植物季節の長期変化と気候変化
Long-term change in climate and ﬂoral phenophase
青野 靖之

＊

Yasuyuki AONO＊

大阪府立大学大学院 生命環境科学研究科
Graduate School of Life and Environmental Sciences, Osaka Prefecture University

摘要

京都で書かれた文献史料に残された，ヤマザクラの満開に関する植物季節記録にもとづいて，過去 1200 年間の満開日推移を明らかするとともに，それを用いた 3 月平均気温の推移を復元した。新たな調査によるものも含め，合計 822 年分の満開日デー
タを解析に用いた。データを充実させるために，ヤマブキとフジの開花記録によるヤマザクラの推定満開日も併用した。9 世紀以降の満開日推移には，150 ～ 200 年の周期で極めて遅くなる時期が現れた。満開日にもとづく 3 月平均気温の復元値は 10 世
紀で現代より高くなった一方で，14 世紀以降には四度にわたって 5℃前後への低下を繰り返した。この気温変化は太陽活動の盛衰にほぼ同期して起きており，太陽活動の気候に対する影響の大きさがうかがえた。19 世紀前半～現在の気温上昇幅（3.4℃）の
うち，1.6℃は都市昇温によるもの，残る 1.8℃は東アジア全体といった広域で起きた気候回復によるものと見られる。

キーワード：気候復元，太陽周期，文献史料，満開日，ヤマザクラ
Key words：climate reconstruction, solar variation, historical documents,
full-ﬂowering date, Prunus jamasakura

1．はじめに
植物季節現象の現れる時期は，それまでの植物の生育中に受けた気象条件次第で年ごとに変動する。
ヨーロッパでは，植物季節現象が季節推移の遅れ・進みを表す指標とみなされ，これらの観測が早くも
1），2）
18 世紀～19 世紀前半から行われており，これらの観測結果を気候学的に評価・解析した研究例も3）－ 5）
多い。
一方，日本の気象台・測候所における植物季節観
測は 20 世紀初頭に始まった。20 世紀前半に大きな発展を見せた日本の気候学では，天候・季節推移，
地域の小気候などと並んで，植物季節がすでに主要
6）7），8）
な研究対象となっていた 。中原は，日本における植物季節現象の出現日の地理的分布を科学的に初めて解析し，その特徴を明らかにした。また，大9）後・鈴木 は，極めて多くの動・植物季節現象の出現日分布を明らかにするとともに，それまでの知見や文献をまとめた。
ところで，日本を含む温帯では気温条件が植物季
節現象の出現日を左右することが多い。気温と植物
季節の出現時期との間に密接な関係を求められれ10）
ば，河村 が指摘したように，近代気象観測の開始以前でも植物季節を使って気温を復元することができ，それにより明らかとなった長期にわたる気候変動の振幅や周期を気候予測に資することも可能となる。
観測目的や手段があらかじめ決められた植物季節
観測は，上に述べたように早くてもせいぜい 18 世紀から始まったに過ぎない。しかしながら，一般の文書史料に残っていた記録を調査・整理・集積することで，より長期間にわたる植物季節現象の出現日の累年データが構築された例がある。たとえばフランスでは，ワイン用ブドウの毎年の収穫日に関する
11）
記録を収集・整理した Chuine et al. によって，14世紀からの春～夏季の気温推移が復元された研究が12）有名である。Garnier et al. も，戦乱など当時の社会的な状況が収穫期を左右する場合もあるものの，同様にブドウの収穫期に関する記録が気候変動の指標として応用できるとしている。
一方，日本では日記などの古記録中にサクラの満開に関連する記述が日付とともに記載されており，こ13）
れを植物季節データとして使用できることを田口が初めて指摘した。サクラの満開に関する記述は，
花宴・花見に関する記述と日記中の同じ日の条に記載されることが多く，双方の記述とも，ほぼサクラ

受付；2011 年 9 月 7 日，受理：2012 年 1 月 7 日＊〒 599-8531 大阪府堺市中区学園町 1-1，e-mail：aono@envi.osakafu-u.ac.jp
2012 AIRIES

21

青野：植物季節の長期変化と気候変化

ところで，京都では古い史料ほど散逸部分が多く，の満開日を示す植物季節データとみなすことが可能
13）
その分，得られる満開日データが少なくなり，そのである。京都については田口 によるデータ収集の14）
15）
時代の気温の復元精度の低下を招く。満開日データ
後，荒川 ，Arakawa によりデータがさらに整理の空白を補完する目的で，春に開花するフジとヤマされるとともに，このデータが初めて海外にも紹介
ブキの満開日の記録も併せて史料から調査し，それされた。この研究により，世紀ごとの開花時期の遅らをヤマザクラの満開日の推定に用いることにし速などが考察されたが，データが極めて少ない時代
た。フジの満開日によるヤマザクラの満開日の推定もあり，時系列として連続した気候の復元までには
19）には Aono and Saito による式を用いた。またヤマ
至らなかった。
16）
17）
18）
この後も，関口 ，青野・小元 ，Aono and Kazui ， ブキの満開日によるヤマザクラの満開日の推定方法
20）
19）は青野 によった。これらにもとづき，仮にヤマザ
Aono and Saito が多くの古記録を調査し，そのつクラの満開日がわからない年であってもフジもしく
ど見いだされたデータが追加・入替・整理されてきはヤマブキの満開日データが得られた場合，ヤマザ
た。これらのデータは，近畿地方で最も一般的な自クラの満開日を推定して気温復元に用いることにし
生種のヤマザクラの満開日とみなされた。上記の一た。
連の研究によって，これまでに 700 年分以上の満開
2.2 満開日データの調査結果日が判明し，9 世紀から現代へと続く，長期にわた
表 1 は，既往の気温復元研究で収集・整理される植物季節データを整備することができた。そしてたデータに，今回の史料調査の結果にもとづく追このデータにもとづいて，3 月平均気温の長期変化
加・入替を行った後のデータ数を世紀別に集計したが復元されてきた。
もので，記述内容に従い区分して示した。データのここでは，これまで筆者の研究などにより集積し総数は 9 世紀～21 世紀（2010 年まで）の期間中で合た京都のヤマザクラの満開日データに，このたび調
計 822 年分となった。判明した満開日のデータ数を査・収集したデータも新たに加え，それらをもとに
世紀ごとに見ると，時代が古いほど少ないことがわ
満開日の長期変化の特徴を述べる。また，このデーかる。
タを使って復元した 3 月平均気温の推移について解
データ数を記述内容ごとに確かめると，タイプ 2説する。そして，その復元推移の特徴に関して，太陽活動の盛衰や都市温暖化の推移などと関連づけな （花見・花宴）が最も多く 453 年分と全データの過半数を占め，次いでタイプ 1（満開の記述），
タイプ 4（和がら，総合的に考察する。
歌の題など），タイプ 3（ サクラの枝の進上・献納）の順に多かった。また，これらとは別に，フジの満
2．ヤマザクラの満開日データ
開日からの推定値が合計 11 年分，ヤマブキの満開
日からの推定値も合計 3 年分，ヤマザクラの満開日
2.1 データの収集方法
データとして加えられた。
京都におけるヤマザクラの満開日データは，主と2.3 ヤマザクラの満開日の長期変化
して日記などの一次史料や年代記類の二次史料を含
図 1 は，新たに追加・入替を行ったデータを含む古記録を対象とした史料調査によって収集された20）
めた満開日の年々変化を示したものである。本研究ものである。今回の史料調査では，青野 と同様にで追加・入替を行ったデータは合計 49 年分となっデータの確からしさを判断するため，記載内容によた（図中の○）。データが新たに判明した年は 10 世って以下のタイプ 1 からタイプ 4 の 4 種類にデータ
紀から 21 世紀までにわたった。新たなデータを最を区分した。タイプ 1 は満開の状態を表す史料によも多く（14 年分）見いだせたのは 19 世紀であった。
る記述，または新聞紙上の記事や広告にもとづいた
また，これまで満開日データがほとんど見いだせず
近現代（本研究では 1880 年代以後とした）のデータ
19）
直近の研究 で気温の推移が復元できなかった 11である。さらに，タイプ 2 は花見などの鑑賞に関す世紀でも，今回の調査では 6 年分のデータを新たにる記述，タイプ 3 はサクラの枝の進上・献納に関す見いだせた。
る記述，タイプ 4 は和歌の題または歌の内容の記述
この約 1,200 年間の長期にわたる満開日の推移のである。これらの区分番号が若いほど信頼性の高い
全般的な特徴を把握するため，図 2 に年代（10 年）
データと考えられる（データの質や特徴に関する詳20）ごとに計算した満開日のブロック平均値の推移を示
細は青野 を参照）。この区分はデータの質を向上す。この図では，満開日が 150～200 年程度の周期させるために使用される。たとえば，同じ年についで変動を繰り返しているのが明らかにわかる。たとて複数のデータが見つかった場合，区分番号の若い
えば，おのおのの 10 年のうち過半数（5 年以上）の方を優先的に選ぶことによって，データの質の高さ
満開日が判明している年代の平均満開日（●）が，を維持・向上させることができる。これら 4 つのタ
DOY 110（4 月 20 日）前後と今日の京都より極めてイプのいずれかの記述が見いだされた日付を収集・遅くなった時代は，1170 年代，1320～1350 年代，
整理し，現行暦に変換することにより現代の満開日
1510～1540 年代，1660～1700 年代，1810～1830 年
データに接続可能なデータとして整備した。
22

地球環境 Vol.17 No.1

21－29
（2012）

表１

ヤマザクラの満開日データ数．記述内容によって区分し，それを世紀ごとに示す．

世紀満開の記述・近現代の記録（タイプ１）

花見・花宴など（タイプ２）

花の枝の進上（タイプ３）

和歌の題（タイプ４）

フジの満開日による推定値ヤマブキの満開日による推定値

データ総数

9

0

10

1

3

0

0

14

10

1

22

1

3

5

0

32

11

3

21

1

7

1

0

33

12

5

46

1

2

1

0

55

13

11

34

1

11

0

2

59

14

5

45

0

3

2

1

56

15

21

61

1

4

1

0

88

16

11

60

20

2

1

0

94

17

27

59

2

2

0

0

90

18

43

51

2

0

0

0

96

19

52

44

0

2

0

0

98

20

97

0

0

0

0

0

97

21

10

0

0

0

0

0

10

合計

286

453

30

39

11

3

822

図1

図2

本研究でまとめたヤマザクラの満開日の推移．

ヤマザクラの満開日の年代別（10 年）ブロック平均値の推移．

代である。また逆に，DOY 100（4 月 10 日）前後まで早くなった時代は，950～960 年代，1030 年代，
1090 年代，1400～1410 年代，1480 年代，そして1960 年代から現在までである。
また，数十から数百年のスケールで続いた満開日の長期的なトレンドも，この図 2 からいくつかうかがえる。10 世紀から 12 世紀にかけての緩やかに遅くなる傾向や，西暦 1400 年から 1550 年代にかけての緩やかに遅くなる傾向は明瞭に認められる。一方，1820 年代以降の最近 170 年間は，現在までほぼ一貫して満開日が早くなる傾向が続いている。図2 を通して見ると，過半数の年で満開日が判明した
年代（●）の平均満開日の推移は，5 日以上の「ジャンプ」を見せることは稀で，むしろ長期にわたるト
レンドを伴った，緩やかな変化を示すようである。

23

青野：植物季節の長期変化と気候変化

図3

温度変換日数法を用いたヤマザクラの満開日の推定結果．

3．満開日と気温との関係づけ本研究でも，既報と同様に，温度変換日数法の応用によって，満開日から 3 月平均気温を推定した。気温の推定に際しての温度変換日数法の応用
18）
手順については Aono and Kazui が最も詳しく述べているので，ここでは概略だけを説明する。
解析の流れとしては，まず満開日の推定を通して
京都地方気象台における気温との関係づけ（キャリブレーション）を行い，モデルに使う変数を確定させ，続いて満開日から気温を推定できるようにモデルを逆に適用する。本研究の計算で用いる温度変換
21）
日数 とは，生物の生長・生育・増殖の速度の温度条件による変化を，標準温度（本研究では 15℃）を基準にした相対値として表したものである。温度変
換日数は，日平均気温から指数関数を使って計算される。温度変換日数法では，気温から計算された毎日の値をある起算日から積算し，その値が，実際の満開日までに要する積算値の平均に達した日を満開
22），23）の推定日とする。この方法は各種果樹の開花，24）－ 28）29）
花木の開花，温帯落葉樹の開芽 などの推定や予測に広く利用されている。
この方法では温度変換日数の積算を始める起算日と，気温と生育速度との関係を左右する温度特性値－1mol ）の 2 つの変数の適切な値を求める必要E（kJaがある。起算日と Ea を選ぶための解析を行い，満開日と気温とを関係づけるための期間をキャリブレ
18）
ート期間と呼ぶ。Aono and Kazui は，都市温暖化の影響がほとんどないと見られる 1911～1940 年をキャリブレート期間とし，起算日を DOY 42（ 2 月－111 日），Ea を 56 kJ mol とする組み合わせを用いた場合に，RMSE で 2.5 日と最小の誤差で満開日を推定できることを明らかにした（図 3）。全期間（1881～2010 年）の推定満開日の RMSE は 2.8 日と推定精度が良好な上，時間の経過に伴う推定誤差の出方の系統的変化も認めらなかった。このことは，都市昇温のない近代気象観測開始前においてもこの方法が適用可能であることに加え，嵐山と京都地方気象台
でほぼ同程度の都市温暖化の影響を受けていること17）－ 19）24

図43 月平均気温の推定値と実際の値との比較．

双方とも 31 年区間回帰曲線を用いて平滑化して示した．

の 2 つを示したものと言える。
こうしたキャリブレーション結果を踏まえながら，
温度変換日数法を気温の推定へと逆に応用した。
まず 1911～1940 年の日平均気温の平滑平年値を計算した。そして，キャリブレーションで見いだした
適切な起算日（DOY 42）から，1911～1940 年の平年満開日（DOY 104）までについて，日平均気温の平滑
平年値を使い，平年積算値 DTS（日）を計算した。
N
その DTSN は 31.61 日と計算された。
ここで毎年の満開日当日において，積算値がDTSN に達するには一律に何℃の気温偏差を加えれば良いかを年ごとに求めた。こうして求めた年ごとの気温の平年偏差を 1911～1940 年の間の 3 月平均
気温の平年値（6.4℃）に加えた値を，最終的にその年における 3 月平均気温の推定値とした。
本稿の気温復元では，気候値の長期にわたる推移を明らかにする目的で，気温の推定値を 31 年区間
回帰曲線により平滑化した。図 4 は同じく平滑化処理をした実際の値の推移との比較である。両者は全期間にわたりほぼ終始重なったまま推移した。このときの推定誤差は，キャリブレート期間と観測期間全体でいずれも 0.1℃と極めて小さかった。以上のように，平年値のような気候値の変化であれば，満開日が多く判明した時代なら極めて高い精度で 3
月平均気温の推移を推定できることがわかった。

地球環境 Vol.17 No.1

4．歴史時代における気温の復元推移
図 5（下段）に，満開日データを用いて復元した 3
月平均気温の推移を示す。復元気温には 31 年区間
回帰曲線を使って平滑処理を施した。また，区間回
帰の処理の際に求めた 95％信頼区間の幅も併せて示した。この信頼区間の幅が狭いほど，その期間の満開日の判明率が区間内で高い，また満開日の年々変動が小さいことを表し，復元気温の信頼性が高いことを示唆する。今回の史料調査によるデータの追加によって，これまで不明だった 1030 年代から1060 年代までの気温推移が初めて明らかになり，9
世紀末以降，現代まで連続した復元値を得るに至った。
解析期間全体の中で満開に関するデータが多く信頼区間幅が相対的に狭いのは 15 世紀以降である。
この時代は小氷期と呼ばれる時代全体（1400～1850年）を含み，この期間における本研究の復元気温も全般的に低めに推移した。特に 3 月の気温が 5℃と，京都としてはとりわけ寒冷な時期が 150～200 年に一度の頻度で繰り返しやってきた。こうした低温な状態の出現した時代は，アジア地域のほかの古気候30），31）
復元結果で示された時期とおおむね符合した。
推定気温に見られた寒冷期の出現時期を考察する
32）
ために，図 5 の上段に Solanki et al. による太陽黒点数の復元推移を並べた。太陽黒点数が少ないほど太陽活動が不活発なことを表す。とりわけ黒点が少なかった期間を一般的に太陽黒点（または太陽活動）の極小期と呼ぶ。図 5 に入れた陰影は，最近 1200
年間において認められる主要な 5 つの極小期を示している。これらは古い順に，オールト極小期（1010～1050 年），ウォルフ極小期（1280～1340 年），シュ
ペーラー極小期（1420～1570 年），マウンダー極小期（1645～1715 年），そしてドルトン極小期（1790～
1820 年）と呼ばれる。
ここで，復元気温がとりわけ低かった時期について詳しく考察する。1320～1350 年代，1510～1550

21－29（2012）

年代，1660～1700 年代，1810～1830 年代の 4 つの時代では，復元気温が明らかに 5℃前後まで低下した。これらの 4 つの低温期はそれぞれ，図 5 の陰
影部分，すなわち太陽黒点の極小期のうち，オールト極小期を除いた 4 つの極小期に近い時期に現れた33）
ことがわかる。Waple et al. は，日本を含む東アジ
アから東南アジア，オセアニア北部にかけての地域
では，全般に太陽活動の盛衰と気温変化との間に正の強い相関があることを示した。太陽活動の盛衰が気候変動にもたらす影響のプロセスについては，本稿の最後で触れるようにいくつかの考えや説があり
未解明の部分も多いが，今回見られた極小期における気温低下も，一般に見られる太陽活動と同期した気候変化を示したと思われる。また，これら 4 つの低温期それぞれの中で最も気温の低下した時期はい
ずれも，対応する極小期の後半から直後にあたるこ
33）ともわかった。Waple et al. は，太陽活動に対して
34）
14 年，また Shindell et al. は 20 年の気候応答の遅れを気温変化に考慮した方が，太陽活動－東アジア
における気温間の相関が高くなることを示した。ま35）
た他にも Wang and Zhang はこの遅れが 13 年であることをチベットに生育した樹木の年輪解析から突き止めている。本研究の極小期における気温降下の遅れも，太陽活動に対するこうした気候応答の遅れの影響を反映した可能性が高い。
なお，本研究で新たに判明した 11 世紀の気温推移にも，5℃台までの低下があることがわかった。
この時期はオールト極小期の初めの頃（1010 年代）にあたるが，この時代の満開日データはまだ少ない。
この時期の低温がオールト極小期における弱い太陽
活動に同期して現れたかについては，今後のデータのさらなる充実を待って結論づける必要があると考えている。
続いて，推定気温が顕著に高かった時代について考察する。都市昇温の影響が著しい 20 世紀後半を除くと，復元気温が 7℃を上回るまで上昇した時期
は，900～970 年代（最高値は 7.6℃）と，1390～1420

図 5 （上段）

Solanki et al . による太陽黒点数の復元推移．
（下段）京都における 3 月平均気温の復元推移（31 年区間回帰曲線による平滑値）．
32）

上下の 2 本の細線は，平滑処理時に計算した 95％信頼区間の限界値．

25

青野：植物季節の長期変化と気候変化

年代（最高値は 7.4℃）の 2 つである。このうち前者，
すなわち 10 世紀については，たとえば Kitagawa
36）
and Matsumoto が，屋久スギの材の安定同位体比推移から，西洋史観で言う中世（一般に 5～15 世紀）における気温のピークの 1 つが存在したことを明ら37）かにしている。また，最近では Miyahara et al. が同様に屋久スギの材を調査・解析し，10 世紀前半
は太陽黒点の増減の周期が約 9 年と短く，太陽活動が極めて活発な時代であったことを示した。本研究で明らかとなった 10 世紀の温暖な気温の復元推移には，一連の屋久スギを用いた研究結果と符合する点が多い。また，アジア地域では他にも，この時代
38），39）の暖かさを示す復元結果が複数ある
。さらに，
40）
Loehle and McCulloch がまとめた世界各地の種々の代替データによる気温の復元値の平均的推移も，
過去 2000 年間のうち 7～10 世紀の気温が総じて他の時代よりも高いことを示している。本研究の結果も，活発な太陽活動のために 10 世紀のアジア地域
を含む広い地域で，温暖な気候が形成されていたことを示すものと考えている。
この時期を含む 8 世紀から 11 世紀にかけての東
アジアにおけるさまざまな気候復元の結果を，もう少し詳しく見る。それによると，750 年頃から始まった温暖化傾向の中，850～900 年頃に短くもかな
り厳しい寒冷期が訪れ，その後，10 世紀に入って41）
から再び温暖な状態に至ったと見られる 。本研究による復元結果でも 890 年代から 910 年代にかけての気温上昇は現れているが，850～870 年頃の気温低下の始まりについては，この時代の満開日データの少なさもあって検出には至らなかった。全般に暖かかった 7～12 世紀でも，短い寒冷期が繰り返し発生
41）
したことはさまざまな研究により判明しつつある 。
前に述べた 1010 年頃の寒冷期の詳細も含め，9～12
世紀の温暖な時代における気候変動をもう少し詳し
く知るには，この時代のさらなるデータの充実が欠
かせないと言える。
5．19 世紀以降の気温推移と都市温暖化
続いて，急速な昇温が今日まで続いている最近
200 年間の気温推移について考察する。この昇温が

図626始まった 1826 年はドルトン極小期の直後であり当時の復元気温は 4.9℃であった。以後，今日までの上昇の幅は 3.4℃に達している（図 6 の黒い線）。こ18）の上昇は Aono and Kazui が述べたように，①小氷期の終了以降，広いスケールで生じた気温上昇に起因した分と，②京都における都市温暖化に起因した分の，2 つの原因による昇温が混じったものと見られる。古気候の復元結果を考察するには，現在の環境との比較によるのがわかりやすい。
しかしながら，ローカルな②の都市昇温の影響を現在の気温からなるべく除いたものを比較の基準にしなければ，最近までを含めて長期にわたって広域で起きた気候変動を正しく評価したことにはならない。
気温の復元値から都市昇温による影響（以後，都18），19）
市効果と呼ぶ）を除く目的で，ここでは既報に42）
ならい，小元・鱧谷 による都市効果の計算方法を用いることにした。この方法では，都市観測所（この場合は京都）と，市街化の影響を受けていない対比観測所の 2 地点の累年気温データを用いる。手順としては，まず両地点で観測が始まった最初の 30
年間における気温差（都市昇温前にもとから存在した気候差）と，両地点それぞれにおける 30 年平均値
からの年々変動の大きさの比を求める。この観測期間の最初の 30 年間以降における都市の影響を除いた仮想の気温は，対比観測所の気温を都市観測所と同じ大きさの年々変動を示すように補正し，そこに両地点間にもとから存在する気候差を加えることで計算される。この都市の影響を除いた仮想の気温を
実際の観測値から差し引いた値が都市効果となる。
18），19）42）
今回もまずは既報と同様に，小元・鱧谷 に準じて対比観測所を滋賀県の彦根地方気象台と設定
して都市効果を計算し，これを気温の復元値から差し引いて復元気温の自然値を計算した（図 6）。1826
年から現在までの復元気温の昇温（黒の線，3.4℃）に比べ，復元気温の自然値（水色）の昇温は 2.3℃と18），19）小さかった。既報
ではこの値が，都市昇温とは関係なく広い地域スケールで生じた昇温量と，ひとまず考えられた。
ところで，この計算方法が構築された 1970 年代
当時には都市化の影響が少ないと見られた彦根でも，昨今は観測点の周囲の市街化が進み，やはり都最近 200 年間の気温の復元推移と，対比地点として彦根と亀岡とをそれぞれ用いて計算された復元気温の自然値．

地球環境 Vol.17 No.1

市昇温の影響が懸念される。また，彦根市は京都市
から 50 km 程度離れており，対比観測所とするには観測点の立地と気候推移の類似性との 2 つの点から見て少なからず問題があるように考えられた。そこで，より適切な対比観測所として，京都市の中心部からの距離が 15 km 程度と近い上に，観測地点
が市街地の外れにある京都府亀岡市の亀岡観測所（旧・区内観測所であり，その廃止後も京都府農業総合研究所が継続観測）を採用し，京都市の都市効
果を再評価した。図 6 の紫色の線は，亀岡を対比観測点として再評価した復元気温の自然値の推移である。直近の復元気温の自然値は 6.7℃であった。
計算に利用した対比観測点の京都市からの距離と周囲の環境とを考え合わせると，亀岡の気温を用いて算出した復元気温の自然値の方が，より確かである
可能性が高い。
こうして新しく求めた現在の京都における復元気
温の自然値をもとに，気温の復元推移を考察してみる。小氷期からの気候回復過程にあった過去 170 年
間（1820 年代～現在）における都市効果を除いた昇温は 1.8℃と評価される。これは，19 世紀初めの近畿地方における冬季の気温の平年値が現在よりも43）2℃程度低かった可能性を指摘した山本 の研究結果と符合する。一方，直近の復元気温の自然値である 6.7℃を歴史時代の復元気温の推移と比較すると，
たとえば，太陽活動が極めて活発と見られる 10 世紀の復元気温（最高値は 7.6℃）は，ほとんどの期間にわたって現在よりも高かったと言うことができる。
過去の気温変化を現代の都市の気温をベースに考察するには，都市昇温の影響を適切に除く必要がある。しかしながら，昨今では中小の地方都市でも市街化や熱環境の改変が進み，対比観測所の適切な選定が困難になってきている。こうした事情から近年
は，都市昇温が気温に及ぼす影響を正確に定量化するのが難しくなりつつある。これと同じ問題は広域で平均化された気温のモニタリングでも起きうる。
気温の地域平均値の算出に用いる各地点のデータから都市昇温によるバイアスを適切に除去するか，都市化の影響を受けた地点のデータを計算から除くか
しないと，広域のスケールで起きた気温変化を正しく評価できなくなる。広域の気候変化の平均値に及ぼす都市昇温の影響については，過去に Willmott et
44）
al. が明らかにしているように，慎重な取扱いやデータ処理を必要とすると言えよう。

21－29（2012）

どを推定することが多いが，植物季節を用いる方法
では気温が植物の特定の生育ステージに影響する季節の気温しか復元できない。結果的に，そうした月を絞り込む必要があるが，逆にこれが特定の季節や月の気温推移を復元できる特徴へと繋がる。
3 月の気温の推移は冬季のそれに比較的近い傾向がある。太陽活動の盛衰は，全放射量の増減だけでなく，
たとえば最大で 8％程度も変化する紫外域の放射が影響して，成層圏を含めた大気の力学過程，季節風の
45）
－ 47）
吹き方や強さを変化させるとされている。この一連の過程が気候全般に及ぼす影響は，北半球が冬季の時期に現れやすく，また，この過程のシグナル
は大陸の内陸部よりも海洋周辺で，長期間にわたって持続する傾向もあるとされる。さらに近年は，太陽系外からの宇宙線による大気分子の電離がもたらす雲核の生成に，太陽活動の盛衰に伴う磁場の強さの変化が影響して，気候変動をもたらすという仮説48）も提唱され ，検証が急がれている。
もし，サクラの開花とは別に，夏季から秋季にかけて起きる植物季節のデータを収集し，それによる気候復元を行えば，暖候季と寒候季の気温復元値をそれぞれ別個に太陽周期などと比較可能となる。その結果はたとえば，復元値の変動の大きさや，太陽活動の盛衰に対する応答の遅れの違いを通して，どのようなプロセスで，どの季節の気候に太陽活動が影響しているかを解明するのに資することもできよう。目下，他の季節に関するデータを史料から収集中であり，いずれは夏季や秋季の気温推移も明らかにしたいと考えている。
謝辞

本稿は，科学研究費（基盤研究（C），課題番号23501247，古記録における天気ならびに植物季節的記述を用いた気候復元手法の確立）の助成を受けた研究成果も一部含めて，まとめたものである。記してここに謝意を表す。
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靖之

Yasuyuki AONO

1962 年，大阪市生まれ。大阪府立大学農学研究科博士後期課程を 1990 年に単位取得退学し，同大学助手となる。現職は，同大学大学院生命環境科学研究科
准教授。ソメイヨシノをはじめとする花
木・果樹の開花予測法の開発や，植物季節現象を用いた気候影響評価や古気候復元に関する研究を手がけてきた。博士（農学）。専門は農業気象学。

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