1

この別冊では、実際に気候リスク管理を進めるための参考にしていただくため、はじめに、農業における気温予測データの活用事例を紹介します。
次に、気候リスク管理を行うために必要となる、気象に関する過去のデータや、気温予測データを気象庁ホームページから取得する方法について紹介します。

2

3

もう少し具体的にイメージを持っていただくため、気象データの活用方法について具体例とともに説明します。
それぞれの業務で用いる蓄積したデータと、過去の気象データを使って、どういう気候のときに、どのような影響があるかを評価することができます。農業の場合、農業研究機関等で、どのような条件の下でイネに高温障害が起きる可能性があるのかを、経験と勘に頼るのではなく、定量的に評価しています。
このように、影響を与える気候の基準を定量的に把握することで、 現在の気温が危険な状況に近づいている場合や、 影響を与える気温が予想されている場合に、何らかの対策を行う判断に利用できます。

4

次に、もう少し高度な気象データの活用方法をご紹介します。
生育予測モデルに入力する将来の気温の値を平年値の代わりに気温予測値に置き換えて計算することにより、生育の進度がどの程度平年から隔たりそうか、客観的に評価することが出来ます。これにより、作物の開花日や収穫適期などをより精度よく予測でき、防除、機材等の事前準備に役立てることができます。
その他、農作物の生育予測には有効積算温度による手法もよく使われており、温度によって変化の程度を予測できる事例での利用が想定されます。特に、これまで平年値のみで気温を積算している場合は、予測値を利用することにより、予測される適期が改善されることがあります。

5

都道府県が作成する営農支援情報などで気温予測データの活用が進んでいます。
農業における活用事例として、冷害・高温障害対策のため、極端な天候を監視し、農作物の発育に危険な気温（閾値）に対する早期の備えのために利用されています。
また、最近では、農作物発育予測モデルを活用した水稲の収穫適期予測や、果樹等の開花日予測、病害虫に対する防除適期の予測に利用されています。
これらは、従来、農作物発育予測や病害虫発生予測のモデル式の入力データとして、気象の実況値と平年値が用いられてきましたが、予測期間に用いる平年値を気温予測データに置きかえた活用となります。次スライド以降で具体的な活用事例を個別にみていきます。

6

東北地方の水稲の冷害・高温障害の被害軽減に活用できる2週間先の予測情報作成の取り組みを紹介します。東北は水稲の大産地であり、日本の水稲生産の約3割を担っています。
東北では、従来から、やませによる冷害が知られており、近年では、顕著な高温による品質低下が問題としてあげられています。対策として、冷害には水を多く入れることで暖かさを保つ深水管理、高温にはかけ流し灌漑などがありますが、いずれも一定期間の準備が必要となります。
これまでの研究により、水稲の発育時期により影響の目安となる気温がわかってきています
ので、事前対策のためには、このような気温になる日を予測する必要があります。
そこで、気象庁と東北農業研究センターは共同で、２週目までの気象予測を用いた情報提供の検討を行いました。空間的にきめ細かく、かつ定量的な気温の予測情報を作成するために、東北農研が作成した東北地方の1kmメッシュ平年値と、気象庁が作成している2週目までの気温の予測値を用いて、1kmメッシュの気温予測値を作成しました。
東北農業研究センターは、岩手県立大学と共同で「Google Mapによる気象予測データを利用した農作物警戒情報」を運営しており、1週間先までの1kmスケールの農作物警戒情報を提供しています。
そこで、2週間先の予測についても、1kmスケールの農作物警戒情報を試作し、提供しました。 利用者アンケートから、2週間先の予測情報の継続が望まれる声が聞かれるなど、その有効性が確認されました。
参考ページ：https://www.data.jma.go.jp/risk/taio_suitou.html

7

徳島県立農林水産課技術センターでは、ニンジン栽培者向けのJA主催栽培講習会で、2週間気温予報を活用した資料を配布し、ニンジンの開孔のタイミングの利用を周知しています。
春夏ニンジン栽培では、生育に合わせ、ポリ被覆に直接穴を開けることで環境調節を行いますが、これはやり直しの出来ない作業です。また、開孔のタイミングや量を誤ると、大きな気温変動を生じ、収量低下に結びつきます。そこで、開孔のタイミングを確認するために、２週間気温予報の最高気温（日中気温）を活用しています。急激な気温低下が予想される日は、開孔を避け、その前後の日に作業を変更するようにして、作業日の意思決定に利用しています。
なお、利用者からは、「気温の変化が、過去から未来まで一画面で表示されるため、見やすくて利用しやすい。平年値表記もさらに良い。」との感想をいただいています。

8

水稲の刈り取り適期予測は、刈り遅れによる品質低下の防止や、乾燥調製施設の稼動準備等の利用のため、多くの農業機関で実施されています。水稲栽培では、出穂後の日平均気温の合計（積算気温）が一定の基準に達する時期が、刈り取り適期の目安となります。 表1は、水稲の品種と刈り取り適期となる出穂期からの積算気温の関係
で、山形県農業総合研究センターによる調査で使われたものです。
山形県農業総合研究センターによる、予測手法の改善に関わる調査について紹介します。従来、刈り取り適期の予測は、平年値を用いて行われてきましたが、今回の調査では、平年値の代わりに気象庁の１か月先までの気温予測値を利用し、どの程度刈り取り適期の予測精度が向上するのか検証を行いました。その結果、従来の平年値のみを利用する手法よりも、気温予測データを用いる新たな手法の方が、実用上有効であることが確認されました。
参考ページ：https://www.data.jma.go.jp/risk/taio_kensho.html
参考文献：横山克至 2014：東北の農業気象, 58, 1-6.

9

改善された予測手法を用いた実際の農業気象情報での活用例です。山形県では、「おきたま米作り情報」の中で活用されました。実況・予測値データから作成した、銘柄ごとの刈り取り時期の目安を示しています。

10新潟県長岡農業普及センターの技術情報でも、気温予測データを用いた収穫適期のめやすが掲載されています。さらに、出穂期ごとに計算された収穫適期の一覧表も発行されています。

11

香川県農業経営課支援センターでは、収穫適期予想を掲載したものを発行し、農協や販売店などへ提供しています。
以下は農業担当者のコメントです。
米生産において適期に収穫することは、特に玄米品質を確保するために必須であり、収穫が遅れると、茶米の発生等による検査等級の低下を招き、生産者の収入減となるだけでなく、地域的な品質低下が産地全体の評価の低下に結びつきかねない。品質低下を避けるためには、刈取適期を推定することにより、計画的に収穫作業をすることが重要である。
特に水稲作付面積が大きい経営体では、天候による収穫可能日数をふまえて収穫開始時期から終了時期までを適期内で作業することが必要となるため、収穫開始期を的確に捉えることが重要となる。
近年は9月でも異常高温となるような年次がみられるようになり、平年値を用いた予測では実際の刈取適期より遅れることが懸念される。2週間前に刈取始めの時期がわかれば、逆算して水管理が可能となり、作業計画も立てやすくなる。
共同乾燥調製施設では、施設の準備や雇用等を計画的に実施でき、施設運営にとって経営的に有効であるだけでなく、地域の適期刈取りを推進する上での効果も期待できる。
さらに、指導機関等が適期刈取を推進するための情報提供も効果的に実施できる。
上記の内容は、横山克至 2014: 気象確率予測資料を用いた水稲刈取適期の予測. 東北の農業気象, 58, 1-6. を参考にしました。

12

赤かび病は収量を低下させるだけでなく、小麦粒中にかび毒を蓄積させ、濃度が基準値以上となると出荷できなくなります。小麦は開花期に赤かび病に感染しやすいため、赤かび病対策には開花期の薬剤防除が基本となります。 近年主流となっている無人ヘリコプターを使った薬剤散布による防除は、防除予定日を２～３週間前に決定する必要がある一方で、防除実施日が開花期からずれるほど発病度は高くなってしまうことから、 開花期予測が重要となってきています。
小麦の開花期を予測するためには、予測日以降の気温として一般的に平年値が使われていますが、気象庁と近畿中国四国農業研究センターは共同で、予測値を用いた開花期予測の検討を行ってきました。その結果、開花3週前の時点（通常4月10日頃）において、 従来の平年値のみの利用と比べ20年間（1991～2010年）で改善は13年、改悪は3年であり、改善する年のほうが多いことがわかりました。また、平均すると１日以上の改善となり、小麦の開花期予測において、気温予測データを用いる有効性が確認されました。
これらの検討を受けて、農研機構では、以下のHPで、2週間先までの気温予測を使った小麦の開花期などの発育ステージ予測を提供しています。
https://www.naro.affrc.go.jp/org/warc/meteo_fukuyama/WEB/wheat/index_mugi.html※このシステムは2024年7月31日に運用終了

参考文献：黒瀬 義孝 2016：気候予測情報を活用した農業技術情報の高度化に関する研究、気象庁と農研機構との共同研究報告書,18-21

13山梨県果樹試験場では、2016年までは、予測時点までの観測値とそれ以降の平年値を用いることで開花予想を行ってきましたが、気温予測値の有効性を確認後、2017年からは、平年値を用いた開花日の予測に加えて、気象庁発表の気温予測値を用いた場合の予測も併記しています。
2021年3月のような極端な高温年においては、平年値を利用した場合よりモモの開花日が6日早まることが予測でき、早めの作業・人員配置の徹底を呼び掛けることができました。

14

サトウキビに被害をもたらすカンシャコバネナガカメムシの防除時期の予測に気温予測値を用い、より効果的な防除を促している事例について紹介します。
「気温予測値を用いた病害虫防除適期予測の精度検証」（萱場ほか, 2019）では、1981～2017年を対象としたシミュレーションにより、平年値の代わりに気温予測値を用いるメリットを評価しました。その結果、予測値を活用することで防除時期の予測精度が向上し、極端な高温年（例えば1998年）は１か月前の時点で3日程度改善することがわかりました。このような天候が平年から大きく異なる場合に防除適期が適切に予測できることは、気温予測値を用いるメリットであり、地球温暖化による近年の傾向に有効であると考えられます。
本調査も踏まえ、沖縄県で3月下旬頃に実施するカンシャコバネナガカメムシの防除適期予測にも、気温予測値を用いる手法が活用され、情報提供が実施されています。
これにより、生産者によるより効果的な薬剤散布の実施と適切な防除計画の策定が期待されます。
参考文献：気温予測値を用いた病害虫防除適期予測の精度検証 ～カンシャコバネナ
ガカメムシにおける精度検証～ 萱場亙起ほか, 2019 : 植物防疫, 73, 106-113.

15

国立研究開発法人 農業・食品産業技術総合研究機構では気温・降水量・日照時間などの要素の「メッシュ農業気象データ」を約１km四方の大きさの領域（基準地域メッシュ）を単位に整備しています。基礎データとして、気象庁のアメダスや数値予報モデルのGPVデータのほか、2週間気温予報データ、１か月予報データも活用されています。気象庁もこれまで技術的情報の提供や予測値の精度検証などで協力を行ってきました。
メッシュ農業気象データは作物の全栽培期間をカバーするので、収穫適期などを最新の気象データに基づいて予測することができます。また、過去データを使用すれば、栽培に適した作物や品種、栽培期間を検討することもできます。
農研機構 メッシュ農業気象データシステムHP：https://amu.rd.naro.go.jp
メッシュ農業気象データ利用マニュアル：

https://www.naro.go.jp/publicity_report/publication/files/3f7c9bb6537fe89b7cb9de5122c7b59c_1.pdf

16

気候リスク管理を行うために必要となる、気象に関する過去のデータや、気温予測データを気象庁ホームページから取得する方法について紹介します。

17

気象庁では、季節予報をはじめとする気候情報の有効な活用方法の検討を進めています。 この取り組みのひとつとして、気温予測情報を利活用する「気候リスク管理」技術を普及させるための取り組みを推進しています。
気象庁ホームページの「気象情報を活用して気候の影響を軽減してみませんか？」
ページでは、気温予測情報を活用するためのツール、実例などを紹介しています。観測値や統計値などの過去の気象データを取得するページへのリンク、気温予測値を取得するページへのリンク、農研機構など様々な団体と共同で調査した気候リスク管理の報告ページへのリンク、気候リスクの評価や対応の実例ページのリンクがあります。
次スライド以降では、過去の気象データと気温予測値を取得するページについて紹介します。

18

「過去の気象データ・ダウンロード」では、複数地点および任意期間の過去データを抽出し、データを画面に表示することや、CSVファイルにダウンロードすることができます。
観測要素は、気温・降水・日照・積雪・風・湿度・気圧・天気などです。
数日間の平均・合計値などを集計して、その値を平年値や最近の数年間の平均値と比較することができ、異常気象だった年と平年との気候の隔たりや特徴を調べるなど、さまざまな 使い方があります。
ページ上部に利用のための解説ページを用意しています。

19

「向こう２週間・１か月の予測資料」では、 2 週間気温予報と 1 か月予報のそれぞれの期間について、確率予測資料の取得やグラフ表示が可能です。
確率予測資料は、エクセルなどの表計算ソフトやプログラム言語で確認・分析しやすいように、CSV形式で提供しています。また、分析の参考になるよう、データの内容を可視化するサンプルツール（Excelファイル）の提供も行っています。

20

ここで「確率予測資料」という言葉が出てきましたので簡単に説明します。確率予
測資料は、2 週間気温予報、1か月予報の基礎資料である数値予報の計算結果です。
気象の予測には不確定さがあり、予報期間が長くなるにつれて予測の不確定さも大きくなり、長期間の予報は困難となります。そこで、予報時間が長い2週間気温予報、1か月予報では、初期状態がわずかに異なる約50通りの数値予報を行い、その結果を統計的に処理することで、不確定さを考慮した確率的な予測を実施しています。
１か月予報におけるアンサンブル予報を例に説明します。この50本の細い線は、850hPa（地上約1,500m）の気温の平年差の予測を示しています。初期値にわずかなバラツキを与えただけで、50個全ての予報が異なる予測結果を示していることが分かります。黒の太い実線は50本の細い線を平均したもので、これがアンサンブル平均の予測結果です。この例では、向こう１か月間のはじめは高温となり、その後は平年より1℃程度低く経過すると予測されています。また、50個の予測のばらつき方は前半に比べ後半では大きくなっており、予報時間が延びるとともに予測が難しくなることを示しています。（なお、図の気温は7日間の移動平均であり、たとえば初期日（0日目）から6日目までを平均した予測結果は3日目のところに示してあります。 ）21

前のスライドのとおり、「確率予測資料提供ページ」では、2週間気温予報、1か月予報それぞれについて、最新の確率予測資料（CSV形式）の他、再予報データもダウンロード可能です。
再予報データは現在の技術で過去の予測を再度行ったもので、気温の予測結果のみ公開しています。この再予報データにより、気温の予測精度がどの程度あるかを知ることができます。さらに過去の開花日データや収穫データなどと組み合わせることで、農業の作業適期や収量などを予想することに気温予測を有効に使えるかの事前評価に利用できます。
なお、CSVファイルのファイルフォーマットは同ページに記載しています。

22

23

24

「確率予測資料提供ページ」の説明にもありましたが、ダウンロードしたCSVファ
イルの内容を可視化するため、また、データ利用を開始する際のとっかかりとしての参考になるよう、Excel等の表計算ソフト用ワークブックを提供しています。
データを確認したい地域・地点を選択し、取得ボタンをクリックするだけで利用することが可能です。サンプルファイルでは、アンサンブル平均時系列図などCSVファイルから得られる情報を可視化していますが、例えば対象とする情報と気温予測データとの相関を見るため、数式やグラフを新たに追加し、独自にカスタマイズするといった利用方法も可能です。

25