統合的気候モデル⾼度化研究プログラム 令和元年度公開シンポジウム「地球温暖化に備えるために〜必要な予測、想定すべきリスク〜」
⼀橋⼤学⼀橋講堂、令和元年10⽉21⽇

気候変動予測データから描き出す
将来の災害リスク〜気候変動に適応するために〜
⽵⾒ 哲也
京都⼤学 防災研究所
統合プログラム領域テーマD

⽇本における⾃然災害による犠牲者数の推移

2（内閣府「令和元年度防災⽩書」より）

近年の気象災害による死者・⾏⽅不明者数• 平成30年 死者・⾏⽅不明者数（内閣府）
平成30年7⽉豪⾬︓245名
台⾵21号︓14名

3（内閣府「令和元年度防災⽩書」より）

施設関係等被害額と国内総⽣産に対する⽐率

4（内閣府「令和元年度防災⽩書」より）

国内における保険⾦⽀払額による気象災害

⽀払保険⾦（単位︓億円）

平成30年

時期

台⾵21号

9⽉上旬

780

9,202

161

10,678

台⾵24号

9⽉下旬

115

2,856

90

3,061

7⽉豪⾬

7⽉上旬

283

1,520

153

1,956

⾞両

⽕災

新種（傷害）

合計（⽇本損害保険協会，2019年3⽉末現在，2019年5⽉20⽇発表）

災害のリスクとは

ハザード
リスク

脆弱性

曝露
6

(気候変動に関する政府間パネル第5次報告書(WG2)に基づき作成)

気象ハザード
台⾵豪⾬（2019年台⾵19号気象衛星画像、気象庁）（平成30年7⽉豪⾬時の積算⾬量、Unuma and Takemi 2019）7

三⼤都市圏のゼロメートル地帯

8（内閣府「防災⽩書」より）

都市
京都

⼤阪

東京

9
(Takemi et al. 2019b)

⽇本におけるこれまでの気温変化

10（気象庁「気候変動監視レポート2018」より）

災害のリスクは、これまでの経緯を⾒ると、下がっているとは⾔いがたい
今後も災害リスクは、⾼まることはあるとしても、下がることはないであろう
地球温暖化が災害リスクをさらに助⻑させることが懸念される
将来の災害リスクを提⽰することが⼤事
11

地球の気温の将来予測
1950‐2100（気候変動に関する政府間パネル第5次報告書より） 12

気候予測から影響予測へ
NHRCM

AGCM

領域テーマC︓統合的気候変動予測• ⾼精度統合型モデルの開発• 汎⽤シナリオ整備とメカニズム解明
全球 • ⾼精度気候モデル及び評価結果のアジア・太平洋諸国への展開と国際貢献

領域

•
•
•
•
•
•

気候予測データ
バイアス補正領域テーマC︓
統合的ハザード予測

極端なハザードの強度と頻度の⻑期評価
21世紀末までのシームレスなハザード予測
過去災害のハザード分析と気候変動要因の評価
ハザード評価のアジア・太平洋諸国への展開と国際協⼒
様々な変化を考慮した後悔しない適応戦略
バイアス補正法・極値評価技術の開発

13

d4PDF︓

地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース

気象研究所全球⼤気モデルMRI‐AGCM3.2
気象研究所領域気候モデルNHRCM

14(Mizuta et al. 2017, BAMS)

革新・創生・統合プログラムD
より精度の高い確率の推定

適応策創出の哲学・考え方の構築
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

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統合(2012-2016)

対象:
自然災害, 水資源、生態系・生物多様性

中北 (京大防災研) (2012, 2015)(2007-2011)

最大クラス外力の想定－生存の縁最大クラス台風
複合災害
社会シナリオの想定

15温暖化に対する順応的適応策の考え⽅

災害適応策の時間スケール適応策
完了

災害

災害

許容範囲
温暖化トレンド
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
16・費⽤対効果を知ることが重要
森（京⼤防災研）（2015）

温暖化による災害影響温暖化による影響の分析︓擬似温暖化実験
1. 現在の気候および将来の気候予測計算データから、海⾯⽔
温・気温・⽔蒸気量・気圧など変数別に(温暖化差分)＝(将来) ー (現在)を算出する
2. 「温暖化差分」を過去の気象場に加える
3. 過去の気象現象の再現実験と「温暖化差分」を加算した擬似温暖化実験とを⽐較することで温暖化影響を⾒積もる

このような想定実験が可能となる
伊勢湾台⾵級の極端台⾵が温暖化時にどこまで強⼤化し、仮に同じ経路をとった場合に⽣じる強⾬・強⾵はどう変化するか︖
18

地球温暖化の影響を調べる︓擬似温暖化実験「将来 マイナス 現在」の差分を加算した計算機シミュレーション
All cluster
Cluster 1 海⾯⽔温 Cluster 2
Cluster 3

地上気温19
気象研究所MRI‐AGCM3.2Sから算出した温暖化差分

伊勢湾台⾵級は上陸時でも温暖化時に強化
中⼼気圧

SST＋
⼤気場

最⼤⾵速

SST差分のみ与えた場合

SST差分のみ与えた場合

SST条件別SST＋
⼤気場

SST条件別1959年条件1959年条件現在

擬似温暖化
SST + 3D atm

SST

中⼼気圧 (hPa)926.2 – 932.7

912.7 – 929.5

887.8 – 892.4

最⼤⾵速 (m/s)

46.4 – 50.4

49.8 – 55.1

58.1 – 61.1

※北緯33度線を越えた最初の時刻の強度

20

積算⾬量

平成30年7⽉豪⾬(2018/7/2/00時〜7/9/00時

上空の相対湿度 (700‐300 hPa)

(気象庁資料; Shimpo et al. 2019, SOLA)

21(Takemi and Unuma 2019, SOLA)平成30年7⽉豪⾬への温暖化影響

領域気候モデルNHRCMを⽤いて特定の極端事象を再現し、温暖化差分を抜いた実験との⽐較から、温暖化の影響を調べる。
実際の海⾯⽔温・気温から差し引く量
ダウンスケーリング︓20 km/5 km/2 km（温暖化差分を差し引く）

計算領域

5km

気温除去
実験

2km

20km
再現実験による
総降⽔量

再現実験

降⽔量はどう変化する︖

22(Kawase et al. 2019, BAMS)

⾬量は温暖化影響でどの程度増⼤しているか︖

23平成30年7⽉豪⾬の⽔蒸気流⼊
d4PDF領域モデル出⼒を⽤いた解析︓
3⽇間で積算した⽔蒸気流⼊量が、現在気候と将来気候でどのように位置づけられるか︖
現在気候・将来気候下での⽇本に流⼊する⽔蒸気量
(MSM)

(MSM)
(MSM)

2018年7⽉豪⾬時の⽔蒸気量は，現在気候では⾮常に極端な量であった．しかし将来気候では，それ以上の⽔蒸気量が流⼊する頻度が増加する．

24

⼩坂⽥・中北（京⼤防災研）（2019）北⽇本での台⾵影響︓2016年8⽉の台⾵ (7, 10, 11号)
3台⾵の経路

低

Track

中⼼気圧

1km

中⼼気圧と最⼤⾵速の関係

24時間積算⾬量(Nayak and Takemi 2019) 温暖化条件で、最盛期の台⾵強度は強まる
⾚︓擬似温暖化 ⾵速は、温暖化条件で、東
⻘︓再現実験
北地⽅では強化傾向、北海
道では弱化傾向 ⾬量は、温暖化条件で増加

最⼤⾵速

強

24時間平均地上⾵速

7
号
10
号
11
号

25
観測

再現 擬似温暖 温暖化増減
計算 化実験 （増︓⾚; 減︓⻘）

観測

再現 擬似温暖温暖化増減
計算 化実験 （増︓⾚; 減︓⻘）

全国109⽔系での極値⾬量・流量評価
d4PDFデータを⽤いた全国⼀級河川109⽔系での極値⾬量・流量評価
全国の河川流量モデルの構築
d4PDF⾬量データ

荒川流域での流量評価

再現期間200年
洪⽔強度は1.5倍
から1.7倍に

荒川流域

全国109⽔系で流量評価
26
⽥中・⽴川・河合・宮脇（京⼤⼯）（2018）

可能最⼤⾼潮予測モデル開発
CMIP5:(2075‐2099)‐(1979‐2003)
伊勢湾・9⽉RCPが⾼位のシナリオ
ほど⾼潮強度増加傾向

外れ値（ひげの最⼤⻑は四分位範囲の1.5倍）

最⼤値
第3四分位数
中央値
第1四分位数最⼩値

森・志村（京⼤防災研）

SSTに対するMPSSHの感度
平均約0.12m/℃
平均︓約0.7m
27

⾼潮・波浪ハザードモデルの開発・予測
３⼤湾（東京湾・伊勢湾・⼤阪湾）の可能最⼤⾼潮の予測モデル開発

d4PDFによる1/100年確率の⾼潮（海岸線コンター）と海上⾵速（コンター）の将来変化︓単位%

⼤阪湾の例
東アジアはシビアな将来変化

約0.6mの⽔位上昇1/10年波⾼の将来変化:単位m（MRI‐AGCM+波浪モデル）
5m
0m
28

森・志村（京⼤防災研）‐5 m

陸⾯モデルを⽤いた⽔資源量評価
d4PDFデータセット
陸⾯モデルSiBUC

⽔資源量評価⽥中（京⼤防災研）

29

影響予測モデルの開発・⾼度化

市街地スケールでの気流解析モデルの構築
⼤阪市街地

南北3 km・東⻄2 kmの範囲

m

台⾵の南
⾵条件を
⼊⼒

最⼤瞬間⾵速 𝑈

⼀般に、⾼層建物が密集する市街地
では、上空約300 mでの⾵速に対し、地上ではその30 %程度の⾵が吹く

御堂筋

/𝑈

𝑈︓⾵速
𝑈 : 境界層上端⾼度(326 m)での⾵速

312018年台⾵21号を想定した暴⾵リスク評価

御堂筋通り

𝑈︓⾵速
𝑈 : 境界層上端⾼度(326 m)での⾵速

上空326 mでの⾵速に対する地上⾵速の⽐率
𝑈/𝑈/𝑈
最⼤瞬間⾵速 𝑈

⾼度約133 m

⾼度約136 m

32

2018年台⾵21号による⼤阪湾での⾼潮の解析
⾼精細な⾼潮モデル開発による⾼潮の数値解析
最⼤潮位変化最⼤流量

33
森（京⼤防災研）（2019）

3⼤都市圏を対象とした内⽔外⽔対応氾濫モデル開発
⼤都市内⽔・外⽔氾濫モデル開発
最⼤クラス氾濫予測
名古屋圏

最⼤クラス流量
流量(m3 /s)
9000
8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000
1000
0
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95

時間(h)（庄内川下流の計画高水流量
4400m3/s）

34
川池（京⼤防災研）・武⽥（中部⼤）後悔しない適応戦略の設計

適応策に関する戦略に関する意思決定モデルの開発
アンケート調査

年間の発⽣確率ハザードの将来変化 (d4PDF)

予測A：平均的ケースでの家屋浸水予測

最悪ケース

(%)

氾
濫
解
析

平均的
ケース

年間最⼤の⾼潮⾼さ (m)数理モデル構築頻度

年間確率

10年に1回10%

20年に1回5%

50年に1回2%

100年に1回

1%

200年に1回

0 5%
浸水の深さ
0.1m以上
0 5m以上3.0m以上（床下浸水） （床上浸水） （家屋水没）予測B：最悪ケースでの家屋浸水予測

回答者

頻度

年間確率

10年に1回10%

20年に1回5%

50年に1回2%

100年に1回

1%

200年に1回

0.5%
浸水の深さ
0.1m以上0.5m以上3.0m以上（床下浸水） （床上浸水） （家屋水没）

35
多々納（京⼤防災研）

まとめ
気候予測と影響予測の密な協⼒によって、気候変動下の⾃然災害・⽔資源への影響の定量化が可能となってきている
農林⽔産分野の専⾨家も参画し、気候変動による農林⽔
産業への影響も評価できるようになってきた
⾼分解能・⾼精細な数値モデルの開発が進んでおり、より⾝近なスケールでの影響予測・評価も今後進んでいく
であろう
気候変動適応策の策定など、より実務分野との連携も今後ますます展開していくであろう
36