気候変動を予測／再現するための地球システムモデルの開発〜地球システムモデルでは何がわかるのか〜
東京⼤学⽣産技術研究所

芳村圭

IPCCレポートと気候モデルの進化

IPCC AR4 WG1, 20072

地球システムモデル（ESM）とは︖

https://www.jamstec.go.jp/cema/
j/esm/©JAMSTEC

⼤気海洋陸⾯結合モデルに炭素循環をはじめ、様々な要素との相互作⽤を組み込んだ気候・環境予測及び再現のためのモデル。

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ESMにおける陸域固有の問題︓
空間の不均⼀性＆⼈間活動
背景• 陸域は⼤気・海洋に⽐べて空間的に複雑/多様なため、⼤気/海洋に対して、相対的に⾼解像度である必要がある• ⼈間活動は、陸域そのものを⼤きく改変しており、⾃然プロセスだけでは表現できない。
⽬的• 適切な格⼦系で⾼解像度化と詳細な要素モデルの簡易な実装を実現しつつ、⼤気・海洋モデル、その他のモデルとも結合可能なフレームワークを開発する。
• ESMの下部境界の⼀部としてだけではな
く、様々な⽤途（e.g., 洪⽔予測）に耐えうるものを構築する。（後述）

1°ｘ1°（約100kmｘ100km）©Google Earth開発指針︓地球システムスケールで重要
かつ、地域・局所スケールでも役⽴つ• 例︓⼟砂動態モデリング→河川沿岸環境• 地球規模での物質循環の観点から重要。地形形成の観点からも重要。
地球規模のニーズ〇…Sig n ifica n t（ p< 0 . 0 5 ）△…I n sig n ifica n t

土砂動態モデルの概念図

地域規模のニーズ
河川・沿岸環境に関する地域適応コンソーシアム事業等からのリアルなニーズ
http://www.adaptation‐
platform.nies.go.jp/lets/conso/index.html

Significant: 4 4 / 4 5

開発指針︓地球システムスケールで重要
かつ、地域・局所スケールでも役⽴つ• 例その２︓海洋における淡⽔流⼊→沿岸域での養殖漁業
Kitakami R
Abukuma R↑河川流入なし→新しく河川流入を加味したシミュレーション
Urakawa et al. (2016)

統合陸域シミュレータ
統合陸域シミュレータ(ILS)
開発

Par meter

基本理念
・最新のスタンドアロンモデルを、最小限のコード改変で移植。
・それぞれのモデルを任意の解像度・時間ステップで動かしながら、必要に応じてカプラがデータを送受信・リグリッドする。

ZCh nnel Eleva i n
L
Ch nnel Leng hW
Ch nnel Wid h
Embankment Height B
ACat hm nt Area
Flo dplain Eleva ion Pro lTphS
Fl dp
St
S
River Water Dep h
HFloodplain Dep hHInundated Area
A

Takata et al. (2003), Nitta et al. (2014)

その他、・土砂輸送モデル
・水温・水質モデル
・地下水モデル・斜面流出モデル・治水ダム操作モデルなどが鋭意開発中

LSfSfSHfHTo pography

次世代河川モデルCaMa‐Flood

V riabl s

1次元化した陸面過程モデルMATSIROAAfAAf

汎用カプラ（Jcup; Arakawaet al., 2011）

Yamazaki et al. (2011)

人間活動水資源モデル
H08 (Hanasaki et al., 2008)

I/O モジュール
⼤気モデル

海洋モデル

全球/領域の陸の過去復元・実時間解析/予報・将来気候予測等様々な⽬的に利⽤

MATSIROo 古く（90‘s）からあるMIROC･NICAMの陸モデル
o 影響評価研究にも利⽤されてきた
o ⼟壌6層（14 m）、積雪3層、単層キャノピーから成り、様々な陸域の物理過程（キャノピーの放射伝達、バルク係数、積雪、流出、⼟壌特性等）を含む顕熱フラックスの検証
Am plero

Blodg ett

Bug acElSaler

ElSaler2

EspirraFortPeck

Harvard

Hesse

HowardHowlandm

Hyytiala

Krug er

LoobosM erbleueM opane

PalangSylvania

Tum baUniM ich

観測ILS

8

新⽥友⼦＠東⼤CaMa‐Flood
⾼解像度DEMから河川モデルのサブグリッド地形パラメータを抽出

Diffusive Wave Equation(b) Backwater
⽔⾯標⾼の調整・逆流の再現
A
isfc

1 v v v h  i0  i f  0g t g x x Kinematic
Dynamic

h

Oi=Av

(i)
Li(j)

Diffusive

Downstream

St. Venant Momentum Equation

Variables

Parameter

流量に加えて⽔⾯標⾼と氾濫⾯積を予測
衛星観測と⽐較可能Z
Channel Elevation
L
Channel Length
W
Channel Width
Embankment Height BACatchment Area
Floodplain Elevation Profilef(Topography)
River StorageSrFloodplain Storage S r
River Water Depth H r
Floodplain Depth
HfInundated AreaAfL

SfSfSr

HfHrWZByaphogrTo pAA

AfAf

地形パラメータをもった河道・氾濫原貯⽔槽
⽔深と氾濫⾯積も陽に予測

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⼭崎⼤＠東⼤最新地形を統合した河川モデルがほぼ完成[Old] SRTM + HydroSHEDS[New] MERIT Hydro

CaMa‐Flood simulation at 0.1deg resolution + Diagnostic downscaling to 3sec

ECMWFの統合予測システムIFSへの導入決定。作業進行中。
(UK MetOfficeのHydro-JULESからもモデル結合への協力打診あり)

⼭崎⼤＠東⼤2015年⻤怒川豪⾬での事例
観測⼊⼒

気象予測
時間とともに洪⽔発⽣の確実度が上昇

数値モデル
MATSIRO[Nitta et al., 2011]

河川流量CaMa-Flood[Yamazaki et al, 2011]

39h

27h

15h

3h

リードタイム（洪⽔発⽣までの時間）
洪⽔危険度
各リードタイムにおいての分類
ユーザー
基本⾼⽔を超える予報をしたメンバーの数
確率年変換
インターフェース
[Yoshimura et al., 2008]2015年9⽉に発⽣した⻤怒川洪⽔• 10⽇午前6時ごろに越⽔による浸⽔• 同⽇午後1時ごろには破堤が発⽣システムは39時間前に洪⽔発⽣を⽰唆、15時間前には⾼い確度で洪⽔を予測した。
⽯塚裕太＠UMass

2015/9/9 3pmを初期値とした予報による危険度の表⽰（バーが⾼いほど、より危険）これからの開発の取り組み

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⼆次元氾濫モデルとの結合（メコンでの⾼潮浸⽔）

CaMa-Flood

LISFLOOD-FP• 左︓全球河川・海岸結合モデル [Ikeuchi et al., 2017]• 世界で初めて全球規模で河川洪⽔・⾼潮複合⽔害シミュレーションを実現• ⼀⽅，全球モデル格⼦内の⽔動態が適切に表現されず• 右︓⼆次元氾濫モデルとの結合• 沿岸部や⼩河川における⾼潮遡上を表現
池内寛明＠国交省・平林由希⼦＠芝⼯⼤

全球河川⽔温モデル

河川による全球規模の熱輸送は無視できない︕

⼤洋ごとの淡⽔流⼊量[m3/s] と熱流⼊量[W] のトレンド

徳⽥⼤輔＠東⼤全球⼟砂動態⼟砂動態のモデル化
 ILSのフレームワークに追加
 降⽔量、河川の諸変数を⼊⼒値とする
 浮遊砂（⽔とともに流下する砂）、掃流砂（河床付近を移動する砂）を考慮

土砂動態モデルの概念図

Amazon(Obidos station)〇…Significant（p<0.05）△…Insignificant

Significant: 44/45
Suspended sediment[103ton/yr]
Obs. CTL Calibrated

鳩野美佐⼦＠東北⼤／U Texas

全球⼟砂動態シミュレーション結果
浮遊砂輸送量[106 t/yr]

モデル

⽂献値

⽂献値

流域⾯積[km2]

⿊枠線︓流域⾯積10,000km2以上モデル（106t/yr以下は表⽰しない）• 過去の推計値（Milliman&Farnsworth, 2011）との⽐較• モデル内の河⼝での年平均河川流量>1m3/sの流域のみ• 解像度が粗く、⼊⼒の降⽔量/流出量がない• 相関係数︓0.92、NASH係数︓0.63• 空間分布はよく再現できている• 合計するとモデル︓1800×106t/yr、⽂献値︓4400×106t/yr

19全球治⽔ダム操作モデル（開発中）

12000

観測流量（ピーク流量4513m3/s）
アンサンブル平均（ ダムな し ） （ ピーク流量5492m3/s）
アンサンブル平均（ ダムあり ） （ ピーク流量4353m3/s）

流6000量(m3/s)

01σ区間

時刻
8⽇ 15時
予測時刻

9⽇ 3時

9⽇ 15時

10⽇ 3時⽯井地点でのアンサンブル予測結果

洪⽔時のダム操作ルール実装により、過⼤評価であったピーク流量の精度が改善

花崎梨紗@東⼤全球地下⽔三次元流動モデル（開発中）• 様々な時空間分布での複雑な地下⽔流動を表現することを⽬指す（地表と地下の相互作⽤、⼈間活動や地球温暖化による流動変化）⇒ 飽和・不飽和/不圧・被圧を⼀体的に扱う⽅程式を採⽤
⼊⼒︓涵養量、河川⽔位、地下⽔揚⽔など 出⼒︓地下⽔位、⽔収⽀、流速

地下⽔揚⽔なし
10,000年間 定常計算

地下⽔揚⽔あり
100年間
定常計算

42年間
⾮定常計算

42年間の地下⽔位再現状況
（継続中）

最上層

最下層

100年後の地下⽔位低下状況

三浦陽介＠東⼤MIROC‐INTEG (INTEGrated Terrestrial Model)

横畠、木下、櫻井、Pokhrel, 伊藤、花崎、藤森、高橋、山形、江守ほか

MIROC‐ES2Lに置き換え予定

気候（陸面過程モデル MATSIRO）
陸面過程モデルを用いて、土壌温度・水分・などを計算。

水資源 H08
水資源モデルを用いて、人間活動（農業や工業）による水の利用を計算。
河川からの灌漑を考慮。
窒素負荷なども検討。

全球0.5度〜 1度森林伐採
浸食生態系 VISIT

水の利用（農業・工業・生活）
土地利用による
CO2排出

農作物収量
肥料投入

温室効果ガス収支

陸域生態系モデルを用いて大気−植物−土壌の間の物質（C, N）分配を計算。
温室効果ガス収支の変化などを求める。

森林火災
によるCO2排出

作物 PRYSBI2

土地利用 TELMO

農作物生産モデルを用いて、穀物収穫量を計算。温暖化対策のためのエネル
ギー作物の栽培などを考慮。
温室効果ガス排出や環境窒素負荷などを求めることを検討。

土地利用モデルを用いて、将来シナリオにもとづき土地利用変化（農地－森林）を計算。
貿易などの経済活動と傾斜などの自然条件を考慮する。

Yokohata et al.,submitted

穀物収量と穀物⾯積変化の関係
SSP2: RCP85 RCP60 RCP45 RCP26

食料穀物収量 [t/ha](Grid maximum)

食料穀物面積 [ratio]

RCP85シナリオでは2050年頃まで、「施肥効果」により、面積あたりの収量は増加するが、2060年以降, 面積あたりの穀物収量は減少に転じる。
そのため、耕作面積は増加する。

まとめ• 地球システムモデルにおける陸域モデル開発の⽴場を中⼼に、開発の背景と現在の取り組みを紹介した。
• 陸域は、空間的に複雑/多様かつ⼈間活動による改変が顕著のため、それにあったモデル開発が必須である。
• 統合陸域シミュレータILSというフレームワーク・ツール群を構築し、各要素モデルの開発を進めている。
• 地球スケールの気候・環境問題だけでなく、地域規模の適応の取り組みなどからの要望にも応えられるようなモデルを⽬指している。
• たとえば、台⾵19号時の洪⽔予測や、河川沿岸環境の適応策策定などに貢献している。
• 今後も、「地球システム」から「地域適応」までをつなぐ、重要な要素として、陸域のモデル開発を続けていきたい。
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