C3125km 解像度アンサンブル気候予測データを用いた全国を対象にした極端降水の将来変化の不確実性についてUncertainty in future change of extreme rainfall in Japan using large-ensemble climate simulation
datasets with a resolution of 5km〇山本浩大・山本エヴァ・佐山敬洋〇Kodai Yamamoto, Eva Yamamoto, Takahiro Sayama

Partitioning uncertainties of future change is useful to understand the climate model response. In this study, theclimate model ensemble datasets with a resolution of 5km, that consists of 720 years datasets over East Asia, wasused to partition uncertainties into two sources, namely, future SST pattern and internal variability. Annual maximum
24 hours rainfall increases over Japan, particularly 40% or greater increase in northern part and 20% - 40% increasein pacific coasts of western Japan. Total uncertainties of future changes are high in northern and western part ofJapan, that attributes to future SST pattern. The 40% increase is shown in July and August in norther part and westernpart Japan including Kyushu. More detail analysis is required using typhoon or baiu datasets to deepen understanding
how future SST impacts on extreme rainfall (135 words).
１．はじめにるアンサンブルの不確実性を定量化する。初期値気候変動による極端な雨の変化と不確実性に関と摂動によるアンサンブル間の将来変化の違いはする研究が行われてきた。全球規模の気候変動研
究では、複数の GCMs と排出シナリオを用い、不自然変動によるものと考えることができるため、以下では内部変動による不確実性と記載する。

確実性を及ぼす要因（排出シナリオ、GCMs、内部 変 動 ） の 分 析 が 行 わ れ て い る(Hawkins andSutton (2009))。近年では、全球や大陸スケールの３．結果と議論
年最大２４時間雨量は、日本全国一様に０-２大規模気候アンサンブルデータセットが開発されアンサンブルメンバー間の将来変化を解析することで自然変動と気候変動による時系列の変化を分けて解析することが可能になった（Lehner F. et al.
(2020)）。一方で、領域を対象とした気候変動研
究では、高解像度のアンサンブルデータが限られ０%は増加することを示している。特に、北海道や東北の日本海側など北側で４０%以上の顕著な増加、九州西部、四国、和歌山、三重、愛知などの太平洋の沿岸部で２０%-４０%の雨量の増加が示されている（図 1a）。なお、図には示していな
いが、西日本の一部を除き将来変化の方が不確実ており、将来変化の不確実性に関する研究は数少ない (Endo et al. (2017))。本研究では、5km 解像度の d4PDF（720 年）を用い、日本全国を対象とし性の方が値が大きいため、年最大２４時間雨量の増加量に関して図 1a の値の確実性は高い。北部と西部では将来変化の不確実性は１２%以上であた極端な雨の将来変化の不確実性の解析を行う。
また、既往研究の手法を用い、海面気温のパターンと初期値と摂動によるアンサンブルの不確実性を求め、不確実性の成因を定量化する。

り、他の地域と比べると高い不確実性が示される。
特に、東北地方の太平洋側では不確実性が２０%であり全国で最も高い不確実性である（図 1b）。
SST による不確実性は北部と西部で大きく、それ以外の地域は内部変動の方が大きい(図 1c, 1d)。
月ごとの将来変化に着目すると、中国地方を除いて、6 月～9 月はほとんどの地域で２４時間雨量は増加する。特に７月と８月の北部、西日本と九州で４０％以上の雨量の増加率が示されている

２．方法
d4PDF-5km（Kawase et al. (2023)）を用い年最大24 時間雨量を求め、Endo et al.(2017)と同様の手法
で海面気温(SST)のパターンと初期値と摂動によ（図２）。SST の将来変化は台風などの気象に影響するため、今後は台風や梅雨にも着目して不確

2051-2110 年の変化)

実性の要因をさらに解析を進める。

４．結論
5km 解像度の気候アンサンブルデータを用いて、24 時間雨量の将来変化（時間平均、アンサンブル平均）と不確実性の定量的に求めた。また、不確実性を SST パターンと内部変動に分け定量的に分析した。年最大２４時間雨量は日本全国で増加を示し、特に北部と西日本の太平洋沿岸部で４０％の増加を示している。将来変化に対する不確
実性は、北部と西部で高く、SST パターンに起因していることを示している。中国地方を除いて、６月～９月は全国的に２４時間雨量は増加し、特に７月と８月の北部、西日本と九州で４０％以上の雨量の増加が顕著であることが示されている。
今後は台風や梅雨などの気象イベントに着目して、SST の将来変化が極端雨量にどのように影響を及ぼしているのかについて理解を深める。

図 1 (a) 年最大 24 時間降雨量の変化 (アンサンブ
ル平均、時間平均、1951-2010 に対する 2051-2110
年の変化) (b) 不確実性 (c) SST による不確実性 (d)内部変動による不確実性

参考文献
Hawkins, E. and Sutton, R. (2009). Bulletin of theAmerican Meteorological Society, 90, 1095-1107.
Lehner, F. et al. (2020) Earth Syst. Dynam., 11, 491–508, https://doi.org/10.5194/esd-11-491-2020
Endo, H. et al. (2017) SOLA,
https://doi.org/10.2151/sola.2017-002.

13,

7–12,

Kawase, H., Nosaka, M., Watanabe, S. I., Yamamoto,K., Shimura, T., Naka, Y., ... & Takayabu, I. (2023).
Identifying Robust Changes of Extreme Precipitation in
Japan From Large Ensemble 5‐km‐Grid Regional
Experiments for 4K Warming Scenario. Journal ofGeophysical Research:e2023JD038513.
図 2 6 月～9 月の最大 24 時間雨量の将来変化. (アンサンブル平均、時間平均、1951-2010 に対するAtmospheres,128(18),