気象研究所による地球温暖化予測等の気候データ
保坂征宏
気象研究所 気候・環境研究部
 はじめに︓地球温暖化
 気象研の取り組み（１）︓緩和策 / 気候モデルによる CMIP 参加
 気象研の取り組み（２）︓適応策 / ⾼解像度モデルによる予測
 ビッグデータとの対応
 まとめと今後の方向性

地球温暖化(AR6) 人間活動の影響による地球温暖化は進⾏しつつあり、さまざまな変化を引き起こしている可能性
 主な原因である温室効果気体排出を減らす等、地球温暖化を抑制するための国際的な努⼒
 地球温暖化対策として、気象現象の予測情報（特に緑部分）が必要
４℃

1950
2020
2100
温室効果気体濃度の変化。
色は「シナリオ」。従来通りな
ら⾚、非常に努⼒すれば⻘。

現在

2050

２℃

漁業影響

全球平均地上気温の変化 (AR6)異常気象現象の増加※影響のうちどこまでが地球温暖化によるものなのかは、EA 等で調査中。

災害の増加

サケの３，８月の分布

気候変動に対応した循環型⾷料⽣産等の確⽴のためのプロジェクト（農林⽔産省, 2016）

農作物への影響

農業⽣産における気候変動適応ガイドリンゴ編（農林⽔産省, 2020）

UNFCCC: 国連気候変動枠組条約
COP : 同、締結国会議
IPCC: 気候変動に関する政府間パネル
CMIP: 結合モデル相互比較プロジェクト

地球温暖化に関する動き
科学者が警鐘CO2 倍増で約3±1.5℃上昇の⾒積もり

国際的な動きフィラハ会議チャーニーレポート
67

79

真鍋教授ら

採択は92

UNFCCC発効

85

88

第1次

IPCC設⽴第1回会合

CO2 倍増で約2.4℃上昇の⾒積もり

90

94

COP1
ベルリン
95

第2次

先進国の削減目標策定
COP3
京都議定書
97

01

第3次

07

第4次

すべての国による取り組み
2℃目標、1.5℃努⼒
COP21
パリ協定
13

第5次

15

IPCC︓その時点での科学的知⾒の集積である
統合評価報告書を定期的に発⾏CMIP: 各 IPCC 報告書に先駆けて実施

日本版 IPCC レポートといえる地球温暖化予測にかかわる情報は定期的に作成されている。
例︓「日本の気候変動2020」（気象庁、⽂科省）「気候変動影響評価報告書」（環境省）

21

第6次

気象予測の不確実性要因

将来予測には不確実性要因があり、確定的なことは言えない。

種類
説明
対応
シナリオ 人為起源の温室効果
CMIP[*1] 等が複数のシナリオを作成し、それらのもとで予測気体の排出等が不確定 計算を実施する。

内部変 気候系には様々な時間 類似設定で多数の計算をする。（１）平均をとることで内動空間規模の変動がある。 部変動（ノイズ）を消し、地球温暖化シグナルを取り出す
それらがどう表れるかが不 ことが可能。（２）頻度分布や最⼤・最⼩等を⾒ることで、確定起こりえる幅・極端事例等の検出、等が可能。
モデル モデルが不完全複数のモデルの結果を集める[*2]。（１）平均をとることで、信頼度の⾼い推定が可能[*3]。（２）起こりえる幅の推定が可能になる。 （もちろんモデル改良努⼒は必須。）

いずれも「シミュレーションの数を増やす」ことで、ある程度の対応が可能[*1] CMIP:結合モデル相互比較プロジェクト（Coupled Model Intercomparison Project）[*2] 気象研の⾼解像度モデルの取り組みでは、モデルは単⼀だが、CMIP 複数モデルの結果をもとにした境界条件として与えることで対応。
[*3] モデル平均は経験的に、過去再現性能などの観点で、非常に性能がよいことが知られている。

気象研の取り組み︓気候モデル研究 と CMIP・IPCC 等への貢献

DIAS: データ統合解析システム（Data Integrationand Analysis System）JAMSTEC、東京大学

CMIP （結合モデル相互比較プロジェクト）
温室効果気体等の強制

Coupled Model Intercomparison Project

気象研気候モデルによるシミュレーション

(AR6)

(AR6)

様々な MIP 群（実験設定）

気候メカニズム解明等、学術論⽂
北極海
海氷減少

データ提出
世界の多数機関の気候モデル計算結果
時間︓等間隔（時間〜⽉単位）、空間︓３次元、100 以上の要素
諸プロセスの放射への影響

引用・反映

膨⼤なデータ量︓気象研提出(DIAS)だけで 500 TB
500,000,000,000,000byte

CMIP データセット
より信頼できるデータセット(AR6)

気候メカニズム解
明等、学術論⽂

東アジア降⽔変化

引用・反映
基礎資料
IPCC レポート、日本の気候変動2020等
 科学的知⾒の⼀例︓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。
 排出量と昇温量の関係⇒緩和策

気象研の取り組み ︓⾼精度・⾼解像度モデルのデータの創出

分解能の⾼い、適応に役⽴つ情報が必要
海⽔⾯温度＋

温暖化による昇温量

側面境界

温室効果気体の変化 (AR6)＋境界・強制CMIP

観測

優れた気候再現性能を持つモデル群
2 km
20 km
5 km
60 km
20 km

全球大気モデル海洋は given または同化

領域気候モデル海洋は given

地球温暖化予測にかかわる調査研究

台風強度変化の将来予測

極端現象（大雨）の変化

d4PDF: Database for Policy Decision-Making for Future Climate Change

EA︓地球温暖化の寄与
率の⾒積

データセット

個別計算結果d4PDF シリーズ︓
中解像度での、100 メンバ以上の大アンサンブル

膨⼤なデータ量︓
d4PDF（第1期）
だけで 1.6 PB

科学的知⾒
引用・反映
IPCC レポート

日本の気候変動2020等

適応策への利⽤例
主に日本域気候モデル予測結果を中心に、気象関係の他、防災関係を中心とする他分野でも利活⽤がなされてきた。

このほかにも、⽂部科学省プロジェクトに加わっている京⼤防災研の利⽤は多数あり。

台風時の潮位変化等の将来予測

d4PDFの活用による気候変動の影響評価（国土交通省,2020）

⼤⾬・河川流量の将来予測調査資料
d4PDFを活⽤した降⾬量変化の試算（気象庁）

洪水予測（荒川の決壊） Nagano et. al. (2017)

ビッグデータの５概念との対応

利⽤の促進等により、真のビッグデータにできそう要素
説明
対応 気象研気候データ
Volume データの量○莫大。
量
Value経済的価値の創出、社会 ○高い。
利⽤でさらに価値的課題の解決につながる
双方向のやり取りで壊れは少なく値の質も良好。本格的な利⽤にVeracity ノイズがない、信ぴょう性が △正確性あるはバイアス補正が必要。未検証要素あり。
Variety 多様な種類（テキスト、✕
データフォーマットが固定。
利⽤データとの融合で多様性画像等）
Velocity 発⽣頻度・更新速度の⾼ ―
気候データでは、それほど求められない。数年速度さ程度ごとに更新。
利⽤促進の結果、価値が高まる。利⽤者との双⽅向のやり取りにより、必要精度や利⽤側での検証の情報などを得、それらをもとにモデルの開発・改良を⾏うことにより、価値・真実性が改善され、価値がさらに高まり、多様性も生じる。利⽤者間の情報共有（利⽤法、バイアス補正データの共有等）も利⽤の向上等を通じて価値向上につながる。

利⽤促進に向けた動き
利⽤状況を分析し、利⽤の拡⼤を図っている段階「気候予測データセット 2022」 等の枠組み
気象研を含む、国内諸機関がこれまでに作成してきた地球温暖化予測情報を、「気候予測データセット 2022」という形でまとめる。
各データセット等にかかわる解説書の整備。
利⽤者拡充のためのツールの整備 （DIAS)進⾏中の⽂部省プロジェクト[*1] による予測データ「気候予測データセット 2027」（予定）にもつなげていく。
気象研独自の取り組み
 ブラウザから DIAS にアクセスし、解析・描画する仕組みの開発

DIAS
アクセス

[*1] ⽂部科学省「気候変動予測先端研究プログラム」(fy2022-26)

まとめ地球温暖化の進⾏のもと、気象研究所は、緩和策、適応策に資する２つのタイプの地球温暖化予測データを創出してきた。
 モデルの改良・データ創出は今後も継続していく。「気候予測データセット 2022」に続き、「気候予測データセット 2027」（予定）に向けた動きも始まりつつある。
地球温暖化予測データは、利⽤価値に⾼いポテンシャルを持つ
 利⽤状況を⼗分には把握してこなかった。
 防災関係等に利⽤されてきていることは認識 課題︓利⽤状況の把握、改善のための⽅策
 情報提供内容の改善、ツールの改善等の形で、利⽤の拡⼤へ向けた動きを開始した。
 利⽤の拡⼤に加え、利⽤者との双⽅向のやりとり、また利⽤者間の情報交換の促進により、価値や真実性が向上した真の「ビッグデータ」にしていきたい。