地球温暖化がスキー場の積雪量や滑走可能日数に及ぼす影響予測－気象庁 RCM20 予測を用いてEstimating the Changes in Snowfall at Ski Resorts and the Number of possible skiing days
Caused by Global Warming by Utilizing RCM20 Provided by the Meteorological Agency
中口 毅博*
Takahiro NAKAGUCHI
要旨：本研究は、地球温暖化によるスキー場の将来積雪量の変化と、滑走可能日数の変化を予測したものである。気象庁の IPCC の A2 シナリオに基づく高解像度地球温暖化予測モデル RCM20 を用いた予測によると、有効データの得られた 275 のスキー場において、2031 年～2050 年にはほとんどのスキー場で積雪量が減少し、2081 年～2100 年になるとさらに減少することが明らかになった。また、電話アンケート調査で2008 年シーズンの滑走可能日数を調査し、RCM20 の予測結果を当てはめたところ、滑走可能日数は 2031年～2050 年になると現状の約１／３に減少し、2081 年～2100 年になると約１／６に減少することが明らかになった。
キーワード：地球温暖化、温暖化影響予測、スキー場
Abstract： This research aims to estimate the changes in snowfall at ski resorts and the number ofpossible skiing days caused by global warming in the future. According to the estimation by ahigh-resolution global warming predication model RCM20 based on A2 scenario, it was clear that thesnowfall in most of the 275 ski resorts where valid data were available would decrease from 2031 to2050, and would further decrease from 2081 to 2100. The number of possible skiing days and visitors
during the 2008 ski season were surveyed by telephone interview, and the results predicted by
RCM20 were applied to the survey results. As a result, it was revealed that the number of possible
skiing days would decrease to 1/3 of present levels from 2031 to 2050 and 1/6 from 2081 to 2100.
Key Words： global warming, estimation of global warming effect and ski resort
はじめに
現在、地球温暖化などの環境問題がますます深刻化している中、生物の生態系への影響、自然環境の変化に加え農林水産業、観光産業など産業界へさまざまな影響を及ぼしている（環境省、2009）。その中でも、スキー産業
は温暖化の影響で年々積雪が減少し(気象庁、2005a)、地域経済に深刻な打撃を与えていると考えられる。
しかし、スキー場における将来の積雪量の変化が明らかになっておらず、今後さらにどのような影響が出るのかは不明である。一方既往研究をみても、温暖化による気象予測データを用いて農林水産業、水資源、自然生態系、防災、健康への将来影響を予測したものはあるが、社会経済的側面における日本国内への将来影響を予測したものはほとんど見あたらない(環境省、2009)1)。
そこで本研究は、地球温暖化によるスキー場の将来積雪量の変化と、滑走可能日数の変化を予測し分析することを目的とする。このことにより、今後さらに進むと予測される温暖化の影響を緩和・適応するための諸方策を検討する際の基礎的知見を得るものとする。
１．研究の方法
１．１ 研究の対象
全国のスキー場がどのくらいあるかを把握するため、全国のスキー場データベースが掲載されているtom-boy(2008)を使い 2)、全国のスキー場を調べた。その結果、対象となるスキー場は 295 箇所であったが、データの制約により推計可能なスキー場は 275 箇所となった。
また、その中から滑走可能日数を求める対象は、地域や積雪量のバランスを考慮して 23 箇所とした。
１．２ 推計の方法
まず、各スキー場の経度と緯度を調べるために、マップファンと、地図閲覧サービスウォッちずという地図のサイトを使い、地図サイトでスキー場の位置を確認し、地形図のサイトでその位置の経緯度を特定する 3)。
次に、気象庁(2005b)の気候メッシュ値からスキー場の積雪量平年値を求める。気候メッシュ値には 1km メッシ
ュごとに 1971 年～2000 年の 12 月～3 月の 4 ヶ月の平均*システム理工学部環境システム学科 Department of Architecture and Environment Systems

図 1 スキー場ごとの最大積雪量(1971 年～2000 年の平年値)積雪量がデータ化されている。そこで各スキー場の東経と北緯から 3 次メッシュコードを求め、そのメッシュの積雪量をもって、現状の積雪量とした。
次に、気象庁(2005c)の地球温暖化予測情報第 6 巻を用いて積雪量の将来予測を行う。これは、気象研究所が開発した IPCC の A2 シナリオ
（経済重視で地域志向が強まると仮定したシナリオ）に基づく水平解像度 20km の高解像度の地域気候モデル(MRI-RCM20、以下 RCM20 と称する)を用い 1981～2000 年、2031～2050 年、2081～2100年の日本付近の日別の気候変化について予測したもので、積雪量は水当量 4）として予測されている(気象庁、2005d)。
そこで各スキー場のRCM20 上の2081～2100 年の積雪量平均値で 2031 年以降の積雪量を日別に除し、日別の増減率を求める。気候メッシュにおける積雪量にこの増減率を乗じ、各スキー場における年別積雪量を推計した。
さらに、スキー場への電話ヒアリング調査により 2008年シーズン(2007 年 12 月～2008 年 3 月)の滑走可能積雪量の下限値（最低何ｃm の積雪があれば滑走可能か）を尋ねた結果をもとに、スキー場ごとの滑走可能日数を予測する 5)。電話ヒアリング調査は 23 のスキー場に対して行い、15 スキー場から回答を得た。2031～2050 年、2081～2100 年の日ごとの積雪量が滑走可能下限値を上回る日を算出し、その合計に数をもってその年の滑走可能日数とした。
さらに年ごとの滑走可能日数の 20 年間の平均値をとり、現状との比較を行った。
２．結 果
２．１ 積雪量の平年値
図 1 にスキー場の位置と最大積雪量の平年値を○印で示した。スキー場は、北は北海道から西は島根・広島ま
0500～50cm

100

35

50～100cm

96

100～150cm

65

150～200cm

47200～250cm

43

250cm以上

15010

図 2 最大積雪量 (1971 年～2000 年平年値)の度数分布

図 3 スキー場ごとの積雪量増減率平均値(2031 年～2050 年)

図 4 スキー場ごとの積雪量増減率平均値(2081 年～2100 年)

での山間部に広く分布している。平年値の最大積雪量の度数分布を図 2 に示した。これによると、50～100cm のスキー場が 96 箇所で最も多く、次いで 100～150cm の 65箇所となっている。図 1 に示す通り、北日本ほど積雪量が多いとは必ずしも限らないことがわかる。
２．２ 積雪量増減率の将来予測
まず、気象庁の RCM20 の予測値（1981 年～2000 年の12 月～3 月の水当量）が、気候メッシュの各スキー場の積雪量平年値（1971 年～2000 年の 12 月～3 月の積雪量）をどの程度再現できているかについて検証を行った。まず両者の関係を月別にみたところ、RCM20 予測値は20km のグリッドであり、スキー場の積雪量平年値は1kmメッシュデータであるため、高い相関関係は得られなかった。そこで RCM20 の予測値とともに、標高、東経、北緯、地域ダミー（北海道東北、関東甲信越、中部北陸）の 6 つを説明変数として重回帰分析を行った結果を表 1に示した。4 つの月の重相関係数は 0.59 ～0.63 であり、説明力はそれほど高くないものの、一定の関係があるといえる。このことから、RCM20 により積雪量そのものを将来予測するには無理があるものの、現状から将来にかけての積雪量増減率を予測することは可能と判断した。
そこで、気象庁の RCM20 の予測値から各スキー場の2031 年～2050 年と 2081 年～2100 年の積雪量増減率平均値を求めた。結果の度数分布を図 5 に示す。有効データが得られた 275 スキー場のうち、2031 年～2050 年において積雪量が増加するのはわずか 24 箇所であり、残りはすべて減少する。60％から 80％減少するスキー場が 108 箇所と最も多くなっている。
2081 年～2100 年になると積雪量はさらに減少し、増加するスキー場は 3 箇所のみであり、60％以上減少するところがさらに多くなることがわ
表 1 スキー場の積雪量と RCM20 等の重回帰分析結果
RCM20推計 標高値

1月

2月

3月

12月

北緯

標準偏回
帰係数

0.21 -0.47 -0.47

0.410.430.770.25

ｔ 値

4.19 -8.76 -2.57

3.91

1.98

4.05

2.602.38
*

判 定

**

**

*

**

**

標準偏回
帰係数

0.23 -0.37 -0.70

0.58

0.53

0.84

0.26

ｔ 値

4.60 -6.97 -3.76

5.61

2.43

4.37

2.69

3.40
**

**

*

判 定

**

**

*

**

**

標準偏回
帰係数

0.21 -0.25 -0.47

0.55

0.42

0.77

0.21

ｔ 値

4.05 -4.49 -2.49

5.16

1.91

3.97

2.08

2.01

**

*

**

**

判 定

**

**

*

標準偏回
帰係数

0.24 -0.16 -0.56

0.60

0.51

0.83

0.30

ｔ 値

4.58 -2.82 -2.94

5.57

2.27

4.17

3.00

2.44

**

*

**

**

*

判 定
****
**:1%有意 *:5%有意

***

24増加

0％～20％減少

190％～20％減少

1920％～40％減少

2320％～40％減少

1340％～60％減少

40％～60％減少

6960％～80％減少

5014180％～100％減少

3203260％～80％減少

10880％～100％減少

310015067050100150

図 5 積雪量増減率別スキー場数(左 2031 年～2050 年、右 2081 年～2100 年)
かる。前頁の図 3 に 2031 年～2050 年のスキー場別増減率の空間分布を、前頁の図 4 に 2081 年～2100 年のそれを示した。図中の白い丸が積雪量の増加を示し、灰色の丸が減少を示している。どの都道府県でも、おしなべて減少しているスキー場が多いのがわかる。増加しているスキー場は北海道、山形、長野にわずかにみられるが、2081 年～2100 年になると北海道ではすべてのスキー場が減少に転じているのがわかる。
事例として、北海道夕張市の F スキー場における積雪量の年別増減予測値を図 6、図 7 に示した。
2031 年～2050年では、増加しているのは 2031 年、2034 年、2041 年、2048 年、2050 年の 5 ヶ年だけで、他の年は減少していることがわかる。2081 年～2100 年に至っては、増加している年が全くなく、すべての年で積雪量が減少しているこ

地域ダ 地域ダ地域ダ重相関
ミー北 ミー関
ミー中 定数項
係数
海道東 東甲信部北陸
北越東経

**

増加

0.630.630.610.59

図 6 F スキー場における積雪量の年別増減予測値(2031 年～2050 年)

暖化予測モデル RCM20 を用いた予測によると、有効デー
タの得られた 275 のスキー場において、2031 年～2050年にはほとんどのスキー場で積雪量が減少し、2081 年～2100 年になるとさらに減少することが明らかになった。
また、
電話アンケート調査で 2008 年シーズンの滑走可能日数を調査し、RCM20 の予測結果を当てはめたところ、滑走可能日数は 2031 年～2050 年になると現状の約１／３に減少し、2081 年～2100 年になると約１／６に減少することが明らかになった。
今後、このようにならないよう温暖化防止対策を一層強化するとともに、地域経済に影響を及ぼさないように雪の確保などの適応策を検討することが必要と思われる。
謝 辞

図 7 F スキー場における積雪量の年別増減予測値(2081 年～2100 年)とがわかる。他のスキー場においても、2031 年～2050年では若干増加している年があるものの、2081 年～2100年ではすべての年で減少している場合が多かった。
２．３ 滑走可能日数の将来予測
次に、電話ヒアリング調査の結果から滑走可能日数の将来予測を行った。回答が得られたのは、北海道 7、東北 5、関東甲信越 3 の 15 スキー場にとどまった。滑走可
能な積雪量下限値と 2008 年シーズンの滑走可能日数を
表 2 に示した 6)。これらから各年の滑走可能日数を推計した結果、15 スキー場の 2008 年シーズンの滑走可能日数の平均は 125 日で、これが 2031 年～2050 年になると平均で 39 日と約１／３に減少し、2081 年～2100 年になると平均で 19 日と約１／６に減少することが明らかになった。最後の頁の図 8 にスキー場ごとの滑走可能日数を示した。
どのスキー場も滑走可能日数が減少しており、しかも A、B、N スキー場を除き 2081 年～2100 年の滑走可能日数が最も少なくなっていることがわかる。
また、図 9 と図 10 にＦスキー場の 2031 年～2050 年と2081 年～2100 年の滑走可能日数を示した。
いずれの年も2008 年シーズンの滑走可能日数の120 日に満たないことがわかる。2031 年～2050 年では 20 日を超える年が 12年であるのに対し、2081 年～2100 年では 3 年しかない。
このように、将来の地球温暖化によって、スキー場の営業に深刻な影響を及ぼすものと考えられる。

本研究を遂行するにあたり、芝浦工業大学環境システム学科当時 4 年生の原啓祐君にはデータ解析、電話ヒアリング調査などの作業に関し、全面的な協力を得た。ここに謝意を表する。

補 注1) 温暖化気候予測モデルによるデータ利用研究例として、以下のような研究がある。
杉浦俊彦，横沢正幸(2004)年平均気温の変動から推定したリンゴおよびウンシュウミカンの栽培－環境に対する地球温暖化の影響．園芸学会雑誌，73，72～78.
増沢武弘(2005)高山帯における山岳地形と高山植物の分布－富士山・白馬岳・八ヶ岳・アポイ岳－．植物地理分類研究，53(2)，131～137．
以下は気象庁 RCM20 を用いた研究である。
和田一範(2006)地球温暖化に伴う洪水・渇水リスクの評価に関する研究．
地球環境，11(1)，67～78．
田中信行・松井哲哉ほか(2006)天然林の分布を規定する気候要因と温暖化の影響予測：とくにブナ林について, 地球環境 11(1)，11-20,.
中村和正・多田大嗣ほか(2008)北海道内の水田灌漑用ダムにおける将来の水収支の試算．寒地土木研究所月報，667，12-19．
2)以下のサイトを用いた。
Tom-Boy(2008)全国スキー場情報データベース．
<http://www.st.rim.or.jp/~tom-boy/snow-ski>,2008.8.1/参照
3)以下のサイトを用いた。
インクリメント・ピー株式会社(2008)マップファン ．
<http://www.mapfan.com>,2008.8.1/参照
国土交通省国土地理院(2008)地図閲覧サービスウォッちず．
<http://watchizu.gsi.go.jp/>,2008.8.1/参照
4) 水当量とは、積雪量を水換算したものであり、mm で表される。積雪量は雪質によって雪の厚さが異なることから、気象庁では水当量での予測を行っている。
滑走可能な積雪量は年によってほとん
5) 複数年の調査が不可能なこと、ど変わらないというヒアリング調査結果により、単年度の調査結果に基おわりに本研究では、地球温暖化によるスキー場の将来積雪量の変化と、滑走可能日数の変化を予測した結果、次のことが明らかになった。
気象庁の IPCC の A2 シナリオに沿った高解像度地球温づき将来予測することは可能と判断した。
6) アンケート回答数が 15 にとどまり、しかも関東甲信越以西の回答が少なくなったのは、競合スキー場が多いため営業上の秘密として回答を拒否されたためである。また、滑走可能積雪量下限値がスキー場によって異なるのは、傾斜など地形条件の違いや圧雪などの措置を講じているか否かの違いによる。

引用文献
環境省地球環境局(2009) 地球温暖化の影響・適応情報資料集.80pp..

気象庁(2005c) 地球温暖化予測情報第 6 巻.54pp.

気象庁(2005a) 異常気象レポート 2005 近年における世界の異常気象と気象庁(2005d) 地球温暖化予測情報第 6 巻 RCM 積雪量予測値．2008 年

気候変動～その実態と見通し～（Ⅶ）383pp．

気象庁提供ハードディスクデータ.

気象庁(2005b) 気候メッシュ値.CD-ROM データおよびその解説.．

(2009 年 11 月 18 日受付)

表 2 スキー場のアンケート調査結果
スキー場
ABCDEFGHIJKLMNO

2008年シー
滑走可能積
ズンの滑走地域
雪量下限値
可能日数(cm)
(日)
北海道
100
169
北海道
50113
北海道
100121
北海道
30158
北海道
20109
北海道
10120
北海道
30111
東北
30100
東北
30113
東北
2096
東北
5095
東北
50110
関東甲信越
50177
関東甲信越
50119
関東甲信越
100
166

200（日）

2008
2031‐2050
2081‐2100

180
160
140
120
100
80
60
40
200
A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

K

L

M

N

O

図 8 スキー場別滑走可能日数の変化の予測

0

10

20

30

40

50

60(日)

(日)
70

0

10

20

30

40

50

2081
2082
2083
2084
2085
2086
2087
2088
2089
2090
2091
2092
2093
2094
2095
2096
2097
2098
2099
2100

2031
2032
2033
2034
2035
2036
2037
2038
2039
2040
2041
2042
2043
2044
2045
2046
2047
2048
2049
2050
図 9 Ｆスキー場の滑走可能日数(2031 年～2050 年)

図 10 Ｆスキー場の滑走可能日数(2081 年～2100 年)

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