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猛暑、豪雨等の極端な気象現象の頻度予測手法と気候変動の与える影響
2010 年 6 月から 7 月にかけての西日本各地を中心とした豪雨が激甚災害(キーワード)に指定され、同年 6 月～8 月の全国の平均気温が 1898 年(明治 31 年)の気象庁統計開始以来最高となるなど、日本列島は今夏記録的な猛暑、豪雨にみまわれました。気象庁は統計的手法を用いて「異常気象」の定義(※)をしていますが、この統計的手法を用いた極端な気象現象の頻度推定は損害保険の損害推定にも重要な役割を果たします。本 Express では、統計的手法を用いた頻度推定手法とその利用時の注意点、並びに極端な気象現象に対する気候変動の影響について解説します。
※気象庁では「異常気象」について、「再現期間 30 年以上の極端な気象現象」と定義しています。

1. 統計的手法を用いた気象現象の再現期間予測手法
猛暑、豪雨などの極端な気象現象の危険度を判断する上では、「その災害がどの程度の頻度で起こりうるのか」という視点が重要です。気象庁では、自然災害の再現期間について以下の方法で推定しています(以下では豪雨の発生頻度推定を題材に説明します)。
① 降水量についての過去の観測データから統計データ(ヒストグラムなど)を作成する② 統計データを再現できる確率分布を当てはめ、各種指標などのパラメータを推定する③ 実際の降水量や頻度を予測したい降水量と確率分布を照合し、当該豪雨の発生頻度/当該再現期間の確率降水量を求める。
この手法を用いることで、過去に類を見ない豪雨災害についてもその発生頻度を推定することが可能となります。
日降水量(年間最大値)確率分布

353025

再現期間30年の確率降水量(日降水量)

回20数
151050022200～0～
180022

20

200～0
180～0

18

16

160～

14

140～

30
25

2000

18

16
160～

0
140～0～
121400

120～～
1080

1000

①日降水量の年間最大値
ヒストグラムを作成

日降水量(年間最大値)確率分布

350222020

降水量(mm)②確率分布のあてはめ

回20数
15

この面積が発生頻度

日降水量
200mm

10
500

22200～020180～

180160～016140～14120～01280～

1000

100～

降水量(mm)

0～

0
180～

0

18

160～

0

160～

14

140～

12

100～

12

100000降水量(mm)③確率降水量を求める

105120～1080～

回20数150025

回 20数 15～502580日降水量(年間最大値)ヒストグラム・確率分布

30

1235

30

100～

35

1/30の
面積

10

日降水量(年間最大値)ヒストグラム

降水量(mm)③発生頻度を求める

図 1 確率分布を用いた極端な気象現象の頻度推定方法概要

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2. 統計的予測手法の注意点

100

自然災害の発生頻度を確率分布に当てはめて推定する上では、①適切な確率分布の選択、②十分な実データ量の確保、③前提条件の不変性、という点が重要です。
① 適切な確率分布の選択
豪雨の発生頻度分布を正しく表現するためには、その頻度分布の形状に合致した確率分布を選択することが重 要です。この際にどのような確率分布を選択するのが適切なのかというのは、今なお研究の対象となっており、明確な回答はありません。気象庁の実務では豪雨等の極端な降水の発生頻度を算出する際に、5 種類の確率分布（キーワード）から統計データにより良く当てはまる確率分布を選んで使用しています(地点によって異なる確率分布を使用しています)。

50
再現 20
期
間 10（年） 5グンベル分布
平方根指数型
最大値分布
一般化極値分布100

200

300400

24時間最大降水量(mm)

図 2 確率分布による当てはめ例。再現期間が長い部分ほど確率分布による差が大きくなる。
(出典：兵庫県資料、一部改変)② 十分な実データ量の確保
確率分布を用いた方法で求められる発生頻度は実際の観測データを基にした推定値です。そのため、用いたデータの範囲を大きく超えるケースについては正確な発生頻度を推定することが困難になります。気象庁では豪雨災害の再現期間について、図 3 の全国 51 か所の気象観測所や全国約 1300 か所(約 17km 間隔)のアメダス地点等の観測データをもとに算出しています(観測開始から約 100 年間のデータ量がある気象観測所については再現期間 200 年まで、観測開始から 20～30 年間のデータ量があるアメダス地点では再現期間 50 年までの推定を実施しています)。

図 3 気象観測所一覧(出典：寒川ら論文)③ 前提条件の不変性
確率分布を用いた信頼性の高い解析を行うためには、同一条件下で収集されたデータを使用する必要があります(データの定常性)。図 4 は、再現期間 100 年の確率降水量を、20 世紀前半(1901 年～1950 年)と後半(1951年～2000 年)で比較したものです。降水強度が強くなった地点が黒丸、弱くなった地点が黒三角、変化のない地点が灰色の丸で示しています。
北海道寿都郡(＋65％)、島根県浜田市(＋55％)、埼玉県熊谷市(＋51％)など顕著な変化が見られる地点ではデータの定常性を慎重に検討する必要があります。

図 4 再現期間 100 年の確率降水量の変化率(出典：寒川ら論文)

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【コラム インド洋の海面水温と台風発生】
2010 年夏の特徴として、初夏において台風の発生が非常に少なかったことが挙げられます(7 月までに 3 個、平年値は約 8 個)。この原因として、エルニーニョ現象の収束に伴うインド洋の海面水温の上昇が取りざたされています。
① インド洋の海面水温が上昇② インド洋で上昇気流が発生③ 上昇した大気が太平洋で下降④ 太平洋域は下降流が多くなる⑤ 台風発生が減少する
また、9 月 6 日の日経新聞で、ラニーニャ現象の影響で今年の秋は台風が多発する可能性があると報じられるなど、気象現象は様々な環境要因の影響を受けるため、前提条件の不変性については慎重に検討する必要が

図 5 インド洋海面水温と台風の関係あります。

3. 極端現象に対する気候変動の影響
近年、前記 2．③で挙げた確率降水量の変化や、コラムで説明した 2010 年初夏の台風発生の少なさなどの気象の変化が注目を集めており、温暖化などの気候変動との関連性が推測されています。
気候変動に伴う気象の変化については、猛暑日の増加や豪雨と干ばつの増加などが IPCC 第 4 次評価報告書で示唆されており、今年のような状況が増加することが懸念されています。しかし、実際にどの程度の変化が起きるのか、いつ起きるのかという点については、CO2 を始めとする温室効果ガス排出量予測の不確実性、観測データの不確実性、予測モデルの不確実性などが原因で、正確には予測できていないのが現状です。

図 6 地球温暖化に伴う気温上昇量予測結果。気候予測の不確実性と、CO2 排出量予測の不確実性が存在する。
(出典：IPCC 第 4 次評価報告書)

そのため、世界中の研究機関の気候変動予測研究の取り組みが、統計的予測手法を用いた極端な気象の頻度予測の正確性を担保する上で重要となります。今後の研究の進展に伴い気候変動予測に伴う不確実性は減少することが予想されますが、こうした予測の不確実性をゼロにすることは非常に困難です。天気予報における降水確率予報を見て、傘を持っていくかどうかを判断するのと同様に、気候変動予測に関する現状を正しく把握し、予測された結果と不確実性を踏まえて、適切に判断し対応していく必要があります。

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【キーワード】
・激甚災害「激甚災害」とは、災害対策基本法の中で国民経済に著しい影響を及ぼすと規定される災害のことで、激甚災害に対処するための特別の財政援助等に関する法律（激甚災害法）に基づき政令で指定されます。
激甚災害法は、激甚災害が発生した場合における国の地方公共団体に対する特別の財政援助や被災者に対する特別の財政援助または財政措置を規定する法律で、具体的には災害復旧事業への国庫補助の嵩上げ、中小企業者への保証等の特別の財政援助・措置が講じられます。
「激甚災害」の指定の可否は中央防災会議が定めた「激甚災害指定基準」「局地激甚災害指定基準」に基づいて判断され、例えば「公共土木施設の復旧費用の見込み額が当該市町村の標準税収入の 50％以上となる」などの基準があります。
過去に激甚災害に指定された災害としては阪神・淡路大震災、2000 年の東海豪雨などが挙げられ、1999 年に基準が引き下げられてからは、ほぼ毎年激甚災害に指定される災害が発生しています。
・5 種類の確率分布
日降水量の年間最大値(年最大日降水量)の確率分布を選定する際に、気象庁は以下の 5 種類の確率分布の中から、統計データにより良く当てはまる確率統計資料の整理分布を選んで使用しています。
確率分布のあてはめ
その他の確率分布の検討① グンベル分布①グンベル分布④対数ピアソンⅢ型分布②一般化極値分布⑤対数正規分布② 一般化極値分布(GEV 分布)③平方根指数型最大値③ 平方根指数型最大値分布
分布不適合精度評価④ 対数ピアソンⅢ型分布
不適合
適精度評価
合
⑤ 対数正規分布適合する分布がなかっ適合たことに留意し、最も高分布の選択時には、まず①～③の中から最も良く当て 最も精度が高い分布を採用
精度の分布を使用
はまる分布を選択し、①～③に一定の水準を満たすものが図 7 年最大日降水量の選定手順なかった場合は④、⑤も選択肢に入れて選定します。④、⑤(出典：気象庁、一部簡略化)も必要な水準を満たさなかった場合は、①～⑤の中から最も良く当てはまる分布を選定し、必要な水準を満たしていないことに留意した上で掲載しています。

【参考文献】
気象庁
http://www.jma.go.jp/
確率降水量推定手順
http://www.data.kishou.go.jp/climate/riskmap/cal_qt.html
内閣府防災情報
http://www.bousai.go.jp/
兵庫県
http://web.pref.hyogo.jp/
Express 使用資料
http://web.pref.hyogo.jp/contents/000035433.pdf
藤原文昭著（2010 年）「極端な豪雨の再現期間推定制度に関する検討」天気 57 巻 7 号 p17～p29
寒川典昭、鈴木將史著（2008 年）「日本列島 20 世紀の降水量時系列の経年的非定常性とその確率降水量の評価に及ぼす影響」自然災害科学 26 巻 4 号 p355～p365
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