資料3-1

気候予測データセットの整備及びその解説書について

令和２年２月目次
１．気候予測データセット整備に向けた検討
２．気候予測データセットの目指すべき方向性について（案）
３．気候予測データセット2022について（案）４．気候予測データセットの解説書について（案）1

１．気候予測データセット整備に向けた検討

2

データセットの作成方針【目標２】 各地域や各分野の適応に必要な要素・解像度・予測対象期間を踏まえた我が国の気候予測データセットを整備し、影響評価研究者や地方公共団体、事業者等に提供する。

現状・課題
•

② 各機関で情報発信、連携不十分。

•③ 解像度、予測精度が不十分。

•④ 予測要素が限定的。

•⑤ 100年後は遠すぎる。

•⑥ どの予測を使えばよいか分からない。

目的•

様々な分野の適応策の策定など、利用者の目的に適した気候予測データセットを提供する。

当面の計画案（～2022年度）• 統合的気候モデル高度化研究プログラム（2021年度終了）のスケジュールを考慮し、2022年度に我が国の基盤的な気候予測データセットとして、気象庁の予測データ、文部科学省の研究プロジェクト（創生・統合・SI-CAT）で得られた予測データを提供する。
• 上述の予測データとそれ以外の気候予測データとの比較等を行い、その特性等を明らかにする（マッピング）。【目標３】の解説書（データカタログ含む）にも反映させる。
3
出典：気候変動に関する懇談会（第1回）資料3

データセットの解説書【目標３】 気候予測データセットの利用者に向けた解説書を作成する。

現状・課題
•
•

⑥ どの予測を使えばよいか分からない。
⑦ どの程度信じてよいか分からない。

目的••

利用者が目的に適した気候予測データを選択することに資する。
利用者が気候予測データの信頼性・不確実性を把握し、目的に応じて適切に利用することに資する。

当面の計画案（～2022年度）• 解説書のモデル事例として、2018年秋に地球温暖化予測情報第9巻の利用マニュアルを作成。
• 統合的気候モデル高度化研究プログラム（2021年度終了）のスケジュールを考慮し、2022年度に【目標２】のマッピングの結果や、SI-CATの成果、地域適応コンソーシアム事
業等の関係省庁の成果も踏まえて、気候予測データセットの解説書（データカタログ含む）を作成する。
出典：気候変動に関する懇談会（第1回）資料

4気候予測データセットの整備に関する方針
1. 我が国の気候変動適応に資する予測情報として① 気候予測データセット② 解説書（予測結果の概要、データ利用ガイダンス）を整備する。
2. これらをデータ統合・解析システム(DIAS)や気象庁ホームページ、気候変動適応情報プラットフォーム等に置きユーザーに提供する。

将来的な目標これらについて、今後定期的に実施される「気候変動影響評価」 ※1において中心的※2な気候予測シナリオとして活用されることを目指す。
※1 気候変動適応法では、おおむね５年ごとに気候変動影響の総合的な評価についての報告書を作成する旨の規定。
第２次影響評価が2020年に実施予定であるため、第3次影響評価は2025年頃と想定される。
※2 統計的DSなど他の既存の気候予測データも使用できるよう、上記予測データセットとCMIPなど他の主な気候予測データセットと比較（マッピング）を行い、相互の関係性を明らかにする。

出典：気候変動に関する懇談会（第2回）資料

5

気候予測データセットに関する自治体等のニーズ
厳しい排出規制でも避けられない
気候変動の影響が知りたい
我が国の急峻な地形は、局地的な大雨や大雪に深く影響完璧な予測は困難。インフラ整備や農業等での手戻りの少ない計画を立てるには、信頼度情報が必要
対策の計画期間等を想定した場合近い将来の予測も必要
適応を考える上で、様々な分野の気候変動の影響が知りたい

環境省提供資料に追記
出典：気候変動に関する懇談会（第2回）資料

6

気候変動に関する懇談会（第2回）での主な意見【気候予測データセットについて】
なるべく影響評価の各分野からの意見をカバーするよう、コミュニティに意見を聞く場が必要ではないか。影響評価の研究コミュニティにおいても国際相互比較プロジェクトが進んでおり、そうした国際的な展開との関連に留意すべき。
データセットの構成について、力学的ダウンスケーリングのほか統計的ダウンスケーリングも重要。統計的ダウンスケーリングによる際には、解説書の中に利用上の注意をしっかりと記述することが重要。
研究のためにデータを作成するのと、利用者のために保管・公開を行うのはまた別の仕事であることに留意。
【解説書について】
1 次データ作成元がトップダウンで解説書を与えるのでなく、２次データ作成側の知見も吸い上げて、それを解説書に盛り込むことも必要ではないか。
【今後の技術開発について】
予測手法などについて技術的にいろいろと検討の余地がある。
国民にとって利用しやすいデータセットになるよう、新たな研究開発を進めながらデータセットを整備していくことは重要。
7

我が国の気候予測データセットのあり方の検討 ユーザーニーズ
JAMSTEC及び気象研究所により、ユーザーニーズ調査を実施
調査先：農研機構、海洋関連、国交省水資源系、SI-CAT（延べ28機関）

水平解像度

• 1km

影響評価側ニーズ
雲解像

メンバー数

• 100メンバー––

d4PDFと同程度( 5000年)
不確実性評価

予測期間
近未来
世紀末

降水量

降水量・気温以外の高需要変数

––変数
気温
日射量

農業・再エネ等

風再エネ等
農業・健康等
水資源・観光等

相対湿度
積雪深
積雪水量
気圧
日照時間
海面高度
長波放射

+海洋情報
+極端現象に関する情報

土壌水分量
土壌温度
雲量
CO2濃度
05101520気象研究所作成

25

（件）

8

「気候変動予測及び影響評価の連携推進に向けた検討チーム」への意見聴取
国立環境研究所気候変動適応センターが設置した「気候変動予測及び影響評価の連携推進に向けた検討チーム」※の第2回会合（令和２年１月20日）において、影響評価の研究者、地方自治体の担当者等から、気候予測データセット2022の構成、解説書、提供体制などの意見を聴取。
主な意見“世紀末に4℃昇温した場合の気候予測“のように、ある時期を切り出した詳細な予測だけではなく、連続的な予測を重視する分野もある（例：農業では土壌への炭素・窒素の蓄積を考慮するため履歴も重要）。
影響評価の研究者、適応策の実施主体（例えば地方自治体等）や産業界等が不確実性を理解した上で予測データを利用できるようにするべきである。例えば、気候予測データ作成側から不確実性に関する情報（バイアス補正の必要性など）を提供するとともに、必要に応じ、関係者間での対話が必要。
十分な現在気候再現性と不確実性を考慮できる将来気候予測
大気・海洋・陸域で整合性のとれたダウンスケーリングデータセットの整備 等※気候予測・影響評価の連携推進に向けた現状の課題および今後のあるべき姿に関する検討を行うことを目的として、国立環境研究所気候変動適応センターに設置された有識者検討チーム（座長：高薮出 気象研究所研究総務官）。任務は下記のとおり。
（１）気候予測・影響評価の連携強化（ブリッジング）に向けたニーズ・シーズの把握
9（２）地方公共団体等のエンドユーザによる気候・影響の予測情報の効果的な利活用に向けたニーズ・シーズの把握

我が国の気候予測データセットのあり方の検討 イギリスの例
イギリスでは、国家の適応策に用いるためのナショナル気候シナリオ（UKCP18）を整備している。
大気については、全球モデルを力学的ダウンスケーリングした地域気候モデ
ルデータセットに加えて確率的予測データセットも合わせて整備している。
海洋については、海面水位、高潮、高波等の予測データセットを整備。
データセットの概要、利用上の注意事項等も情報として含んでいる。
予測データ

期間

時間
分解能

空間
分解

対象
地域

排出シナリ
オ

特徴及び利用用途

確率予測
データ

19612100

月、季節、 25km
年

英国

RCP(2.6,4.5,6.0,8.5)
SRES(A1B)

総合的な不確実性の評価
排出シナリオ評価
気候モデルのプロセスの不確実性評価
極端現象の特性解析

全球気候予
測データ

19002100

日、月、季節、年60km

英国
全球

RCP2.6（英国）RCP8.52度・4度上昇長期連続
空間的な整合性が高い
英国気象局モデル、CMIP5のモデル比
較・評価

地域気候予
測データ

19812080

日、月、季節、年12km

英国
欧州

RCP8.5より詳細な地域気候
空間的な整合性が高い
より詳しい極端現象の解析

雲許容モデ
ルデータ

19812080

日、月、季節、年2.2km

英国
欧州

RCP8.5より詳細な解像度
対流・山岳・海岸線・都市域の現実的な振舞が表現可能
不確実性は過小評価

UKCP18 Overview Reportより（https://www.metoffice.gov.uk/pub/data/weather/uk/ukcp18/science-reports/UKCP18-Overview-report.pdf）

10

イギリスの気候予測データセット（UKCP18 suite UKCP LOCAL）
UKCP18 suite
UKCP LOCAL
データセット
全球： 60km

欧州： 地域気候モデル
12km12メンバー

統計的ダウンスケーリング

英国： 雲許容モデル
2.2km
12メンバー

出典：https://www.metoffice.gov.uk/binaries/content/assets/metofficegovuk/pdf/research/ukc
p/ukcp18-guidance---how-to-use-the-landprojections.pdf に加筆

11日英比較 大気情報
大気情報
全球気候予測データ（GCM)

UKCP18

日本（文科省プロジェクト）

60㎞ UK-Met GCM + CMIP5 (13)
物理パラメータアンサンブル

20km MRI-AGCM3.2 Mapping to
CMIP5
CMIP5 海面水温アンサンブル

地域気候予測データ（RCM)

12㎞ UK-Met UKV
物理パラメータアンサンブル

5㎞ NHRCM
CMIP5 海面水温アンサンブル

国内域モデル
データ2.2㎞ UK-Met UKV
物理パラメータアンサンブル（極端事象・局地予測）

2km NHRCM
CMIP5 海面水温アンサンブル（極端事象・局地予測）

国内域モデルにおけるシナリオ
計算年次

RCP8.5
1981-2000, 2021-2040, 2061-2080

RCP2.6/8.5
1980-2000, 2076-2096

国内域モデルにおける要素地上気温、降水量（土壌水分、雪、雲、雷）

地上気温、降水量

アンサンブル
実験

UKCP09 UK-Met GCM + CMIP5 (25km)

d4PDF, d2PDF, d1.5PDF (60km GCM, 20km
NHRCM)
100 cases（過去実験）, 90 cases（d4PDF）,54 cases（d2/d1.5PDF）
力学的手法
自然変動アンサンブル

250 cases
統計的手法
物理パラメータアンサンブル

12日英比較 海洋情報
海洋情報
全球気候予測データ（GCM)

UKCP18

日本（文科省プロジェクト）

CMIP5 (21モデル)＋統計的ダウンスケー
リング （水位のみ＊）

広域気候予測データ（RCM)

10㎞

MRI.COMv4
MRI.COMv4

国内域モデル
データ

NEMO CO6 7km (実験的位置付け）

2km

国内域モデルにおけるシナリオ
計算年次

RCP不明
2000-2200

RCP8.5,RCP2.6(世紀末のみ)
1991-2005, 2041-2055,2086-2100

国内域モデルにおける要素海水温、塩分、海流、海面水位

海水温、塩分、海流、海面水位*UKCP18の水位の予測には平均水位に加え、高潮・波浪による極端事象の評価あり。
*日本（文科省プロジェクト）の予測には、高潮（東京湾、伊勢湾、大阪湾など一部の湾岸）・波浪による極端事象の評価あり。

13

２．気候予測データセットの目指すべき方向性について（案）14気候予測データセットの位置づけ
気候変動適応法に基づき、概ね５年ごとに作成される、気候変動影響の総合的な評価についての報告書にあわせ、最先端の気候予測データセットを定期的に整備。
気候変動影響評価報告書を踏まえ、関連機関において適応策を策定。
気候予測データセット
・気候モデル開発、気候変動メカニズム解明を通じて気候予測データ創出

気候変動メカニズム解
気候モデルの開発 明（例：減りゆく海氷と大気の相互作用）

気候変動影響評価

適応策
・農林水産分野における高温耐性品種の開発・普及

・気候変動影響の総合的な評価についての報告書

適応計画策定・各分野の影響評価研究

出典 農水省

都市浸水シミュレーション

・国交省における気候変動を踏まえた治水計画の見直し検討

イネ白未熟粒発生率の評価
温暖化した世界及び日本周辺の予測 などなど

令和元年10月 国土交通省 気候変動を15踏まえた治水計画のあり方提言【概要】よりなど

15

気候予測データセットの目指すべき要件について（案）ユーザーニーズや技術動向等を踏まえ、先進的な英国のデータセットも参考にしつつ、日本独自かつ最先端のデータセットを構築することが必要。
考慮すべき点（例）
気候モデル
・十分な現在気候再現性と不確実性を考慮できる気候モデル、最新版のCMIPデータを反映、大気・海洋・陸域で整合性がとれた予測情報

ダウンスケーリング手法

・力学的ダウンスケーリング、統計的ダウンスケーリング

解像度・時間分解能
・多様な解像度（2km、1km）・時間分解能（ 10分・30分・ 1時間スケール）排出シナリオ

・複数の排出シナリオ考慮して、RCP1.9、2.6、8.5シナリオ

予測期間
・近未来予測、世紀末予測、長期間連続（シームレス）予測

文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム」の呼びかけにより、国内の気候変動予測研究者、影響評価研究者、自治体関係者等を広く募ってワークショップの実施を検討中。

アンサンブルの構成
・物理パラメーターアンサンブル、海面水温アンサンブル・・・・・・・・・

要素••

気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度、積雪、積雪水量・・・
海水温、海流、海面水位、植物プランクトン量、栄養塩、酸性度

・・・・・・

16

３．気候予測データセット2022について（案）

17

気候予測データセット2022（案）について目指すべきデータセットの方向性を踏まえ、ユーザーニーズ、技術動向等を踏まえ、現時点での最先端のデータセットとする。
文科省プロジェクト（統合プログラム、SI-CATプログラム等）により創出した予測データセットを中心に整備
気候予測データセット2022（文科省・気象庁）• 文科省プロジェクト（統合プログラム、SICATプログラム等）
・各種予測研究

CMIP6データセット

解説書と合わせてDIASより提供

地方公共団体、気候変動の影響評
価研究者等

気候変動適応センター（国立環境研究所）•• 気候変動の影響評価、研究のためにダウンスケーリング・バイアス補正したデータを整備。
• 多くの地域・分野で利用される“ミニマムシナリオ”と、用途に応じて使われる”拡張シナリオ“に分けて整備（詳細２３ページ）•気候変動の見通しの把握
気候変動の影響評価

気候変動影響評価研究（環境省S-18等）※気候予測データセットは、上記影響評価以外に産業における気候変動のリスクマネジメント等へも活用可能。

18

気候予測データセット2022の候補（大気予測）
創生P：気候変動リスク情報創生プログラム
統合P：統合的気候モデル高度化研究プログラム
SI-CAT：気候変動適応技術社会実装プログラム

力学的ダウンスケーリング
予測データ

モデル

排出シナリ
オ

空間分
解能

メン
バ数

変数

備考

事業名

①地域気候
予測データ

MRINHRCM

RCP2.6
RCP8.55km/2km4

気温（最低、最高、平均）、降
水、日射量、風
速、湿度、積雪、
積雪水量・21世紀末のタイ
ムスライス実験・日射量、風速、湿度等の高精度化（計画中）

創生P
統合P

MRINHRCM

RCP2.6
RCP4.5
RCP6.0
RCP8.520km

各１

気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度、積雪、積雪水量

・20世紀後半から21世紀末まで100年以上連続
実験・日射量、風速、湿度等の高精度化（計画中）

統合P

MRINHRC
M

RCP8.5の1.5℃/2℃/4℃上
昇20km 90/5km/ (1.51km℃は54)

気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度、積雪、積雪水量・極端現象のような低頻度の現象の評価が可能。
・1kmの極端事
象（豪雨他）
（計画中）

SICAT
創生P
統合P

（気象研）

②100年以上シームレス（気象研）③確率的気候予測デー
タ（d4PDFシリーズ）

（気象研）

19

気候予測データセット2022の候補（大気予測）
統計的ダウンスケーリング＃MIROC（東大・JAMSTEC・国環研）, MRI-CGCM（気象研）,GFDL（米）, HadGEM（英）, CSIRO（豪）等

予測データ

モデル

排出シナ
リオ

空間分解
能メン
バ数

変数

備考

事業名

④農研機構
データ

＃

RCP2.6
RCP8.51km-

気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度・21世紀半ばと21 SI世紀末。
CAT・積算量は使えるが、極値は使えない。
・気温、降水量以外の精度が不十分

⑤防災科研
データ

＃

RCP2.6
RCP8.51km-

気温（最低、最高、平均）、降水・21世紀半ばと21世紀末。
・極端降水指標も提供。

SICAT

SI-CAT：気候変動適応技術社会実装プログラム20

気候予測データセット2022の候補（海洋予測）
力学的ダウンスケーリング
予測データ

モデル

⑥海洋予測データMRI.CO RCP8.5
Mv4
RCP2.6（気象研）

排出シナ
リオ

空間分解能メン
バ数2km
410km

変数

備考

事業名

海水温、海流、海面水位、植物プランクトン量、栄養塩、酸性度

・10kmは、20
SI世紀後半から21 CAT
世紀末まで100
年以上連続実験・2kmは、21世
紀末のタイムスラ
イス実験
・植物プランクトン
量、栄養塩、酸性度は高精度化（計画中）

SI-CAT：気候変動適応技術社会実装プログラム21

気候予測データセット2022の候補例
力学的ダウンスケーリングデータ○CMIP５ベース予測（大気）①2km/5km（２℃、４℃）（変数：気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度）②20km力学的ダウンスケーリング（シームレス（２～４℃ ：RCP4種類））（変数：気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度）○CMIP５ベース予測（海洋）⑥2km、10km（２℃、４℃）（変数：海水温、海流、海面水位、植物プランクトン量、栄養塩、酸性度）○CMIP５ベース予測 ｄ４PDF、ｄ２PDF、ｄ1.5PDF③20ｋｍ力学的ダウンスケーリング（約100メンバ）③５ｋｍ力学的ダウンスケーリング（12メンバ）③１ｋｍ力学的ダウンスケーリング（調整中）（極端豪雨他）

統計的ダウンスケーリングデータ○SI-CAT農研機構（V2.7ｒ） 等（④、⑤）

各種予測データ（調査予定）

文部科学省「統合的気候モデル高度化研究プログラム」の呼びかけにより、国内の気候変動予測研究者、影響評価研究者、自治体関係者等を広く募ってワークショップの実施を検討中。

22

気候予測データセット2022の影響評価への活用について（案）①2km/5km力学的ダウンスケーリング（２℃、４℃）（変数：気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度）②20km力学的ダウンスケーリング（シームレス（２～４℃）（変数：気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度）○CMIP５ベース予測（海洋）⑥2km、10km力学的ダウンスケーリング（２℃、４℃）（変数：海水温、海流、海面水位、植物プランクトン量、栄養塩、酸性度）

気候変動適応センター
シナリオ

ミニマムシナリオ○CMIP５ベース予測（大気）１km統計的ダウンスケーリング（２℃、４℃）（変数：気温（最低、最高、平均）、降水、日射量、風速、湿度）※シームレスは調整中○CMIP５ベース予測（海洋）⑥１km統計的ダウンスケーリング？（２℃、４℃）（変数：海水温、海流、海面水位、植物プランクトン量、栄養塩、酸性度）○CMIP６ベース予測
1km統計的ダウンスケーリング（２℃、４℃等）○CMIP５ベース ｄ４PDF、ｄ２PDF、ｄ1.5PDF
・③20ｋｍ力学的ダウンスケーリング（約100メンバ）
・③５ｋｍ力学的ダウンスケーリング（12メンバ）
・③１ｋｍ力学的ダウンスケーリング（調整中）（極端豪雨）

拡張シナリオ○CMIP５ベース ｄ４PDF、ｄ２PDF、ｄ1.5PDF○SI-CAT農研機構（V2.7ｒ） 等（④、⑤）○各種予測データ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

・③２０ｋｍ力学的ダウンスケーリング（約100メンバ）・③５ｋｍ力学的ダウンスケーリング（12メンバ）
・③１ｋｍ力学的ダウンスケーリング（調整中）（極端豪雨）

等

CMIP6データセット○各種予測調査

気候変動影響評価 （環境省研究プロジェクト、地方公共団体等）○CMIP５ベース予測（大気）統計的ダウンスケーリング
・バイアス補正

気候予測データセット2022例（文科省・気象庁）

約100ｋｍ力学的予測（～４℃）※気候予測データセットは、上記影響評価以外に産業における気候変動のリスクマネジメント等へも活用可能。

23

４．気候予測データセットの解説書について（案）24気候予測データセットの解説書について(案）
IPCC、英国等の気候予測データに関する解説書や、「地球温暖化予測情報第9巻」データセット解説書、SI-CATのデータセット解説書、地域適応コンソーシアム事業で作成される解説書等を踏まえ、影響評価をする研究者等を対象に、影響評価を行うに当たって必要な内容（解像度、不確実性、パフォーマンス評価、利用条件、利用方法、利用事例など）を検討。
他のCMIP参加モデルとの比較（マッピング）及び差異の要因分析を実施し、他の既存の気候予測シナリオとの関係性や気候モデルに起因する予測不確実性の幅を定量的に記載する。

【解説書の構成イメージ】

１．モデル概要①モデル諸元（解像度、排出シナリオ等）②パフォーマンス評価（観測値との比較）③予測結果概要④他モデルとの関係性（他モデルとの比較）

２．データ利用ガイダンス① データセット概要② 利用条件③ 免責事項④ 利用上の留意点⑤ 利用方法
⑥ 利用事例（農業分野、防災分野等）⑦ その他

出典：気候変動に関する懇談会（第2回）資料

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気候予測データセット2022のユーザーサポート（案）データ利活用に係る支援
データ利用者支援
窓口は国立環境研究所気候変動適応センター及び気象庁（地方官署）
案件に応じて、気象庁（本庁及び気象研究所）や文科省プロジェクト研究者に展開
解説・技術的支援（※）

気象庁
・本庁・気象研究所

気象庁
・地方官署
ニーズの聞き取り、連絡調整

文科省
・DIAS（データ統合・解析システム）
・文科省プロジェクト研
究者
利用者からのフィードバックの共有
連絡調整

連絡調整、利用者ニーズ・フィードバック

国立環境研究所
気候変動適応センター
・A-PLAT（気候変動適応情報プラットフォーム ）解説・技術的支援

地方公共団体地域気候変動適応センター
気候変動影響評価を行う
研究者 等

ニーズの聞き取り連絡調整※A-PLATに掲載されている、気象庁・文科省の情報・研究成果等を基にした図表・データも適宜活用する。

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参考27

今後のスケジュール
ユーザーとのコミュニケーションを密にしながら、データセットの整備・解説書の作成を進めていく。
2019年度
データセットの整備

2020年度

2021年度

2022年度

2023年度～

地域気候予測データ整備
確率的気候予測データの整備
海洋予測データの整備

予測結果の概要作成

解説書の作成公表

解析・バイアス補正

定期的に更新予測結果の評価
構成検討

作成

ガイドブック作成
関係省庁プロジェクト

SI-CATプロジェクト【文科省】
統合プログラム【文科省】

地域適応コンソーシアム事業【環境省、国交省、農水省】

国内の気候変動予測研究者、影響評価研究者、自治体関係者等を広く募ったワークショップの実施を検討中

第2次気候変動影響評価の実施
報告書公表【中央環境審議会】

適応計画
改訂【政府】

第３次気候変動影響評価の実施
報告書公表【中央環境審議会】

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