対し、合も、元の温度からCO2要因を切り分けること

CO2要因の温度上昇が比例式から求まる。例え

で、TCREとの比例関係が良く成立するように

ば、現在の世界の年間排出量が10年続くと400なる（図6e）33。

、それによる温度上
GtCO2程度になり（脚注17）

一方、非CO2要因の温度上昇は、世紀後半の
非CO2の放射強制力との比例関係（図6c, f）か

昇は約0.18°Cに相当する。
TCREによる推計は、負排出によって温度がら定量的に評価できる。比例定数としては、過低下する場合にも適用できる。最終時点の2100

渡状態の温度上昇の指標となるTCRが目安に年の値をそれ以前に上回る量をオーバーシュなる。ただしTCRに基づく温度上昇は、2050年

32

この値はAR5 で評価されたTCRE の不確実幅（0.8〜2.5 °C、に大幅に減少することを意味する。このようなシナリオは、

2.2 参照）のほぼ中央に当たる。したがって、AR5DB の温度

確率 66〜100%の区分に多く見られ、この区分の平均的な傾上昇は中央値ベースで TCRE の評価と整合することを確認

向（図 4h）を反映している。

できる。
33

元の温度は、TCRE に基づく推定値の上下に分布している（図 6b）。このうち上側の分布は、非 CO2 要因もピーク後－ 112 －

時点では良い近似になるものの（図6f）、2100年

降、残りの6本は2020年以降がその期間に該当時点では過小評価となる（図6c）。これは、非する。元のAR5DBで同区分に含まれるシナリ

CO2の放射強制力が今世紀前半に増加し、後半オは76本である（3.2節）。20本の抽出基準は必はほぼ一定で推移もしくは減少する傾向（図4h）

ずしも明確ではないが、表1に挙げたにあることが関係する34。

MESSAGEを除く4つのモデルがほぼ均等に選平衡時の温度上昇の指標となるECSに対し、択され、表2に挙げたモデル研究のうち、TCRは6割程度の大きさである。したがって、AMPERE2とLIMITSの成果が比較的多く採用

TCRによる近似が良い2050年時点では、その放されている。

射強制力で安定した場合に想定される温度上2011年以降の累積排出量と年別の排出量に昇の6割程度が顕在化する勘定となる。2100年

ついて、抽出された20本と元の76本の傾向を図

時点は、近似値とのずれから、この割合が7割

7で比較する。それぞれの平均は、2011〜2100年程度に増加していると見られる。この場合、非の累積量についてはほぼ等しいが、抽出された

CO2の寄与は0.3 W/m2当たり0.17°C程度となる。

20本の方が、オーバーシュートの度合いが大き20.3 W/m はAR5DBの2010年値（図4h）であり、い（図7a）。このため20本平均の年別の排出量は、

現在の目安となる。

全体平均と比べて、最初のうちは排出量が多く、2060年を境に逆転し、世紀末にかけてより大幅

5. UNFCCC事務局と国際エネルギー機関（IEA）によるシナリオとの比較な負排出となる（図7b）。
抽出された20本の平均は、2020年をピークに減少に向かうが、2030年は2010年を僅かに（約UNFCCC 事 務 局 や 国 際 エ ネ ル ギ ー 機 関

4%）下回るほどである。ただしこの傾向は、土（International Energy Agency: IEA）による2°C目

地起源を加えた総CO2排出量や、他のGHGの標シナリオもAR5DBのシナリオを参照していCO2相当量を加えたGHG排出量では様相が異る（UNFCCC, 2016; IEA, 2016a）。ここでは化石なる。この違いは、20本の抽出シナリオだけで燃料起源のCO2排出量に注目して、代表的な排はなく、全体平均の場合にも当てはまり、図4f

出削減シナリオとして、UNFCCC事務局が用いに示したように、土地起源のCO2排出量が2010

た費用最小2°Cシナリオ（Least-cost 2°C scenarios）〜30年に大きく減少することが関係する。減少とIEAによる450シナリオを取り上げ、AR5DBの度合いは、2°C未満の確率区分の中で66〜と比較する。

100%の場合が特に顕著で、図には示していな
いが、抽出された20本はさらにその傾向が強い。

5.1 UNFCCCレポートの費用最小2℃シナリオとUNFCCCレポートで示されるのはGHG排出量のみで、そこで言及される各国の目標を積みの比較
費用最小2°Cシナリオは、AR5DBの確率66〜

上げた排出見通しについても、
GHG排出量での100%で2°C未満の区分に含まれる20本のシナ比較に留まっている。3.2で述べたように、土地

リオからなる（UNFCCC,2016 Technical Annex

起源のCO2排出は、モデル間のばらつきが大き

Table 4）
。費用最小は排出削減の期間を通していところであり、シナリオの選定によって、特の最小化を意味し、20本のうち14本は2010年以定のモデルの傾向が強調されやすい面がある。

TCR に基づく温度上昇は、その定義により、放射強制力が入ると、徐々に平衡温度に近づくためにずれが生じる。

34

増加する期間では良い近似となるが、増加が鈍り安定期に－ 113 －

電力経済研究No.65（2018.4）

5.2 IEAによる450シナリオとの比較
IEAのシナリオは2040年までの期間が対象であるが、長期の気候目標を想定するシナリオでは、2100年までの排出量の見通しが考慮されている。450シナリオの場合は、元々GHG濃度450ppm-eqを目指す前提であったが、パリ協定採択
後の2016年のレポート（IEA, 2016a）で、確率>50%で21世紀中に2°Cを超えないシナリオと再定義された。根拠となるのはCO2バジェットの水準で、2015〜2100年の累積CO2排出量が1,140 GtCO2と想定されている。この値は、同じ仕様に対してAR5DBから見出される1,150〜
1,400 GtCO2 （IPCC, 2014 Table 2.2）や、それを2015 〜2100 年に換算した990 〜1,240 GtCO2（Rogelj et al., 2016）の間に位置するとされる35。
図7には、レポートに掲載されている2014、
a: 化石燃料起源の累積 CO2 排出量。b: その年別の排出量。
AR5DB と UNFCCC のシナリオは、それぞれの平均の時系
列と、シナリオ間のばらつき（5, 25, 50, 75, 95%の分位点）
を表すボックスプロット（2030, 2060, 2100 年のみ）を示す。

2020、2030、2040年のデータおよび2100年の累積値を示した36。2040年までの450シナリオの傾
向は、AR5DBの確率66〜100%で2°C未満とな

IEA のシナリオは 2040 年までだが、2100 年の想定されるるシナリオとほぼ一致する。両者は2°C未満の累積排出量も示している。

確率が異なるが、これは2100年の累積CO2排出図 7 確率 66〜100%で 2℃未満となる AR5DBのシナリオ、UNFCCC レポートで費用最小 2℃
シナリオとして抽出されたシナリオおよび
IEA 450 シナリオの比較

量の違いによる。IEAでは負排出技術について慎重な立場をとっており、他の野心的な排出削減シナリオも含めて、オーバーシュートが想定されない。つまり年別の排出量は、2040年以降、自然な形で正味ゼロに向かう経路が想定されUNFCCCレポートはこうしたシナリオと各国ている37。

の目標の積上げを、
GHG排出量という一つの数

またIEAレポートでは、非CO2要因の排出の値だけで比較しているが、内訳も含めて比較す

多くが農業や廃棄物などの非エネルギー部門

るなど、より多面的な分析が望ましい。

によること、さらにその変動がCO2バジェットの下でのエネルギー起源のCO2の排出量に影35

なお IEA の 2017 年のレポート（IEA, 2017）では、450 シナ

起源の排出量を 2, 2, 2, 0 GtCO2 と仮定し、これを合算して化リオに相当するものとして、新しく Sustainable Development

石燃料起源の総排出量とした。累積量は台形則にしたがっScenario (SDS)が提示された。SDS では、長期の気候目標にて積分し、2100 年は、上記の 2015〜2100 年の数値に、2014

加えて、国連の持続開発目標のうち、2030 年までの電気の年の 4 倍を 2011〜14 年の累積量として加算している。

利用普及ならびに大気汚染の改善という短期目標との同時

36

37

ただし負排出技術の可能性についての言及もあり、BECCS達成が前提とされている。SDS の世界合計の CO2 排出量はなどを相当規模利用できるとすれば、450 シナリオはより厳

450 シナリオとほぼ同じで、確率>50%で 2°C 未満という仕しい気候目標達成の可能性を提供する、という認識を述べ様も変わらない。

ている。

掲載データはエネルギー起源の排出量であるため、ここでは、レポートの記載内容に基づいて、各時点の工業プロセス－ 114 －

響することなどから、非CO2要因の想定に注意

が世紀前半で化石燃料起源のCO2排出量が多を払っている。そこではAR5DBを参照して、少いにもかかわらず最終的に2°C未満の確率が高なくとも50%の確率で2°C未満となるシナリオ

い、という一見矛盾する違いが生じる。両者のの8割以上は、2100年の非CO2起因の温度上昇

違いは今世紀の前後半での排出量の割当の違が0.4〜0.7°Cの範囲にあると分析し、450シナリ

いが本質であるが、温度のピークが尖鋭である

オの非CO2の寄与を約0.55°Cと設定しているほど、同じピーク値であっても目標達成の確率（IEA, 2016b)38。

が高くなることも関係する。

IEAの2100年時点の考え方は、現在の科学基盤に合致するが、そこで分析された非CO2起因

6. 結論の温度上昇は、本研究で独自の簡易気候モデル
を用いて推定した結果（図6c）と比べると過大

本稿では、パリ協定に記載された温度目標とである。実際、0.4〜0.7°Cの範囲には33〜50%の長期の排出削減について、AR5の知見を基に確率区分のシナリオも多く含まれ、少なくともAR5DBの気候関連データを精査し、代表的な

39

2°Cシナリオの事例も含めて多面的に考察して50%という条件に当てはまらない 。
いずれにしろ、1.5〜2°Cの水準になってくる

きた。以下では、6.1で温度目標と整合的な長期と、非CO2要因の寄与が相対的に大きくなる。

削減についての本稿の考察を整理した上で、その結果、非CO2の放射強制力の僅かな違いが、

6.2で2050年や2100年に向けた長期の政策・戦目標達成の確率やCO2バジェットを左右する略への示唆を述べる。

40ことになる 。
6.1 温度目標と整合的な長期削減
温度上昇と累積CO2排出量の比例関係は直5.3 両シナリオの比較－特にオーバーシュー

感的には理解しやすいが、温度上昇の要因を細トについてここでUNFCCCレポートにおけるシナリオ

かく整理して考えると実は自明ではない。両者とIEAの450シナリオについて、
オーバーシュー

の間の比例関係は原理的に成立するというよ41

トの観点から簡単に比較しておく 。5.1で述べり、様々な要因が重なり合った結果として、いたように、UNFCCCの費用最小2°Cシナリオはわば偶然に成立するものである（2.1、特に図2）。

オーバーシュートの度合いが大きく、一方5.2

また、CO2以外の温室効果ガス等をCO2と同様で述べたように、IEAの450シナリオはオーバーに扱うことはできない（2.2）
。

シュートが想定されない。その結果、前者の方

この比例関係および非CO2要因でもたらさ38

方であるが、その意味するところを十分に認識する必要が

ただし、大幅なCO2 削減を目指すシナリオでどこまで非CO2
要因を削減できるかは、情報がほとんどなく AR5DB に依拠

39

40

ある。
41

するしかない、という状況にも言及している。

本研究の分析では対象としなかったが、統合評価モデルの詳細は不明だが、仮に、2100 年の放射強制力に対する平衡

最適化計算では、初期時点の近傍の制約が、オーバーシュー時の温度上昇が想定されているとすれば、数値の上では整合トの傾向に影響する面がある。初期時点では、通常、実際の的となる。つまり、実際のシナリオデータは、4 章で見たよう排出量が制約条件となる。このため、例えば、計算を 2000に、平衡時の 7 割程度であり、0.4〜0.7°C から 3 割程度を過年から開始する場合と 2010 年から開始する場合とでは、後大分として差し引くと、図 6c に示される傾向と整合する。

者の方が現実の排出増加が反映されて、オーバーシュート

非 CO2 要因を平衡時の温度上昇と想定することは、2100 年の傾向になりやすい。今後 IPCC の 1.5°C に関する特別報告の放射強制力が、それ以降も一定のまま推移することを前

書やその後の AR6 に向けて、AR5DB を拡充・代替する新提に、数百年後の遠い将来の温度上昇を見越して、今世紀のしいシナリオデータベースが作成されると見込まれる。そCO2 バジェットを決めることを意味する。これも一つの考えの際は初期時点の扱いの違いにも留意する必要がある。

－ 115 －

電力経済研究No.65（2018.4）

れる温度上昇の特徴を考慮すれば、現在から将で、CO2排出量等のシナリオが計算される。モ

来に至るまでの世界全体での排出量の推移（＝デルの定式化には様々な方式があるため、シナ排出シナリオ）が2100年時点において温度目標

リオ計算は国際的なモデル比較研究の形で実に整合するかどうかは、その時点での累積CO2施される。AR5DBはAR5の時点のモデル比較

排出量と非CO2要因の加熱効果（放射強制力）

研究の成果を集めたシナリオデータベースででほぼ決定される（2.2および4）。

ある。近年、2°C目標の重要性が認識されるな

ただし気候の見通しに幅があるため、その整

かで、UNFCCC事務局やIEAといったエネルギ

合性には確率の情報が付随する。ある排出削減

ー・環境を扱う国際機関が2°Cシナリオ分析を

シナリオの下での温度上昇の見通しで、幅の中積極的に行うようになっているが、その際には、央が2°Cであれば2°C未満の確率は50%となる。

このデータベースが参照されている（5、特にこの確率を高めて目標達成をより確実するに

図7）。

は、排出量をさらに減らす必要がある（3.1、特に図3）。

6.2 政策への示唆

どの程度減らすかは、「目指すべき達成確率」

本稿で扱ったのは温度目標と長期削減の関と「温度の見通しの幅」に依存する。
「目指すべ係であり、それだけをもって長期的な政策や戦き達成確率」は政策的な判断により、確率を高略のあり方を論じることはできない。一方で、くすると、大幅削減の本格化する時期が早まる

そうした政策・戦略を考えるにあたって、温度（3.2、特に図4）。一方、「温度の見通しの幅」

目標と長期削減の関係を無視することもできは科学的な知見に基づいて評価される。現行のない。以下では、長期的な削減に向けた政策や科学基盤では、温度上昇の中央値が1.8°C程度

戦略を考える際に、温度目標との関係についてのシナリオで、2°C未満の確率が66%程度にな

留意すべきことを3点指摘する。

る（3.3、特に図5）。
2100年の温度上昇の中央値は、その時点での①CO2バジェット

累積CO2排出量と非CO2放射強制力から概算でパリ協定4条1で言及される、GHGの人為的きる。累積CO2排出量は400 GtCO2当たり、非な排出と吸収のバランスは、温度目標との関係

CO2放射強制力は0.3 W/m2当たり42、ともに中央を科学的に考慮すると、CO2に関しては、累積値で見て、0.17〜0.18°C程度の温度上昇に対応的な排出量をある限度に抑える、すなわちゼロする。400 GtCO2は、化石燃料起源（エネルギー排出を目指すことに相当する。基盤となる温度

利用と工業プロセス）と土地起源を合わせた、上昇と累積CO2排出量の比例関係は、ある程度

現在の排出量の10年分に相当する（4、特に図の頑健性があり、
従来のGHG濃度に基づく考え

6）。本稿では2°C目標に注目したが、これらの方より、直接的で分かりやすい。

定量的な関係から、1.5°Cなどの目標に整合す

ただし、2°Cなどの温度目標に整合的な排出量は、6.1で整理したように、目標達成の確率とる数値も割出せる。
累積CO2排出量と非CO2放射強制力の今世紀

非CO2要因の想定に左右され、非CO2要因の排中の時間変化には、現実社会の様々な要因が反出量をCO2と同様の比例関係の枠組みで考え映される。この仕組みは、統合評価モデルによることはできない。したがって、長期戦略などって定式化され、費用最小などの制約条件の下でCO2バジェットに言及する場合、確率と非0.3 W/m2 は、CO2 を除く GHG とエアロゾルを含めた現在の放射強制力の合計の目安である（4 章および脚注 12 参照）。

42

－ 116 －

CO2放射強制力の想定も明示しておくのが適体も、研究機関がモデル比較研究に参加するか切である。

どうかという機会の有無に依存する。
本稿で見てきたように、66%を超える確率で2°C未満といっても66〜100%の幅があり、②科学的知見の更新可能性
TCRやTCREといった指標で定量化される気AR5DBでは中央をとると75%である。50%を超候の見通しの幅は依然として大きい（2.1、2.2）。

える場合の50〜66%の区分では、上位側への偏上記の中央値1.8°Cで2°C未満の確率66%といりが見られる。また、モデル間のばらつきが大う評価は、あくまでも現行の見通し幅の場合できい土地起源のCO2排出は、特定のモデルのくある。

せが表れやすいところである。このため、確率数百年後に到達する平衡時の温度上昇を特区分をその下限値だけで言及することや、特定定するのは難しいが、今世紀中に生じる温度上の要素のみに注目してシナリオを評価するこ昇は、観測データの蓄積とともに徐々に幅が狭とは、誤った認識につながる恐れがある。シナ

まり、TCRとTCREの確度も高まる。

リオを参照する際は、その選択に注意を払うとそうなると、確率66%で2°C未満とする際の中央値が2°Cにより近くなり、CO2バジェット

ともに、確率の値やシナリオの要素を多面的に見る必要がある。

は増加する。温度上昇の見通しは、幅が縮まるだけでなく、幅自体が上下に振れる可能性もあ謝辞る。観測情報と気候モデルを組み合わせて気候

本研究で用いた簡易気候モデルのパラメー

感度の幅を特定する最近の研究では、上振れとタ調整および温度上昇と累積CO2排出量の比

下振れの両方の可能性が示唆されている

例関係の説明は、それぞれ文部科学省の「気候（ Brown and Caldeira, 2017; Cox et al., 2018;

変動リスク情報創生プログラム」（2012〜16年

Goodwin et al., 2018）。上振れする場合にはCO2度）および「統合的気候モデル高度化研究プロ

バジェットは減少し、下振れする場合には増加グラム」（2017〜21年度）の支援の下に実施し

する。

た。

長期的な政策・戦略を考える際には、科学的知見の更新によって、CO2バジェットなど、政付録 温度上昇の要因分解について

策上の変数も変わりうることに留意すべきである43。

温度上昇の要因をCO2とそれ以外に分解する方法には、放射強制力の変化から温度上昇を③シナリオデータベース使用時の注意点

簡易的に計算する数値モデルを用いた。この種

具体的な長期の排出削減の戦略において、の簡易計算では、熱容量の大きい海洋内部の熱

AR5DBなどのシナリオデータベースは重要な輸送過程を記述する熱収支モデルが一般に使役割を担う。ただし、データベースからリファ

われる。本研究で用いたモデルは、鉛直3層の1レンスとなるシナリオを選択する際の基準に

次元熱収支モデルである（Tsutsui, 2017）。一方

は任意性があり、さらにデータベースの構成自AR5DB のシナリオの気候計算に使われた

43

気候感度の幅を特定する研究は、様々なアプローチで実施

次評価報告書に向けて、新しい気候予測情報が実施されるされているが、現状では、AR5 時点の気候モデルや放射強見通しである。ECS、TCR、TCRE といった温度上昇を定量

制力の情報に依拠している。並行して、新しい気候モデルの化する指標が、AR6 でどのように評価されるか注目される。

開発も進められており、2021〜22 年に発表予定の IPCC 第 6－ 117 －

電力経済研究No.65（2018.4）

MAGICCでは、海洋が南北半球別に多層に区切

気候モデルの限界は常に意識しておく必要がられ、陸域部分との熱交換も考慮されているある。

（Meinshausen et al., 2011）。
両モデルは構造上の違いはあるが、計算結果を左右するのは、熱容量や熱交換などのパラメータの調整である。本研究のモデルでは、AR5時点の多数の複雑な気候モデルの平均的な振舞いを模擬するよう調整している。一方
AR5DB の 600 通 り の 気 候 計 算 に 使 わ れ た
MAGICCのパラメータは、AR4時点の複雑な気候モデルに基づいて調整されている（Meinshausen et al., 2009; Rogelj et al., 2012;
Schaeffer et al., 2015）。基になる複雑な気候モデ
ルは本研究の方が新しいが、気候モデルのばら
つきについてはAR5時点とAR4時点でほぼ同等である（Flato et al., 2013）。したがって、本研
究で対象とする全球平均の温度については、本研究の手法とMAGICCの中央値で大きな違いはない。2100年の温度上昇の二乗平均平方根誤差は、523本の全シナリオで0.08°C、本研究で注目した確率>33%で2°C未満となる276本のシナリオで0.1°Cである。
本研究で独自モデルを用いるのは、パラメー
タ設定の詳細も含めて、著者自身がその仕組みを完全に理解していることによる。MAGICCは
ソースコードが公開されていないため、ブラックボックス的な使い方に限定される面がある。
なお、AR5DBの温度データや、ここで用いた
非CO2要因の切り分けが、簡易気候モデルベー
スであることに注意を要する。実際には、要因
切り分けの前提となる加法性、すなわち放射強制力に対する温度応答の重ね合わせは、必ずしも成立しない。また、温度が上昇する状態と下降する状態で、海洋の熱吸収などの特性が変わる可能性がある。これらは、簡易気候モデルの前提（放射強制力に対する線形性）を逸脱する。
2°C程度の2100年までの気候の推移では、非線形性はそれほど大きくないと見られるが、簡易【参考文献】
筒井純一(2017) 長期緩和シナリオの温度目標適合性を評価する新しい方法論, 環境情報科学,
46(3):30–34.
Allen, M.R., D.J. Frame, C. Huntingford, C.D. Jones,
J.A. Lowe, M. Meinshausen and N. Meinshausen(2009) Warming caused by cumulative carbon emissions towards the trillionth tonne, Nature, 458(7242):1163–1166.
Brown, P.T. and K. Caldeira (2017) Greater future
global warming inferred from Earth’s recent energy
budget, Nature, 552: 45–50.
Calvin, K., L. Clarke, V. Krey, G. Blanford, K. Jiang, M.
Kainuma, E. Kriegler, et al. (2012) The role of Asia in
mitigating climate change: Results from the Asia
modeling exercise, Energy Economics, 34:S251–S260.
Ciais, P., C. Sabine, G. Bala, L. Bopp, V. Brovkin, J.
Canadell, A. Chhabra, et al. (2013) Carbon and otherbiogeochemical cycles, in Stocker, T.F., D. Qin, G.-K.
Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A.
Nauels, et al. (Eds.), Climate Change 2013: The Physical Science Basis, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, pp.
465–570.
Clarke, L., K. Jiang, K. Akimoto, M. Babiker, G. Blanford, K. Fisher-Vanden, J.-C. Hourcade, et al. (2014)
Assessing transformation pathways, in Edenhofer, O.,
R. Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner,
K. Seyboth, A. Adler, et al. (Eds.), Climate Change
2014: Mitigation of Climate Change, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New
York, NY, USA, pp. 413–510.
Collins, M., R. Knutti, J. Arblaster, J.-L. Dufresne, T.
Fichefet, P. Friedlingstein, X. Gao, et al. (2013) Longterm climate change: projections, commitments andirreversibility, in Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner,
M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, et al.
(Eds.), Climate Change 2013: The Physical Science
Basis, Cambridge University Press, Cambridge,
United Kingdom and New York, NY, USA, pp. 1029–
1136.
Eyring, V., S. Bony, G.A. Meehl, C. Senior, B. Stevens,
R.J. Stouffer and K.E. Taylor (2015) Overview of the
Coupled Model Intercomparison Project Phase 6(CMIP6) experimental design and organisation, Geoscientific
Model
Development
Discussions,－ 118 －

8(12):10539–10583.
Fisher, B.S., N. Nakicenovic, K. Alfsen, J. Corfee Morlot, F. de la Chesnaye, J.-C. Hourcade, K. Jiang, et al.
(2007) Issues related to mitigation in the long term
context, in Metz, B., O.R. Davidson, P.R. Bosch, R.
Dave and L.A. Meyer (Eds.), Climate Change 2007:
Mitigation. Contribution of Working Group III to the
Fourth Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change, Cambridge University
Press, Cambridge, United Kingdom and New York,NY, USA, pp. 169–250.
Flato, G., J. Marotzke, B. Abiodun, P. Braconnot, S.C.
Chou, W. Collins, P. Cox, et al. (2013) Evaluation ofclimate models, in Stocker, T.F., D. Qin, G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J. Boschung, A. Nauels, etal. (Eds.), Climate Change 2013: The Physical Science Basis, Cambridge University Press, Cambridge,
UK and New York, NY, USA, pp. 741–866.
Fuss, S., J.G. Canadell, G.P. Peters, M. Tavoni, R.M.
Andrew, P. Ciais, R.B. Jackson, et al. (2014) Betting
on negative emissions, Nature Climate Change, 4(10):850–853.
Goodwin, P., A. Katavouta, V.M. Roussenov, G.L. Foster, E.J. Rohling and R.G. Williams (2018) Pathways
to 1.5 °C and 2 °C warming based on observationaland geological constraints, Nature Geoscience,
11:102–107.
IEA (2016a) World Energy Outlook 2016, International
Energy Agency.
IEA (2016b) World Energy Model Documentation 2016
Version, available at: http://www.worldenergyoutlook.org/media/weowebsite/2016/WEM_Documentation_WEO2016.pdf (accessed 1 February 2018).
IEA (2017) World Energy Outlook 2017, International
Energy Agency.
IPCC (2014) Climate Change 2014: Synthesis Report.
Contribution of Working Groups I, II and III to theFifth Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change, edited by Core Writing
Team, IPCC, Geneva, Switzerland.
Knutti, R. and J. Rogelj (2015) The legacy of our CO2
emissions: a clash of scientific facts, politics and ethics, Climatic Change, 133(3):361–373.
Knutti, R., M.A.A. Rugenstein and G.C. Hegerl (2017)
Beyond equilibrium climate sensitivity, Nature Geoscience, 10:727–736.
Krey, V., O. Masera, G. Blanford, T. Bruckner, R.
Cooke, K. Fisher-Vanden, H. Haberl, et al. (2014) Annex II: Metrics & Methodology, in Edenhofer, O., R.
Pichs-Madruga, Y. Sokona, E. Farahani, S. Kadner, K.
Seyboth, A. Adler, et al. (Eds.), Climate Change 2014:

Mitigation of Climate Change, Cambridge, United
Kingdom and New York, NY, USA, pp. 1281–1328.
Kriegler, E., I. Mouratiadou, G. Luderer, N. Bauer, K.
Calvin, E. DeCian, R. Brecha, et al. (2013a)
Roadmaps Towards Sustainable Energy Futures andClimate Protection: A Synthesis of Results from the
RoSE Project (1st Edition), Potsdam Institute for Climate Impact Research, Potsdam.
Kriegler, E., K. Riahi, N. Bauer, V.J. Schwanitz, N. Petermann, V. Bosetti, A. Marcucci, et al. (2015) Making or breaking climate targets: The AMPERE study
on staged accession scenarios for climate policy,
Technological Forecasting and Social Change,
90:24–44.
Kriegler, E., M. Tavoni, T. Aboumahboub, G. Luderer,
K. Calvin, G. Demaere, V. Krey, et al. (2013b) What
does the 2°C target imply for a global climate agreement in 2020? The LIMITS study on Durban Platform
scenarios,
ClimateChangeEconomics,
04(04):1340008.
Kriegler, E., J. Weyant, G. Blanford, V. Krey, L. Clarke,
J. Edmonds, A. Fawcett, et al. (2014) The role of technology for achieving climate policy objectives: overview of the EMF 27 study on global technology andclimate policy strategies, Climatic Change, 123(34):353–367.
Matthews, H.D., N.P. Gillett, P.A. Stott and K. Zickfeld(2009) The proportionality of global warming to cumulative carbon emissions, Nature, 459(7248), 829–
832.
Meinshausen, M., N. Meinshausen, W. Hare, S.C.B.
Raper, K. Frieler, R. Knutti, D.J. Frame, et al. (2009)
Greenhouse-gas emission targets for limiting global
warming to 2°C, Nature, 458(7242):1158–1162.
Meinshausen, M., S.C.B. Raper and T.M.L. Wigley(2011) Emulating coupled atmosphere-ocean and carbon cycle models with a simpler model, MAGICC6 –Part 1: Model description and calibration, Atmospheric Chemistry and Physics, 11(4):1417–1456.
Moss, R.H., J.A. Edmonds, K.A. Hibbard, M.R. Manning, S.K. Rose, D.P. van Vuuren, T.R. Carter, et al.
(2010) The next generation of scenarios for climatechangeresearchandassessment,
Nature,463(7282):747–56.
Myhre, G., E.J. Highwood, K.P. Shine and F. Stordal(1998) New estimates of radiative forcing due to well
mixed greenhouse gases, Geophysical Research Letters, 25(14):2715–2718.
O’Neill, B.C., C. Tebaldi, D. van Vuuren, V. Eyring, P.
Friedlingstein, G. Hurtt, R. Knutti, et al. (2016) The
Scenario Model Intercomparison Project (ScenarioMIP) for CMIP6, Geoscientific Model Development,－ 119 －

電力経済研究No.65（2018.4）

9:3461–3482.
Prather, M.J., C.D. Holmes and J. Hsu (2012) Reactive
greenhouse gas scenarios: Systematic exploration of
uncertainties and the role of atmospheric chemistry,
GeophysicalResearch
Letters,39(9),
10.1029/2012gl051440.
Riahi, K., F. Dentener, D. Gielen, A. Grubler, J. Jewell,
Z. Klimont, V. Krey, et al. (2012) Chapter 17 - Energy
Pathways for Sustainable Development, in Global Energy Assessment - Toward a Sustainable Future, Cambridge University Press, Cambridge, UK and New
York, NY, USA and the International Institute for Applied Systems Analysis, Laxenburg, Austria, pp.
1203–1306.
Riahi, K., E. Kriegler, N. Johnson, C. Bertram, M. den
Elzen, J. Eom, M. Schaeffer, et al. (2015) Locked into
Copenhagen pledges — Implications of short-termemission targets for the cost and feasibility of longterm climate goals, Technological Forecasting andSocial Change, 90(Part A): 8–23.
Riahi, K., D.P. van Vuuren, E. Kriegler, J. Edmonds,
B.C. O’Neill, S. Fujimori, N. Bauer, et al. (2017) The
Shared Socioeconomic Pathways and their energy,
land use, and greenhouse gas emissions implications:An overview, Global Environmental Change, 42:153–
168.
Rogelj, J., M. Meinshausen and R. Knutti (2012) Global
warming under old and new scenarios using IPCC climate sensitivity range estimates, Nature Climate
Change, 2(4):248–253.
Rogelj, J., M. Schaeffer, P. Friedlingstein, N.P. Gillett,
D.P. van Vuuren, K. Riahi, M. Allen, et al. (2016) Differences between carbon budget estimates unravelled,
Nature Climate Change, 6(3):245–252.
Schaeffer, M., L. Gohar, E. Kriegler, J. Lowe, K. Riahi
and D. van Vuuren (2015) Mid- and long-term climate
projections for fragmented and delayed-action scenarios, Technological Forecasting and Social Change,
90(Part A):257–268.
Smith, P., S.J. Davis, F. Creutzig, S. Fuss, J. Minx, B.
Gabrielle, E. Kato, et al. (2016) Biophysical and economic limits to negative CO2 emissions, Nature Climate Change, 6:42–50.
Tsutsui, J. (2017) Quantification of temperature response to CO2 forcing in atmosphere–ocean generalcirculation models, Climatic Change, 140:287–305.
UNFCCC Secretariat. (2016) Synthesis Report on the
Aggregate Effect of Intended Nationally Determined
Contributions, available at: http://unfccc.int/focus/indc_portal/items/9240.php (accessed 1 February2018).

－ 120 －

筒井純一（つついじゅんいち）
電力中央研究所 環境科学研究所