地球温暖化抑制のための温室効果ガス安定化濃度・排出経路・影響閾値の統合評価
肱岡

靖明・高橋

潔

（独立行政法人 国立環境研究所）

摘
要
地球温暖化による危険な影響を最小限に食い止めるため、様々な温室効果ガス安定化シナリオが提案され、気候安定化達成のための排出経路や必要なコスト、発現する温暖化影響リスクに関する統合的な研究が進められている。本稿では気候安定化
シナリオを中心に、緩和策、気温上昇、影響閾値に関する既存の知見を整理した。
さらに、地球温暖化を統合して評価するために開発した政策支援ツール AIM/Impact［Policy］の概要を報告し、温室効果ガス濃度安定化制約下における全球平均気温上昇と排出経路、温暖化影響について分析した結果を報告する。
キーワード：温室効果ガス安定化シナリオ、温暖化影響、統合評価、排出経路

1 ．はじめに二酸化炭素濃度は、産業革命以前の約 280 ppm
から 2000 年では約 370 ppmに達しており、20 世紀
以降現在まで、地球平均気温の上昇は 0.6 ± 0.2 ℃と報告されている 1 ）。これらは主に、大気中に排出された人間活動に起因する温室効果ガス（以後、GHG）が原因であると示唆されている 2）。地球上の様々な場所で温暖化による影響が既に発現しており 1）、今後さらなる温暖化の進行により自然
生態系や生活環境、農業や水資源など様々な分野
で甚大な影響を被ることが予測されている 3）, 4）。
また、気候システムを不安定にさせる熱塩循環の停止や、非可逆的な海面上昇を引き起こす西南極
氷床・グリーンランド氷床の融解、急激な温室効
果ガスの放出を引き起こしうる永久凍土融解の可能性も懸念されている 5）。
地球温暖化を最小限に食い止めるためには、気候の安定化に努める必要がある。気候変動枠組み
条約 6）では、その究極的な目標として「地球の気候系に対し危険な人為的干渉を及ぼすことにならない水準において、大気中の温室効果ガスの濃度を安定させること」を掲げているが、具体的にGHG濃度をどの程度に安定化させればよいのか、また、目標達成のためにどの程度、どのような経路（道筋）でGHG排出量を削減すればよいのかという明確な解は示されていない。EUでは危険な人為的干渉を及ぼすことにならない水準
として、全球平均気温を産業革命前比 2 ℃上昇に抑えることを提案している 7）。このような長期目
標を達成するために、目指すべきGHG安定化濃度、GHG排出削減計画（緩和策）やそのコスト、様々な分野における温暖化影響リスクに関する研究が進められてきている 8）− 11）。
本稿では気候安定化シナリオを中心に、緩和策、気温上昇、影響閾値に関する既存の知見を整理し、さらにGHG安定化濃度目標とそれを実現するための排出経路、および同目標下での影響・リスクを総合的に解析・評価するための政策支援
ツールであるAIM/Impact［Policy］12）を用いた統合解析手法について紹介する。

2 ．安定化濃度・排出経路・影響閾値
2.1 気候安定化シナリオと排出経路
温暖化影響を抑制するためには、影響の閾値を考慮して安定化濃度、気温上昇、緩和策を統合的に捉えた目標を設定する必要がある。これらに関する議論は 1980 年代から始まっており 13）、2005
年、英国ハドレイセンターで開催された「気候変動の安定化に関するシンポジウム」では、気候変動による最新の影響、安定化目標達成の可能性および目標達成のための具体的緩和策に関する科学的な知見の整理と議論が行われた 14）。
GHG安定化濃度目標とそれを達成するための緩和策を検討するために、これまで様々な安定化
シナリオが開発されてきた 15）。それらは、二酸化炭素（以後、CO2）濃度のみを安定化させるシナリオ（Sプロファイル 16）、WREプロファイル 17）、Post−SRES18）など）と、すべてのGHGをCO2 相当の濃度に換算して安定化させるシナリオ（EMF− 21 19）、
EQW 15）など）に大別される。CO 2 濃度安定化シナ129肱岡・高橋：地球温暖化抑制のための温室効果ガス安定化濃度・排出経路・影響閾値の統合評価

リオでは、CO2 以外のGHGや冷却効果を示すエア
ロゾルのシナリオに安定化制約が課されないた
め、全球平均気温上昇とCO2 安定化濃度の関係がシナリオ間で一定とならない。したがって、CO2
濃度安定化シナリオを用いて気温上昇の目標値を設定する場合には注意を要する。
以下、代表的な安定化シナリオの概要を記す。
）① Sプロファイル 16）、WREプロファイル 17（図1）
Sプロファイルは、IPCC第二次評価報告書 16）で公表されたCO 2 濃度安定化シナリオで、濃度を450 、550 、650 、750 、1,000 ppmに安定化させる
場合のCO 2 排出経路を導いている。Sプロファイ
ルでは低い安定化濃度目標を設定した場合、CO2
排出量の早期削減と強化の継続が必要であると結論づけている。一方、Sプロファイルと同様にCO2 濃度安定化シナリオのWREプロファイルは、筆者であるWigley、Richels、Edmondsの頭文字をとって名付けられている。このシナリオは、経済
効率的排出経路であり、Sプロファイルと比べてしばらくCO2 排出が増加傾向を続け、ある段階で

図1

Sプロファイル・WREプロファイル 20）.

図2

130

急激な削減を行うシナリオである。WREシナリ
オには、時間選好率や技術革新、省エネ促進効果の設定などに更なる議論の余地があるが、これらのシナリオは安定化濃度目標が同じでも、安定化濃度を達成するための排出経路は複数あり得ることを示している。
）② Post−SRES18（図2）
IPCCによって 2000 年に発行されたSRES（Special
Report on Emission Scenario）20）を基礎として作成された対策シナリオを、CO2 濃度安定化シナリオ（以後、Post−SRES）と呼ぶ。Post−SRESでは大気中CO2 安定化濃度を 450 、550 、650 、750 ppmと設定し、SRESで想定されている 6 つの将来発展（A1B、A1FI、A1T、A2 、B1 、B2）の下、いつ、どの程度緩和策を実施する必要があるのかについて定量的に示している。図 2 は、SRESに基づく
将来発展経路別の人為的CO2 排出経路と、CO2 濃
度安定化制約が課された場合のCO2 排出経路を示す。CO2 濃度安定化が課された場合のCO2 排出経路は、シナリオによる違いよりも制約による違い

SRESシナリオのベースラインと濃度安定化時の二酸化炭素排出量の比較 22）.

地球環境 Vol. 11 No. 1が明らかに大きい。しかしながら、濃度制約が課されなかった場合と比べると、その削減量は将来の社会像によって大きく異なり、気候安定化のためには将来の社会像の違いによって、達成の難しさが大きく異なることが示唆されている。
）③ Equal Quantile Walk
（EQW）15）, 23（図3）EQWでは、GHGおよびエアロゾルを対象として、安定化濃度と排出経路の関係について詳細な検討を行っている。図 3 に、 3 つのGHG安定化濃度目標（GHG濃度 550 、 475 、 400 ppm）におけるGHG濃度変化と排出経路を示す。GHG濃度
550 ppm安定化シナリオの場合、 2050 年における京都議定書で決定された削減対象ガス（以後、京都ガス）の排出量は 1990 年レベルより約 10 %削減する必要があると推定されている。GHG濃度 475 ppmおよび 400 ppm（ピーク濃度 475 ppm）
安
定化シナリオの場合、 2050 年における京都ガス
排出量は 1990 年と比べて約 50%減と大幅な削減が必要と推定している。これらのシナリオでは、
土地利用起源のCO2 排出量がマイナス（吸収源）と仮定されているため、現状のように土地利用起源
CO2 排出量が高い値を示す場合には、より厳しい
排出削減が求められることも指摘している。さら

図3

安定化濃度目標別の京都ガス排出量比の変化（1990 年を基準）23）.

図4

129−138（2006）に、GHG濃度 400 ppm安定化目標下（ピーク濃度は 475 ppm）で異なる緩和策についても検討し、緩和策が遅れた場合には多大な努力を要するという結論も導いている。
このように、EQWでは様々なGHG濃度安定化
目標を対象として、将来のとるべき道筋（緩和策）
について削減開始時期の違いも考慮した定量的分析を行っている。
2.2 安定化濃度と気温上昇
Meinshausenらは、GHG安定化濃度と全球平均
気温上昇の関係について、不確実性を考慮した検討を行っている 23）。GHG濃度安定化時の気温上
昇は式（1）、（2）
により推計している。
ΔQ=α*ln（C/C0）

・・・・・・・・・・・・（1）ΔT=ΔQ*（ΔT2xCO2 /α*ln（2））

・・・・・・（2）

ΔQ：放射強制力、α：係数、C：二酸化炭素換
算濃度、C0：産業革命前 二酸化炭素濃度、ΔT：
全球平均気温上昇（産業革命前比）、ΔT 2xCO2：気候感度である。
式（2）に示すように、全球平均気温上昇は放射
強制力と気候感度によって定められる。気候感度
は、大気中のCO2 濃度が 2 倍になったときの、全球
年平均気温の長期間（平衡状態）変化を表す。気候モデルを構成する物理過程や相互作用の不確実性を総合的に表すパラメータであり、IPCCの第三次評価報告書では 1.7 〜 4.2 ℃と報告されている 24）。
気候感度の不確実性に関しては、様々な手法を用いて確率密度分布が提案されている 25）− 29）。
Meinshausenらは、図 4 に示す既存の研究で報告された気候感度の確率密度分布関数を用いて、安定化濃度（放射強制力）と全球平均気温上昇の関係を産業革命前の気温を基準として、地球平均気温上昇目標値（1.5 、2.0 、2.5 、3.0 、4.0 ℃）別の超

気候感度の確率密度分布 23）.

131

肱岡・高橋：地球温暖化抑制のための温室効果ガス安定化濃度・排出経路・影響閾値の統合評価

過確率について整理している（図 5）。図 5 によると、例えばGHG濃度 450 ppm安定化の場合、2 ℃を超える確率は平均で 47 %、最大・最小でそれ
ぞれ 26 %、 78 %を示していることがわかる。このように、Meinshausenらは気候感度の確率分布を用いて、目標とするGHG安定化濃度と全球平
均気温上昇を確率幅により表し、より信頼性の高い分析を試みている。
2.3 影響閾値
温暖化影響の閾値を定義するために、以下のような分類が提案されている 30）。
① Type 1：気候変化の程度とともに被害量が線形
もしくはその他のスムースな変化を示す場合に、その被害量がある意思決定者によって許容しがた
いものであると判断されるようになる点を示す。
対象となる分野はWEHAB（Water, −
Energy, −Health,−Agriculture, −B iodiversity）などである。例えば、気−候変化による食料不足、水不足、健康悪化等のリ
スク人口に関する許容可能な上限や、生物多様性
減少の許容可能な程度などが挙げられる。
② Type 2：気候システム自身の主要なプロセスに

図5

安定化濃度と気温上昇目標値（産業革命前比）の超過確率 23）.

図6

132

直接的に結びついており、そのプロセスを安定なものとして維持するために超えてはならない点を示す。例えば、気候システムを不安定なものにする熱塩循環の停止や、非可逆的な海面上昇を引き起こす西南極氷床・グリーンランド氷床の融解、急激な温室効果ガスの放出を引き起こしうる永久凍土の融解などが挙げられる。
温暖化影響は多岐にわたるため、個別の分野をそれぞれに評価した研究例は多数あるが、異なる分野を統合的に評価した例は少ない。様々な分野の温暖化影響の研究成果を総合的に整理した研究例として、Smith 3）、Hare 4）、Parry 31）、Leemans 32）が挙げられる。Parryらは世界の気温上昇を説明変数
として、気温上昇とCO2 濃度、リスク人口（飢餓、マラリア、洪水、渇水）の関係を整理し、安定化させるべき気温上昇値を議論するための情報を提供している（図 6）。今後は、不確実性も考慮した
温暖化影響研究の精緻化を推進し、さらには、近年多数報告されている様々な分野の影響知見を統合化し、気候安定化目標を検討するための信頼性の高い科学的情報を提供していく必要がある。

全球平均気温と水不足，マラリア，飢餓（食料），沿岸洪水リスク人口の関係 31）.

地球環境 Vol. 11 No. 1

3 ．気候安定化における温暖化影響評価手法の開発

3.1 AIM/Impact［Policy］12）
本研究では、気候安定化目標を達成するために、GHG濃度安定化とそれを実現するため緩和策、および目標下での影響・リスクを総合的に解析・評価するための政策支援ツールであるAIM/
Impact［Policy］の開発に取り組んでいる（図 7）。
AIM/Impact［Policy］は、環境省地球環境研究推進費課題「温暖化の危険な水準及び温室効果ガス
安定化レベル検討のための温暖化影響の総合的評価に関する研究（以後、S− 4）」において、開発
および適用が行われている。S− 4 では、日本およびアジアを対象とした温暖化影響に関する包括的な研究の推進を目的としている。AIM/Impact［Policy］の開発は、分野別の温暖化影響研究の知見と気候安定化を結びつけ、温暖化影響の危険な水準を統合的な研究アプローチにより検討することを目的としている。
AIM/Impact［Policy］は全球平均気温・海面上
昇、大気中GHG濃度等に関して将来目標を設定した場合の、（1）最適GHG排出経路ならびに地域
別排出削減分担量を推計し、（2）同GHG排出経路を前提とした場合の国別・分野別温暖化影響量を示して、設定した将来目標が 危険な影響 の回避に十分であるかどうか（将来目標の有効性）を検討するための材料を提供する機能を持つ。これら
は、地球温暖化抑制政策の具体的な将来目標の策定に非常に有効である。
AIM/Impact［Policy］は複数のモデルから構成されている。含まれるモデルは、抑制目標下での温室効果ガス排出に関して推計するモデル（エネル
ギー・経済モデル、バーデンシェアリングモデ
ル：各国のGHG削減の負担分担を推計、世界経
済モデル：温暖化抑制政策を実施した場合の経済損失を推計）と、抑制目標の下で発現が予期され

図7

AIM/Impact［Policy］のモデル構成図.

129−138（2006）

る温暖化影響を推計するモデル（影響評価・適応モデル）に分類される（図 7）。
3.2 エネルギー・経済モデルの概要 12）
図 7 に含まれるエネルギー・経済モデルは、気候安定化目標を前提条件として与えた場合の経済
効率的なGHG最適排出経路を推計し、地球規模の気候変動や海水位上昇影響についての定量的評価が可能である。モデルは、世界を一地域に集約
し、 4 つの基本モジュール（経済・エネルギーモジュール、温室効果ガス排出モジュール、気候モジュール、海面上昇モジュール）により構成される。本モデルでは、政策目標を定量的に評価するために、様々な制約下での最適な経済発展経路
を導くことが可能である。検討可能な制約には、①GHG濃度制約、②全球平均気温制約、③気温
変化速度制約、④海水位制約がある。これらの制約は同時に設定可能であり、制約を掛ける時点
も、ある一時点から複数時点まで任意に決定することができる。
モデルでは温室効果ガスとSO2 排出に伴う放射強制力変化に加え、オゾン（成層圏・対流圏）、成層圏水蒸気変化、化石燃料起源の煤、バイオマス
燃焼起源の煤による放射強制力の変化もモデル化されている。GHG濃度とは、これらすべての放射強制力の和をCO2 濃度に換算した値で示したものである。
3.3 影響評価・適応モデルの概要
影響評価・適応モデルでは、GHG濃度安定化
目標における国別・分野別温暖化影響を定量的に示すことにより、設定した将来目標が「危険な影響」の回避に十分であるかどうか（将来目標の有効性）を検討するための判断材料を提供する。
将来目標の有効性を検討するにあたり、経済モ
デル中で内生的に取り扱うための非常に簡略化された影響コスト推計式（例：全球平均気温変化の関数として示された全球影響コスト推計式）では、影響の地域的偏りを把握できず、また影響の推計精度も低いため不十分である。一方、世界を格子点で区切り、格子点毎に影響を詳細に推計するタイプの影響評価モデルでは、計算機負荷が大きく、試行錯誤的に様々な将来目標の有効性を検討するためには適していない。そこで本研究では、既存の詳細な分野別影響評価モデルを使い、感度解析的に気温・降水の 2 つの気候因子を変化させて格子点毎の影響を推計し、それを空間平均することで国別・分野別影響関数（説明変数は現状からの気温変化と降水量変化）を用意して、国別・分野別温暖化影響量を示すこととした。
エネルギー・経済モデルを用いて推計された全133

肱岡・高橋：地球温暖化抑制のための温室効果ガス安定化濃度・排出経路・影響閾値の統合評価

球平均気温を入力とし、分野別影響度を評価する
ための影響評価モジュールの概要を図 8 に示す。
3.3.1 全球平均気温
エネルギー・経済モデルに組み込まれた気候モジュールを用いて、全球平均年平均気温変化（対基準年）を計算する。前述のように、様々な安定化濃度制約を設定することが可能である。また、
気温上昇の推計に最も大きな影響を与える気候感
度はユーザーにより任意に設定可能である。
3.3.2 国別正規気候変化データベース
国別の気候変化を推計するために、国別正規気
候変化気候変化データベースを準備する。ここでは、GCM（General Circulation Model、大循環モデル）実験出力を以下の式に従って、国平均集計
し、気候変化（気温変化と降水量変化）の国平均（空間パターン）を表形式のデータベースとして格納する。

3.3.3 国別気候シナリオ
格納された国別正規気候変化データベースを用
いて、対象国の気候シナリオを作成する。ここでは、国別パターンスケーリング手法を用いて、
国別年平均気温シナリオを作成する。具体的には、国別正規気候変化データベースに収録される
GCMの空間パターン（国平均気候変化）から任意のGCMを選択し、将来の国別年平均気温シナリ
オおよび国別年平均降水シナリオを以下の式を用いて算定する。
国別年平均気温（℃）=全球気温変化×
国別正規気温変化+
国別基準年年平均気温・・・（5）
国別年平均降水（mm）=（全球気温変化××
国別正規降水変化／ 100+1.0）
国別基準年年降水量・・・（6）

国別正規気温変化（℃/℃）=［将来平年国平均気温−
現状平年国平均気温］／［将来平年全球平均気温−
現状平年全球平均気温］
・・・（3）
国別正規降水（%／℃）=［100 ×将来平年国平均降水量／
現状平年国平均降水量− 100］／
［将来平年全球平均気温−
現状平年全球平均気温］
・・・（4）

このとき、将来平年は 2071 〜 2100 年、現状平
年は基準年（1961 〜 1990 年）を用い、同一GCMで複数排出シナリオの計算結果がある場合は平均を
採用する。

図8

134

3.3.4 分野別国平均潜在影響データベース
AIM/Impact［Policy］では計算機負荷の大きい詳
細な影響評価は行わないが、ツール外部で行われた評価結果をデータベースとして格納する。格納
する影響評価結果は、既に開発済みの影響評価モ
デルを用いて、平均気温について 0.5 ℃刻み、降水量について 5%刻みで、現状観測気候データを変化させ、感度分析的にメッシュ別の影響推計を行う。その結果を国平均で集計しデータベースに収録する。このデータベースは、他の影響研究による知見も収録可能である。

世界多地域多部門影響評価・適応モデル（データベース型モデル）概念図.

地球環境 Vol. 11 No. 1

3.3.5 分野別潜在影響
国別気候変化（年平均気温変化と年降水量変化）
を、分野別国平均潜在影響データベースと組み合
わせ、内挿により分野別潜在影響を推計する。ここで推計される影響は、適応を勘案したリスク推計ではなく、被害量推計の材料として用いられる物理的な潜在影響である。
3.3.6 適応容量
適応容量を検討する場合、個別適応策の費用対効果を積み上げ的に評価することが理想的であるが、局地的な効果を発揮することが多い個別の適応策導入効果を地球規模や地域・国レベルで検討するためには、膨大なデータや詳細なケースス
タディが必要となる。そこで、開発の第 1 段階では、簡便に適応容量を取り扱うことで対応する。
具体的には、社会経済因子を組み合わせ、後述の分野別影響リスクを推計するための関数に組み込まれている適応容量を決定するためのパラメータ
を、ユーザーが社会経済シナリオと適応容量の関係を決定できるような仕組みを組み込んでおく。
組み合わせる社会経済因子としては分野別に異なるものを採用する。
3.3.7 分野別影響リスク
分野別影響リスクは、潜在影響と適応容量を変数とする関数から導かれる。影響リスクは、分野別に異なる物理量や統合評価を行うためのリスク
指標、経済損失などが準備される予定である。

図9129−138（2006）

3.3.8 温暖化影響の総合判定
多岐にわたる影響分野のリスクを総括し、その度合いを単一の数値指標として示すのは非常に難しい。そこで、各分野の影響度合いを分野並列的
かつ時系列的にグラフ表示することで総合判定を補助する。また、総合判定クライテリアモジュールを開発する。具体的には、ユーザーの設定する
分野別影響リスクを様々な排出・社会経済シナリ
オ、適応容量の条件下で回避できるか否かを判定する。
3.4 GHG濃度安定化シナリオを用いた温暖化
影響評価
温室効果ガス安定化条件下における温暖化影響評価を行うために、Business as Usual（BaU）および以下の 2 つの制約下における試算を行った。
• BaU：Business as usual• GHG− 475 ppm：GHG濃度 475 ppm以下の制約• GHG− 550 ppm：GHG濃度 550 ppm以下の制約
制約は 1990 年から 2200 年まで、制約値を超えないようなGHG濃度が保たれるように計算される。将来人口および将来経済成長は、IPCCで作成されたSRESのB 2 を用いた。割引率は 4 %、GHG
排出量／一次エネルギー供給比の減少率は年率0.85 、気候感度は 2.6 ℃を適用した。結果を図 9 に示す。

GHG安定化濃度制約下における，全球平均気温上昇（a），GHG濃度（b），GHG排出経路（c），海水位上昇（d），イネ潜在生産性変化（インド）（e），コムギ潜在生産性変化（インド）
（f）.

135

肱岡・高橋：地球温暖化抑制のための温室効果ガス安定化濃度・排出経路・影響閾値の統合評価

BaUケースにおいては、 2050 年までGHG排出量が増加し続け（図 9（a））、 2100 年においてはGHG濃度（図 9（b））が 1990 年に比べて、約 2 . 5 倍に増加する。全球平均気温（図 9（c））は、2100 年
で 3.5 ℃、2150 年で 4.5 ℃上昇し、その後も上昇し続ける。 2150 年における気温変化から判断すると、GHG濃度制約が 550 ppmの場合には、475 ppm
以下の場合と比べて 2 ℃を超える結果となっている（2.5 ℃）。GHG排出量に着目すると（図 9（b））、
GHG− 475 ppmケースでは 1990 年比で 2020 年では
約 10 %削減、 2050 年では約 50 %削減が必要となり、早急に本格的な削減体制が必要となる。2010
年以降のGHG排出量は、1990 年における排出量をすべて下回っており、厳しい排出抑制政策が求められる結果となっている。
図 9（d）に示す海面上昇のGHG− 475 ppmケースでは、2100 年に 0.16 m、2150 年に 0.22 mの上昇を示
し、BaUケースと比べそれぞれ約 0.7 倍、約 0.5 倍にとどまっている。一方、GHG− 550 ppmケースでは 2150 年においてそれぞれ 0.26 mの上昇を示し、GHG− 475 ppmケースと比べて約 1.2 倍となっている。海面上昇はGHG濃度が安定化した後も上昇する傾向が示されるため、海面上昇から安定化目標
を考える場合には、より厳しい制約になることが推察される。
1961 〜 1990 年の平年的状態と比べたイネ潜在
生産性変化（インド）に着目すると（図 9（e））、21
世紀前半においてはBaUケースも含む全ケースで同様の微減となるが、 21 世紀後半においてBaU
ケースでは潜在生産性低下が次第に進み、 21 世
紀末には 20%弱の潜在生産性低下が見込まれる。
GHG− 550 ppmケースはBaUケースに比べ生産性低下の悪影響は緩和されるものの、2040 年以降も緩やかな減少傾向が続く。一方、GHG− 475 ppmケー
スでは、2040 年以降には 21 世紀前半の状態がほぼ維持されると推計された。インドのコムギ潜在生産性については（図 9（f））、GHG− 475 ppmケースであっても 21 世紀中の減少傾向は避けることが出来ないが、BaUケースに比べると減少速度は緩和される。
解析結果について総括すると、GHG− 475 ppm、
GHG− 550 ppmケースいずれにおいても、BaUケースに比べて気温上昇・悪影響が緩和される。しかしながら、厳しい削減（1990 年比で 2020 年では約10%削減、2050 年では約 50%削減）を求められる
GHG− 475 ppmケースにおいても、温暖化影響を避けることはできず、緩和策と適応策を統合した温暖化対策が必須と考えられる。

4 ．まとめ
本稿では、既存の温室効果ガス安定化シナリオを整理するとともに、AIM/Impact［Policy］を用いて、GHG濃度安定化制約下における全球平均気温上昇と地球全体のGHG排出経路、温暖化影響について分析した結果を報告した。その結果、
1 ）産業革命前比で全球平均気温上昇を 2 ℃に抑える場合、必要な濃度安定化目標としてGHG濃度 475 ppm以下が必要であり、その達成のためには、近い将来からの大幅な排出削減が必要であり、2）濃度安定化目標をGHG濃度 475 ppm以下に抑えた場合においても、温暖化影響を避けることはできず、緩和策と適応策を統合した温暖化対策が必要である、という可能性が示された。
今後は、安定化目標と目標達成のための緩和策、目標下における影響とリスク軽減のための適応策について、不確実性も考慮した統合的な研究の推進が望まれる。

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weather：Does nature keep up? Observed responsesof species and ecosystems to changes in climate andextreme weather events： many more reasons for138（受付 2006 年 3 月 9 日、受理 2006 年 4 月 3 日）