特集

大雨災害への防災・減災（その２）□地域気候モデルによる日本を対象とした将来の降水量の予測方法
気象庁気象研究所

応用気象研究部長

村田昭

彦

シミュレーションが必要となるので、それに適し１．はじめにた様々な計算手法（プログラムコード）が取り入

昨今、日本では、毎年のように大雨による災害れられている。例えば、植生の状態、積雪の有無が起こっている。以前と比べて雨の量が増えていといった地面の状態が気候に大きな影響を与えるるのだろうか？気象庁の「日本の気候変動2020」

ので、気候モデルにはこれらを計算するプログラによると、「日本国内の年降水量には、統計的にムコードが組み込まれている。日本など世界の一有意な長期変化傾向は見られない」とのことであ部分だけを対象に気候予測を行うときは、対象とる。ただ、これは平均的な降水量について述べたなる領域を設定した気候モデルを使うのが一般的ものである。そこで、災害を引き起こすような極である。このような気候モデルは地域気候モデル

端な雨についての記述を探してみよう。すると、と呼ばれている。

「日本国内の大雨及び短時間強雨の発生頻度は有地域気候モデルは、将来の気候の予測に関する意に増加し」とある。つまり、極端な降水につい情報を作成する際に重要な役割を担う。これまで、ては、量・回数とも増えているということになる。

気象庁は日本の気候に関する予測情報を発信してさて、この傾向は将来も続くのだろうか？これきた。最新のものは前述した「日本の気候変動に答えを出すのが、将来の気候を予測する研究で2020」として公表されている。このような気候予ある。ただ、ここでまた疑問が生じる。将来の気測情報のもとになっているのが地域気候モデルに候など予測できるのだろうか。答えは「はい」とよるシミュレーション結果である。従って、信頼も言えるし、「いいえ」とも言える。予測はでき度の高い気候予測情報の発信のためには、地域気るのだが、その結果に不確実性があるということ候モデルの改良、計算方法の工夫などの技術革新である。よって、予測の誤差を考慮しつつ結果をが必要不可欠である。本稿では前者の技術革新と見るといった姿勢が大事になってくる。

して地域気候モデルの空間解像度の改良を挙げる。

それでは、どのようにして将来の気候を予測す

これは、きめ細かな気候予測へ貢献することになるのだろうか？今のところ一般的なのは、気候モり、将来的には市町村スケールの予測情報の発信

デルを使用した数値シミュレーションによって将が期待される。後者としては、アンサンブル計算来の気候を推定する方法である。気候モデルとはの高度化を考える。これによって、予測結果におコンピュータープログラムコードの一種で、類似ける不確実性が考慮されるようになる。以下の章のモデルは日々の天気予報に使われている。ただ、で、これらについて述べる。

気候予測は天気予報とは異なり、より長い期間の№157 2024（夏季）－5－

する湿った気流は、頻繁に大雨をもたらす。細か２．きめ細かな予測い地形が地域気候モデル内で適切に解像されれば、地域気候モデルの対象領域は格子と呼ばれる網地形性降水の位置、時間、量などの再現がより正目状の計算区画が設定されている。例えば縦方向確になる。つまり、地形の再現性の向上が間接的に100区画、横方向に50区画あれば合計で5000のに大雨の予測精度の向上につながるのである。

計算区画が設定されていることになる。一つ一つの区画において、気温、降水量などの各種気象要３．確度情報の付与素が計算される。隣り合う区画間の距離は格子間隔と呼ばれ、この距離が短いほど空間解像度が高前述のように地域気候モデルの空間解像度の改いことになる。よって、格子間隔をできるだけ短善によって、予測される気候の信頼度は向上すくすることが望ましいが、実は闇雲にそうする訳るが、完全に正確な予測を期待できる訳ではなにはいかない。計算コストが大きくなってしまう

い。つまり、予測は誤差を伴う。そこで、予測にからである。

どの程度の不確実性があるか見積もることが重要

現在の地域気候モデルでよく使われている格となってくる。天気予報で言えば、降水の確率予

子間隔は、数 km といったところである。例えば、報に相当するものが気候予測の分野でも必要であ

前述した「日本の気候変動2020」では、格子間隔る。このためによく行われているのが、アンサン

５km の地域気候モデルによるシミュレーション

ブルシミュレーションである。アンサンブルとい結果が用いられている。なお、ここで使われていう用語は音楽や服飾の分野で使われることが多く、るのは非静力学地域気候モデル（NHRCM）と呼複数のものが集まり一体となるというような意味ばれるモデルである。格子間隔が狭くなると、そである。数値シミュレーションの世界でも、複数れに応じて解像可能な大気現象の水平スケールものシミュレーション結果を用いて総合的な解析を小さくなる。実際、研究ベースでは更に細かい行う。なお、個々のシミュレーションのことをメ

２km、１km といった格子間隔の地域気候モデル

ンバー、シミュレーションの数をメンバー数と呼が使用されており、それらは雲解像（あるいは雲んでいる。メンバー数が多いほど結果の信頼度が許容）地域気候モデルと呼ばれている。なぜ雲解高くなるため、多くのシミュレーションを行うこ像と呼ばれるのかという説明の詳細は省くが、ことが一般的である。ただし、ここでも計算機資源のようなモデルを使うと大雨をもたらすようなの制約が壁となり、闇雲にメンバー数を増やすこ

垂直に発達する雲を解像できるようになってくとはできない。特に、地域気候モデルを使ったシる。興味のある読者は少し専門的になるが村田ミュレーションにおいては、長期に渡る計算が必（2018）による解説を参照されたい。

要となるため、現状のメンバー数は多くても100格子間隔を狭くすることによって、大気現象だ程度である。

けでなく地形の解像度も向上する。特に、山や谷、メンバー数が多いと、単一のシミュレーション海岸線、島嶼などでは効果的である。日本にはこでは不可能だった様々な解析が可能となる。例えのような急峻あるいは微細な地形が多いため、高ば、各々のシミュレーション結果をそれぞれ統計解像度化によるメリットは大きい。地形の解像度的なサンプルとみなすことで、平均値、分散、最が向上すると、それに影響を受ける大気現象の再大・最小値などの統計量を計算できる。解釈とし現性も向上する。例えば、降水現象で言えば、地ては、平均値を将来の気候における一般的な値、形性降水が挙げられる。山岳の斜面に沿って上昇最大・最小値を極端な値と捉えることができる。

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消防防災の科学ただ、ここで一つ問題が生じる。メンバーの選び

方はこれでよいのかということである。サンプルとして全メンバーを使う場合と、極端なものを外メンバー数れ値と見なして除いた場合とでは、当然統計量の値は異なる。特に最大・最小値といった極端な値に対する影響が大きい。このことは、将来の気候における大雨の可能性を知りたいという立場では悩ましい問題である。各種統計量の値はシミュ

日本域確率的気候予測

レーションのやり方にも依存する。例えば、多数全国版G3')ダウンスケーリングのシミュレーションを行う際に、違う種類の地域



気候モデルを使うのか、内部パラメーターを変え日本域気候予測

格子間隔た同じモデルを使うのかといったことである。後
図１者の場合は予測結果の分散を過小評価する傾向に



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地域気候モデルシミュレーションによって得られたデータの解像度（格子間隔）とメンバー数のあることが知られており、前者の方法の方が望ま関係。気候予測データセット2022（DS2022）に収しいと言われている。ただ、外れ値の除き方（性録されているデータセットの情報から作成した。

能の悪いモデル結果の除外方法）についてコンセンサスが得られるには至っていない。
図１によると、解像度が高く（格子間隔が狭く）なるとメンバー数が少なくなり、逆にメンバー数４．空間解像度とメンバー数のトレードオフが多くなると解像度が低く（格子間隔が広く）なるといった対応関係が見て取れる。高い解像度か以上で見てきたように、地域気候モデルによるつ多数のメンバーを持つデータセットは見当たらシミュレーションに係わる技術革新として、モデない。つまり、解像度とメンバー数の間にはトルの高解像度化とアンサンブルシミュレーションレードオフの関係がある。従って、利用者は目的のメンバー数の増強の二つを挙げた。この二つのに応じてデータセットを使い分ける必要がある。

要素はどちらも重要である。しかしながら、計算機資源の制約のため、両者を同時に高度化する５．おわりにことはできない。この当たりの事情を現在公開されているデータセットを例にして概観したい。

本稿では、日本を対象とした将来の降水量を予このデータセットは気候予測データセット2022

測する上で基本的なツールとなっている地域気候（DS2022）と呼ばれているもので、地域気候モデモデルの現状について、その空間解像度とアンサルによる将来予測結果だけでなく、その他のモデンブル計算に焦点を絞って概観した。空間解像度

ルを用いて作られた結果も収録されている。地域を高くすると共にアンサンブル計算のメンバー数

気候モデルシミュレーションによって得られたを増強すれば、信頼度の高い予測結果が得られるデータの解像度（格子間隔）とメンバー数を２次ことを説明した。ただ、計算機資源の制約のため、元の散布図にしてみたのが図１である。

両者を兼ね備えることが難しいことも述べた、これを解決する手段はあるのだろうか？一つ考
えられることは、統計的な手段を用いることであ№157 2024（夏季）－7－る。統計的な手段を使ってきめ細かなデータを作などの極端現象が将来に起こる可能性があり、過成することを統計的ダウンスケーリングと呼んで去のデータの学習を基本とする統計的ダウンスいる。一方、地域気候モデルのような物理法則にケーリングや AI にとっては、予測が困難となる基づく手段が使われた場合は、力学的ダウンスことが想定される。当面は、特に大雨のような極ケーリングと呼ばれている。これらには一長一短

端な現象の予測については、力学的ダウンスケーがあるのだが、計算速度については、統計的ダウリングに頼ることになるだろう。

ンスケーリングに軍配が上がる。また、最近の発展が目覚ましい人工知能（AI）の助けを借りて、気候予測データを作成することも考えられる。
ただ、現状では、統計的ダウンスケーリングとAI のどちらも力学的ダウンスケーリングを凌駕するような性能を得るに至っていない。将来予測【参考文献】
気象庁・文部科学省，2020: 日本の気候変動2020,
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/ccj/
村田昭彦，2018: 雲解像地域気候モデルの現状，混相流，32, 424–431, doi:10.3811/jjmf.2018.T012.
文部科学省・気象庁，2022: 気候予測データセット2022（DS2022），https://diasjp.net/ds2022/に関して言えば、これまでになかったような大雨－8－

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