Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
3）村崎万代（2007）：JRA-25を境界条件とした地域気候モデルを用いた過去の気候再現実験．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集P184.

4）佐々木秀孝、高藪出、栗原和夫、内山貴雄（2007）：非静力学地域気候モデルによる現在気候再現実験（その2）。日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集P384.

5）高藪出（2007）：RCMによるCGCMのダウンスケーリング－西方擾乱と一般場の関係について－．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集P185.

6）青柳曉典、清野直子（2007）：JMANHM 用単層都市キャノピースキームの開発－都市域放射収支の評価－．日本ヒートアイランド学会第2回全国大会、A-09.

7）青柳曉典、清野直子（2007）：JMANHM 用簡易都市キャノピーモデルの改良．第9回非静力学モデルに関するワークショップ講演予稿集、p46-47.

8）青柳曉典、清野直子（2007）：JMANHM 用単層都市キャノピースキームの改良と放射収支に関する検討．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集D103.

9）青柳曉典、清野直子、氏家将志（2007）：単層都市キャノピースキームを用いたJMANHMによる都市気象シミュレーションの試み．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集D104.

10) 石崎紀子（2007）：モンスーンオンセット期の季節変化におけるインドシナ半島の役割．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集P144.

11) 石原幸司（2007）：MRI-RCM20による温暖化予測結果に基づく不確実性の評価について．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集P193.

12) 大泉三津夫（2007）：JMANHMによる関東平野の積雪再現実験-解像度の影響と下層大気の後方流跡線の特性-．日本気象学会2007年度秋季大会講演予稿集D109.

13) 高藪出（2007）：推進費S-5-3「温暖化影響評価のためのマルチモデルアンサンブルとダウンスケーリングの研究」の概要．水資源セミナー要旨集．

14) 石崎紀子、高藪出（2007）：地球温暖化影響評価に向けた力学的ダウンスケーリング手法確立への取り組み．気候影響・利用研究会要旨集.

15) Murazaki, K., K. Kurihara, H. Sasaki, I. Takayabu and T. Uchiyama (2008): A regional climate simulation over Japan nested with JRA-25. Third conference on reanalysis.

16) 大泉三津夫，石崎紀子，高藪出（2008）：NHM 地域気候モデルの降積雪特性．日本気象学会 2008 年度春季大会 A104.

17) 佐々木秀孝，栗原和夫（2008）：地域気候モデル検証用降水データについて．日本気象学会2008年度春季大会 P326.

18) 石崎紀子，高藪出（2008）：JMA-NHM を用いた 2002 年 7 月の日本域における力学的ダウンスケーリングに伴う不確実性の評価．日本気象学会 2008 年度春季大会 P329.

19) 石崎安洋，仲江川敏之，高藪出（2008）：ベイズ統計学を用いた将来の日本周辺域における地表面気温の上昇量．水文・水資源学会．

20) 青柳曉典，清野直子（2008）：都市パラメータが気象に与える影響度評価－メソ気象モデル JMANHM による感度実験－．日本ヒートアイランド学会第3回全国大会 A-03.

21) 青柳曉典，清野直子（2008）：都市パラメータが気象に与える影響度評価－メソ気象モデル JMANHM による感度実験－．環境研究機関連絡会成果発表会.
22) 清野直子，青柳曉典（2008）：関東における強雨事例のシュミレーション - 都市キャノピースキーム導入のインパクト-. 日本気象学会 2008 年度秋季大会 B158.

(23) 石原幸司（2008）：地球温暖化に伴う確率降水量変化の都道府県別評価に向けて．日本気象学会2008年度秋季大会C307.

(24) 村崎万代，栗原和夫，佐々木秀孝，内山貴雄，高藪出（2008）：JRA-25 の 20 km ダウンスケーリングによる夏季降水量の変化．日本気象学会 2008 年度秋季大会 P139.

25) 大泉三津夫，石崎紀子，高藪出（2008）：マルチモデルアンサンブル実験での地域気候モデルの降積雪特性．日本気象学会2008年度秋季大会P338.

26) 石崎安洋，仲江川敏之，高藪出（2008）：ベイズ的アプローチによる21世紀後半の日本の地表面気温上昇量．日本気象学会2008年度秋季大会P340.

(27) 石崎紀子，高藪出（2008）：日本域における強風を伴う昇温現象-2002年事例解析-．日本気象学会2008年度秋季大会，P360.

28) 高藪出（2008）：地域気候モデルによる温暖化予測．日本気象学会 2008 年度秋季大会 シンポジウム、仙台.

29) 青柳曉典，清野直子（2008）：NHM 用単層都市キャノピースキームへのビル面潜熱輸送過程の導入．第10回非静力学モデルに関するワークショップ講演予稿集，55-56.

30) 石崎安洋，仲江川敏之，高藪出（2009）：第53回水工学講演会.

31) Takayabu, I. (2009): Overview of the research project of Multi-model ensembles and down-scaling methods for assessment of climate change impact, supported by MOE Japan. RCM2009, Lund, Sweden

32) Takayabu, I. (2009): Introduction of research project of multi-model ensembles and down-scaling methods for assessment of climate change impact, supported by MOE Japan. Fifth Japan-EU workshop on climate change research, Tokyo, Japan. 2009

33) Aoyagi, T. and N. Seino (2009): The Development of a Single Layer Urban Canopy Scheme for the Japan Meteorological Agency Nonhydrostatic Mesoscale Model. The 7th International Conference on Urban Climate. P3-8.

34) Seino, N. and T. Aoyagi (2009): Urban Influences on Precipitation in the Tokyo Area: Numerical Simulation on a Heavy Rainfall Event. The 7th International Conference on Urban Climate. P3-44.

35) Aoyagi, T. and N. Seino (2009): A sensitivity study on anthropogenic heat release and building / street aspect ratio using a mesoscale model in Tokyo Metropolitan area Japan. 89th American Meteorological Society Annual Meeting (8th Symposium on Urban Environment).

36) Seino, N. and T. Aoyagi (2009): Simulations of urban heat island in Tokyo using an urban canopy model coupled with JMANHM. Second Mini-International Workshop on Downscaling.

37) Ishizaki, N. and I. Takayabu (2009): Climatological feature and heating mechanism of foehn phenomena over north of Central Mountain range in Japan by using non-hydrostatic RCM. 2nd Lund Regional-scale Climate Modeling Workshop. Sweden.

38) Nakaegawa, T. and I. Takayabu (2009): Review of the first stream of the research project
of Multi-model ensembles and downscaling methods for assessment of climate change impact, supported by MoE Japan. ENSEMBLES final symposium. Exeter UK, 2009

39) Ishizaki, Y., T. Nakaegawa. and I. Takayabu (2009): Comparison of three Bayesian approaches to project surface air temperatures changes over Japan due to Global Warming. ENSEMBLES final symposium. Exeter UK.

40) 高藪出（2009）：力学的ダウンスケーリング手法の紹介. 第1回農環研気候変動影響PRセミナー，つくば(農環研).

41) 青柳曉典, 清野直子 (2009): NHM用単層都市キャノピースキーム導入前後の地上気温検証. 第11回非静力学モデルに関するワークショップ, 講演予稿集, H-2.

42) 石崎紀子，高藪出（2009）：NHRCMを用いたフェーン現象の熱量解析．日本気象学会2009年度春季大会P215.

43) 大泉三津夫（2009）：地域気候モデルとしてのJMANHMの可変地表面被覆のインパクト．日本気象学会2009年度春季大会P107.

44) 清野直子，青柳曉典，高橋俊二（2009）：気象庁屋上における放射収支観測．日本気象学会2009年度春季大会 P118.

45) 石原幸司（2009）：地球温暖化に伴う確率降水量変化の都道府県別評価．水文・水資源学会 2009年度研究発表会、金沢．

46) 高藪出（2009）：日本の気候はどこまで詳しく予測できるか。一般公開シンポジウム「実感！地球温暖化」．東京（東京大学）.

47) 石崎紀子，高藪出，金光正郎（2009）：観測データの気候学的な地点代表性について．日本気象学会2009年度秋季大会P366.

48) 青柳曉典，清野直子（2009）：人工排熱・建物構造・粗度長が都市域の地上気温に与える影響について一単層都市キャノピースキームを導入したNHMによる感度実験一．日本気象学会2009年度秋季大会P162.

49) 青柳曉典, 高橋俊二（2009）: 格子状ブロック群の実効アルベド／実効射出率を考慮した放射平衡温度. 日本気象学会2009年度秋季大会P329.

50) 大泉三津夫（2009）：マルチモデルアンサンブル実験での地域気候モデルの降積雪特性－その2．JRA25による長期積分－．日本気象学会2009年度秋季大会B170

51) 清野直子，青柳曉典（2009）：東京における強雨事例のシミュレーション－2007年8月の事例における都市の効果－．日本気象学会2009年度秋季大会B301.

52) 石原幸司（2009）：地球温暖化に伴う気温変化の正規性を利用した都道府県別評価．日本気象学会2009年度秋季大会P194.

53) 石原幸司（2009）：地球温暖化に伴う確率降水量変化の都道府県別評価に向けて．極端気象現象とその影響評価に関する研究集会、京都（京都大学）．

54) Ishizaki, N. and I. Takayabu (2010): Preliminary results of the intercomparison for RCMs over Japan. Workshop on dynamical downscaling over Japan.

55) Oh’ izumi, M. (2010): Characteristics of simulated snow cover and surface heat budget in RCMs. Workshop on dynamical downscaling over Japan.

56) 高藪出（2010）：ブリッジとしての力学的ダウンスケーリング研究．S-4/5・革新プロ合同ワ
ークショップ - 影響評価研究での気候モデル出力の活かし方を考える -．気候シナリオタスクグループ，東京(航空会館）

57) I. Takayabu (2010): Downscaling of Climate Projections in Japan. Japan 1 $ ^{st} $ international workshop on economics of climate change and low carbon growth strategies in northeast Asia, （アジア開発銀行主催）.

58) 高藪出，大楽浩司，木村富士男，田中賢治，西森基紀，鼎信次郎，稲津将，他 S-5-3 参画研究者一同（2010）：温暖化影響評価のためのマルチモデルアンサンブルとダウンスケーリングの研究/第一期研究の紹介．日本気象学会 2010 年度春季大会 B401.

59) 石崎紀子，高藪出，大楽浩司，飯塚聡，木村富士男，日下博幸，足立幸穂，栗原和夫，村崎万代，金光正郎，芳村圭，Jens Hesselberg Christensen, Neil MacKeller，田中賢治（2010）：日本域における領域気候モデルの再現性の相互比較．日本気象学会 2010 年度春季大会 B404.

60) Takayabu, I. (2010): Introduction of S-5-3 project. Proc. International Workshop on Urban Climate Projection for better Adaptation Plan.

61) Aoyagi, T. and N. Seino (2010): Single-layer urban canopy scheme for the mesoscale model of JMA - As an adaptation planning tool for the future urbanization. Proc. International Workshop on Urban Climate Projection for better Adaptation Plan,.

62) Seino, N. and T. Aoyagi (2010): Urban Climate Research with a Mesoscale Model JMA-NHM. Proc. International Workshop on Urban Climate Projection for better Adaptation Plan,.

63) 青柳曉典，萱場瓦起，清野直子（2010）：土地利用変化に伴う都市域地上気温の上昇に関する数値シミュレーション，日本ヒートアイランド学会第5回全国大会.

64) Takayabu, I. (2010): Down-scaling system applied for representing local climate in Japan. $ 10^{th} $ international RSM workshop.

65) Ishizaki, N., I. Takayabu and M. Kanamitsu (2010): Spatial correlation of the observation data and its application to validate the regional climate model. 10th international RSM workshop.

66) 大泉三津夫（2010）：マルチモデルアンサンブル実験での地域気候モデルの降積雪特性 その3 HRCMの熱収支．日本気象学会2010年度秋季大会(講演要旨集A204).

67) 石崎紀子，高藪出，金光正郎（2010）：モデルの空間解像度に応じた観測データと検証方法について．日本気象学会2010年度秋季大会(講演要旨集A207).

68) 石崎安洋，仲江川敏之，高藪出（2010）：地域気候マルチモデルサンサンブルによる日本陸上域の降水の再現性．日本気象学会2010年度秋季大会(講演要旨集A208).

69) 高藪出（2010）：ダウンスケーリングプロジェクトにおけるデータの流れについて．日本気象学会2010年度秋季大会(講演要旨集A212).

70) 清野直子，青柳晓典，津口裕茂，加藤輝之（2010）：東京における強雨事例のシミュレーション（2）—2010年7月5日の事例解析—．日本気象学会2010年度秋季大会（講演要旨集C355）.

71) 青柳暁典，萱場瓦起，清野直子（2010）：土地利用変化による夏季関東域の気候変化に関する数値シミュレーション，日本気象学会2010年秋季大会(講演要旨集P301).

72) 石崎紀子，塩竈秀夫，高橋潔，江守正多，大楽浩司，日下博幸，仲江川敏之，高藪出（2011）：
マルチ RCM による日本域に於ける力学的ダウンスケーリング．H22 年度 文科省革新プロー璟境省推進費戦略課題 S-5/S-8 合同シンポジウム「AR5 の影響評価研究はこれで勝負」．

73) Aoyagi, T., N. Kayaba and N. Seino (2011): A simulation of climatic change on summer induced by land use modification from 1976 to 2006 over Tokyo metropolitan area, Japan. 23rd Conference on Climate Variability and Change.

74) I. Takayabu, and all the members of S-5-3 project (2011): Design of a downscaling project of climate projections in Japan. The second international MAHASRI/HyARC workshop on Asian monsoon and water cycle, Nha Trang, Viet Nam.

75) T. Aoyagi, S.A. Adachi, H. Kusaka, K. Tanaka and N. Seino (2011): Near-term Prediction of Urban Climate Based on Urban Growth Scenarios in the Tokyo Metropolitan Area. Fifth Korea-Japan-China Joint Conference on Meteorology, Busan, Korea, 2011

(76) 石崎紀子、大楽浩司、飯塚聡、足立幸穂、木村富士男、日下博幸、田中賢治、高藪出（2011）：20km格子マルチRCMによる温暖化時の日本の地域気候変動．日本気象学会2011年春季大会 P304.

77) 高薮出、大楽浩司、日下博幸、田中賢治、西森基貴、鼎信次郎、稲津將（2011）：マルチモデルアンサンブルとダウンスケーリングの研究(S-5-3)．日本気象学会2012秋季大会A107

78) 青柳曉典、高橋俊二（2011）：多層都市キャノピースキームの開発—多層放射モデル—．日本気象学会2011年秋季大会P109.

79) 清野直子、青柳曉典、大河原望、居島修、宮内正厚（2011）：東京における赤外放射観測．日本気象学会2011年秋季大会P309.

80) 高薮出（2012）：地球温暖化予測の結果はどこまで細かく出来るのか。第56回水工学講演会、アゲールシンポジウム「水工学における気候変動影響評価への礎」、土木学会、愛媛.

81) H. Sasaki (2012): “Projection of Climate Change around Japan by a Non-hydrostatic Regional Climate Model” 5th International Workshop on KAKUSHIN Program, Hawaii, USA.

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項は無い。

（4）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

1）ダウンスケーリングの国際ミニワークショップ（2008年2月21日、気象研究所）

2）温暖化影響評価のためのダウンスケーリングに関する研究会（2008年11月18日、仙台国際センター小会議室6）

3）ダウンスケーリングにおける国際ミニワークショップ（2009年1月20日-21日、気象研究所）

4) 「雪・検証データ・ダイナミカルダウンスケーリング」研究会（2009年3月6日、気象研究所）

5）第1回ダウンスケーリング国際ワークショップ

(2010年1月25-27日、つくば国際会議場、参加者70名)

6）第2回ダウンスケーリング国際ワークショップ
(2011年1月18-20日、つくば国際会議場、参加者60名)

7）第3回ダウンスケーリング国際ワークショップ

(2011年10月18-20日、つくば国際会議場、参加者54名)

8) ダウンスケーリングに関する国際ミニミーティング

(2012年3月28日、気象研究所)

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1) 1) NHKサイエンスZERO（2010年10月2日、異常気象の謎に迫る：高藪出）

## (6) その他

1）石崎紀子、博士号（理学）、筑波大学、2010

“Evaluation and intercomparison of the skill for regional climate models over Japan”

### 8 \. 引用文献

1) Saito, K., F. Tsukasa, Y. Yamada, J. Ishida, Y. Kumagai, K. Aranami, S. Ohmori, R. Nagasawa, S. Kumagai, C. Muroi, T. Kato, H. Eito, and Y. Yamazaki, 2006: The operational JMA nonhydrostatic atmospheric model. Mon. Wea. Rev., 134, 1266–1298.

2) Pielke, R. A., W. R. Cotton, R. L. Walko, C. J. Tremback, W. A. Lyons, L. D. Grasso, M. E. Nicholls, M. D. Moran, D. W. Wesley, T. J. Lee, and J. H. Copeland, 1992: A comprehensive meteorological modeling system—RAMS. Meteor. Atmos. Phys., 49, 69–91.

3) Adachi, a. S., F. Kimura, and M. Tanaka. 2009: Reproducibility of past 20 years climate using dynamical downscaling method and future prediction of snow cover in winter. Terrestrial Environment Research Center Report, 10, 51-60.

4) Skamarock, W. C., J. B. Klemp, J. Dudhia, D. O. Gill, D. M. Barker, M. G. Duda, X. -Y. Huang, W. Wang, and J. G. Powers, 2008: A description of the advanced research WRF version 3. NCAR technical note, NCAR/TN-475+STR.

5) Kurihara, K., K. Ishihara, H. Sasaki, Y. Fukuyama, H. Saitou, I. Takayabu, K. Murazaki, Y. Sato, S. Yukimoto, and A. Noda, 2005: Projection of climatic change over Japan due to global warming by high-resolution regional climate model in MRI. SOLA, 1, 97-100.

6) 岡村敏夫、1987：メッシュ気候値－その作成、利用の現状と将来－、天気、34、157-174.

7）妹尾泰史、神田学、木内豪、萩島理（2004）：「潜熱割合を考慮した人工排熱字空間分布の推計と局地気象に対する影響．水工学論文集，48，169-174.

8）東京都都市計画局（1977）：東京都都市計画概要1976年版，pp336.

9) Aoyagi, T., and N. Seino (2011): A square prism urban canopy scheme for the NHM and its evaluation on summer conditions in the Tokyo metropolitan area, Japan. J. Appl. Meteor. Clim., 50, 1476-1496.
## S-5 地球温暖化に係る政策支援と普及啓発のための気候変動シナリオに関する総合的研究

3. 温暖化予測評価のためのマルチモデルアンサンブルとダウンスケーリングの研究

(2) 複数の20km地域気候モデルの実行による力学的ダウンスケーリングの研究

（独）防災科學技術研究所

社会防災システム研究領域 災害リスク研究ユニット 大楽浩司

観測・予測研究領域 水・土砂防災研究ユニット 飯塚聡

<研究協力者>

（独）防災科学技術研究所 雪氷防災研究センター 山口悟

（独）海洋研究開発機構 地球環境変動領域 佐々木亘

米国 コロラド大学

Roger A. Pielke, Sr.

Adriana Beltrán-Przekurat

（非営利法人）損害保険料率算出機構 リスク業務室 土井央

(株)NTT環境エネルギー研究所 環境推進プロジェクト 杉山聡

平成19～23年度累計予算額：64,903千円

（うち、平成23年度予算額：12,787千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本サブ課題では、地域気候モデルによって全球気候モデルによる将来気候シナリオを空間詳細化すると同時に、気象研究所、筑波大学、京都大学と協力してモデルの違いなどによって生じる不確実性について評価を行い、地域詳細気候シナリオとその不確実性についての情報を共に影響評価研究に提供することを目的としている。

様々なモデルの改良・感度実験を踏まえて、1）全球再解析データ（JRA25、ERA-Interim）を用いた過去の再現実験、2）東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発した気候モデルで得られた20世紀再現実験、SRES A1Bシナリオ実験の結果を用いた1980-2000年および2080-2100年の長期積分、3）東京大学などが共同開発した最新の気候モデルによる現在気候再現実験結果、気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の新シナリオ実験(代表的濃度シナリオ：4.5W/m²)の結果を用いた1980-2000年、2040-2060年、2080-2100年の長期積分を行った。4）東京大学などによる高解像度全球大気モデルの1979-1998年の現在気候再現実験、CO₂倍増実験の結果を用いた長期積分を実施した。

力学的ダウンスケーリング手法がもたらす付加価値（地形、土壌、土地利用・土地被覆、土壌水分などの下部境界条件に依存した小さな現象を解像し、予測精度を改善すること）やモデルの違いによって生じる結果の不確実性について、河川流域平均の気温・降水量や、海上風、台風の上陸数・強度・経路、積雪等を評価した。力学的ダウンスケーリング手法によって、水平格子間隔の粗い全球気候モデルなどの境界条件を空間内挿した結果に比べて、現在気候の再現精度を大きく改善した。また、3つの異なる地域気候モデルで再現された極端現象、台風の経路の誤差がマルチモデルアンサンブルを行うことによって改善した。

アジアを対象とした地域気候モデル相互比較国際ワークショップ（CORDEX-East Asia、RMIP）
に参加し、成果の発信とアジアへの展開に向け情報交換を行った。

[キーワード] 地域気候モデル、マルチモデルアンサンブル、シナリオ実験、付加価値、不確実性

### 1. はじめに

人間活動に起因する気候変動の影響は、生態系、淡水資源、食糧、産業、健康など広範囲の分野に及ぶ。緩和策を講じたとしても地球温暖化の影響は数世紀にわたって続くため、今後頻度が増加する可能性がある異常気象（極端な高温、集中豪雨、渇水）が海面上昇などと重複して発生した場合、これまでのハザード・リスク評価に基づく都市・地域計画では対処できなくなることが懸念される。そのため、異常気象に伴う水災害・農業被害の頻度や規模など気候変動影響の特性及び社会システムの脆弱性変化について分析・予測・評価を実施し、気候変動影響への適応策を検討することが急務となっている。

しかし、主に全球気候モデルを用いて作成される気候シナリオと影響評価研究で必要とされる情報の空間解像度には大きな違いがある。また、モデルの違いによる結果の不確実性も大きい。そこで、複数の地域気候モデルによる力学的ダウンスケーリング手法を用いて、気候シナリオの空間詳細化を行うことによって、都道府県レベルでの防災・環境対策にかかわる適応戦略の策定・検討に資する科学的知見を提供することが必要である。

## 2 ．研究開発目的

気候シナリオを空間詳細化（ダウンスケーリング）する手法として、統計的ダウンスケーリングと力学的ダウンスケーリングの2つの手法がある。前者の手法は、比較的シンプルで大きな計算機資源が不要であり、局所的（流域、ポイント）に最適化した情報を提供可能である。しかし、物理プロセスに基づかず、定常な気候状態を仮定するため、系統的変化や相互作用プロセスは考慮できず、変数間の物理的整合性が少ないことが問題点として挙げられる。後者の手法は、物理プロセスに基づくため、変数間に物理的整合性があり、物理的解釈が比較的容易である。しかし、大規模強制場の系統誤差や地域気候モデルの各種物理過程に使われている半経験的なパラメータ化に起因する比較的大きなバイアスが見られることが多く、また多大な計算資源を必要とする。

本サブ課題では、気象研究所、筑波大学、京都大学と協力し、地域気候モデルによる力学的ダウンスケーリング手法を用いて全球気候モデルによる将来気候シナリオを空間詳細化し、影響評価研究に提供するために、不確実性についての知見も含む日本域20km格子の地域気候シナリオを作成することが目的である。そのために、力学的ダウンスケーリング手法による付加価値やモデルなどの違いによって生じる結果の不確実性の要因について検討を行うことも目的とする。

### 3. 研究開発方法

## （１）力学的ダウンスケーリング手法による付加価値

様々な感度実験を踏まえて改良した地域気候モデルを用いて、

1）気象庁・電力中央研究所が作成した全球再解析データ（JRA25）と気象庁気候データ同化システム（JCDAS）を用いた過去29年間の長期積分、ヨーロッパ中期予報センターが作成した全球
再解析データ（ERA-Interim）を用いた2002-2004年の積分を実施した。

2）東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発した高解像度気候モデル（MIROC-H）で得られた20世紀再現実験、IPCCの排出シナリオに関する特別報告のA1B排出シナリオ（SRES A1B）実験の結果を用いた1980-2000年および2080-2100年のそれぞれ20年間の長期積分を実施した。

3）東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発した最新の高解像度気候モデル（MIROC5）による現在気候再現実験結果、IPCCの新シナリオ実験（代表的濃度シナリオ：4.5W/m²）の結果を用いた1980-2000年、2040-2060年、2080-2100年のそれぞれ20年間の長期積分を実施した。

4）東京大学・国立環境研・海洋研究開発機構が共同で開発した高解像度全球大気モデルによる1979-1998年の現在気候再現実験、 $ CO_{2} $ 倍増実験の結果を用いたそれぞれ20年間の長期積分を実施した。

一般に地域気候モデルング手法は、全球モデルの計算結果または客観解析データを用いて高解像度の地域気候モデルに初期条件と時間発展する側方境界条件（気温、風、湿度、気圧）、下部境界条件（海面水温、海水）を与え駆動するものである。多くの場合この手法は一方向であり、駆動する全球モデルに対して地域気候モデルからのフィードバックはない。古気候から人為的気候変化研究まで気候分野の幅広い範囲で用いられており、現実の観測による制約の違いによって4つのタイプに分類される $ ^{1} $ 。

● Type I : 日々の気象予報

制約条件：現実に観測された初期・側方境界条件、海面水温（観測値）、地形など陸面の下部境界条件、太陽放射、十分混合した温室効果ガス

● TypeⅡ：季節的な気象シミュレーション（再現実験）

制約条件：現実に観測された側方境界条件（解析値）、海面水温（観測値）、地形など陸面の下部境界条件、太陽放射、十分混合した温室効果ガス

● TypeⅢ：季節予報

制約条件：全球大気モデルによる側方境界条件、海面水温（観測値）、地形など陸面の下部境界条件、太陽放射、十分混合した温室効果ガス

● TypeIV：氖候予測

制約条件：全球気候モデルによる側方境界条件・海面水温、地形などの陸面の下部境界条件、太陽放射、十分混合した温室効果ガス

Type I は、初期・境界条件に観測された情報が与えられ、力学的ダウンスケーリングは短期的な天気予報の基礎情報を提供する。Type II は、地域気候モデルは初期値を忘れているが、観測に基づく客観解析データによって駆動されるためType III と IV で可能な予測スキルの上限をテストすることができる。Type III では、観測された海面水温を下部境界条件とした全球大気モデルによって地域気候モデルが駆動される。Type IV では、全球気候モデルまたは生物圈や雪氷圈も結合した地球システムモデルによって地域気候モデルが駆動される。

Type I 、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳでは、段階的に現実の観測による制約が少なくなるため、一般的に力学的ダウンスケーリングによる予測スキルが小さくなる。

ここでは、力学的ダウンスケーリング手法による付加価値や大規模強制場の系統誤差による結果の不確実性について検討を行うことを目的として、1）、2）、4）の現在気候における長期積分結果を用いて、TypeⅡ、TypeⅢ、TypeⅣの再現スキルの検証、比較を行った。
## （２）カ学的ダウンスケーリングの不確実性についての検討

## 1 ）複数の地域気候モデルの海上風と波浪の検証

地球温暖化に伴う海面上昇や強い台風の増加などの懸念、さらに世界的に沿岸域への人口の過密化が進む状況の中、沿岸域の堤防などの防災施設の設計基準の判断をする際、地球温暖化に伴う風や波浪などの統計的变化を見積もることが求められている。同時に、その情報はクリーンエネルギーである風力発電の設置計画にも有用な情報を与えることが期待される。

防災科学技術研究所（防災科研）、気象研究所、筑波大学において再解析データJRA25を用いて実施された複数の地域気候モデルで再現された海上風の精度を検証し、ダウンスケーリングすることにより得られる風の情報の有用性や不確実性について検討する。陸上で観測される風は周辺の建物影響を受けやすくデータの不均質性が著しいことが知られている。従って、アメダスの地上観測データと水平解像度が20kmである領域モデルの風とを直接比較すること適切とは言えない。そこで、近年の衛星データを利用して推定された海上風との比較を通じて、モデルで再現される風の検証を行う。また、海上風によって計算される沿岸波浪に関する付加価値について検討する。2）地域気候モデルによる台風の検証

3つの異なる地域気候モデルで再現された極端現象、台風の経路の再現性、マルチモデルアンサンブルによる付加価値について検討した。

また、東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発した高解像度気候モデル (MIROC-H) で得られた20世紀再現実験（20c3m）、SRES A1Bシナリオ実験の結果を用いた1980-2000年および2080-2100年のそれぞれ20年間の長期積分結果を用いて、台風の頻度、上陸数、強度について検討した。

## 3 ）地域気候モデルと積雪変質モデル（SNOWPACK）を用いた積雪の検証

気候変動に伴う雪氷災害の形態の変化を予測するためには、気候変動モデルと雪氷災害予測モデル $ ^{2)} $ を組み合わせる必要がある。一方、気候変動モデル並びに雪氷災害発生予測モデルの予測には不確実性が伴う。そこで防災科研の地域気候モデルと雪氷災害予測モデルのコア部分を占める積雪変質モデル（SNOWPACk）を用い、モデルで再現される積雪の検証を行う。

検証に使用したモデルは、防災科研のRAMSである。一方積雪変質モデルはスイス雪・雪崩研究所が開発したSNOWPACK $ ^{3)} $ ， $ ^{4)} $ ， $ ^{5)} $ を防災科研が日本の積雪に合うように改良したものである $ ^{6)} $ ， $ ^{7)} $ ， $ ^{8)} $ ， $ ^{9)} $ 。SNOWPACKは、気象データ（気温、湿度、風向、風速、日射、下向き長波、降水量）を入力と、積雪内部の熱並びに物質移動を物理法則に則って解き、積雪の内部構造（積雪深、積雪重量、雪質、密度、雪温、含水率等）の時間変化を計算する一次元のモデルである。

## 4 ．結果及び考察

## （１）力学的ダウンスケーリング手法による付加価値

図(2)-1と図(2)-2は、地域気候モデルの境界条件（JRA25/JCDAS、全球大気モデル、全球大気海洋結合モデル）及び、それぞれの境界条件で駆動した地域気候モデルで再現された地上気温および降水量のバイアスを、京大防災研で作成された解析プログラムを利用して主要78河川流域単位で比較したものである。現在気候の観測値はアメダスデータを利用している。境界条件のデータについては、20km格子に単純内挿を行った。2m気温については、標高のデータを用いて標高補正も行った。
図(2)-1 アメダスに対する下記各要素の、年平均2m気温のバイアス（差、単位はK）。主要78河川流域毎に評価して分布図を作成した。

左上図：20km格子に空間内挿したJRA25/JCDASの気温（1979-2006）

中上図：20km格子に空間内挿した全球大気モデルの2m気温（1979-1998）

右上図：20km格子に空間内挿した全球大気海洋結合モデルの2m気温（1980-2000）

左下図：JRA25の再解析データを境界条件とした地域気候モデルの2m気温（1979-2006）：TypeⅡ

中下図：全球大気モデルを境界条件とした地域気候モデルの2m気温（1979-1998）：TypeⅢ

右下図：全球大気海洋結合モデルを境界条件とした地域気候モデルの2m気温（1980-2000）：TypeIV
図(2)-2 図(2)-1と同じ。ただし、アメダスに対する各要素の、年平均降水量のバイアス（比）を主要78河川流域毎に評価したもの。

境界条件を単純空間内挿した年平均2m気温の再現スキルについては、TypeⅡ＞TypeⅢ＞TypeⅣとなっており、現実の観測による制約が少なくなるに従って、境界条件の現在気候再現スキルが小さくなっている。TypeⅢがTypeⅡと比べ、さほど再現スキルが悪くないのは、日本列島が海洋に囲まれており、観測された海面水温によってモデルが強制されていることが大きな要因だと考えられる。

一方、それぞれの境界条件を用いて地域気候モデルによりダウンスケーリングした結果の再現スキルは、境界条件の再現スキルと似た傾向が見られるものの、いずれの場合でも境界条件を単純空間内挿したものより、現在気候再現スキルが大きく向上（多くの河川流域において年平均気温のバイアスは0.5K以下）しており、地域気候モデルによる力学的ダウンスケーリング手法によって付加価値が得られていることが示されている。

年平均降水量については、その再現スキルについて、現実の観測による制約が少なくなるに従って、境界条件の現在気候再現スキルが必ずしも小さくなっていなかった。これは、大規模循環場の系統誤差よりも降水に関する半経験的なパラメータ化に起因する不確実性が結果の再現スキルに及ぼす影響が大きいということを示唆している。

それぞれの境界条件を用いてダウンスケーリングした結果の再現スキル（図(2)-2の下図）は、境界条件を単純空間内挿したもの（図(2)-2の上図）より、現在気候再現スキルが向上（多くの河
川流域において年平均降水量のバイアスは10％以下）しており、降水においても力学的ダウンスケーリング手法が付加価値を与えることが出来ていた。

力学的ダウンスケーリングで気候シナリオの空間詳細化を行うことによって、都道府県レベルでの防災・環境対策にかかわる適応戦略の策定・検討に資するより精度の高い地域気候シナリオを提供できる一定の見通しを立てることができた。

## （２）力学的ダウンスケーリングの不確実性についての検討

## 1 ）複数の地域気候モデルの海上風と波浪の検証

日本周辺に台風が多く来襲する夏季（7月から9月）の海上風の再現性について検証した。図(2)-3は、衛星データと再解析データを組み合わせたBlended Sea Wind(BSW)の夏季の平均海上風風速および各モデルで再現された風速の二乗誤差（RMS）を示したものである（図(2)-3 a-e）。いずれのモデルにおいても、境界条件に用いた再解析データ（JRA）に見られる日本の沿岸域での系統的な誤差の減少に成功していることがわかる。これは、モデルの水平格子間隔を細かくすることにより、日本の複雑な海岸線などの表現が向上した結果であり、力学的ダウンスケーリングの有用性（付加価値）を示すものである。しかしながら、強風の極値の再現性の検証として99パーセンタイルの風速を見ると、いずれのモデルにおいても日本の南方海域で大きな誤差が見られる（図(2)-3 f-j）。

(a)Satellite

(b) JRA

(c)NHM

(d)WRF

(e)RAMS

(f)Satellite

(g)JRA

(i)WRF

(h)NHM

(i)RAMS

図(2)-3（a）衛星データと再解析データを組み合わせたBlended Sea Wind(BSW)の夏季の平均海上風風速(1999-2004年)。各モデルで再現された風速の二乗誤差（RMS）（(b)JRA、(c)NHM、(d)WRF、(e)RAMS）。(f)-(j)は(a)-(e)と同じ。ただし、99パーセンタイル値。単位はm/s。
図(2)-4は、各モデルの海上風で再現された有義波高に関して、正のBrier Skill Score(BSS) $ ^{10)} $ をもつモデルの数を示したものである。日本沿岸の波高の検証にはナウファス(全国港湾海洋波浪情報網:NOWPHAS: Nationwide Ocean Wave information network for Ports and HArbourS)データを用いた。地域気候モデルを使用することによる付加価値の有無の評価にはBSSを用いた。BSSは境界条件（JRA25）と地域気候モデルの観測値（NOWPHAS）に対する誤差分散の相対的な大きさで定義される。

$$ BSS=1-\sigma_{RCM}^{2}\sigma_{JRA}^{-2} $$

JRA25の誤差分散が小さい場合（JRA25が観測値に近い場合）、BSSは負となる。一方、領域気候モデルのNOWPHASに対する誤差分散が小さい場合（地域気候モデルが観測値に近い場合）は1に近づく。本研究では3つの異なる地域気候モデルに加え、それぞれのモデルに対して物理過程の設定やパラメータの調整の仕方が異なるバージョンによる計算結果も用いた（計6つ）。

日本海側では半数以上のモデル海上風によってBSSが増加している。すなわち、日本海側では地域気候モデルの海上風を用いることによる付加価値があり、モデル依存性はないことを示唆している。一方、太平洋側は日本海側に比べて、50パーセンタイル、99パーセンタイル値とも付加価値は明瞭ではない。関東の沿岸域ではどのモデル海上風を用いてもJRA-25よりも再現性が低い地点がいくつか見られる。この原因の1つとして、外洋で発生したうねりの再現性が考えられる。地域気候モデルの海上風は外洋（特に太平洋側）で再現性に問題があるため、外洋での誤差が沿岸でも現れている可能性がある。

(a) Positive BSS, 50p

(b) Positive BSS, 99p

図(2)-4 各モデルの海上風で再現された有義波高に関して、正のBrier Skill Score (BSS)をもつモデルの数を示したもの。(a)50パーセンタイル値。(b)99パーセンタイル値。

## 2 ）地域気候モデルによる台風の検証

図(2)-3 f-jで示された、夏季の強風の極値（99パーセンタイルの風速）の日本南方海域におけ
る大きな誤差は、主に台風に伴い生じていると考えられるため、モデルの台風の再現性について調べた。再現された台風の風速分布を見ると、気象研のNHMと防災科研のRAMSは過小評価をしていたが、筑波大のWRFは衛星データに近い風速分布を再現している（図(2)-5）。しかしながら、筑波大のWRFも99パーセンタイルの風速に他のモデルと同様の誤差が見られる（図(2)-3 i）。台風経路の誤差について見ると、いずれのモデルにおいても、99パーセンタイルの風速の誤差が大きい海域で、経路の誤差も比較的大きい（図(2)-6）。このことから、力学手ダウンスケーリングによって得られる台風に伴う極値風の情報には、モデルの解像度や物理過程に起因する風速の過小評価と同時に台風経路の誤差に起因した不確実性が含まれていると言える。モデル台風の経路の誤差は100～200km程度であった。この経路誤差がマルチモデルアンサンブルを行うことによって改善した（図(2)-7）。また、台風のサイズ毎に経路誤差の大きさを比較すると、小さいサイズの台風ほどモデルの経路誤差が多くなる傾向が見られた。但し、大きいサイズの台風においても藤原効果（2つの熱帯低気圧が接近した場合に、干渉して異なる経路をとる現象のこと）が働く場合には、大きな誤差が起こり得る傾向も見られた。

図(2)-5 台風の中心からの距離に対する海上風速99パーセンタイル値のプロファイル(1999-2004年)。 単位m/s。Blended Sea Wind(BSW)：黒線、JRA25：黄線、NHM：赤線、WRF：青線、RAMS：緑線

(a)TC Frq

(b)NHM

(c)WRF

(d)RAMS

図(2)-6（a）台風発生の空間分布（1985-2004年）、（b）NHMの積算台風経路誤差の空間分布（単位km）、（c）（b）と同じ。だたしWRF、（d）（b）と同じ。ただしRAMS。
rmse of track error relative to JRA[km]

図(2)-7 3つの地域気候モデル（NHM、WRF、RAMS）で再現された台風経路の誤差とアンサンブル平均。

東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同で開発した高解像度気候モデル

(miroc3.2_hires) による20世紀再現実験、SRES A1Bシナリオ実験、その結果を用いた地域気候モデル（RAMS）による1980-2000年および2080-2100年の長期積分結果を用いて、台風の頻度、上陸数、強度について検討した。

気象庁の台風に関する解析データ（Best Trackデータ）および大気海洋結合モデル

（miroc3.2_hires）における台風は、地域気候モデルの計算領域で発生もしくは領域内に進入した台風のみを対象とした。また、領域にわずかにかかる台風も存在するため、領域内で24時間以上存在した台風のみを対象とした。各データにおいて抽出した台風数およびその中で本土に上陸した台風数を表(2)-1に示す。

20C3Mと観測値を比較すると、MIROCとRAMSともに台風数の発生数は年間約2個少なく、MIROCとRAMSの差は小さい。台風の上陸数では、MIROCとRAMSで倍近い差が生じている。上陸判定条件において粗い格子間隔の1メッシュのずれの差が顕著に現れていると考えられる。

表(2)-1 抽出された台風の数と上陸数およびその割合

台風数	上陸数	上陸割合[%]
1980-2000	2080-2100	1980-2000	2080-2100	1980-2000	2080-2100
Best Track	172 (8.19)	-	54 (2.57)	-	37	-
シナリオ	20C3M	A1B	20C3M	A1B	20C3M	A1B
MIROC	140 (6.67)	122 (6.10)	34 (1.62)	41 (2.05)	24	34
RAMS	137 (6.52)	116 (5.52)	71 (3.38)	68 (3.24)	52	59

※括弧内は年平均数

上陸の有無を問わず、全ての対象台風について台風として存在している期間内で最低値の中心気圧の平均と分散、および上陸した台風の上陸時の中心気圧の平均と分散について、MIROCとRAMSの比較を行った（表(2)-2）。
観測値における中心気圧の平均は全期間で953.4hPa、上陸時では968.2hPaであり、MIROC、RAMSともに中心気圧の平均値は観測値に比べかなり大きい。しかし、全期間と上陸時を比較すると、MIROCは観測値とは逆に中心気圧が低下しているのに対して、RAMSでは上陸時の中心気圧が大きくなっている。中心気圧でみた場合、RAMSでは平均的には観測値ほど上陸時に台風の中心気圧が下がらないものの、上陸時に台風が減衰する傾向は定性的に再現している。

また、IPCCのSRES A1Bシナリオ実験と20C3Mを比較すると、MIROCは台風の数がやや減るが、上陸数が増加する。中心気圧の平均値は変化が見られないが、分散が大きくなる。RAMSでは台風の数はやや減るが、上陸数はほぼ変わらない。中心気圧の平均値は変化が見られないが、分散は大きくなる。

表(2)-2 中心気圧の平均および分散の比較

全台風の全期間内の最低値	上陸台風の上陸時
MIROC	RAMS	MIROC	RAMS
平均	分散	平均	分散	平均	分散	平均	分散
20C3M	999.5	96.0	981.9	80.9	992.7	83.2	992.8	51.9
A1B	999.5	110.7	982.1	120.6	992.0	115.7	991.9	65.0
変化 [%]	+0.0	+15.3	+0.0	+49.1	△0.1	+39.1	△0.1	+25.2

3）地域気候モデルと積雪変質モデル（SNOWPACK）を用いた積雪の検証

対象年は、実際に雪氷災害が多発した2005/2006冬季 $ ^{11)} $ とした。この冬は全国的に雪が多く、気象庁から「平成18年豪雪」と任命された冬である。対象地域は、新潟県長岡市にある防災科学技術研究所雪氷防災研究センター（以下SIRC）（37°25'N；138°53'；97 m a.s.l.）とした。SIRCでは、気象要素（気温、湿度、上下短波、上下長波、風向風速、降水量、積雪深、積雪重量）の測定のほか、冬期期間、週1回の積雪断面観測によって、詳細な積雪内部構造の観測を行っている。

RAMSで計算された気象要素がどれくらい実際の値を表しているかを評価するために、SIRCが含まれるRAMS内の格子(計算グリッド5km)における気象データ(1時間値)とSIRCで測定された気象データ（気温、湿度、日射、下向き長波、降水量）の比較を冬期間(12月～3月)について行った（図(2)-8）。以下に結果をまとめる。

実測値に対する RAMS 内の気温の標準誤差は±1.9 ℃であり、誤差には傾向が見られなかった（図(2)-8 a）。

実測に対する RAMS 内の湿度の標準誤差は±13.4%であり、全体的にモデルの結果の方が湿度は高めに出る傾向が見られた（図(2)-8 b）。

実測に対する RAMS 内の日射量の標準誤差は、±106.2 W m⁻² であり、全体的にモデルの結果の方が、大きめに出る傾向が見られた(図(2)-8 c)。

実測に対する RAMS 内の下向き長波量の標準誤差は、±47.9 W m⁻² であり、全体的にモデルの方が、小さめに出る傾向が見られた（図(2)-8 d）。

実測に対する RAMS 内の 2005/2006 年冬期の総降水量は、実際の冬期降水量の 77%程度しかなかった（図(2)-8 e）。
図(2)-8 実測された気象要素と地域気候モデル（RAMS）の計算結果との比較。a) 2m気温、b) 相対湿度、c) 日射量、d) 下向き長波量、e) 積算降水量

RAMS内では、陸面モデルによって積雪状態の計算を行っているが、RAMS内で計算された積雪深の変動は、実際の積雪深の変動と比べて量がかなり少ない上に、細かい積雪深の変動が全く再現されていなかった。従って、気候変動に伴う雪水災害の形態の変化を議論するために、より詳細な積雪内部構造の計算が可能な積雪変質モデルを用いることが必要である。

RAMSで計算された気象データを入力としたSNOWPACKの計算結果（RAMS-SNOWPACK）は、実測された積雪深と比較して、冬の前半においては似た変動を再現していた。一方、冬の後半においては、RAMSの計算結果を入力としたSNOWPACKの計算結果と実測値との間に大きな隔たりが見られた。実測では、3月末まで積雪が残っているのに対し、RAMS-SNOWPACKでは、2月中旬には積雪がなくなってしまっていた。RAMSの陸面モデルの積雪の取り扱いに、積雪深の計算結果が実測と合わない原因があることが示唆される。

RAMS-SNOWPACKの計算結果と実測値との違いが何に起因するかを調べるため、以下の条件で感度実験を行った。