気象リスクの定量的マネジメント
冨山 芳辛
気象リスクへの関心は高いがリスク認識は主観的でリスク・マネジメントは定性的な段階にとどまっている．そこで，定量的リスク・マネジメントへの道筋と課題を，定性的なそれと対比しながら，気象情報，リスク情報，情報の検証，意思決定の評佃の各側面から検討した．気象リスクの定量的マネジメントの一例として，電力会社の需給運用業務におけるリスクのマネジメントに気温の確率予報をもちいたモデルを紹介した．気象情報の作成は気象学等の科学に立脚しているが，その利用もまた科学とならなければならない．

キーワード：気象リスク，定量的リスク・マネジメント，確率予報，意思決定，リスク情報，検証…ll……ll…州＝………＝…………………川脚‖ll……l…l………l州‖川‖川Illl……l………＝l………l川舶‖冊‖州‖l冊‖川‖l川…ll………‖…l……ll……l…………冊‖………ll…………＝川＝‖川……l……l…………ll

ク認識に基づくリスク・マネジメントは定量的になる．

1．はじめに気象リスクの定量的マネジメントは，一部を除けば，気象にかかわるリスクには，激しい気象現象，異常まだ今後の課題である．定量的リスク・マネジメント

気象，気候変動によるもののほか，予測の不確実性にへの道を，主観的リスク認識併走性的リスク・マネジ起因するものがある．気象現象は通常コントロールでメントと科学的リスク認識一定量的リスク・マネジメ

きないが，リスクについてはコントロールが可能であントとを比較しながら展望する（表1）．気象情報，る．ここでは，有効な情報を得て意思決定を最適化しリスク情報，情報の検証，意思決定の評価の四つの側リスクを軽減することについて述べる．次節では定量面から見ていく．

的リスク・マネジメントの概略をのべ，節3で，その主観的リスク認識の当事者はリスクにかかわりのあ一例として気温の確率予報を用いたリスク・マネジメ

る気象現象を知ってはいるが，意思決定のために最適ントを紹介する．

な情報が何であるかを知っているとは限らない．設計

2．気象リスクの定量的マネジメント

外力50mm／hの排水設備をもっている市の防災当局
は，この外力を超える降水の有無をあらかじめ知ろう

2．1リスク認識とする．翌日までの範囲で，1時間ごと対象空間を市ノアの洪7Kの例を挙げるまでもなく，気象災害に遭城とする時間雨量の予報を得られたとする．しかし，遇したひとの生死は当事者のリスク認識に依存してい現在の技術では，市町村の空間分解能で50mm／hをる．気象リスクは当事者の概念的準備があって初めて超える翌日の強雨となると，その予測精度は非常に低認識されるものである［1］．当事者の概念的準備の段い．気象庁の数値予報モデルの降水量予報のスレット階によって，リスク認識は神話的，主観的および科学的認識の各段階が区別される．神話的リスク認識においてはリスクは天災として把握され，ネ庁る以外に逃れる方法を知らない．だが歴史的にいえば，人類は早く

表1定性的リスク・マネジメントと定量的リスク・マネジメント
リスク認識

主観的

科学的

リスク・マネジメ
ント

定性的

定量的

既成の情報／あつリスク情報の説明因子から運命に甘んじることを拒否していた．中国ではすでに南王（約4，000年前）の頃に治水が行われたと伝えられている．主観的リスク認識はそれ以来今日まで気象情報の歴史的幅をもっている．
主観的リスク認識に基づくリスク・マネジメントはらえの情報なし

リスク情報

まだ定性的なものである．これに対して，科学的リス情報の検証とみやま よしゆき㈱ウェザーニューズ〒26ト0023千葉市美浜区中瀬1−3282（18）

意思決定の評価

検証なし／不適切な検証
評価なし／印象に© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

よる評価

原因連鎖の分析にもとづくリスク情報
気象情報とリスク情報に対する科学的検証
客観的定量的評価

オペレーションズ・リサーチ′「＼主観的／定性的

科学的／定量的図1リスク情報／／／T【、＼、

スコアは，3時間に10mmの雨に対して12時間後の⊂垂コ＼、予報で，10％と20％の間である［2］．スレットスコアの定義は後に示すが，これは精度を示す指標で100％気象現象に近いほどよい．精度は，12時間後の予報でなく24地形．地盤．…

時間後の予報に対してはもっと悪くなり，3時間降水量でなく1時間降水量の場合にはもっと悪くなる．10mmでなく50mmに対してははるかに悪くなる．こひと，道路．住宅，…

れは40km四方ごとの検証であるが，普通の市城はこれよりははるかに小さい．40km四方でなく，10km四方で検証したら精度は悪くなる．つまり，上記災害
図2 災害の原因連鎖のような仕様で降水量予報が得られたとしても，その精度は実用に耐える水準ではないということである．

水による浸水が問題であるならば，大雨についての情

1，2時間後についてはある程度信頼性の高い量的報によって意思決定するより，洪水と予想される損害予報がありうるが，翌日の降雨予測については決定論についての情報によるほうがよい（図1）．端的な話，的予報でなく，降水量の閥値を指定した確率予報を用ある市城に大雨が降るかどうかという問題とその市域いたほうがよい．また，内水だけでなく外水（河川等で洪水が起こるかどうかという問題とは別なのである．

r＼・によって流入する水）ほ水に関係しているなら，予

洪水は上流に降った雨によって起こるからである．

測値だけでなく観測値も参照すべきである．このよう大雨や暴風のような気象現象は人口に胎英しているに，主観的リスク認識の段階では，リスクにかかわるせいか，リスクの原因としてよく認識されている．だ

気象現象はわかっているとしても，意思決定に必要なが普通，被害・損害にいたる直接の原因は別のもっ七予測要素は何か，情報をどのような仕様で得ればよい

身近なところにあるのだが，それが案外見落されていか，といったことを特定することは，まだその先のこる．災害の場合についていえば図2に示したような原とがらなのである．

因連鎖がある．気象現象は地形や地盤といった自然素

2．2 気象情報とリスク情報因に働いて，洪水氾i監や斜面崩壊のような災害現象を気象リスクの定性的マネジメントと定量的マネジメ生み，さらに災害現象はひとや住宅といった社会素因

ントとはシームレスにつながるようなものではなく，に作用して災害となる［3］．同じ大雨でも川がなけれその間に断絶と飛躍がある．大きな違いの一つは，前ば洪水は起こらず，川によって洪水の起こり方は違う．

者の意思決定が気象情報によってなされるのに対して，洪水氾i監が起こっても被害を受けるものが存在しなけ

後者はリスク情報を用いる点にある．リスク情報とは，れば洪水災害とはならない．未開の原野におこる洪水損害・被害のより直接の原因に関する情報である．洪は，むしろ土地を肥沃にするのである．

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（19）283

気象リスクの定量的マネジメントにおいては，意思表2 分割表．予報／実況の分割表と予報の適中率および決定は気象情報によってではなくリスク情報によってスレットスコアを（a），（b），（C）の三つの場合について行われるが，それによって気象情報が不要になるわけではない．気象情報はリスク情報を予測するための説示した．「適中率」および「スレットスコア」については本文中に説明がある（a）

明因子として処理済みの形でユーザに渡るのである．

実況

洪水氾濫を予測するための説明由子としては，洪水対あり なし

象河川の上流域の降水の空間的・時間的分布を，しかも予測値とともに観測値を用いることになるが，この適中率 95％ 予 あり

ようなデータのセットは，そのままユーザに渡るとす

スレットスコア 50％ 報 なし

5 3 2 90

れば，無味乾燥な数値の集まりにすぎない．定量的マ
ネジメントにおいては，気象情報は意思決定をコント（b）ロールする情報ではなくなり，分析されるべきデータとなる．リスク情報が端的で有効な情報であればよいのである．多くの場合，リスクにかかわる意思決定は適中率 95％ 予 あり

切迫した状況でなされるので，リスク情報は端的なも報 なし

スレットスコア 9％のである必要がある．

0．5 3 2 94．5

洪水と予想される損害についての情報，強風の列車（C）運行に対する影響についての情報，電力会社が保持すべき予備供給力についての情報，これがリスク情報の一例である．mm／h，m／s，Oc等を単位とする気象情報と違って，リスク情報はm（河川水位），m／s（転覆限界風速），MW（予備供給力）という，意思決定

適中率 97・5％ 予 あり
スレットスコア 0％

報 なし

0 0 2．5 97．5

当事者のリスクの単位と言葉に翻訳された情報である．
2．3 意思決定の評価（不能予報）である．適中率で測れば，bはaに等し気象リスクの定性的マネジメントにおいては，意思く，Cの不能予報は95％を超える精度をもつという不決定は気象情報によってなされるわけだが，意思決定合理なことになる．この場合の検証スコアとして適中の当事者は気象情報の精度を正確に知っているわけで率は不適切であることがわかる．この場合とは，「実はない．それどころか，まるで知らないか関心がない

況あり」の割合が小さいとき，すなわちまれな気象現ということさえある．「当たればよい」，これはしばし象の場合である．この場合，予報なし／実況なしを当ば精度への無関心に対する裏返しの表現である．「当たりとして数えないほうがよい．スレットスコアはこたればよい」というのは神頼みにもいえることだが，れを省いたときの当たりの割合で，aでは50％，bで神仏のご利益を検証してみようとするひとはいないのは9％，Cでは0％となる．トルネードはまれな現象である．

なのでスレットスコアを使って検証されるべきだった

気象情報の不適切な検証の古典的な例としてフィンのである．予報ごとに適切な検証が行われているかど

リー問題が挙げられる．これは，「95％を超える精度」

うか，アメリカ気象学会での論争から100年以上たっのトルネード予報をめく、、って1890年代に起こったア

た今でも，これは笑いごとではないのである．

メリカ気象学会での論争である［4］．適中率というスだが，情報の品質の良し悲しを知るためにだけ検証コアを使って予報の検証がされていたのである．表2があるのではない．予測情事削ま不確実な情報であって，のような表を分割表と呼んでいる．適中率は，aでい正確さの程度，不確実性の程度を直視することができえば，予報あり／実況ありの5と予報なし／実況なしのなくては，定量的リスク・マネジメントは始まらない

90をともに当たりとしてその割合を示すものである．のである．このとき大事なのは，当たるかどうかだけ

bは予報があっても実況のないことが多く，実況があではなく，当たる程度についての情報である．この点っても予報のないことも多い．明らかにaに比べてで，確率予報は，定量的リスク・マネジメントに適し劣る予報と考えられる．cはそもそも予報がない場合た情報であるといえる［5］．ほかならぬ確率値が不確

284（20）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ′〔＼、r＼、実性の程度を表現しているからである．確率予報は，意することにすると，2回に1回は供給力が不足して未来の天気に関する情報に本来内在するはずの不確実ロスを出すことになる（図4）．ロスの影響は大きい性を陽に表現しており，ユーザはそこから意思決定にので，電力会社は一定の予備供給力（以下，「予備力」適した形で情報を引き出すことができる［6］のである．と略す）を用意する．この予備力を保持する必要性は定量的マネジメントにおいては，気象情報だけでな気温予報の不確実性によって生ずるもので，気温予報

くリスク情報に対しても適切な検証がなされる．リスが確実に当たるものならばいらなくなる（ほかには不ク・マネジメントにとって情報は，気象情報であれリ確実性の因子が存在しないものと仮定しているので）．

スク情報であれ，手段ではあっても目的ではない．意リスクの範囲をこう特定したとき，これにかかわるコ思決定の成果が最終的な評価の対象である．情報の良スト／ロスは次の項目になる．

し恵しも，結局のところこの点に照らして決まるもの

1）信頼性への打撃という形のロス（⊥）

である．定性的リスク・マネジメントにおいては，意

2）予備力を保持するコスト（CR）

思決定の評価はないか，あっても印象による評価にと

3）熱効率の低下による余分のコスト（C）．

どまる．これは，リスク・マネジメントの目標がまだこれらの和をマージナル・ロス〟と呼ぶことにす定量的に明確になっていないからである．定量的マネる．

ジメントのためには，リスクに伴う損失の範囲と，リスクに関係するコスト／ロス構造が定量的に確認されていなければならない．意思決定の評価尺度はそれを〟＝⊥＋CR＋C〟がこの場合のリスク，すなわち気温予報の不確実最高気温の前提にして，政策的価値付けを経て決まることになる．

＜＞

この評価尺度によってリスク・マネジメントの効果が評価され，用いる情報と意思決定のルールの最適化，コスト／ロス構造の見直し等に可能性が広がっていく［〒］［〒］のである．

3．気温の確率予報を用いたリスク・マネ

億樹州1撃ジメント
図3 電力会社の需給運用と最高気温予報の不確実性（冨この節では，電力会社の需給運用業務に適用した定量的リスク・マネジメントのモデル［7］を紹介する．

山，2003）0．3

需給運用における主な問題は日ピーク需要（以下ではこれを単に「需要」と呼ぶ）の予測である．需要は最0．2

高気温に依存するところが大きい［8］．ここでは議論

0．1￣、、 を簡単にするために，需要は最高気温だけによって決0まるものとする．さらに簡単のために，需要は供給エ

8 6 4 2 0 −2長 一4 −6 −8 −10
ど［℃］

リアを代表する1都市の最高気温によって決まるもの−2・8∠】P0としておく．

電力会社は最高気温予測値によって需要を予想し供給力を用意する．電力は各瞬間ごとに需要と供給が一致しなければならない，という点でほかの商品と違う著しい特徴をもっている．図3に示したように，最高予測したピーク負荷

気温予報が高めにはずれると供給力の過剰が生じ，こ

図4 気温の誤差分布とコスト／ロス（冨山，2003）．上側

れは熱効率の低下となって余分のコストに帰結する．

は気温の誤差分布で，横軸の誤差Eは左側を正とし反対に最高気温予報が低めにはずれると供給力の不足が生じ，これは信頼性への打撃という形のロスとなる．
最高気温予報の誤差分布はほぼガウス分布で左右対称なので，予想したピーク需要にあわせて供給力を用
2004年5月号ている．右側の黒く塗りつぶした部分は危険率を表す．下側は需要の予測に対する超過分』Pとコスト／ロスの関係を示す．上側の図の横軸gと下側の図の横軸』Pとは対応しているが，正の向きは逆となる© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

（21）285

表3 気温の確率予報（冨山，2003）．表で，例えばr＝300cの下方積算確率が94％で上方積算確率が6％とは，最高気温が30℃をF回る確率が94％で30℃以上となる確率が6％と予報していることを意味する．また，危険率が上8％でr＝29．50cとは，上方積算確率を8％としてもつ気温が29．50cであることを意味する

2001年
最高気温の確率予報
16 17 18 1
0 0 0 0 1 3 8 12 23 38
下方積算確率【％］100 100 100 100 99 97 94 88 77 62
上方積算確率匝】
25 26 27 28 29 30 31 32 33 34
T【℃】
38 54 88 80 88 94 97 99 99 100
下方積算確率匝］
62 46 32 20 12 6 3 1 1 0
上方積算確率【％】7月12日110上10 上8 上5

危険率［％】
T〔℃】

19．8 22．3 22．6 29．1 29．5 30．2

性に伴うリスクの範囲である．リスク・マネジメント

表4 PFTと誤差統計を用いた意思決定のマージナル・ロス（富山，2003）．β．日とβ2日の例の成果は〃の大小によって評佃することができる．
所与のコスト／ロス構造に対して，予備力の大きさ（a）β1日（需要の予測に対する超過分：1，600MW）
予備力

は最高気温予報の誤差統計を用いて最適化することがIMW】

L［k￥］ CR［k￥】 C［k＃］ M［k￥】できる．10電力会社の平均程度の規模の袈空の電力

PFT l，7200

会社Ⅹを想定し，コスト／ロス構造を決める因子を与誤差統計 1，200

22，000えて計算してみると，誤差の標準偏差が2．2◇cの場合，

3，440
2，400240

3，6SO
24，4000（b）β2日（需要の予測に対する超過分：440MW）

片側危険率（積算確率）8％に当たる−3．00c（誤差は予備力予報一実況と定義する）の誤差にそなえなければならIMWlないことになる．気温と需要との関係から，危険率8％の予備力がわかる．この場合は1，200MW（メガL［k￥】 CR［k￥】 C［k￥］ M［k￥】PFT ＄0001，600720

誤差統計 1，20002，4001，5202，3203，920ワット）である．これが，誤差統計を用いて最適化された予備力である．ほかの情報がないとすれば，この大きさは毎日固定で運用することになる．

みる．

表4にβ1日とβ2日の例を示した．β1日には最高節2で述べたリスク情報とは，この場合，予備力に気温予報が大きく低めにはずれたため1，600MWの関する情報である．誤差統計によって得られた1，200予備力が必要であった．PFTはこれをカバーしていMWの予備力を日々用意するとなると，これは多くるが，誤差統計によって最適化された予備力では不足の場合に大きすぎ，比較的まれなある場合には，これするためロスが出ている．マージナル・ロスはPFTでも足りない．そこで，気温の確率予報（PFT：のほうがはるかに小さい．β2日には最高気温予報はProbability Forecast of Temperature）によって予やはり低めにはずれたが誤差は小さく，440MWの備力に関する別の情報を得ることを考えるのである．

予備力があれば足りた．誤差統計はこの場合も1，200／／｛、、

によって「翌日の最高気温が300c以上となる確率」MWであるが，PFTはこれより小さめの予備力を指示したため，マージナル・ロスはこの場合もPFTのや「上方積算確率を8％としてもつ気温」を知ることほうが小さくなっている．

表3にここで用いたPFTの予報例を示した．これができる．この場合も備えるべき危険率を仮に8％とこの2事例は，もちろん，典型的な成功事例にすぎすると，これに対応する気温誤差は，誤差統計の場合ない．図5に夏季3ヶ月間の平均値を示した．日平均のように一3．00cで一定ではない．それによって予備

マージナル・ロスはPFTが5，190千円，誤差統計が力も1，200MWで一定ではなく，毎日違った値とな6，920千円で，PFTを用いることによって約25％のる．そこで，予備力に関する意思決定においてPFT削減ができることになる．なお，PFTの場合は危険を用いた場合と誤差統計を用いた場合とを，上記のマ率8％が最適であるとは限らないので，7％と10％にージナル・ロスという尺度を用いて定量的に比較してついても同じ期間の日平均マージナル・ロスを計算し286（22）© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

オペレーションズ・リサーチ

弼000

ここで論じた問題は気象学や予測技術の問題ではな

000［9］は，気象サービスの新時代にとっての最も重要な00︒

挑戦は，科学や技術であるよりは経済と政策であると000述べている．気象現象からリスクまでの連鎖の過程で，000一方の端である気象現象については気象学という科学

×× ×00Oにもとづいて情報が作られる．他方の端には情報のユ

M﹇巴帖﹈ベロ・ミトれ−レ

く気象情報の利用技術に関する問題である．Dutton

OOOーザであるリスクにかかわる意思決定の当事者がいる

9が，こちらに近いところで，利用の科学が求められる．
利用の科学の成立にとって困難の焦点は，気象学，災0U

害科学から政策科学，経営学までを貫く学際的研究で7ある．だが，気候変動と社会の災害に対する脆弱性を考えるとき，これは急務でもある．気象情報の利用が6364

図5 日平均マージナル・科学となるとき，利用の科学は気象学と桔抗し，気象9 12 15 185、−、危険率【％】

ロスの危険率に対する依存関係

とき気象学にとっても豊かな発展の時代が来るはずである．

3（冨山，2003）．2001年7月から9月の3ヶ月間の平均値．×印がPFT，○印が誤差統計．実線はマージ学に新たな要請を突きつけるようになるだろう．そのナル・ロスの期待値で参考のためにあわせて示した
2

参考文献

1

［1］Smith，K，，2001：Enui7VnmentalHdza7ds，3rt ed，Routledge．てあわせて図に示した．
このように意思決定の定量的評価を行うためには，気温予報の不確実性にかかわるリスクの範囲を特定して定量化してあることが前提になる．気温の確率予報
は通常の天気予報と違って，わかりにくい情報であ▲る．
しかし，これは必要な予備力というリスク情報を得るために処理される情報であって，この数値をながめて意思決定するわけではないのである．

ト，気象業務支援センター．
［3］水谷武司，2002：自然災害と防災の科学，東京大学出版会．

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eventin thehistory offorecast verification．W7eatherα乃d爪）柁CαS′わ‡g，Vol．11，3−20．

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4．まとめ
r＼

［2］気象庁予報部，2003：平成15年度数値予報研修テキス［6］Wilks，D． S．，1995：Statisticalmethodiin theatmo一

気象情報の普及にもかかわらず，それを用いて意思決定をするユーザ側のリスク認識は多くの場合神話的段階や主観的段階にある．ここでは，節2で気象リス
クの定量的マネジメントへの道を，主観的リスク認識一定性的リスク・マネジメントと科学的リスク認識一
定量的リスク・マネジメントとを比較しながら展望した．節3では気温の確率予報を用いた定量的リスク・

頭heric sciences；AnintYOduction，AcademicPress．
［7］冨山芳幸，2003：気温の確率予報を用いたリスク・マ
ネジメント，天気，Vol．50，175−187．
［8］山本博士・噌川隆久，1999：気象と電力需要予測，電気評論，Vol．84（Dec），19−22．

［9］Dutton，J．A．，2002：Opportunitiesandprioritiesin
a new era for weather and climate services．Bulletin〆A∽eわcα卵胞ね0和／〔官gCαJSocグめ，Vol．83，1303−1311．

マネジメントのモテルを提示した．

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