『水循環環境科学』における分野横断的な議論のための入門解説

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4011：103：306 (ダウンスケーリング；分野横断研究；学際研究)

１.大は小を兼ねるのか：ダウンスケーリング

稲津將 ・佐藤友徳

１.はじめにとが強く求められている.しかしながら,多くの全球ダウンスケーリングとは,統計的・物理的手法を用

気候モデルは約250km 程度の格子間隔で計算するたいたデータの空間詳細化,あるいは空間方向への補間め,それよりも小さな地域ごとの気候を表現することのことである .近年,気候モデルを用いた地球温暖ができない.従って全球気候モデルの結果をそのまま化予測結果を産業や防災などの応用分野に利用するこ用いるのでは,より詳細な情報を必要とする応用分野

北海道大学大学院理学研究院.
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hokudai.
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北海道大学大学院地球環境科学研究院.
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hokudai.
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jp2010 日本気象学会
2010年 4月の要請に応えることができない.このように,気候モ空間方向に限らず,時間方向にもデータの詳細化や補間が可能であるが,ここでは簡単の ため空 間方向について説明する.
5

196『水循環環境科学』における分野横断的な議論のための入門解説

デルの出力解像度と各応用分野が必要とする解像度のの情報が必要であろう.このように応用分野で必要とギャップをなるべく合理的に埋めることがダウンスされる水平解像度は数 km や数百 m になることもあケーリングの使命といえる.

る.

気候モデリングは地球全体やある地域の気候状態をこのような,気候モデルと応用分野が求める解像度シミュレートする方法である.気候モデルにおいてのギャップを埋めることがダウンスケーリングの目的

は,風,気温,気圧,および水蒸気量などの気象要素であり,その概念を第１図に示す.ダウンスケーリン

は,質量保存式,運動方程式,状態方程式,熱力学方グは,力学的ダウンスケーリングと統計的ダウンス程式,および水蒸気保存式といった偏微分方程式にケーリングに大別される.次節ではそれぞれをごく簡よって記述される物理法則に則っている.これらの連単に解説する.

立偏微分方程式に地面標高や地表面状態といった境界条件と適切な初期条件を課して解けば,気象場の時間２.力学的ダウンスケーリング発展を計算することができる.海洋についても同様の全球気候モデルよりも解像度の高い領域モデルを用時間発展計算が可能である.ここで扱う微分を含む方いて,ある領域に限ってデータの空間詳細化を行うこ程式を計算機で解くためには,差分を用いて空間方向とを力学的ダウンスケールという.最も典型的な例はには有限数の点で,時間方向には有限回の時間ステッ数値天気予報であり,気象庁では全球モデルの結果をプとして近似する必要がある.全球の気候モデルでは境界値として日本付近を詳細に予測する領域モデル計算機性能や目的に応じて変えることはあるが,空間（メソモデル）を運用している.近年は地球温暖化に方向には約250km 程度の格子状に区切られた点でそよる地域気候の変化予測や影響評価などの需要から幅の付近の領域を代表し,時間方向には数十分ごとに,広い分野で力学的ダウンスケールが行われるように各変数の値を計算するのが一般的である.その際,積なってきた.詳細な手法や将来展望は Wang etal.

雲対流や地表面乱流拡散など,モデルの格子サイズ以（2004）に詳しいが,ここでは一般的な利点や問題点下の現象で格子スケールの変数に影響を与えるものを概説する.

は,パラメタリゼーションと呼ばれる半経験的な手法

この手法では水平分解能の高い数値モデルを用いるによって推定する.このパラメタリゼーションには,ある条件のもとに物理法則を簡素化したものや経験式に基づくものが含まれる.
気候モデルによる計算結果に不確定性を生じさせるのは,上述の有限回計算のための近似に加えて,パラメタリゼーションが大きな要因となっている.
一方で,応用分野が要請するデータは気候モデルの標準的な出力である約250
km 間隔よりはるかに高解像なデータである.たとえば,河川の氾濫リスク評価
では流域の詳細な降水情報が必要であろうし,作物収量予測 で は 圃 場 単 位 の 降
水,地表面気温や日照時間6第１図

ダウンスケーリングの概念図.
〝天気"57.4.

『水循環環境科学』における分野横断的な議論のための入門解説197

ことから,分解能の粗い全球気候モデルが不得意とす

詳細化のアイディアの１つであり,大スケールの気候る現象（例えば,地形性降水,時空間スケールの小さ変化が梅雨やハリケーンをどのように変えるかといっな現象,局地的な強制による応答）の再現に役立つとた テーマ に 有 効 で あ る こ と が 示 唆 さ れ つ つ あ る

考えられている.反面,領域モデルは側面の境界条件（Kawas008；Knut008)
eetal.2sonetal.2.

を必要とするため,境界値が持つ空間的なズレ（例えこのように力学的ダウンスケールは大スケールの現ば,全球モデルにおける強雨帯のわずかなずれや,全象により決定される境界条件に対して,力学的に整合球モデルで用いられる地形データと実際の地形の違い性のある地域気候の応答を得ることができる.この特に起因する気温のずれなど）は,ダウンスケールした徴を生かして地域気候の変動メカニズムの研究にも利結果へほぼそのまま引き継がれることになる.また,用することができる.例えば,「冬季における日本海領域モデルにおいても,格子サイズよりも小さな現象側の豪雪が気候変動とどのような関係にあるか？」なが存在するため,パラメタリゼーションが用いられどの問いに対して力学的ダウンスケールを用いて答える.従って,領域モデルによる結果には,全球気候モることで,何が地域の気象特性に支配された現象で,デルと領域モデルの双方における不確実性を含むこと何がグローバルな気候変動と結びついた現象であるに十分注意しなければならない.これらの不確実性をか,を考えることができる.

低減する方策の１つとして,複数の領域モデルや複数一方で領域モデルは,水平解像度に応じて時間積分の全球気候モデルを用いた,幾つかの組み合わせで力のステップを小さくとる必要があることなどの理由に学的ダウンスケールを行い,それらをアンサンブル平より,利用者の満足が得られるような高い空間解像度均すること（マルチモデルアンサンブルと呼ぶ）が挙で十分に広い領域のダウンスケールを行おうとするとげられる.こうしたマルチモデルアンサンブルによる計算コストが大きくなってしまう.したがって,領域力学的ダウンスケールは国内外で近年盛んに行われてモデルの長期積分は困難であることが多い.このこといる取り組みである（例えば,高薮・大楽 2008).まから,地球温暖化予測のダウンスケールを行う際,全た,複数の気候モデルによる地球温暖化予測結果か球モデルによる予測の中のある一定期間に限って力学ら,温暖化気候と現在気候の差を現在気候の時系列的ダウンスケーリングを行うことが多い.気候の長期データに足した擬似温暖化データを作成し,これを領変動の研究においては,現在の気候と温暖化後の気候域モデルの境界条件とした実験も行われている.このなど異なる代表的な気候状態のもとでそれぞれ力学的擬似温暖化実験の手法は既存のデータを生かした空間ダウンスケールを行い,両者の差から気候変化による第２図2010年 4月

力学的ダウンスケールによる1990
年代と比較した2070年代のモンゴル周辺における降水量の増減.(a)12‑２月,(３‑５月,(c)６‑８月,(5mm d ごとの等値線と陰影は,b)d)９‑11月.0.
2070
年代に増加する値を正とした降水量の変化を示す.Sat
oandKimura（2006）による.
7198『水循環環境科学』における分野横断的な議論のための入門解説

地域気候へのインパクトを調べるなどの工夫も必要にで適用可能な統計的な関係式が熱帯域にも適用できるなる（第２図；Sat006).あるいは,oandKimura2とは限らない.また,現在気候に基づいて構築された応用分野が100年以上の地域気候の連続的な変化や１統計的関係が地球温暖化時にも適用できるとは限らな

km 程度以下の解像度でダウンスケールされた気象

い.したがって,目的とする気象要素に応じて前提とデータを求めているような場合,次に述べる計算コスなる統計的な関係を吟味しなければならない.また,トの小さな統計的ダウンスケールの利用が有効にな

統計的ダウンスケーリングはデータの空間詳細化あるる.

いは気候モデルのバイアス補正の手続きであって,データの不確定性を低減する手続きではないことに注３.統計的ダウンスケーリング
統計的ダウンスケーリングでは,広域の気象場と意しておく必要がある.
ここでは,最も原始的な統計的ダウンスケーリング

ローカルな気象要素との経験的あるいは統計的関係をを紹介する.まず,ある地点で観測された地上気温の仮定し,その関係式に基づいて空間解像度の低いデー

時系列 T ()と気候モデルの格子点上に対応する時系
t

タから空間解像度の高いデータへの変換を行う.力学

列 T()がともに過去のある一定期間について得られt

的ダウンスケーリングに比べて計算コストが低く,バて い る と す る.こ の と き,モ デ ル の 格 子 点 データ

イアス補正も同時に行われることから,統計的ダウン)に基づく観測地点における地上気温の推定値
T(tスケーリングは古くから様々な応用分野に用いられて)は次のように表すことができる.
T(tきた.特に力学的ダウンスケーリングでは計算が困難なほどに,データを空間詳細化したい場合には有効な)＝T(t方 法 で あ る.統 計 的 ダ ウ ン ス ケーリ ン グ の 解 説 は（2004）に詳しい.
Wilbyetal.

ここでσ(T )( ()− T>)＋ T>
T t)
σ(T)

>は カッコ 内 の 変 数 の 時 間 平 均 を 表 し,統計的ダウンスケーリングは大きく分類して,回帰σ()は カッコ 内 の 変 数 の 標 準 偏 差 を 表 す.こ こ でモデル,ウェザージェネレータ,及び天気図分類法の)の平均値と標準偏差は観測値のそれらと一致す
T(t３種類が存在する（本節では紙数の都合により,回帰る.たとえば,温暖化シミュレーションの結果から得モデルについてのみ説明する).それらのすべての方られた約250)をこの統
km 程度の粗い格子上の T (t法に共通することは,説明変数（独立変数）として気計関係式に当てはめれば,この観測点における温暖化候モデルの出力や再解析データなどから得られる大規時の地上気温 T＝T ()を統計的に推定することがでt

模場の気象要素（風,気温,等圧面高度,海面更正気きる.モデルの格子内に利用可能な過去のデータの蓄圧,湿度など）をとり,目的変数（従属変数）として積がある観測点が N 点あるとすれば,１つの T ()t

ある特定の地点のローカルな気象要素（降水量,地表から各観測点に対応する複数のT (k＝1,2,…,N )面気温,日最高気温,日最低気温,日射量など）をが得られ,これによって空間詳細化を行うことができとって,説明変数と目的変数との間に何らかの統計的る.また,モデルのバイアスが,平均と標準偏差の観関係を仮定する点である.統計的ダウンスケーリング

点で観測データに一致するよう補正されていることもにおける計算は,関心のある地点において立てられる明らかである.

統計的な関係式に基づいて説明変数から目的変数を推

この原始的な方法の拡張が回帰モデルである.最も定することである.このような統計的な関係式を構築

簡単な推定法は,１つの説明変数と１つの目的変数とする背景には,ローカルな気象要素は大規模な気象場の間の統計関係式である単回帰モデルであるが,通常とローカルな場（地形や土地利用など）の双方から影は,複数の説明変数と複数の目的変数との間の統計関響を受けているという考え方がある.統計的ダウンス係を求める正準相関分析が用いられる.つまり,説明ケーリングはいったん統計的な関係を求めてしまえば変数にも目的変数にも複数の観測地点における複数の計算コストが非常に低いという長所があり,複数の気気象要素が変数として含まれる.

候モデルの出力をダウンスケーリングした結果の比較

正 準 相 関 分 析 の 好 例 と し て von St
orchetal.

や,複数の統計的ダウンスケーリング手法による結果（1993）によるイベリア半島における地球温暖化時のの比較も容易である.ただし,仮定した統計的関係の降水変化の研究が挙げられる.もし気候モデルだけを普遍性については議論が必要である.例えば,中緯度用いて直接降水変化を計算しようとしても,気候モデ

8〝天気"57.4.

『水循環環境科学』における分野横断的な議論のための入門解説

199ルにおいてイベリア半島はわずか４つの格子でしか計て,イベリア半島の降水変化を見積もった.このよう算されないため,観測値と整合的な結果を得ることはにすれば,複雑な地形によって降水分布が左右される困難である.また,気候モデルで用いる標高データは地域であっても,その特性を保持したまま温暖化に起大変滑らかであるため,イベリア半島の降水の地域特因する降水量の変化を見積もることができる.ただ性を表現するのに十分ではない.そこで,彼らは,イし,降水変化予測の正確さは気候モデルの予測精度にベリア半島の各地点の降水量は北大西洋の海面気圧と強く依存する.また,現在気候から得た統計関係が地関係が深いと仮定して（観測値を用いた仮定の検証は球温暖化後の気候においても成り立つかどうかは,別行っている),両者の間の統計関係を正準相関分析に途議論が必要である.その議論を行う上で,前章で解よって求めた.大規模な海面気圧パターンが第３図上説した力学的ダウンスケーリングとの比較は今後取り段のような場合に,第３図下段のような降水パターン組んでいくべき課題であろう.になりやすいという対応関係を過去のデータに基づいて示している.気候モデルで地球温暖化によるイベリ謝辞ア半島の降水変化を直接的に求めることは難しいが,執筆に当たり飯泉仁之直博士（農業環境技術研究

北大西洋の海面気圧変化を求めることは計算上容易で所),服部美紀博士（海洋研究開発機構）から小論のある.彼らは,気候モデルが見積もった北大西洋の海初稿をお読みいただいた上,有益なコメントをいただ

面気圧変化を,観測値から求めた統計関係式に代入しきました.
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上図は大規模スケールのデータによる説
明変数としての海面気圧偏差の分布であり,下図はローカルスケールのデータによる目的変数としての降水量の分布である.vonSt1993)による.
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