東京海上日動
東京海上日動 自然災害リスクセミナー
於：東京海上日動ビル 新館15階
新館 階大会議室 ‘13/11/22

災害環境へ
災害環境への
環境への
気候変動影響評価研究進展の気候変動影響評価研究進展の進展
変動影響評価研究進展の進展
中北英一
京都大学 防災研究所
気象・水象災害研究部門

我が国の災害影響評価へのポイント• 様々なハザード、人と関わった災害がある。
• 現実味のある（たとえば）河川流量を算定するためには、時間・空間的にきめ細かな情報が求められる。
• 気候モデルによる高解像出力が可能となって初めて、我が国の洪水、高潮・高波・波浪、風災害などの災害環境への気候変動による影響評価が可能となった。

2

災害をもたらす豪雨のスケール

台風
範囲：1000km
範囲：
継続時間：１日から数日

内

大河川での洪水、大規模水害、土砂災害
2009/08/08 in台湾

気象庁ＨＰ

台湾中央気象局、台湾国家災害防救
台湾中央気象局、台湾国家災害防救科技中心

集中豪雨
範囲：100km
範囲：
継続時間：6時間から半日程度
時間から半日程度
継続時間：

ゲリラ豪雨（局地的豪雨）
範囲：数km
範囲：数
継続時間：１時間程度

中・小河川での洪水、内水氾濫、土砂災害
2010/10/20 in奄美

小河川や下水道内での鉄砲水、都市内水氾濫
2008/07/28 at都賀川 2008/08/05 at雑司ヶ谷

容

気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて4

南日本新聞 OFFICIAL SITE

都賀川モニタリング映像

共同通信

3

CO2増加(1%/年）により、どの最新（最良の）気候モデル
も、 全球気温の上昇（平均1.5~2.5℃/100年）を予測

CO2排出シナリオの違い
排出シナリオの違い

40

60

年
80

•通常の自然の揺らぎがある。
通常の自然の揺らぎがある。
•モデル間のばらつきもある。
モデル間のばらつきもある。
•それでも、それらを越えて温それでも、それらを越えて温暖化している。
社会経済シナリオ
SRES

モデルによる違い
モデルによる違20

CMIP3に参加のGCM
5

ＩＰＣＣ４レポート

CO2増加(1%/年）により、どの最新（最良の）気候モデルも、
全球降水量の増加（平均2~３％/100年）を予測
2040•雨の予想は、気温に比べ雨の予想は、気温に比べてばらるきがらるきが大きい。
てばらるきが大きい。
•通常の気象予測と同様、通常の気象予測と同様、気候予想でも雨予測の不確定性は大きい。
•でも、平均値は現在の揺でも、平均値は現在の揺らぎを越えて増加している
。

60

年

80

100

モデルによる違い
モデルによる違0

CMIP3に参加のGCM
ＩＰＣＣ４レポート

モデルアンサンブル
7

モデルアンサンブル
6

共生、革新から創生プログラムへ• Kyousei(共生)Program:2002-2006– 20kmRCM（領域気候モデル） (日雨量)• Kakushin(革新)Program:2007-2011– 20kmGCM（全球気候モデル、時間雨量）– 5,2,1kmRCM (時間雨量、30分雨量、10分雨量)– 自然災害への影響評価• Sousei(創生)Program:2012-2016– アンサンブル情報を用いた影響評価（ハザード＋社会
経済的）– 適応策への哲学、考え方の構築– 自然災害, 水資源, 生物生態系・生態サービス
8革新プログラム「極端現象予測」実験仕様
地球シミュレータによる気候変動予測長期気候変動（2300年頃）
年頃）
長期気候変動（近未来（20～
近未来（ ～30年後）年後）

FY2007-FY2011

大気海洋結合モデ
ルによる地球温暖
化予測実験

気候モデル
高度化と
気候変動予測280-120km格子
全球大気モデル

海洋乱流シミュレーションの高度化

ネスティングによる領域タイムスライス実験
水平5km/2km/1km格子格子
水平雲解像領域大気モデル

水平20km格子
格子
水平
全球大気モデル5km領域

CMIP3モデル

極端現象（台風・集中豪雨等）
雲解像モデルの高度化

高分解能大気モデルによるタイムスライス実験

不確実性の定量化と低減

大気

予測した
海面水温

自然災害に対する
影響評価

境
界
条
件

大気

海面水温

海面水温

1km領域

2km領域

境界条件

IPCC第
第5次評価報告書へ貢献
次評価報告書へ貢献
科学的根拠の提供・政策検討・対策立案

海洋
9200-50km格子
全球海洋モデル

21世紀末
現在気候

海面
水温

(気象研究所よりスライドを借用）

近未来

年
１９７９－２００３ ２０１５－２０３９ ２０７５－２０９９10気象予測と気候予測との違い(気象研究所よりスライドを借用）

11 天気(気象）予報
天気 気象）予報

 気候予測• 大気の瞬間値を予測
たとえば、
2013年
11月22日15時の気温
降水量• 平均値など統計を予測
たとえば2071年-2100年の30年平均
の
3月の
月平均気温
月平均降水量
日平均気温の発生頻度
日降水量の発生頻度12気候予測の方法
 気候の予測• 大気の時間発展• 初期値問題• 大気の平衡状態の変化• 境界値問題：CO2など• 大気の瞬間値を予測• 平均値など統計を予測• 現実には、カオスなどによる限界あり (～数週間）• 現実には、統計サンプル数に限界あり （～30年）

季節予測

大気の初期状態を

大気以外の状態変化を利用した予測可能性

利用した予測可能性

1時間 1日 1週間 1か月 季節 １年 10年 100年
（予測リード時間）• 高低気圧の移動を決める• 気候の平衡を決めるエネル
大気の運動方程式が基本。
ギー収支や水循環など。
• 高い空間分解能• 気候システム全体の表現

温暖化予測

天気予報

予測可能性

 気象の予測

気候の予測可能性

小さな
低気圧

低気圧
高気圧

時間スケール

定常波（予測平均期間）

エルニーニョ

13(気象研究所よりスライドを借用）

地球温暖化

14
(気象研究所よりスライドを借用）

地球シミュレーターが推測する２０７６年８月後半

気候予測の信頼性
 数値モデルの信頼性• 物理の基本方程式を利用• 素過程（雲など）をモデル化• 天気予報による試験• 現在気候と変動の再現

 過去の気候変化の再現性• 20世紀の気候変化の再現• 観測のトレンド(変化傾向）との比較• 気候変化の定性的な理解（理論的説明）• 各種アンサンブル実験による不確実性の評価
15(気象研究所よりスライドを借用）

台風を表現できるモデルで、
時間雨量が出力できるようになって、我が国の、極端現象としての災害評価が可能となった

16

日本の河川の特徴 (1)

日本の河川の特徴 (2)• 短い長さと急な勾配• 大きなピーク流量と短い洪水期間

標高(m)

利根川

ライン川

信濃川
常願寺川
信濃川
利根川

ミシシッピー川

コロラド川

ライン川

セーヌ川

北上川

メコン川

筑後川

テネシー川

洪水継続期間 (日日)

河口からの距離(km)高解像度の重要性

我国の災害評価における時間雨量の重要性
日雨量データの利用だけではピーク流量を半分に算定してしまう。
Discharge at Hirakata
4500
4000

時間雨量から計算した流量

現実地形

この解像度で気候予測 気象庁季節予報モデル
気象庁全球予報モデル
IPCC(2013)高解像度モデル
高解像度モデル

3000
2500
2000

日雨量から計算した流量

土砂災害の場合は30分、分、10分雨量も重要
分雨量も重要分、
水文流出モデルの精度：

1500

Discharge at Hirakata

4500(Distributed, Hourly)
Observed

4000

1000

3500

500
0

Discharge [m^3/s]

Discharge [m^3/s]

淀川・枚方地点の枚方地点の流量
淀川・3500

佐山ら (2007)(Lumped, Hourly)(Lumped, Daily)

3000

最高流量の再現精度は高い←

IPCC(2013)に使われる代表的なモデルに使われる代表的なモデル →← IPCC(2007)に使われた代表的なモデルに使われた代表的なモデル

→

2500
2000

170
175
180
185
190
195
観測流量
利根川や淀川といった大河川ですら毎時毎時の雨量情報が計算流量
Day of 1999
気候モデルから出力されるようになって初めて、現実味のあ
1999年の元旦からの日数
年の元旦からの日数る河川流量や水位の算定が可能になりました。
1500
1000
500

0
170

175

180

185

Day of 1999

190

195

20

(気象研究所よりスライドを借用）

台風予測のモデル分解能依存性

豪雨と災害のスケール（20kmと60kmモデル）(気象研究所よりスライドを借用）(Murakami et al., 2008)

大河川での洪水、大規模水害、土砂災害、高潮・
2009/08/08 in 台湾
高波、強風災害

台風の予測トラック

中心気圧

GCMで影響評価可能

気象庁ＨＰ

最大風速

３６時間
予測図

台風
範囲：1000km
範囲：
継続時間：１日から数日

台湾中央気象局、台湾国家災害防救
台湾中央気象局、台湾国家災害防救科技中心

集中豪雨
観測

20km GCM

60km GCM

範囲：100km
範囲：
継続時間：6時間から半日程度
継続時間： 時間から半日程度

ゲリラ豪雨（局地的集中豪雨）
範囲：数km
範囲：数
継続時間：１時間程度

中・小河川での洪水、内水氾濫、土砂災害
2010/10/20 in奄美

小河川や下水道内での鉄砲水、都市内水氾濫
2008/07/28 at 都賀川 2008/08/05 at 雑司ヶ谷

RCMで影響評価可能

まだ影響評価不可能

21
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都賀川モニタリング映像

22

共同通信

気象予測と気候予測との違い(気象研究所よりスライドを借用） 天気(気象）予報
天気 気象）予報

 気候予測• 大気の瞬間値を予測
たとえば、
2013年
11月22日15時の気温
降水量• 平均値など統計を予測
たとえば2071年-2100年の30年平均
の
3月の
月平均気温
月平均降水量
日平均気温の発生頻度
日降水量の発生頻度2423極端現象に伴う災害発生変動評価
斜面系
気象研
GCM・
・RCM
出力

GCMおよびRCM出力（物理的ダウンスケール）

領域気候モデル (気象研
気象研5km,
1km-RCM, 独自ラン with CReSS等
等)（物理的ダウンスケール）（物理的ダウンスケール）
気象研
陸面過程モデル

台風モデル■河川流況分析、高波GCMあるいはRCM出力値を直接、外力としてハザードモデルに連続的に用いる。

■高潮災害、土砂災害、氾濫災害、建物被害極値の統計情報をもとに外力を設定する。
確率台風モデル、計画台風、計画降雨

ハザードモデル
河川流量シミュレーションモデル
波浪シミュレーションモデル

ハザードモデル高潮・高波モデル、強風災害モデル
土砂流出モデル、洪水氾濫モデル

ハザードの変化を分析する

ハザードの変化を分析する

主要物理量の確率時空間モデル・極値確率分布モデル
主要物理量の確率時空間モデル・極値確率分布モデル （確率的ダウンスケール）

河道の土砂体積・輸送モデル

雨水流出モデル

河道の水流モデル
河道の水流モデル

高潮・高波モデル
高波モデル
高潮・

土砂流出モデル強風による建物被害
強風によるによる建物被害モデル
建物被害モデルダム操作ルールモデル
ダム操作ルールモデル
地下街浸水モデル
地下街浸水モデル

災害発生
変動評価

沿岸域

洪水氾濫浸水モデル
洪水氾濫浸水モデル(長期計算も長期計算も含む）

影響評価の方法

都市・低平地（アンサンブル実験結果を含む）

土砂生産モデル
土砂生産モデルHazardモデル

河道

降雨・気温・水蒸気・風速・放射・気圧系列 （現在気候、近未来、世紀末 各25～
～30年）
年）

降水

温暖化出力
翻訳

山岳系

災害の発生頻度・強度の変化を分析する

斜面崩壊、
斜面崩壊、土石流、
土石流、洪水流出、
洪水流出、洪水氾濫（都市域氾濫・地下街浸水など）、
洪水氾濫（都市域氾濫・地下街浸水など）、高潮・高（都市域氾濫・地下街浸水など）、高潮・高波氾濫、強風・突風
氾濫、強風・突風により、発生頻度に応じた各ハザードの巨大化や災害としての強風・突風により、発生頻度に応じた各ハザードの巨大化や災害としての治水施設（ダムオペレーションも），堤防、防波堤護岸の安全率
治水施設（ダムオペレーションも），堤防、防波堤護岸の安全率の低下や建物安全率の低下や建物被害の低下や建物被害
25率の増大 ＝＞新たな気候変動評価指標＝＞新たな気候変動評価指標の創出
新たな気候変動評価指標の創出

内

災害の発生頻度・強度の変化を分析する

適応策の検討■シナリオベース 26

観測のトレンドと傾向は一致

容

縦軸は１地点あたりの年間日数

気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて

日本の大雨の長期変化（１９０１〜
日本の大雨の長期変化（１９０１〜２００９，国内５１地点）> 200mm/日
日+33%/100年
年> 100mm/日
日+21%/100年
年

大雨> 50mm/日
日> 20mm/日
日> 10mm/日
日> 1mm/日日-8.8%/100年
年-15.4%/100年
年

少雨

27

28

(気象研究所よりスライドを借用）

藤部2011藤部

熱帯低気圧の強度別分布図

台風の存在頻度は東へシフト (前期モデル）
前期モデル）(気象研究所よりスライドを借用）(気象研究所よりスライドを借用）

Murakami et al. (2011) J. Climate

１年の台風最盛期（7月〜10月）、東西2.5度x南北2.5度領域あたりの個数
将来気候実験（2075-2099年）と現在気候実験（1979-2003年）の差観測

TL959L60
前期モデル

TL959L64
後期モデル

減る
Murakami et al.,2012, J.Climate
29

増える

マーシャル諸島付近から日本の南岸に沿って増加（赤の枠線）
フィリピンや台湾の東から韓国、西日本にわたる領域（青の枠線）で減少

強い台風が増加 （前期モデル）

三大湾への台風来襲回数と中心気圧の頻度変化(気象研究所よりスライドを借用）

0.35

0.35

0.20

数減少

0.15

0.30
0.25

世紀末

0.10

40

60

100

120

860

Ise (Present)Ise (Future)lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

現在気候

0.10

1000

960

980

1000

980

1000

0.15

<920hPa

0
40

60

80

来週回数
Number

100

120

140

860

0.35

0.35
lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

数減少
現在気候

900

東京湾

0.20

920
940
Pressure [hPa]

中心気圧lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

0.10

0.05

0.05

0

<920hPa

0.15

0.10

20
40
安田ら (2012)

880

Tokyo (Present)
Tokyo (Future)

0.25

0.20

世紀末

0.30

確率

Tokyo (Present)
Tokyo (Future)

Probability

東京湾

0.25

確率

980

極端台風

0

Probability

Ise (Present)Ise (Future)lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

960

中心気圧

0.05

20

31

920
940
Pressure [hPa]

0.20

0.10

0.05

0.15

900

伊勢湾

0.25

世紀末

0.15

0.30

確率

0.20

880

0.35

数減少

0.25

0.30

0.15

140

Probability

伊勢湾

0.30

確率
Probability

80
Number
来週回数

0.35

最大風速（ｍ／秒）

0.20

0
20

● 有意に増える● 有意に減る

lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

0.05

0

将来

Osaka (Present)
Osaka (Future)

大阪湾

0.10

現在気候

0.05

現在
年平均台風数lognorm pdf (Present)
lognorm pdf (Future)

確率

0.25

Osaka (Present)
Osaka (Future)

Probability

大阪湾

0.30

確率
Probability

Murakami et al.,2012, J.Climate

台風の発生数は減るが、いったん発生すると、発達に必要な水蒸気が（気温が高いと）多いた
め、最大発達可能強度は強くなる

30

極端台風

0
60

80
100
来週回数
Number

120

140

860

880

900

920

940

Pressure [hPa]
中心気圧

960

32

台風によってもたらされる
日本付近の降水の特性と将来予測

GCM温暖化気候の台風の温暖化気候の台風のCReSS実験：台風
実験：台風SF0508による総降水量
による総降水量(mm)
温暖化気候の台風の実験：台風による総降水量(気象研究所よりスライドを借用）
台風1個あたりの降水量の変化

台風1個あたりの降水量の変化（緯度平均）

緯度平均

東北地方の主要な降水の
最大は500～
最大は ～800mm

降水量の増加率(MRI/JMA/JAMSTEC/MEXT)

21世紀末には台風一個あたりの降水量が増加
日本付近での降水量増加は約２０〜４０％
ただしサンプル数が少ない→擬似温暖化実験

西日本周辺域の梅雨の変質(気象研究所よりスライドを借用）

Future
1008

1006

1010

1012

a) 7月1～10日の平均日雨量(mm)。コンタは海面気圧(hPa)。現在気候実験（上図：19792003）、将来気候実験（下図：2075-2099）。各
図内の赤枠はb), c)の領域。

(Kanada et al., 2012, JMS)

Observation(15yrs)-2mm
Present-day(25yrs)
Future(25yrs)c)

現在・将来の差が有意水準95%以上有意Present-day(25yrs)
Future(25yrs)
1 Oct

1012

1 Sep

1010

1 Aug

1006

現在・将来の差が有
意水準90%以上有意

1 Jul

1008

b)

11 JunPresent-day

Ratio of intense precipitation amount(%) Domain-average rainfall amounta)33b) a)で示した領域の25年平均日雨量(mm)の季節変化、c) 日雨量
35100mm以上の大雨によってもたらされる雨量の総量に対する割合(%)

坪木ら (2009)

34

内

容

気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて梅雨期集中豪雨の旬別発生頻度

RCM5を用いた梅雨集中豪雨の発生回数（
RCM5を用いた梅雨集中豪雨の発生回数（25を用いた梅雨集中豪雨の発生回数（25年）
25年）

旬別頻度分布：ひと月を10日ずつ
旬別頻度分布：ひと月を 日ずつ3分割して、その日ずつ 分割して、その10日間の合計頻度の分布分割して、その 日間の合計頻度の分布

60
頻 50
40
度 30
回 20
10
0
（

現在
近未来
21世紀末

）

6/1

6/16

7/1

7/16

7/31

8/15

8/30 日付

現在、AGCM60によるアンサンブル結果を用いて、推定結果の有意性向上を図っている。

領域5km:
領域
総雨量に対する100mm/day以上
以上
総雨量に対する
21世紀末は，
世紀末は，7月上旬と世紀末は， 月上旬と8月上旬に月上旬と 月上旬にの雨量占める割合
発生頻度が増加
総雨量に対する100mm/dayの割合 (%)

集中
集中豪雨の旬別発生頻度分布
集中豪雨の旬別発生頻度分布

24
5

76
10/9

金田（2010）

10/19

9/29

9/19

8/30

9/9

8/20

8/10

7/31

7/21

6/21

7/1

7/11

6/1

6/11

（
）

6/1

6/16

中北ら (2011)

7/1

100
28

20
30
10
44

22

60 5

21
16

38

0

16

7月上旬に近未来，
月上旬に近未来，21世紀末とも
月上旬に近未来， 世紀末とも
に増加

回 0

10
27
17

10

現在
近未来
21世紀末

頻 10
度 5

3 8

増加量

1度に
度に3つ以上の集中豪雨をもたらす気象擾乱の旬別発生頻度分布
度に つ以上の集中豪雨をもたらす気象擾乱の旬別発生頻度分布

15

5
5

Present
Future15

1 6

7/16 7/31 8/15 8/30 日付

現在気候

中北ら (2011)37

台湾での大斜面崩壊災害

将来気候95％有意増加90％有意増加
有意な増加なし
38

2011年の近畿南部豪⾬(1212)

成功大学防災研究センター

かつてここに400～600人が暮らした小林村があった。
集落の400～600名の遺体は今も土砂に埋まったまま。

高雄県消防局提供（出典元：気象庁）

39

40

日本における総雨量と最大時間雨量の将来変化推測値

総雨量と最大１時間雨量
表層崩壊のリスク

Color: 95% significancebased on 60-km model
ensemble experiments

Future - Present

Top 20 data of total rainfall andmaximum hourly rainfall fromTakeda City, Oita, Japan
表層崩壊と深層崩壊

1976-1980
1981-1985
1986-1990
1991-1995
1996-2000
2001-2005
2006
2007
2008

80
60
40

総⾬量も強⾬も増加

最⼤１時間⾬量

Rainfall intensity [mm/hr]

100

surface soil layerrock

表層崩壊リスクも
深層崩壊もリスク増大
増加

Near Future - Present

Schematic from PWRI
Report No.4129 (2009)20

頻度

深層崩壊のリスク
0
0

200

400

600

800

1000

減少

Total rainfall [mm]41

Oku et al (2011)*実効降⽔量の将来変化
全球モデル(60km)アンサンブル計算

不確実性を評価

表層崩壊発生のポテンシャル％

Oku et al (2011)

42

総⾬量

Introducing reservoir operation models into
distributed runoff model
System of distributed runoff model

R1.5
ほとんどの地域で10〜20％増える
深層崩壊発生のポテンシャル％

Reservoir operation model

Example of combined computation

R72
東海以⻄と東北で10〜20％増える◆……95%の信頼度で有意な変化，
43 ・……それに満たない変化
Oku and Nakakita (2013)

革新

Sayama et al (2008)

再現期間100
再現期間100年に対応する年最大100年に対応する年最大流量
年に対応する年最大流量の変化比率（台風到来が大きな影響）

近未来気候の100年
確率年最大流量の変化比率

世紀末気候の100年
確率年最大流量の変化比率

再現期間10年に対応する渇水流量の変化比率（台風が来ない事が大きな影響）
渇水流量：１年で約１０番目に少ない、河川の一日の流量

近未来気候の１０
年確率渇水流量の変化比率

21世紀末気候の10
年確率渇水流量の変化比率

立川ら 2011
立川ら 2011●東北南部と北陸東部以外、ほとんどの地域で最大流量は増加。30－40％増も。
●もともと大雨の少ない東北では、クリティカルになる危険性が大きい。
●ただし、九州～近畿以外では、台風到来頻度が元々相対的に少なく、GCMによる２５年間の計算では、たまたまという影響が大きいと考えられる。洪水危険度は東日本も要注意。

利根川ダム群は今世紀末の少雨に
No Dams対応できるか？
Water Resources atTone-Ozeki (6058.8 km2)

●北日本と中部山地以外では、渇水時の流量減少。渇水が深刻に。
●西日本では、洪水危険も増すし、渇水危険度も増す。
●ただし、九州～近畿以外では、台風到来頻度が元々相対的に少なく、GCMによる２５年間の計算では、たまたまという影響が大きいと考えられる。

淀川⽔系(降⽔・降⾬・降雪（融雪）・蒸発散・⽔収⽀)
降⽔量

降⾬量

降雪量

蒸発散量

1544mm

101mm

707mm

水収支（⽔資源賦存量）（＝降⽔量-蒸発散量）

With Dams

現在
1645mm•Water Demand•••

Living water: 37.43 m3/s
Industrial water: 2.08 m3/s
Agricultural water:
Apr~May 39.51 ~ 60.99 m3/s
May~Sep 111.62~186.71 m3/s

Kimら, 2010•

ダム群から離れた下流の地点である利根大堰（流域
面積6058.8km2）に対する計算結果からは、ダム群の操作影響が少なくなることがわかる。
利根大堰地点では、ダム群操作にもかかわらず年最小流量が必要な水利用量に対して満足できない時期が現れる。そのため、新たな操作ルールの開発が必要とされる。

+3%+8%1697mm

1664mm

-67%

938mm

+14%

-5%

将来
佐藤ら (2011)

33mm

889mm

889mm
48

MRI-AGCM3.1S/3.2S（A1Bシナリオ)

気候変動予測実験出力を直接用いた高潮リスクの評価

２０ｋｍ出力を用いた直接評価
GCMデータを駆動力として高潮シミュレーションを実施．台風ごとの最大高潮偏差を極大値資料とし，Gumbel分布を用いて極値統計解析を行った．再現期間は100年．

現在気候

100年確率

気候変動予測実験出力を直接用いた高潮リスクの評価
GCMデータを駆動力として高潮シミュレーションを実施．台風ごとの最大高潮偏差を極大値資料とし，Gumbel分布を用いて極値統計解析を行った．再現期間は100年．
(unit: m)
現在気候
将来気候
間瀬ら (2011)
Seto Inland Sea

将来気候
Suo-nada

黄海

AkiItsukinadanada

HarimaOsaka
nada
Bay

Hiuchinada

日本海

周防灘西部における高潮偏差の再現確率値が最大で，2.4～2.7m．燧灘および播磨灘においても大きい．

東シナ海

Tokyo
Bay

間瀬ら 2011
Ise
Bay

現在気候では，中国東海岸，対馬海峡および渤海での高潮が顕著．
将来気候では，中国東海岸と対馬海峡で高潮が小さくなる．東シ
ナ海は多くの強い台風が通過するため，引き続きリスクの高い海
域である．
49

Enshunada
Kumanonada

SurugaBay

SagamiBay

Boso
Peninsula

Izu
Islands

東京湾で最も大きく2.3～3.0m．次いで，伊勢湾西部および三河湾で大きく，それぞれ1.8～2.1m，1.5～2.1m．

間瀬・森・安田G(2011)

内

MikawaBay

容気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて周防灘で，現在気候に比べて大きく増大し，3.0～3.7m．燧
灘や播磨灘では小さく，安芸灘および斎灘では大きくなった．

東京湾では2.3～3.4mに増大したのに対し，伊勢湾では
50
2.2～2.6m，三河湾では2.5～3.2mと際だって増大した．

不確定性がまだまだある（１）• 以上の気候変動影響評価としての計算結果は概算値である。特に、まれな（極端な）ハザードほど不確定性は高い。（もちろん、概算値とその精度が出るだけでも、飛躍的な進歩である）• なぜなら、気候モデルによる世紀末までの出力の中には特定の河川や湾に対する最悪の台風がたまた
ま含まれない場合も想定されるから。

52

ＧＣＭ予測に潜む不確実性

Design value（確率値）
Range for disaster Mitigation

河川流量、
高潮・高波高1. Uncertainty in cumulus parameterization
Projected
2. We
only usevalue
single 25-years time-series of output for
present, near future and end偶然の不確実性
of the 21st century––

Design value(Return period)
Range for disaster Prevention

Is this enough number of years as statistical sample? ＝＞Reモデルの不確実性
sampling or ensemble projection will be needed.
Quite extreme event may not occur within
25-years time series
CO2 single
シナリオによる不確実性＝＞Worst scenario experiment is required!

3. Uncertainty in CO2 release scenarios–

We are using most likelihood A1B scenario
Time

53

年最大河川流量の増大推測の不確実性
１００年確率値の不確実性(Jackknife 法による)２５年時系列から推定する場合

再現期間に対応する推定値の不確実性
年最大値

Present

不確定性の大きさ(標準偏差)

100年確率年最大流量の増加倍率

Obs.
Model A
Model B

Near future

近未来/現在近未来 現在End of century

低い不確定性:農業,

再現期間に対応する値を設計値に利用可能
２１世紀末/現在
２１世紀末 現在

２５年の時系列から算定
増大倍率が高いほど不確定性が大きい

高い不確定性:極端現象,
洪水, 土砂崩壊

GEV

Konoshima and Nakakita (2010)

Model A

再現期間に対応する
値は設計値としては
Obs.
使えない

Model B

河川流域の将来流況変化（マルチモデルによる評価）
Present

Future1981-2000

2081-2100

Model

MRIAGCM20

INGV-SXGMIROC3.2(hires)CSIROMk3.0

CSIROMk3.5

ECHAM5MPI-OM

CNRMCM3

UKMO
HadCM3

CGCM3.1(T47)

Horizontal
Resolution

20km

125km

125km

208km

208km

208km

313km

274km

417km

最上川流域

2

（砂越地点）

吉野川流域

2（岩津地点）

1.5

1.5

減

1

1

1

0.5

0.5

0.5

0

0

変化 ＜大＞

1.4

木曽川流域

増

（砂越地点）（犬山地点）

1.2
1

1

1

0.8

0.8

0.8

減

0.6

減

0.4
25%

↑年最大流量佐藤ら、20010

50%

75%

99%

NOV

（岩津地点）

0.6

容気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて

減

0.4

0.4
1%

吉野川流域

増

1.4
1.2

1.2

0.6

SEP

1.6

1.6

最上川流域

増

MAR

JAN

SEP

NOV

JUL

MAY

JAN

NOV

SEP

JUL

MAY

MAR

JAN

1.4

減

変化 ＜小＞

1.6

流況（犬山地点）

JUL

1.5

木曽川流域

MAY

2

0

変化率
（将来流量/現在流量）

2.5

2.5

増

MAR

変化率
（将来流量/現在流量）

月別流量

2.5

内

赤色：AGCM20(MRI-AGCM3.1S)
赤色
水色：CMIP3(AOGCM-8model)
水色

1%

25%

50%

75%

99%

1%

25%

50%

75%

99%

↑年最小流量

不確定性がまだまだある（２）• そこで、最悪シナリオも影響評価の対象としておきたい。
• たとえば、できるだけ気象学的に根拠のある形で台風のコースをずらして大雨や河川流量を算定するとどうなるだろうか？

適応に向けて最悪シナリオ

サバイバビリティ・クリティカル（生存の淵、
土俵際）から、しなやかにより戻せる足（社土俵際）から、しなやかにより戻せる足（社会システム）が、より重要となる会システム）が、より重要となる、より重要と減災の対象となる範囲
将来気候下での推測デザイン
値には不確定性がある

現気候下でのデザイン値

河川の流量
高潮の水位

= 大規模災害の場合もふくむ
世紀末のデザイン値
気候変動による影響評価では＝同じ頻度に対応するデザイン値は上昇する。
＝でも、どこまで上昇するかにはあ
いまいさがある。

防災の対象となる範囲= 堤防から水は溢れさせない。
防波堤から水は越えさせない。

台風の渦を保存させて中心位置を移動させる。

RCM-5km

GCMで算定された将来気候極端台風をで算定された将来気候極端台風を進路変更させたときの最悪河川流量
河川流量（ton/sec)

極端台風の進路を操作して最悪シナリオを（コマを移動させる）

GCM20
領域気象モデルで移動後の数値シミュレーションを実施。
（コマを再び放して勝手に移動させる）

領域気候モデルによって同一台風の異なる経路の計算

現在気候のデザイン流量の２倍の流量の可能性

現在気候下のデザイン流量GCMで算定された将来気GCMで算定された将来気候の極端台風の進路

影響評価

日時

• 陸： 強風・河川流量・浸水• 海： 波浪・高潮

石川ら (2009)

最悪の河川流量をもたら
す台風経路

62

奥ら (2009)

浸水深計算結果（T７９１６ベース）

海面水温上昇を仮定した「最悪経路」積算降水量

T7916

2009.10.8-9 降雨による内水浸水，枚方上流域平均雨量：
132mm/48hr

積算降水量の積算降水量の最大は2.26倍に2.26倍に=1.5倍（最悪経路）=1.5倍（最悪経路）
×1.5倍（温暖化）1.5倍（温暖化）

T7916に基づく最悪ケースの
内水浸水，枚方上流域平均
雨量： 111mm/60hr

T7916(最悪）にSST温暖化バ
イアスを加えた場合，枚方上流域平均雨量：146mm/60hr

結果的に低平地では，最悪経路（現在）で
大きくて10～20㎝程
度の浸水深，
最悪経路（将来；温暖化）で20㎝～1mの浸水深が計算された．
今回は破堤・溢水はない．
小林ら(2011)

石川裕彦G (2010)6364

適応に向けて

適応策
適応策に向けて• できるだけ気象学的に根拠のある形で台風のコースをずらして大雨や河川流量を算定すると現在の治水目標値の2倍の流量が算定される
場合がありました。
• 将来の適応のためにこの算定値は考慮に入れるべきでしょうか？
• たとえどれくらいの頻度で到来するかは推定できなくとも、また災害を完全に防ぐことができな
いものであっても、少なくとも「生起してしまった
場合にどうすべきか？」という被害軽減策を考えておく必要があると思っています。

最悪シナリオ

サバイバビリティ・クリティカル（生存の淵、
土俵際）から、しなやかにより戻せる足（社土俵際）から、しなやかにより戻せる足（社会システム）が、より重要となる会システム）が、より重要となる、より重要と減災の対象となる範囲
不確定性が下がれば。。。。。

現気候下でのデザイン値
河川の流量
高潮の水位= 大規模災害の場合もふくむ
世紀末のデザイン値
気候変動による影響評価では＝同じ頻度に対応するデザイン値は上昇する。
＝でも、どこまで上昇するかにはあ
いまいさがある。

防災の対象となる範囲= 堤防から水は溢れさせない。
防波堤から水は越えさせない。

65

気候変動影響評価・適応策を考えるにあたって• 革新プロジェクトで初めて我が国の災害への影響評価が可能になった• 気候変化が語れる空間分解能と計算分解能等は同じではない：– 20km以下の細かさで予想されるからといって、100年先の影響の神戸と大阪で違いは議論できない。

• 安全度評価（デザイン値の将来推定）には不確定性がある：– 現在の防災計画は、200年確率など、再現確率をデザイン値にしている。しかし、100年先の状態について正確に「生起確率を評価することはできない
危険性がある」。 （気候モデルの不確実性やアンサンブル計算数の少なさによる）• 最悪シナリオ、サバイバル・クリティカルの重要性：– 気候変動適応策には増大するデザイン値の確率評価（安全度評価）だけ
でなく、最悪シナリオベースの評価も極めて大切である。スーパー台風が物理的根拠を持った計算上生起することが見込まれるならば、生起確率が不明であっても最悪シナリオの一つとして採用し、適応策を考える哲学を構築する、そんな考え方の転換が必要がある。サバイバビリティ・クリティカ
ル（生存の淵、土俵際）から、しなやかにより戻せる足（社会システム）が、より重要となる。

内容

気候モデルに
気候モデルによる出力とは気候モデルによる出力とは水災害
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関係する気候モデル出力の特徴
水災害に関連
水災害に関連する諸量の将来変化
水災害に関連する諸量の将来変化
不確定性について
不確定性について最悪シナリオについて
最悪シナリオについて
創生
創生プログラムの創生プログラムの向けてプログラムの向けて

共生、革新から創生プログラムへ【創生プログラムの運営体制・研究機関】• Kyousei(共生)Program:2002-2006

PD（プログラム全体の運営）– 20kmRCM（領域気候モデル） (日雨量)• Kakushin(革新)Program:2007-2011– 20kmGCM（全球気候モデル、時間雨量）– 5,2,1kmRCM (時間雨量、30分雨量、10分雨量)– 自然災害への影響評価• Sousei(創生)Program:2012-2016– アンサンブル情報を用いた影響評価（ハザード＋社会
経済的）– 適応策への哲学、考え方の構築– 自然災害, 水資源, 生物生態系・生態サービス

PO（A:予測システム）

PO（B:地球環境予測）

PO（C:確率的予測情報）

PO（D:影響評価）

統合的予測システムの構築

シナリオに基づく
地球環境予測気候変動リスク
基盤情報の創出

精密な影響評価
研究の実施• 温室効果ガス排出シ • 気候変動に伴う環境変化の予測
ナリオ研究との協働• シナリオに基づく気候 • 統一気候ｼﾅﾘｵの策定
変動予測の実施• 確率情報の創出（ｱﾝｻ• ティッピングポイント等 ﾝﾌﾞﾙ手法、統計解析手
法の開発）
の把握

• 高精度・ｼｰﾑﾚｽな予測ｼｽﾃﾑの構築• 気候感度に関する研究、ｶｯﾌﾟﾗｰ技術開発• 直面する気候変動の特定・ﾒｶﾆｽﾞﾑ解明
東大, JAMSTEC, MRI,
名大, RIST, 理研 等

JAMSTEC, 東京大学, 九大,
北大, 環境研, 電中研 等

MRI, 筑波大, JAMSTEC,
防災科研, 統計数理研 等

他事業の排出シナリオ研究との協働• 国内の排出量シナリオ研究と協力し、気候変動予測に活用する
シナリオを選定 （ワークショップを定常的に開催）
創生プログラム事務局• 気候ﾓﾃﾞﾙ,
気候ﾓﾃﾞﾙ 影響評価
ﾓﾃﾞﾙの連携（多様な変数の取扱い）• 経済被害を含めた、精密な影響評価の実施• 災害,
災害 水資源,水資源 生物
多様性
京大、東大、東工大、茨城
京大、東大、東工大、茨城大、東工大、茨城大,
土木研,
土木研 東北大,
東北大 名大、環境研, 農工研,農工研 北大,北大 国総研 等• PD、POと連携し、プログラムの円滑な運営、課題管理を実施• 研究調整委員会の実施、TFの支援（コンシェルジュ機能）• 各種アウトリーチ活動の実施
・ データ提供体制の強化

課題対応型の精密な影響評価

領域テーマ
領域テーマD
テーマD 課題対応型の精密な影響評価
課題対応型の精密な影響評価

安定化目標値設定に資する気候変動予測（JAMSTECほ
か）直面する地球環境変動の予測と診断（東京大学ほか）

代表：中北英一（京大防災研）
参画機関：京大、東北大、土木研、
東大、東工大、名大、北大 等

自然災害リスク
京大防災研
気象・水象研究部門

社会経済影響社会経済影響
京大防災研
社会防災研究部門(領域テーマ代表：中北領域テーマ代表：中北英一
テーマ代表：中北英一(
英一(京大・防),京大・防), PO：原澤英夫（国立環境研究所）
PO：原澤英夫（国立環境研究所）)：原澤英夫（国立環境研究所）))

温暖化予測 気候変動リスク情報の基盤技術開発（筑波大学・気象研究所ほか）
実験データ

課題対応型の精密な影響評価

自然災害に関する気候変動リスク（中北英一：京大防災研）
水資源に関する気候変動リスク（田中賢治：京大防災研）
生態系・生物多様性に関する気候変動リスク（中静 透：東北大）

水資源影響
京大防災研
水資源研究センターi 自然災害に関する気候変動リスク (課題代表：中北英一（京大・防））課題代表：中北英一（京大・防））i-a 気候変動に伴う気象災害リスク
気候変動に伴う気象災害リスクの評価
気象災害リスクの評価（サブ課題の評価（サブ課題代表：竹見哲也（京大・防）（サブ課題代表：竹見哲也（京大・防）)代表：竹見哲也（京大・防）)i-b 気候変動に伴う河川流域災害リスク
気候変動に伴う河川流域災害リスクの評価
災害リスクの評価（サブ課題の評価（サブ課題代表：立川（サブ課題代表：立川康代表：立川康人（京大・工）)
京大・工）)
i-c 気候変動に伴う沿岸災害リスク
気候変動に伴う沿岸災害リスクの評価
沿岸災害リスクの評価（サブ課題の評価（サブ課題代表：森（サブ課題代表：森 信人（京大・防)信人（京大・防)）i-d 気候変動リスクの社会・経済影響と適応策
気候変動リスクの社会・経済影響と適応策の評価手法の構築（サブ課題の評価手法の構築（サブ課題代表：多々納（サブ課題代表：多々納裕一
代表：多々納裕一（京大・防裕一（京大・防)（京大・防)）
i-e アジアにおける水災害リスク評価と適応策情報の創生（サブ課題代表：田中茂信（土研・ ICHARM））
ICHARM））

ii 水資源に関する気候変動リスク（課題代表：田中賢治（京大・防（課題代表：田中賢治（京大・防)代表：田中賢治（京大・防)）iiii-a 気候変動に伴う水気候変動に伴う水資源に関する社会・経済的影響
資源に関する社会・経済的影響及びその不確実性の評価研究
影響及びその不確実性の評価研究（サブ課題代表：田中賢治（京大・防（サブ課題代表：田中賢治（京大・防)代表：田中賢治（京大・防)）iiii-b 水資源・水循環の人為的改変を含めた評価研究（サブ課題
水資源・水循環の人為的改変を含めた評価研究（サブ課題代表：沖（サブ課題代表：沖 大幹（東大・生研））
大幹（東大・生研））

iii 生態系・生物多様性に関する気候変動リスク（課題代表：中静 透(東北大・生命科学
東北大・生命科学))
大・生命科学))

生態系影響
生態系影響
東北大学
71

iiiiii-a気候変動予測情報を活用した、将来の生態系・生物多様性に関する影響及びその不確実性評価研究（サブ課題代表：中静 透(東北大・東北大・生
大・生命科学))命科学))iiiiii-b 生態系サービス等を通した社会・経済的影響
生態系サービス等を通した社会・経済的影響の評価研究
影響の評価研究(サブ課題代表：馬奈木
サブ課題代表：馬奈木俊
課題代表：馬奈木俊介(東北大・環境科学))
東北大・環境科学))iiiiii-c 北東ユーラシア・東南アジア熱帯における気候・生態系相互作用の解明と気候変動に対する生態系影響評価研究（
生態系影響評価研究（サブ課題代表；熊谷朝臣（名大・地球水循環））
サブ課題代表；熊谷朝臣（名大・地球水循環））iiiiii-d 沿岸海洋生態系に対する気候変動の複合影響評価研究（サブ課題代表：山中康裕（北大・地球環境））
72

革新・創生・CMIP5による気候変動予測情報

ICHARM、金（京大工）

土砂環境の変化と土砂災害の変化予測

日本：国総研日本
日本：藤田、竹林、堤、宮田、山敷、
日本
APIP、松浦（京大防）、奥（大阪環研）

河川流量（上流側境界条件）
洪⽔・⾼潮氾濫の変化予測
日本：小林、川池（京大防）,武田（中部大）、日本

i-c 沿岸災害グループ

Sousei (創生)(2012創生) Program より精度の高い確率の推定(2012-2016
2016)
より精度の高い確率の推定

適応策創出の哲学・考え方の構築
Ultimate Goal

大きな不確定性下での意思決定法の構築
最悪シナリオなどの確率のわから最悪シナリオなどの確率のわからない状況下での意思決定法の構築

Post Sousei

粗いモデルによるアンサンブ
ル情報により確率密度関数を推定する。
GCM20や
GCM20やRCMを用いて、粗RCMを用いて、粗い時・空間解像度での値を、領域スケールでの値にコンバートSousei (2012-2016)
Kakushin(2007-2011)
対象:
対象
自然災害, 水資源、
自然災害
生態系・生物多様性

For adaptation decision making
Deterministic, Probabilistic and Beyond

期待被害額

 被害の整合的評価
総被害額 ＝ 直接被害額－復旧の純便益＝ 間接被害額＋復旧費⽤
直接被害

間接被害
＝
時間

復旧の便益
－

産出額

73

i-c 沿岸災害グループ

期待被害額

産出額

河川水位（下流側境界条件）

不確定性：
台風の発生位置，
破堤シナリオなど

産出額

i-d 経済評価グループとの連携

 不確定性を考慮したリスク評価

超過確率

全球：
東南アジ
全球 ICHARM、馬籠（山梨大）、東南アジ
日本：佐藤（京大
ア：立川、萬（京大工）、日本
日本防）、金（京大工）洪⽔に着目した降⽔の時空間分布特性の分析

i-a 気象災害グループ

適応策の費⽤便益評価⽅法の構築
超過確率

河川流量の変化と洪水・渇水の変化予測

降⽔極値統計分析と統計的ダウンスケールおよび補正

Disaster Prevention Research Institute, Kyoto University

気候変動に伴う河川流域の災害リスクの評価

時間

時間

創生京大リスクグループ

適応への考え方• 気候変動モデルによる時間毎の出力値により、我が国の気候
気候変動モデルによる時間毎の出力値により、我が国の気候変動影響評価が可能となった。
• まだ不確定
まだ不確定だからといって適応を遅らせていると将来の適応がだからといって適応を遅らせていると将来の適応が不可能あるいは困難になる危険性がある。
• 実践を通しての適応：「はっきりとはわからないけど進める」
実践を通しての適応：「はっきりとはわからないけど進める」– 専門家はまずこの認識を持つことが大事。
– 「現在の進行も適応になる」以上の認識が必要。
– この認識を、他省庁とも共同して、国民に理解してもらうように努める。
– 温暖化の影響らしきものを国民に発信してゆく– 「具体的な実行があって助かった」を蓄積してゆく。

• 基本計画としての適応– 設計値（年確率値)にのみこだわるならまだまだ不確定性は高い。
– だからこそ、最悪シナリオ（極端シナリオ）をどう計画に組み込んでいくか、という適応が重要。（設計値にという意味ではない）

74