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北海道の WBGT 厳重警戒日数のシナリオ別将来変化
鈴木啓明・野口泉・大屋祐太・三村慧（道総研）(2) 計算に用いたデータ
石崎（2021）のデータセットは、第 6 期
近年、わが国では熱中症死亡者数が年結合モデル相互比較プロジェクト（CMIP
間 1000 人超えの年が頻発し（厚生労働省， 6）のアンサンブルのうち 5 つの全球気候2023）、気候変動の影響に対する「適応」 モデル（MIROC6（以下 MIROC）, MRIにおいて、熱中症対策は特に重視すべき
ESM2-0（以下 MRI）, ACCESS-CM2（以分野とされている。北海道でも、2023 年
下 ACCESS）, IPSL-CM6A-LR（以下に熱中症搬送者数がこれまでの記録を大IPSL）, MPI-ESM1-2-HR（以下 MPI）
）幅に更新し、今後の影響が懸念される。気による予測値を 1km 間隔に内挿し、1980候変動に伴う熱中症リスクの将来変化に2018 年の期間のモデル計算値と観測値の関する研究は既にある（Oka and Hijioka,統計的関係を用いてバイアスを除去した2021; 鈴木・日下, 2015）が、道総研ではものである。本計算では、日最高気温緩和策の有無による将来シナリオの違い（TMAX）、日平均気温（TAV）、日平均の相により、道内各地の熱中症リスクがどの対湿度、全天日射量及び風速を使用した。
ように異なるかを示すことに焦点を当て、研究を行った。本発表では、全球モデルに(3) WBGTMAX の推定よって取り得る範囲を含むシナリオ間のWBGT は気温（乾球温度）、湿球温度及違いや、地点による熱中症リスクの違い
び黒球温度から定義されるが、観測値がについて報告する。
乏しいため、本計算では小野・登内（2014）による推定式を用いた。
石崎（2021）の気象要素は TMAX を除き研究手法
2.
日平均値で、WBGTMAX は直接算出できな(1) 概要い。WBGT の変動において最も支配的なIPCC 第 6 次評価報告書の SSP1-2.6 及気象要素は気温と考えられ、日平均の気び SSP5-8.5 の各将来予測シナリオにお象要素から小野・登内（2014）の式でいて、石崎（2021）の 5 つの全球気候モWBGT の日平均値 WBGTAV を計算し、次デルによるデータセットを用いて、熱中式（α、βは定数）で WBGTMAX に補正す症リスクの有効な温度指標として知られることを考えた。
る WBGT（Wet-Bulb Globe Temperature、 WBGTMAX = WBGTAV +α（TMAX －TAV）＋β…①
暑さ指数）の日最高値（WBGTMAX）を後
1990～2020 年 7 月・8 月の道内 7 地点述する方法で推定した。WBGTMAX が 28における WBGTAV を①式（全地点共通で以上（日常生活における「厳重警戒」またα =0.561, β =1.114 ） で 補 正 し たは「危険」に相当；日本生気象学会(2022)） WBGTMAX 値は、1 時間ごとの気象要素かとなる年間日数を「WBGT 厳重警戒日数
ら小野・登内（2014）の式で算出した（以下「厳重警戒日数」）」とし、その将来WBGTMAX を RMSE 0.40～0.73 で推定で変化を算出した。将来予測では平年値のきた。このことをふまえ、①式から経年傾向を理解するため、前後 10 年を含WBGTMAX を推定し、将来予測に用いた。
む 21 年間の移動平均値を解析に用いた。

1.

はじめに

2

3.

将来シミュレーション結果

札幌の SSP1-2.6 及び SSP5-8.5 における 2090 年までの解析結果を図 1 に示す。
SSP1-2.6 では、横ばい傾向が 21 世紀後半まで続く MPI を除く 4 つのモデル
で、厳重警戒日数が 2045 年前後までに年間 12～30 日前後まで増加し、その後は漸増または頭打ちと予測された（図 1(a)）。
SSP5-8.5 では、21 世紀末にかけて全てのモデルで厳重警戒日数の増加が予測された（図 1(b)）
。ACCESS 及び IPSL は 21世紀末の日数が約 70 日と増加が大きかった。MRI 及び MIROC は 21 世紀末の日数を 40～50 日程度と予測し、MIROCに 比 べ 、 MRI の ほ う が よ り 早 い 年 代（2040 年前後）で大きな日数増加を予測した。MPI は他のモデルより日数の増加が小さく、2050 年前後までは増加しないと予測した。
MRI の場合の全道の予測例を図 2 に示す。道内各地で厳重警戒日数は増加する
ものの、釧路や稚内では増加は限定的で、
40⽇/年

3020

MRI-ESM2-0
MIROC6ACCESS-CM2IPSL-CM6A-LR
MPI-ESM1-2-HR
5モデル計算の平均観測(a) SSP 1-2.6

本州以南などから暑さを逃れる場所として機能する可能性も示唆された。
謝辞：本研究で用いたデータセット（石崎，2021）は、文部科学省の補助事業により開発・運用されているデータ統合解析システム(DIAS)の下で収集・提供された。
参考文献：
厚生労働省（2023）「熱中症による死亡数人口動態統計（確定数）」
Oka and Hijioka (2021) Environ. Res. Commun. 3, 125002.
鈴木・日下(2015) 日本生気象 学会雑誌,
52(1), 59-72.
石 崎 (2021) CMIP6 を ベ ー ス に し た
CDFDM 手法による日本域バイアス補
正気候シナリオデータ, Ver.1, 国立環境研究所．doi:10.17595/20210501.001. (参照: 2021/07/12-13)
日本生気象学会(2022) 「日常生活における熱中症予防指針」Ver.4
小野・登内(2014) 日本生気象学会雑誌,
50(4), 147-157.
807060504030

10⽇/年MRI-ESM2-0
MIROC6ACCESS-CM2IPSL-CM6A-LR
MPI-ESM1-2-HR
5モデル計算の平均
観測(b) SSP 5-8.5

200

1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090

1990
1995
2000
2005
2010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090

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図１：札幌における、WBGTMAX≧28 となる年間日数の 21 年移動平均（その年及び前後10 年の計 21 年）の経年的な予測。(a) SSP1-2.6、(b) SSP5-8.5 の場合。
60
5040
3020⽇/年
稚内
旭川
札幌
函館
帯広
釧路
網⾛

MRI-ESM2.0, SSP 5-8.50

1990
1995
2000
20052010
2015
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
2075
2080
2085
2090

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図２：道内 7 地点における、WBGTMAX≧28 となる年間日数の 21 年移動平均の経年的な予測。SSP5-8.5、MRI-ESM2.0の場合。