地球温暖化防止に向けての対策－第6次評価サイクルにおけるIPCCの活動と今後の取り組み－
2017年1月26日

現実社会での制約、多目的性を意識した温暖化対策の評価(公財)地球環境産業技術研究機構（RITE）
システム研究グループ グループリーダー

秋元 圭吾

パリ協定の気温目標とその政治的文書としての曖昧さと科学的な不確実性

2♦ パリ協定での長期目標に関する言及：「全球平均気温上昇を産業革命前に比べ２℃未満に十分に（”well below”）抑える。
また１．５℃に抑えるような努力を追求する。」
パリ協定では、2℃未満や1.5℃未満をいつの時点で達成することが求めているか。



パリ協定では、2℃未満や1.5℃未満をどの程度の確率で達成することが求められるのか。もしくは、期待値として2℃や1.5℃をどの程度下回るようにすることが求められるのか。

そもそも気候感度が不確実であるとともに、その確率密度分布関数自体が不確実気候感度の評価の変遷とIPCC WG3 第５次評価報告書の長期シナリオ推計で用いられた気候感度

3

平衡気候感度（likely(>66%)レンジ）（括弧は最良推計値もしくはmedian等）

IPCC WG1 第４次(AR4) 以前

1.5～4.5℃（2.5℃）“likely”レンジが同じ

IPCC WG1 第４次(AR4) (2007)

2.0～4.5℃（3.0℃）

IPCC WG1 第５次(AR5) (2013)

1.5～4.5℃（合意できず）

IPCC WG3 第５次(AR5) ｼﾅﾘｵ
気温推計（MAGICCﾓﾃﾞﾙ） (2014)

2.0～4.5℃（3.0℃）

便宜上、第４次の評価をそのまま利用【WG1 第５次（政策決定者向け要約）における具体的な記述】
Likely in the range 1.5 °C to 4.5 °C (high confidence)
Extremely unlikely less than 1 °C (high confidence)
Very unlikely greater than 6 °C (medium confidence)
No best estimate for equilibrium climate sensitivity can now be given because of a lack of agreement
on values across assessed lines of evidence and studies.
♦ 平衡気候感度（濃度が倍増し安定化したときの気温上昇の程度の指標）の不確実性は未だ大きい。
♦ AR5 WG1では観測データ派の気候感度評価を含めて各種分析を総合的に判断した結果、AR4よりも低位に修正（1.5～4.5℃）。
♦ しかし、AR5 WG3の長期排出経路の気温推計においてはAR4の気候感度（2.0～4.5℃、最良推計値3.0℃）を利用

各シナリオのCO2排出量推移（～2300年）
450

CO2排出量 [GtCO2/yr]

4030[3] 2100年2.0℃_気候感度
2.5℃

20

[2] 2.0℃安定化_気候感度
3.0℃[1] 450ppm濃度安定化

10[0] 1.5℃安定化_気候感度
3.0℃

02010
-102060

2050

2110

2160

2100

2210

2260

2300

出典）MAGICC、DNE21+を用いてRITEにて試算-

いずれの排出経路をとっても、長期的（2100年以降）にはCO2ゼロ排出は必要
1.5℃シナリオでは2050年以降、世界全体で相当量のネガティブCO2排出が必要

各シナリオの温室効果ガス排出経路（～2100年）

570[3] 2100年2.0℃_気候感度2.5℃

GHG排出量 [GtCO2eq/yr]

60+13%[2] 2.0℃安定化_気候感度3.0℃

50[1] 450ppm濃度安定化

40[0] 1.5℃安定化_気候感度3.0℃

30-42%
実績

20-74%

2020年以降の約束草案を踏まえた排出見通し（119か国INDC考慮（RITE H27年度評価））

10-81%
01990

2010

203020502070

2090 2100出典）MAGICC、DNE21+、RITE non-CO2 GHGモデルを用いてRITEにて試算- 2050年頃の世界排出量は、２℃目標といっても大きな幅がある。
- 約束草案から期待される2030年の世界排出量（米国が2005年比26～28%減目標達成も想定。現
実にはトランプ政権誕生も手伝って、その達成は相当困難な可能性大）と、[3]シナリオ：2100年
2.0℃以下（気候感度2.5℃）は概ね整合性あり。[0], [1]シナリオとは大きなギャップあり。
- なお、[2], [3]シナリオについては、ここでは2030年まで約束草案に合致するような排出経路を想定

温暖化適応策の効果（世界GDPへの影響）－各種モデルの推計－
RITE・適応策評価モデル
7.0%

GDPロス

5.0%
4.0%
3.0%
2.0%

5.0%

6.6%

適応無
適応有

6.0%

6

ケース2,3の全球平均気温パス想定：
2100年に約3.0℃

RCP8.5想定：
2100年の全球平均気温は約4.2℃

適応策の効果適応策の効果

2.0%

3.2%

1.0%
0.0%
2030

2040

2050

2060

2070

2080

2090

2100

注1）RITE・適応策評価モデルは、適応策として海岸部門のみ考慮しているため、適応有によってGDPロスの低減効
果を「十分反映できていない可能性がある」は「十分反映できていない。適応策の効果はさらに大きい可能性が大。
注2）いずれのモデルも温暖化影響被害や適応費用の推計等の精度は粗いことを認識しておく必要あり。

ケース2,3の全球平均気温パス想定：
2100年に約3.7℃

3.9%
適応策の効果1.8%
いずれの分析においても、温暖化適応策によってGDPへの温暖化影響が大きく軽減される可能性を示している。
（適応策の導入により、2100年で2.1～3.4%ポイントのGDPロスの軽減）

出典: Agrawala et al.2010, Fig13

温暖化被害・適応策のGDP影響

ー緩和費用との比較ー
7

影響・適応策による世界GDPの変化

緩和策によるGDPロス(IPCC-AR5-WG3)（気候変動無しケース比）

RCP8.5
GDP変化 (%)

0%-2%

RCP2.6-0.46%-1.08%-0.56%-1.58%-3.15%-4%

適応無-6%

適応有

RCP4.5-6.58%

-8%
2030
0%

GDP変化 (%)

RCP4.5-2%2050-0.40%-0.82%-0.50%-1.14%

baseline=RCP8.5

2100-1.25%-2.30%-4%

適応無-6%

注）緩和費用推計は基本的に世界全体での費用最小化を前提に推計されたもの

適応有-8%
2030(3.0PD)

GDP変化 (%)

RCP2.6

0%
-2%

2050

-0.36%-0.60%-0.46%-0.83%

2100

RCP8.5-0.99%

RCP4.5-4%

適応無-6%

適応有RCP2.6(3.0PD)

-8%
2030

2050

2100% of GDP

影響・適応費用

緩和費用

計

適応無6.6%0%

6.6%

適応有3.2%

適応無2.3%

適応有1.3%

適応無1.0%

適応有0%

3.2%
2.5%

4.8%
3.8%

5.2%

6.2%
5.2%

温暖化影響被害・適応費用推計の精度の課題があり断定的なことは言えないが、このように適応により被害をかなり抑制できるなら、２℃目標（RCP2.6）のような厳しい排出削減ケースが影響被害を含めた総費用を最小化するかは議論の余地がある。

温暖化緩和と食料アクセス（1/2）

8

食料アクセス指標（食料消費額／GDP）
686

食料セアクセス指標 [食料消費額/GDP](米国・2000年=100)3001315 651 714 755

916

383

バイオエネルギー・植林による影響分

脆弱性大バイオエネルギー・植林による影響含まず

250

200

150

100

5020002050米国

2100

20002050
西欧

2100

20002050
中国

2100

20002050
インド

2100

2000

2050

2100

サブサハラ・アフリカ

20002050

2100

中南米Source) K. Akimoto et al., Natural Resources Forum, 36(4), 231-244, 2012

- 長期的には、食料価格上昇や食料消費量の増加よりも、経済成長(GDP) は十分に大きいために、どの地域においても食料アクセスの脆弱性は小さくなる。
- 排出削減が厳しいケースでは、大規模な植林、バイオエネルギー利用が必要になり、むしろ食料セキュリティが脆弱になる可能性あり。

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-CP3.0

A-CP4.5

A-baseline

A-baseline

0温暖化緩和と食料アクセス（2/2）
2050年の食料アクセス指標（食料消費額／GDP）の要因分解

25%－△(GDP)/GDP : 影響被害による20%－△(GDP)/GDP : 緩和策による

15%
10%

△(食料消費額)/(食料消費額): 「エネルギー
作物・植林用」土地利用変化による

5%0%△(食料消費額)/(食料消費額): 「食料用」土地利用変化による

中国

インド

中東・北アフリ サブサハラアフ
カリカ

CP3.0

CP3.7

CP4.5

CP6.0

CP3.0

CP3.7

CP4.5

CP6.0CP3.0CP3.7CP4.5CP6.0CP3.0CP3.7CP4.5CP6.0CP3.0CP3.7CP4.5-5%

CP6.0

2050年の食料アクセス指標の変化率(%,ベースライン比)

30%9△(食料消費額/GDP)/(食料消費額/GDP)「上記の４要因の合計」

中南米- 温暖化影響が食料アクセスの脆弱性に与える影響は比較的小さい。
- 排出削減が厳しいケースでは、大規模な植林、バイオエネルギー利用が必要になり、むしろ食料アクセスが脆弱になる可能性あり。
- 排出削減が厳しいケースでは緩和費用が大きくなり、それによって食料アクセスが悪化する可能性もあり。

PM2.5とCO2排出削減のコベネフィット
コベネフィットとなる対策

ｴﾝﾄﾞｵﾌﾞﾊﾟｲﾌﾟ対策（CCS）

茅恒等式

10Net CO2 = (Net CO2／Gross CO2) × (Gross CO2／PE) × (PE／GDP) × (GDP)PM2.5 = (PM2.5／Gross PM2.5) × (Gross PM2.5／PE) × (PE／GDP) × (GDP)ｴﾝﾄﾞｵﾌﾞﾊﾟｲﾌﾟ対策（脱硫,脱硝等）

7060

PM濃度低減ケース
サイドエフェクト

PM2.5低減によるCO2削減のコベネフィット大

50403020100-10-20020406080
100
CO2 emission reduction relative to Reference (%)

80
PM2.5 reduction relative to Reference (%)

PM2.5 reduction relative to Reference (%)

80

燃料転換

省エネ

CO2排出削減ケース

7060

CO2削減によるPM2.5低減のコベネフィット大

50403020100-10

サイドエフェクト

-20020406080
100
CO2 emission reduction relative to Reference (%)

RITE DNE21+モデルによる推計（2050年まで）- CO2排出削減によるPM2.5濃度低減のコベネフィットの方が、その逆よりも大きい。
- ただし、各国一様ではなく、特にインド、南アフリカ、米国等においてコベネフィットが強く見られる。
- これはPM2.5では省エネ、燃料転換よりもエンドオブパイプ対策（脱硫、脱硝等）の方が相対的に安価な傾向がある
一方で、CO2ではエンドオブパイプ対策（CCS）との比較で、省エネ、燃料転換に相対的に安価な対策の余地が多く存在するため

世界のコストから見たPM2.5とCO2削減のコベネフィット
11

2010～50年の割引済み総コスト（割引率：5%/年）
PM2.5 cost

CO₂ cost

Abatement cost

60

1.7

5.8
0.4

7.6

REF（緩和無）のケースは、PM, CO2の緩和無時の排出量にPM, CO2の想定した価格を掛け合わせた概算のコスト参照値

RITE DNE21+モデルによる推計

8.0

26.2

C:10/P:7

6.7
3.0

5.7
6.8
1.7
IM (PM(L)&CO₂(L))

9.3

C:0/P:7

21.2IM (PM(H)&CO₂(L))

6.9
1.2

26.2

PM (H)

0

C:10/P:0

20.9

IM (PM(L)&CO₂(H))

1021.42500

CO2 ($/tCO2)

1050

PM (H) + CO2 (H) ＞＞ IM (H&H)
57 (9.3)
46 (8.9)

5.6

IM (PM(H)&CO₂(H))

20(C:−/P:▲11)500（括弧内は総ｴﾈﾙｷﾞｰｼｽﾃﾑ対策コスト）

C:10/P:37

CO₂ (L)30

PM2.5 (M$/(µg/m3))

総コスト[Trillion US$]

(C:▲29/P:▲2)
25.9(C:▲3/P:▲11)(C:▲29/P:−)

C:0/P:37

CO₂ (H)40

C:50/P:7

C:50/P:0

High (H)2010-50年の間：+10%/年で価格上昇を想定
CO2のLow: RCP4.5程度、High: RCP2.6程度 相当(C:▲29/P:▲11)70

PM (L)

Total abatement costs (Trillion US$)80

Low (L)REF cost (CO₂ + PM2.5)

C:50/P:37

90

50

CO2, PM2.5価格想定（2030年時点）

PM (L) + CO2 (H)35 (7.9)≈＜ IM (L&H)
35 (8.0)

PM (H) + CO2 (L) ＞≈ IM (H&L)
34 (3.0)33 (3.0)
PM (L) + CO2 (L) ＞≈ IM (L&L)
14 (1.6)
13 (1.6)- CO2排出およびPM2.5濃度の両方の排出削減レベルが大きいとき（CO2とPM2.5双方の影響被害がかなり大きい場合）、比較的大きなコベネフィットが見られる。⇒ 省エネ、燃料転換まで大きく対策をとるのが効果的- 一方、例えば、PM2.5の影響被害が大きく、他方、CO2の影響被害（温暖化による影響被害）がほどほどの水準の場合、コベネフィットは大きくない。 ⇒ PM2.5の健康影響被害が大きい場合、リソースが限られている状況では、まず、相対的に安価なPM2.5のエンドオブパイプ技術を中心に対策をとるのが効果的で現実的な戦略

NDCsのCO2限界削減費用推計
122025-30年平均値
2030年（米国のみ2025年）【世界GDP比削減費用】 NDCs:0.38%、最小費用：0.06%
最小費用（限界削減費用均等化）：6$/tCO2

Source: J. Aldy et al., Nature Climate Change, 2016

スイス
日本
EU28
カナダ
韓国
ニュージーランド
米国 (2025)
米国
ノルウェー
東欧諸国(EU非加盟国)
タイ
豪州
メキシコ
カザフスタン
ベラルーシ
ロシア
南アフリカ
トルコ
インド
ウクライナ
中国

380
378
210
166
144958570585433271412410000050100

150200250300350400CO2限界削減費用（$/tCO2）

Source: K. Akimoto et al., Evol. Inst. Econ. Rev., 2016

- 約束草案NDCsの排出削減費用は各国間で大きな差異あり。
- もしNDCsで期待できる世界全体での排出削減を費用最小化（限界削減費用均等化）で実現できるとすれば、RITEモデルでは限界削減費用6$/tCO2で済む。また、2030年時点の総削減費用は費用最小化に比べ6.5倍程度高い。
- 通常の長期モデル分析では、世界での費用最小化時の費用を推計しており、現実の費用はもっと大きい（実際には国内対策も費用最小化では達成できず、各国の費用も現実にはもっと大きい可能性あり）。

IPCCの課題

13♦ IPCC報告書は査読論文を基本としている。
♦ IPCCの原則は”not policy prescriptive but policy relevant”♦ この原則自体は必ずしも不適切とは思わないが、一方、これら原則によって、現実の経済的、社会的、政治的制約を踏まえた、現実社会で実現性の高い解決策を提示しにくい面もあり、IPCCの有する課題と言える。

付録

2℃および1.5℃目標と整合した排出シナリオ
ー想定シナリオの位置づけー
IPCC第４次（＝WG3 第５次）の気候感度(2.0-4.5℃、最頻値3.0℃)

2100年の等価CO2
サブカテゴリー
濃度カテゴリー（ppm CO2eq）―-72～-41%

[2a]
530
ppm
-57～-42%CO2eqを超えない[2] 500 (480-530)[3] 550 (530-580)

2100年気温（℃、18501900年比）

極めて限定的な数の分析報告しか存在しない（AR5シナリオデータベースへの登録はなし）[0] <430[1] 450 (430-480)

2050年世界排出（2010年比）[2b] 2100年までの間に 530 ppm CO2eq -55～-25%
を一旦超える[3a]580
ppm-47～-19%CO2eqを超えない[3b] 2100年までの間に 580 ppm CO2eq -16～+7%を一旦超える

出典）IPCC AR5; *はRITEによる概算

1.5～1.7℃(1.0～2.8)

15

IPCC WG1第５次＋第３次の気候感度(1.5-4.5℃、最頻値2.5℃)

21世紀中に当該気温（ 1850-1900 年 比 ） を超えない確率

21 世 紀 中 に 当 該 気温（1850-1900年比）を超えない確率*

1.5℃

1.5℃

2.0℃

50%以上*

2.0℃

66%以上
66%以上

50%以上

1.7～1.9℃(1.2～2.9)
50%以上

66%以上

1.8～2.0℃(1.2～3.3)
2.0～2.2℃(1.4～3.6)
50%以上
2.1～2.3℃(1.4～3.6)

温暖化緩和とエネルギー安全保障
16()(c gascoil22⋅+⋅
ESI =rSr
S∑ i i, oil TPES ∑i i i, gas
TPES i
TPESの原油依存度

地域iの政治リスク指標)

原油輸入に関する地域iへの依存度

ESI = エネルギーセキュリティ指標(energy security index)、TPES =一次エネルギー総供給量(total primary energy supply)
注）IEA, 2007に準拠した指標
10,000Vulnerable

Energy security index

2000
7,500

2050 A-Baseline
2050 A-CP4.5

5,000

2050 A-CP3.0

2,5000US

W. EuropeJapan

China

India and S. AsiaSource) K. Akimoto et al., Natural Resources Forum, 36(4), 231-244, 2012

日本は、CP3.0のように厳しい削減目標下の方が、化石燃料消費の抑制によりセキュリティが増す結果となっているが、中国、インド等は、ガス利用の増大によりむしろ悪化傾向。厳しい削減ほど、エネルギーセキュリティが増すといった単純な関係にはない。