2018/3/7

気候変動と大気・海洋振動が世界の穀物生産に及ぼす影響の予測に挑む
飯泉 仁之直（いいずみ としちか）
農研機構 農業環境変動研究センター

2018年3月6日

第5回気象サイエンスカフェつくば
＠Biviつくば1

自己紹介•

筑波大学 生物資源学類、バイオシステム研究科（修士課程）--- 主に農業経済学を専攻•

その後、民間企業（太田市場の青果物卸）に就職•

思い立って退職し、筑波大学 生命環境科学研究科 地球環境科学専攻（博士課程・5年制の3年次）に編入学--- 気候学・気象学を専攻--- 「気候変動が農業保険金額に与える影響の評価」で学位•

JAMSTEC 海洋地球情報部 技術員•

農業環境技術研究所 ポスドク → 任期付き → 主任研究員•

客員研究員：①リーズ大学 気候・気象学研究所（英国）、②マ
ギル大学 地理学部（カナダ）、③ブリティシュ・コロンビア大学
リュー地球規模問題研究所（カナダ）•

専門は農業気象学。気候・農業・経済の関係が研究対象

1

2018/3/7

2050年に96億人の世界人口を気候変動の中で養う穀物生産の倍増に必要な生産性の増加率

生産性（t/ha）

トウモロコシコメ
コムギ

目標値： 2.4%/年

ダイズ

1989-2008年に実際に達成した値：
目標値

0.9～1.6%/年

達成値

Ray et al. (2013) PLOS ONE

年

人口増加と新興国の経済発展、バイオ燃料利用の増加により、世界の穀物需要は2050年までに2005年の約2倍に達すると見込まれている。この目標を、農業生産に対して好影響よりも悪影響が大きいと考えられる気候変動の下で達成しなくてはならない。

3

気候変動（地球温暖化）は世界全体で進行中②2015年（+0.42℃）③2014年（+0.27℃）①2016年（+0.45℃）⑤2013年・2010年（+0.20℃）④1998年（+0.22℃）

農業への影響がすでに表れているのではないか？
将来の見通しは？

出典：気象庁（http://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/an_wld.html）

4

2

2018/3/7

暖かい日・暑い日が増え、涼しい日・寒い日が減っている
世界の7100以上の地点観測データの平均
年間の夏日の日数の推移（日）年間の真冬日の日数の推移（日）※ 日最高気温が25℃より高い※ 日最高気温が0℃未満の日

年

年※ 青実線はデータがある地点に偏りがある
出典：Donat et al., 2013, JGR（http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jgrd.50150/abstract）

5

こうした変化は作物の生長や生産にも影響を与えている※ 品種や栽培管理も変化している点に注意

ドイツの果樹・作物の生物季節の推移

成熟日

1月1日からの日数（日）1月1日からの日数（日）収量（kg/ha）

中国・甘粛省天水市の春コムギ

リンゴ開花期の開始日（A60）

生育期の開始日（BG）

開花日
年
春期の平均日最高気温（℃）

ライムギの茎立ち期の開始日（R31）
サクラ開花期の開始日（C60）

出典：Tao et al., 2006, AFM（doi:10.1016/j.agrformet.2006.03.014）、（右）Chmielewski et al., 2004, AFM（doi:10.1016/S0168-1923(03)00161-8）

63

2018/3/7

福岡県の一等米比率（%）

日本も例外ではない（例：コメ外観品質への影響）

報告値
推定値

年
Okada et al (2011) Environ. Res. Lett.

7

胚

乳白粒

基白粒

Morita et al., 2016, PPS（doi:10.1080/1343943X.2015.1128114）

背白粒
8

4

2018/3/7

気候変動は穀物の栄養素にも影響するかもしれない
亜鉛・・・不足すると発育不全、味覚障害などを引き起こす。
鉄分・・・不足すると貧血を引き起こす。
フィチン酸塩・・・人間の腸内細菌による亜鉛の吸収を阻害する。

ダイズ

トウモロコシフィチン酸塩

タンパク質

亜鉛
鉄分

フィチン酸塩

タンパク質

亜鉛
鉄分

フィチン酸塩

タンパク質

亜鉛
鉄分

フィチン酸塩フィールドピー（豆の一種）

コメ

コムギ

タンパク質

亜鉛
鉄分

フィチン酸塩

タンパク質

亜鉛
鉄分

フィチン酸塩

タンパク質

亜鉛
鉄分

現状の
CO2濃度に
対する高
CO2
条件での
変化
割合（%）

ソルガム

出典：Myers, 2014, Nature（doi:10.1038/nature13179）

9ヨーロッパ北西部のコムギや東アジアのコメなどの収量増加が近年、停滞している
収量 （ヘクタールあたりキログ ラム）

コムギ

コメ

オーストラリア中国
インド
インドネシア
韓国

中国
フランス
インド

ベトナム
米国

オランダ
イギリス

カルフォルニア
南部中央

年

年
ブラジル

トウモロコシ中央アフリカ共和国
中国
インド
イタリア
米国コーンベルト
西部
東部（天水）
東部（灌漑）

年

Grassini et al. (2013) Nature Communications の図5を改変して使用した。

10

5

2018/3/7

世界の生産量の3.8～5.5％が過去29年間に気候変動で失われた※ 1980～2008年※ それぞれ、メキシコの年間生産量2300万トン、フランスの年間生産量3300万トンに相当
トウモロコシ

コムギ

米国
中国

中国
インド

ブラジル
フランス

米国
ロシア

インド
世界

気温の影響
降水量の影響

コメ

フランス
世界

米国
ブラジル

中国
インド

ダイズ

アルゼンチン

インドネシア中国

バングラデシュ

パラグアイ

ベトナム
世界

世界

収量影響（%）

収量影響（%）

出典：Lobell et al., 2012, Science（http://science.sciencemag.org/content/333/6042/616）

11

世界の収穫面積の9–22%で収量が不安定化
トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

収量が有意に安定化収量が有意に不安定化
データ不足
Iizumi & Ramankutty (2016) Environmental Resarch Letters

有意ではないが収量が安定化
有意ではないが収量が不安定化
ほとんど生産されていない地域
12

6

2018/3/7

フランスのトウモロコシ収量は降水量の変動とではなく、気温の変動と連動するようになった

収量の平年からのずれ

灌漑面積

収量変動

収量変動（kg/m2）

降水量の平年からのずれ

灌漑面積（千ha）

年
収量の平年からのずれ（kg/m2）

降水量の平年からのずれ（mm/日）

収量（kg/m2）

年

年

出典：Howkins, 2013, GCB（doi:10.1111/gcb.12069）13

排出を止めても気温が安定化するには数十年間かかる（10億トン・炭素）

世界の二酸化炭素排出量

RCP6.0

排出量が将来も増加する（RCP8.5）
排出量を将来ゼロに減少させる（RCP2.6）
世界の平均気温の変化（1986～2005年）
RCP8.5

RCP4.5

RCP2.6

年

0.0

2020

年
出典：（右） IPCC第5次評価報告書 第1作業部会報告書 政策決定者向け要約 Fig. SPM7、（左）van Vuuren et al. (2011) CC（doi:10.1007/s10584-011-0148-z）

14

7

2018/3/7

様々な段階で適応が始まっている
相対的に容易 • 現行品種を使用• 移植日の移動• 資材投入量・時期の変更• 既存の別品種への切り替え• 栽培方法の変更

西日本/コメ品質
北陸・四国/コメ品質
長野県/リンゴ
北海道/ジャガイモ（ノライモ）
西日本/コメ（ヒノヒカリ→ニコマル）
北海道/コメ（ササニシキ）
世界/主要穀物（GEOGLAM）

適応の困難さ相対的に困難• 早期警戒システムの開発・導入

東北/コメ異常低温予測
世界/主要穀物（AMIS）
世界/穀物収量変動予測• 栽培作物の変更• 耐性品種の開発• 気象・作物保険の導入

アーストラリア/コメ→ブドウ
日本/果樹• 灌漑インフラの整備

タイ、インドネシア• 栽培地域の移動

アーストラリア/コムギ

高温/乾燥耐性15

コメの高温耐性品種の利用増加

コメの高温耐性品種の栽培面積は、作付面積の2% （162.5万ヘクター
ル・2010年）から5% （157.3万ヘクタール・2014年）に増加
出典：農林水産省 (http://www.maff.go.jp/j/seisan/kankyo/ondanka/pdf/h26_report1.pdf)

168

2018/3/7

宮崎県における南国果樹生産の増加
ミカン栽培の減少。3,260ヘクタール（1985年）
から736 ヘクタール（2015年）に減少

宮崎県

マンゴー
ライチ

アボガド

40ヘクタール（1985年）から438ヘクタール（2015年）。現在、宮崎県は生産シェア2位

http://www.miyazaki-u.ac.jp/crcweb/sangakuwp/wpcontent/uploads/2015/10/2f7216d0a53796a6c50d8db8cc0468c71.pdf;
http://www.pref.miyazaki.lg.jp/noseikikaku/shigoto/nogyo/documents/27106_20170116163617-1.pdf

17気候変動は農業生産にすでに影響を及ぼしている。
気候変動の進行により、将来、どのような影響が懸念されるか？

18

92018/3/7

気候変動で世界の穀物収量の伸びは将来、鈍化

毎日新聞（朝刊・ 24面・2017年9月6日）

19

今世紀末の気温上昇が1.8℃未満でもトウモロコシの世界の平均収量の増加は抑制される
トウモロコシ
世界の平均収量（
２０００年代 ＝ ・ ）

これまでの気温上昇（+0.6℃）で固定し、将来の気候変動はない。増収技術が普及。

RCP2.6, +1.8℃
RCP4.5, +2.7℃
RCP6.0, +3.2℃
RCP8.5, +4.9℃

10※

これまでの収量の推移（シミュレーション）
年

Iizumi et al. (2017) Sci Rep※ 産業革命以前（1850-1900年）に対する今世紀末（2091-2100年）の世界の平均気温の上昇。気候変動が進行し、増収技術と簡易な適応技術が普及

20

102018/3/7

トウモロコシとダイズは1.8℃未満でも、コメとコムギは3.2℃を超えると世界平均収量の増加が停滞し始める+0.6℃

今世紀末 の世界平均収量（
２０００年代 ＝ ・ ）

+1.8℃
+2.7℃
+3.2℃
+4.9℃

トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

1
0

産業革命以前に対する今世紀末の世界平均気温の上昇（℃）

21

ただし、コメやコムギも低緯度地域などでは3.2℃よりも低い気温上昇で収量増加が停滞し始める今世紀末（2091-2100年）

トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

+1.8℃を超えると収量増加が停滞
Iizumi et al. (2017) Sci Rep+2.7℃を超えると収量増加が停滞+3.2℃を超えると収量増加が停滞+4.9℃を超えると収量増加が停滞22

11

2018/3/7

簡易な対策技術だけでは収量の増加を維持する上で不十分増加する食料需要を満たすためには、
高温耐性品種や灌漑・排水設備など、より積極的な適応技術の開発・普及がますます重要
収量
増

低
現在

今世紀
半ば

今世紀
末
23

気候変動下で収量増加を維持するための適応技術の開発・普及は重要である。
一方で、気候変動下の異常天候（極端現象）への対応も急ぐ必要がある。

24

12

2018/3/7

異常天候と食料価格
IPCC WG2 AR5 (2014)

G20カンヌ・サミット
最終宣言
農業市場情報システム（AMIS）
世界農業地理モニタリ
ング・イニシアティブ（GEOGLAM）
2011年11月
生産量上位5ヶ国のいずれかで長期傾向
から25％より大きい
生産変動があった場合

G20カンヌ・サミット
http://www.mofa.go.jp/mofaj/gaiko/g20/cannes2011/declaration_ky.html

25

食料価格は低下してきたが、依然として高止まり

Source: http://www.fao.org/worldfoodsituation/foodpricesindex/en/

26

13

2018/3/7

少数の国が世界生産量の大半を占める
作物
Maize
Soybean
Rice
Wheat

収穫面積
(100万ha)
161
96
159
222

収量 生産量 (上位３ヵ国 輸出量(上位３ヵ(t/ha)
シェア) (100万t) 国シェア) (100万t)
4.1
827 (64%)102 (74%)1.7
231 (81%)79 (89%)3.7
689 (58%)
29 (63%)3.1
683 (38%)131 (47%)

トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

貿易量/生産量
(%)
12.3
34.1
4.2
19.2

グリッドセル（約120km x 120km）別の生産量の順位

27

GEOGLAMの作物監視月次報告書
GEOGLAM CROP MONITOR

https://cropmonitor.org/index.php/2017/05/04/crop-monitor-for-early-warning-may-2017/28

14

2018/3/7

農業統計に基づく穀物価格監視システム AMIS
The Agricultural Market Information System (AMIS)

http://www.amis-outlook.org/
29

季節予測データに基づく作物の収量変動予測

季節予測
作期前予測
作期内予測
生殖生長期間播種

開花

作物予測から収穫までの期間（リードタイム）（ヵ月）

収穫

30

30

15

2018/3/7

季節予測の活用は気候変動への適応策
Adapted from Deser et al., (2012) Nature Clim Change

年々変動幅2005－2020年

米国平均トウモロコシ収量（t/ha）

年

?
年

長期変化量
2005－2050

気候の年々変動に適切に対応できれば、
気候変動への適応能力は確実に高まるKucharik & Ramankutty (2005) Earth Interact

31

農環研における収量変動予測研究2013
コメとコムギについては世界の収穫面積の約2割で収穫3ヶ月前に収量の豊凶を予測できる（JAMSTECと共同）

2014
ENSOと収量変動の全球マップを公表（JAMSTECと共同）。全球作物収量変動予測情報を初めて公表。

2015

全球作物収量変動予測システムのプロトタイプを農環研で開発

2016

気候変動による収量の安定性の変化
を検出

2017

よりオペレーショナルな収量変動予測情報サービスの開発（APEC気候センターと共同）

32

16

2018/3/7

世界の作物の収量変動は生育期間の気象条件でどの程度、説明できるのだろうか？

33

世界の栽培面積の28—40%の地域では、生育期間中の気象条件から収量変動（前年比）を精度良く説明できる
トウモロコシ

136
Mha

ダイズ

74
Mha

コメ ※気象値は気象庁・電中研のJRA-25再解析

150
Mha

Iizumi et al. (2013) Nature Climate Change

コムギ

209
Mha

34

17

2018/3/7

では、収穫の数ヵ月前時点では、信頼性の高い収量変動予測はどの程度、可能なのだろうか？

35

季節予測（JAMSTEC・アプリケーションラボ）気温と土壌水分量の
季節予測
播種前
予測

収穫前
予測
播種

生殖生長期間開花

収穫

収量変動予測の収穫までのリードタイム（月）36182018/3/7

世界の栽培面積の15—23%の地域では収穫の3ヵ月前に栽培中の作物の収量変動を予測できる
トウモロコシ

ダイズ

136
Mha

74
Mha

コメ

※季節予測はJAMSTECのSINTEX-F1を利用

150
Mha

コムギ

209
Mha

□収量変動予測の信頼性が低い■信頼性の高い収量変動予測が可能■収量/季節予測データなし ■殆ど栽培されていない

Iizumi et al. (2013) Nature Climate Change
37

世界平均収量の予測はコメとコムギについては可能性があるが、トウモロコシとダイズについてはこの手法では難しい
ダイズ

コメ

コムギ

相対頻度（％）(<0.01)(<0.01)(<0.01)(<0.01)

相対頻度（％）

相対頻度（％）

相対頻度（％）

トウモロコシ

信頼性が高い豊凶予測が可能な地域の面積（%）

ランダム予測/収穫の3ヵ月前に行った予測/収穫の5ヶ月前に行った予測 38

19

2018/3/7

なお、トウモロコシとダイズについても収量変動予測が有用と見込まれる地域はある
ダイズ（インド）コメ（ブラジル）

コムギ（米国）年

年

収量偏差（％）

収量偏差（％）

収量偏差（％）

収量偏差（％）

トウモロコシ（インドネシア）

Observation/3-month lead/5-month lead
観測/収穫の3ヵ月前に行った予測/収穫の5ヶ月前に行った予測

39

なぜ、作物間で収量変動予測の信頼性に差があるのだろうか？

40

20

2018/3/7

世界全体ではトウモロコシとダイズの収量変動は
気温より土壌水分に強く規定されている
トウモロコシ

136
Mha

ダイズ

74
Mha

コメ

150
Mha

コムギ

209
Mha

気温が収量変動をより強く規定 /土壌水分量が収量変動をより強く規定41

気温と土壌水分量によるグローバルな収量変動予測の信頼性を向上させるためには
どうしたらよいだろうか？

42

21

2018/3/7

収量変動予測の信頼性の区分
強い↑
生育期間中の
気象条件
と収量
の関係
↓
弱い
低い ← 季節予測の信頼性 → 高い

収量変動予測の信頼性 =f( 気象条件と収量の関係の強さ、季節予測の信頼性)「気象条件」は、ここでは、収量変動を強く規定する単一の気象変数とする
43

季節予測の信頼性が低いことが、世界規模での収量変動予測における、相対的に重要な制約要因
トウモロコシ

136
Mha

ダイズ

74
Mha

コメ

150
Mha

コムギ

209
Mha

Iizumi et al. (2016) In: The Indo-Pacific Climate Variability and Predictability
4422収穫面積（％）
Harvested
area (%)

ダイズ

コムギ
Harvested
area (%)
収穫面積（％）

トウモロコシ

コメ

緯度（°）

ダイズ

コムギ

生殖生長期間Harvested
area (%)
収穫面積（％）

緯度（°）

トウモロコシコメ

生殖生長期間（収穫前３ヵ月間）

Harvested
area (%)
収穫面積（％）

収穫面積（％）
Harvested
area (%)

Harvested
area (%)
収穫面積（％）

季節予測を改善すると大きな効果が期待できる地域

収穫面積（％）
Harvested
area (%)

季節予測を改善すると大きな効果が期待できる季節

収穫面積（％）
Harvested
area (%)

45

46

2018/3/7

23

2018/3/7

しかしながら、季節予測の信頼性は一朝一夕には向上しない
収量変動と結び付けられる、
信頼性が高い季節予測情報は他にないだろうか？

47

エルニーニョ/南方振動（ENSO）
エルニーニョ (暖)エルニーニョ

ラニーニャ

ラニーニャ (冷)出典：気象庁

エルニーニョ, 6—8月
48

24

2018/3/7

エルニーニョ/ラニーニャの発生は12ヵ月前でも予測可能

Luo et al. (2005) Journal of Climate
49

収量変動とエルニーニョ/ラニーニャをどう対応付けるか？
ENSO
phases for wheat harvested in1983
1983年に収穫されたコムギのENSOフェーズ

ｴﾙﾆｰﾆｮ

ﾗﾆｰﾆｬ

いずれでもない年

Sacks et al. (2010) GEB

生殖生長期間（収穫前３ヵ月間）

50

25

2018/3/7

世界のいくつかの地域の収量はエルニーニョ/
ラニーニャと良く対応することが良く知られている
平年収量

オーストラリア・
グンディウィンディ
(28.6°S; 150.8°E)のコムギ

いずれでもない / エルニーニョ / ラニーニャ

収量偏差

Mean yield anomaly
ｴﾙﾆｰﾆｮ

収穫年

ﾗﾆｰﾆｬ いずれでもない
51

エルニーニョによる有意な負（正）の収量影響は
世界の収穫面積の7—24％（5—36％）の地域で見られる
トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

有意な正の影響
有意でない正の影響（エルニーニョ年） ― （いずれでもない年）

有意な負の影響
有意でない負の影響

収量データがない地域
殆ど栽培されていない地域

Iizumi et al. (2014) Nature Communications

52

26

2018/3/7

エルニーニョに比べて、ラニーニャによる有意な収量影響が見られる地域は正・負のいずれでも限定的
トウモロコシ

ダイズ

コメ

コムギ

（ラニーニャ年） ― （ いずれでもない年）

有意な正の影響
有意でない正の影響

有意な負の影響
有意でない負の影響

収量データがない地域
殆ど栽培されていない地域
53

世界規模では、エルニーニョ年だけではなく、
ラニーニャ年にも警戒が必要
ダイズ
相対頻度（％）

相対頻度（％）

トウモロコシ

いずれでもない年 / エルニーニョ年 / ラニーニャ年

コムギ

全球平均収量偏差（％）

全球平均収量偏差（％）

相対頻度（％）

相対頻度（％）

コメ

54

27

2018/3/7

海外食料需給レポート（月次）に予測を寄稿• 2014年6月時点で気象庁などがエルニーニョの発生を予測• 2014年7月に、2014年秋収穫の作物を対象とする、収穫1～6ヶ
月前の収量変動予測情報を提供

記事は以下からダウンロード可能
http://www.maff.go.jp/j/zyukyu/jki/j_rep/monthly/201407/pdf/21_monthly_topics_1.pdf
55

目標
GEOGLAM CROP MONITOR
APCC-NIAESCROP FORECAST
September 2019 – January 2020

NO.1
July 2019

Maize
Predicted yield anomaly in 2019/20 cropping season (%)

Summary Maize yields in the United States expected to be
harvested in fall 2019 are anticipated to down X%, relative to thelast 3-year average. Soybean in Brazil xxxx xxxx xxxx.
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

注意！これはイメージです。
CROP FORECAST is an outcome of NIAES-APCC Joint Research 2017-2020

https://cropmonitor.org/index.php/2017/05/04/cropmonitor-for-early-warning-may-2017/56

28

2018/3/7

全球作物収量変動予測システム（プロトタイプ）

作物予測実施日の100日前～
前日までの気象観測データと季節予報データを接続
季節予報データ

気象観測データ
想定される
播種日

予測された
収穫日・収量

気象庁データの場合
15日ごとに217日間の季節予報データ

作物予測のリードタイム（60～216日）
播種日・地点により異なる

t=0

t = −100

作物予測の実施日

システム内の時間（日）t =+202～216

気象観測データと季節予報データの重複期間により利用できる季節予報データの期間は異なる

平成27年度 農環研法人プロ「全球・主要作物を対象とする作物生育・収量変動予測システムのプロトタイプの開発」

57

5月1日に実施したトウモロコシ予測

0501/maize_major/00/I16

米国・コーンベルトにおける収穫時期は
140～160日後（9月18日～10月8日）と予測された1981

南米では第１作期
が収穫直後のため
ここでは予測の対象外。第2作期は別に予測

リードタイム日数（作物予測の実施日と予測された収穫日との差）

平成27年度 農環研法人プロ

58

29

2018/3/7

12月15日に実施したトウモロコシ予測

北半球では予測期間内（1981年12月15日からの214日間）に収穫まで達しないため予測
結果は出力されない

1215/maize_major/00/I16

主要生産地域の収穫時期と必要なリードタイムに応じて年間の作物予測実施
日を設定する必要がある

1981
Days from forecasting to predicted harvesting (= lead time)

南米における第１作期の収穫時期
は100～140日後（1982年3月25日～5月4日）と予測された

平成27年度 農環研法人プロ

59

APEC気候センターとの共同研究
季節予測を利用した世界の食料機関を対象とする全球作物
収量変動予測システムおよび作物予測情報サービスの開発

2017 年度

農業環境変動研究センター

APEC気候センター

マルチ・モデル・アンサンブル・
データを使った場合の統計収量モデルの性能評価

気温と降水量のマルチ・モデル・
アンサンブル季節予報データを提供

全球作物収量変動予測サービスを開発するか否か決定もし開発する場合は継続

2018年度予測システムおよびサービスの仕様を決定
統計収量モデルについての情報提供・必要があればモデルの修正

2019年度
2020年度

利用者フィードバック

システムとユーザー
インターフェースの開発
少数の利用者による1年間の運用テスト
より多くの利用者による1年間の運用テスト

システム・サービスを向上させるうえで必要な技術的・科学的課題を整理開発したシステム・サービスをAPCCで継続運用するか否か決定

60

30

2018/3/7

より信頼性の高い収量変動予測を目指して①• 複数の気象センターの季節予測データを利用（マルチ・モデル・アン
サンブル）■ 予測スキルあり（ROCスコア ≥ 0.6）
□ 予測スキルなし（ROCスコア< 0.6）
■ 収量データなし

Iizumi et al. (in review)

ROCスコア※APEC気候センターとの共同研究

61

より信頼性の高い収量変動予測を目指して②• 気温・降水量とではなく、海洋・大気指標と収量偏差を結び付けて、収量変動予測のリードタイムを今よりも延長できないか？

…

※気象研究所との共同研究

62

62

31

2018/3/7

収量変動に寄与する海洋・大気振動の地域差①
コムギ/オーストラリア

IOD指標

ENSO指標ENSO Modoki指標

Yuan & Yamagata (2015) Sci Rep の Supplementary Figs. S1 & S4 を改変。

63

収量変動に寄与する海洋・大気振動の地域差②
冬コムギ/欧州
Eastern Atlantic指標

Scandinavian
pattern指標

国コード

NAO指標

Eastern AtlanticWestern Russia
pattern指標月（10月～8月
Ceglar et al. (2017) Agric For Meteorol の Fig. 1 を改変。

• 地域的・季節的な海洋・大気指標と収量偏差を統計収量モデリングにより直接、結び付ける研究が出始めている。
• 海洋・大気指標はリードタイムが長い場合でも予測スキルが期待できる。
• データ量が圧倒的に少なくなるため、開発途上国の気象機関がsectorspecific climate indices（WMO）として扱いやすい。

64

32

2018/3/7

まとめ①•

過去の126年間に0.91℃気温が上昇し、農業生産に検出可能な影響をもたらしている。

•

これまでに経験したことがない高温や強雨などに遭遇する機会が増加している--- 新しい機会でもある•

温室効果ガスの排出を止めても、気温上昇が止まるまでには数十年を要するため、適応は避けられない。
--- 排出削減も適応限界を超えないために重要--- 適応技術の開発・普及への積極的な投資が不可欠•

2050年に食料需要は2016年の1.6倍になると見込まれる。
世界の農業は、気候変動の下で、この供給目標を達成しなくてはならない。
65

まとめ②•

経済のグローバル化により、多くの国で輸入食料への依存度が増加してきており、自国と主要輸出国の両方の生産状況を把握する必要性が高まっている。

•

これまで、技術進歩により、多くの地域で収量は増加・安定化
してきているが、世界の状況を継続的に監視する必要がある。
--- 農環研では全球作物データセットを開発・更新している•

季節予測に基づく収量変動予測は、極端気象への対応、気候
変動適応のいずれにも役立つ技術である。

•

農環研では、気象機関と協力して、収量変動予測サービスの開発や予測手法の高度化を進めている。

66

33

2018/3/7

ありがとうございました

67

参考資料

68

34

2018/3/7

スーパーコンピュータによる140年間（1961-2100年）の世界の収量予測を高解像度（50km）で実施した
気温・降水量・日射量・湿度・風速
土壌CO2

播種日・灌漑面積割合
窒素投入量・改良品種割合

農林水産研究情報総合センター
科学技術計算システム

収量予測モデル

http://itcweb.cc.affrc.go.jp/affrit/inside/scs2016/typea

1961

・・・

2100

収量・収穫日・葉面積・バイオマス
蒸発散量…
69

収量予測モデルの概要
経済変数

気候・土壌変数

モデル出力変数7035

2018/3/7

社会経済シナリオに沿った穀物生産技術シナリオ
排出シナリオ

社会経済シナリオ

農地面積・灌漑
シナリオ

5種類のうち
中庸なもの1つ

本研究では2010年の水準に固定

4種類
気候シナリオ

穀物生産技術
シナリオ

5種類
JIRCAS
農研機構

国環研

社会経済シナリオに対応するもの1つ

収量予測モデル
世界の穀物収量の将来予測（4排出シナリオ×5気候シナリオ）
71

社会経済シナリオ（SSPs）
Shared Socioeconomic Pathways: SSPs
世界人口

世界のGDP総計

SSP4
SSP2
SSP5

ＧＤＰ総計 （１兆ドル）

人 口（
１０億 人）

SSP3

SSP5

SSP1
SSP2
SSP4
SSP3

SSP1
年

図は http://doc.witchmodel.org/ssp_implementation から取得

年

72

36

2018/3/7

GDPなどから推計した各国の農業研究開発支出を、既存の増収技術の開発途上国への普及シナリオに翻訳
社会経済シナリオ

GDP

人口

技術革新
の速度

一人当たり
GDP
一人当たり
農地面積

農業研究
開発支出

気候シナリオ

温度
湿度
排出シナリオCO2

施肥効果

穀物生産技術シナリオ
既存の増収技術が開発途上国に普及• 窒素投入量の増加• 既存の改良品種の使用の増加
簡易な対策技術が先進国・開発途上国の両方で普及• 播種日の移動• 高温でも生育期間が短縮しない
既存の品種の利用
既に収量が高い地域で必要とされる革新的な増収技術
本研究には含まれていない
73

しかたがないので、収量データセットの構築から始めた衛星観測による植生指数

2000年頃の収穫面積分布

FAO国別統計収量

全球作物収量
データセット
郡・市町村別の統計収量

2000年頃の栽培暦

1990年代の栽培様式

Iizumi et al. (2014) Glob Ecol Biogeogr

74

37

2018/3/7

収量データの例

Iizumi et al. (2014) Glob Ecol Biogeogr

7538