研究論文

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4): 279–288, 2010

1961 年〜 2007 年のウメの開花に関する
経年変化・地域的傾向の解析
清水庸・大政謙次( 東京大学 大学院農学生命科学研究科 )Trends in ﬂowering date of Japanese apricot (Prunus mume Sieb. et Zucc.)
between 1961 and 2007
Yo SHIMIZU, and Kenji OMASAThe University of Tokyo, Graduate School of Agricultural and Life Sciences, 1–1–1
Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo 113–8657, Japan
Abstract
The ﬂowering of the Japanese apricot (Prunus mume Sieb. et Zucc.), which is representative of phenologicalevents in winter, is widely observed in Japan. Shifts in the ﬂowering date are related to climate changesuch as global warming and the urban heat island effect. In the present study, we analyzed trends in theﬂowering date of the Japanese apricot to clarify temporal and spatial variation from 1961 to 2007 using
statistical methods. Phenological and meteorological data were recorded by the Japan Meteorological Agency
at 34 meteorological stations in Japan. By linear regression analysis of the ﬂowering date (expressed as
the day of the year, DOY) against the year, mean trends of this parameter were shown to be signiﬁcantly
negative (i.e. advancing ﬂowering) at 15 stations (44％ of the total), with no signiﬁcant positive trends.
Comparison of the mean ﬂowering dates in the 2000s with those in the four subintervals (the 1960s-1990s)
indicated that the number of stations showing signiﬁcant negative trends decreased from the 1960s to the1990s. In a few phenological stations, the ﬂowering date was delayed. The ﬁrst principal component of
the trends accounted for 55％ of the variation in the ﬂowering date for the period 1961 to 2007 at 34
stations and reﬂected chronological progression in the ﬂowering. In particular, a recent trend since themid-1990s contributed to advancing trends during the period 1961-2007. From the mid-1980s, the ﬂowering
date was delayed at the Owase station and several stations in south-eastern Japan, located in warm areas.
Conversely, a few stations in cold regions indicated that recent ﬂowering dates were earlier than those in
the 1970s and 1980s, in addition to the trends shown by the ﬁrst principal component.
Key words: Factor loading, Geographic distribution, Principal component analysis, Regional differences, Regression analysis
キーワード：因子負荷量，回帰分析，主成分分析，地域的傾向，地理的分布の変化についても，開花や発芽などの春季の植物季節

1. は じ め にが早くなる傾向と黄葉や落葉などの秋季の植物季節が遅地球温暖化や都市化に伴う気温上昇などの気候変化のくなる傾向について，多くの報告例があり，例えば，ソ下，ヨーロッパをはじめ，多くの地域において植物季節や

メイヨシノ (Prunus × yedoensis Matsum.) の開花では植物の生長に関する変化が報告されている (Walther et

過 去 50 年 間にお いて 5 日早まり (Masuda, 2003)，イ

al., 2002；Gregg et al., 2003；Parmesan and Yohe,
2003； Menzel et al., 2006)。 国内における植物季節

チョウ (Ginkgo biloba L.) の発芽と落葉については，それぞれ，4 日早まり，8 日遅くなったことが報告されている (Matsumoto et al., 2003)。植物季節のなかで，ウメ

2010 年 6 月 23 日 受付，2010 年 9 月 8 日 受理279

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4), 2010

(Prunus mume Sieb. et Zucc.) の開花はサクラ，ノダフの変化の傾向は異なることがわかる。このように，ウメのジなどの他の植物季節と比較して，その時期が早く，国開花の経年変化について，各地域もしくは観測点におい内の多くの観測点において冬季に観察される。冬季の開て地域的な違いが見られると考えられるが，既往研究の花現象に関する研究例は少ない (Doi, 2007) と指摘さ

経年変化の解析結果は，開花日データに関する全国もしれてはいるが，統計解析によるウメの開花と気温条件のくは地域的な平均値にもとづくものであり，経年変化傾向

対応関係では，温量指数の一種である「寒さの指数」

に関する地域的傾向を明らかにするものではない。生物や 1 月の 平 均 気 温 (Yamamoto and Nishioka, 2001；

種が生育環境に適さない状況にあるとき，絶滅を避ける

Nishioka et al., 2003) そして開花日前 59 日間における平年値との気温偏差 (Nasu et al., 2005) との相関関係がため，生物季節の変化，生息分布の変化，そして形態的変化や遺伝子の変化など，さまざまのかたちで環境に適確認されており，気温の変化傾向とウメの開花日の遅速応する (Rosenzweig et al., 2007)。植物季節の変化はがよく対応していることが知られている。気温との単純な生物が示す変化のなかで最初に現れ，そして観測しやす

相関関係ではなく，休眠解除過程を考慮した開花日推定い現象であるため，気温上昇など環境条件の変化が見らの研究 (Aono and Sato, 1996) では，暖地において他れるなか，さまざまな地域において現れる変化およびそ発休眠期が短いため，自発休眠の解除の進み具合の差にの地域的傾向に注視する必要がある。本研究では，1961

起因して，開花日が変動しやすいこと，開花日の変動に

年〜 2007 年に観測された 47 年間の長期間におけるウメ

気候差や品種が影響を与える可能性があることを示していの開花日データを使用して，その経年変化の傾向およびる。長期間のウメ開花日の経年変化傾向では，1953 年

それらの地域的差異を解析する。

〜 2005 年のデータから導出した国内 32 地点の共通的傾向が開花日の早期化を示している (Doi, 2007)。気象2. デ ー タ お よ び 方 法庁による報告では，40 年以上の観測データが存在する

ウメの開花日に関する植物季節のデータは，気象庁の地点のデータをもとに，全国で 50 年あたり 5.4 日早まり
(Japan Meteorological Agency, 2005)，九州地方において，0.3 日の変化 (Fukuoka District MeteorologicalObservatory, 2009) が示されており，地域において，そ生物季節観測値を使用した。このデータは気象庁の生物
季 節 観 測 指 針 (Japan Meteorological Agency, 1985)に基づいて，原則として気象官署構内の観測用標本を対象として観測されたものである。当指針において「開花」

Table 1. Location of phenological and meteorological stations and mean ﬂowering date of Japanese
apricot for 47 years.
Phenological
Lat
Lon
Mean
Phenological
Lat
Lon
Mean
stationﬂowering
stationﬂowering
date (DOY)
date (DOY)54
35.45 135.32
Maizuru
124
43.06 141.33
Sapporo44
35.27 136.25
Hikone10239.72 140.10
Akita
38
35.17 136.97
Nagoya94
38.91 139.85
Sakata35
34.73 136.52
Tsu94
38.25 140.35
Yamagata
40
34.69 135.83
Nara78
37.91 139.05
Niigata
42
34.66 133.92
Okayama
68
37.76 140.48
Fukushima25
34.31 134.06
Takamatsu
72
37.39 136.90
Wajima32
34.20 129.29
Izuhara54
37.10 138.25
Takada35
34.07 136.20
Owase
48
36.94 140.91
Onahama
36
34.07 134.58
Tokushima80
36.66 138.20
Nagano16
33.84 132.78
Matsuyama64
36.59 136.64
Kanazawa
33
33.26 130.31
Saga
51
36.55 139.87
Utsunomiya
32
33.23 131.62
Oita
49
36.40 139.06
Maebashi33
32.81 130.71
Kumamoto
31
36.38 140.47
Mito
25
32.73 129.87
Nagasaki85
36.24 137.97
Matsumoto24
31.94 131.42
Miyazaki46
36.20 133.34
Saigo
30
31.55 130.55
Kagoshima45
36.15 139.38
Kumagaya280

清水・大政 :1961 年〜 2007 年のウメの開花に関する経年変化・地域的傾向の解析とは対象とする植物の花が数輪以上開いた状態と定義さ3.

れている。1961 年〜 2007 年における 47 年間の観測デー
タを対象として，欠損値のない観測点を選んだ結果，34

結

果地点のデータを解析に使用した (Table 1)。ウメの観測が3.1 ウメの開花日と観測年次による回帰分析結果
Table 2 に各観測点においてウメの開花日と観測年次のできない場合は，代替植物として，コウバイの開花日を線形回帰分析を行った結果のうち，回帰係数を示す。回

記録することもあるが，34 地点には，コウバイの観測デー

帰係数が負の値を示す観測点は 26 地点であり，このうち，

タは含まれていない。観測された開花日は，日付の情報

有意な回帰係数を示す観測点 (F-test, p ＜ 0.05) は 15で入力されているが，1 月 1 日を起点とする通日に換算し地点，全観測点の 44％であり，半数に満たない。これらて使用した。なお前年の 12 月以前の開花日についてはの観測点における回帰係数の平均値は –0.45 day year–1

マイナスの値に換算した。観測点における気温データとしであり，1961 年〜 2007 年の 47 年間において，開花がて，地上気象観測日別データを使用した。

約 21 日早くなっていることになる。なお，回帰係数の最各観測点におけるウメの開花日の経年変化傾向を調

小値は前橋における –0.78 day year–1，最大値は札幌にべるため，開花日と観測年次データの線形回帰分析をおける –0.17 day year–1 である。一方，回帰係数が正の行った。年次データの回帰係数は 1 年間ごとの開花日値を示す観測点は 8 地点であり，統計的に有意な係数をの変化傾向を示す。長期の植物季節データを使用する

示す観測点はなかった。Table 2 では観測点を高緯度順場合は， 必ずしも， 観測年次に対しての線形性は保たに並べているが，回帰係数の大きさと観測点の位置情報

れず，また対象とするデータの年次に結果は左右されにおいて顕著な傾向は見られなかった ( 回帰係数と緯度，る た め (Menzel et al., 2001；Shimizu and Omasa,

経度の相関係数はともに r ＝ –0.05)。
3.2 2000 年代の平均開花日と他の年代との比較
Table 2 に 2000s の開花日と他の年代の開花日を比較したときの変化を示す。2000s の平均値から，他の年代の平均値を差し引いているため，負の値のとき，2000s

2003)，10 年単位で開花日データを区分して平均値を求
め，2000 年〜 2007 年の 8 年間の平均値と比較することによって，近年 (2000s) の開花日を基準としたときの変化
傾向を確かめた。
次に 34 地点のすべての観測データを使用して，主成の開花日が比較する年代の開花日よりも早くなっているこ

分分析をおこない，ウメの開花日の全国における経年とを示す。2000s と 1960s の比較では，9 地点において変化傾向と地域的差異を解析した。具体的には，各観開花日が早くなっており (t-test, p ＜ 0.05)，対象とした観測点を分析に用いる「変数」とし，1961 年〜 2007 年

測点の 26％である。金沢および前橋については，1960sの 47 年間の各年次を「サンプル」と設定することによっ〜 1980s の 3 時点ともに，有意差が見られ，2000s の開て，各観測点の開花日データの線形和によって主成分を花日が特に早くなっていることがわかる。全地点の傾向と導出可能である。サンプルの主成分得点を年次により並しては，比較の対象が 1960s から 1990s に近づくとともびかえることによって，34 地点から導出される総合的なに，有意差を示す観測点の数は減少していき，2000s と経年変化傾向を示すことができる。多次元 (34 次 ) 空間

1990s の比較では，開花日が統計的有意に早くなっていにおいて示される開花日データの情報には，多くの経年る観測点は存在せず，この 2 時期において，開花日に顕変化のパタンが含まれており，それらは情報量が多い順

著な変化が見られないことを示している。

に主成分得点によって示される。また，導出した主成分

一方，2000s の開花日が，過去の年代と比較して，有と各観測点の開花日データの相関係数である因子負荷量

意に遅くなっている観測点もある。1960s との比較では彦によって，経年変化傾向の地域的な違いがわかるとともに，

根のみ，1970s と 1980s との比較では尾鷲と鹿児島の 2

因子負荷量の類似度により，観測点を分類することができ地点であり，1990s との比較では，酒田，尾鷲，岡山のる。観測点の分類にはクラスター分析を用い，類似度の3 地点であった。前節における開花日と観測年次の回帰分析では，47 年間において，有意な正値の回帰係数を示す観測点は存在しなかったが，10 年単位の開花日の比較では数点の観測点が該当する。特に，尾鷲は 1970s〜 1990s の連続する 3 期間との比較において，鹿児島については 1970s と 1980s の 2 期間において，開花日が算出には Ward 法 (Tanaka and Wakimoto, 1983) を使用した。なお，Table 1 に各観測点における 47 年間での平均開花日を示すが，最も早い観測点は松山の DOY 16(1 月中旬 ) であり，遅い観測点が札幌の DOY 124 (5 月
初旬 ) である。

遅くなっており，特徴的な開花日の変化が見られた。

3.3 主成分分析によるウメの開花日の経年変化傾向
各主成分を導出する際の固有値は，第 3 主成分まで
281

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4), 2010

Table 2. Mean trends for 47 years and mean differences between 2000s and the subintervals (the 1960s-1990s).
The asterisk denotes statistical signiﬁcance (p＜0.05, F-test for mean trends and t-test for mean differences).
Difference between 2000s mean &Phenological
Mean trends
1960s mean
1970s mean
1980s mean
1990s mean
station(day year–1)
0.6
–5.8*
–7.7*
–4.3
–0.17*
Sapporo
1.6
–5.0
–7.3*
–6.7*
–0.23*
Akita
9.2*
–1.7
2.2
–1.0
–0.12
Sakata
1.5
–4.1
2.9
3.7
0.07
Yamagata
4.7
–11.1
–9.5
–7.4
–0.34*
Niigata
6.1
0.6
–3.7
1.2
–0.13
Fukushima
–0.5
–5.8
–1.3
–9.3
–0.23
Wajima3.3–19.9–22.6*–21.8–0.75*
Takada
2.1
–0.1
6.2
10.8
0.26
Onahama
–0.4
–7.5
–7.5
–8.5
–0.29*
Nagano–2.4–20.1*–22.9*–17.3*–0.59*
Kanazawa
–2.9
–12.3
–13.5
–19.5*–0.53*
Utsunomiya–0.7–17.3*–23.6*–25.0*–0.78*
Maebashi–3.1–12.0–19.3*
–6.5
–0.31
Mito
7.6
–5.3
–3.3
–1.3
–0.18
Matsumoto
–1.6
–9.5
0.5
3.2
0.06
Saigo
–2.8
6.5
–2.7
–6.6
–0.14
Kumagaya
11.5
4.5
10.2
9.6
0.15
Maizuru
16.1
3.3
12.9
20.0*
0.33
Hikone
0.1
–8.6
–9.3
–17.3*–0.47*
Nagoya
2.4
–0.6
–7.2
–9.0
–0.30*
Tsu
0.7
–11.5
–9.0
–15.5*–0.43*
Nara
17.8*
–3.2
1.6
–0.9
–0.22
Okayama
–1.1
–7.7
–10.7
–14.9*–0.43*
Takamatsu
12.4
8.8
5.7
–3.1
–0.16
Izuhara
11.3*
17.7*
19.9*
7.9
0.22
Owase
–0.5
–2.0
–1.1
7.5
0.13
Tokushima
7.4–1.6–17.9*–22.3*–0.77*
Matsuyama
–2.3
–7.4
–10.4
–13.4*–0.35*
Saga
5.2
–3.2
–4.3
–10.6
–0.35*
Oita
11.6
6.4
2.0
–3.1
–0.20
Kumamoto
0.4
–2.7
–2.9
–2.2
–0.11
Nagasaki
6.9
–4.0
1.5
–3.9
–0.18
Miyazaki
10.0
15.2*
12.3*
8.6
0.15
Kagoshimaが 2.0 以上であり，これらの主成分には 2 変数以上の情

花日データの経年変化において，共通性があることがわ

報量が集約されていることになるため，解析対象とするかる。

主成分として採用した。第 3 主成分までの累積寄与率は3.3.1 第 1 主成分の結果
Table 3 に，観測点ごとの因子負荷量を示す。第 1 主

70.3％であり，34 観測点における 47 年間の開花日デー
タが持つ情報量のうち，70％が示されており，情報量として不足はないと判断した。各寄与率は，第 1 主成分から順番に，54.8％，9.7％そして 5.8％であり，第 1 主成分

成分の因子負荷量はすべての観測点において正の値を示し，鹿児島を除く，すべての観測点において 1 ％有意(Tests of Pearsonʼs correlation) である。第 1 主成分はによって，大半の情報が説明されており，各観測点の開各観測点での開花日データを，正の値を持つ固有ベクト282清水・大政 :1961 年〜 2007 年のウメの開花に関する経年変化・地域的傾向の解析

Table 3. Factor loadings of 1st, 2nd and 3rd principal components.
1st
2nd
3rd
Phenological
1st
2nd
factorfactorfactorstationfactorfactorloadingloadingloadingloadingloading–0.53**
0.75**
0.39**–0.12 NS
Maizuru
0.19 NS
Sapporo–0.45**
0.61**
0.70**
0.03 NS
0.17 NS
HikoneAkita–0.21 NS
0.88**
0.71**
NagoyaSakata0.30*–0.04 NS
0.89**
0.71**
Tsu
Yamagata–0.25 NS
0.10 NS
0.56**
0.84**
0.83**
0.10 NS
Nara
Niigata–0.24 NS
–0.05 NS
0.74**
0.78**
Fukushima
Okayama–0.25 NS
0.31*
0.15 NS
0.79**
Takamatsu 0.72**
Wajima–0.20 NS
0.01 NS
0.22 NS
0.70**
0.76**
IzuharaTakada–0.30*–0.20 NS
0.42**
0.61**
0.47**
OnahamaOwase
0.43**
0.20 NS
0.67**
0.75**
Tokushima 0.69**
Nagano0.40**–0.37*
0.27 NS
0.82**
Matsuyama 0.75**
Kanazawa–0.06 NS
–0.16 NS –0.20 NS
0.82**
0.87**
Saga
Utsunomiya–0.21 NS –0.09 NS
0.19 NS
0.82**
0.83**
Oita
Maebashi–0.37*–0.22 NS
0.35*
0.79**
Kumamoto 0.83**
Mito–0.26 NS –0.07 NS
0.42**
0.75**
0.78**
NagasakiMatsumoto
0.48**–0.32*
0.22 NS
0.74**
0.67**
Saigo
Miyazaki
0.28 NS
0.10 NS
0.15 NS
0.72**
Kagoshima 0.25 NS
Kumagaya0.03 NS
0.15 NS
0.58***Signiﬁcant at p＜0.05, **Signiﬁcant at p＜0.01, NS, not signiﬁcantPhenologicalstation

1st principal
component score

3.00
2.00

3rd
factorloading
0.29*
0.21 NS–0.14 NS
–0.14 NS
–0.19 NS
–0.15 NS
–0.36*–0.09 NS
0.32*
0.16 NS–0.43**–0.26 NS
–0.29*–0.12 NS
–0.15 NS
–0.14 NS
0.23 NS

(a)

1.00
0.00
-1.00
-2.00
-3.00

2nd principa lcomponent score

3.00
2.00

(b)

1.00
0.00
-1.00
-2.00
-3.00

2.00

(c)

1.00
0.00
-1.00
-2.00
-3.00

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
2005
2006
2007

3rd principa lcomponent score

3.00

Year

Fig. 1. Changes in 1st (a), 2nd (b) and 3rd principal component scores (c) from 1961 to 2007. Each principal
component score was standardized.
283

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4), 2010(a) Factor loading of 1st PC
0.25 0.50 0.60

0.70 0.80(b) Factor loading of 2nd PC
0.90-0.60 -0.40 -0.20 0.20 0.40

0.70

N

(c) Factor loading of 3rd PC-0.50 -0.40 -0.20 0.20 0.40(d) Clusters based on thefactor loadings of PC1
and PC2

0.60

Class 1

Class 2
Class 3Fig. 2. Geographical distribution of the three factor loadings (a-c) and clusters of phenological stations based on
the factor loadings (d).
ルによって重み付けした主成分であるため，第 1 主成分

なかった。因子負荷量が 0.5 以下の値は 3 観測点のみで得点は 1961 年〜 2007 年における開花日の経年変化のあり，34 地点のなかで外縁部に位置する札幌，尾鷲，鹿総合指標と解釈できる。また，すべての因子負荷量が正児島であった。

3.3.2 第 2 主成分の結果
花日の遅い・早いという関係と同一なものと解釈される。
因子負荷量では，第 1 主成分と異なり，負の値を示す
第 1 主成分得点の経年変化について，1984 年と 1986
観測点がある (Table 3)。因子負荷量の最大値は尾鷲における 0.67 であり，最小値は札幌における –0.53 であ年の 2 年分において，大きな正の値を持ち，開花日が全国的に遅れたことを示す (Fig. 1(a))。また，3 〜 6 年おる。主成分得点の経年変化では，Fig. 1(b) に示すとおり，
きに開花日が早くなる年次が現れる。これらの変化も含め， 1980 年代半ばからの上昇傾向が見られる。この傾向は，正の因子負荷量 ( もしくは固有ベクトル ) を持つ観測点が1961 年から 1990 年代のはじめまで，右下がりの傾向をの値であることから，主成分得点の大・小の関係は，開示し，開花日が早くなることがわかるが，それ以後につい示す開花日の遅れの傾向，もしくは負の因子負荷量を持ては，図から判読できるような明確な傾向はない。年次

つ観測点が示す開花日の早まりの傾向によって導出されるによる 47 年間の主成分得点の回帰分析では，決定係数ものである。例えば，近年 (2000s) の開花日は，尾鷲では低いが，回帰係数は有意な負の値 (t-test, p ＜ 0.05)

は 1980s および 1990s と比較して有意に遅くなり，鹿児を示し，47 年間においてウメの開花日が早くなる傾向が島においても 1980s よりも遅くなっている。また札幌およ

主成分によって示される。また第 1 主成分に示されるウメ

び前橋では 1980s と比較して，開花日は早くなっているの開花日の経年変化を説明する条件として，34 地点にお(Table 2)。Table 3 に示すとおり，因子負荷量の有意性

ける 1 月〜 4 月の平均気温を使用し，回帰分析を行ったについて，正の値を持つ観測点が，負の値を持つ観測点

ところ，気温の変化によって，開花日の相対的な変化はよりも，1％有意の観測点数が多く，第 2 主成分の導出に十分に説明できるものであった (R2 ＝ 0.64, F-test, p ＜おいて，正の因子負荷量を持つ観測点の影響が大きいと0.001)。Fig. 2(a) に第 1 主成分の因子負荷量の空間分考えられる。また，1960s の半ばから 1980s にかけて主布を示すが，緯度・経度に応じた空間的な特徴は見られ

成分得点は負の値であることが多い。これは，Table 2 に284

清水・大政 :1961 年〜 2007 年のウメの開花に関する経年変化・地域的傾向の解析

示すとおり，2000s の平均開花日を 1970s と比較した際，1 主成分の因子負荷量の平均値は 0.64，0.75，0.75 で因子負荷量が正である尾鷲や鹿児島などで開花日が遅く， あり，Class1 のみが低く，Class2 と Class3 には差はない。
一方，第 2 主成分の因子負荷量の平均値は，0.48，–0.29
因子負荷量が負である札幌，秋田，高田において，開花
日が早くなる傾向の影響を受けていると考えられる。
そして 0.10 であり，Class ごとに差がみられる (t-test, p
第 2 主 成 分 の 因 子 負 荷 量 の 空 間 分 布 は， 九 州 地＜ 0.05)。
方，徳島，尾鷲など，比較的温暖な地域において値がこれらの数値から，Class1 に属する佐賀と宮崎を除く
九州地方および徳島，尾鷲の観測点は，第 1 主成分と大きく，東北・北海道に向けて，値は減少していく (Fig.
2(b))。因子負荷量と緯度および経度の相関係数は –0.81の関連性が相対的に低いため，第 1 主成分によって，開花日の変化傾向が十分に説明されていない観測点であり，と –0.76 ( ともに p ＜ 0.01) であり， 緯度経度に応じた
特徴的な変化傾向を示す。したがって，1980s 半ば以後， その特徴は第 2 主成分によって補われる。第 2 主成分と主に尾鷲，九州地方などにおいて，開花日の遅れの傾向
正の関係を持つことから，1980 年代半ば以後の開花日の遅れを特徴とし，他の Class に属する観測点と比較しが見られる観測点があり，緯度経度が大きくなるとともにその傾向は小さくなり，また近年の開花日が 1970s およて，2000s の開花日が 1980s および 1990s よりも遅い観
び 1980s と比較して早くなっている観測点が東北・北海
測点が多い。これらの観測点の地理的分布は，緯度が低く，道において見られることがわかる。なお，0 付近の因子負相対的に暖かい地域である。
荷量を示す観測点は，第 1 主成分によって，開花日の経Class2 については，第 1 主成分とは強い正の関係を
年変化傾向が示されており，第 2 主成分の導出において持つと同時に，第 2 主成分とも負の関係を示す。したがっ寄与していない。したがって，第 2 主成分は 34 地点のて，第 1 主成分と第 2 主成分の経年変化傾向を併せもつ。
なかでも，国内の南西部と北東部に位置する観測点が示
第 1 主成分に示される 1990 年代初めまで早期化の傾向に加えて，1970s と 1980s の開花日よりも，近年の開花
す経年変化の情報量を主に表していることがわかる。
日が早まる傾向によって特徴づけられる。緯度で区切るな
3.3.3 第 3 主成分の結果
らば，約 36 度以北に位置する観測点であり，相対的にFig. 1(c) に示す主成分得点では，1979 年と 1984 年の 2 年分に値の大きな変化があり，年代別では 1960 年
は寒冷な地域に位置する。
代と 1970 年代の値が低く，1990 年代以後の値が高いこClass3 は第 1 主成分と強い正の関係を持つ一方，第2 主成分の因子負荷量は 0 に近い。したがって，Class3とが特徴である。各観測点の因子負荷量について，有意な負の値を示す観測点は松山，高松そして大分が該当し， に属する観測点の開花日の変化傾向は第 1 主成分得点の正の値を持つ観測点は山形，小名浜，尾鷲，福島などで経年変化の傾向によって説明されている。該当する観測ある (Table 3)。負の値を示す観測点では，1960s およ

点は近畿・四国・中国地方に多い。

び 1970s と比較して，1990s 以後における開花日の早ま4. 考りを特徴としており，その傾向は Table 2 に示す，平均察

開花日の変化や年次による回帰分析の係数の大きさによ各観測点における開花日の変化傾向の解析では，線形り説明される。一方，正の値を示す観測点では，図示し回帰分析の結果において 15 地点で有意な早期化が見らないが，第 3 主成分の特徴のひとつである 1979 年におれ，平均開花日の比較では，1960s との比較において有ける開花日の早まり，1984 年における開花日の遅れの傾意に早くなっている観測点が最も多く，2000s に近づくに向が顕著であった。なお，主成分と有意な関係を持つ観

つれて，有意な観測点数は減少していく。線形回帰分析

測点は第 1，第 2 主成分と比較して減少している。因子の性質上，47 年間において開花日が線形に近い状態で負荷量の空間的特徴は，東北地方で比較的高く，四国や

変化していた場合，もしくは，1960s と 2000s の平均開大分付近で低いが，第 2 主成分ほど顕著なものではない

花日に大きな変化があった場合に，開花日の変化傾向に(Fig. 2(c))。
3.4 因子負荷量にもとづく観測点の分類

統計的有意な結果が現れやすい。また年代ごとの平均開花日の比較においても，対象とした期間における開花日

導出した主成分と各観測点での開花日の経年変化傾向

が線形に変化するならば，開花日が変動するときと比較の相関関係である因子負荷量をもとに，観測点を分類しして，各期間におけるデータの分散は小さくなり，有意差た結果を Fig. 2(d) に示す。なお，寄与率が 5.8％と低く，を示しやすい。しかし，実際は 1960s から 2000s におい

その特徴が一部の観測点の傾向に偏る第 3 主成分を除き，て，気温の変化に応答しながら，開花日は変化し，短期

第 1 主成分と第 2 主成分の因子負荷量をクラスター分析

間においても開花日はばらつくため，個々の観測点におに使用した。3 分類された Class1 から Class3 まで，第けるデータの線形性は保たれず，有意な結果は少ないと

285

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4), 2010

考えられる。一方，主成分分析による変化傾向の解析で(1996) は休眠解除過程を考慮した温度日数変換法により，は，各観測点での開花日の経年変化において，共通的にウメの開花日推定を行っている。暖冬年において，休眠見られる傾向を主成分として導出する。したがって，各観解除に必要となる低温に曝されないことにより，休眠解除

測点での短期間のばらつきのような，共通の傾向でないが遅れ，開花が遅れる現象を扱っており，その可能性のものは，第 1 主成分のような上位の主成分において表現

ある地点として，彦根以西の 15 地点を選択している。開されない。第 1 主成分の寄与率は半分を超えており，こ花日の推定誤差について，1991 年までの 15 年間のデーのことは，各観測点におけるウメの開花日の変化が類似しタを使用して，休眠解除過程を考慮しない場合と比較していることを示す。なお，サクラの開花とイチョウの発芽ているが，本研究の Class1 に属する観測点と一致するを対象に同様の分析を行うと，サクラの場合，第 1 主成地点では，大分，長崎，鹿児島において誤差の減少を示

分の寄与率は大きいが (73％ )，イチョウの場合，寄与率

している。例えば，1987 年〜 2007 年に開花日の遅れ ( 年は相対的に小さく (49％ )，植物季節によって，経年変化

次との相関係数 r ＝ 0.80，p ＜ 0.01) が確認されている
鹿児島において，Aono and Sato (1996) によって推定さの共通性の程度は異なることがわかる。
第 1 主成分によって示される 34 地点の開花日の変化

れた低温の感応期間 (11 月 19 日〜 12 月 21 日 ) の平均

傾向は，1961 年〜 2007 年の 47 年間において早くなっ

気温と開花日との間には，この 21 年間において，正の相た。この傾向は，dynamic factor analysis の common

関関係 (r ＝ 0.49, p ＜ 0.05) が見られた。本研究は，開trend の変 化 (Doi, 2007) と同 様である。 一 方，Japan
Meteorological Agency (2005) は 2004 年までのデー

花日の遅れの傾向に関連して，休眠解除過程との対応関係を十分に説明するものではないが，これらの地点におタを使用し，年次による回帰分析をおこなっているが，開ける開花の経年変化傾向に，休眠解除過程の遅れが関わ

花日の早まりは有意な変化ではない。第 1 主成分得点をると考えられる。

対象とし，1961 年を起点として，1962 年から 2007 年ま

ウメの開花に関する経年変化傾向には，地域的な気候で，回帰分析のデータの終点を 1 年ずつ変化させながら，の影響，品種の違いなど，多くの要因が影響を与える可解析してみると，1998 年以後を終点としたとき，有意な能性がある。使用した開花日データではウメの品種は指結果 (F-test, p ＜ 0.05) が得られ，2005 年を終点とした

定されておらず (Japan Meteorological Agency, 1985)，

結果が最も危険率が小さくなった (p ＝ 0.015)。統計的

経年変化傾向における品種の違いの影響について，確か有意性は，使用する年次や観測点の数によって影響を受めることはできなかった。しかし，解析結果が示すとおり，けると思われるが，本研究にて示されることは，1990 年

経年変化には地域的傾向が確認された。

代後半以後の変化傾向が長期の開花日データに含まれる

5. 結ことによって，開花日の早期化傾向が顕著となること，す論

国内 34 地点における 1961 年〜 2007 年のウメ開花日

なわち，近年の開花日が早期化の現象に寄与していることである。

データを使用し，各観測点における解析と全観測点のデー

第 1 主成分によって示されていない開花日の経年変化

タを使用した主成分分析によって，経年変化傾向および傾向は第 2 主成分以後の下位の主成分によって表現されその地域的傾向を示した。

る。例えば，1984 年や 1986 年のように，多くの観測点

各観測点における 47 年間の開花日の経年変化傾向でにおいて，同様に開花日が遅くなる場合は，第 1 主成分

は，15 地点において開花の早まりを示した。一方，47

によって，この傾向が示される。一方，2004 年や 1987

年間を通して，開花日の遅れを示す観測点は存在しな

年は，開花日の遅速の状況が 34 の観測点において一律かった。2000s と過去の年代の平均開花日を比較した結でなかった年であり，第 2 主成分得点の絶対値が大きく

果，1960s との比較で，開花日が早くなった観測点数がなる。1987 年の場合，多くの観測点において，平均的多く，1990s に近づくにつれ，観測点数は減少した。一方，な開花日を示すが，長崎や尾鷲などでは，例年と比較し各年代において，1 〜 3 観測点が開花日の遅れを示した。

て，開花日が早い。2004 年において，例えば，長崎 ( 因

主成分分析の結果から，各観測点における開花日の経子負荷量が正 ) では開花日が例年よりも遅く，長野 ( 因子

年変化傾向には共通性があることを示した。開花日の早ま

負荷量が負 ) では，開花日が早い。また，第 2 主成分得りが 47 年間における主要な変化傾向であり，特に 1990

点に示される 1980s の後半以後の値の上昇も，第 1 主成

年代後半以後の開花日の状況が，その傾向に寄与してい分において示されなかった地域的な経年変化傾向が現れた。1980s 半ば以後， 九州地方および尾鷲など， 相対

たものであり，クラスター分析結果の Class1 に属する観的に温暖な地域において，開花日の遅れが見られた。ま

測点が示す開花日の遅れの傾向である。Aono and Sato

た，緯度 36 度以北の寒冷な地域に位置する観測点では，

286

清水・大政 :1961 年〜 2007 年のウメの開花に関する経年変化・地域的傾向の解析

1970s や 1980s と比較して，近年の開花日が早くなると

東京，383 pp.)

Masuda, K., 2003: The impacts of global warmingon phenology. In The IDEN, Global warming,―trends and technology for adaptation andmitigation ― (ed. by Omasa, K., Harasawa, H.,
and Association for propagation of the knowledgeof genetics). Shokabo, Tokyo, pp. 101–108. ( 増 田啓子，2003：生物季節への影響．遺伝 地球温暖化―世ころが多く，開花日の経年変化傾向における地域的な特徴を示していた。

謝辞

本稿は，科研費 (20780181) の助成を受けた研究成果の一部である。

References

界の動向から対策技術まで―．大政謙次・原沢英夫・財Aono, Y., and Sato, K., 1996: Estimation of
flowering date for Japanese apricot tree (Prunusmume) in western Japan considering bothprocesses of rest break and development. J. Agric.
Meteorol., 52, 125–134.
Doi, H., 2007: Winter flowering phenology ofJapanese apricot Prunus mume reflects climatechange across Japan. Clim. Res., 34, 99–104.
Fukuoka District Meteorological Observatory,
Nagasaki Marine Observatory and Okinawa
Meteorological Observatory, 2009: Reporton extreme weather events 2009, Extreme
weather events and climate change in Kyushuregion, Yamaguchi prefecture, Okinawa, ―factand outlook for the future ―. Fukuoka District
Meteorological Observatory, Nagasaki Marine
Observatory and Okinawa MeteorologicalObservatory, 141 pp. ( 福岡管区気象台・長崎海洋気象台・沖縄気象台，2009：異常気象レポート 2009，九州
・山口県・沖縄版 2009 九州・山口県・沖縄の異常気象

団法人遺伝学普及会 編，裳華房，東京，pp. 101–108).
Matsumoto, K., Ohta, T., Irasawa, M., andNakamura, T., 2003: Climate change andextension of the Ginkgo biloba L. growing season
in Japan. Glob. Change Biol., 9, 1634–1642.
Menzel, A., Estrella, N., and Fabian, P., 2001: Spatial
and temporal variability of the phenologicalseasons in Germany from 1951 to 1996. Glob.
Change Biol., 7, 657–666.
Menzel, A., Sparks, T. H., Estrella, N., Koch, E.,
Aasa, A., Ahas, R., Alm-Kubler, K., Bissolli, P.,
Braslavska, O., Briede, A., Chmielewski, F. M.,
Crepinsek, Z., Curnel, Y., Dahl, A., Defila, C.,
Donnelly, A., Filella, Y., Jatcza, K., Mage, F.,
Mestre, A., Nordli, O., Penuelas, J., Pirinen, P.,
Remisova, V., Scheifinger, H., Striz, M., Susnik,
A., VanVliet, A. J. H., Wielgolaski, F. E., Zach,
S., and Zust, A., 2006: European phenologicalresponse to climate change matches the warming
pattern. Glob. Change Biol., 12, 1969–1976.
Nasu, A., Shimizu, Y., and Omasa, K. 2005:
Statistical analysis of the relationship betweenchanges in plant phenology and daily mean air
temperature in Japan under climate change. J.
Agric. Meteorol., 60, 1227–1229.
Nishioka, S., Masuda, K., Yamamoto, K., and
Watanabe, K., 2003: Detection and monitoring of
impacts of global warming. In Global warmingand Japan (ed. by Harasawa, H. and Nishioka, S.).
Kokon-Shoin, Tokyo, pp. 357–384. ( 西岡秀三・増田
啓子・山本桂香・渡辺耕一，2003：温暖化影響の検出とと気候変動〜その実態と見通し〜．福岡管区気象台・長崎海洋気象台・沖縄気象台，141 pp.)
Gregg, J. W., Clive, G. J., and Todd, E. D., 2003:
Urbanization effects on tree growth in the vicinityof New York city. Nature, 424, 183–187.
Japan Meteorological Agency, 1985: Guide of
Phenological Observation, 3rd edn. Japan
Meteorological Agency, Tokyo, 110 pp. ( 気象庁，
1985：植 物 季 節 観測 指 針第 3 版，気 象 庁，東 京，110pp)．
Japan Meteorological Agency, 2005: Report on
extreme weather events 2005, recent extreme
weather events and climate change in the world―fact and outlook for the future ― (VII). Japan
Meteorological Agency, Tokyo, 383 pp. ( 気象庁，
2005：異常気象レポート 2005 近年における世界の異常
気象と気候変動〜その実態と見通し〜 (VII)．気象庁，監視．地球温暖化と日本，原沢英夫・西岡秀三編，古今書院，東京，pp. 357–384．)

Parmesan, C., and Yohe, G. A., 2003: Globallycoherent fingerprint of climate change impacts
across natural systems. Nature, 421, 37–42.
Rosenzweig, C., Casassa, G., Karoly, D. J., Imeson,287

農業気象 (J. Agric. Meteorol.) 66 (4), 2010

A., Liu, C., Menzel, A., Rawlins, S., Root,
T. L., Seguin, B., and Tryjanowski, P., 2007:
Assessment of observed changes and responses innatural and managed systems. In Climate Change
2007: Impacts, Adaptation and Vulnerability.
Contribution of Working Group II to the Fourth
Assessment Report of the Intergovernmental Panelon Climate Change (ed. by Parry, M. L., Canziani,
O. F., Palutikof, J. P., Linden P. J., and Hanson, C.
E.). Cambridge University Press, Cambridge, pp.
79–131.
Shimizu, Y., and Omasa, K., 2003: Modelingand impact assessment of global warming onterrestrial ecosystem. In The IDEN, Global
warming, ―trends and technology for adaptationand mitigation ― (ed. by Omasa, K., Harasawa, H.,
and Association for propagation of the knowledgeof genetics). Shokabo, Tokyo, pp. 88–94. ( 清水 庸・大政謙次，2003：陸上生態系のモデリングと陸上生態系への影響．遺伝．地球温暖化―世界の動向から対策技術まで―．大政謙次・原沢英夫・財団法人遺伝学普及会
編，裳華房，東京，pp. 88–94).
Walther, G. R., Post, E., Convey, P., Menzel, A.,
Parmesan, C., Beebee, T. J. C., Fromentin, J.
M., Hoegh-Guldberg, O., and Bairlein, F., 2002:
Ecological responses to recent climate change.
Nature, 416, 389–395.
Tanaka, Y., and Wakimoto, K., 1983: Methodsof multivariate statistical analysis. Gendaisugakusha, Kyoto, 296 pp.
Yamamoto, K. and Nishioka, S., 2001: Study on
detection of climate change impacts in Japan.
Study group clim. impact adaptation newsletter,
19, 11–14. ( 山本桂香・西岡秀三，2001：気候変動に伴う影響検出に関する研究―日本における影響の検出．気候影響・利用研究会会報，19，11–14．)288