2021 年 1 月 29 日（金）国立研究開発法人 国立環境研究所 気候変動適応センター主催
令和２年度 気候変動適応研修（中級コース）

講義解説資料講義６「豪雨災害に関する気候変動予測と適応」
京都大学防災研究所 中北 英一

本講義解説資料は、講義の口頭説明を事務局で編集したものです。

皆さんご存じのように、毎年台風あるいは梅雨の豪雨による災害が日本のどこかで起こっています（図 1）。2017 年には九州北部の狭い領域で非常に強い豪雨がありました。2018
年は西日本全体で 3 日以上にわたる長雨で、200 人以上の方が亡くなられています。同じ2018 年には大阪湾で第２室戸台風以来の高潮が 60 年ぶりに起き、関西空港も浸水しました。

近年における水害・土砂災害の発生状況【2012年7月九州北部豪雨】【2013年9月台風18号】【2014年8月19日からの大雨】【2015年9月 月関東・東北豪雨】③土砂災害の状況（広島県広島市）④鬼怒川の堤防決壊による浸水被害（茨城県常総市）①白川における浸水被害（熊本県熊本市）②由良川の浸水状況（京都府福知山市）【2016年8月台風10号】【2017年7月九州北部豪雨】【2018年7月豪雨】⑤小本川の氾濫による浸水被害（岩手県岩泉町）⑥桂川における浸水被害（福岡県朝倉市）⑦小田川における浸水被害（岡山県倉敷市）⑤【2018年台風第21号】【2019年台風第１９号】【2020年7月豪雨】⑥①⑩⑧神戸港六甲アイランドにおける浸水被害（兵庫県神戸市）⑨北陸新幹線車両基地（長野県長野市）

②
③⑦ ⑧

⑨④

⑩球磨川における浸水被害（熊本県人吉市）

国土交通省(2019)に中北が追加

3

図 1：近年における水害・土砂災害の発生状況
2019 年は、台風 15 号による強風で、関東では電線や家屋、施設等が被害を受け、秋の台
風 19 号では、千曲川、荒川、多摩川、利根川、阿武隈川等で堤防の決壊や土砂災害等が起こりました。2020 年も梅雨の時期に球磨川で豪雨がありました。現在は、豪雨の水蒸気量における温暖化の寄与の研究も進んでいますが、2017 年以降のこれらの豪雨は、温暖化による影響を受けていることが示されています。科学的にも、温暖化が豪雨災害に影響を及ぼし始めているとほぼ断言してよいでしょう。図 2 には、温暖化の影響が出だしているのではないか、と書いてありますが、既に出ているのです。今までの常識が通用しない現象が、より頻繁に、より強力に起きる可能性があり、地球温暖化による災害で後悔しないために、適応を進めていく必要があります。
そのために、まず科学的な気候変動の将来予測を使って、雨や風の動向を検討し、気候変動の適応策としての治水計画を考えていく必要があります。治水の基礎体力であるハード
ウエアの強化ももちろん重要ですが、河川氾濫が起きた時の危機管理対応の準備も大切で1す。更に、自助、共助を考慮した逃げるためのリスクコミュニケーションも、防災力の強化には不可欠です。これら全てを含めて、豪雨防災における温暖化への適応となります。
気候変動はじわじわと徐々に進行しているように見えますが、振り返ってみると未経験の災害が起きてきていることがわかります。治水の適応は時間を要しますので、早く計画し着実に進めなければ手遅れになります。科学的な将来予測を元に、これまでの自然災害で得た多くの知恵を生かして適応を進めることが大切です。

最近の災害から思うこと
•
•

•

•

•

地球温暖化の影響が出だしているのではないか？
今までの常識が通用しない。
– 豪雨：より頻繁に、より強力に、初めての地域に＝＞未経験– 西日本豪雨：強力ではないが、広域で長期間後悔しない、地球温暖化への適応– 科学的な気候変動将来予測を軸にした適応– 治水の基礎体力の増強– 危機管理の深化– 自助・共助としての防災力の増強– ともに時間がかかる。じわじわでも温暖化進行の方が早い。＝＞後悔しない早い目そして計画的な対応が必要！
では、何を？どの優先順に適応するか？
– 将来予測の共有– 災害からの教訓
水工学・土木工学・気象学”研究”として抜けているものはないか？

中国地方整備局

九州地方整備局

中北（2018. 2019） 4

図 2：最近の災害から思うこと
1

どのような気候予測データセットがあるか
ここでは、まず気候予測のデータセットについて簡単にお話します。日本では 2000 年頃

から高性能のスーパーコンピューターで気候変動予測を行っていますが、2007 年頃からは地球全体での河川への評価に必要な時間雨量の情報が提供されるようになり、国内の河川
等の自然災害の影響評価が始まりました。その後、更に多くの予測情報が利用できるようになり、現在では水資源も含めて河川への確率的なリスク評価ができるようになってきました。適切な適応策の検討や、各適応策の効果の評価を行う段階に入っています。
文部科学省の共生、革新、創生、統合のプログラムでは、気候、気象、ハザードの様々な研究者コミュニティが協力し、自然災害に関わる将来予測や適応の研究を進めてきています（図 3）。これらのプロジェクトでの実施内容を少しご紹介します。

2

文部科学省 共生～統合プログラム• Kyousei(共生)Project:2002-2006 「人・自然・地球共生プロジェクト」– 地球シミュレータ用の温暖化予測モデルを開発– 20km日本域出力(日雨量)• Kakushin(革新)Program:2007-2011 「21世紀気候変動予測革新プログラム」– 20km全球出力, 5,2km日本域出力(時間雨量)– 自然災害への影響評価が可能に• Sousei(創生)Program:2012-2016 「気候変動リスク情報創生プログラム」– 最大クラス外力による影響評価も– 自然災害、水資源、生物・生態系– 適応に向けたリスク評価• Tougou（統合）Program:2017-2021 「統合的気候モデル高度化研究プログラム」– 気候モデル～ハザードモデルの統合と高度化– 後悔しない適応・評価

図 3：文部科学省 共生～統合プログラム

文部科学省・統合的気候モデル高度化研究プログラム
４つの研究領域テーマを連携させた統合的な研究体制の構築
全球規模の気候変動予測と基盤的モデル開発
気候変動予測を可能とする「全球気候モデル」を構築し、他の研究・予測へと活用。

統合的気候変動予測

統合的ハザード予測

日本周辺を中心とした「領域気候モデル」を構築し、適応策検討に活用できるよう、高精度な予測情報を創出。

温暖化により激甚化が想定される高潮・洪水等のハザードの予測。

炭素循環・気候感度・ティッピング・エレメント等の解明
炭素・窒素の循環も含む「地球システムモデル」を構築。気候感度(*)やティッピングエレメント (**)
等を解明。

* 気候感度: 大気中のCO2濃度が2倍になった時の気温上昇量。
** ティッピング・エレメント: 気候変動があるレベルを超えたとき、気候システムにしばしば不可逆性を伴うような激変が生じる現象。

○前身事業以降開発しているわが国独自の気候モデルの利用数は、世界でもトップクラス。
○創出された気候変動予測情報は、気候変動の影響評価の基盤として活用。
7

作成：文部科学省（水災害・水資源分野における気候変動の影響と適応に関するシンポジウム資料、2109）

図 4：文部科学省・統合的気候モデル高度化研究プログラム

3

テーマDの実施内容と 基本的な考え方
テーマA,B,C及び実務機関との関係
統合的気候モデルの開発・予測コミュニティ（テーマA、B、C）

実務機関
・将来影響評価・計画論の見直し
・適応策の構築・評価・実施

・気象・気候の将来変化とその気候学的科学根拠

影響予測

適応策

統合的ハザードモデルの開発コミュニティ（テーマD)・ハザードの将来変化や社会影響とその科学的根拠・計画論も含めた後悔しない適応策の基本的考え方の創出
・適応策の評価手法の構築（後悔しない適応も）

図 5：テーマ D の実施内容とテーマ A、B、C 及び実務機関との関係

地球温暖化で地球はどうなるだろう
気候モデルによる科学ベースの将来予測

気候学・コンピューターサイエンス・地球工学の融合
文部科学省・統合的気候予測モデル高度化プログラム

図 6：地球温暖化で地球はどうなるだろう4

後で解説する図 9 は気候予測の分野から防災研究に提供される、1 時間ごとの雨量の出力ですが、208X 年という気候変動の将来予測の中で台風が発生し、日本付近に大雨をもたらしています。このような気象モデルを使って、台風の将来の増加傾向や、中心気圧や総雨量の変化を見ることができますが、2080 年頃の具体的な日付が付いていても、天気予報のように天候が当たるわけではなく、この頃に起きやすい傾向を読み取るために利用します。
例えば 21 世紀末の 30 年位の間の全体的な気候の傾向を踏まえた 1 時間ごとの予測を計算すると、将来の気候における台風の傾向が読み取れます。
ここで、天気予報と気候予測の違いを説明します。図 7 の 2 つの図の縦軸は、気温や降水量などの具体的な気象要素を示します。天気予報のような 1 週間先程度であれば、予測計算の初めの状態が少し違った程度では、それほど予測の振る舞いは変わりません。ところがある程度予測時間が長くなると、予測と実際の状況の違いは非常に大きくなり、様々な小さな違いが互いに影響を与え合って、実際の天候との比較では非常に大きな差となって現れます。気候変動の将来予測はこのような効果があることを踏まえて計算しており、計算結果は統計的な揺れ幅や平均量として確認します。このように、日々の天気予報との違いを意識して使って頂く必要があると思います。

初期の情報を忘れる気候予測

気象庁数値予報課提供

図 7：初期の情報を忘れる気候予測

5

10

1.1

GCM、RCM と豪雨災害予測

将来予測では、は地球全体を対象とした全球気候モデル（Global Climate Model、GCM)、
及び領域気候モデル（Regional Climate Model、RCM）を用います。大気は地球上で繋がっているため、長期に渡る将来予測には全球での計算が必要ですが、計算コストが掛るため
解像度はそれほど細かくできません。一方で、20km ほどの解像度のモデルでは、梅雨の豪雨や積乱雲の再現が重要なゲリラ豪雨などは解像度が粗すぎて確認できません。そのため、
図 8 のように見たい現象に応じて 20km、5km、2km などの解像度の領域気候モデルを使い、注目する領域での高解像度化を行います。例えば、梅雨前線の位置は全球モデルの粗い解像度でも見られますが、梅雨に伴う豪雨を解析する場合には、領域モデルによる高解像度化が必要です。

本
三

をもた
降雨原因

す

台風
: 1000km:1
2009/08/08 in

20/60km格子モデル(AGCM20/60)

台湾中央気象局提供、 及川康氏提供

気象庁ＨＰ

局所的豪雨（ゲリラ豪雨）

局地豪雨 (梅雨、秋雨前線): 10km: 30: 100km:6
2014/8/20 in1

2008/07/28 at

2017/7/05 in

2km格子モデル(NHRCM02)5km格子モデル(NHRCM05)

増水時

都賀川モニタリング映像

図 8：日本で災害をもたらす三大降雨原因

6

平常時

提供：神戸市12

地球温暖化で地球はどうなるだろう
気候モデルによる科学ベースの将来予測（全球気候モデルと領域気候モデル）

5km領域気候モデル（RCM)
梅雨豪雨災害2km領域気候モデル
梅雨豪雨・ゲリラ豪雨災害

20km全球気候モデル（GCM)
台風災害
13
図 9：地球温暖化で地球はどうなるだろう
1.2

メガアンサンブルとその意味

高解像度の領域モデルでは計算コストの問題で多数の計算はできませんが、粗い解像度であれば将来予測を多く計算することができます。同じ気候条件の下で、小さなばらつきを与えた多数の計算をアンサンブルと呼びますが、文部科学省の統合的気候モデル高度化研
究プログラム（以下、統合プロジェクト）では、メガアンサンブルという非常に多くのケースを計算するアンサンブルを実施しています。2010 年もしくは最近の大気や海洋の状態を再現した上で、将来の温室効果ガスの変化等の条件を与えて計算しますが、将来の海の状態
も 6 種のケースを採用し、更に観測からのばらつきなどを与えて様々な可能性を検討する
ことで、少しの違いで生じる可能性のある予測結果をなるべく多く得られるようにしました。アンサンブル計算での一つ一つのケースをメンバーと呼びますが、今回の実験では 4℃上昇時の計算を 90 メンバーについて各 60 年分計算したので、合計 5400 年相当の 4℃上昇の世界の情報が得られたことになります。同様に 2℃上昇時の実験も行われ、現在は 1.5℃
でも同じような計算が行われています（図 10）。
同じ考え方で 1850 年以降の温室効果ガス排出量増加がなかった場合の過去についても、100 メンバーでシミュレーションが行われています。非温暖化実験と呼ばれるこれらの計算
は、温暖化が起きなかった場合との比較に用いられます。

7

大アンサンブル実験デザイン d4PDF d2PDF
全球平均地上気温

+6℃

+4℃
+2℃

1850年における気温60km AGCM

10090

非温暖化100(6ΔT×15δT)

日本域 20㎞ 50
ダウンスケール
1951 過去実験※気象庁AGCM,
NHRCMを使用

90
2010

60年

将来実験
ΔT: 温暖化時SSTパターン
δT: 初期値＋SST摂動

図 10：大アンサンブル実験デザイン
NHK スペシャルでも紹介されましたが、2019 年に台風 19 号による千曲川の氾濫について、気象研究所の川瀬宏明さんが、温暖化がなかった場合の台風のシミュレーションを行っています。その結果から、温暖化がなければ氾濫域が現在よりかなり小さかったと考えられることがわかりました。このようなモデルを使うことで、更に将来どの程度被害が悪化する
可能性があるかもシミュレーションできます。
既に起きた過去のシミュレーションが多数あるという考え方に、違和感を覚える方もいらっしゃるかもしれませんが、小さな違いで発生しうるケースを多数シミュレーションすることで、過去についても確率的な評価ができるようになります。
確率的な評価の例を見てみると、図 11 上の図のように 1 メンバーのみではあまりはっき
りしない分布しか示せませんが、多数のアンサンブルで描かれた下の図では、全体的な確率分布がわかりやすくなります。アンサンブルの多数の情報により、現象の起きやすさの変化を確率的に評価できるようになります。
なお、既にこのような確率評価のためのデータセットは出来ており、全球気候モデル、領域気候モデルなど、目的に応じた解像度のモデルも利用できるようになってきました。それらの情報を適切に利用して将来予測を行い、適応に結びつけることが大切です。

8

ES 100x100実験結果の解析

20年×1メンバー

アンサンブル
メンバー数の増加

20年×１００メンバー

1951~1970＋4℃の世界塩竈（2015）

図 11：ES100×100 実験結果の解析

アンサンブル情報の持つ意味（２）気象庁数値予報課提供

図 12：アンサンブル情報の持つ意味

9

その１

17

アンサンブル情報の持つ意味（２）単独予報値（気象庁数値予報課提供の図に中北が時系列追記）

18

図 13：アンサンブル情報の持つ意味

創生と統合

その２

Program Ｄ (2012-2022)

適応策創出の哲学・考え方の構築
Ultimate Goal
大きな不確定性下での意思決定法の構築
最悪シナリオなどの確率のわからない状況下での意思決定法の構築
生態系の経済指標など新しい価値観の創出

Post Sousei

より精度の高い確率の推定
粗いモデルによるアンサンブ
ル情報により確率密度関数を推定する。
GCM20やRCMを用いて、粗い時・空間解像度での値を、領域スケールでの値にコンバートSousei (2012-2016)
Kakushin(2007-2011)
最大クラス外力の想定－生存の縁

対象:
自然災害, 水資源、生態系・生物多様性

For adaptation decision making
Deterministic, Probabilistic and Beyond
中北 (2012, 2015)

図 14：創生と統合

10

最大クラス台風
複合災害
社会シナリオの想定

1.3

力学的ダウンスケールと統計的ダウンスケール

ダウンスケールには大きく分けて力学的ダウンスケールと統計的ダウンスケールがあります（図 15）。気象の現象は、空間的な大きさと時間的な長さが概ね連動していますが、統計的ダウンスケールでは、粗い解像度の計算と細かい現象の関係を重回帰分析などによって直接統計的な関係を導き、将来予測などに適用します。一方の力学的ダウンスケーリング
では、気象要素を空間的解像度と時間的解像度の関係を維持しながら、物理法則に基づくモデルで計算します。
なお、豪雨などの自然災害では、主にこの力学的ダウンスケールの結果を利用しています。
これは、自然災害では、雨の面的分布が実際の降雨で生じ得る分布であることが重要ですが、統計的ダウンスケールでは、それぞれのポイントでの統計式が別々に作成されるため、面的な分布を計算しても、必ずしも実際の降雨の現象で見られる面的分布にならない可能性があり、使いにくいためです。

力学的・統計的DSの関連
温暖化予測へのモデル解像度の寄与 (contribution of the resolution）

年

統計的DS

ダウンスケール

生態

GCM (CMIP6)

Weather
Generator

月

健康
日

時

エルニーニョ現象
定常波・超長波・潮汐波
プラネタリー波・ブロッキング
赤道波

農業

洪水

革新チーム3・創生ＣＤ・
統合ＣＤ

長波（傾圧波）
低気圧・高気圧
前線・台風

海陸風・山岳波
スコールライン内部波・集中豪雨・雪
クラウドクラスター

雷雨・内部重力波
晴天乱流

局地

RCM

CPM

地域

全球

高薮（２０１９）に中北が「革新・創生・統合」「環境省系プログラム」を追記

図 15：力学的・統計的ダウンスケールの関連
このため、豪雨災害の影響評価では、物理法則で計算された力学的ダウンスケーリングを使用していますが、図 16 の通り、力学的ダウンスケーリングは計算機を多く使用するため計算コストの高さが難点です。それでも、治水などの自然災害分野で、信頼性の高い予測を元に計画を立てるためには必要な情報です。

11

22

ダウンスケールとの関係
力学的ダウンスケー
リング(DD)

統計的ダウンスケー
リング(SD)

GCM出力値

GCM出力値

気温

降水量

放射↓

・・・

気温

降水量

放射↓

バイアス補正(BC)GCM出力値

・・・

気温

降水量

放射↓

・・・

空間解像度変換
統計的

RCM
気温

降水量

放射↓

・・・

影響評価研究

気温

降水量

放射↓

・・・

影響評価研究◎ 物理的× 開発，計算コスト
結果にバイアスが残る○ 変数間の関係✕ 詳細な観測値が必要
広域への適用が難しい• 領域スケールでは(DD+BC)の研究が多い• 但し、DDを行うGCMの数に限りがある

気温

降水量

放射↓

・・・

放射↓

・・・

統計的
気温

降水量

影響評価研究✕ 変数間の関係○ 開発，計算コスト• SDの研究は盛んだが、影響評価への応用例は(DD+BC)ほど多くない• SDよりもBCの方が良い (Themeßl et al., 2010)• BCの長所は簡易、かつGCMを直接利用可能できる• 複数のGCM、アンサンブルの利用可能

渡部哲史（2017）

図 16：ダウンスケールとの関係
ただ、物理法則を組み込んだモデルは必ずしも観測と同等の精度とは限りません。観測値と過去を再現したモデルの値を比較し、差がある場合はモデルの結果に補正を行う必要があります（図 18）。
バイアス補正には主に 2 つの方法があります。一つは観測値と過去を再現したモデルの値の差を使い、将来予測を補正する図 18 の①の手法、もう一つはモデルの過去再現と将来予測の関係性を観測値に当てはめ、将来の予測値とする②の手法です。更に複雑なものを含
め、補正手法は複数あることを覚えておいていただきたいと思います。
例として、図 17 の水資源での水の蒸発散の計算を示します。左のバイアス補正前の図では蒸発量がマイナスで水蒸気が凝結する領域が多いものの、右の通り補正を行うと蒸発量が多くなります。このようにバイアス補正が結果を大きく左右することもあります。

12

気候変動影響評価におけるバイアス補正の効果(from ICCAP)
No correction

Bias corrected

Evap

Evap

元の領域気候モデルに大きなバイアスがある場合、補正後に正負が逆転する場合がある。したがって、気候変動影響評価においてバイアス補正は大切である。 京大防災研究所田中賢治准教授（2016）
図 17：気候変動影響評価におけるバイアス補正の効果

2.バイアス補正とはGCM
較正期間(30 年程度)

統計的特徴
を比較

24
参照データ（観測値）

?

パターン②
過去データにモデル
出力値の将来変化
シグナルを加味

将来変化シグナル
（統計量）

⊿μ,⊿σ

パターン①
モデル出力値の統計的特徴を補正30年程度• 気候モデル出力値と観測値（参照データ）との間の統計的な差を比較し修正する• 両者の個々の出力（同一日時）を比較できない点に注意が必要• 広義ではダウンスケールの一つとして扱われている• 複数の変数を使う（→統計的DS）か，否か（→BC）で区別する• 変換関数型（パターン①）とデルタ型（パターン②）に大別される

渡部哲史（2017）

図 18：バイアス補正とは13

図 19 は力学的ダウンスケーリングのデータ種別を整理したものですが、空間分解能やアンサンブル数はデータ選択での重要な要素です。アンサンブル数の多い d4PDF や d2PDFの他、同様に 1.5℃上昇で計算されたものもあり、5400 年相当の将来の計算と 3000 年相当の過去の計算が利用できます。
また、それらに加えて国立環境研究所等でバイアス補正された将来予測データや、気象庁
や環境省による将来予測データセットなど、様々な機関で情報が作られています。同じ力学
的ダウンスケーリングでも温室効果ガス排出シナリオの違い、5km や 2km などの解像度の違い、使われている全球モデルの違いなどを考慮し、目的に応じたデータセットを選定することになります。なお、データによって異なる結果が得られるということは、一つのデータセットのみを使った判断は、危険であることも示していると言えます。
図 20 は、同様に統計的ダウンスケーリングのデータをまとめたものです。自然災害系
では統計的ダウンスケーリングのデータはあまり利用しませんが、生態系や農業等ではこれらの情報が使われます。

力学的ダウンスケーリング
空間
解像度

シナリオ

計算期間

バイア
ス補正

公開年

帰属・プロジェク
ト等

あり

2015

環境省・気象庁

21世紀末における日本の気候20㎞

RCP2.6, 4.5, 現在気候
21世紀末
6.0, 8.5

温暖化予測情報第9巻

5㎞

RCP8.5

現在気候
21世紀末

観測地
点のみ

2017

気象庁
(SOUSEI)

気象研究所2km
力学的DSデータ

2㎞

RCP2.6, 8.5

現在気候
21世紀末

準備中

2018

SOUSEI, TOUGOU

d4PDF（4℃上昇）

20㎞

4℃上昇

作成中

2016

SOUSEI

d2PDF +2K

20㎞

2℃上昇

なし

2019

SI-CAT

D1.5PDF

20㎞

1.5℃上
昇

なし

2019

TOUGOU

100年以上シーム
レス

20㎞

RCP2.6, 4.5, 1951-21
世紀末
6.0, 8.5なし

2021予定TOUGOU

図 19：力学的ダウンスケーリング

14

統計的ダウンスケーリング
空間
解像度

シナリオ

計算期間

手法

公開
年

帰属・プロ
ジェクト等

S-8共通（第二版）

1㎞

RCP2.6,
4.5, 8.5

現在気候
21世紀中頃
21世紀末

線形内挿・ス
ケーリング法2013

S-8

日本全国1kmメッ
シュ統計的

1㎞

RCP2.6,8.5

現在気候から21世紀末

BCSD法

2019

防災科研、
SI-CAT

日本全国1km地域気候予測シナリオデー
タセット

1㎞

RCP2.6,8.5

現在気候から21世紀末スケーリング
法

2019

農研機構、
SI-CAT

CMIP5をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正
気候シナリオデータ（NIES2019）1㎞

RCP2.6,
8.5

20世紀初めから21世紀末

CDFDM法

2019

国立環境研
究所

CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正
気候シナリオデータ（NIES2020）

1㎞

3種のSSP-RCPを提供予定

20世紀初めから21世紀末

CDFDM法

2021
予定

国立環境研
究所

図 20：統計的ダウンスケーリング
2

どのように豪雨災害予測に使うか、どのようなことが予測されているか
災害に関連する豪雨として、台風、梅雨、ゲリラ豪雨を挙げましたが、それぞれ影響を及ぼす広さや対象が違います。台風は非常に広い領域が対象となり大河川にも影響を及ぼしますが、梅雨は少し狭く、ある地方程度の領域で中小河川から小さめの一級河川、ゲリラ豪
雨はごく狭い領域で都市の小さな河川や下水管での鉄砲水やアンダーパスの浸水などに影響を及ぼします。
気候変動による影響としては、台風、サイクロン、ハリケーンは大気の安定化によって個数は減る予測となっており、日本への到来回数も減る予測のようですが、海水温が上昇する
ことで、一旦台風ができるとエネルギーを得やすく強大化する可能性があります。また、7月上旬の梅雨の豪雨の発生割合増加や、集中豪雨での総雨量増加も予測されていますが、これらは、実際に起きた西日本豪雨、九州北部豪雨、球磨川豪雨の傾向とも合致しています。
加えて、今後 21 世紀末頃には、日本海側、東北・北海道でも梅雨の豪雨が起こる可能性があると予測されています。
文部科学省の統合プロジェクトでは、このような将来予測による雨や気温、水蒸気などを使って、土砂ジオハザードや土砂生産の他、一連の降水量の河川への影響、河川氾濫への影響を予測します（図 22）。

15温暖化による日本への影響推測•台風：– 日本への到来回数は減る– スーパー台風の危険性は高まる•梅雨：– ７月上旬の日１００mm以上の割合や
集中豪雨の生起回数が増える。
– 日本海側の豪雨も増えるだろう•ゲリラ豪雨：– 都市化や下層水蒸気の流入増があり増えるだろう28

図 21：温暖化による日本への影響推測

極端現象に伴う災害発生変動評価
斜面系
領域C
GCM・RCM
出力
温暖化出力
翻訳

山岳系

(長期計算も
含む）

災害発生
変動評価

都市・低平地沿岸域（領域C：GCM60, GCM20, RC5, RCM2 (アンサンブル実験結果を含む), やCMIP5）

領域気候モデル (気象研5km, 2km-RCM, 独自ラン with WARF等)（物理的ダウンスケール）
陸面過程モデル降
水

台風モデル

主要物理量の確率時空間モデル・極値確率分布モデル （確率的ダウンスケール）

土砂生産モデルHazardモデル

河道

降雨・気温・水蒸気・風速・放射・気圧系列 （現在気候、近未来、世紀末 各25～30年）

ダム操作ルールモデル

土砂流出モデル

河道の土砂体積・輸送モデル

雨水流出モデル

河道の水流モデル

地
下
街
浸
水
モ
デ
ル

洪
水
氾
濫
浸
水
モ
デ
ル

強
風
に
よ
る
建
物
被
害
モ
デ
ル

高
潮
・
高
波
モ
デ
ル

斜面崩壊、土石流、洪水流出、洪水氾濫（都市域氾濫・地下街浸水など）、高潮・高波氾濫、強風・突風により、発生頻度に応じた各ハザードの巨大化や災害としての治水施設（ダムオペレーションも），堤防、防波堤護岸の安全率の低下や建物被害率の増大 ＝＞新たな気候変動評価指標の創出

図 22：極端現象に伴う災害発生変動評価

16なお、現在では、気象モデルとハザードモデルを組み合わせることで河川や高潮などへの影響も予測できるようになってきました。台風の影響なども含め、治水に重要な将来的の豪雨による河川流量への影響も計算することで、ダム管理等における現在の手法の適用可能性なども検討できます。気候変動による極端現象の変化は、表面崩壊や深層崩壊といった土
砂災害、高潮、高波、積雪など、様々な対象に影響を及ぼす可能性があります。

水災害・水資源に関し、我が国でおおよそ何が推測されているか？
•100年に一度起こる規模の河川最大流量が全国で増大する•10年に一度の少ない規模で起こる河川流量が北日本と中部山岳地帯を除く多くの流域で悪化し、融雪水を利用している地域では、融雪ピークの減少やそれが早期化する•ダム操作の有効性が変化する（洪水時も、渇水時も）•西日本太平洋側を中心に、表層崩壊や、深層崩壊という数10mの深さでかつ水平規模の大きい斜面崩壊の危険性が増大すること•100年に一度の規模で起こる高潮・高波が主要湾で悪化すること•降雪、積雪状況の変化により、水ストレスが増加する
こと30

図 23：水災害・水資源に関し、我が国でおおよそ何が推測されているか？
次に、梅雨での豪雨について、お話します。2017 年の九州北部豪雨は土砂崩壊、土石流により 70 名程の方が亡くなりました（図 24）。梅雨前線に伴う豪雨でしたが、非常に小さな地域に特に強い雨が発生し、航空写真でも生活が営まれていた地域が、全て土砂で埋まってしまうという非常に悲惨な状態を生んでしまったことがわかります。
このような梅雨期の豪雨の将来変化も、気象研究所で計算されている 5km の解像度の 6月 7 月頃の 30 分降水量の情報を使って研究しています。d4PDF の 5400 年のデータには及びませんが、複数の海面水温予測を使うなど多くの種類の結果が得られるように工夫し
ています。

17

九州北部豪雨（梅雨豪雨）災害

写真提供： 室蘭工業大学 中津川教授
31

図 24：九州北部豪雨(梅雨豪雨)災害

筑後

右岸流域

被

状況
九州地方整備局

赤谷

白木谷

（

（

埋塞）

埋塞）

31
国土交通省九州地方整備局ホームページ
筑後川右岸流域 河川・砂防復旧技術検討委員会報告書（その１）P.34

図 25：筑後川右岸流域の被害状況

185km解像度RCM05からの梅雨豪雨の抽出
将来気候✓ RCP8.5

気候モデルNHRCM05
MRI-NHRCM0555km解像度
領域気候モデル4

気温上昇量 [℃]

（Sasaki et al. 2011）

力学的ダウン
スケーリングMRI-AGCM-3.2S（Mizuta et al. 2009）

20km解像度
全球気候モデルNHRCM053

将来気候
4アンサンブル

ーRCP8.5
ーRCP6.0
ーRCP4.5
ーRCP2.6
ーhistorical

2
1

約4℃上昇

現在気候
2アンサンブル

0-1

再現される降雨

1900

1950

2000

2050

2100

✓ 海面 温 布による4つ アンサンブル
c3
c2
c0
c1

梅雨期の集中豪雨を1事例ずつ抽出．

33

図 26：5 ㎞解像度 RCM05 からの梅雨豪雨の抽出

梅雨豪雨の発生場所の将来変化(20年間）の数値実験例

現在気候における数値実験結果（2候補）

ＲＣＰ8.5世界での将来数値実験結果（4候補）34

・日本全体で増える。 梅雨豪雨のない北海道で起こる。
Osakada and Nakakita (2018)

図 27：梅雨豪雨の発生場所の将来変化(20 年間)の数値実験例

19

図 27 は梅雨前線に伴う豪雨の発生の 4℃上昇時の将来変化を実験したものですが、21 世紀末近くでは東北や北海道、日本海側でも発生が予測されています。このように、力学的ダ
ウンスケーリングでは、地形の影響も加味した将来の発生傾向が予測できます。
線状降水帯を始めとした長時間継続する豪雨は、治水に大きな影響を与えます。50mm/h
以上の雨の継続時間と総降水量を確認すると、将来は同じ継続時間でも総降水量がより多くなることが予測されています（図 28）。この図での九州北部豪雨や球磨川豪雨などの位置を確認すると、将来予測での中心に近くに位置しており、このような豪雨が既に発生していることは、気候変動影響の研究結果が現状と矛盾していないことを示しているとも言えるでしょう。なお、将来の土砂災害の危険度を地域別に計算することで、斜面崩壊等の将来リスクが検討できますが、最先端の研究では、連続的な将来予測を用いてリスクの高いエリアの今後の動向を調べています。

線状降水帯の将来変化
50mm/h以上の強雨継続時間と総雨量の将来変化

現在気候

気候モデル
RCM05

RCP8.5 ()

2017年九州北部豪雨

気象レーダ
XRAIN

2020年球磨川豪雨
2019年佐賀豪雨
確率➢ 将来気候の梅雨豪雨は強雨時の雨量が増加する．
➢ 近年発生した豪雨は現在気候の中の分布の極端側に位置する．

小坂田・中村・中北（2020），小坂田・中北（2018b）35

図 28：線状降水帯の将来変化
気候変動による台風への影響として、スーパー台風が日本にも大雨をもたらす可能性が指摘されています（図 29）。平成 25 年（2013 年）の台風 18 号では、近畿地方で淀川上流の桂川、宇治川、木津川の上流で大雨が発生し、京都府内で桂川が溢れるなど、強大な台風の被害は既に見られています。この時には、宇治川及び桂川上流のダム、琵琶湖から宇治川に流れる堰を全て満杯まで溜めることで、洪水を最小限に抑えました（図 30）。

20

GCM温暖化気候の台風のCReSS実験：台風SF0508による総降水量(mm)東北地方の主要な降水の
最大は500～800mm

坪木ら(2009)

図 29：GCM 温暖化機構の台風の CReSS 実験：台風 SF0508 による降水量(mm)

淀川水系のダム群全体で洪水調整

木津川

宇治川

瀬田 洗堰

桂川

吉ダム

三 合流地点

天ヶ瀬ダム

吉ダム

天ヶ瀬ダム

21

国土交通省近畿地方整備局(2013)

図 30：淀川水系のダム群全体で洪水調整

21そのような豪雨の発生をアンサンブルの情報を使って、ある流量を超えない確率（非超過確率）で考えてみます（図 31）。例えば、過去実験での枚方では、200 年に 1 回程度を表す
非超過確率 99.5%の河川流量は毎秒 1 万 2000 t です。将来予測で同じ 200 年に 1 回の結果を見ると、増加することがわかります。このような将来予測のばらつきは確率分布で表され、庄内川や荒川など別の河川での 200 年に 1 回や、900 年に 1 回の確率も計算できますし、
高潮や高波でも同じような確率分布が検討できます。
2018 年の台風 21 号では、大阪の街はぎりぎりで高潮が水門を超えず守られました（図34）。この水門は 60 年前に建てられてから初めて効果を発揮しましたが、老朽化のため現
在新しいものを設計しています。80 年程度の長期にわたって使用するため、設計には温暖化の影響も考慮していますが、今後の温室効果ガス排出量の変動の影響もあり、起きうる状
況には幅があります。このような幅も、様々な予測による確率分布等を確認することで、多面的に検討することができます。

d4PDFを用いた淀川、庄内川および荒川の
年最大時間流量の確率分布
淀川流域（枚方）

非超過確率

過去実験

庄内川流域（枇杷島）

荒川流域（岩淵）
過去実験

過去実験

４℃上昇実験
（SSTごとの分布）

４℃上昇実験
（SSTごとの分布）◼基本高水(1/200確率)17,500 m3 /sec
◼計画高水流量(1/200確率)
12,000m3 /sec
◼過去実験(1/200超過確率)
10,100m3/sec◼将来実験(1/200超過確率)
15,200m3/sec◼基本高水(1/200確率)
4,700 m3 /sec
◼計画高水流量(1/200確率)4,400m3 /sec
◼過去実験(1/200超過確率)
6,000m3/sec◼将来実験(1/200超過確率)
9,500m3/sec

４℃上昇実験
（SSTごとの分布）

流量◼基本高水(1/200確率)14,800 m3 /sec
◼計画高水流量(1/200確率)7,000m3 /sec
◼過去実験(1/200超過確率)
7,600m3/sec◼将来実験(1/200超過確率)
12,800m3/sec◼青色の折れ線：d4PDF（過去実験）を用いた流量計算による年最大時間流量の頻度分布。3000個のデータ（60年×50アンサンブル）を用いて非超過確率（ワイブル公式）と年最大時間時間流量を表示した。
◼赤色の折れ線：d4PDF（4℃上昇実験）を用いた流量計算による年最大時間流量の頻度分布。SSTごとに900個のデータ（60年×15アンサンブル）を用いて非超過確率（ワイブル公式）と年最大時間流量を表示した。
◼緑点：計画高水流量

立川ら（２０１６）

図 31：d4PDF を用いた淀川、庄内川および荒川の年最大時間流量の確率分布

22

109

d4PDF

の

SST

900年

900年

200年

900年

200年

200年

庄内川流域

荒川流域

流域

淀川流域

流量 (m3/sec)
200
4

900

7,611

12,801

11,78020,934

5,975

9,525

7,240

11,794

10,10015,165

12,987

20,16812,30718,32815,72323,191

1.5 – 1.7
*1: SST*2: SST4*1

立川ら 2018

1.1 – 1.3

4
4

200

*2

SST
SST

図 32：d4PDF を用いた 109 河川流量極地の変化

メガアンサンブルの利用例

４℃上昇実験
（SSTごとの分布）

5400年系列からの年最大高潮偏差推定（森ら2016）900年系列からの年最大流量推定（立川ら2016）

図 33：メガアンサンブルの利用例

23

高潮対策施設の稼動状況

資料提供：大阪府

防潮水門方式水門内計画堤防高▼OP+4.30m

水門高▼OP+7.40m

海側

安治川水門の閉鎖状況

水門高▼OP+7.40m

水門内計画堤防高▼OP+4.30m

水門外水位

水門内水位

海側
水門の内外で最大約3.0mの水位差が発生

木津川水門の閉鎖状況

41

図 34：高潮対策施設の稼働状況

森＋志村（京大防） 極端

可能最大高潮予測モデル開発
テーマD
沿岸WG

CMIP5:(2075-2099)-(1979-2003)
伊勢湾・9月

外れ値

RCPが高位のシナリオ
ほど高潮強度増加傾向（ひげの最大長は四分位範囲の1.5倍）

最大値
第3四分位数
中央値
第1四分位数最小値
SSTに対するMPSSHの
感度
平均約0.12m/℃
平均：約0.7m

森ら 2018

図 35：可能最大高潮予測モデル開発

24

3

最大クラス予測とは稀な現象の検討では、100 年に一度程度起きる程度の現象をレベル１（L1）、1000 年に一度程度の災害をレベル 2（L2）と呼んでいます。最近は、これらの災害の危機管理でも、河川流量や高潮の将来の発生確率を使った検討ができるようになってきました。
図 38 は 1959 年の伊勢湾台風が、温暖化の影響を受けた場合に起きうる台風と高潮を検討したものです。伊勢湾台風は名古屋を高潮が襲い、5500 人以上の方が亡くなりました。
この実験では、当時の台風の進路が少しずれていた場合や、将来 4℃上昇の時の海面水温上
昇や気温上昇が起きた場合など、少し条件を変えて台風を計算しました。なお、このように
将来の気温上昇を加味した計算を擬似温暖化実験と呼んでいますが、このような手法で、過去の台風の最悪シナリオだけでなく、温暖化の影響も加味した場合の最悪シナリオが検討できます。図 38 の過去の再現と 4℃上昇時の高潮の氾濫域を比較すると、4℃上昇時は氾濫域が広がっていることがわかります。
なお、令和 2 年度に改訂された高潮浸水想定区域図のマニュアルでは、この計算のように、気候変動の影響が検討できる場合は、影響評価も利用してもよいことが示されました。

最大クラスの気候変動予測とその重要性

減災（Mitigation）と危機管理（Crisis Management)

河川流量、
高潮・高波高設計値(Design value)(平均何年に一度(Return period))

防ぐ・防災(Prevention)

革新
図 36：最大クラスの気候変動予測とその重要性

25

適応に向けて最悪シナリオ

サバイバビリティ・クリティカル（生(最大外力)
存の淵、土俵際）から、しなやかによ
り戻せる足（社会システム）が、より減災の対象となる範囲
重要となる= 大規模災害の場合もふくむ

世紀末のデザイン値
将来気候下での推測デザイン
値には不確定性がある

現気候下での
デザイン値

気候変動による影響評価では＝同じ頻度に対応するデザイン値は上昇する。
＝でも、どこまで上昇するかにはあ
いまいさがある。

河川の流量
高潮の水位 既基幹インフラによる防災の対象となる範囲= 堤防から水は溢れさせない。
防波堤から水は越えさせない。

整
備

中北 (2010, 2011)

図 37：適応に向けてコースシフトと疑似温暖化による最悪シナリオ(伊勢風)
実際のコースとコースシフト

Max. wind

Reproduced

PGW

diffrence

Ise Bay35.7(m/s)

41.1(m/s)+5.4(m/s)

Osaka Bay

32.3

36.3

+4.0

疑似温暖化後(DPRI：Oku, Takemi, Ishikawa)

図 38：コースシフトと疑似温暖化による最悪シナリオ

26

Projected maximum storm surge heightwith inundation–typhoon Vera at Ise BayTyphoon Vera(historical run)

Extreme typhoon Vera Extreme and shifted typhoon Vera(future climate)( future climate+ worst course)

Multiple flooding disaster (river and storm surge flooding)• Worst scenario is different between storm surge and river flooding• Storm surge• Key factors: central pressure and track of the typhoon,
astronomical tide
• River flooding• Key factors: intensity and duration of precipitation

Shibutani et al, 2014

図 39：洪水を伴う高潮の最大潮位偏差予測
4

豪雨災害に対する気候変動適応とは最後に気候変動適応についてお話します。気候変動適応は、政府、地方公共団体等の実務機関との情報共有が非常に大切ですが、私たち研究者も国土交通省や環境省との協働を意識し、シンポジウム等を開催しています（図 40、図 41）。

気候研究コミュニティ,防災減災研究コミュニティ,実務機関
協働の重要性

実務機関

気候研究コミュニティ

・将来影響評価・計画論の見直し
・適応策の構築・評価・実施

・気象・気候の将来変化の気候学的科学根拠
影響予測

適応策

防災・減災研究コミュニティ・ハザードの将来変化や社会影響の科学的根拠・計画論も含めた適応策の基本的考え方の創出
・適応策の評価手法の構築（後悔しない適応も）・新たな設計外力に対応した耐力の科学的根拠
中北 (2015)49

図 40：気候研究コミュニティ、防災減災研究コミュニティ、実務機関協働の重要性
27

実務省庁との研究連絡会やシンポジウムでの協働

2019年5月24日 国立オリンピック記念青少年総合センター
主催 文部科学省統合的気候モデル高度化研究プログラム/文部科学省研究開発局/国土交通省 水管理・国土保全局
後援 農林水産省農村振興局、環境省地球環境局、京都大学IPCCウィークス、土木学会水工学委員会、
地球環境委員会、海岸工学委員会、地盤工学委員会、計画学委員会、水文・水資源学会、地盤工学会、日本自然災害学会

図 41：実務省庁との研究連絡会やシンポジウムでの協働
気候変動による変化は、図 42 のようにギザギザと小刻みに上下しながら上がっている状況です。将来変化を小さくするために気候変動の緩和策が非常に大切ですが、たとえ緩和策が成功しても影響の増加は止められません。このため、将来の変化を踏まえて、治水等の対策も対応能力を上げる必要があります。これが適応です。
温暖化の影響で、現在治水対策が完了している場所だけでなく、当然現在未整備の場所でもリスクが増大します。今後は、未整備箇所への対応、最大クラスの災害での危機管理対応など、更なる検討が必要です。現在、国土交通省は、災害等への対策検討には、2℃上昇時
では降水量 1.1 倍、河川流量 1.2 倍として検討することを提言しています。加えて、流域全体で関係者が主体的に治水に取り組む流域治水の考え方に基づき、ハードとソフトの両方を考慮した検討を行っています。
図 43 では「後悔しない適応」と書いていますが、適応には時間が掛かるため今始める必要があります。温暖化の今後の推移によって、5 年後、10 年後に見直しながら実施する順
応的な対応が効果的ですが、そのような対応が難しい場合には 4℃上昇時をある程度見込んだ対応を検討するなど、手戻りのない適応が非常に大切です。
現在、日本は 2℃上昇までに抑えることを緩和の目標とし、閣議決定もなされています。
21 世紀末と予測されている 4℃上昇と異なり、2℃上昇の世界はあと 30 年程度で起きることになります（図 44）。現在、治水でも使われている雨量 1.1 倍、河川流量 1.2 倍の世界になるまで、実はもう 20～30 年程度しかないのです。

28

適応策の役割

緩和策
最大クラス危機管理

最大クラス

温暖化適応
（インフラ＋流域対応＋危機管理）

災害外力

治水の目標
平均

適応策

未整備

適応能力

影響
リスク

既整備

将来

現在

過去

小松（九大、2012）、三村（茨城大、2014）に中北が追加（2019）51

図 42：適応策の役割

温暖化に対する順応的適応策の考え方
手戻りのない適応・後悔しない適応とは
災害

許容範囲
温暖化トレンド

適応策の時間スケール 適応策

災害

完了

災害

自然変動

適応策
開始

ハザード強度
温暖化によるハザード強度の変化に加えて，・自然変動の幅
・温暖化影響の時間スケール・適応策の時間スケール
・費用対効果を知ることが重要
中北・森（201５） 52

図 43：温暖化に対する順応的適応策の考え方

29

今世紀末までの世界平均気温変化予測：
RCP2.6でも2度上昇は世紀末ではありません

産業革命以来４度上昇
産業革命以来２度上昇

産業革命以来１度上昇
２０２０
IPCC AR5

IPCC 第5次影響評価報告書

図 44：今世紀末までの世界平均気温変化予測
お話した通り、温暖化による豪雨災害の影響が東や北に広がること、既に豪雨災害が多い
西日本でも更にリスクが増大することなどから、科学的な将来予測に基づいた後悔しない
適応が大切です（図 45）。
現在の日本では、気候変動予測モデルを使ったハザードや水資源への将来予測が可能になっています（図 46）。気候変動で豪雨災害、渇水などの極端現象はより厳しくなると言われていますが、そのような現象も確率が計算できるようになっています。予測結果に不確実性はあるものの、不確実性を理由に気候変動への対応を遅らせると、取り返しのつかないことになります。
また、実践を通した適応策のボトムアップも一つ一つ進めることも大切です。全国一律で行う対策もあるかもしれませんが、まずは各流域、各土地改良区など、それぞれの地域のそれぞれの分野で適応を着実に進めることが重要です。これまで温暖化対策と意識されずに取っていた対策の中には、結果的に温暖化の適応となる対策もあるでしょう。
温暖化の進行につれて、現在わかっていない脆弱性が顕在化することも考えられます。今から様々な可能性を検討し、わかっていない事象を発掘することも大切です。更に、ステッ
プバイステップで、手戻りのない適応を行うと共に、最悪の事態も想定した危機管理についても検討が必要です。例えば、地域づくりとタイアップし、土砂災害や水災害の危険域などリスクの高い場所に住まないことなどが挙げられます。

30

温暖化影響予測と適応（１）• 温暖化 影響が出だしており，後悔しない適応が重要 ある．科学的将来予測を元にした適応計画を構築し今すぐ実行に移すことが重要 ある• 温暖化は的にだけ はなく東へ へと地域的にもじわ
じわと進行する。したがって気候区境目影響もきい。また 計画降雨を超えるば り それに近い雨量も増加する
未整備 ところが目立つようになる．19号
風はこ 視点も重要 ある．ど ように温暖化 影
響が出だしてきているを，継続的に検証し明確化してゆくことも，温暖化適応を促進してゆく上 極めて 事なこと ある• 治 として 適応には長いを要する．そ ことす
れば地球温暖化 進行は速い．今すぐに適応をスタートす
ること，すなわち，今すぐ，科学的将来予測をもベースに先を見越して考え，新たな考え方 すどう適応する を決め（計画），そして実行に移してゆくこと（適応）が,「後悔しない適応」 ある．
が限 れている．
（中北、２０２０）

図 45：温暖化影響予測と適応(1)温暖化影響予測と適応（２）• 気候モデルによる時間毎の出力値により、我が国のハザード・水資源の気候変動影響予測が可能となっている。
• 世紀末にかけて、極端現象はよりシリアスになると推測されている。
• 「どれくらい？」が不確定だからといって適応を遅らせていると将来の適応が不可能あるいは困難になる危険性がある。
– 今すぐ始める！＝＞後悔しない適 応• 実践を通しての気候変動適応もボトムアップとしてひとつひとつ進める。
– まずこの認識を持つことが大事– 現在進行している対策も大切な温暖化適応である– 現気候下でも気づいていない脆弱性の発掘（災害調査等の重要性）• 科学的将来予測をベースに進める（基幹インフラの計画）– Step by step の適応を計画する。手戻りのない適応。

• 最悪の事態も推測した適応（危機管理)を考える。
– 気候変動下の最悪の状況をどう適応に組み込んで行くかがも重要• 地域・街・町・都市づくりによる適応
図 46：温暖化適応予測と適応(2)31（中北、2010, 2019）

適応に向けての大切なこと
1.
2.
3.
4.

対象とする河川流量などの設計値を見直す。
気候変動下での最悪ケース群を想定する。
高い不確実性の中で後悔しない意志決定。
普段の「しんどい管理」の「じわじわ」とした高頻度化、これが今後、現場のしんどさ・疲労増大に結びついてリアルタイム防御システムの安全度を低下させる、そのようなことがないように対応して行く。
5. ギリギリ守ることができた事例も蓄積
6. ダム再生、豪雨・流量予測能力の向上と安心できる操作規則
7. 猛暑や水不足など、普段の場のじわじわ変化への適応
8. 治水の基礎力（基幹インフラ）、危機管理能力、自助共助により防災・減災力の向上
9. 可道内と外（堤外と堤内）を一体化した治水
10. シリアスに早期に逃げること。やばいと感じること。
11. 危険な場所には住まないこと。

図 47：適応に向けて大切なこと

気候変動を踏まえた治水計画のあり方提言の概要(国土交通省)
Ⅰ 顕在化している気候変動の状況＜将来降雨の予測データの評価＞

・ IPCCのレポートでは「気候システムの温暖化には疑う余地はない」とされ、実際の気象現象でも気候変動の影響が顕在化＜顕在化する気候変動の影響＞
既に発生していること

今後、予測されること

気温

・世界の平均気温が1850～1900年と2003～2012年を比較し0.78℃上昇

・21世紀末の世界の平均気温は更に0.3～4.8.℃上昇

降雨・豪雨の発生件数が約30年前の約1.4倍に増加
・平成30年7月豪雨の陸域の総降水量は約6.5%増

・21世紀末の豪雨の発生件数が約2倍以上に増加
・短時間豪雨の発生回数と降水量がともに増加
・流入水蒸気量の増加により、総降水量が増加

台風

・H28年8月に北海道へ３つの台風が上陸

・日本周辺の猛烈な台風の出現頻度が増加
・通過経路が北上

Ⅱ 将来降雨の変化

・気候変動予測に関する技術開発の進展により、地形条件をより的確に表現し、治水計画の立案で対象とする台風・梅雨前線等の気象現象をシミュレーションし、災害をもたらすような極端現象の評価ができる大量データによる気候変動予測計算結果が整備＜将来の降雨量の変化倍率＞ ＜暫定値＞
・ＲＣＰ2.6（２℃上昇相当）を想定した、将来の降雨量の変化倍率は全国平均約1.1倍＜地域区分ごとの変化倍率※＞※IPCC等において、定期的に予測結果が見直されることから、必要に応じて見直す必要がある。
※沖縄や奄美大島などの島しょ部は、モデルの再現性に課題があり、検討から除いている

Ⅲ 水害対策の考え方
水防災意識社会の再構築する取り組みをさらに強化するため・気候変動により増大する将来の水害リスクを徹底的に分析し、分かりやすく地域社会と共有し、社会全体で水害リスクを低減する取組を強化
・河川整備のハード整備を充実し、早期に目標とする治水安全度の達成を目指すとともに、災害リスクを考慮した土地利用や、流域が一体となった治水対策等を組合せ

Ⅳ 治水計画の考え方
・ 気候変動の予測精度等の不確実性が存在するが、現在の科学的知見を最大限活用したできる限り定量的な影響の評価を用いて、治水計画の立案にあたり、実績の降雨を活用した手法から、気候変動により予測される将来の降雨を活用する方法に転換
・ ただし、解像度5kmで2℃上昇相当のd2PDF(5km)が近々公表されることから、河川整備基本方針や施設設計への降雨量変化倍率の反映は、この結果を踏まえて、改めて年度内に設定＜治水計画の見直し＞＜河川整備メニューの見直し＞

・ パリ協定の目標と整合するRCP2.6（2℃上昇に相当）を前提に、治水計画の目標流量に反映し、整備メニューを充実。将来、更なる温度上昇により降雨量が増加する可能性があることも考慮。
・ 気候変動による水害リスクが顕在化する中でも、目標とする治水安全度を確保するため、河川整備の速度を加速化

・ 気候変動による更なる外力の変化も想定した、手戻りの少ない河川整備メニューを検討
・ 施設能力や目標を上回る洪水に対し、地域の水害リスクを低減する減災対策を検討
・ 雨の降り方（時間的、空間的）や、土砂や流木の流出、内水や高潮と洪水の同時生起な
ど、 複合災害にも効果的な対策を検討＜合わせて実施すべき事項＞
・ 外力の増大を想定して、施設の設計や将来の改造を考慮した設計や、河川管理施設の危機管理的な運用等も考慮しつつ、検討を行うこと。
・ 施設能力を上回る洪水が発生した場合でも、被害を軽減する危機管理型ハード対策などの構造の工夫を実施すること。

Ⅴ 今後の検討事項○気候変動による、気象要因の分析や降雨の時空間分布の変化、土砂・流木の流出形態、洪水と高潮の同時発生等の定量的な評価やメカニズムの分析○社会全体で取り組む防災・減災対策の更なる強化と、効率的な治水対策の進め方の充実

国土交通省, 2019

図 48：気候変動を踏まえた治水計画のあり方提言の概要(国土交通省)

32

7
57

「流域治水」の施策のイメージ○ 気候変動の影響や社会状況の変化などを踏まえ、河川の流域のあらゆる関係者が協働して流域全体で行う治水対策、「流域治水」へ転換。
○ 治水計画を「気候変動による降雨量の増加などを考慮したもの」に見直し、集水域と河川区域のみならず、氾濫域も含めて一つの流域として捉え、地域の特性に応じ、①氾濫をできるだけ防ぐ、減らす対策、②被害対象を減少させるための対策、③被害の軽減、早期復旧・復興のための対策をハード・ソフト一体で多層的に進める。
①氾濫をできるだけ防ぐ・減らすための対策③被害の軽減、早期復旧・復興のための対策②被害対象を減少させるための対策

集水域
雨水貯留機能の拡大[県・市、企業、住民]
雨水貯留浸透施設の整備、ため池等の治水利用

流水の貯留
河川区域
[国・県・市・利水者]
治水ダムの建設・再生、利水ダム等において貯留水を事前に放流し洪水調節に活用

氾濫域
リスクの低いエリアへ誘導／
住まい方の工夫
浸水範囲を減らす[県・市、企業、住民][国・県・市]
土地利用規制、誘導、移転促進、
二線堤の整備、不動産取引時の水害リスク情報提供、
自然堤防の保全金融による誘導の検討

集水域

避難体制を強化する[国・県・市]
長期予測の技術開発、
リアルタイム浸水・決壊把握
経済被害の最小化[企業、住民]工場や建築物の浸水対策、BCPの策定[国・県・市]
土地利用と一体となった遊水機能の向上
持続可能な河道の流下能力の維持・向上[国・県・市]
河床掘削、引堤、砂防堰堤、
雨水排水施設等の整備

氾濫域

氾濫水を減らす[国・県]「粘り強い堤防」を目指した
堤防強化等

土地のリスク情報の充実 氾濫域[国・県]
水害リスク情報の空白地帯解消、多段型水害リスク情報を発信

河川区域
県 ：都道府県
市 ：市町村[ ]：想定される対策実施主体

58

住まい方の工夫[企業、住民]不動産取引時の水害リスク情報提供、金融商品を通じた浸水対策の促進
被災自治体の支援体制充実[国・企業]
官民連携によるTEC-FORCEの体制強化
氾濫水を早く排除する[国・県・市等]
排水門等の整備、排水強化

国土交通省, ２０２０58

図 49：「流域治水」の施策のイメージ

そもそも欠けている考え方はないか？
●災害の形態が変わるのではないか？
●そもそも、自然ベースの流域・河川・沿岸の姿が変わるのではないか？
●どういった早さで？
●これらを科学的に予測する科学技術が重要！
●それに私達はどう適応して行くのか？（社会、考え方の変化も含め） ーひとつひとつの適応の総体
が地域の適応となる！ー●誰をハッピーにするのか？ 流域住民である！
を益々深めてゆかねばならない！
59

図 50：そもそも欠けている考え方はないか？

33

最後に、私たちは住民の皆さんをハッピーにするという使命を持って日々検討を行っています（図 50）
。今の世代だけでなく、子供や孫、更に先の世代までをハッピーにするために、皆さんと一緒に仕事ができることを願っています。
（以上）

34

【用語解説】
リスクコミュニケーション

利害関係者間でリスクに関する情報を共有し、意思疎通を図ること

地球シミュレーター

海洋や地球科学等、様々な分野で利用されるスーパーコン
ピューター。海洋研究開発機構に所属。

ハザード

健康、財産、インフラ等様々な損失をもたらす物理的現象
もしくは物理的影響。気候変動では特に気象や海洋に関係するものを指す。

GCM、RCM

GCM：全球気候モデル（Global Climate Model）、RCM：
領域気候モデル（Regional Climate Model）

力学的ダウンスケーリング

物理法則に基づく数値モデルを用いた高解像度化手法

メガアンサンブル

メンバー（計算ケース）数が非常に多いアンサンブル

統計的ダウンスケーリング

低解像度データを統計的関係に基づき高解像度化する手法

バイアス

系統的な誤差、偏り

d4PDF 、d2PDF

文部科学省のプロジェクトで開発された 4℃上昇及び 2℃上昇時の条件でアンサンブルを行ったデータセット

L1、L2

レベル 1（L1）：数十年から百数十年に 1 回程度の災害、レベル 2（L2）：数百年から千年に 1 回程度の災害

国立環境研究所 気候変動適応センター主催
令和２年度 気候変動適応研修（中級コース）解説資料