地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究和田一範（国土交通省国土技術政策総合研究所，（現）愛媛大学防災情報研究センター）

摘
要
洪水等の水管理の実務において、地球温暖化に伴う降雨特性の変化が河川管理に与える影響に対する政策的な対応を実施するためには、将来の洪水・渇水リスクについて地域別かつ定量的な指標が必要となる。本研究では過去 100 年間の日本国内の降水量観測結果に基づき、温暖化に伴う洪水・渇水リスクの地域別の変化傾向を解析し、さらに、気象庁・気象研究所が開発した地域気候モデルRCM20 を用いて温暖化予測計算を行い、リスク評価についての有効性を分析した上で 50 年後、100 年後における地域別の洪水・渇水リスク変化を予測、解析した。本研究は内閣総合科学技術会議の地球温暖化研究イニシアチブのもとで実施され、その一部は国土技術政策総合研究所と気象庁・気象研究所の共同研究によるものである。
キーワード：降雨特性、洪水、地域気候モデル、地球温暖化

1 ．はじめに
近年、 20 世紀後半の世界的な地球温暖化についての全体像と今後の姿が明らかになりつつある。地球温暖化等の影響は国内の降水現象にも影響を与え、異常多雨や異常少雨の頻発となって現れている。例えば山元 1）は、全国 56 観測所を対象として日降水量の年上位 4 位までの発現時期を調べた結果、過去 100 年の中で 1940 年以降に集中している事を示した（図 1）。
また、日本国内 51 地点における年降水量の平均値は、僅かな減少トレンドの中で多雨の年と少雨の年の差が大きくなってきており、特に 1960
年代半ば頃からその傾向が顕著に現れ、渇水の発生も増える傾向がみられる（図 2）。
地球温暖化が河川に与える影響については、主に水資源への影響評価という観点から研究が進められていたが、時間・空間スケールの課題や日降
雨量の検討だけでは計画論に使えないことが課題として残されてきた。

図1

100 年間最大の日降水量の発現時期 1）.

近年、コンピューター処理能力の飛躍的向上とシミュレーション技術の発達に伴って、時間・空間スケールの高解像度化が進んだ結果、日本域
であれば 20 km格子・日単位の予測結果を用いた
影響評価も可能となった。和田ら 2）は、気象庁・気象研究所から提供された地域気候モデル（MRI−RCM20 −Ver.1）の結果を用い、将来の洪水・渇水
リスクの評価プロセス構築を試みたが、降水量の再現性が良好な東日本を中心とした解析にとどまっていた。
その後、気象庁・気象研究所によって降水量の再現性が改良されたMRI−RCM 20 −Ver. 2 が開発され、2004 年 9 月に気象庁より 1981 〜 2000 年の現
在気候、2081 〜 2100 年の将来気候についての計

図2

日本の年降水量の経年変化.

67

和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究

算が行われた。筆者ら 3）は、この結果を用いて現在気候の再現性を検証し、降水量の再現性が良好
で、RCM 20 を用いた将来の洪水・渇水リスクの評価が有効であることを示した。さらに和田・村瀬ら 4）は、RCM20 の 100 年後の予測結果から治水計画に用いられる確率雨量の検討を行い、100 年
後に北日本から東日本の日本海側を中心に、100
年確率年最大日降水量が 2 倍近く増加する地域が出現することを示した。
その後、和田・村瀬ら 5）は、RCM20 −ver2.0 モデ
ルの適用限界を踏まえた検討や、 50 年後の予測結果を加えた検討を行っている。
予測計算は多くの仮定の下に実施されたものであり、結果には依然不確実性が残されているものの、予測結果の適用限界も明らかにした上で地球温暖化による我が国の気候変化が水資源に与える影響を予測し、地域別・流域別における洪水や渇
水の災害リスクを評価することは、将来の対策を検討する上で不可欠であり、政策的に有用であると考えられる。
以上の点に鑑み、本研究では地球温暖化に伴う降雨特性の変化と、洪水リスクの評価を目的とした検討を行った。なお、本研究の中で用いたリス
ク評価の基本的なプロセスは、和田ら 5）において既に発表したものと同様であるが、本研究では、
確率分布式としての再現性の検証をスケールごとに行い、最も再現性の精度が安定しているスケー
ルで予測結果を提示した。

象庁の気象官署のデータを用いて降水量の長期変化傾向を調べた。
対象とした気象官署は、1901 〜 2000 年の月降
水量観測データが整理されている図 4 、表 1 に示す 51 地点である。表 1 の中で＊印以外の 40 地点
については、年最大日降水量も整理されている。
まず洪水リスクの評価指標として、多くの一級河川において河川計画の基礎資料となっている 100
年確率最大日降水量を取り上げ、その変化傾向を調べた。確率降水量の算出にあたっては日本国内の治水計画における適用例が多いGumbel分布を用いて、過去からの変化傾向を図 5 に示す方法で求めた。各地点のトレンドを図 6 に示す。100 年
確率最大日降水量が増加傾向にある地点は 28 地

2 ．降水量の変化傾向
近年、極端に激しい集中豪雨が頻発する傾向が指摘される事が多い。これは図 3 に一例を示すように、 1940 年以降の年最大日降水量が、 1900 年
代の前半に比べて変動の幅を増大させながら、徐々に増加している地点が多いためと思われる。
このような地点では、例えば 1950 年時点で作成された確率降水量と、 2000 年時点で作成された
確率降水量では大きな違いが生じる可能性がある。そこで、長期間のデータが記録されている気図3

68

年最大日降水量の経年変化 5）.

解析に用いた気象官署の位置 5）.

図4

表1

解析に用いた気象官署 5）.

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17

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
高山*
松本

18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

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

35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51

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*

注）＊は，年最大日降水量がない気象官署を示す.

地球環境 Vol. 11 No. 1 67−78（2006）

点、減少傾向にある地点は 12 地点で、増加傾向にある地点数の方が 2 倍以上も多くなっている。
増加傾向にある地点が集中している地域は青森以
北、関東〜新潟、関西〜名古屋、九州中西部で、特に九州中西部での増加傾向が顕著である。

3 ．温暖化予測モデル
3.1 温暖化予測モデルの概要

図5

確率降水量トレンドの算出方法 6）.

図6

100 年確率年最大日降水量のトレンドの分布 10）.

図7

気候モデルでは、さまざまな気候変化を物理的な根拠に基づいた方法で計算でき、種々の温室効
果ガス排出量増加シナリオのもとで、より現実的に起こり得る気候シナリオを作成することができる。また使用するモデルにより、計算対象となる気象現象、精度が異なるといった点等で課題があるものの、その課題・適用限界を十分に踏まえれば将来の年々変動や季節変動、極端な気象現象についても有用な情報を得ることができるものと考えられる。
本研究では、将来の洪水リスクを評価するモデ
ルとして気象庁・気象研究所の地域気候モデル
RCM 20 を用いた。RCM 20 は気象庁・気象研究所の全球大気海洋結合モデルCGCM 2 の結果を境界条件としてダウンスケーリングされたモデルであり、日々の天気予報に用いられる気象庁数値予報
モデルRSMと同様のモデルである。詳細について
は気象庁予報部 8）に記されている。
ダウンスケールでは図 7 に示すように、2 段階のネスティング（大領域のモデルの計算結果を境界条件として徐々に特定領域・高解像度モデルを実行していく手法）が行われている。ネスティン
グにあたって、側面境界付近でモデル間の位相差からノイズの発生を抑え、境界でなめらかにつなぐ方法がとられている 6）。
表 2 7）, 8）にRCM20 、CGCM2 の概要をまとめた。
なお全球気候モデルでは、将来気候の計算条件

CGCM2 からRCM20 へのネスティングイメージ.

69

和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究

表2

MRI-RCM20 とMRI-CGCM2 の概要 7）, 8）.

モデル
基本となるモデル
側面境界条件
水平分解能
水平格子数
鉛直総数
降水過程
放射過程
鉛直拡散
接地境界層
地面・地中温度
海面水温
降雪

MRI−RCM20
RSM（Regional Spectral Model）

モデル
基本となる
モデル
大気モデル
60 kmメッシュのアジア域気候モデル
予測結果
水平分解能
（MRI−RCM60KM）
大気モデル
20 km
水平格子数
大気モデル
129 × 129
鉛直総数
降水過程
36
Arakawa−Shurbert+大規模凝結+対流調節 放射過程
長波放射+短波放射
鉛直拡散
Mellor & Yamadaのlevel 2 クロージャーモデル
モニン・オブコフの相似則

海洋モデル
水平分解能
海洋モデル
4 層モデルにより予報
鉛直総数
全球大気海洋結合モデル（MRI−CGCM2）か 海洋モデル
ら計算
渦混合
診断的に計算海洋モデル
鉛直拡散（温室効果ガス排出シナリオ）として排出シナリ
オに関するIPCC特別報告書に記載された 4 つの叙述的シナリオ（A1 、A2 、B1 及びB2）のうち、A2
およびびB2 シナリオが使用されている。CGCM2は、それぞれのシナリオのもと、 1971 年を初期値として 2100 年までの計算が行われている。
RCM20 は、独立独行と地域の独自性を基本にした
地域的経済発展を中心としたシナリオであるA 2
シナリオの計算結果を境界条件として、 1981 〜
2000 年、2081 〜 2100 年の計算が地球温暖化研究
イニシアチブのもと、気象庁で実施された。さらに、2031 〜 2050 年の予測計算が国土技術政策総合研究所と気象庁・気象研究所の共同研究として実施された。本研究では、1981 〜 2000 年、2031〜 2050 年、2081 〜 2100 年の合計 60 年間の計算結果を用いた検討を行った。
3.2 モデルの再現性
3.2.1 年・季節・月別降水量の再現性
RCM20 による現在気候の計算期間（1981 〜 2000年）の結果を用いてモデルの再現性を調べた。再現性の検証にあたっては、RCM20 のネスティング
元のモデルであるCGCM2 との比較も行うために、
図 8 に示すCGCM2 の日本付近の出力格子（280 km間隔）12 点で行い、RCM20 と観測値の 1981 〜 2000
年の 20 年間平均年降水量比、季節降水量比を図 9（1）〜（3）に示した。RCM20 の月降水量の再現性は
一部の地域で量的な差が生じているものの、変化傾向の再現性は良好である。
さらに、CGCM 2 の計算結果と格子内に含まれ

70

陸面過程

図8

MRI−CGCM2
GSM9603

280 km128 × 64
30
Arakawa−Shurbert+大規模凝結
長波放射+短波放射
Mellor & Yamadaのlevel 2 クロー
ジャーモデル
SiB（植物圏モデル）
×（2 − 0.5）
°
2.5 °

23
等密度面混合Mellor & Yamadaのlevel 2 クロー
ジャーモデルモデル出力の検証エリア（1 〜 12）6）.

るアメダス観測値の平均および格子内に含まれる地域気候モデルの計算結果の平均値の 3 つの値から、計算結果と実測との相関係数を検証エリア毎に図 10 に示し、月別平年値で比較した結果を図 11に示す。図 10 より、RCM20 については多くの領域において相関係数が 0.9 程度あり、RCM20 は月
降水量の変化傾向を良好に再現していることが判る。CGCM2 については北海道や東北地方で相関が低い傾向がみられる。

地球環境 Vol. 11 No. 1 67−78（2006）

図 9（1） 年降水量の計算値と観測値の比 6）.

図 10

図 9（2） 冬季，春季降水量の計算値と観測値の比 6）.

図 9（3） 夏季，秋季降水量の計算値と観測値の比 6）.

また、図 11 より東日本の太平洋側（領域 1 、3 、4 、5）で夏期にRCM20 の計算結果が実測より大きくなる傾向や、逆に領域 8（近畿）では夏期に計算結果が実測より少なくなる傾向がみられるものの、RCM 20 は概ね月別降水量の変化を良好に再現しているのが判る。
RCM 20 の計算結果が北海道東部において実測に比べ大きくなっているのは、北海道東部とRCM 20 計算領域の東端の間に十分な距離が無かったため、境界条件の影響を受けたものと思われる。一方、CGCM2 については領域 1 〜 3 で月変化の再現性が悪く、また領域 10 、12 では実測に比べて大きく過小予測となっている。
以上のようにRCM 20 の月降水量の再現性は、
一部の地域で量的な差が生じているものの、変化傾向の再現性は良好であり、系統誤差（バイアス）に留意した解析を行うことで、地球温暖化による渇水リスク評価を行うモデルとして有効であるこ検証エリア別の月別降水量の精度（相関係数）6）.

とが判った。
3.2.2 年最大日降水量の再現性
洪水リスク評価への適用可能性を確認するために、1981 〜 2000 年の年最大日降水量の再現精度を調べた。ここでは、CGCM 2 の格子内に含まれるアメダス観測値の平均値およびアメダス直上のRCM 20 格子計算結果の平均値を比較した。両者の比を図 12 に示す。図 12 より、CGCM2 の場合は実測に比べて計算された極値が実測値の 10 ％〜20 %程度と大きく過小評価となっているのに対し、RCM 20 の結果では計算値が実測値に比べ多少大きいものの、その比率について地域的なばらつきも少なく、概ね良好な結果となっているのが判る。RCM20 は水平解像度の約 3 倍程度、つまり約 60 kmスケールの気象擾乱までは再現可能とされており、低気圧、前線、台風といった大雨の原因となる現象を概ね良好に再現できている可能性が推察される。さらに、RCM20 の水平分解能（20 km）
がCGCM2 の水平分解能（280 km）よりもはるかに細かいために、地形の起伏に応じた降水強度の分
布が、より現実に近い形で再現できたことも極値の再現性を高めた原因と考えられる。
3.2.3 極値分布形状の比較
前項では、RCM 20 の計算結果が極値についても高い再現性を示していることが示されたが、治水計画においては数十年連続した極値のデータを極値分布にあてはめて得られる確率降水量が利用されることが多い。
特に、RCM20 については計算に多大な時間と計算機資源を要するため、将来予測については連続した計算期間が 20 年間と短い。そのため、20 年間のデータから求める 100 年確率降水量の信憑性を71

和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究

図 11

月別降水量の比較 6）.

さらに高めるためには、期間内の最大値の一致度に加え、極値分布の形状の類似性が重要となる。
そこで、 1981 〜 2000 年の 20 年間を対象として、年最大極値をGumbel分布に当てはめた場合の分布形状を比較した。Gumbel分布の確率密度関数は以下の式で示される。
1（X）f= β exp［−exp｛−（X−ξ）/β｝−（X−ξ）/β］…（1）

図 12

72

6）

年最大日降水量の再現精度（計算値／観測値） .

β=SX √
6/ π…（2）

ξ=Xm−γ β…（3）：Xの出現確率密度関数、S X ：X
ここで、f（ X）の標準偏差、X m ：Xの平均、γ ：オイラー定数（=0.57721 …）である。 ξ はlocation parameterで分布のピーク位置を示し、β はscale parameterで分布

地球環境 Vol. 11 No. 1 67−78（2006）の広がりを示している。
年最大日降水量を対象として、国内主要地点のGumbel分布を比較した結果を図 13 に、 β 比の比
較を図 14 に示す。札幌、東京のように極値分布の形状が比較的類似している地点もある一方で、大阪、福岡のように両者の分布形状が大きく異なる地点もある。大阪の場合、RCM 20 の計算結果をあてはめたGumbel分布の β が 3 倍近くも大きく、実測値に比べてRCM 20 から求められた各年の年極値のばらつきが大きいことを示している。
図 14 より、東日本については比較的 β の比が小さい傾向がみられるものの、この結果から確率降水量を求めると、実測値から求めた確率降水量に比べて過大な値となる。
この問題を解決するために、櫻井・山元ら 9）の手法にならい、複数の観測所のデータを標準化して 1 つの統計標本を作製して解析を行った。複数の観測所を標準化する場合の空間スケールについて明確な基準は無いため、100 km四方での標準化

図 13を行い、42 個の領域で分布形状の比較を行った。
一例として、観測値とRCM20 についてGumbel
分布パラメータ β の比を調べた結果である。図 15より、西日本の領域で多少 β 比が大きくなるものの、各領域とも良好な類似度を示していることが判る。
以上の結果から、RCM20 は 20 km格子の出力解像度を有しているとはいえ、これらの結果を用いて確率降水量の評価を行う場合には、より広い空
間スケールでの平均場で議論する必要があることが判った。図 16（1）、（2）に 100 km格子平均の確率降水量を算出し、現在に対する 50 年後、100 年
後の変化率を示した。図 16 より、 50 年後の 100
年確率年最大日降水量は全国的に 10 %〜 20 %増加し、北海道北部、関東、北陸、南西諸島を中心に 20%以上増加する地域も出現している。100 年
後は 50 年後の傾向がさらに強まり、北海道〜北
東北、北陸、関東では 40 %以上増加する地域が多くみられる。

実測とRCM20 の極値分布 6）.

図 14実測とRCM20 の極値分布 6）.

地点間，降水時間帯別のβ比の比較

図 15

各時間スケールによる極値分布形状の類似度 6）.

73和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究

次に、より広い空間スケールでの平均場で議論する必要があることが判ったが、スケール毎に極値分布の再現性がどのように違うかを調べるた
め、20 、40 、60 、80 、100 kmメッシュ毎にRCM20（1981 〜 2000 年）の日雨量の極値分布の再現性を調べた。図 17 にアメダス観測値と、RCMのそれぞれから求められる β の比
（RCMの β ／観測値の β ）を比β較した。評価スケールが広くなると、 比の地点
ごとのばらつきの幅は狭くなる傾向があり、平均

図 16（1） 100 年確率年最大日降水量の変化 6）.
（50 年後／現在）.

的に観測値とRCM20 の極値分布の広がりの程度は一致してくる。図 17 は 60 km付近では 0.8 〜 1.5 の範囲内にあり、β 比=1 付近に集中してくるため、
60 kmメッシュで降水量の評価を採用することにした。

4 ．降雨特性変化が確率雨量に与える影響
4.1 RCM20 による確率雨量分布図
図 18（1）に、RCM 20 の計算結果に基づいた、現在気候の 100 年確率年最大日降水量の分布図を示に 2031 〜 2050 年の、図 18（3）す。また、図 18（2）には 2081 〜 2100 年の 100 年確率年最大日降水量の分布図を示す。現在気候の結果では、九州南東部、紀伊半島南東部に 600 mm以上の地域が計算されているが、50 年後の計算結果では、強弱の分布
形状に大きな違いはないものの陸域から 600 mm
以上の地域は減少する一方で、北陸地方では確率雨量が増加する結果となっている。
4.2 温暖化進行時の洪水リスクの変化
3.において、RCM20 を用いた確率水文量の評価を行う際には、一定の空間スケールで平均化することが重要であることを示した。そこで、図 18 に示された各メッシュ毎の確率降水量を用いて 60 km
スケールでの平均を算出し、現在と 50 年後、100年後の比較を行った。現在に対する 50 年後、100年後の 100 年確率年最大日降水量の 60 kmメッ
シュ平均変化率を 20 km毎に表示した図を図 19に示す。
図 19 より、日降水量の 50 年後の 100 年確率降水量は、全国的に 10 %〜 20 %増加し、北海道北部、関東、北陸、南西諸島を中心に 20 %以上増加する地域も出現している。 100 年後は、 50 年
後の傾向がさらに強まり、北海道〜北東北、北陸、関東では 40 %以上増加する地域が多くみられる。

5 ．降雨特性変化が水資源に与える影響評価
図 16（2） 100 年確率年最大日降水量の変化 6）.
（100 年後／現在）.

図 17

74

観測値とRCMのβの比（日降水量の場合）.

地球温暖化等の気候変動が水資源に与える影響を評価する場合、河川流量がどのように変化するかを評価する必要がある。河川流量を予測するた
めには、半旬（5 日）単位あるいは日単位の降水量のような精度の高い降水量予測が必要であることに加え、降水量から河川流量を求める水文流出計
算を正確に行う必要がある。3.では、温暖化予測
モデルの年最大降水量が洪水リスクの評価に利用できるレベルの精度を有する事が判ったが、弱雨〜強雨までの発生頻度や降水量波形等の検証は十地球環境 Vol. 11 No. 1 67−78（2006）

図 18（1） 1981 〜 2000 年の計算結果から求められた 100 年確率年最大日降水量.

図 18（2） 2031 〜 2050 年の計算結果から求められた 100 年確率年最大日降水量.

図 19（1） 50 年後 100 年確率年最大日降水量の変化率.

図 19（2） 100 年後 100 年確率年最大日降水量の
変化率.

図 20

前橋の月降水量平年比と利根川渇水月 6）.

図 18（3） 2081 〜 2100 年の計算結果から求められた 100 年確率年最大日降水量.

75

和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究分になされたとはいえず、加えて流出計算にも信頼性の幅があり河川流量変動から渇水リスクを算出することは現時点では難しいため、年や月単位で予測された降水量そのものを用いて影響予測を行うことが現実的であると考えられる。
5.1 渇水リスク評価のための指標の検討
一般に年降水量と渇水事例を比較させて渇水リ
スクを論ずることが多いが、表 3 に利根川流域のケースを示すように、年降水量の少ない順にならべた場合に、平年値よりも降水量が多い場合でも渇水が発生している事例が多いことがわかる。これは図 20 に示すように、月降水量が 2 〜 3 ヶ月程
度平年を下回った時点で渇水が発生したものの、前後に月降水量が平年を越える月が多いために、
年降水量としては平年を上回る年があるためである。このため、年降水量よりも短い時間単位で考慮しないと渇水を見逃す事例があることがわかる。そこで本研究では、年降水量に加えて季節降
水量を用いて検討した。

表3

5.2 渇水リスクの将来推定結果
1981 〜 2000 年、2031 〜 2050 年、2081 〜 2100 年のRCM 20 の結果から、年降水量と季節別降水量を算出し両期間の比率を調べた。 50 年後の年降水量の変化率の結果を図 21（1）に、100 年後の結に示した。それによると、50 年後の果を図 21（2）
年降水量は日本海側を除く多くの地域で 20%以上増加することになるが、100 年後には多くの地域
が 20%までの増加に収まっている。50 年後まで増加した降水量が、その後減少する結果となっている。冬季、春季降水量の変化率の結果をそれぞれ
図 22 、図 23 に示す。これらの図より、年降水量と同様に 50 年後にみられる降水量の増加傾向が100 年後に幾分緩和されること、季節降水量でみ前橋の年降水量と利根川渇水との対応 6）.

年降水量
渇水の有無
（mm/年）
渇水
1996
815.5
1 〜 3, 8, 9 月
1984
816.5
1978
847.5 渇水 8, 9 月
1994970.5 渇水 7 〜 9 月
19801060.0 渇水 7 月
19951075.5
1997
1078.5 渇水 1 〜 3 月
1979
1100.0 渇水 7, 8 月
19851140.5
平年値−
1162.6
1983
1163.02000
1163.01992
1174.01977
1186.0年

76

1987

1191.5

渇水 6 〜 8 月

19901201.0

渇水 7, 8 月

1986

1240.5

1982

1275.01981

1283.02001

1316.0

1993
1988
1991
1999
1998
1989

1346.51356.51438.51495.01649.51657.5

図 21（1） 50 年後の年降水量の現在に対する比の分布.

3 〜 6 月累積降水量平年比が− 42%
5 〜 8 月累積降水量平年比が− 33%

渇水 7 月12 〜 3 月累積降水量平年比が− 66%

渇水 8 月

4 〜 7 月累積降水量平年比が− 15%

図 21（2） 100 年後の年降水量の現在に対する比の分布.

地球環境 Vol. 11 No. 1 67−78（2006）

図 22（1） 50 年後の冬季降水量の現在に対する比の分布.

図 23（1） 50 年後の春季降水量の現在に対する比の分布.

図 22（2） 100 年後の冬季降水量の現在に対する比の分布.

図 23（2） 100 年後の春季降水量の現在に対する比の分布.

ると、北海道を除く広い範囲で冬期〜春季の降水量が減少する予測結果となっていることが判る。
この原因の一つとしては、CGCM 2 をはじめとした世界中の多くの全球気候モデルで予測されているように、温暖化時にシベリア大陸からの寒気の吹き出しが弱まることによって降雪量が減少するためと考えられる。

果を用い、地域別の洪水・渇水リスク変化を予測、解析した。本研究で得られた結論を以下に示す。
（ 1 ）過去 100 年間の年最大日雨量が整理されている全国の気象官署 40 地点の過去 100 年間の降水量データを用いて、 100 年確率の年最大日降水量の変化傾向を調べた。その結果、28 地点で 100 年確率の年最大日降水量が増加し、洪水リスクが増大していることが判った。
（ 2 ）気 象 庁 ・ 気 象 研 究 所 の 全 球 気 候 モ デ ル
CGCM2 と地域気候モデルRCM20 の再現性を検証した。その結果、CGCM2 については北
日本、九州南部での月降水量の変化の再現

6 ．結論
本研究では、過去 100 年間の日本国内の降水量
観測結果に基づき、温暖化に伴う洪水・渇水リス
クの地域別の変化傾向を解析し、さらに気象庁・気象研究所が開発した気候モデルの温暖化予測結77

和田：地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究

性に一部不十分な点もみられたが、RCM20
は地域別の月降水量の平年値を良好に再現
し、月降水量、季節降水量、年降水量を用いた渇水リスクの評価に活用できることが判った。
（3）洪水リスクを評価するために、極値の再現性を検証した。その結果、水平分解能が280 kmのCGCM2 から求められた 100 年確率の年最大日降水量は、実測値の 20%程度と大幅な過小評価であった。一方、地域気候
モデルRCM20 は、実測値よりも 20%〜 30%
多いものの全国的に良好な再現性を示し、洪水リスクの評価に活用できる可能性が確かめられた。
（4）洪水リスクの評価指標として用いられる確
率降水量算出のために、連続した期間の極値を用いて実測値と計算結果の出現頻度の分布形状を比較した結果、大きく分布形状が異なる地点も存在した。現在と将来の洪水リスクの比較を行う際には、100 km四方程度の空間スケール内で平均化された値を用いる事が必要であることが判った。
（5）RCM20 の予測結果を用いて、現在と将来の確率降水量の比較を行った。その結果、50年後の 100 年確率の年最大日降水量は全国的に増加し、北海道東部、東北北部、北陸地方では 40%以上増加する結果となり、洪水リスクが高まることが推察された。
（6）RCM20 の計算結果を用いた渇水リスクの評
価では、温暖化に伴って北海道を除く地方の冬期〜春季降水量が減少し、融雪出水期の渇水リスクが増大する地域が出現する可能性が示された。

参考文献
1 ）山元龍三郎（ 2003 ）地球温暖化と気候変動の増
大，平成 15 年電力気象全国大会.
2 ）和田一範・村瀬勝彦・冨澤洋介（2004）地域気候
モデルを用いた地球温暖化による災害リスク算定の試み．水工学論文集，48, 457-462.
3 ）石原幸司・栗原和夫・和田一範・村瀬勝彦・冨澤洋介（2004）洪水・渇水リスク評価に向けた
MRI−RCM 20 の降雨特性再現性，日本気象学会
2004 年秋季大会講演予稿集.
4 ）和田一範・村瀬勝彦・冨澤洋介（2005）地域気候
モデルを用いた地球温暖化時の洪水・渇水リス
ク評価に関する研究．水工学論文集，第 49 巻.

5 ）和田一範・村瀬勝彦・冨澤洋介（2005）地球温暖化に伴う降雨特性の変化と洪水・渇水リスクの評価に関する研究．土木学会論文集，No. 796 /II-72, 23-37, 2005.
6 ）Sasaki, H., Y. Sato, K. Adachi and H. Kida（2000）
Performance and evaluation of the MRI regional
climate model with the spectral boundary coupling
method. J. Meteor. Soc., 78（4）, 477-489.
7 ）例えば気象庁予報部（ 2000 ）平成 12 年度新しい
数値解析予報システム．平成 12 年度数値予報
研修テキスト，数値予報課報告・別冊 47 号合併号.

8 ）例えば気象庁地球温暖化予測情報，第 1 巻.
9 ）櫻井康博・山元龍三郎・岩嶋樹也・野田 彰・
吉松和義・鬼頭昭雄（1998）大気・海洋結合モデ
ル出力における極端に激しい降雨の長期傾向．
日本気象学会 1998 年春季大会講演予稿集，140p.
10）和田一範（2004）地球温暖化による災害リスクの評価に関する研究，地球温暖化イニシャティブ
シンポジウム「気候変動研究の現在と将来戦略」
講演概要集.

（受付 2006 年 2 月 6 日、受理 2006 年 4 月 7 日）

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