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気候予測データセット2022について
令和5年5月10日
研究開発局環境エネルギー課

久芳 全晴

気候変動対策までのデータバリューチェーン• 温室効果ガス
排出シナリオ 等

社会経済
シナリオ

気候モデル

• 人口分布、1人当たりGDP• 技術レベル 等

民間の役割度 大影響モデル• 降水量（雨・雪）
• 気温
• 風速
• 湿度
• 海水温
• 日射量 等

財務モデル
• 作物収量、栽培適地• 洪水災害• 土砂災害• 高潮・高波災害• 強風災害• 感染症 等

• 損失額 等
キリンホールディングス
TCFD提言に基づく開示

文部科学省

気温上昇の将来変化

気候変動予測データ創出・提供作物収量の将来変化

気候変動
対策

気候変動影響評価データ創出・提供
作物収量減による調達コストインパクト

金融機関によるサステナブルファイナ
ンス促進、企業による気候関連開示の充実

2文部科学省の施策

洪水予防・制御
制御

気候変動影響評価

監視水稲収穫量予測

データ提供

外来種侵入・定着予測

リアルタイム浸水予測
予兆検知

データ統合解析

見える化

地球環境データ統合・解析プラットフォーム
地球環境ビッグデータ × 計算資源
観測データの活用

DIASに予測・観測データを蓄積

高精度な予測データ
気候変動研究・すべての気候変動対策（適応、緩和）に必須の気候変動予測データの創出

広域・高精度なリアルタイムビッグデータ
宇宙

宇宙からの観測陸域

海域
海上風・海面水温・潮流等

気候モデルの開発

温暖化した世界及び日本周辺の予測

地上からの観測
海洋の観測

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気候予測データセット2022○ 気候予測データセットの目指すべき方向性、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。
○ 文部科学省のプロジェクト（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。
○ CMIP6の統計的ダウンスケーリングデータ（国立環境研究所）についてもデータセットの一つとする。

気候予測データセット2022（文科省・気象庁）

解説書と合わせてDIASより提供

・文科省プロジェクト（統合プログラム、SI-CATプログラム等）
・CMIP６データセット
・各種予測研究

気候変動適応センター（国立環境研究所）地方公共団体、影響評価研究者
企業等
気候変動の見通しの把握
気候変動の影響評価

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。

気候変動影響評価研究（環境省S-18等）※SI-CAT：気候変動適応技術社会実装プログラム

4整備の目的○ 国連気候変動枠組条約や気候変動適応法、地球温暖化対策推進法等に基づき、気候変動対策に関する取組が進んでいる。地方公共団体においては、地域気候変動適応計画の策定や実施等が進んでおり、民間企業においても、ESG投資の拡大やTCFD（注）による気候変動関連の情報開示等の取組が活発化している。
○ 上記背景を踏まえ、地方公共団体や民間企業等の取組を促進するため、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）を整備し、データ統合・解析システム（DIAS）等を通じてユーザーに提供する。
○ 今後、定期的に実施される「気候変動影響評価」等において、中心的な気候予測シナリオとして活用されることを期待。
○ 「気候変動予測先端研究プログラム」においてデータの更なる高解像度化や近未来実験や連続実験等よる多様な時間スケールのデータ創出を進めており、成果を踏まえ今後データセットを更新していく予定。
（注）TCFD：金融安定理事会（FSB）により設置された気候関連財務情報開示タスクフォース（Task Force on Climaterelated Financial Disclosures）。年次の財務報告において、財務に影響のある気候関連情報の開示を推奨する報告書を2017年6月に公表。東京証券取引所においても、プライム市場の上場企業に対して、TCFD 又はそれと同等の国際的枠組みに基づくサステナビリティ情報開示の質と量の充実を促している。

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気候予測データセット2022①
15種類① 全球及び日本域気候予測データ⑧ 日本域台風予測データ② 日本域気候予測データ⑨ 全球d4PDF台風トラックデータ③ マルチシナリオ・マルチ物理予測データ⑩ 日本域d4PDF低気圧データ④ 全球及び日本域150年連続実験データ⑪ 日本域農研機構データ（NARO2017）⑤ 全球及び日本域確率的気候予測データ⑫ 日本域CMIP5データ（NIES2019）（d4PDFシリーズ）⑬ 日本域CMIP6データ（NIES2020）⑥ 北海道域d4PDFダウンスケーリングデータ⑭ 日本域海洋予測データ⑦ 本州域d4PDFダウンスケーリングデータ⑮ 全球及び日本域波浪予測データ
6気候予測データセット2022②
統計的ダウンスケーリング（大気）下記CMIP5 モデル

下記CMIP5 モデル

MIROC5, MRI-CGCM3, GFDL-CM3
HadGEM2-ES, CSIRO-Mk3-6-0

MIROC5, MRI-CGCM3
HadGEM2-ES, GFDL-CM3SDS⑪日本域 1km（農研機構）

SDS⑫日本域 1km（国環研）

下記CMIP6 モデル

MIROC6, MRI-ESM2-0, ACCESS-CM2IPSL-CM6A-LR, MPI-ESM1-2-HR

SDS⑬日本域 1km（国環研）

力学的ダウンスケーリング（海洋）下記モデル（大気外力として）
MRI-AGCM

下記CMIP5 モデル（大気外力として）

MIROC5, MRI-CGCM3, GFDL-ESM2M, IPSL-CM5A-MR

DDS⑮全球波浪60km
DDS

WaveWatchIII⑮北西太平洋 域波浪15km
WaveWatchIII⑭日本域海洋 10km
MRI.COMv4⑮日本域波浪 6km
WaveWatchIII⑭日本域海洋 2km
MRI.COMv4

例：①全球及び日本域気候予測データ
記号意味
上のデータから下のデータに向けてダウンスケーリングしたことを示す
力学的ダウンスケーリング
統計的ダウンスケーリング（バイアス補正を含む）
バイアス補正や台風トラック、低気圧の抽出等、データを解析したことを示す

データの活用例⑪日本域農研機構データ：農業気象関連要素（日平均・日最高・日最低気温、日降水量、日射量、相対湿度、地上風速）を持ち、特に農業における影響評価に有用

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（参考）d4PDFについて①○ d4PDF/d2PDFは、産業革命前と比較して、全球地表気温が4℃/2℃上昇した世界について、計算条件を変えながら多数将来予測を実施したデータベース（将来の気候変動5,400 パターンを表現）。台風や集中豪雨などの極端現象の将来変化を、確率的かつ高精度に評価可能。

8（参考）d4PDFについて②d4PDFの活用例

文部科学省・気象庁気象研究所報道発表（令和４年９月）○ d4PDFを活用し、極端な気象現象の発生確率に対する地球温暖化の影響を迅速に見積もる手法を、今年発生した極端現象に適用○ 今年６月下旬から７月初めの記録的な高温は、ラニーニャ現象等の影響と地球温暖化の影響が共存する状況下では、5年に1度程度の確率で起こり得たことが判明。これに対し、地球温暖化の影響が無かったと仮定した状況下では、同じラニーニャ現象等の影響があったとしても、およそ1200年に1度という非常に稀な事例であったことが判明。

9気候予測データセット2022③

データセット

用語集・解説書のダウンロード

お問い合わせ10解説書
解説書の目的
気候予測は様々な不確実性を含むものであるため、予測データの利用に当たっては、予測データの特徴、不確実性等を適切に把握した上で使用することが望ましい。そのため、データセットの内容、利用上の注意点等をまとめた解説書もあわせて公表。

対象者
気候変動の影響評価研究者・気候変動リスク評価等を行うコンサルタント等を対象。また、地方自治体等向けに用語解説を追加。

構成○ 解説書は、第1章で各データセットに関連する全般的事項をまとめ、第2章でデータセット毎の解説。
○ 解説書の公開後においても、ユーザーからの問い合わせを蓄積し、その内容を随時反映・公開していく。
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