2024/2/5 第10回 S-18セミナー

東京大学大気海洋研究所 准教授
今田 由紀子イベント・アトリビューションの最前線
ー暑かった2023年を例にー

1.
2.
3.
4.

地球温暖化と日本の異常気象の現状
異常気象をシミュレーションする仕組み
イベント・アトリビューション
将来の異常気象SENTAN1

1.

地球温暖化と日本の異常気象の現状

2

加速する地球温暖化：世界の気温

1991-2020年平均からの差（度）

世界平均地上気温
気象庁

1位 2016年
2位 2020年
3位 2019年
4位 2015年
5位 2017年
6位 2022年
7位 2021年
8位 2018年
9位 2014年100年で＋0.74度

青線：5年移動平均、赤線：傾向
1900

1950

2000

2020

近年9年が上位9位を占める
3

加速する地球温暖化：日本の気温

日本の平均地上気温※都市化の影響が小さい地点のみ100年で＋1.3度
1位 2020年
2位 2019年
3位 2021年
4位 2022年
気象庁

42023年の猛暑（日本＆世界）✓ エルニーニョ✓ ラニーニャの名残✓ 正のIOD✓ 日本周辺の高温SST

全球平均
夏（6〜8月）（世界）

2023

日本平均
夏（6〜8月） （日本）

海面水温偏差（2023年夏）

全国のアメダス地点で観測された猛暑日の地点数の積算

年平均（世界）

猛暑地点数
積算

気象庁HPより（ 4（

年平均（日本）平成20年以降に発生した豪雨■ 近年の気象災害（気象庁が命名したもの）➢ 平成２０年８月末豪雨➢ 平成２９年７月九州北部豪雨➢ 平成２１年７月中国・九州北部豪雨➢ 平成３０年７月豪雨➢ 平成２３年７月新潟・福島豪雨➢ 令和元年房総半島台風➢ 平成２４年７月九州北部豪雨➢ 令和元年東日本台風➢ 平成２６年８月豪雨➢ 令和２年７月豪雨➢ 平成２７年９月関東・東北豪雨※名前は付かな
かったものの、近年も継続的に発生

参考：顕著現象の報道発表資料一覧（気象研究所 台風・災害気象研究部第二研究室）
https://www.mri-jma.go.jp/Dep/typ/typ2/press.html

令和３年[７月] 静岡から神奈川西部の大雨（熱海で土石流）[８月] 停滞前線により、西日本から東日本で大雨
令和４年[８月]北海道地方や東北地方及び北陸地方を中心に記録的な大雨[９月]台風第14号（九州）、第15号（静岡・愛知）による暴風、大雨等
令和５年[６月]梅雨前線及び台風第2号による記録的な大雨[９月] 関東甲信地方や東北太平洋側で台風第13号による大雨・線状降水帯

6日本の大雨の増加

7

日本の大雨の増加

82. 異常気象をシミュレーションする
仕組み
9気候モデルとは？

10

気候モデルの仕組み

11気候モデルの仕組み

公益社団法人
日本気象学会資料より

12

ダウンスケーリング
全球気候モデルで世界の気候変化を計算した後に、地域気候モデルを用いて、日本域を高分解能で計算する。
～60ｋｍメッシュ

13気候モデルを利用して、温暖化した現実の気候を作り出す➢現在の自然起源の要素✓太陽活動の変化✓大規模火山噴火

温暖化した
現在の地球

➢現在の人間活動起源の要素✓温室効果気体の濃度（排出）（オゾンの濃度変化）✓二酸化硫黄の排出量変化✓黒色炭素（すす）の排出量変化✓土地利用変化など
14温暖化した現実の気候と温暖化しなかった仮定した
仮想の気候を作り出す。
➢現在の自然起源の要素✓太陽活動の変化✓大規模火山噴火

温暖化した
現在の地球

➢現在の人間活動起源の要素✓温室効果気体の濃度（排出）（オゾンの濃度変化）✓二酸化硫黄の排出量変化✓黒色炭素（すす）の排出量変化✓土地利用変化など

温暖化しなかったと仮定した仮想の地球➢現在の自然起源の要素✓太陽活動の変化✓大規模火山噴火➢産業化前（1850年頃）の人間活動
起源の要素（推定値）

15

将来の気候を予測するためには・・・➢現在の自然起源の要素✓太陽活動の変化✓大規模火山噴火➢ 将来の自然起源
の要素
温暖化した
現在の地球

✓ 太陽活動の変化

将来の地球✓ 大規模火山噴火
過去の経験を基に仮定する

将来の人間活動起源の要素『排出シナリオ』➢現在の人間活動起源の要素 ◆RCP （第５次評価報告書）✓温室効果気体の濃度（排出）RCP: 代表的濃度経路（オゾンの濃度変化）◆SSP-RCP(第６次評価報告書)
SSP: 共通社会経済経路✓二酸化硫黄の排出量変化✓黒色炭素（すす）の排出量変化✓土地利用変化など✓ 温室効果気体の濃度（排出）（オゾンの濃度変化）✓ 二酸化硫黄の排出量変化✓ 黒色炭素（すす）の排出量変化✓ 土地利用変化など

16異常気象と気候変動の関係を証明するのは難しい
観測される現実の気候変動は、地球温暖化だけではなく、自然のゆらぎ（内部変動）が含まれているため、観測１本だけでは真のトレンドを検出できない。また、発生頻度が低い現象の変化傾向を議論することができない。

あ
る
地
点
の
気
温

40℃

過去

現在

17

将来

アンサンブルシミュレーション
 気候モデルを用いて、実際の気候を模した大量の実験を行う。
 平均を取ることで、自然のゆらぎ（内部変動）成分を相殺させる。
→トレンドの検出（Detection）
 ある閾値を超える頻度を数える→異常気象の発生確率の変化起こり得たその他の偶然「パラレル・ワールド」
あ
る
地
点
の
気
温

40℃

過去

現在

18

将来

大気海洋から成る気候モデルの基礎を作り、二酸化炭素による地球

多様な自然変動の温暖化理論を提唱

中から、人間起因の影響を分離する理論を確立

3. イベント・アトリビューション
■用語■
Attribute：「～に帰する」「～のせいにする」→観測された変化が、ある特定の要因のせいであることを証明する

19

イベント・アトリビューションの基本アプローチ：
気候モデルを使って温暖化した現実の気候と温暖化しなかった仮定した仮想の気候を作り出す。
➢現在の自然起源の要素✓ 太陽活動の変化✓ 大規模火山噴火

温暖化した
現在の地球

➢ イベント発生時の海洋の状況✓ 海面水温✓ 海氷➢現在の人間活動起源の要素✓ 温室効果気体の濃度（排出）（オゾンの濃度変化）✓ 二酸化硫黄の排出量変化✓ 黒色炭素（すす）の排出量変化✓ 土地利用変化など

温暖化しなかったと仮定した仮想の地球➢現在の自然起源の要素✓ 太陽活動の変化✓ 大規模火山噴火

温暖化トレンドを除去した海洋の状況➢産業化前（1850年頃）の人間活動
起源の要素（推定値）

過去から現在までの人間活動の影響を取り出す基本アプローチ

因果応報：疫学の考え方
医学的に言えること：
一般に、喫煙は健康を害しガンのリスクを高める

断言できないこと：
毎日喫煙するW氏が肺ガンで亡くなったとき、喫煙が彼の寿命を縮めたと言えるかどうか ー いかにもそう思えるが、ストレスや他の要因のせいかも。どうしたら確かめられるか？
もし、少しずつ異なる環境にいる（ただしふるまいは同じ）W氏がたくさんいたら？

一般論ではなく、特定の人物（W氏）に関する、喫煙によるガンの発生リスクが推定できる
by M. Watanabe (AORI)

21

イベント・アトリビューションの基本アプローチ：
大量の地球（アンサンブル）を作って異常気象の発生確率を比較

温暖化が進行している
現実の条件

温暖化しなかったと仮定した場合（例）100メンバー中5メンバーで発生（例）100メンバー中2メンバーで発生「20年に1度」のイベント「50年に1度」のイベント

5÷100＝5％2÷100＝2％

22

イベント・アトリビューション (EA)
「この異常気象は温暖化のせいですか？」 気候モデルを用いて、過去の気候を模した大量の実験を行う。
 さらに人間活動による温暖化が無い設定で大量の実験を行う
 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を、確率的に推定する起こり得たその他の偶然「パラレル・ワールド」
あ
る
地
点
の
気
温

温暖化
あり／なし

40℃

頻度

温暖化が起こらなかった仮想世界

年

23イベント・アトリビューション (EA)
「この異常気象は温暖化のせいですか？」 気候モデルを用いて、過去の気候を模した大量の実験を行う。
 さらに人間活動による温暖化が無い設定で大量の実験を行う
気象研究所が開発した
 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
大気大循環モデル（全球60kmメッシュ）
変わっていたかを、確率的に推定する
地域気候モデル（日本域20kmメッシュ）
各100サンプル

あ
る
地
点
の
気
温

40℃

高精度の
起こり得たその他の偶然
気候モデル「パラレル・ワールド」
＋
大量の実験

温暖化
あり／なし

スーパーコンピュータが不可欠

地球シミュレータ頻度

温暖化が起こらなかった仮想世界

年

24

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）■ 猛暑2013年夏 日本の猛暑➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑➢ 令和元年～２年の暖冬

温暖化で発生確率が約7倍➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑■ 大雨・台風➢ 平成２９年７月九州北部豪雨➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）

Imada et al. (2014 BAMS)

2018年7月 日本の猛暑
温暖化がなければ起こり得なかった➢ 令和元年東日本台風➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨
Imada et al. (2019)

ことが分かりました（図１）。この確率の高まりには、地球温暖化に加えて発生中のラニーニャ現象等が影響を与えていたものと考えられますが、このうち地球温暖化の影響のみを取り除いた場合の実験結果からは、今回の高温事例の発生確率が 0.082％と見積もられました（図１）。
これは、人為起源の地球温暖化がなければ 1200 年に 1 度しか起こり得なかった非常に稀な現象が、今夏の状況下では約 5 年に 1 度の頻度にまで上昇していたことを意味し2022年6月下旬から7月初めの猛暑ています。

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）■ 猛暑

6/21-7/2

2022➢ 平成２５年夏の猛暑

発生頻度

平年（1991-2020年）（２）令和 5 年 7 月後半以降の高温の EA 2022年（温暖化あり）
予測型の確率的 EA 手法を令和 52022年（温暖化なし）
年 7 月下旬から 8 月上旬の記録的な高温イベ適用した結果、この時期の日本上空の気温の発生確率が現温暖化で発生
実的な気候条件下では➢ 平成３０年７月猛暑（誤差幅 0.26～3.51%）であったことが分かりました（図３）。これは、地確率が約240倍球温19.8%
響を取り除かなくても、およそ 60 年に 1 度の非常に稀な高温イベントであっ➢ 令和元年～２年の暖冬意味しています。
4.6%
今年に入って熱帯太平洋ではエルニーニョが発
生していますが、日本に冷夏を➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑
0.082%
し易いエルニーニョが発生していたにもかかわらず高温になった背景として、自らぎ」として発生していたフィリピン付近の対流活動や台風第6 号などの偶発
日本上空（1500メートル付近）の気温（Ｋ）➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑に極端な環境が影響していたものと考えられます。一方、このうち地球温暖化
図１ 令和 4 年 6 月 21 日から 7 月 2 日にかけての高温事例の発生確率
2022.9.6文部科学省・気象研報道発表 生確率がほぼみを取り除いた場合の実験結果からは、今回の高温イベントの発
横軸は、日本上空（東経 130－150 度、北緯 30－50 度）約 1500 メートルの気温の頻度分布（平均期間は
まり、様々な偶然が重なったとしても、人為起源の地
球温暖化による気温の底
6 月 21 日から 7 月 2 日）
。赤実線は実際の（温暖化がある）2022 年（令和4 年）の気候条件、青実線は温暖化がなかったと仮定した場合の2022
年の気候条件。薄赤色の山型は、1991
年から 2020 年の 30 年
2023年7月下旬〜8月上旬の猛暑
ければ起こり得なかったことが示されました（図３）。

■ 大雨・台風間を用いた場合の頻度分布。2022 年の実測値を表す黒線の値を超えた面積が今回の高温事例の発生確率を表します。本高温事例は、過去 30 年では発生確率 4.6％程度の稀な現象と言えますが、2022 年はラニ

➢ 平成２９年７月九州北部豪雨

高温イ ベン ト の発生頻度

ーニャ現象等の影響が重なって 19.8％まで発生確率が上昇していました。これに対し、人為起源の地球
温暖化がなかったと仮定した条件下では 0.082％と、非常に稀な現象であったと推定されました。

➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

温暖化がなければ起こり得なかった

相対的な 頻度➢ 令和元年東日本台風

1.65%
0.9%

0%

日本上空約1500メ ート ルの気温

図３ 令和 5 年 7 月下旬から2023.9.19文部科学省・気象研報道発表
8 月上旬にかけての高温イベントの発生確率

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）■ 猛暑

２段重ね高気圧（2018年7月の例）➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑➢ 令和元年～２年の暖冬➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑（２）今回の高温事例の直接的な引き金となったと考えられる、日本付近に高気圧が➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑■ 大雨・台風ているという状況の起こりやすさについても、予測型
EA の結果を用いて地球
2022.9.6文部科学省・気象研報道発表
影響を評価しました。この時期、日本の上空は下層から上層まで高気圧で覆わしたが、この状況に対する地球温暖化の影響は非常に小さいことが分かりまし
したがって、今回は、大気が本来持っている「ゆらぎ」に付加する形で、人為
2022年6月下旬から7月初めの猛暑
球温暖化が気温を直接底上げする影響を与えていたと考えられます。

２段重ね高気圧の出現頻度に対する温暖化の影響
6/ 21- 7/ 2

➢ 平成２９年７月九州北部豪雨➢ 令和元年東日本台風

平年（ 1991- 2020年）
2022年（ 温暖化あり ）2022年（ 温暖化な し ）発生頻度➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）

2022➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

日本上空の高気圧強さ

2022.9.6文部科学省・気象研報道発表

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）
平成29年7月九州北部豪雨■ 猛暑

過去実験(2017年)➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑

検
出
数20㎞→5㎞
ダウンスケーリング➢ 令和元年～２年の暖冬

非温暖化実験(2017年)

過去－非温暖化➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑■ 大雨・台風
By 渡邉俊一（気象研）、Kawase et al. 2022

➢ 平成２９年７月九州北部豪雨
0.1➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）
発生確率（%）

稀➢ 令和元年東日本台風➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

1

約1.9%
約2.8%

約1.5倍

10

高頻度
100

28
★：過去実験（1981-2010）の統計で50年に1度レベルの雨量

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）
平成30年7月豪雨（西日本豪雨）■ 猛暑➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑➢ 令和元年～２年の暖冬➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑

気象庁報道発表（H30年8月10日）➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑■ 大雨・台風➢ 平成２９年７月九州北部豪雨➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）➢ 令和元年東日本台風➢ 令和２年７月豪雨
大雨頻度は約3.3倍➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

Kawase et al. 202129

平成30年7月豪雨（西日本豪雨）のイベント・アトリビューション
量的アプローチ

確率的アプローチ※初期値・境界値から1981
年以降のトレンドを除去

大雨頻度は約3.3倍

2018年6/29-7/8の気圧と水蒸気フラックス

降水量は約+6.7%
再解析

Kawase et al. 2019b

Imada et al. (2020)

d4PDF
100メンバ
平均30

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）
令和元年東日本台風■ 猛暑➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑➢ 令和元年～２年の暖冬➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑

Kawase et al. 2020

+10.9%(±2.5%)
関東甲信周辺➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑
令和2年7月豪雨■ 大雨・台風➢ 平成２９年７月九州北部豪雨➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）➢ 令和元年東日本台風➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

Kawase et al. 2022, BAMS

31

イベント・アトリビューションを適用した事例（日本）
令和5年6月〜7月上旬にかけての線状降水帯■ 猛暑
20㎞→5㎞
ダウンスケーリング➢ 平成２５年夏の猛暑➢ 平成３０年７月猛暑2023.9.19文部科学省
・気象研報道発表➢ 令和元年～２年の暖冬➢ 令和４年６月下旬から７月初めの猛暑➢ 令和５年７月下旬から８月上旬の猛暑

発生数が1.5倍

図１ 令和 5 年 6 月から 7 月上旬にかけての線状降水帯の発生数

左から、①実際の（温暖化がある）2023 年（令和 5 年）の気候条件下のシミュレーションにおける線

降水帯の発生数（100 本のシミュレーションの合計値、期間は 6 月 1 日から 7 月 10 日）、②温暖化がかったと仮定した 2023 年の気候条件下のシミュレーションにおける線状降水帯の発生数、③ ①と②

図１ 令和 5 年 6 月から状7降水帯の発月上旬にかけての線状降水帯の発生数
生数（シミュレーション１本当たり）を頻度分布で表
現差、④解析領域内で合計した線■ 大雨・台風➢ 平成２９年７月九州北部豪雨

令和5年7月9〜10日の九州の大雨

左から、①実際の（温暖化がある）2023 年（令和 5 年）の気候条件下のシミュレーションにおける線状たもの（赤が①、青が②）。
降水帯の発生数（100 本のシミュレーションの合計値、期間は 6 月 1 日から 7 月 10 日）、②温暖化がなかったと仮定した 2023 年の気候条件下のシミュレーションにおける線状降水帯の発生数、③ ①と②の差、④解析領域内で合計した線状降水帯の発生数（シミュレーション１本当たり）を頻度分布で表現したもの（赤が①、青が②）。

➢ 平成３０年７月豪雨（西日本豪雨）➢ 令和元年東日本台風➢ 令和２年７月豪雨➢ 令和３年８月の西日本～東日本の大雨➢ 令和５年６月～７月上旬の大雨

+16%
32

地球温暖化に伴う大雨頻度の一般的な変化傾向『温暖化あり』実験－『温暖化なし』実験

大雨日数(100mm/day以上)の変化（７月）
青色は過去の温暖化で増加した可能性がある地域

南西側斜面で
増加傾向

増
加

減
少
d4PDFの1981-2010の100メンバーを利用

Kawase et al. (2018, JGR), Imada et al. (2019)

[%]

33

地球温暖化に伴う大雨頻度の一般的な変化傾向『温暖化あり』実験－『温暖化なし』実験

大雨日数(100mm/day以上)の変化（７月）増加

青色は過去の温暖化で増加した可能性がある地域減少南西からの水蒸気移流に伴う梅雨型の大雨
は温暖化の影響が検出されやすい
Kawase et al. (2018, JGR), Imada et al. (2019)[%]

台風に起因する大雨は、
温暖化の影響が検出されにくい

34

国連気候変動に関する政府間パネル(IPCC)
第６次評価報告書(AR6)が2021年8月に受諾
人間の影響が大気、海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない。
大気、海洋、雪氷圏及び生物圏において、広範囲かつ急速な変化が現れている。

人為起源の気候変動は、世界中の全ての地域で、多くの気象及び気候の極端現
象に既に影響を及ぼしている。
イベント・
アトリビューション

向こう数十年の間に温室効果ガスの排出が大幅に減少しない限り、21世紀中に、工業化前から1.5℃/2℃以上上がる。

IPCC AR6 SPM（政策決定者向け要約）

第一作業部会(WG1)＝自然科学的根拠

極端な高温や大雨の増加、強い熱帯低気圧の割合が増加、並びに北極域の海氷の縮小などが今後も進む。

WG2＝影響・適応・脆弱性、 WG3＝気候変動の緩和

35

欧州WWAによる即時性と不確実性の評価を重視したEA

https://www.worldweatherattribution.org/•

2015年に発足したWorld
Weather Attributionでは、世界各地の極端現象をモニターし、発生から1週間前後でEAの結果をHPで公表する取り組みを行っている。

•

毎回ラージアンサンブル計算を実施する代わりに、極値統計を用いた簡易的手法で評価。

•

マルチモデル・マルチメソッド。
不確実性の幅を評価することに重点を置いている。

•

ケースによっては脆弱性や暴露を考慮して被害額を算出するこ
ともある。

•

日本の極端現象が対象となったこともあり（平成30年7月豪雨、令和元年東日本台風）、日本のメディアがこれに反応して報道した例もある。

欧州WWAによる即時性と不確実性の評価を重視したEA•

2015年に発足したWorld
Weather Attributionでは、世界各地の極端現象をモニターし、発生から1週間前後でEAの結果をHPで公表する取り組みを行っている。

•

毎回ラージアンサンブル計算を実施する代わりに、極値統計を用いた簡易的手法で評価。

•

マルチモデル・マルチメソッド。
不確実性の幅を評価することに重点を置いている。

•

ケースによっては脆弱性や暴露を考慮して被害額を算出するこ
ともある。

•

日本の極端現象が対象となったこともあり（平成30年7月豪雨、令和元年東日本台風）、日本のメディアがこれに反応して報道した例もある。

https://www.worldweatherattribution.org/wp-content/uploads/JP_Reporting-extreme-weather-climate-change-v2.pdf

迅速なEvent Attributionのための手法開発（日本版）
予測型EA
d4PDFを延長する際に境界条件として必要な観測情報を、気象庁予測値に差し替
えて、異常気象が発生する前から計算を開始

event

AMIP-type historical run(100member x 70yrs)

factual ／counterfactual

Temperaturethresholdfrequency

Non-warming run (100member x 70yrs)

year

Forced by observed SST/sea ice
SST/sea ice from JMA seasonal forecast

Dynamical downscalingü d4PDF-type AGCM
large ensemble
simulations
ü Utilize JM Aʼsseasonal prediction
as BCs (SST, sea
ice) instead of theobservation.
ü Prepare large
ensemble predictionin advance before
the season of
extreme events38

quickly than reality. This implies that this distribution can
only be used for moderate extremes with low-return periods
that are not in this tail. If a comparison of the empirical CDF
with the ﬁtted one indicates that the tails above the event are
not ﬁtted well by the Gaussian, a more realistic descriptionof the extremes is needed.

the visual inspection of the plots. We try to explore different
thresholds to the extent the data allow as recommended by
Coles (2001). If the results are not stable, they are not used.
An example is the description of low seasonal precipitation
extremes for which a Gaussian distribution would give positive probabilities for negative precipitation. In the GPD ﬁt weavoid this by demanding a lower bound that is zero or higher.

機動的Event Attribution手法の開発（日本版）
機動的EA

4.2.2

GPD

4.2.3 GEVWorld Weather Attribution手法の改良版。極値統計を駆使してPDFを推定。
The generalized Pareto distribution (GPD) is used for ex-

PDFs for a specific year

tremes above or below a threshold; this method is also referred to as peak over threshold (POT). The GPD gives a
Extremedescription of the tail of the distribution. A
three-parameter
Gaussian
low tail is ﬁrst converted to a high tail by multiplying
thevariable by −1. The high tail of the observed distributions isthen ﬁtted with✓◆⇠x (−1/ ⇠)H (µ − x) = 1 − 1 −
,
σ

GEV

(1)

The generalized extreme value (GEV) distribution describes
the largest observation from a large sample (block maxima,
Coles, 2001). It is thus used for event deﬁnitions like the anP maximum temperature or maximum daily precipitation
nual
in a season. The GEV distribution can be formulated as" ✓◆ #x − µ −1/ ⇠P (x) = exp − 1 + ⇠,(2)σwith x theμ：location
variable of interest,
e.g. temperature or precipitaparameter（〜mean）
with x the temperature or precipitation, µ the threshold, σtion. Here, σ：scaleµ is referred
to as the location parameter,
σ as theparameter（〜standard
deviation）
ξ：shapethe scale parameter, and ⇠ the shape parameter determining
scale parameter,andparameter（〜skewness）⇠ as the shape parameter determining
the tail behaviour. The shape parameter ⇠ is considered to be
the tail behaviour. Similar to the GPD distribution, unphysiunphysical if it is very large (a larger-scale parameter gives
cally large shape parameters have to be suppressed, e.g. by aa fatter tail). Duringμ,theσ,ﬁttingprocedure,
unphysically
penalty termSST
that keeps
them roughly in the range | ⇠| 0.4.
Estimate parameters
ξ as
a function
oflargethe specificpatternshape parameters have to be suppressed, e.g. by a penalty
An extension is to use an agreed number of the r largest
term that keeps them roughly in the range | ⇠| 0.4 (Katzvalues per year (Coles, 2001). This gives more data points
et al., 2002). For the low extremes of precipitation, the ﬁt is
and hence smaller uncertainties due to natural variability but
constrained to have zero probability below zero precipitation
requires declustering and implies estimating the behaviour of(⇠ < 0, σ < µ ⇠). As mentioned above, for negative shape pathe extreme from more moderate extreme events.

Example: 2022 early summer hot extreme in Japan

Tem p oral reg ression of SST
Reg ression of SST on ⊿ μ(t)on μ(t) a nd σ(t)（ 5 -year
Adv. Stat. Clim. Meteorol. Oceanogr., 6, 177–203,
2020 run n in g m ea n ) https://doi.org/10.5194/ascmo-6-177-2020(N on -w a rm ing ru n)
2 0 2 2 SST p a ttern

μ (t)

σ (t)

19.07%
0.2%

CPD/JMA

Blue: original, Red: New
Gray: w/o considering SST
pattern(solid) HIST
(broken) non-W(shaded) climatological39

農業分野への活用例

40

4. 将来の異常気象

41温暖化とともに増加する日本の猛暑地点数

日最高気温35度以上を記録した延べ地点数（アメダス地点数に換算）

20km解像度モデルから見積もられた
猛暑日の延べ地点数と全球平均気温の関係

全球気温上昇と比例して日本
平均気温も増加すると仮定した場合の猛暑地点数の変化

パリ協定の1.5度目標が達成されたとしても3000地点以上、2度目標でも4000地点以上！
（現在の1.4倍、1.8倍に相当）

H30年7月の猛暑日が温暖化で何日増えたか？

全球平均気温[℃]
Imada et al. (2019)42

年最大日降水量の変化（150年連続実験）※ 31年間の中央値の変化、20km領域モデル

動画： https://www.youtube.com/watch?v=Y_Gq0EmlBic
統合 気候 youtube

43極端な大雨の将来変化 （関東地方）
関東地方の日降水量の頻度分布

発生頻度（%）

高頻度

４度上昇気候４度上昇気候
２度上昇気候
２度上昇気候
現在気候
現在気候
温暖化なし気候

温暖化なし気候

気温上昇に伴い、
大雨の頻度が増加※気温上昇は温暖化なし気候から

これまでなかったような大雨が将来降る可能性あり

低頻度

Miyasaka et al. 2020

降水量[ミリ/日]

4044日降水量100ミリ以上の日数の変化（地域別）
1地点あたりの年間発生回数

灰色： 現在気候
青色：２度上昇気候
赤色：４度上昇気候
細線：年々変動の幅※気温上昇は産業革命前から

いずれの地域も気温の上昇とともに大雨日数が増加

４度上昇では、東日本の太平洋側の日数が、現在の西日本の太平
洋側の日数とほぼ同程度になる（日本の気候変動２０２０）45

令和元年東日本台風の大雨に対する影響
天気予報モードで現象を正確に再現した上で、気温だけ温暖化が進行する以前の状態に戻す
再現実験

解析雨量

温暖化なしの世界の定義の仕方によっても結果は変動するが、気温上
昇によって令和元年東日本台風の雨量が増加したことは明らか。

『温暖化あり』実験マイナス『温暖化なし』実験

陸上の降水量の再現性は良いレーダーは海上の降水は十分に捉えられない

気温&海面水温上昇よる変化（1980年以降）

気温&海面水温上昇よる変化（産業革命以降）＋10.9％＋13.6％

変化量は異なるが、傾向はほぼ同じ。

東北や北陸、関東甲信で、温暖化により降水量が増加

Kawase et al. 2020

将来、令和元年東日本台風と同じような台風が来たら・・
天気予報モードで現象を正確に再現した上で、気温だけ温暖化が進行す
る以前の状態に戻す

Kawase et al. 2020

天気予報モードで現象を正確に再現した上で、気温だけ上昇させる

環境省2020「勢力を増す台風」

将来、令和元年東日本台風と同じような台風が来たら・・
現在+4K

時間降水量[mm]

環境省2020

気象学者と水文学者が連携してアトリビューション研究に取り組む体制が強化されつつある。
暴露や脆弱性まで考慮した災害リスクのイベント・アトリビューション研究へ1.5度目標達成はいばらの道

IPCC AR6 SYR,
Fig. SPM.5a
49

おわりに
 イベント・アトリビューションの意義◆ Event Attributionの結果を社会に対して迅速に情報発信することで、気候変動問題に対する一人一人の実感を促す◆ 問題解決に向けた行動（国が打ち出す緩和策への理解、災害に対する危機意識の向上）につなげる一助に 実感を高めるために（アクショナブルEA）◆ 他分野の研究者との連携を強化し、個人個人が実感しやすい身近な変数に焼き直す（熱中症搬送者数、浸水面積、農作物の収穫高、被害
額 etc…）◆ 異常気象発生直後に社会が求めるタイミングで迅速に情報発信◆ 将来もし同じような自然現象が起こったら・・想像力を掻き立てる将来
の情報

参考

51

参考
資料

Climate Change 2021

日本の気候変動2020

勢力を増す台風

気候変動監視レポート2022

地球温暖化予測情報第９巻

書籍以外は
WEBから
閲覧可能

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