第２章

気候変動

2.1 大気中温室効果ガス濃度の変動8,9○ 大気中の二酸化炭素の濃度は、長期的に増加している。
○ 大気中のメタンの濃度は、ほぼ横ばいだった 1999～2006 年を除き、長期的に増加傾向にある。
○ 大気中の一酸化二窒素の濃度は、長期的に増加している。
○ ハロカーボン類のうち、クロロフルオロカーボン類の大気中濃度は減少傾向にある一方で、ハイドロフルオロカーボン類の大気中濃度は増加傾向にある。
気象庁では世界気象機関（WMO）／全球大気監視（GAW）計画に基づき、温室効果ガスの変動を把握するため、世界の監視ネットワークの一翼として温室効果ガスの観測を行うとともに、温室効果ガス世界資料センター（WDCGG）10を運営しており、世界各国の温室効果ガスのデータを収集・管理し、国内外へのデータの提供を行っている。WDCGG に報告されたデータをもとにした解析によると、地球温暖化に及ぼす影響の大きい代表的な長寿命の温室効果ガスの世界平均濃度は引き続き増加している（表 2.1-1）。
気象庁では国内 3 地点（綾里（岩手県大船渡市）、南鳥島（東京都小笠原村）、与那国島（沖縄県
与那国町））において、地上付近の温室効果ガス濃度を観測している。また、海洋気象観測船によって、日本周辺海域及び北西太平洋における洋上大気及び海水中の二酸化炭素等の観測を実施している。さらに、2011 年からは北西太平洋において航空機による上空の温室効果ガス観測を行っている（図 2.1-1）。
表 2.1-1 代表的な長寿命の温室効果ガスの世界平均濃度（2022 年）11
大気中の濃度

前年から

参考数値

の増加率

寿命
（年）

+2.2 ppm+0.53 ％

不定+164 ％+16 ppb+0.84 ％

11.8

+ 24 ％+1.4 ppb+0.42 ％

109

温室効果ガスの種類

工業化以前（1750 年）2022 年平均濃度

工業化以降
の増加率

前年との差

二酸化炭素

約 278 ppm

417.9 ppm

+ 50 ％

メタン

約 729 ppb

1923 ppb

一酸化二窒素約 270 ppb

335.8 ppb

8

本節では、世界の温室効果ガス等の観測データの収集や解析に時間を要する項目については、2022 年までの結果を掲載している。
9
気象庁ホームページでは、温室効果ガス等の監視成果を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/ghg/info_ghg.html （大気中の温室効果ガス）
https://www.data.jma.go.jp/env/data/report/data/ （大気・海洋環境観測年報）
10
WDCGG の詳細についてはホームページを参照のこと。https://gaw.kishou.go.jp/jp/
112022 年平均濃度、前年との差及び前年からの増加率は WMO（2023）を、工業化以前の濃度及び寿命についてはIPCC（2021）を参照した。また、工業化以降の増加率については、工業化以前の濃度と 2022 年平均濃度の差から算出した。なお、寿命は IPCC（2021）にある応答時間（一時的な濃度増加の影響が小さくなるまでの時間）を採
用した。

34

（第 2 章 気候変動）

図 2.1-1 気象庁における温室効果ガスの観測網
気象庁では、綾里、南鳥島及び与那国島の 3 地点で連続観測を実施しているほか、2 隻の海洋気象観測船（凌風丸、啓風丸）により洋上大気及び海水中の、航空機により上空の温室効果ガス観測を定期的に実施している。

2.1.1 世界と日本における二酸化炭素（1）世界における二酸化炭素濃度
大気中の二酸化炭素濃度は季節変動を伴いながら経年増加している（図 2.1-2（a））。この経年増加は、化石燃料の消費、森林破壊等の土地利用変化といった人間活動により二酸化炭素が大気中に排出され、一部は陸上生物圏や海洋に吸収されるものの、残りが大気中に蓄積されることによってもたらされる（IPCC, 2021）。二酸化炭素の放出源が北半球に多く存在するため、相対的に北半球の中・高緯度帯で濃度が高く、南半球で低い（図 2.1-3）。また、季節変動は主に陸上生物圏の活動によるものであり、夏季に植物の光合成が活発化することで濃度が減少し、冬季には植物の呼吸や土壌有機物の分解活動が優勢となって濃度が上昇する（IPCC, 2021）。濃度が極大となるのは、北半球で 3～4 月頃、南半球で 9～10 月頃である。季節変動の振幅は北半球の中・高緯度ほど大きく、陸域の面積の少ない南半球では小さい（図 2.1-3）。そのため、世界平均濃度は北半球の季節変動を強く反映して 4 月頃に極大となる。WDCGG の解析によると 2022 年の地表付近の世界平均濃度は417.9 ppm であり、前年からの増加量は 2.2 ppm であった（表 2.1-1）。この増加量は、最近 10 年
間の平均年増加量（約 2.5 ppm）よりわずかに小さく、1990 年代の平均年増加量（約 1.5 ppm）よ
り大きい。
(a)

(b)

図 2.1-2 大気中の二酸化炭素の（a）世界平均濃度と（b）濃度年増加量
温室効果ガス世界資料センター（WDCGG）が収集した観測データから作成した大気中の二酸
化炭素の月別の世界平均濃度（青丸）と、季節変動成分を除いた濃度（赤線）を示す（WMO,
2023）
。濃度年増加量は、季節変動成分を除いた月別値から、各月の増加量を 1 年あたりに換算して求めている。算出方法は WMO（2009）による。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

35

図 2.1-3 緯度帯別の大気中の二酸化炭素濃度の時間変化WDCGG が収集した観測データから作成した緯度帯別に平均した大気中の二酸化炭素
月平均濃度の時間変化を示す。算出方法はWMO（2009）による。解析に使用したデー
タの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

二酸化炭素濃度の年増加量は一定ではなく年々変動が見られる12（図 2.1-2（b））。年増加量が大きくなる時期はエルニーニョ現象の発生時期におおむね対応しており、エルニーニョ現象がもたらす熱帯域を中心とした高温と少雨により植物の呼吸や土壌有機物分解作用の強化及び光合成活動の抑制が生じ、陸上生物圏から大気への二酸化炭素の正味放出が強まることが知られている（Keeling etal., 1995 ; Dettinger and Ghil, 1998）。図 2.1-4 は、人為起源排出量から大気中の増加量及び海洋による吸収量を差し引く方法（Le Quéré et al., 2016）により推定した陸上生物圏による二酸化炭
素の正味の吸収量（炭素の重量に換算した年間吸収量）である。例えば 2015～2016 年には、2014年夏から 2016 年春にかけて発生したエルニーニョ現象に呼応するように陸上生物圏による吸収量が減少した（WMO, 2018b）。2015 年及び 2016 年の吸収量は、2021 年までの 10 年間の平均（27±12億トン炭素）よりも小さい。同様に 1997～1998 年や 2002～2003 年に発生したエルニーニョ現象に対応して陸上生物圏による吸収量が減少している。例外的に、1991～1992 年はエルニーニョ現象が発生したにも関わらず、陸上生物圏による正味の吸収量が大きかった。これは、1991 年 6 月のピナトゥボ火山の噴火が世界規模で異常低温をもたらし、土壌有機物の分解による放出が抑制されたためと考えられている（Keeling et al., 1996; Rayner et al., 1999）。

図 2.1-4 陸上生物圏による二酸化炭素の正味の吸収量の経年変化
人為起源の排出量（化石燃料の消費、セメント生産（セメント中性化による吸収を含む）及び土地利用変化等による排出量（Friedlingstein et al., 2023）の合計）から、大気中濃度の増加による蓄積量（図 2.1-2（b）を年平均したもの）と海洋による吸収量（気象庁が解析した海洋による吸収量（Iida et al., 2021; 2.12.1（2）節も参照）に河川からの流入を含む自然の炭素循環による 6 億トン炭素/年（IPCC, 2021）を考慮したもの）を差し引くことによって推定した。正の値が陸上生物圏による吸収を、負の値が放出を示す。エラーバーは、推定値の不確かさ（信頼区
間 68%の範囲）である。桃色の背景色はエルニーニョ現象の発生期間、水色の背景色はラニーニャ現象の発生期間
を表す。

12

二酸化炭素濃度の年々変動とその要因については気象庁ホームページも参照のこと。
https://www.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/tour/tour_a3.html

36

（第 2 章 気候変動）（2）日本における二酸化炭素濃度
国内観測点における二酸化炭素濃度は、植物や土壌微生物の活動の影響による季節変動を繰り返しながら増加し続けている（図 2.1-5（a））。観測点の中で最も高緯度に位置する綾里では（図 2.11）、季節変動が最も大きくなっている。これは、北半球では、中高緯度域の陸上生物圏の活動の季節変動が大きいことを反映して、高緯度ほど濃度の季節変動が大きくなる傾向があるためである。
また、与那国島と南鳥島はほぼ同じ緯度帯にあるものの与那国島の濃度が高く、季節変動の振幅も大きい。これは、与那国島がアジア大陸に近く、秋から春にかけて人間活動や植物及び土壌微生物の活動により二酸化炭素濃度が高くなった大陸の大気の影響を強く受けるためである。2023 年の年平均濃度は、綾里で 425.0 ppm、南鳥島で 421.8 ppm、与那国島では 424.4 ppm となった（いず
れも速報値）。前年からの増加量は 2.1～3.1 ppm/年であり、これは最近 10 年間の平均年増加量と同程度である。
国内観測点においても二酸化炭素濃度の年増加量が大きくなる時期は主にエルニーニョ現象に対応している。最近では 2014 年夏～2016 年春にかけて発生したエルニーニョ現象を追うように、二酸化炭素濃度が大きく増加した（図 2.1-5（b））。

(a)

図 2.1-5 綾里、南鳥島及び与那国島
における大気中の二酸化炭素の（a）
月平均濃度と（b）濃度年増加量の時
間変化
濃度年増加量は、季節変動成分を除いた月別値から、各月の増加量を 1
年あたりに換算して求めている。算出方法は WMO（2009）による。

(b)（3）上空の二酸化炭素濃度
気象庁は防衛省の協力の下、2011 年から厚木航空基地（神奈川県綾瀬市）－南鳥島間の輸送機において、北緯約 34～25 度の航路上で水平飛行中の上空約 6 km 及び南鳥島に降下中の異なる高度13で二酸化炭素濃度の観測を月に 1 回行っている（Tsuboi et al., 2013; Niwa et al., 2014）。
図 2-1.6 に、水平飛行時に採取した大気中の二酸化炭素濃度（黒点）及び 1 回の飛行中における観測の平均値（青点）、また、南鳥島の地上で観測した濃度の月平均値（赤点）を示す。図中の破線は青点及び赤点の時系列データから、季節変動を取り除いた成分を示す。図が示すように、上空の二酸化炭素濃度は、地上における観測値と同様に年々増加している。ただし、破線が示すように、
平均的には上空の濃度が地上の濃度よりも低い傾向にある。
図 2-1.7 は、地上観測及び水平飛行時のデータに加えて、輸送機が南鳥島に降下する際に採取した大気中の濃度を用いて、観測開始以降の期間の平均的な季節変動を高度別に示したものである。
比較しやすくするため、いずれも地上における観測値から季節変動を取り除いた成分を基準として算出している。いずれの高度においても、冬から春にかけて濃度が高く、夏から秋にかけて濃度が低くなる季節変動が見られるが、冬から春にかけては上空に向かうほど濃度が低くなる傾向が見られる。結果として、上空の濃度の季節変動の振幅は地上のものよりも小さくなっている。
13

南鳥島からの上昇時に高度別の観測を行った例もあるが、ごく少数のため、ここではまとめて降下中と記述する。

37

図 2-1.8 は、2 月と 8 月に実施された観測のうち、南鳥島降下中に採取した大気の濃度から、観測当日の地上における濃度の日平均値を差し引いたものであり、鉛直方向の濃度変化を示している。
2 月は上空に向かうほど濃度が低くなっているのに対し、8 月は地上と上空の濃度値に大きな変化がみられない。
以上の結果は、大陸域において陸上生物圏の影響を受けた地表付近の大気が南鳥島の地上や上空まで輸送されていること、また、その輸送の様相が季節や高度により差異があることを示唆している。南鳥島付近で見られるような、冬から春にかけて上空ほど濃度が低くなり、夏に鉛直方向の濃度勾配が緩やかになる傾向は、アジアや北米においても航空機観測によって確認されている（Sweeney et al., 2015; Umezawa et al., 2018）。

図 2.1-6 厚木航空基地－南鳥島間の航空機観測による水平飛行時（高度約 6 km）に採取した大気中の二酸化炭素濃度（黒点）と 1 回の飛行中における観測の平均値（青点）及び南鳥島の地上における月平均二酸化炭素濃度（赤点）
青破線及び赤破線は、上空及び地上の各平均値からそれぞれの季節変動を取り除いた成分。算出方法は WMO（2009）による。

図 2.1-7 南鳥島付近における高度別の二酸化炭素濃度の平均的な季節変動
地上での月平均濃度（赤色）、北緯 28 度以南を水平飛行中に採取した大気中の濃度の平均値（青色）、降下時に採取した大気中の濃度のうち高度 3 km 未満（桃色）と 3 km 以上（水色）それぞれに対する、2011 年 2 月～
2023 年 12 月までの各月の平均値。地上での月平均濃度について季節変動を取り除いた成分を求め（図 2.1-6 赤
破線）、それを各濃度時系列から差し引き、各月について平均したものを示している。

38

（第 2 章 気候変動）

図 2.1-8 南鳥島付近における大気中の二酸化炭素濃度の鉛直分布
各年の 2 月（左）と 8 月（右）に実施された航空機観測のデータのうち、南鳥島へ降下中に採取した大気中の二酸化炭素濃度から、観測当日における南鳥島の地上の日平均値を差し引いたもの
を丸及び四角の印で示している（観測年によって印の色や形を変えている）。赤色の破線は、最小二乗法によって求めた各月の鉛直方向の濃度勾配を表す。観測空域の平均的な特徴を得るため、最小二乗法による近似直線からの残差が、残差の標準偏差の 3 倍を超えるもの（小さい丸印）は外れ値として鉛直勾配の計算から除外した。2019 年 8 月の観測当日は、地上付近において大陸性の濃度が低い気塊の影響が強く、日平均値が上空の観測値と比較して 4～5 ppm 低くなった。なお、2021 年 8 月の観測は欠測である。

39

2.1.2 世界と日本におけるメタン（1） 世界におけるメタン濃度
大気中のメタン濃度を図 2.1-9 に示す。WDCGG において世界的な濃度の把握が可能となった
1980 年代半ば以来上昇を続けてきたが、1999～2006 年にかけてはその増加がほぼ止まった。しかし、2007 年以降は再び増加している。IPCC（2021）では、濃度増加が止まった原因については、
化石燃料による人為起源の排出量減少の寄与が指摘されており、2007 年以降の濃度増加について
は、主に化石燃料と農業分野等からの放出の増加によると考えられている。一方、メタンの定量的な収支評価には、エルニーニョ／ラニーニャ現象に伴う湿地やバイオマス燃焼からの放出及びメタ
ン消滅に寄与するヒドロキシル（OH）ラジカル14 の変動等、依然として不確実な部分も多い。
WDCGG の解析では 2022 年の世界平均濃度は 1923 ppb で、1984 年以降で最高値となった（表2.1-1）。

図 2.1-9 大気中のメタンの世界平均濃度
WDCGG が収集した観測データから作成した大気中のメタンの月別の世界平均濃度（青丸）と、季節変動成分を除いた濃度（赤線）を示す（WMO,
2023）
。算出方法は WMO（2009）による。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

メタンの濃度は北半球の中・高緯度帯に比べて熱帯域では低くなっている。これはメタンの主な放出源が北半球陸域に多く、かつ南半球に向かうにつれて熱帯海洋上の豊富な OH ラジカルと反応し消滅するためである。また、夏季には水蒸気濃度が高く、また紫外線が強くなることにより OH
ラジカルが増加し、これと反応することでメタンが消滅するため、夏季にメタン濃度が減少し冬季に増加する季節変動を繰り返している様子が両半球で見られる（図 2.1-10）。
大気中のメタン濃度の増加は、工業化以降に著しく（164%増）、二酸化炭素の増加率（50%増）をはるかに上回っている（表 2.1-1）。これは、大気中に放出されるメタンの約 40％は自然起源（湿地やシロアリなど）である一方、人為起源（畜産、稲作、化石燃料採掘、埋め立て及びバイオマス燃焼など）によるものは約 60％であり、自然界での放出に対して、人間活動に伴う排出が相対的に大きいことに起因していると考えられる。その変動の要因については、人間活動に伴う排出や陸域の湿地等からの自然起源の放出、大気中での化学反応等が複合しており、定量的に未解明な部分が残されている。今後、世界規模での観測の一層の充実が期待されている。

14

OH ラジカルとは、オゾンに紫外線が作用し光分解することによって生じる酸素原子と、大気中の水蒸気が反応して生成する、極めて不安定で反応性が高い物質。紫外線と水蒸気が豊富な低緯度で多い。

40

（第 2 章 気候変動）

図 2.1-10 緯度帯別の大気中のメタン濃度の時間変化
WDCGG が収集した観測データから作成した緯度帯別に平均した大気中のメタン月平
均濃度の時間変化を示す。
算出方法は WMO
（2009）による。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

（2） 日本におけるメタン濃度
国内のメタン濃度は、世界での傾向と同様に、高緯度ほど濃度が高く、夏季に濃度が減少し冬季に増加する季節変動を伴いながら増加している（図 2.1-11（a））。高緯度に位置する綾里は OH ラ
ジカルとの反応による消滅が少なく、また放出源が多く存在する大陸に近いため、3 つの観測地点の中で最も濃度が高い。ほぼ同じ緯度帯にある与那国島と南鳥島では、夏季は同程度の濃度だが、冬季は与那国島の方が高濃度である。これは、夏季の与那国島と南鳥島が OH ラジカルの豊富な低緯度帯の海洋性気団にともに覆われる一方、冬季は大陸性の気団の張り出しにより、与那国島の方が大陸の放出源の影響を受けやすいためである。与那国島では、2010 年以降、冬季の濃度が綾里と同程度となることもあった。2023 年の年平均濃度は、綾里で 2004 ppb、南鳥島で 1957 ppb、与那国島では 1981 ppb で、前年に比べて増加し、観測開始以来の最高値となった（いずれも速報値）。
大気中のメタンの濃度年増加量の時間変化（図 2.1-11（b））には年々変動があり、観測地点によって濃度年増加量が大きく異なる年が見られる。
(a)

図 2.1-11 綾里、南鳥島及び与那国島における大気中のメタンの（a）月平均濃度と（b）濃度年増加量の時間変化
濃度年増加量は、季節変動成分を除いた月別値から、各月の増加量を 1 年あたりに換算して求めている。算出
方法は WMO（2009）による。

(b)

41

2.1.3 世界と日本における一酸化二窒素
大気中の一酸化二窒素濃度を図 2.1-12 に示す。地球規模で増加を続けており、WDCGG の解析によると 2022 年の世界平均濃度は 335.8 ppb であった。これは、工業化以前（1750 年当初）の平均的な値とされる約 270 ppb と比べ 24％の増加である（表 2.1-1）。大気中に放出される一酸化二窒素の約 57％は自然起源（海洋や土壌など）であり、人為起源（バイオマス燃焼、施肥及び各種工業過程など）によるものは約 43％である。一酸化二窒素は大気中の寿命が 109 年と長いために、濃度の季節変動はメタンほど顕著には見られない。また、大気中寿命の長さを反映して、季節変動を除いた北半球と南半球の濃度の差もメタンほど顕著に見られないが、人為起源の影響がより大きいと考えられる北半球が、南半球よりも 1 ppb 程度高い（図 2.1-13）。
綾里における一酸化二窒素濃度の時間変化を見ると、明瞭な季節変動は認められないが、年々増加している（図 2.1-14）。2023 年の年平均濃度は 339.8 ppb（速報値）であった。

図 2.1-12 大気中の一酸化二窒素の世界平均濃度
WDCGG が収集した観測データから作成した
大気中の一酸化二窒素の月別の世界平均濃度（青丸）と、季節変動成分を除いた濃度（赤線）
を示す（WMO, 2023）。算出方法は WMO（2009）に よ る 。 解析 に 使 用し た デー タ の 提 供元 はWMO（2024）に掲載されている。

図 2.1-13 緯度帯別の大気中の一酸化二窒
素濃度の時間変化
WDCGG が収集した観測データから作成した緯度帯別に平均した大気中の一酸化二窒
素月平均濃度の時間変化を示す。算出方法
は WMO（2009）による。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

図 2.1-14 綾里における大気中の一酸化二窒素月平均濃度の時間変化
2004 年初めに観測装置を更新した
ため観測精度が向上し、観測値の変動が小さくなっている。

2.1.4 世界と日本におけるハロカーボン類
ハロカーボン類は、塩素、臭素等のハロゲン原子を含む炭素化合物の総称である。その多くは強力な温室効果ガスであり、人工的な生産により、その大気中濃度は 20 世紀後半以降急速に増加した。その大気中濃度は二酸化炭素の 100 万分の 1 程度であるが、単位質量あたりの温室効果は二酸
化炭素の数千倍を超えるものもある。
このうちクロロフルオロカーボン類（CFC-11、CFC-12、CFC-113 など。フッ素及び塩素を含んだ炭素化合物であり、ハロカーボン類の一種。以下 CFC 類と表記。）は成層圏オゾンを破壊する物
42

（第 2 章 気候変動）質であり、1987 年に採択され、1989 年に発効した「オゾン層を破壊する物質に関するモントリオ
ール議定書（以下モントリオール議定書と表記。
）」によりその生産等が規制されている。
一方、ハイドロフルオロカーボン類（フッ素及び水素を含んだ炭素化合物であり、ハロカーボン類の一種。以下 HFC 類と表記。
）は成層圏オゾンを破壊する効果はなく、CFC 類の代替物質として使用されてきたが、強力な温室効果をもつため、2016 年に HFC 類をモントリオール議定書の規制対象物質に追加する改正（キガリ改正）が行われた（2019 年発効）。
（1） 世界のハロカーボン類
世界の大気中の CFC 類の濃度は、1980 年代までは急速に増加したが、1990 年代以降はモント
リオール議定書による規制の効果により減少傾向が見られる（図 2.1-15）。要素別に見ると、CFC11 は 1992～1994 年頃を境に減少傾向に転じている。CFC-12 は 2003 年頃まで増加しその後減少傾向に転じている。CFC-113 は北半球で 1993 年頃を境に、南半球では 1996 年頃を境として緩やかな減少傾向に転じている。また、CFC 類の排出源が多く存在する北半球と排出源が少ない南半球の濃度を比較すると、1980 年代よりも 1990 年代以降の方が差が小さくなっており、このことからも、CFC 類の排出を抑制した効果が大気中の CFC 類の濃度に現れていることが分かる。
一方で、2012 年以降の大気中 CFC-11 の全球濃度の減少速度が、2002～2012 年の減少速度のおよそ 3 分の 2 に低下しているという観測結果が報告された。その要因として、CFC-11 の全球排出量が増加していたことが数値モデルの結果から推定されており、東アジアからの寄与が示唆された（WMO, 2018a; WMO, 2018b; Montzka et al., 2018; Rigby et al., 2019）。2018 年以降は、地上観測や数値モデルの解析結果から、東アジアからの CFC-11 排出量が再び減少傾向にあることが報告されており（Park et al., 2021）、世界の地上観測結果からも 2019 年以降の大気中 CFC-11 の全球濃度の減少速度が加速していることが報告されている（Montzka et al., 2021）。

図 2.1-15 世界の観測点での大気中の CFC 類濃度の時
間変化
左上に CFC-11、右上に CFC-12、左下に CFC-113 を示す。WDCGG が収集した観測データから作成。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

世界の大気中の HFC 類の濃度は、CFC 類同様に、排出源が多く存在する北半球の方が南半球の濃度より高くなっている（図 2.1-16）。要素別に見ると、HFC-134a は大気中濃度が増加し続けているが、HFC-152a は近年その増加傾向が見られなくなってきていることが分かる。特に HFC-152aについては、大気中の寿命が短いことから北半球－南半球間で濃度差が大きい。また、顕著な季節43変動が見られることが分かる。

図 2.1-16 世界の観測点での大気中の HFC 類濃度の時間変化
左に HFC-134a、右に HFC-152a を示す。WDCGG が収集した観測データから作成。解析に使用したデータの提供元は WMO（2024）に掲載されている。

（2） 日本のハロカーボン類
綾里における CFC 類の観測結果においても大気中濃度の減少傾向が見られる（図 2.1-17）。要素
別に見ると、CFC-11 は世界的傾向と同様に 1993～1994 年の約 270 ppt をピークとして減少している。2011 年に CFC-11 濃度が極大を示しているが、これは、2011 年 3 月 11 日の東日本大震災と津波に関係して損傷したポリウレタン発泡断熱材から CFC-11 が漏れ出した可能性が指摘されている（Saito et al., 2015）。CFC-12 はその増加が 1995 年頃から緩やかになり 2005 年頃をピークに減少している。また、CFC-113 は 2001 年頃まで傾向がはっきりしないが、その後減少傾向が見られる。

図 2.1-17 綾里における大気中の CFC 類濃度の時間変化
上から順に CFC-11、CFC-12、CFC-113 を示す。なお、2003 年 9 月に観測装置を更新したことにより観測精度が向上し、観測値の変動が小さくなっている。

44

（第 2 章 気候変動）
気象庁では、2020 年 4 月から南鳥島で HFC 類の観測を開始した。
南鳥島における大気中の HFC134a 及び HFC-152a の濃度は、北半球の他の観測地点とほぼ同程度の値となっている（図 2.1-18）。
特に HFC-152a については、冬季から春季にかけて濃度が高く、夏季から秋季にかけて濃度が低くなる顕著な季節変動が見られる。今後も長期的に監視を続けることが重要である。

図 2.1-18 南鳥島における大気中の HFC 類濃度の時間変化
上から順に HFC-134a、HFC-152a を示す。南鳥島では、2020 年 4 月に観測を開始した。

45

2.2 日本におけるエーロゾル15と地上放射の変動○ 1960 年以降の日本における大気混濁係数のバックグランド値は、大規模な火山噴火によるエーロゾルの影響で成層圏大気が混濁したことにより、1990 年代初めまでに数回の極大を示し、2023 年現在までに 1963 年のアグン火山噴火以前のレベルに戻っている。
○ 2023 年の黄砂観測日数は 14 日、黄砂観測のべ日数は 40 日だった。
2.2.1 エーロゾル
国内の直達日射量16観測により得られる大気混濁係数17から対流圏の変動を除いたバックグラン
ド値の 1960 年以降の経年変化を見ると、火山噴火による成層圏エーロゾルの影響が明瞭に確認できる（図 2.2-1）。1963 年から数年継続しているやや高い値、1982～1983 年と 1991～1993 年にみられる極大は、それぞれ 1963 年 2～5 月のアグン火山噴火（インドネシア）、1982 年 3～4 月のエ
ルチチョン火山噴火（メキシコ）、1991 年 6 月のピナトゥボ火山噴火（フィリピン）によって二酸化硫黄等の火山ガスが成層圏に大量に注入され、成層圏が長期間にわたって混濁した結果である。
ピナトゥボ火山噴火以降は、日本における大気混濁係数はアグン火山噴火前のレベルまで戻っている。

図 2.2-1 バックグランド大気混濁係数の経年変化（1960～2023 年）
大気混濁係数に含まれる水蒸気や黄砂、大気汚染エーロゾル等対流圏の変動による影響を除くため、大気混濁係
数の月最小値を用いて国内 5 地点（網走、つくば、福岡、石垣島、南鳥島、ただし 2020 年までは網走ではなく札幌の観測値を使用）の平均値を求め、年平均値を算出している。矢印は大規模な火山噴火が発生した時期を示す。

2.2.2 黄砂
大陸より日本へ飛来する黄砂もエーロゾルの一種である。気象庁では、国内 11 地点（2023 年 12月 31 日現在）の気象台で、職員が目視により大気中に黄砂粒子が浮遊していると判断した場合に「黄砂」として記録している。2023 年の黄砂観測日数（上記気象台のいずれかで黄砂現象を観測した日数。同じ日に何地点で観測しても 1 日として数える。
）は 14 日（図 2.2-2）、黄砂観測のべ日数（上記気象台のそれぞれで黄砂現象を観測した日数の合計。同じ日に例えば 5 地点で黄砂が観測さ
15「エーロゾル」については巻末の用語一覧を参照。気象庁ホームページでは、エーロゾルや黄砂に関する情報を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/env/kosahp/aerosol.html （黄砂・エーロゾル）
https://www.data.jma.go.jp/env/kosa/fcst/fcst-s_jp.html （黄砂情報）
16
直達日射量とは、太陽から地表面に直接入射するエネルギーである。直達日射量からは大気の濁り具合に関する指標であるホイスナー・デュボアの混濁係数（大気混濁係数）を算出することができる。
17
大気混濁係数は、エーロゾルのほか、水蒸気、オゾン、二酸化炭素等の日射の散乱・吸収に寄与する種々の物質を含む現実の大気の光学的厚さ（日射に対する大気の不透明さ、濁り具合）が、酸素や窒素などの空気分子以外の物質が存在しないと仮定した大気の光学的厚さの何倍であるかを表し、値が大きいほど大気を濁す物質が多いこと
を示す。

46

（第 2 章 気候変動）れた場合には 5 日として数える。
）は 40 日（図 2.2-3）であった。1967～2023 年の統計期間では黄砂観測日数及び黄砂観測のべ日数とも年々の変動が大きく、有意な変化傾向は見られない18。

図 2.2-2 日本における年別の黄砂観測日数（1967～
2023 年、現在(2023 年 12 月 31 日)まで観測を継続している国内 11 地点）

図 2.2-3 日本における年別の黄砂観測のべ日数（1967～2023 年、現在(2023 年 12 月 31 日)まで観測を継続している国内 11 地点）

2.2.3 日射と赤外放射
地球における放射収支の変化は気候変動をもたらすため、その変化を監視することは重要である。
気象庁では、直達日射、散乱日射及び下向き赤外放射19の観測を国内 5 地点（網走・つくば・福岡・
石垣島・南鳥島）で行っている（図 2.2-4）。

図 2.2-4 国内における日射及び赤外放射の観測地点
日本国内では網走、つくば、福岡、石垣島、南鳥島の 5地点で直達日射、散乱日射及び下向き赤外放射の観測を行っている。

（1） 全天日射量
世界の多くの地域における全天日射量20は、1960 年頃から 1980 年代後半まで減少し、1980 年代後半から 2000 年頃まで急速に増加し、その後は大きな変化が見られないという傾向が報告されている（Ohmura, 2009）。日本における変化傾向（国内 5 地点平均）によると、1970 年代後半から
1990 年頃にかけて減少し、1990 年頃から 2000 年代初めにかけて増加し、その後は大きな変化は見られない。これは、前述の世界的な傾向とほぼ整合している（図 2.2-5）。
全天日射量の長期変化の原因としては、大気中の人為起源エーロゾルの変化による影響が大きく、
18

本レポートにおける有意性の評価と表現については、巻末の「変化傾向の有意性の評価について」を参照。

19

下向き赤外放射とは、天空の全方向から地表面に入射する赤外放射（赤外線）である。下向き赤外放射は、大気
中の雲・水蒸気・二酸化炭素等からその絶対温度の 4 乗に比例して放射されるので、地球温暖化の監視に利用できる。
20
全天日射は、直達日射と天空の全方向から入射する散乱日射（雲からの反射日射を含む）を合わせたものであり、全天日射量は水平面で受けた全天日射エネルギー量である。全天日射の観測は、全天日射計による方法と、
直達日射と散乱日射をそれぞれ観測しそれらを足し合わせたものによる方法があり、図 2.2-5 で使用したデータはより精度の高い後者の方法をできる限り採用している。

47

その他、雲量や雲の特性の変化も影響を与えていると考えられている（Wild, 2009）。日本の 1990
年頃から 2000 年代初めにかけての増加の原因についても、その 2/3 が人為起源エーロゾルの減少によるもので、残りの 1/3 が雲量の減少によるものと評価されており（Norris and Wild, 2009）、
人為起源エーロゾルが全天日射量の変化に対して非常に大きな影響を与えていることが示されている。また、エーロゾルは種類によって光学特性が異なる。先述の日本における増加には、大気中に含まれる人為起源エーロゾル総量の減少のみならず、その構成の変化による平均的な光学的特性の変化が影響を及ぼしていることが解析により示されている（Kudo et al., 2012）。

図 2.2-5 全天日射量の経年変化
国内５地点（網走、つくば、福岡、石垣島、南鳥島）で平均した全天日射量の年平均値（黒線）及び５年移動
平均値（赤線）。
年平均値は、日合計値の観測日数が 20 日以上である月の月平均値の平均を示す。2010 年３月（網走は 2021
年２月、つくばは 1987 年 12 月）以前は全天日射計による全天日射量を使用し、2010 年４月（網走は 2021
年３月、つくばは 1988 年１月）以後は直達日射計と散乱日射計から算出した全天日射量を使用している。

（2） 下向き赤外放射量
地球温暖化の原因物質である二酸化炭素を始めとする大気中の温室効果ガスは、人間活動により年々増加を続けている。温室効果ガスの増加に伴う地球温暖化のシグナルは、地上気温の上昇よりも下向き赤外放射量の増加に明瞭に表れるため、下向き赤外放射量は地球温暖化の検出に有効な観測要素である。数値モデル実験の結果によれば、個々の観測地点における 20 年間の観測データを解析すれば、95%水準で統計的に有意な増加が検出可能であると示唆され、約 10 年間の実際の観測データによる解析では増加の兆候が明瞭に示されている（Wild and Ohmura, 2004）。
日本における下向き赤外放射量については、1990 年代初めからつくばにおいて研究観測が行われている。この観測データを用いて長期変化傾向を解析すると、1993～2023 年の期間に 1 年あたり約 0.3 W/m2 の割合で増加している（図 2.2-6）。これは、全世界の基準地上放射観測網（BSRN）
20 観測地点の解析結果（1992～2009 年において、年 0.3 W/m2 の割合で増加）と整合している（WCRP, 2010）。

図 2.2-6 下向き赤外放射量の経年変化
つくばにおける下向き赤外放射量の年平均値（黒線）
及び５年移動平均値（赤線）。

48

（第 2 章 気候変動）
21,22

2.3 気温の変動○ 2023 年の世界の年平均気温偏差（1991 年～2020 年の 30 年平均値からの偏差）は+0.54℃で、
1891 年の統計開始以降、最も高い値となった。世界の年平均気温は、100 年あたり 0.76℃の割合で上昇している。
○ 2023 年の日本の年平均気温偏差は+1.29℃で、1898 年の統計開始以降、最も高い値となった。
日本の年平均気温は、100 年あたり 1.35℃23の割合で上昇している。
○ 全国的に、猛暑日や熱帯夜は増加し、冬日は減少している。
2.3.1 世界の平均気温2023 年の世界の年平均気温（陸域における地表付近の気温と海面水温の平均、海氷部は含まない）の基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）からの偏差は+0.54℃で、統計を開始した 1891 年以降では最も高い値となった（図 2.3-1）。この結果、最近の 2014 年から 2023 年までの値が上位 10
年全てを占めることとなった。世界の年平均気温は、様々な変動を繰り返しながら上昇しており、上昇率は 100 年あたり 0.76℃である24（信頼水準 99％で統計的に有意）。
北半球の年平均気温偏差は+0.68℃、南半球の年平均気温偏差は+0.38℃で、北半球及び南半球ともに最も高い値となった（図 2.3-2）。北半球、南半球ともに年平均気温は上昇しており、上昇率はそれぞれ 100 年あたり 0.80℃、0.69℃である（いずれも信頼水準 99％で統計的に有意）。

図 2.3-1 世界の年平均気温偏差の経年変化（1891～2023 年）
偏差の基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。細線（黒）は各年の値（基準値からの偏差）を示している。太線（青）は偏差の 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示している。

21

気象庁ホームページでは、気温等に関する長期変化の監視成果を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/index.html （世界及び日本の年別等の平均気温）
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html （日本の猛暑日や熱帯夜等）
22
世界全体や日本全体の平均気温について、実際の値の算出は行わず、平均的な状態からのずれ（偏差）を用いている。その理由は、気温の観測が世界や日本でくまなく実施されているわけではなく、正確な見積もりが困難であることや、地球温暖化や気候変動の監視には実際の値が必須ではなく、偏差を用いて実施できるためである。
23 100 年間あたり上昇率について、昨年までの期間（2022 年まで）では+1.30℃/100 年であったが、今般期間（2023 年まで）では今年の記録的な高温も含むこととなり+1.35℃/100 年に増加した。１年追加しただけで上昇率の値が 0.05 増加したことになるが、元々、この上昇率には±0.10 の標準誤差がある。このため、この 0.05 の増加は、特筆すべき変化というわけではない。
24
IPCC 第６次評価報告書（IPCC, 2021）では、21 世紀最初の 20 年間（2001～2020 年）における世界平均気温は、1850～1900 年の気温よりも 0.99℃（可能性が非常に高い範囲は 0.84～1.10℃）高かったと評価されている。100 年あたりの上昇率に換算した値は本レポートとは異なるが、長期的に上昇し 1990 年代半ば以降高温となる年が多いという同様の変動を示している。なお、本レポートと異なる値となるのは、元となるデータや世界平均の算出方法及び統計期間の違いによる。

49

図 2.3-2 北半球及び南半球の年平均気温偏差の経年変化（1891～2023 年）
左図は北半球平均、右図は南半球平均。偏差の基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。細線（黒）は各年の値（基準値からの偏差）を示している。太線（青）は偏差の 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示している。

また、緯度経度 5 度の格子ごとの変化傾向を見ると、長期的な統計ではほとんどの地域で上昇しているとみられる（図 2.3-3）。

図 2.3-3 緯度経度 5 度の格子ごとに見た年平均気温の長期変化傾向（1891～2023 年）
図中の丸印は、5 ﾟ×5 ﾟ 格子で平均した 1891～2023 年の長期変化傾向（10 年あたりの変化量）を示す。灰色は長期変化傾向が見られない（信頼水準 90 %で統計的に有意でない）格子、空白は利用可能なデータが十分でない格子を示す。

50

（第 2 章 気候変動）
2.3.2 日本の平均気温
日本の気温の変化傾向を見るため、都市化の影響が比較的小さいとみられる気象庁の 15 観測地点（表 2.3-1）について、1898～2023 年の年平均気温の基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）からの偏差を用いて解析した。
2023 年の日本の年平均気温の偏差は＋1.29℃で、統計を開始した 1898 年以降で最も高い値となった（図 2.3-4）。日本の年平均気温は、様々な変動を繰り返しながら上昇しており、上昇率は 100
年あたり 1.35℃である（信頼水準 99％で統計的に有意）。季節別には、それぞれ 100 年あたり冬は1.19℃、春は 1.62℃、夏は 1.25℃、秋は 1.36℃の割合で上昇している（いずれも信頼水準 99％で統計的に有意）。
表 2.3-1 日本の年平均気温偏差の計算対象地点
都市化の影響が比較的小さく、長期間の観測が行われている地点から、地域的に偏りなく分布するように選出した。
なお、宮崎は 2000 年 5 月に、飯田は 2002 年 5 月に観測露場を移転したため、移転による観測データへの影響を評価し、その影響を除去するための補正25を行ったうえで利用している。
要 素

観測地点

地上気温
（15 観測地点）

網走、根室、寿都、山形、石巻、伏木、飯田、銚子、境、浜田、彦根、宮崎、多度津、名瀬、石垣島

図 2.3-4 日本の年平均気温偏差の経年変化（1898～2023 年）
偏差の基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。細線（黒）は、国内 15 観測地点（表 2.3-1 参照）での各年の値（基準値からの偏差）を平均した値を示している。太線（青）は偏差の 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示している。

25

データの補正についての解説は、下記の気象庁ホームページに掲載している。
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/correction.html（観測場所の移転に伴う気温データの補正方法について）51

2.3.3 日本における極端な気温
表 2.3-1 の 15 観測地点の観測値を用い、日本における極端な気温の変化傾向の解析26を行った。
なお、飯田及び宮崎の月平均気温は移転による影響を除去するための補正を行ったうえで利用しているが、日最高気温、日最低気温に基づく猛暑日や熱帯夜等の日数については移転による影響を除去することが困難であるため、当該地点を除く 13 観測地点で解析を行った。
（1） 月平均気温における異常値27の出現数
統計期間 1901～2023 年における異常高温の出現数は増加しており、異常低温の出現数は減少している（図 2.3-5）。

図 2.3-5 月平均気温の高い方から 1～4 位（異常高温、左図）と低い方から 1～4 位（異常低温、右図）の年間出
現数の経年変化（1901～2023 年）
月平均気温に基づく異常高温と異常低温の年間出現数。棒グラフは各年の異常高温あるいは異常低温の出現数の合計を各年の有効地点数の合計で割った値（1 地点あたりの出現数）を示す。

（2） 日最高気温 30℃以上（真夏日）及び 35℃以上（猛暑日）の年間日数
統計期間 1910～2023 年における日最高気温が 30℃以上（真夏日）及び 35℃以上（猛暑日）の日
数はともに増加している（それぞれ信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.3-6）。

図 2.3-6 日最高気温 30℃以上（真夏日、左図）及び 35℃以上（猛暑日、右図）の年間日数の経年変化（1910～2023
年）
棒グラフ（緑）は各年の年間日数の合計を各年の有効地点数の合計で割った値（1 地点あたりの年間日数）を示す。
折れ線（青）は 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示す。
26

第 2.3.2 項では統計期間の開始年を 1898 年としているが、それぞれの解析に用いる統計値の開始時期が異なる
ことから、それぞれ開始年を本項の(1)月平均気温における異常値では 1901 年、(2)真夏日・猛暑日及び (3) 冬日・熱帯夜の日数では 1910 年としている。
27
ここでは、異常高温・異常低温を「1901～2023 年の約 120 年間で各月における月平均気温の高い方・低い方から 1～4 位の値」と定義している。ある地点のある月に、月平均気温の高い方あるいは低い方から 1～4 位の値が出現する割合は、約 120 年間に 4 回、つまり約 30 年に 1 回となり、本レポートの異常気象の定義（巻末の用語一覧参照）である「30 年に 1 回以下」とほぼ一致する。

52

（第 2 章 気候変動）（3） 日最低気温 0℃未満（冬日）及び 25℃以上（熱帯夜28）の年間日数
統計期間 1910～2023 年における日最低気温29が 0℃未満（冬日）の日数は減少し、また、日最低気温が 25℃以上（熱帯夜）の日数は増加している（それぞれ信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.37）。

図 2.3-7 日最低気温 0℃未満（冬日、左図）及び日最低気温 25℃以上（熱帯夜、右図）の年間日数の経年変化（1910～2023 年）図の見方は図 2.3-6 と同様。

2.3.4 日本の大都市のヒートアイランド現象
長期間にわたって均質なデータを確保できる日本の大都市（札幌、仙台、東京、横浜、新潟、名古屋、京都、大阪、広島、福岡、鹿児島）の観測地点と都市化の影響が比較的小さいとみられる 15 観測地点（表 2.3-1）を対象に、1927～2023 年30における気温（平均気温、日最高気温、日最低気温）の変化率を比較すると、大都市の上昇量の方が大きく、地点によって差があるものの、例えば年平均気温では 15 地点平均の値を 0.4～1.7℃程度（100 年あたりの変化率）上回っている。
（表 2.3-2、
図 2.3-8）。
統計期間内に観測露場の移転の影響がなかった各都市の階級別日数の経年変化については、冬日の年間日数は減少傾向が顕著であり、また、熱帯夜や真夏日、猛暑日の年間日数は札幌を除いて増加している（表 2.3-3）。

28

熱帯夜は夜間の最低気温が 25℃以上のことを指すが、ここでは日最低気温が 25℃以上の日を便宜的に「熱帯夜」と呼んでいる。
29
気象庁の統計値において、1953～1963 年の期間は日界（日別値を求める際に用いる一日の区切り）を 9 時として日最高・最低気温を観測していた。日界時刻の変更による系統的な違いについては、藤部（1999）などで述べられている。現在は 24 時を日界として観測していることから、日最低気温は、現在の値に対して地点・月により大きいところで約 0.4～0.6℃程度高くなっていることが見込まれる。このため、当該期間において冬日日数はグ
ラフ中の各年の値よりも約 4.6 日程度多く、熱帯夜日数は約 0.5 日程度少なくなっている（全国 13 地点平均の 1地点あたりの日数）と見積もられる。これらの値は、2009～2020 年の観測値から地点ごとに 09 時日界と 24 時日
界の日最低気温の差を月別に見積もることにより算出したものである。
30
第 2.3.2 項では統計期間の開始年を 1898 年としているが、ここでは大都市の統計期間に合わせて開始年を 1927
年としている。

53

表 2.3-2 大都市における気温（平均気温、日最高気温、日最低気温）の変化率
1927～2023 年の観測値から算出した、大都市における変化率（100 年あたり）及び都市化の影響が比較的小さいとみられる 15 観測地点（表 2.3-1 参照）の平均変化率を示す。いずれも信頼水準 90％以上で統計的に有意。※を付した 5 地点と 15 観測地点のうちの飯田、宮崎は、統計期間内に観測露場の移転の影響があったため、気温の変化率については移転に伴う影響を補正してから算出している。

気温変化率（℃/100 年）

観測
地点

平均気温

日最高気温

日最低気温

年

冬

春

夏

秋

年

冬

春

夏

秋

年

冬

春

夏

秋

札幌

2.8

3.2

3.2

2.1

2.7

1.3

1.4

2.1

0.9

0.8

4.5

5.3

4.8

3.5

4.3

仙台

2.6

2.9

3.1

1.8

2.7

1.6

1.7

2.2

1.4

1.3

3.3

3.5

3.9

2.3

3.4

東京※

3.4

4.2

3.5

2.3

3.5

2.1

2.2

2.4

1.6

2.0

4.5

5.7

4.7

3.1

4.4

横浜

2.9

3.5

3.3

2.0

2.9

2.7

2.8

3.2

2.1

2.6

3.6

4.5

3.9

2.4

3.6

新潟※

2.2

2.3

2.7

1.6

2.1

2.2

2.7

3.0

1.1

2.0

2.3

2.3

2.8

2.0

2.1

名古屋

3.0

3.0

3.3

2.4

3.2

1.6

1.7

2.1

1.2

1.6

3.9

3.8

4.5

3.3

4.3

京都

2.8

2.6

3.2

2.4

2.9

1.3

1.0

2.0

1.3

1.1

3.8

3.7

4.2

3.3

4.1

大阪※

2.6

2.6

2.8

2.1

3.0

2.3

2.2

2.6

2.0

2.2

3.5

3.1

3.5

3.2

4.0

広島※

2.1

1.6

2.5

1.6

2.6

1.1

0.8

1.9

1.2

0.8

3.2

2.7

3.5

2.7

3.9

福岡

3.1

2.9

3.5

2.3

3.8

1.9

1.8

2.4

1.6

1.9

4.9

4.2

5.8

3.7

6.0

鹿児島※

2.6

2.6

2.9

2.0

2.9

1.4

1.3

1.8

1.1

1.6

3.9

3.5

4.5

3.2

4.6

1.7

1.6

2.1

1.3

1.7

1.3

1.3

1.9

1.1

1.1

2.0

1.9

2.3

1.8

2.0

15 地点
平均※

図 2.3-8 東京、名古屋、大阪の 3 都市平均と都市化の影響が比較的小さいとみられる 15 観測地点平均の気温
及び日本近海の平均海面水温の経年変化（1927～2023 年）
赤線は東京・名古屋・大阪の 3 都市平均の年平均気温の基準値からの偏差（ここでは 1927～1956 年の期間の平均値からの差）を、黒線は都市化の影響が比較的小さいとみられる 15 地点それぞれの年平均気温の基準値からの偏差を平均した値、青線は日本近海の平均海面水温の基準値からの偏差（基データは図 2.8-4 と同じ）を表す。（したがって、いずれも 1927～1956 年の 30 年平均値は 0 で一致する）。

54

（第 2 章 気候変動）
表 2.3-3 大都市における階級別日数の変化率
1927～2023 年の観測値から算出した、大都市における変化率（100 年あたり）及び都市化の影響が比較的小さいとみられる 13 観測地点（表 2.1-1 の 15 観測地点のうち観測露場の移転の影響がある飯田、宮崎を除いた 13 観測地点の平均）の平均変化率を示す。斜体字は信頼水準 90％以上で統計的に有意な変化傾向が見られないことを意味する。

冬日

熱帯夜

真夏日

猛暑日

（日/100（日/100（日/100（日/100

年）

年）

年）

年）

札幌

－46

1

4

0

仙台

－58

7

14

1

横浜

－58

34

24

3

名古屋

－67

39

15

12

京都

－70

39

16

16

福岡

－47

49

15

12

13 地点平均

－21

19

8

3

観測地点

55

2.4 降水量の変動31,32○ 2023 年の世界の年降水量偏差（陸域のみ）は-15 mm だった。
○ 2023 年の日本の年降水量偏差は-27.8mm だった。日本の年降水量には、統計的に有意な長期変化傾向は見られない。
○ 全国的に、大雨や短時間強雨の発生頻度は増加しており、一方、降水の日数は減少している。
2.4.1 世界の陸域の降水量
世界各地の陸上の観測所で観測された降水量から計算した、2023 年の世界の陸域の年降水量の基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）からの偏差は-15mm であった（1901 年の統計開始以降 123
年間で 57 番目に多い）（図 2.4-1）。
なお、世界全体の降水量の長期変化傾向を算出するには、地球表面積の約 7 割を占める海上における降水量を含める必要があるが、本レポートにおける降水量は陸域の観測値のみを用いている。また、統計期間初期は観測データ数が少なく相対的に誤差幅が大きいことから、長期変化傾向は求めていない33。

図 2.4-1 世界の年降水量偏差の変化（1901～2023年）
左上図は世界平均、右上図は北半球平均、左下図は南半球平均。それぞれ陸域の観測値のみ用いている。偏差の基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。棒グラ
フは各年の値（基準値からの偏差）を示している。折れ線（青）は偏差の 5 年移動平均値を示す。

31

気象庁ホームページでは、降水量等に関する長期変化の監視成果を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/temp/index.html （世界及び日本の年降水量）
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html （日本の大雨の発生回数や降水日数等）
32
世界全体や日本全体の降水量について、実際の値の算出は行わず、平均的な状態からのずれ（偏差）を用いている。その理由は、降水の観測が世界や日本をくまなく実施されているわけではなく、正確な見積もりが困難であることや、地球温暖化や気候変動の監視には実際の値が必須ではなく、偏差を用いて実施できるためである。
各地点の基準値となる 1991～2020 年の 30 年平均値（平年値）は以下の気象庁ホームページから公表されている。
https://www.data.jma.go.jp/cpd/monitor/climfig/?tm=normal&el=rn （世界の天候図表）
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/normal/index.html （平年値ダウンロード）
IPCC 第 6 次評価報告書第 1 作業部会報告書（IPCC,2021）において、世界の陸域における降水量は、1950 年以降増加している可能性が高く、1980 年代以降はその増加率が加速している（確信度が中程度）と報告されている。図 2.4-1 の統計期間を 1950 年以降に限定すると、世界の陸域の降水量（世界平均）は増加しているとみられる（信頼水準 90%で有意）。

33

56

（第 2 章 気候変動）
2.4.2 日本の降水量
日本の降水量の変化傾向を見るため、気象庁の 51 観測地点（表 2.4-1）について、1898～2023 年の年降水量の基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）からの偏差を用いて解析した。
2023 年の日本の年降水量の偏差は-27.8mm であった（1898 年の統計開始以降、少ない方から 53番目）（図 2.4-2）。
表 2.4-1 日本の年降水量偏差の計算対象地点
降水量は、気温に比べて地点による変動が大きく、変化傾向の解析にはより多くの観測点を必要とするため、観測データの均質性が長期間継続している 51 観測地点を選出している。なお、降水量や大雨の変化傾向には都市化との明確な関連性は確認されていない。
要 素

観測地点
旭川、網走、札幌、帯広、根室、寿都、秋田、宮古、山形、石巻、福島、伏木、長野、宇都宮、福井、

降水量（51 観測地点）

高山、松本、前橋、熊谷、水戸、敦賀、岐阜、名古屋、飯田、甲府、津、浜松、東京、横浜、境、
浜田、京都、彦根、下関、呉、神戸、大阪、和歌山、福岡、大分、長崎、熊本、鹿児島、宮崎、松山、
多度津、高知、徳島、名瀬、石垣島、那覇

図 2.4-2 日本の年降水量偏差の経年変化（1898～2023 年）
偏差の基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。棒グラフは国内 51 観測地点（表 2.4-1 参照）での各年の値（基準値からの偏差）を平均した値を示す。緑（黄）の棒グラフは基準値と比べて多い（少ない）ことを表す。折れ線（青）は偏差の 5 年移動平均値を示す。

2.4.3 日本における大雨等の発生頻度と強度（1）月降水量の異常値34の出現数
表 2.4-1 の 51 地点の観測値を用い、日本における大雨等の発生頻度の変化傾向の解析35を行った。
月降水量における異常少雨の年間出現数は増加している（図 2.4-3 左図）。一方、異常多雨については同期間で変化傾向は見られない（図 2.4-3 右図）。

34

ここでは、異常少雨・異常多雨を「1901～2023 年の約 120 年間で各月における月降水量の少ない方・多い方から 1～4 位の値」と定義している。ある地点のある月に、月降水量（雪による降水も含む）の少ない方あるいは多い方から 1～4 位の値が出現する割合は、約 120 年間に 4 回、つまり約 30 年に 1 回となり、本レポートの異常気象の定義（巻末の用語一覧参照）である「30 年に 1 回以下」とほぼ一致する。
35
第 2.4.2 項では統計期間の開始年を 1898 年としているが、解析に用いる統計値の開始時期が異なることから本節(1)、(2)では開始年を 1901 年としている。

57

図 2.4-3 月降水量の少ない方から 1～4 位（異常少雨、左図）と多い方から 1～4 位（異常多雨、右図）の年間
出現数の経年変化（1901～2023 年）
月降水量に基づく異常少雨と異常多雨の年間出現数。棒グラフは各年の異常少雨あるいは異常多雨の出現数の合計を有効地点数の合計で割った値（1 地点あたりの出現数）を示す。

（2）日降水量 100 mm 以上、200 mm 以上及び無降水日の年間日数（1）と同じ、表 2.4-1 の 51 地点において、日降水量 100 mm 以上及び日降水量 200 mm 以上の日数はともに増加している（それぞれ信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.4-4）。一方、日降水量
1.0mm 未満で降水の見られない日（無降水日）の日数も増加している（信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.4-5）。

図 2.4-4 日降水量 100 mm 以上（左図）及び 200 mm 以上（右図）の年間日数の経年変化（1901～2023 年）
棒グラフ（緑）は各年の年間日数の合計を有効地点数の合計で割った値（1 地点あたりの年間日数）を示す。折れ線（青）は 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示す。

図 2.4-5 日降水量 1.0 mm 未満の年間日数（無降水日数）の経年変化（1901～2023 年）
図の見方は図 2.4-4 と同様。

58

（第 2 章 気候変動）（3）アメダスで見た大雨発生頻度
気象庁では、現在、全国約 1,300 地点の地域気象観測所（アメダス）において、降水量の観測を行っている。地点により観測開始年は異なるものの、多くの地点では 1970 年代後半に観測を始めており、1976 年からの約 50 年間のデータが利用可能となっている36。気象台や測候所等では約 120
年間の観測データがあることと比較するとアメダスの観測期間は短いが、アメダスの地点数は気象台や測候所等の約 8 倍あり、面的に緻密な観測が行われていることから、局地的な大雨などは比較的よく捉えることが可能である。
極端な大雨の年間発生回数は有意に増加している（表 2.4-2、図 2.4-6）。ただし、極端な大雨は発生頻度が少なく、それに対してアメダスの観測期間は比較的短いことから、これらの長期変化傾向
を確実に捉えるためには今後のデータの蓄積が必要である。

表 2.4-2 アメダスで見た極端な大雨の変化（1976～2023 年）
極端な大雨の指標としている各要素の変化傾向及び統計期間の最初の 10 年間（1976～1985 年）と最近 10 年間（2014～2023 年）の変化の倍率（平均年間発生回数（日数）の比）。平均年間発生回数（日数）はアメダス 1,300 地点あたりに換算した値37。これらは 1976～2023 年の観測値から算出した。

要素

1 時間降水量 50mm 以上
1 時間降水量 80mm 以上
1 時間降水量 100mm 以上
3 時間降水量 100mm 以上
3 時間降水量 150mm 以上
3 時間降水量 200mm 以上
日降水量 200mm 以上
日降水量 300mm 以上
日降水量 400mm 以上

変化傾向

変化の倍率

（信頼水準）（最初の 10 年間と最近 10 年間の比）増加している（信頼水準 99%以上）増加している（信頼水準 99%以上）
増加傾向が現れている（信頼水準 95%以上）増加している（信頼水準 99%以上）増加している（信頼水準 99%以上）増加している（信頼水準 99%以上）
増加傾向が現れている（信頼水準 95%以上）増加している（信頼水準 99%以上）増加している（信頼水準 99%以上）

36

約 1.5 倍（約 226 回→約 330 回）
約 1.7 倍（約 14 回→約 24 回）
約 1.8 倍（約 2.2 回→約 4.0 回）

約 1.6 倍（約 155 回→約 253 回）
約 1.8 倍（約 19 回→約 34 回）
約 2.0 倍（約 2.8 回→約 5.6 回）

約 1.6 倍（約 160 回→約 251 回）
約 2.1 倍（約 28 日→約 57 日）
約 2.3 倍（約 6.4 日→約 15 日）

この解析に用いたアメダスの地点数は、1976 年当初は約 800 地点であるが、その後増加し、現在は約 1,300 地点となっている。なお、山岳地域に展開されていた無線ロボット雨量観測所のうち、廃止された観測所は統計期間を通じて除外している。
37
1 時間降水量 100mm 以上など特に強度の強い大雨の回数は現象の発生がまれなことから、各年の値の換算が適切でない場合がある。

59

図 2.4-6 アメダスで見た極端な大雨の年間発生回数（日数）の経年変化（1976～2023 年）
左列：1 時間降水量 50 mm 以上（上段左）、80 mm 以上（中段左）及び 100 mm 以上（下段左）の年間発生回数、
中央列：3 時間降水量 100 mm 以上（上段中央）、150 mm 以上（中段中央）及び 200 mm 以上（下段中央）の年間発生回数 、
右列：日降水量 200 mm 以上（上段右）、300 mm 以上（中段右）及び 400 mm 以上（下段右）の年間日数。
棒グラフ（緑）は全国のアメダス地点の各年の年間発生回数（日数）を示す（1,300 地点あたりに換算した値）。折れ線（青）は 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示す。

（4）アメダスで見た極端な大雨の強度
全国のアメダスのうち 1976～2023 年の期間で観測が継続している地点（636 地点）を対象に、各地点の年最大 24 時間、48 時間及び 72 時間降水量の変化を解析した。各年の値は、地点ごとの基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）に対する比（%）を平均して求めた。
年最大 24 時間、48 時間及び 72 時間降水量それぞれの基準値に対する比には 10 年あたり 3.2％、3.5％、3.3％の割合で上昇傾向が現れている（いずれも信頼水準 95％以上で統計的に有意）（図 2.47）。ただし、本節（3）と同様に、これらの長期変化傾向を確実に捉えるためには今後のデータの蓄積が必要である。

60

（第 2 章 気候変動）

図 2.4-7 日本の年最大 24 時間（上段左図）、48 時間（上段右図）及び 72 時間降水量（下段）の基準値に対する比の経年変化（1976～2023 年）
棒グラフは全国のアメダスのうち 1976～2023 年の期間で観測が継続している地点（636 地点）の基準値に対する比を平均した各年の値を示す。折れ線（青）は 5 年移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示す。基準値は 1991～2020 年。図中の赤い三角（▲）は観測値の時間間隔を変更した年を示す（2003 年より前は 1 時間間隔、以後は 10 分間隔）38。

38

2003 年 1 月 1 日から、毎正時（1 日当たり 12 個）の 1 時間降水量の最大を求める方法から毎正 10 分（1 日当たり 144 個）の最大を求める方法に変更した。これにより、観測値には▲の前後でサンプリング間隔に起因する系
統的な違いがある（例として、日最大 1 時間降水量が 50mm 以上の場合には、平均して 8mm 多くなる傾向がある
が、ここで用いる 24～72 時間降水量の基準値に対する比への影響は相対的に小さいと考えられる）。

61

2.5 積雪量の変動○ 北半球では 1 月と 9～12 月に、ユーラシア大陸では 1～3 月、6 月と 9～12 月に、積雪域面積の減少傾向が明瞭に現れている。
○ 2022/2023 年冬の積雪日数は、平年と比べて、米国西部で多く、東アジア北部で少なかった。
○ 北日本、東日本、西日本の日本海側で、積雪量は減少しているとみられる。
2.5.1 北半球の積雪域の変動39
気象庁は、北半球の積雪域の変動を監視するため、独自に開発した解析手法（気象庁, 2011）に基づいて人工衛星に搭載されたマイクロ波放射計による観測値を解析し、1988 年以降の積雪域を求めている。解析には、米国国防気象衛星プログラム（DMSP）衛星に搭載されたマイクロ波放射計（SSM/I 及び SSMIS）及び宇宙航空研究開発機構（JAXA）の地球環境変動観測ミッション水循環
変動観測衛星（GCOM-W）に搭載されたマイクロ波放射計（AMSR2）の観測値を用いている。
北半球の積雪域面積には、平年では 10 月頃から拡大し始め、1、2 月に最も大きくなり、春にかけて縮小するという季節変動が見られる。積雪域面積の 1988～2023 年の過去 36 年間の経年変化
は、北半球（北緯 30 度以北）では 1 月と 9～12 月に減少傾向が現れている（信頼度水準 95%で統計的に有意、以下同様）一方、2～8 月には変化傾向は見られない（極大期と拡大期の代表として 2
月、11 月のみ図 2.5-1 の(a)と(c)に示し、他は図略）。同じくユーラシア大陸（北緯 30 度以北、東経0 度～東経 180 度）の積雪域面積の経年変化は、1～3 月、6 月と 9～12 月に減少傾向が現れている
一方、4～5 月と 7～8 月には変化傾向は見られない（北半球と同様、2 月、11 月のみ図 2.5-1 の(b)と(d)に示し、他は図略）。2022/2023 年冬（2022 年 12 月～2023 年 2 月）の積雪日数は、平年と比
べて、米国西部で多く、東アジア北部で少なかった（2 月の分布図のみ図 2.5-1 (e)に示し、他は図略）。2023 年 11 月の積雪日数は、中国北東部で多く、ロシア西部～中央アジア、カナダ北部では少なかった（図 2.5-1 (f)）
。
積雪に覆われた地表面は、覆われていないところと比べて太陽放射を反射する割合（アルベド）が高い。このため、積雪域の変動は、地表面のエネルギー収支や地球の放射平衡に影響を与え、その結果、気候に影響を及ぼす。また、融雪に伴い、周辺の熱が奪われたり、土壌水分量が変化することなどによっても、結果として気候に影響を及ぼす。一方、大気の流れや海況の変動は、積雪分
布に影響を及ぼすなど、気候と積雪域は相互に密接な関連がある。北半球やユーラシア大陸の積雪域の変動が日本の天候にも影響を与えている可能性があるが、その具体的なメカニズムについての評価は定まっていない。長期変化傾向やその影響を確実に捉えるためには、今後のデータの蓄積や研究が必要である。

39

気象庁ホームページでは、衛星観測による積雪日数及び平年偏差を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/cpd/db/diag/db_hist_mon.html （北半球）62

（第 2 章 気候変動）(a) 2 月（北半球）(e) 2 月(b) 2 月（ユーラシア大陸）(c) 11 月（北半球）(f) 11 月(d) 11 月（ユーラシア大陸）

図 2.5-1 北半球（北緯 30 度以北）（(a):2 月、(c):11 月）及びユーラシア大陸（北緯 30 度以北、東経 0 度～
東経 180 度）（(b):2 月、(d):11 月）の積雪域面積の経年変化（1988～2023 年）と 2023 年(e)2 月及び(f)11 月の月積雪日数平年偏差図(a)～(d)の直線（黒色）は、積雪域面積の信頼水準 95％で統計的に有意な変化傾向を示す。(e)(f)の暖色（寒色）域は、平年と比べて積雪日数が少ない（多い）ところを示す。平年値は 1991～2020 年の平均値。

63

2.5.2 日本の積雪量及び降雪量40（１）年最深積雪の変化
日本の積雪量の変化傾向を見るため、気象庁の日本海側の観測地点（表 2.5-1）について、1962～2023 年41の年最深積雪の基準値（1991～2020 年の 30 年平均値）に対する比42を用いて解析した。
2023 年の年最深積雪の基準値に対する比は、北日本日本海側で 100％、東日本日本海側で124％、西日本日本海側で 99％であった。年最深積雪の基準値に対する比は、各地域とも減少しているとみられる（北日本日本海側で信頼水準 90%、東日本及び西日本日本海側でそれぞれ信頼水準 95%で統計的に有意）（図 2.5-2）。
（２）極端な降雪の日数の変化(1)と同じ気象庁の日本海側の観測地点（表 2.5-1）について、降雪量43のデータを基に日降雪量20cm 以上及び 50cm 以上の年間日数の経年変化を示す（図 2.5-3）。
北日本日本海側では日降雪量 20cm 以上の年間日数には統計的に有意な変化傾向は確認できない
一方、東日本日本海側及び西日本日本海側では減少傾向が現れている（東日本日本海側では信頼水
準 95%、西日本日本海側では信頼水準 99%で統計的に有意）。また、最近 10 年間（2014～2023年）の平均年間日数と、統計期間の最初の 10 年間（1962～1971 年）の平均年間日数を比べると、日降雪量 20cm 以上の日数はいずれの地域でも減少している（表 2.5-2）。
なお、日降雪量 50cm 以上の降雪は、北日本日本海側や西日本日本海側では、統計的に有意な変化傾向はみられないが、1 地点あたり数年に 1 度程度しか発生していないため、事例数の不足により傾向を十分にとらえきれていない可能性がある。その一方で、東日本日本海側では、統計的に有意な減少傾向が現れている（信頼水準 95%で統計的に有意）。
積雪及び降雪は年ごとの変動が大きく、それに対して統計期間は比較的短いことから、長期変化
傾向を確実に捉えるためには今後のデータの蓄積が必要である。

40

気象庁ホームページでは、日本の年最深積雪の変化及び極端な降雪の日数の変化を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/extreme/extreme_p.html （大雨や猛暑日など（極端現象）のこれまでの変化）
41
第 2.5.2 項では、寒候年（前年 8 月から当年 7 月までの 1 年間）の統計を行っている。例えば、2021 年 8 月～
2022 年 7 月の 1 年間を 2022 寒候年といい、本項において 2022 年の値は 2022 寒候年の期間の値を意味する。
42
年最深積雪の値は場所による差が大きいため、偏差ではなく比を用いることで、各観測点の変動を適切に反映させることができる。各地点の基準値となる 1991〜2020 年の 30 年平均値（平年値）は以下の気象庁ホームページ
から公表されている。
https://www.data.jma.go.jp/obd/stats/data/mdrr/normal/index.html （平年値ダウンロード）
43

降雪量データでは、統計期間中の観測方法の変更等による影響を補正している。このため、公開されている観測値と本要素の基データは値が異なる。

64

（第 2 章 気候変動）
表 2.5-1 日本の年最深積雪の基準値に対する比及び極端な降雪の年間日数の計算対象地点
地域

観測地点

北日本日本海側

稚内、留萌、旭川、札幌、岩見沢、寿都、江差、倶知安、若松、青森、秋田、山形

東日本日本海側

輪島、相川、新潟、富山、高田、福井、敦賀

西日本日本海側

西郷、松江、米子、鳥取、豊岡、彦根、下関、福岡、大分、長崎、熊本

図 2.5-2 日本の年最深積雪の基準値に対する比の経年変化（1962～2023 年）
左上図は北日本日本海側、右上図は東日本日本海側、左下
図は西日本日本海側。棒グラフは各地域の観測地点（表2.5-1 参照）での各年の年最深積雪の基準値に対する比を平均した値を示す。緑（黄）の棒グラフは基準値と比べて多い（少ない）ことを表す。折れ線（青）は比の 5 年移動
平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向）を示す。基準値は 1991～2020 年の 30 年平均値。

表 2.5-2 日本海側各地域で見た極端な降雪の変化（1962～2023 年）
各地域の日降雪量 20cm 以上の年間日数の変化傾向及び統計期間の最初の 10 年間（1962～1971 年）と最近 10 年
間（2014～2023 年）の変化の倍率（平均年間日数の比）。

日降雪量 20cm 以上の要素

年間日数の変化傾向（信頼水準）

北日本日本海側
東日本日本海側
西日本日本海側

有意な変化傾向は見られない
減少傾向が現れている（信頼水準 95%以上）減少している（信頼水準 99%以上）

65

変化の倍率
（最初の 10 年間と最近 10 年間の比）
約 0.8 倍（約 4.3 回→約 3.4 回）

約 0.5 倍（約 3.9 回→約 1.9 回）

約 0.5 倍（約 1.1 日→約 0.5 日）図 2.5-3 日本海側の各地域における日降雪量 20cm 以上、50cm 以上の年間日数の経年変化（1962～2023 年）
上段から順に、北日本、東日本、西日本各地域の日本海側について、左列が日降雪量 20cm 以上、右列が同 50cm 以
上の日数。棒グラフは各地域の観測地点（表 2.5-1 参照）での各年の日数を平均した値を示す。折れ線（青）は 5 年
移動平均値、直線（赤）は長期変化傾向（この期間の平均的な変化傾向、信頼水準 90%以上）を示す。

66

（第 2 章 気候変動）
44

2.6 台風の変動

台風の変動の特徴は以下のとおりである。
○ 2023 年の台風の発生数は 17 個で、平年より少なかった。
○ 台風の発生数に長期変化傾向は見られない。
2023 年の台風の発生数は、平年より少ない 17 個（平年値4525.1 個）だった。1951～2023 年の統計期間で台風の発生数には長期変化傾向は見られない（図 2.6-1）。2023 年の日本への台風の接近数
46は 9 個（平年値 11.7 個）で平年より少なく、上陸数47は 1 個（平年値 3.0 個）だった。発生数と同様に、接近数には長期変化傾向は見られない。上陸数は年あたり 2、3 個程度とサンプル数が少な
いため、長期変化傾向を述べるのは難しい（図 2.6-1）。

図 2.6-1
台風の発生数、日本への接近数・上陸数の経年変化（1951～2023 年）
青：発生数、緑：接近数、赤：上陸数。細線は各年値、太線は 5 年移動平均値、点線は平年値（1991～2020 年の 30 年平均値）を示す。

44

熱帯または亜熱帯地方で発生する低気圧を熱帯低気圧といい、そのうち北西太平洋または南シナ海に存在し、低気圧域内の最大風速（10 分間の平均風速）がおよそ 17m/s 以上のものを日本では「台風」と呼んでいる。また、台風の最大風速により、勢力を「強い」（33m/s 以上 44m/s 未満）、「非常に強い」（44m/s 以上 54m/s 未満）、「猛烈な」（54m/s 以上）と区分している。
気象庁ホームページでは、統計を開始した 1951 年以降に発生した台風に関する様々な統計資料を掲載している。 https://www.data.jma.go.jp/yoho/typhoon/statistics/index.html（台風の統計資料）
45
平年値は 1991～2020 年の平均値。
46「接近」は台風の中心が国内のいずれかの気象官署等から 300km 以内に入った場合を指す。

47「上陸」は台風の中心が北海道、本州、四国、九州の海岸線に達した場合を指す。

67

2.7 日本におけるさくらの開花・かえでの紅（黄）葉日の変動48○ さくらの開花日は早くなっている。
○ かえでの紅（黄）葉日は遅くなっている。
気象庁では、季節の遅れ進みや、気候の違いや変化など総合的な気象状況の推移を知ることを目
的に、植物の開花や紅（黄）葉などの生物季節観測を実施している。
さくらの開花とかえでの紅（黄）葉49の観測対象地点（2024 年 1 月 1 日現在）を表 2.7-1 に、同地点の観測結果を統計した開花日、紅（黄）葉日の経年変化を図 2.7-1 に示す。また、主な都市のさくらの開花日の 2020 年平年値と 1990 年平年値との比較を表 2.7-2 に示す。
この経年変化によると、1953 年以降、さくらの開花日は、10 年あたり 1.2 日の変化率で早くなっている。また、かえでの紅（黄）葉日は、10 年あたり 3.0 日の変化率で遅くなっている（いずれの変化も信頼水準 99％で統計的に有意）。
さくらの開花日が早まる傾向やかえでの紅（黄）葉日が遅くなる傾向は、これらの現象が発現する前の平均気温との相関が高いことから、これら経年変化の特徴の要因の一つとして長期的な気温上昇の影響が考えられる。
IPCC 第 6 次評価報告書第 1 作業部会報告書でも、数百年間の歴史的資料から、京都における桜の満開日がここ数十年で早まっていること (Aono and Saito, 2010) など、植物の生育期間に関する
長期変化傾向が示されている。
表 2.7-1 さくらの開花とかえでの紅（黄）葉の観測対象地点(2024 年 1 月 1 日現在)
観測項目

観測地点
稚内、旭川、網走、札幌、帯広、釧路、室蘭、函館、青森、秋田、盛岡、山形、仙台、福島、新潟、

さくらの開花金沢、富山、長野、宇都宮、福井、前橋、熊谷、水戸、岐阜、名古屋、甲府、銚子、津、静岡、東京、（58 観測地点）

横浜、松江、鳥取、京都、彦根、下関、広島、岡山、神戸、大阪、和歌山、奈良、福岡、佐賀、大分、
長崎、熊本、鹿児島、宮崎、松山、高松、高知、徳島、名瀬、石垣島、宮古島、那覇、南大東島
旭川、札幌、帯広、釧路、室蘭、函館、青森、秋田、盛岡、山形、仙台、福島、新潟、金沢、富山、

かえでの紅（黄）葉

長野、宇都宮、福井、前橋、熊谷、水戸、岐阜、名古屋、甲府、銚子、津、静岡、東京、横浜、松江、（51 観測地点）

鳥取、京都、彦根、下関、広島、岡山、神戸、大阪、和歌山、奈良、福岡、佐賀、大分、長崎、熊本、
鹿児島、宮崎、松山、高松、高知、徳島

図 2.7-1 さくらの開花日の経年変化（1953～2023 年：左図）と、かえでの紅（黄）葉日の経年変化（同：右図）
黒の実線は平年差（観測地点（表 2.7-1 参照）で現象を観測した日の平年値（1991～2020 年の平均値）からの差を全国平均した値）を、青の実線は平年差の 5 年移動平均値を、赤の直線は変化傾向（トレンド）をそれぞれ示す。
48

気象庁ホームページでは、さくらをはじめとした生物季節観測の情報を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/sakura/data/
49 さくらの開花は「そめいよしの、えぞやまざくら、ひかんざくら」を対象に、かえでの紅（黄）葉は「いろはかえで、やまもみじ、おおもみじ（以上紅葉）、いたやかえで（黄葉）」を対象に観測を行っている。

68

（第 2 章 気候変動）
表 2.7-2 主な都市におけるさくらの開花日の比較
1990 年平年値（1961～1990 年）と 2020 年平年値（1991～2020 年）とを比較し、2020 年平年値から 1990 年平年値を引いた日数の差を示す。
1990年平年値

2020年平年値（1961-1990年） （1991-2020年）
釧 路

5月19日

1990年平年値

差

2020年平年値（1961-1990年） （1991-2020年）

差

5月16日

3日早い

大 阪

4月1日

3月27日

5日早い

札 幌

5月5日

5月1日

4日早い

広 島

3月31日

3月25日

6日早い

青 森

4月27日

4月22日

5日早い

高 松

3月31日

3月27日

4日早い

仙 台

4月14日

4月8日

6日早い

福 岡

3月28日

3月22日

6日早い

新 潟

4月13日

4月8日

5日早い

鹿児島

3月27日

3月26日

1日早い

東 京

3月29日

3月24日

5日早い

那 覇

1月16日

1月16日

なし

名古屋

3月30日

3月24日

6日早い

石垣島

1月15日

1月18日

3日遅い

69

2.8 海水温の変動50○ 2023 年の世界全体の年平均海面水温平年差は+0.40℃で、1891 年以降では最も高い値となった。
○ 世界全体の年平均海面水温は長期的に上昇しており、上昇率は 100 年あたり+0.61℃である。
○ 世界の海洋の貯熱量は、長期的に増加している。
○ 1990 年代半ば以降の増加速度は、それ以前と比べて上昇している。
○ 日本近海における、2023 年までのおよそ 100 年間にわたる海域平均海面水温（年平均）は上昇しており、上昇率は 100 年あたり+1.28℃である。
2.8.1 世界の海面水温2023 年の世界全体の年平均海面水温平年差（1991～2020 年の平均値からの差）は+0.40℃で、
1891 年以降では最も高い値となった。この結果、2014 年から 2023 年までの直近 10 年間の値が、すべて歴代上位 10 位までを占めることとなった。
世界全体の年平均海面水温は長期的に上昇しており、上昇率は 100 年あたり+0.61℃である（信頼度水準 99％で統計的に有意。統計期間：1891～2023 年）（図 2.8-1）。また、海面水温の長期変化
傾向には海域による違いがあるが、多くの海域で上昇傾向が現れている（図 2.8-2）。

図 2.8-1 世界全体の年平均海面水温平年差の経年変化（1891～2023）
各年の値を黒い実線、5 年移動平均値を青い実線、変化傾向を赤い実線で示す。

図 2.8-2 年平均海面水温の長期変化傾向（℃/100
年）
1891～2023 年の期間から算出した変化傾向を示す。
＋記号は変化傾向が信頼度水準 95%で統計的に有意であることを示す。

2.8.2 世界の海洋の貯熱量の変動51
Ishii et al.（2017）の手法を用いて解析した海洋の 700 m 深までと 2000 m 深までの全球貯熱量の経年変化を図 2.8-3 に示す。1955 年以降、海洋の貯熱量は長期的には増加しており、2023 年の貯熱量は 1955 年から約 47×1022 J 増加した。1990 年代半ばからは、増加速度がそれ以前と比べて大きくなっており、1993 年の前後で比べると、1993 年以前は 10 年あたり 3.9×1022J だったのが1993 年以降は 10 年あたり 10.1×1022J となり、増加速度がおよそ 2.6 倍となっている。

50

気象庁ホームページでは、世界及び日本近海の海面水温の変化傾向を解析した結果等を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/data/shindan/a_1/glb_warm/glb_warm.html （世界）https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/data/shindan/a_1/japan_warm/japan_warm.html （日本近海）
51
気象庁ホームページでは、貯熱量の変動に関連して、表層水温の長期変化傾向について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_1/ohc/ohc_global2000.html

70

（第 2 章 気候変動）

図 2.8-3 海洋貯熱量の増加量
水色の陰影は海面から深度 700m まで、紺色の陰影は深度 700m
から 2000m までの貯熱量を示し、一点鎖線
は 海 面 か ら 深 度
2000m までの解析値の 95%信頼区間を示す。

2.8.3 日本近海の海面水温
気象庁が収集している船舶やブイ等の現場観測データと100年以上にわたる海面水温格子点デー
タ(COBE-SST2)（Hirahara et al.,2014）を用いて、日本近海における100年あたりの海域別海面水温の上昇率を見積もった。海域は、海面水温の特性が類似している13の海域に分けている。
日本近海の平均海面水温は様々な周期の変動を繰り返しながら長期的には上昇している（図2.84）。日本近海における、およそ100年間にわたる海域平均海面水温（年平均）の上昇率は、+1.28℃/100年となっており（統計期間は全海域平均の解析値がある1908～2023年）、北太平洋全体で平均した海面水温の上昇率（+0.64℃/100年）よりも大きく、日本の気温の上昇率（+1.35℃/100年）と同程度の値となっている。近年は高水温となる年が多い傾向にあり、2023年の全海域
平均の年平均海面水温平年差（平年値は1991～2020年の30年平均値）は+1.10℃で、統計期間中で最も高い値となった。
日本近海を海域別にみると、海域平均海面水温の上昇率は、黄海、東シナ海、日本海南西部、四国・東海沖では日本の気温の上昇率と同程度となっており、日本海北東部、三陸沖、関東の東、関東の南、沖縄の東及び先島諸島周辺では日本の気温の上昇率よりも小さく、日本海中部、釧路沖では日本の気温の上昇率よりも大きくなっている（図 2.8-5）。

図 2.8-4 日 本 近海の全海域平均海面水温（年平均）の平年差の推移青丸は各年の平年差を、青の太い実線
は 5 年移動平均値
を、赤の太い実線は長期変化傾向を表す。平年値は 1991
～2020 年の 30 年間の平均値。

71

図 2.8-5 日本近海の海域平均海面水温（年平均）の変化傾向（℃/100 年）
1900～2023 年の上昇率を示す。上昇率の数字に印がない場合は、信頼水準 99％以上で有意な変化傾向があることを、「*」が付加されている
場合は信頼水準 95％以上で有意な変化傾向があることを示す。
海域
番号

72

海域名

海域
番号

海域名

E1

釧路沖

N1

日本海北東部

E2

三陸沖

N2

日本海中部

E3

関東の東

N3

日本海南西部

S1

関東の南

W1

黄海

S2

四国・東海沖W2

東シナ海北部

S3

沖縄の東

W3

東シナ海南部W4

先島諸島周辺（第 2 章 気候変動）
52

53

2.9 エルニーニョ／ラニーニャ現象 と太平洋十年規模振動○ 2022/23 年冬にラニーニャ現象が終息し、2023 年春にエルニーニョ現象が発生した。
○ 太平洋十年規模振動（PDO）指数は、2000 年頃から 2010 年代前半にかけての期間はおおむ
ね負の値、2010 年代後半はおおむね正の値で推移したが、2020 年頃からは負の値が続いている。
2.9.1 エルニーニョ／ラニーニャ現象
エルニーニョ現象は、太平洋赤道域の日付変更線付近から南米沿岸にかけて海面水温が平年より高くなり、その状態が 1 年程度続く現象である。逆に、同じ海域で海面水温が平年より低い状態が続く現象はラニーニャ現象と呼ばれ、いずれも数年に一度発生する。エルニーニョ／ラニーニャ現象が発生すると、大気の流れが地球規模で変化するため、世界中の天候に影響を及ぼす。日本付近
では、エルニーニョ現象が発生すると冷夏・暖冬、ラニーニャ現象が発生すると暑夏・寒冬となる傾向がある。
図 2.9-1 はエルニーニョ監視海域と西太平洋熱帯域における海面水温の基準値との差の 2013 年以降の変化を示したものである（海域の範囲と基準値54については脚注と巻末の用語一覧参照）。
エルニーニョ監視海域の海面水温は、2020 年 5 月から 2023 年 1 月にかけては基準値に近い値かそれよりも低い値、2023 年 3 月以降は基準値より高い値で推移した。この海域での海面水温の変化
は、2022/23 年冬にラニーニャ現象が終息し、2023 年春以降にエルニーニョ現象の特徴が明瞭となったことに対応している。一方、西太平洋熱帯域の海面水温は、2022 年 8 月から 2023 年 5 月にかけて基準値に近い値かそれよりも高い値、2023 年 6 月以降は基準値に近い値かそれよりも低い値で推移した。

図 2.9-1 エルニーニョ監視海域(上図)及び西太平洋熱帯域(下図)における海面水温の基準値との差(℃)
折線は月平均値、滑らかな太線は 5 か月移動平均値を示し、正の値は基準値より高いことを示す。
エルニーニョ現象の発生期間は赤、ラニーニャ現象の発生期間は青で陰影を施してある。
52「エルニーニョ／ラニーニャ現象」については巻末の用語一覧を参照のこと。気象庁ホームページでは、エルニーニョ現象など熱帯域の海洋変動の実況と見通しに関する情報を「エルニーニョ監視速報」として毎月 1 回発表
している。
https://www.data.jma.go.jp/cpd/elnino/kanshi_joho/kanshi_joho1.html
53 「太平洋十年規模変動」については巻末の用語一覧を参照のこと。気象庁ホームページでは、太平洋十年規模振動（Pacific Decadal Oscillation：PDO）指数の変動についての診断結果を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/data/shindan/b_1/pdo/pdo.html
54 エルニーニョ監視海域の基準値については巻末の用語一覧を参照のこと。西太平洋熱帯域の基準値はその年の前年までの 30 年間における当該月の海域の海面水温の平均値に、同期間の変化傾向から推定される変化分を加えた値。基準値より高い（低い）とは、エルニーニョ監視海域では基準値より+0.5℃以上（-0.5℃以下）、西太平洋
熱帯域では基準値より+0.15℃以上（-0.15℃以下）である場合。

73

2.9.2 太平洋十年規模振動（Pacific Decadal Oscillation：PDO）
海面水温の変動には、エルニーニョ／ラニーニャ現象に伴う数年規模の変動や地球温暖化に伴う百年規模の変化に加え、十年から数十年規模の変動が存在する。特に太平洋に見られる十年以上の周期を持つ大気と海洋が連動した変動は、太平洋十年規模振動（Pacific Decadal Oscillation、以下PDO と略す）と呼ばれ、海面水温に見られる代表的な十年規模変動として知られている。PDO では、海面水温が北太平洋中央部で平年より低く（高く）なるとき北太平洋の北米沿岸で平年より高く（低く）なるといったシーソーのような変動を、十年以上の周期でゆっくりと繰り返している。
この変動を表す指標として、北太平洋の北緯 20 度以北の海面水温の偏差パターンから定義される
PDO 指数が用いられる。PDO 指数は、月ごとの海面水温偏差に基づいて求められることから、十年から数十年規模の変動に加えて相対的に短い時間規模の変動も反映されている点に注意が必要である。
PDO 指数が正（負）のとき、海面水温は北太平洋中央部で平年より低く（高く）なり、北太平洋の北米沿岸で平年より高く（低く）なるとともに、太平洋赤道域の日付変更線付近から南米沿岸にかけても平年より高く（低く）なり、エルニーニョ（ラニーニャ）現象発生時に現れやすい分布を示す（図 2.9-2）。また、PDO 指数が正（負）のとき、海面気圧は北太平洋高緯度で平年より低く（高く）なる傾向がある（図 2.9-3）。これは冬季・春季においてアリューシャン低気圧が平年より強い（弱い）ことを示している。このような大気循環の変化に伴って、北米を中心に天候への影響も見られる。PDO 指数が正のとき、冬季の気温は北米北西部、南米北部などで高い傾向が、一方、米国
南東部などで低い傾向が見られる（Mantua and Hare, 2002）。
PDO 指数は 1920 年代後半から 1940 年前半にかけて、1970 年代末から 2000 年頃にかけてと2010 年代後半の期間はおおむね正の値、1940 年代後半から 1970 年代半ばにかけてと、2000 年頃
から 2010 年代前半にかけての期間はおおむね負の値で推移した（図 2.9-4）。2020 年頃からは PDO
指数は負の値が続いている。

図 2.9-2 PDO 指数が正の時の典型的な海面水温の偏差パターン

図 2.9-3 PDO 指数が正の時の典型的な海面気圧の偏差パターン

図 2.9-4 PDO 指数の経年変化
縦軸は PDO 指数、横軸は年である。赤線は PDO 指数の年平均値、青線は 5 年移動平均値を表す。
月ごとの指数を灰色の棒グラフで示している。

74

（第 2 章 気候変動）

2.10 日本沿岸の海面水位の変動

55○ 日本沿岸の平均海面水位は、過去約 110 年間に上昇傾向は見られないものの、1980 年代以
降は上昇傾向が見られる。国内 13 地点の GPS を併設した検潮所の地盤上下変動を補正した
データでは、海面水位が 2006～2018 年の期間に 1 年あたり 3.4 [1.1～5.6] mm 上昇した。
気象庁では、1906～1959 年の期間は全国 4 地点、1960 年以降は全国 16 地点の検潮所での年平
均海面水位を用いて、日本沿岸の長期的海面水位変動を監視している。図 2.10-1 は、4 地点及び 16地点で観測された年平均海面水位を用いて計算した、1906～2023 年の日本沿岸の年平均海面水位である。日本沿岸の長期的海面水位は、1906～2023 年の約 110 年間では上昇傾向は見られないものの、1980 年代以降は上昇傾向が明瞭である。2023 年の日本沿岸の海面水位は、平年値（1991～
2020 年平均）と比べて 72 mm 高く、統計を開始した 1906 年以降で最も高い値であった。
長期的な海面水位変動の監視では、検潮所の地盤上下変動の影響を大きく受ける。前述の 4 地点
及び 16 地点の選定には、地盤上下変動の少ない地点を選定しているが、それでも地盤上下変動の影響を十分除外できていない可能性があるとの指摘がある。
気象庁では、2004 年から、国土地理院と連携して全国 13 地点の検潮所に GPS 観測装置を設置し、その観測データを活用して地盤上下変動の影響を除外した海面水位変動を精密に評価している。
図 2.10-2 は、この 13 地点における 2004～2023 年の年平均海面水位を、検潮所併設の GPS で観測された地盤変動量により補正したものである。この 13 地点を単純平均した 2023 年の海面水位は、
2004 年に比べ 57 mm 高く、統計を開始した 2004 年以降で最も高い値であった。
IPCC(2021)によると、世界平均海面水位上昇率は 1960 年後半以降加速しており、2006～2018年の間には 1 年あたり 3.7 [3.2～4.2]mm だった。日本沿岸の海面水位上昇率は、2006～2018 年の期間で、図 2.10-1 の 16 地点では 1 年あたり 2.9 [0.8～5.0] mm、図 2.10-2 の地盤変動補正後の 13地点では 1 年あたり 3.4 [1.1～5.6] mm であった。この期間の日本沿岸の海面水位の上昇率は、世界平均の海面水位の上昇率と同程度になっている。
本節において、[]内に示した数値の範囲は、「可能性が非常に高い範囲（90～100%）
」を表して

いる。

55

気象庁ホームページでは、日本沿岸の海面水位の長期変化傾向を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_1/sl_trend/sl_trend.html

75図 2.10-1 日本沿岸の年平均海面水位の経年変化（1906～2023 年）
グラフの海面水位は、1991～2020 年の期間で求めた平年値を 0 mm とした各年の年平均海面水位平年差の時系列である。青実線は 4 地点平均の平年差の 5 年移動平均値、赤実線は 16 地点の海面水位から求めた 4 海域
（北日本、東日本太平洋側、西日本太平洋側、西日本日本海側・東シナ海側と北陸地方）の平均の平年差の 5 年
移動平均値を示している。なお、青破線は、4 地点平均の平年差の 5 年移動平均を期間後半（1960 年以降）について算出し、参考として示したものである。

図 2.10-2 日本沿岸の年平均海面水位の経年変化（2004～2023 年）
グラフの海面水位は、2004 年の GPS 併設検潮所の 13 地点の単純平均した潮位を 0 mm とした各年の年平均
海面水位の時系列である。青破線は GPS による地盤上下変動補正前の海面水位、赤実線は補正後の海面水位を示している。

76

（第 2 章 気候変動）
56

2.11 海氷域の変動○ 北極域の海氷域面積は減少している。
○ 南極域の海氷域面積は変化傾向が見られない。
○ オホーツク海の最大海氷域面積は、10 年あたり 5.5 万 km2 の割合で減少している。
2.11.1 北極・南極の海氷
海氷は北極域及び南極域に分布しており、海氷域は海水面に比べ太陽光の反射率（アルベド）が大きいという特徴がある。このため、地球温暖化の影響により海氷が減少すると、海水面における太陽放射の吸収が増加し、地球温暖化の進行を加速すると考えられている。また、海氷生成時に排出される高塩分水が深層循環の駆動力の一つと考えられており、海氷の変動は海洋の深層循環にも影響を及ぼす。
北極域の海氷域面積は、同一の特性を持つセンサーによる衛星データが長期間継続して入手可能となった 1979 年以降、長期的には減少している（信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.11-1）。特に、年最小値において減少が顕著で、1979 年から 2023 年までに 1 年あたり 8.6 万 km2 減少している。一方、南極域については有意な変化傾向が見られない57。2023 年の年最大値、年平均値及び年最小値は、それぞれ 1979 年の統計開始以降で最も小さかった。
図 2.11-1 北極域（上図）と南極域（下図）の海氷域面積の経年変化（1979～
2023 年）
折れ線は海氷域面積（上から順に年最大値、年平均値、年最小値）の経年変化、破線は各々の長期変化傾向（ただし、信頼水準 95％以上で統計的に有意な場合のみ）を示す。海氷データは、NSIDC（米国雪氷データセンター）等が提供している輝度温度データを使用して作成している。

56

気象庁ホームページでは、北極域・南極域の海氷域面積、オホーツク海の冬季の海氷域面積を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_1/series_global/series_global.html （北極域・南極域）
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_1/series_okhotsk/series_okhotsk.html （オホーツク海）
57
IPCC 第 6 次評価報告書（IPCC, 2021）では南極域の海氷面積は、地域により相反する変化傾向が見られること
や、内部変動が大きいことを理由に、1979 年から 2020 年の間に有意な変化傾向はなかったとしている。

772023 年の海氷域面積は、北極域では 3 月 2 日に年最大値（1472 万 km2）となった。その後北半球の夏にかけて海氷域面積は減少し、9 月 16 日に年最小の 425 万 km2 となった（図 2.11-2、図2.11-3 の各左図）。
一方、南極域では 2 月 21 日に年最小値（198 万 km2）となり、年最小値としては 1979 年の統計開始以降で最も小さかった。その後南半球の冬にかけて海氷は増加し、9 月 7 日に年最大値（1754
万 km2）となり、年最大値としては 1979 年の統計開始以降で最も小さかった（図 2.11-2、図 2.113 の各右図）。

図 2.11-2 2023 年の北極域と南極域の海氷域面積の推移
黒線は平年値、灰色陰影は平年並の範囲を示す。

図 2.11-3 北極域、南極域それぞれの海氷域面積が年最小となった日の海氷分布
左は 2023 年 9 月 16 日の北極域の海氷密接度、右は 2 月 21 日の南極域の海氷密接度、赤線はそれぞれの日の平年の海氷縁を示す。

78

（第 2 章 気候変動）
2.11.2 オホーツク海の海氷
オホーツク海は、広範囲に海氷が存在する海としては北半球で最も南にある海である。オホーツ
ク海の海氷の変化は、北海道オホーツク海沿岸の気候や親潮の水質などにも影響を及ぼす。
オホーツク海の最大海氷域面積58は年ごとに大きく変動しているものの長期的には減少しており（信頼水準 99％で統計的に有意）（図 2.11-4）、10 年あたり 5.5 万 km2（オホーツク海の全面積の3.5％に相当）の割合で減少している。

図 2.11-4 オホーツク海の最大海氷域面積の経年変化（1971～2023 年）
破線は変化傾向を示す。

58

最大海氷域面積：海氷シーズン中に海氷域が最も拡大した半旬の海氷域面積。

79

2.12 海洋の二酸化炭素と海洋酸性化59○ 二酸化炭素の濃度は、洋上大気、表面海水ともに長期的に増加している。
○ 海洋は人為起源の二酸化炭素を吸収しており、吸収された二酸化炭素は海洋中へ蓄積している。
○ 人為起源二酸化炭素の吸収・蓄積に伴い、海洋の pH は低下傾向にある。
2.12.1 海洋の二酸化炭素（1）北西太平洋における二酸化炭素の吸収と蓄積
気象庁の海洋気象観測船によって観測された、北西太平洋（東経 137 度線上の北緯 3 度 ～ 34度及び東経 165 度線上の南緯 5 度 ～ 北緯 35 度）の表面海水中及び大気中の二酸化炭素分圧は、全ての海域において増加し続けている（図 2.12-1、図 2.12-2）。東経 137 度線では、1985 年から2023 年までの 39 年間で表面海水中の二酸化炭素分圧は 1.5 ～ 2.1µatm/年（平均 1.8µatm/年）の割合で、また、大気中の二酸化炭素分圧は 1.8 ～ 2.0µatm/年（平均 1.9µatm/年）の割合で増

図 2.12-1 東経 137 度線（左図）及び東経 165 度線（右図）における表面海水中と大気中の二酸化炭素分圧の長期変化60
図は、表面海水中の二酸化炭素分圧の観測値（●）及び解析によって得られた推定値（細線）と長期変化傾向（破線）並びに大気中の二酸化炭素分圧（灰色の実線）を示している。推定値は二酸化炭素濃度や全炭酸、ア
ルカリ度などの観測データに基づいて海面水温や塩分などから推定する手法を用いた。

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気象庁ホームページでは、海洋の二酸化炭素・海洋酸性化の監視成果を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/index_co2.html （海洋の温室効果ガスと海洋酸性化）
60
気象庁ホームページでは、海洋による二酸化炭素の吸収（北西太平洋）について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_2/co2_trend/co2_trend.html

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（第 2 章 気候変動）

図 2.12-2 緯度ごとの表面海水中の二酸化炭素分圧の経年変化
図は東経 137 度線の北緯 3 度～北緯 34 度（左）、東経 165 度線の南緯 5 度～北緯 35 度（右）における緯度ごとの表面海水中の二酸化炭素分圧の経年変化を示している。

加している。東経 165 度線では、1996 年から 2023 年までの 28 年間で表面海水中の二酸化炭素分
圧は 1.8 ～ 2.8µatm/年（平均 2.2µatm/年）の割合で、また、大気中の二酸化炭素分圧は 1.9 ～2.1µatm/年（平均 2.0µatm/年）の割合で増加している。
海洋に蓄積された二酸化炭素の量は、海洋内部の二酸化炭素量の増加傾向から見積もることができる。1990 年代以降の海洋内部の二酸化炭素の長期時系列観測データを利用して、東経 137 度に沿った北緯 10～30 度と東経 165 度に沿った北緯 10～35 度の海域に蓄積された二酸化炭素量を見積もった（図 2.12-3）。1990 年代以降、海面から深さ約 1000 m までの海洋中に蓄積した二酸化炭
素量は、東経 137 度及び東経 165 度及び北緯 24 度で 4～11 トン炭素/km2/年（単位面積 1 年あたりに蓄積した炭素の重量に換算）であった。特に北緯 20～30 度付近で二酸化炭素の蓄積量が多い。
図 2.12-3 東経 137
度、東経 165 度及び
北緯 24 度における緯度・経度ごとの 1 年
あたりの二酸化炭素
蓄積量と解析対象とした海域61
左図中のエラーバー
は、信頼区間 95％の範囲を示す。解析期
間は、東経 137 度が1994 年～2023 年、東経 165 度が 1992 年～2022 年、
北緯 24 度が 1992 年～2023 年。

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気象庁ホームページでは、海洋中の二酸化炭素蓄積量に関する情報を公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_2/co2_inventory/inventory.html

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（2）海洋全体の二酸化炭素の吸収
これまで蓄積された国内外の海洋観測データから、表面海水中の二酸化炭素濃度と水温・塩分・ク
ロロフィル濃度との間には、海域や季節によってそれぞれ特徴の異なる相関関係があることがわかっている。この相関関係を利用して、水温と塩分の解析データや衛星によるクロロフィル濃度の観測データから、全海洋の表面海水中の二酸化炭素濃度を推定し、二酸化炭素の吸収・放出を解析した（図 2.12-4）。
図 2.12-4 左図は、2022 年の二酸化炭素の吸収・放出の分布を示している。赤道付近やインド洋北部では、海洋から大気中に二酸化炭素が放出（赤色域）されており、それ以外の広い海域では、海洋が大気から二酸化炭素を吸収（青色域）している。図 2.12-4 右図は、二酸化炭素吸収量の月ごと
及び年間の積算値を示している。海洋全体では、1990～2022 年の平均で年間に 21 億トン炭素の二酸化炭素を吸収している。また、海洋の二酸化炭素吸収量は増加傾向にある。

図 2.12-4 全海洋における二酸化炭素の吸収・放出の 2022 年の分布（左図）及び二酸化炭素吸収量の月ごと及び年間の積算値（1990～2022 年）（右図）62
左図は 2022 年の全海洋における二酸化炭素の吸収・放出の分布を表したもので、赤で着色した海域は海洋から大気へ二酸化炭素が放出されていることを、青で着色した海域は大気中の二酸化炭素が海洋に吸収されていることを、灰色の領域は解析対象範囲外であることを示す。右図は月積算値及び年積算値を示したもので、年積算値の図の点線は 1990～2022 年の平均 21 億トン炭素を表す。単位は、炭素の重量に換算した値を用い、分布図では 1 年あたり単位面積あたりの「トン炭素/km2/年」、積算値では「億トン炭素」を用いている。

62

気象庁ホームページでは、海洋による二酸化炭素吸収量について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_2/co2_flux_glob/co2_flux_glob.html

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（第 2 章 気候変動）
2.12.2 海洋酸性化（1）日本近海における海洋酸性化
表面海水中の pH を、観測データに基づいて海面水温や塩分などから推定する手法を用いて、日本近海の表面海水中の pH の分布を求め、海域ごとの長期変化傾向を解析した（図 2.12-5）。日本近海全体としては、表面海水中の pH は、10 年あたり 0.021 の割合で低下しており、世界各地で観測された pH の低下 (10 年あたり概ね 0.02 前後：日本の気候変動 2020) と同程度の速度で海洋酸性化が進行している。海域ごとにみると、日本南方海域、関東沖、北海道周辺・日本東方海域及び九州・沖縄海域で 0.019～0.021 と、日本近海の平均値に近い値となっている一方、日本海では 0.024と大きくなっている。海域間の差は不確かさの範囲内にあり、日本近海では、酸性化の進行に大きな違いはみられていない。

図 2.12-5 日本近海の pH の 10 年あたりの低下速度
現場水温における pH の値。時系列図の黒丸（及び細線）は海域内の pH の月平均値、太線はその 13 ヶ月移動平均、破線は長期変化傾向を示す63（2）北西太平洋における海洋酸性化
海洋酸性化の現状を把握するため、二酸化炭素濃度等のデータを用いて、北西太平洋（東経 137
度及び東経 165 度線）の表面海水中及び海洋内部の pH を見積もった（図 2.12-6、図 2.12-7、図2.12-8）。その結果、表面海水中の pH は全ての緯度で明らかに低下しており、その低下率は、東経137 度線では 1985 年から 2023 年までの 39 年間で 10 年あたり 0.014～0.022（平均 0.018）、東経
165 度線では 1996 年から 2023 年までの 28 年間で 10 年あたり 0.016～0.028（平均 0.021）であった。深さ約 150～800m における海洋内部の pH については、1990 年代以降、10 年あたり 0.013～0.031 低下していた。亜熱帯では、北部のほうが南部よりも低下率が大きい傾向がみられ、これは亜熱帯北部ほど二酸化炭素蓄積量が多いことと整合している（図 2.12-3）。

63

気象庁ホームページでは、表面海水中の pH の長期変化傾向（日本近海）について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_3/pHtrend_jpn/pHtrend_jpn.html

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図 2.12-6 東経 137 度線（左上図）、東経 165 度線（右上図）の各緯度における表面海水中の水素イオン濃度
指数（pH）の長期変化64
黒丸は表面海水中の pH の観測値、実線細線は解析値、破線は長期変化傾向を示し、右上の数字は 10 年あたりの変化率を示す。

図 2.12-7 東経 137 度線（左図）、東経 165 度線（右図）における表面海水中の水素イオン濃度指数(pH)の変化

64

気象庁ホームページでは、表面海水中の pH の長期変化傾向（北西太平洋）について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_3/pHtrend/pH-trend.html

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（第 2 章 気候変動）

図 2.12-8 東経 137 度及び東経 165 度の各緯度における海洋内部での水素イオン濃度指数（pH）偏差の長期変化65
東経 137 度及び東経 165 度の各緯度における海洋内部での pH の偏差時系列を示す。偏差は、全観測期間の密度面ごと（深さ 150m から 800m）の平均値からの差として求めている。塗りつぶしは標準偏差、破線は長期変化傾向を示し、右上の数字は 10 年あたりの変化率（減少率）を示す。

（3）世界における海洋酸性化
2.12.1 (2) と同様の手法に基づいて、海洋の表面海水中の pH 分布を推定し、世界の海洋の平均的な pH の長期変化傾向を解析した（図 2.12-9）。赤道付近や高緯度域など、二酸化炭素を多く含む下層の海水の影響を受ける海域では、表面海水中の二酸化炭素濃度が高くなっており、pH の値は低い。一方、中緯度域では、海面水温の分布に従って、緯度が高いほど pH の値が高い分布を示している。1990 年から 2022 年の解析期間において、全球の pH は 10 年あたり 0.019 の割合で低下しており、1990 年以降、およそ 0.06 低下した。

図 2.12-9 全球の表面海水中の水素イオン濃度指数（pH）偏差の長期変化（左図）と 2022 年における pH 分布
図（右図）66
左図は全球の表面海水中の pH の偏差時系列を示す。現場水温における pH の値。1991 年から 2020 年までの平均からの差を偏差としている。太線は偏差の平均値、塗りつぶしは偏差の空間的変動幅(±1σ)を示す。破線は長期変化傾向を示す。左図中の数字は 10 年あたりの変化率（減少率）を示し、"±"以降の数値は変化率に対する 95%信頼区間を示す。

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気象庁ホームページでは、海洋内部の pH の長期変化傾向（北西太平洋）について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_3/pHin/pH-in.html
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気象庁ホームページでは、表面海水中の pH の長期変化傾向（全球）について公表している。
https://www.data.jma.go.jp/kaiyou/shindan/a_3/pHglob/pH-glob.html

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