高解像度気候モデルによる気候変化予測とその信頼性
江守正多（独立行政法人 国立環境研究所）

摘要
気候モデルの高解像度化に伴い、地域気候変化や極端現象の変化を含む詳細な気候変化シナリオが温暖化影響評価研究において利用可能になりつつある。しかし、いかに気候モデルが高解像度化しようと、気候モデルの物理過程（パラメタリゼーション）の不完全性に起因する将来予測の本質的な不確実性が存在していることを、影響研究者は理解しておく必要がある。気候変化の絶対値の大きさ（気候感度）の予測は、解像度よりも物理過程に大きく依存するため、依然として不確実性が大きい。しかし、気候変化の空間分布の特徴等については、気候研究者の専門家判断としてではあるが、比較的信頼性が高いと見なせる場合がある。信頼性の高い予測結果の基準として、例
えば、a. 統計的有意性、b. モデル間整合性、c. 解釈可能性、d. 素過程の妥当性を挙げることができる。注目する気候変化予測がこれらの基準を満たすかどうかを影響研究者が自ら全て判断することは難しいため、高解像度気候モデルの結果を用いた温暖化影響評価研究の信頼性向上のためには、気候研究者と影響研究者の有機的なコミュニケーションが望まれる。
キーワード：温暖化影響評価、極端現象、高解像度気候モデル、地域気候変化、予測の信頼性

1 ．はじめに気候モデルにより計算される将来の気候変化シ
ナリオは、温暖化影響評価研究を行う際の重要な前提条件であり、現時点でこれに取って代わる適切な前提の置き方は見当たらない。従って、影響評価研究の結果の信頼性は、気候モデルの性能に大きく依存すると言ってよいだろう。気候モデルには年々改良が施され、その性能には近年目覚しい向上が見られる。特に、スーパーコンピュータ技術の進歩に伴って気候モデル研究に利用可能な計算機資源は年々増大しており、その結果、気候モデルの解像度（モデルが表現できる空間スケールの最小単位）は年々向上している。これによって、影響評価研究もさらに高度化し、その信頼性も向上することが一般に期待される。中でも、近年の気候モデル研究の中で大きく発展したテーマとして、熱波や豪雨といった極端現象のモデルによる再現性が向上し、その検証および将来予測の研究が進んできたことが挙げられる 1）。このような極端現象の予測は、いくつかの影響評価分野にとっては本質的に重要な意味を持つ。例えば、熱波による健康影響や洪水による災害被害の評価には、極端現象を含む気候変化シナリオは欠くことができない。このような背景から、本稿では、近年の高解像度気候モデル計算が影響評価研究にもたらす意義を示すと同時に、影響研究者が認識しておくべき気候モデルの不確実性について注意を促したい。

2 ．近年の気候モデルの高度化
本稿で気候モデルと呼ぶのは、主として全球大気海洋結合気候モデルのことである。一般に、気候モデルは、大気、海洋、陸面などの気候システム諸要素のサブモデルから成る。このうち、特に大気および海洋のサブモデルは、それぞれさらに二つの部分に分けて考えることができる。すなわ
ち、一つが「力学過程」（ 力学コア）、もう一つが「物理過程」（物理パラメタリゼーション）である。
力学過程は、物理学的に確立された理論である流体力学の方程式を解き、大気や海洋の流れを計算する部分である。これに対して、物理過程は、力学過程で表現できる以外の全ての部分を扱う。例
えば、放射過程、雲過程、解像度以下のスケールの流れによる混合過程などである。ここで、気候モデルの解像度を向上させたときに、力学過程はそれに応じて性能が向上すると言ってよいが、物理過程の性能は向上するとは限らない。その理由は、物理過程では力学過程と異なり、解くべき方3

江守：高解像度気候モデルによる気候変化予測と信頼性程式が理論として厳密には表現できず、「パラメタリゼーション」と呼ばれる経験的な近似や仮定を含む式によって表されるためである。物理過程の性能向上は、解像度の向上によってよりは解く方程式そのものの改良によって、すなわち、現実の自然の中で生じている現象をより忠実に表現するように定式化を変更することによって、得られることが多い。
近年も世界中の研究機関において気候モデルの精力的な改良が続けられてきており、IPCC第三次報告書 2）の時点から比較しても、気候モデルの性能は大きく向上した。物理過程の改良としては、大気の放射過程、雲過程、積雲対流過程、境界層過程、および海洋の混合過程等をより現実的な定式化にすることや、それらの過程の相互作用をより現実的に扱うことが挙げられる 3）。いくつ
かの気候モデルでは、種々のエアロゾルの生成・輸送・除去過程とその雲および放射との相互作用をモデル内部で計算するようになった 4）。これは第三次報告書時点では見られなかった全く新しい性能である。
解像度に関して言えば、第三次報告書時点での気候モデルは、大気の水平解像度が 300 km程度かそれよりも粗く、海洋の水平解像度が 100 km程度かそれよりも粗かった 2）。日本では、2002 年に世界最大級のスーパーコンピュータである「地球シミュレータ」の運用が始まり、気候モデル計算に利用可能な計算機の能力が飛躍的に増大した。大気海洋結合モデルでは、CCSR注 1 /NIES注 2/
FRCGC注 3 グループのモデル MIROC 5）が、大気の水平分解能およそ 100 km、海洋の水平分解能およそ 20 kmで地球温暖化実験を行うことに成功した。大気単独のモデルでは、MRI/JMA 注 4 グルー
プが全球 20 kmの水平解像度でタイムスライス温暖化実験（海面水温を与えた大気モデルによる温暖化実験）を行うことに成功した 6）。地球シミュレータによって実現した、これらの高解像度気候モデルにより、地域的な気候や小規模スケールの現象の表現が従来に比較して大幅に向上した。例
えば、全球 20 kmの大気モデルでは、かなり現実的な熱帯低気圧が表現できるようになった 7）。

3 ．気候変化予測の不確実性
しかしながら、ここで我々は気候変化予測が一般的に持つ不確実性に注意を払う必要がある。い
かなる気候モデルも本来的な不完全さを持っており、これは大部分が諸物理過程のパラメタリゼーションの不完全さに起因するものである。前述し4たように、物理過程の性能は解像度の増加によっては必ずしも向上しない。従って、気候モデルの解像度がどんなに高くなっていったとしても、気候モデルによる気候変化予測の不確実性がそれに応じて小さくなっていくことは、必ずしも期待されない。
とりわけ、気候変化の全体的な絶対値の大きさ（例えば、全球平均気温上昇量の大きさ）の予測に関する不確実性は、 1970 年代より議論が始まり現在まで続いている、いわゆる「気候感度」の不確実性として知られる大問題である。大気中CO2 濃度の倍増に対して平衡する全球平均気温変化としてCO2 倍増気候感度を定義すると、この値はおよそ 1.5 〜 4.5 ℃の不確実性があると言われてきた（最近の研究では、より大きな不確実性を示唆するものもある 8））。ここで、モデルの解像度を増加させたとしても、それによって必ずしもそのモデルによる気候感度の推定値が正確さを増すわけではないことに注意して欲しい。なぜならば、気候感度は主として物理過程に大きく依存するのであり、既に述べたように高解像度化のみによっては物理過程の現実性は必ずしも向上しないからである。
一方、定性的な予測、例えば気候変化の地理的パターンの特徴などがある部分は比較的信頼性が高いと考えることができる。例えば、以下のようないくつかの基準を満たすとき、そこには専門家判断としての主観性を残すものの、予測は比較的信頼性が高いと判断することができる。
a．気候変化のシグナルが自然変動と明瞭に区別される（統計的有意性）
b．異なる複数のモデルで同様の傾向が見られる（モデル間整合性）
c．変化のメカニズムが物理的、合理的に解釈可能である（解釈可能性）
d．変化において重要な役割を果たすと思われる素過程が現在の観測データと比較してモデル中で現実的に再現されている（素過程の妥当性）
場合によってはこれにe．観測された過去の傾向と整合的である（過去の傾向との整合性）を加えてもよいかもしれない。しかし、過去の観測された変化は必ずしも温暖化によるトレンドではなく、自然変動の一部を見ている可能性もあるので十分な注意が必要である。さて、一般に、注目する気候変化パターンの空間規模が大きいほ
ど、このような基準を満たしやすい。例えば、陸上が海上よりも昇温が大きい、北半球高緯度の冬

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季に昇温が大きいといった、第三次報告書などでよく知られたパターンがa〜d（もしくはa〜e）の基準を満たすのは容易に確認できるだろう。一方、空間規模が小さい地域的な変化や極端現象の変化は、一般にこのような基準を満たすのが難しいことが多い。従って、このような詳細な気候変化を議論する際には、予測の不確実性の問題に特に敏感になっておく必要がある。

4 ．高解像度気候モデルによる気候変化予測
高解像度気候モデルによる気候変化予測の例として、主としてMIROCモデル（水平解像度は大気がおよそ 100 km、海洋がおよそ 20 km）を用いた最近の研究のいくつかをここに紹介したい。

図1

図2

4.1 日降水量の極値の検証
まず、予測の話に入る前に、素過程の妥当性（基準 d）とモデルの解像度の関係の例を見ておこう。図 1 はシミュレートされた日降水強度のモデ
ル解像度への依存性を表している 9）。日降水量が50 mm/dayを超える頻度を比較すると、高解像度のMIROCモデル（大気解像度およそ 100 km）によるシミュレーション結果（図 1b）
は、衛星のデータにより見積もられた推定値の分布（図 1a、GPCP10））を定量的にもよく再現しているが、より低解像度の同じモデル（大気解像度およそ 300 km）の結果（図 1 c）はこの強い降水の頻度を大幅に過小評価しているのが分かる。
一方、図 2 はシミュレートされた日降水強度の物理パラメタリゼーションへの依存性を表している 11）。各点での「豪雨強度」の指標を年間第四位

日本および周辺領域の夏季（6 〜 8 月）における日降水量 50 mm/day以上の頻度.

（a）衛星観測による推定値（GPCP），（b）高解像度MIROCモデル，（c）低解像度MIROCモデル．
（Kimoto et al .9）より転載）

99 パーセンタイル日降水強度の分布.

（a）衛星観測による推定値（GPCP），（b）高解像度MIROCモデル（大気モデルのみ）による結果，（c）は（b）と同じ解像度の同じモデルだが，積雲対流パラメタリゼーションの「対流抑制」パラメータの値を 0 にしたもの（（b）では 0.8）．
（Emori et al .11）より一部改変して転載）

5

江守：高解像度気候モデルによる気候変化予測と信頼性（およそ 99 パーセンタイル）の強さの日降水量で定義した。高解像度のMIROCモデル（図 2b、正確には、この研究ではその大気部分のみを用い、観測された海面水温データで駆動した）は、GPCPの衛星データに基づく推定値の分布（図 2a）を、定量的にもよく再現している。ところが、同じ解像度の同じモデルで、積雲対流過程パラメタリゼーションのパラメータ値を一ヶ所変更したもの（図 2c）では、低緯度における豪雨強度を大幅に過小評価しているのが分かる。図には示さないが、2 つのモデ
ルで、年平均降水量の分布はよく類似していた。
この 2 つの結果から、解像度の向上は日降水量極値を現実的にシミュレートするための必要条件かもしれないが、十分条件では無いことが明らかである。そしてその理由は、日降水強度のシミュレーション結果がモデルの物理過程に大きく依存するためであることが分かる。
4.2 日本周辺の夏季における地域規模気候変化
次に、「解釈可能な」（基準c）地域気候変化予測の例を示す。図 3 は、 20 世紀終盤から 21 世紀終盤にかけての日本周辺地域の夏季（6 、7 、8 月平均）の気候変化を高解像度のMIROCモデルによりシミュレートしたものである 12）。等値線、矢印
およびカラーは、それぞれ 500 hPa高度場（対流圏を代表する気圧の指標）の変化、850 hPa（対流圏下層）風ベクトルの変化、および降水量の変化を表す。中国南東部から韓国、日本およびその東方へ延びる青色の領域は、梅雨前線に伴う降水量の増加が予測されていることを示す。この降水量変図3

高解像度MIROCモデルにより予測された東アジア地域の気候変化パターン.
2071 〜 2100 年の平均（シナリオA1B）から 1971 〜 2000年の平均を引いたもの．カラーは降水量変化,
等値線は 500 hPa高度変化,矢印は 850 hPa風ベクトル変化を表す．H，Lは周囲と相対的にそれぞれ高気圧性，低気圧性の変化．（Kimoto12）より一部改変して転載）

6化をもたらす気圧場の変化は、以下の二点により解釈される。第一に、フィリピン北東部に高気圧性の偏差が見られる。これは、このモデルで熱帯太平洋の海面水温上昇量の分布がエルニーニョ時のパターンに似ている（熱帯太平洋東部から中部で西部よりも海面水温上昇量が大きい）ことによりもたらされていると考えられる。この梅雨前線南方の高気圧偏差により、梅雨前線への南西風に伴う湿った空気の流入が強化され、梅雨前線の活動が活発化する。第二に、シベリア東部からオホーツク海にかけても高気圧性の偏差が見られる。これは、大陸上の昇温が海上に比べて大きいことによりもたらされていると考えられる。この梅雨前線北方の高気圧偏差により、梅雨前線への北東風に伴う冷たい空気の流入が強化され、梅雨前線の北上を妨げるため、梅雨明けが遅れる。温暖化による熱帯太平洋の海面水温上昇パターンがエルニーニョ型になることは多くのモデルに共通しており、大陸上の昇温が海上に比べて大きいことも全てのモデルに共通するので（基準b）、信頼性が高い。従って、そこから導かれる地域気候変化パターンも比較的信頼性が高いと判断できる。
ちなみに、この結果は、温暖化が進行した際の日本周辺の夏の平均的な気圧配置が、いわゆる冷夏の年の特徴と類似することを意味している。しかし、これは将来の日本周辺で現在よりも気温が低下することを意味するわけではない点を注意しておきたい。冷夏型の気圧配置により悪天候の頻度が増加しても、温暖化により周囲の大気や海面および陸面は平均的に昇温しているため、日本周辺に移流する空気の温度は現在よりも平均的に高くなると考えられる。例えば、図 4 aは日本の陸上格子点で数えた真夏日（最高気温が 30 ℃以上になる日）日数の変化である。21 世紀に入ると、真夏日の日数が顕著に増加していくのが分かる。
図 4 bは、同様に日本の陸上格子点で数えた夏季の豪雨（ここでは 100 mm/day以上の日降水量を豪雨と定義した）日数の変化である。年々の変動が大きいが、 21 世紀後半には豪雨頻度が顕著に増加するのが分かる。ここで図 4 についても、定性的な変化傾向は信頼性が高いが、定量的な変化の大きさは、気候感度の不確実性とモデルの系統誤差のために、信頼性が高くないことを注意しておく。
4.3 平均降水量および豪雨強度の変化
次の例は、極端現象の予測について解釈を試みたものである。気候モデルにより予測された、温暖化による平均降水量の変化率の分布を図 5aに、同じく豪雨強度（99 パーセンタイル日降水量）の変

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化率の分布を図 6aに示す 13）。高解像度MIROCモデルを含む 6 つのモデル実験の結果を比較したところ、大まかな分布の特徴はよく類似していたため（基準b）、この図は複数のモデル結果の平均（モデルアンサンブル平均）を取って作成したものである。平均降水量変化率は、熱帯と中高緯度で増加し、主として亜熱帯に減少する地域が見られる。
これは、過去の多くのモデル結果に概ね共通して見られる特徴である 2）。豪雨強度変化率の分布

図4

図5は、基本的には平均降水量変化率の分布と類似している。しかし、豪雨強度変化率が顕著に増加しているにもかかわらず、平均降水量変化率がゼロに近い領域が、亜熱帯を中心に見られる。
一般に、温暖化が進むと大気中の水蒸気量が増加するため、その結果として降水量が増加することが期待される。一方で、温暖化によって大気循環が変化し、例えば低気圧の経路や強度別の頻度が変化することによっても降水量が変化すると考高解像度MIROCモデルにより予測された日本の極端現象指標の変化.

（a）日本の真夏日日数指標および（b）日本夏季の豪雨日数指標の 20 〜 21 世紀の変化．21 世紀のシナリオは
A1Bを用いた．真夏日日数指標は，日本の陸上の格子点で日最高気温 30 ℃以上の点が 1 つでもあれば真夏日 1 日と数えた．豪雨日数指標は，日本の陸上の格子点で 6 〜 8 月に日降水量 100 mm/day以上の点が一つでもあれば豪雨 1 日と数えた.

気候モデルにより予測された（a）年平均降水量変化率およびその（b）力学的変化成分と（c）熱力学的変化成分.

灰色は，この手法では解析が難しい領域．
（Emori and Brown13）より転載）

図6

気候モデルにより予測された（a）豪雨強度（年間第 4 位の日降水強度）およびその（b）力学的変化成分と（c）熱力学的変化成分.

灰色は，この手法では解析が難しい領域．
（Emori and Brown13）より転載）

7

江守：高解像度気候モデルによる気候変化予測と信頼性えられる。Emori and Brown13）は、前者を温暖化による降水の「熱力学的変化」、後者を「力学的変化」と呼び、平均降水量と豪雨強度のそれぞれについて、力学的変化と熱力学的変化の分離を行った。図 5b、cに平均降水量の力学的および熱力学的変化を、図 6b、cに豪雨強度の力学的および熱力学的変化をそれぞれ示す。力学的変化は、平均降水量と豪雨強度の両者で分布がほぼ共通しており、熱帯太平洋で増加、亜熱帯で減少を示し、中高緯度ではゼロに近い。一方、熱力学的変化は、平均降水量と豪雨強度で明瞭な違いがあり、豪雨強度に対してはほぼ全域で増加を示すが、平均降水量に対しては亜熱帯を中心としてゼロに近い値を示す地域がある。すなわち、「温暖化して平均降水量は増えないが豪雨強度は増える」ような地域が存在するのは低気圧の強さなどが変化するためではなく、水蒸気が増加することによる効果が

図7

5 ．影響評価研究における意義
図 7 は、このような極端現象の変化を含む気候変化シナリオを用いた影響評価研究の例である 14）。高解像度MIROCモデルの日単位河川流量データを気候シナリオとして用いた。図 7 aは渇水リスク指標の変化を表す。ここで渇水リスク指標は、日河川流量がその時期の 10 パーセンタイ

高解像度MIROCモデルの日河川流量データに基づく（a）渇水リスク指標の変化（2071 〜 2100 年の期間の値と 20 世紀の値の差，赤色が渇水リスク増加）および（b）洪水リスク指標の変化（20 世紀の値と21 世紀の値の差，青色が洪水リスク増加）.

（指標の定義については本文参照）

8

必ず豪雨強度の増加をもたらすが、平均降水量の増加をもたらすとは限らないことによる。では、なぜこれらの地域では水蒸気が増加しても平均降水量が増加しないのかについては、今後さらに明らかにしていく必要がある。ともあれ、このように詰めていくことにより、温暖化時の極端現象変化の物理的解釈を進め、予測の信頼性を高めることができるのがお分かり頂けるだろう。

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ル値を下回る日数により定義した。一方、図 7 bは洪水リスク指標の変化を表す。洪水リスク指標は、100 年に一度の日河川流量の値で定義した。
影響研究者がこのような結果を得たとき、もしも気候変化解析に関する何の情報も無ければ、この結果の信頼性をどのように判断したらよいのか皆目検討がつかないだろう。しかし、もしもこの結果を上記の 4.3 節の気候変化解析と比較することができたらどうだろうか。図 7 aの熱帯から亜熱帯における渇水リスクの増加地域は、図 5 aで平均降水量が顕著に増加しない地域と大まかに対応していることが分かる。温暖化が進むと蒸発が起こりやすくなるため、降水量が増加しなければ土壌は乾燥し、河川流量も減少するという関係が見て取れる。一方、図 7 bの熱帯から亜熱帯における洪水リスクの増加地域は、図 6 aで豪雨強度が顕著に増加する地域と大まかに対応しているのが分かる。特に、渇水リスクと洪水リスクが同時に高まる領域は、前述の、平均降水量が増加しないが豪雨強度が増加する地域と大まかに対応している。このような考察を行うことによって、影響評価結果の妥当性が、少なくとも部分的には、気候変化予測の信頼性により担保されると言えるのではないだろうか。なお、高緯度の洪水リスク変化と豪雨強度の対応はあまり良くないのが分かるが、これをさらに考察するためには融雪過程の変化（例えば、雪解けの早まり）を考慮する必要があると考えられる。

究と影響評価研究の全体の質が向上することが期待できるだろう。これまで、気候研究者から影響研究者へ受け渡されるのは気候変化予測結果のデータのみであったと思うが、今後は、それのみならず、両研究者コミュニティーの間で、種々の知見の授受を含めた相互コミュニケーションが構築されることを願う。
謝辞
本稿は、主として文部科学省RR 2002 人・自然・地球共生プロジェクト課題「高分解能大気海洋モデルを用いた地球温暖化予測に関する研究」
および環境省地球環境研究総合推進費課題「極端な気象現象を含む高解像度気候変化シナリオを用いた温暖化影響評価研究」の研究成果に基づく。
両課題のメンバーの皆様に感謝を申し上げる。

注
1

東京大学気候システム研究センター（Center for
Climate System Research, the University of Tokyo）

2

国立環境研究所（National Institute for EnvironmentalStudies）

3

海洋研究開発機構 地球環境フロンティア研
究センター（Frontier Research Center for Global
Change, Japan Agency for Marine-Earth Science andTechnology）

4

気 象 庁 気 象 研 究 所（ M e t e o ro l o g i c a l Re s e a rc h
Institute/Japan Meteorological Agency）

6 ．おわりに
参考文献
気候モデルの高解像度化が、温暖化影響評価研
究にとって有益であることについては疑う余地が無いだろう。しかし、高解像度化の陰に隠れて依然として存在している大きな不確実性があることを見落とせば、影響評価研究はミスリーディングな結果を生み出す恐れがある。特に、地域気候変化や極端現象の変化のような詳細な気候変化は、大規模な変化と比較すると、信頼性の高い予測を得るのが一般に難しいと思われるため、注意が必要である。
本稿では、高解像度モデルにより将来予測を行うこと自体だけでなく、その結果を科学的に解釈あるいは理解することが、気候変化予測、ひいては温暖化影響評価の信頼性を高める上で重要であることを強調しようと試みた。予測結果の理解に関する情報は、不確実性に係るその他の情報とともに、気候研究者から影響研究者に適切に伝達されることが望ましい。それによって、気候予測研

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