Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
18) Uno, F., T. Iizumi and M. Nishimori (2012): Time trends and variations in mean and accumulated solar radiation for the ripening period of paddy rice in Kyushu for 1979–2007. J. Agric. Meteorol., 68, 69–76.

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 西森基貴，木村富士男，飯泉仁之直，横沢正幸（2007）：地球温暖化にともなう異常気象・集中豪雨などの気候学的な予測のための地域気候モデルによる現在気候再現実験．第15回地球環境シンポジウム講演論文集，177-182.

2) 西森基貴，長谷川利拡，桑形恒男，石郷岡康史，真崎良光，飯泉仁之直，村上雅則（2009）：2009年夏季の低日照と水稲作況の低下－中四国地域の事例を含めて－．中国四国の農業気象，(22)，68-69.

3) 西森基貴(2010): 地球規模気候変動（温暖化）と流域圈. 四万十・流域圈学会誌, 9(2), 35-38.

## （2） 口頭発表（学会等）

1）飯泉仁之直，横沢正幸，西森基貴（2007）：マルコフ連鎖モンテカルロ法による広域水稻収量モデルのパラメータ推定．農業環境工学関連学会2007年合同大会，府中，2007年9月．

2) 西森基貴，飯泉仁之直（2007）：温暖化影響評価のためのGCM出力循環場からの日射量推定手法の開発－GCMのバイアス補正と統計的ダウンスケーリング－．日本気象学会2007年度秋季大会，札幌，2007年10月.

3) 飯泉仁之直，西森基貴，横沢正幸（2007）：温暖化による日射環境変化推定に用いる統計的ダウンスケーリング手法の構築．日本気象学会2007年度秋季大会，札幌，2007年10月．

4) 西森基貴，飯泉仁之直（2007）：温暖化影響評価のための統計的ダウンスケーリング．気候影響・利用研究会シンポジウム「地球温暖化による東アジアの気候変化の研究へむけて」，つくば，2007年11月.

5) 西森基貴（2007）：気候モデルによる温暖化予測とそのダウンスケーリング．第28回農業環境シンポジウム，東京，2007年12月．

6) 岡田将誌，飯泉仁之直，西森基貴，橫沢正幸（2008）：気候変化が日本へ及ぼす影響：SRES排出シナリオに基づく気候変化メッシュデータ．日本農業気象学会2008年度全国大会，下関，2008年3月.

7) 飯泉仁之直，西森基貴，橫沢正幸（2008）：気候モデルバイアスに対する影響評価モデルの感度分析．日本農業気象学会2008年度全国大会，下関，2008年3月．

8) Nishimori, M. and T. Iizumi (2008): Estimation of future regional-scale solar radiation change in Japan by using a statistical downscaling method. International Symposium on Agricultural Meteorology, Shimonoseki, Japan, March 2008.

9) Iizumi, T., M. Yokozawa and M. Nishimori (2008): Impact Function of Prefectural-scale Paddy Rice Yield in Japan for the Asia-Pacific Integrated Model. International Symposium on Agricultural Meteorology, Shimonoseki, Japan, March 2008.

10）西森基貴，横沢正幸，飯泉仁之直，木村富士男（2008）：地球温暖化の地域総合的な影響評価への取り組み－高知県における気象災害と農業生産の視点から－．四万十・流域圏学会第8回
学術研究発表，土佐山田，2008年5月.

11）西森基貴，桑形恒男，石郷岡康史，村上雅則（2008）：都市化影響や周辺土地利用とその変化を考慮した日本の農耕地を代表できる気象観測点の選定．2008年日本地理学会秋季学術大会，盛岡，2008年10月．

12）西森基貴，飯泉仁之直（2008）：温暖化農業影響評価のための日射量推定－RCMと統計手法を併用したダウンスケーリング－．日本気象学会2008年度秋季大会，仙台，2008年11月．

13）飯泉仁之直，西森基貴，橫沢正幸，小寺昭彥，N．D．Khang（2008）：ベイズ推定と統計的ダウンスケーリングを併用したベトナム・メコンデルタ域の全天日射量の推定．日本気象学会2008年度秋季大会，仙台，2008年11月．

14）飯泉仁之直，横沢正幸，西森基貴，林陽生，木村富士男（2008）：観測及び領域気候モデルの時別データを用いた地域スケールでの水稲共済金額の推定．日本気象学会2008年度秋季大会，仙台，2008年11月．

15) Iizumi, T., M. Nishimori, M. Yokozawa, A. Kotera and N. D. Khang (2008): Estimation of daily global solar radiation in Vietnamese Mekong Delta area: a combinational application of statistical downscaling method and Bayesian inference. The AGU Fall Meeting, San Francisco, USA, December 2008.

16) Nishimori, M. and T. Iizumi (2009): A statistical downscaling for regional-scale solar radiation change over Japan by using both global reanalysis meteorological datasets and the outputs of multi-regional climate models. International Symposium on Agricultural Meteorology, Koriyama, Japan, March 2009.

17) Iizumi, T., M. Nishimori, M. Yokozawa, A. Kotera and N. D. Khang (2009): Estimation of daily global solar radiation in Vietnamese mekong Delta area: a combinational application of statistical downscaling method and Bayesian inference. International Symposium on Agricultural Meteorology, Koriyama, Japan, March 2009

18) Yokozawa, M., T. Iizumi, M. Nishimori, Y. Hijioka, K. Takahashi and H. Harasawa (2009): Assessing climate change impacts on rice production in Japan under stabilization levels of atmospheric GHG concentration. International Symposium on Agricultural Meteorology, Koriyama, Japan, March 2009.

19）西森基貴，桑形恒男，石郷岡康史，村上雅則（2009）：気象観測点周辺における土地利用とその変化を考慮した近年の高知県および四国地方における気温変化傾向．四万十・流域圏学会第9回学術研究発表会，南国，2009年5月.

20）西森基貴，飯泉仁之直（2009）：全球再解析データおよび地域気候モデルの出力を用いた統計的ダウンスケーリングによる地域温暖化シナリオ作成．水文・水資源学会2009年度研究発表会，金沢，2009年8月.

21）飯泉仁之直，西森基貴，澤野真治，横沢正幸（2009）：累積密度分布に基づいた気候モデル日別データの補正．農業環境工学関連学会2009年合同大会，東京，2009年9月．

22）西森基貴，桑形恒男，石郷岡康史，村上雅則（2009）：気象観測点周辺における土地利用とその変化を考慮した近年の日本各地域における気温変化傾向日本地理学会2009年秋季大会，沖縄西原，2009年10月.
23) Nishimori, M. and T. Iizumi. (2009): A statistical downscaling for regional-scale solar radiation change over Japan by using global reanalysis meteorological datasets. The Fourth Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology, Tsukuba, Japan, November 2009.

24) Iizumi., T., M. Nishimori and M. Yokozawa (2009): Diagnosis of climate-model bias in summer temperature and warm season insolation for simulating regional paddy rice yield in Japan. The Fourth Japan-China-Korea Joint Conference on Meteorology, Tsukuba, Japan, November 2009.

25）西森基貴，飯泉仁之直（2009）：再解析データを用いた統計的／力学的ダウンスケーリング結果の相互比較．日本気象学会2009年度秋季大会，福岡，2009年11月．

26）飯泉仁之直，西森基貴（2009）：3機関RCMと統計的ダウンスケーリングとの比較：現在気候の月平均気温・月降水量．日本気象学会2009年度秋季大会，福岡，2009年11月．

27) Nishimori, M. (2010): Regional climate change scenario for global warming impact studies on agricultural production in Japan and other Asian regions. Workshop on Natural Resources and Livelihoods in Rural Asia: Bridging the Gap for Global Sustainability, Cochin, India, January 2010.

28) Iizumi, T. and M. Nishimori (2010): A comparison of dynamical and statistical downscaling methods participated in the S-5-3. 3rd Mini-International Workshop on Downscaling, Tsukuba, Japan, January 2010.

29) Nishimori, M. and T. Iizumi. (2010): Preliminary validation for statistical downscaled surface climate elements compared with dynamical downscaled data over Japan. Workshop on Dynamical Downscaling, Tsukuba, Japan, January 2010.

30）西森基貴，長谷川利拡，桑形恒男，石郷岡康史，眞崎良光，飯泉仁之直，村上雅則（2010）：2009年水稻作況低下と夏季の天候およびその長期的変動．日本農業気象学会2010年度全国大会，名古屋，2010年3月.

31) 西森基貴，橫沢正幸，小寺昭彥，飯泉仁之直，澤野真治，岡田将誌，石郷岡康史，岡本勝男，桑形恒男，長谷川利拡，鳥谷均（2010）：温暖化の食料生産影響と風土・環境保全－日本・アジアにおける事例と展望，日本地球惑星科学連合，千葉，2010年5月.

32) Iizumi, T., M. Nishimori and M. Yokozawa (2010): Expected enhancement of statistical downscaling method induced by a use of gridded daily precipitation dataset. Japan Geoscience Union, Chiba, Japan, May 2010.

33）西森基貴（2010）：地球温暖化の予測とその影響・適応研究のはざまで－気温上昇への都市の影響・温暖化予測情報のダウンスケーリングとコメ生産－．四万十・流域圈学会第10回学術研究発表会，高知，2010年5月.

34) Iizumi, T., M. Yokozawa and M. Nishimori (2010): Modeling interannual variation of crop productivity: Towards global crop forecasting. 2010 International Climate Change Adaptation Conference, Gold Coast, Australia, June 2010.

35) Nishimori, M. and T. Iizumi (2010): Comparison of statistical and dynamical downscaling methods: precipitation and solar radiation over Japan. WATER2010 symposium, Quebec,
Canada, July 2010.

36）西森基貴，飯泉仁之直（2010）：同じ境界条件による統計的/力学的ダウンスケーリング結果の日本域における推定誤差検証．日本気象学会2010年度秋季大会，京都，2010年10月.

37）飯泉仁之直，西森基貴（2010）：統計的ダウンスケーリングによる地点・日別気候変化シナリオデータセット．日本気象学会2010年度秋季大会，京都，2010年10月．

38) Iizumi, T., M. Yokozawa, G. Sakurai and M. Nishimori (2010): Simulating large-scale crop yield by using perturbed-parameter ensemble method. AGU Fall Meeting. San Francisco, USA, 2010.

39) Nishimori, M. and T. Iizumi (2011): MMLR-SD for multi-surface climate elements over Japan by using the general circulation field from GCMs and RCMs. Workshop on Dynamical Downscaling over Japan. Tsukuba, Japan, January 2011.

40) Iizumi, T. and M. Nishimori (2011): Intercomparison of downscaled daily precipitation indices over Japan in present-day and future: Dynamical and bias-correction-type statistical downscaling methods. Workshop on dynamical downscaling over Japan. Tsukuba, Japan, January 2011.

41) 西森基貴（2011）：地形の複雑な高知県における統計的ダウンスケーリング手法MMLRの適用. 日本農業気象学会2011年全国大会，鹿児島，2011年3月.

42) Iizumi, T. and M. Nishimori (2011): A comparison of dynamical and statistical downscaling methods: Daily precipitation indices over Japan in present-day climate. International Symposium on Agricultural Meteorology, Kagoshima, Japan, March 2011.

43) 西森基貴（2011）：多変量線形重回帰ダウンスケーリングの適用と地域気候モデルとの結果比較．水文・水資源学会2011年度研究発表会，京都，2011年8月．

44) 吉田龍平，西森基貴，飯泉仁之直（2011）：力学的ダウンスケール手法と統計を用いた下向き短波放射量の比較－4力学モデルと1統計モデル－. 水文・水資源学会2011年度研究発表会，京都，2011年8月.

45) Nishimori, M., T. Iizumi and R. Yoshida (2011): Comparison of the current climate reproducibility of statistical and dynamical downscaling methods. Third International Workshop on Climate Downscaling, Tsukuba, Japan, October 2011.

46) Iizumi, T., M. A. Semenov, M. Nishimori, Y. Ishigooka and T. Kuwagata (2011): ELPIS-JP: A dataset of local-scale daily climate change scenarios for Japan Third International Workshop on Climate Downscaling, Tsukuba, Japan., October 2011.

47) Yoshida, R., T. Iizumi and M. Nishimori (2011): Inter-model differences in the relationships between downward shortwave radiation and air temperature derived from dynamical and statistical downscaling models. Third International Workshop on Climate Downscaling, Tsukuba, Japan, October 2011.

48) 西森基貴，飯泉仁之直，吉田龍平（2011）：日本域における同じ境界条件による統計的／力学的ダウンスケーリング結果の比較．日本気象学会2011年度秋季大会，名古屋，2011年11月．

49）飯泉仁之直，横沢正幸，西森基貴，吉田龍平（2011）：日本の地点・日別気候データセットから得られた農業気候指標の将来変化．日本気象学会2011年度秋季大会，名古屋，2011年11月．
50）吉田龍平，飯泉仁之直，西森基貴（2011）：力学モデルと統計モデルによる現在気候における下向き短波放射量と気温の相互比較日本気象学会2011年度秋季大会，名古屋，2011年11月.

51) Yoshida, R., T. Iizumi and M. Nishimori (2011): Intercomparison of downward shortwave radiation and surface air temperatures derived from dynamical and statistical downscaling method. American Geophysical Union (AGU) Fall Meeting, San-Francisco, USA, December 2011.

52) Iizumi, T., M. Yokozawa, G. Sakurai and M. Nishimori (2011): Climate and management contributions to recent trends in U.S. maize yield derived from a large-area crop model and data assimilation. American Geophysical Union (AGU) Fall Meeting, San-Francisco, USA, December 2011.

53）吉田龍平，西森基貴，飯泉仁之直，大澤剛士（2012）：近年の耕作放棄地拡大が気温場に与える影響－四国を例として－．日本農業気象学会2012年度全国大会，堺，2012年3月．

54）飯泉仁之直，横沢正幸，西森基貴，吉田龍平（2012）：日本の地点・日別気候変化シナリオデータおよび農業気候指標の将来変化.日本農業気象学会2012年度全国大会，堺，2012年3月.

55）西森基貴（2012）：農業気象分野における温暖化研究と地方連携に向けた成果の発信．日本農業気象学会公開シンポジウム「地域からの脱温暖化とエネルギー転換の将来ビジョン」，堺，2012年3月.

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1）飯泉仁之直：どうなるどうする温暖化座談会，日経エコロジー，2009年4月号，日本経済新聞社

## (6) その他

1）飯泉仁之直．2008年度農業環境技術研究所若手研究者奨励賞「気候シナリオのダウンスケーリングと地球温暖化による農作物の影響評価への適用」．2008年11月28日授与．

2）飯泉仁之直．「ASEANにおける気候利用のためのトレーニングワークショップ」にマレーシア気象局および日本国気象庁の要請により講師として派遣．2009年10月5日～9日．

3) 飯泉仁之直．「Global Partnership Fund: UK-Japan Collaboration Development Awards: Crop Modelling」により 英国 Leeds 大学に派遣．2010年11月3日～10日．

### 8 \. 引用文献

1） 氖象庁(2005)：『地球温暖化予測情報第6巻』．58p.

2）近藤純正編(1994)：『水環境の気象学』．朝倉書店．350p.
3) 西森・鬼頭(2002)：統計的ダウンスケーリング手法による温暖化時の夏季東アジア域の降水量予測．第6回水資源に関するシンポジウム論文集，489-494.

4) Nishimori, M. and A. Kitoh (2006): Estimation of future regional-scale heavy rainfall change over Japan and East Asia under the global climate change by using the statistical downscaling method. Proceedings of the International Symposium on Disaster Management, 10–12 Mar. 2006, Kochi, Japan, p. 8 (in CD-ROM).

5) Horie, T. et al. (1995): The rice crop simulation model SIMRIW and its testing. In: Matthews P. B. et al. eds., Modeling the impact of climate change on rice production in Asia. CAB International, Wallingford, UK, 51-66.

6）清野豁(1993)：アメダスデータのメッシュ化について．農業気象，48，379-383.

7) Semenov, M. A. et al. (1998): Comparison of the WGEN and LARS-WG stochastic weather generators for diverse climates, Clim. Res., 10, 95-107.

8) Mitchell, T. D. and P. D. Jones (2005): An improved method of constructing a database of monthly climate observations and associated high resolution grids. Int. J. Climatol., 25, 693-712.

9) Kuwagata, T. et al. (2011): Meteorological database coupled with crop models for studying climate change impacts on rice in Japan. J. Agric. Meteorol., 67, 297-306.

10) Trnka, M. et al. (2011): Agroclimatic conditions in Europe under climate change. Global Change Biology, 17, 2298–2318.
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

(6) 水災害影響評価モデルのための統計的ダウンスケーリング手法の開発

東京工業大学

鼎 信次郎

<研究協力者>

東京工業大学 井芹 慶彦・渋尾 欣弘・Sun Fubao

平成19～23年度累計予算額 55,282千円

（うち、平成23年度予算額 10,941千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨]将来の水災害評価を行うための有望な手段の1つとして、河川の流量や土壌の水分等を計算できる数値モデル（水文モデルや陸面モデル）の入力値として、気候モデルが予測した将来の気温や降水量を用いるという方法がある。しかし、気候モデルの出力は影響評価に用いる水文・陸面モデルの入力として用いるには時間・空間解像度が十分ではないと同時に、実際の降水量や気温と比べて系統的な誤差（バイアス）が含まれている。従って、水災害の影響評価を行うためにダウンスケーリングを行う際には、ダウンスケーリングされたデータを陸面モデルの入力として用いることができるように、その誤差を補正することは重要である。そこで本サブテーマでは水災害の影響評価に強く関わる、気候モデルの降水量出力に特に着目し、モデル出力の系統的誤差を補正する新たな補正手法の提案や、各種補正手法による補正結果の比較等を行った。その結果、バイアス補正手法および用いる気候モデルの相違は、降水量の将来変化傾向に無視できない影響を与え得ることが示された。特に、平均値と比べて、分散や降り続く大雨(5日合計降水量)の将来変化は、用いる地域気候モデルおよびバイアス補正手法の違いによる影響をより強く受け得ることが明らかになった。また、本研究では降水量の変動を幾つかの時間スケール別に分解し、その変動の時間スケール毎に変動の強さのバイアスを補正する手法を提案することで、降水量の時間的変動特性という新たな観点から降水量のバイアス補正を行った。更に、バイアス補正によって日降水量の空間分布の再現性が向上するものの、用いる地域気候モデルおよび補正手法によって、得られた降水量データの日降水量の空間分布の発生頻度は、各バイアス補正手法およびモデル間で必ずしも一致するわけではないことが示唆された。

[キーワード] 統計的ダウンスケーリング、統計的バイアス補正、大雨、空間分布、離散ウェーブレット解析

### 1. はじめに

地球温暖化が引き起こしうる問題の1つとして、水循環の変化が指摘されている。水循環の変化は洪水や渇水の発生の変化といった形で社会に大きな影響を及ぼし得る。将来の陸上の水循環変化を予測するための有効な手段として、気候モデルが予測した将来の降水量や気温などを、河川
の流量や土壌の水分などを計算できる影響評価モデル（陸面モデルや水文モデル）へ入力するという方法がある。しかし、国内の流域や自治体などを対象とするには、気候モデルの出力は時間・空間解像度が必ずしも十分とはいえず、また、全球気候モデルの出力のみならず、地域気候モデルの出力も時間・空間解像度が必ずしも十分とはいえないことがある。そのため、気候モデル出力の時間・空間解像度を統計的手法によって細かくする技法（統計的ダウンスケーリング）が影響評価を行う際にはしばしば用いられる(Wilbey et al., 2004 $ ^{1} $ )；Fowler et al., 2007 $ ^{2} $ )；飯泉ら、2010 $ ^{3} $ )。このとき、統計的ダウンスケーリングの一部として、バイアス補正とよばれる技法が使われることが多くある（Wood et al., 2004 $ ^{4} $ ）；Ines and Hansen, 2006 $ ^{5} $ ）；Leander and Buishand, 2007 $ ^{6} $ ）；Piani et al., 2010 $ ^{7} $ ）；Terink et al., 2010 $ ^{8} $ ）；渋尾・鼎，2010 $ ^{9} $ ）。バイアス補正は、気候モデルから出力される将来変化の情報を影響評価モデルへと入力する際に、対象地域における気候モデルの出力と観測データとの間にある系統的な差を適切に埋める統計的技法である。本サブテーマでは、水災害の影響評価に強く関わる、気候モデルの降水量出力に特に着目し、各種バイアス補正手法の比較や新たな手法の提案などを行った。

全球気候モデル(GCM)や地域気候モデル(RCM)出力そのものに対して統計的なバイアス補正が行われた場合、変数間の物理的整合性は元々保たれていたモデル出力に対して、確率分布や基本統計量計量が補正されることが期待できる。しかし、これら手法の多くは、モデル出力の時間的な変動特性については補正されない。即ち、既存のバイアス補正手法は、モデル出力時系列の時間的な変動特性を補正することを本来の目的としたものではない。しかし、例えば少雨や大雨の持続性は、渇水災害や豪雨災害の発生にも関連し得るので、水文分野の影響評価研究を行う上では、降水量時系列の時間的変動のバイアスは除去されることが望ましいと言える。また、Haerter et al. (2010) $ ^{10} $ では、気候モデル出力の異なる時間スケール変動を補正することの重要性について議論している。したがって、こういった時間的な変動特性についてもある程度補正された将来シナリオを利用することも、水災害評価を行う上では重要であると言える。一方、観測された降水量の時間的な変動特性については、これまで様々な研究が行われており、時間的に局在化した変動特性を解析する有効な解析手法として、ウェーブレット解析がしばしば用いられている（Kumar, 1997) $ ^{11} $ 。それらの研究では、対象とした降水量時系列中で、どの時間スケールの変動が卓越するかといった点についてウェーブレット解析を用いて評価がなされている。このように、ウェーブレット解析は降水量の時間的変動特性の抽出に有効であると考えられる。また、Johnson et al. (2011) $ ^{12} $ では、ウェーブレット解析をGCMの低周波変動の評価に適用している。そこで本研究では、降水量の時間的な変動特性を補正するための新たなバイアス補正手法として、離散ウェーブレット変換を用いたバイアス補正手法を提案した。

## 2 ．研究開発目的

日降水量の極値は河川計画の計画規模の策定などにも利用されるため、水文分野で将来の降水量シナリオが利用される場合には、日降水量極値の不確実性を評価することは重要である。そこで本研究の目的としてまず、異なるバイアス補正手法を地域気候モデル出力の日降水量に適用し、バイアス補正が影響評価に用いる降水量データに与える影響を明らかにし、バイアス補正方法に由来する水災害影響評価の不確実性を低減することがある。具体的には平均や分散といった基本統計量、持続した大雨に着目して、バイアス補正がこれらの諸量に与える影響を調べる。
なお、日降水量が降雨流出モデルの入力として用いられる際には、降水量の空間分布は地表の表面被覆や地形条件を介して、流出特性に大きな影響を与えうる。したがって、バイアス補正手法の違いが降水量の空間分布に与える影響を明らかにすることは、バイアス補正されたデータを水文分野で用いる際には重要であると考えられる。そこで本研究では、パターン認識手法を用いて、モデル出力降水量やバイアス補正された降水量データの降水量の空間分布再現性を、パターン認識手法を用いて評価した。

また、将来予測に不確実性を生じさせる要因は複数あるが、バイアス補正手法の選択のみならず、将来予測に用いる気候モデルに伴う不確実性の程度を見積もることも、水災害評価を行う上で重要であると考えられる。そこで本研究では、3つのRCMに対して種々のバイアス補正手法を適用することで、用いた気候モデルや適用したバイアス補正手法が、得られた降水量データに与える影響を調べることも目的とする。

以上に加え、大雨の持続特性は土砂災害などの水災害の発生と関係があるため、大雨の時間的な変動特性の再現性がある程度保証された降水量データを用いることは、水災害影響評価を行う上で重要である。そこで、変動の時間スケールに着目したバイアス補正を行う手段として、離散ウェーブレット解析を用いた日降水量のバイアス補正手法を提案して日本域の地域気候モデル出力日降水量に適用し、他のバイアス補正手法で得られた降水量データとその性質を比較した。

### 3. 研究方法

本研究ではまず、種々のバイアス補正手法を、地域気候モデル（RCM20）出力の日降水量に適用し、大雨の将来変化を比較する。またここでは、地点レベルでバイアス補正手法が将来の大雨に与える影響にも特に着目する。

次に、本研究で提案する離散ウェーブレット解析を用いた補正手法を含む、種々のバイアス補正手法を、テーマ3プロジェクトの3つのRCM(気象研究所NHRCM、防災科学研究所RAMS、筑波大学WRF)にそれぞれ適用し、得られた降水量プロダクトの性質の比較を行う。また、得られた日降水量プロダクトに対してパターン認識手法を適用し、用いた気候モデルや適用したバイアス補正手法が、降水量プロダクトの日降水量の空間分布の再現性に与える影響を評価する。また、3つの地域気候モデルに、提案する補正手法を含む種々のバイアス補正手法を適用することで、マルチ地域気候モデル×複数バイアス補正手法の計算を行い、地域気候モデルとバイアス補正手法に起因する不確実性を見積もり、水災害影響評価を行う際の判断材料となり得る情報を提供する。

## （１）本研究で行った比較

本研究ではまず、RCM20出力降水量に対して種々のバイアス補正手法を適用し、その補正結果を、特に確率降水量に着目して比較する。また、地点雨量に着目し、手法の相違が地点レベルでの評価に与える影響を調べる。

次に、3つのRCM出力の日降水量に対して、本研究で提案する離散ウェーブレット解析を用いたバイアス補正手法を含む、種々のバイアス補正手法を適用する。得られた降水量プロダクトを観測値と比較して各バイアス補正手法の性質を調べるとともに、モデルの違いやバイアス補正手法の相違が将来予測に与える影響を調べる。得られた降水量プロダクトを自己組織化マップ(SOM:Self-Organizing Maps)というパターン認識手法に入力し、現在期間における日降水量の空間分布
の再現性を観測値の空間分布と比較する。

## （２）用いたバイアス補正手法

本研究では、既存研究で見られる複数のバイアス補正手法に加え、本研究で提案する離散ウェーブレットを利用したバイアス補正手法を用いた。本研究では既存のバイアス補正手法としては、1）領域気候モデルと観測値の月平均降水量の比を用いる方法（Shavalova et al., 2003） $ ^{13} $ 、2）正規分布に当てはめる方法、3）気候モデル出力と観測値の累積分布関数を用いてバイアス補正を行う方法（Ines and Hansen, 2006 $ ^{5} $ ）；Piani et al., 2009 $ ^{7} $ ；Li et al., 2010 $ ^{14} $ ）、4）日降水量に対して各日毎に補正係数を定める方法（Harrold et al., 2005 $ ^{15} $ ）；Kiem et al., 2008 $ ^{16} $ ；渋尾・鼎，2010 $ ^{9} $ ）を用いた。なお以降、これら既存のバイアス補正方法をそれぞれ順に、1）月平均値の比型、2）CDF-月降水量補正型、3）CDF-日降水量補正型、4）Daily scaling型と呼ぶことにする。1）の月平均値の比による補正を行う場合は、基準期間におけるモデル出力と観測値の各月毎の月平均降水量の比を計算し、その比を対応する月の日降水量にかけることで、モデル出力の月平均値が観測の月平均値と一致するように補正する。2）、3）の累積分布関数（CDF）を用いる方法では、モデル出力の確率分布が観測値の確率分布へと置き換えられる。2）CDF-月降水量補正型では、この確率分布の置き換えを月降水量を対象に行い、3）CDF-日降水量補正型では、日降水量単位で確率分布を置き換える。なお、CDF手法では、CDFとして経験分布関数を用いる場合と理論分布に当てはめる場合があるが、理論分布に当てはめる場合は分布のパラメータの推定方法などについて不確実性が生じる。そこで本研究では、CDF手法については経験分布関数を用いる方法を採用している。4）の各日降水量毎に係数を定める方法（Daily scaling手法）ではまず、基準期間における観測日データとモデル日データをそれぞれ降順に並べ、同順位の日データの比を求めることで、各日毎のスケーリング係数を定めた。そのスケーリング係数を、降順に並べたバイアス補正対象期間の対応する順位の日降水量にかけることで補正された日降水量を得た。

本研究で提案する離散ウェーブレット変換を利用したバイアス補正手法では、モデル出力の日降水量時系列（実際は他の変数でもよい）の各時間スケール毎の変動エネルギーが、観測値の対応する時間スケールの変動エネルギーと一致するように補正を行う。この方法ではまず、現在期間（バイアス補正の基準期間）におけるモデル出力時系列と観測時系列それぞれに対して、レベルjの離散ウェーブレット展開を行う。そして、モデル出力時系列と観測時系列の展開係数それぞれに対して、各スケール毎のエネルギーを計算し、その比をバイアス補正の係数とみなしてバイアス補正を行う。

### 4. 結果及び考察

## （１）RCM20に対する月総降水量と最大降水量によるバイアスの検出

図(6)-1aにアメダスとバイアス未補正のRCM20(直出力)の8月降水量、図(6)-1bに同8月の最大日降水量の推移を示す。ここで気候モデルは推測される境界条件のもと現在の気候を再現するものであり、特定の日時を再現するものではないことに注意されたい。検出されたバイアスは、較正期間のアメダスの20年平均降水量が約123mmであるのに対し、RCM20の同平均降水量は約273mmであり、倍以上の開きを示している。将来予測の経年変化については2031-2050年期間で約288mm、
図(6)-1 地点グリッドデータ（下妻）における、a) アメダスとRCM20直出力の8月の総降水量。

2081-2100年期間で293mmと、少量の増加を見せ、降水強度が強い月も増加の傾向を示している。日降水量の月最大値について比較して見ると、グラフからも見られるように、互いの総降水量が拮抗している年において、必ずアメダスの最大日降水量の方が大きいことから、少なくとも当該地点データでは、RCMの強い雨は観測値と比較して弱い傾向がみられる。

## 1 ）バイアス補正後、月平均降水量の比較

次に、3.（2）で述べた1）-4）の4通りのバイアス補正処理を施した降水量について、その総量の比較・検証を行う。1981-2000年、2031-2050年、2081-2100年の各期間における8月の総降水量の平均値を比較してみると、バイアス補正処理により、各手法とも観測値の平均値（約123mm）より数パーセントの範囲に収まってはいるものの、変化の傾向についてはばらつきがみられ、バイアス補正前のRCM20直出力と同様に、一貫して降水量の増加を示したものは、1）平均値の比型と4）Daily scaling型である。

## 2 ）10年確率降水量によるバイアス補正性能評価

図(6)-2には、3.（2）で示したうち、3つのバイアス補正手法(月平均値の比型、CDF-月降水量補正型、Daily scaling型)によって補正された、下妻地点における8月の日降水量の、再現期間10年の確率降水量の比較を示す。まず、RCM出力にバイアス補正を行わなかった場合の確率降水量についてであるが、1981-2000年期間と比べ、2031-2050年期間でほぼ横這い、2081-2100年期間で、24%の増加を示している（図(6)-2 raw rcm）。この確率降水量の変化について、各バイアス補正手法ではどのような特徴があるのか、その違いを以下に比較する。まず、2)月平均補正型(図(6)-2 CDF mapping monthly)はRCM直出力と比べ、大きくずれる結果となった。これは、月降水量から日降水量への時間方向解像度分解を行う際、無作為に抽出された年の降水頻度に従うため、例えばそれが降水日数の多い年の場合、相対的に降水強度が弱まってしまう（逆に降水頻度の少ない年が抽出された場合は、必然的に降水強度が上がる）という、適用した手法特有の性質によるものと考えられる。対照的に、4）Daily scaling型（図(6)-2 Daily scaling）は、全ての補正手法の中で、最も高い確率降水量の値を示した。これは、RCM出力の変化の比が、対応する観測値の各
順位に適用されるため、降水強度の増減がある場合は必然的に保証されるためである。

図(6)-3a、bに、現在－100年後間の、8月日降水量による10年確率降水量の変化の割合の空間分布を表す。図(6)-3で見られるように、月降水量補正型はDaily Scaling型と比べ、相対的に変化が小さいが、先に述べた無作為抽出の影響により、常にこの関係が成り立つとは限らない。さらに、これら変化は適用するバイアス補正手法によって異なる。また、Daily Scaling型の特徴として空間分布においても、確率降水量の変化がRCM20直出力のそれと類似した結果となった。

## （２）種々のバイアス補正手法の３つのRCM 日降水量出力への適用

図(6)-2 バイアス補正前のRCM出力(rawrcm)と，Daily scaling手法、月平均補正型(cdf-月降水量型)手法によるバイアス補正後での、8月における日降水量の10年確率降水量による比較。Daily scaling型では将来予測値のみが補正されるため、1981-2000年期間においては欠損となる。

ここでは、3つの地域気候モデルに対して、

提案するバイアス補正手法を含む種々のバイアス補正を行った結果について述べる。

地域気候モデルとして、気象研究所NHRCM（Non-Hydrostatic Regional Climate Model）、防災科学技術研究所RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）、筑波大学WRF（Weather Research and Forecasting System）の3つの気候モデルを用いた。これ地域気候モデルの時間降水量出力から、各モデルの日降水量データを作成した。なお、地域気候の出力領域は日本とその周辺を覆っており、それらモデル出力の1981-2000年、2081-2100年をバイアス補正の対象期間とした。

また、バイアス補正に用いる観測日降水量データとして、日本域高解像度日降水量グリッドデータ (APHRO-JP) を用いた。APHRO-JPは0.05度×0.05度格子で日本全域を覆っており、解析には

図(6)-3 a）月降水量補正型とb）Daily Scalingによるバイアス補正後の、10年確率日降水量の1981-2000年期間から2081-2100年期間への変化。
1981-2000年のデータを用いた。なお、APHRO-JPの格子点と3つの気候モデルの格子点は異なる。したがって、マルチ気候モデルのバイアス補正を行う際には、NHRCM出力とAPHRO-JPの格子点が一致するように、APHRO-JPの0.05°×0.05°格子上に対して、その格子点の周辺4点のNHRCM日降水量出力を逆距離荷重法で空間内挿することで、0.05°×0.05°格子点上のNHRCM出力データを作成した。マルチ地域気候モデルのバイアス補正を行う際には、この0.05°×0.05°上に空間内挿された地域気候モデル出力に対してバイアス補正を行っている。なおバイアス補正は離散ウェーブレットを用いたバイアス補正手法を除き、各手法とも各月別に各格子点毎に行った。なお、離散ウェーブレットによるバイアス補正手法以外の手法としては、3．（2）で述べたバイアス補正手法の内、1）月平均値の比型、3）CDF-日降水量補正型、4）Daily scalingの計3つのバイアス補正手法を用いた。

バイアス補正の基準期間は、NHRCMおよびAPHRO-JPがともにデータの存在する1981-2000年とし、バイアス補正の期間の違いに起因する補正結果の誤差を避けるため、バイアス補正の評価期間も同じく1981-2000年とした。このよう補正期間を定めることで、バイアス補正結果の違いは、手法の相違にのみ起因するものとして解釈でき、提案するバイアス補正手法の特性をより明確に検証できる。また、将来期間としては2081-2100年を対象とした。まず初めに、降水量データの現在期間(1981-2000年)における夏季平均降水量の平均値、分散、年最大5日合計降水量の平年値を観測降水量と比較した。次に、降水量データの将来期間(2081-2100年)における平均値、分散、年最大5日合計降水量の平年値を観測降水量と比較した。更に、現在期間における観測降水量および作詞した降水量プロダクトに対してパターン認識手法を適用し、各降水量データの日降水量空間分布パターンの再現性を検討した。

## 1 ）現在期間(1981-2000)の降水量プロダクトと観測値の夏季降水量との比較

まず、現在期間における降水量プロダクトと観測降水量の夏季平均日降水量(6月から8月を夏季とする)の差を調べたところ、RCM直出力にはモデル間で夏季平均日降水量の空間分布に相違があるものの、バイアス補正を行うことで夏季平均日降水量は観測とほぼ一致していた。一方、離散ウェーブレットによる補正を行った場合は、観測の夏季平均日降水量と比べてバイアスが残る傾向があるものの、モデル直出力と比べると平均値が改善されていた。

次に、現在期間における降水量データと観測降水量の夏季平均日降水量とで分散の比を調べたところ、夏季平均日降水量の分散は、観測に近い値へと補正されてはいるが、分散のバイアスの空間分布はモデル間でやや異なる傾向があった。更に、現在期間における降水量プロダクトと観測降水量の年最大5日合計降水量の平年値の比を調べた。その結果、年最大5日合計降水量の平年値は、どの手法も比較的よく補正されていたが、月平均値の比を用いた場合は、やや大きなバイアスが残る地点が見受けられた。

## 2 ）将来期間（2081-2100）の降水量データと観測値の夏季降水量との比較

図(6)-4には、将来期間における降水量データと観測降水量の夏季平均降水量の差を示す。現在期間では、バイアス補正されたモデル間では夏季平均降水量にあまり相違は見られなかったものの、将来期間では各モデル間およびバイアス補正手法間で平均値の空間分布の差異が現在期間より大きなっており、バイアス補正手法または用いるモデルによる不確実性が、将来期間では現在
図(6)-4 モデル（将来期間：2081-2100年）と観測（現在期間：1981-2000年）との夏季平均日降水量の差

図(6)-5 モデル (将来期間:2081-2100年) と観測 (現在期間:1981-2000年) との夏季平均日降水量の分散の比

期間と比べてより大きくなっている可能性が示唆される。

図(6)-5には、将来期間における降水量データと観測降水量の夏季平均降水量の分散の比を示す。図(6)-5より、平均値の場合と同様に、地域気候モデルおよびバイアス補正手法の違いの影響が、現在期間より将来期間では大きく出ていることが分かる。また、平均値については将来期間についてもバイアス補正手法の相違が与える影響は比較的小さいようであったが、分散の空間分布はバイアス補正手法の相違の影響が平均値に比べて大きい傾向がある。
図(6)-6 モデル（将来期：間2081-2100年）と観測（現在期間：1981-2000年）との年最大5日合計降水量の平年値の比

図(6)-6には、将来期間における降水量データと観測降水量の年最大5日合計降水量の平年値の比を示す。図(6)-6より、分散の場合と同様に、将来期間については、年最大5日合計降水量の平年値のモデルおよびバイアス補正手法間の相違が大きくなっていることが分かる。今回の解析結果からは、将来変化に関してCDFとDaily scaling手法は比較的似た傾向を示していた。従って、複数のバイアス補正手法を日降水量に対して適用する際の一つの方法としては、CDFまたはDaily scaling手法のいずれかに加えて、補正精度は劣るものの簡便に用いることができる月平均値の比による補正方法を用い、更に5日合計降水量のような持続特性を持つ量の評価が必要になる場合には、離散ウェーブレットによる補正方法を更に補正手法として検討するという方法が考えられる。

## 3 ）現在期間(1981-2000)の降水量プロダクトと観測値の夏季降水量の空間分布の比較

観測値、各3つの気候モデル出力を空間内挿した日降水量（バイアス補正なし）、各3つの気候モデルにそれぞれ4つのバイアス補正手法を適用して得た日降水量、の16計通りの日降水量データセットそれぞれについて、対象領域のデータを0.2°間隔で抽出し、1981-2000年の20年間における夏季（6月、7月、8月の計92日）を対象として、日本の日降水量分布を表すデータを作成した。即ち、92日×20年間×16セット=29440個の入力データ（各入力は1076次元）を作成し、それらをマップサイズ3×3の自己組織化マップに入力し、日降水量の空間分布パターンを抽出した。抽出した9つの空間パターンと、各パターンの観測データにおける20年間での発生日数を、それぞれ図(6)-7の左図および右図に示す。また、内挿モデル出力、4つのバイアス補正手法データのそれぞれについて、各パターンに分類された日数の観測値との差を図(6)-8に示す。図(6)-7より、例えばマップ左上には、中日本～西日本にかけて強い雨となっており、梅雨と関連した降水分布が抽出されていると考えられる。また、マップ右下のパターンは最も観測値での発生頻度が高く、日
図(6)-7 （左図）抽出した夏季日降水量の空間分布パターンおよび、（右図）観測日降水量における各パターンの発生回数（日）

本全国的にほぼ無降雨（または非常に少雨）のパターンとなっている。また、図(6)-7に示されているマップ右下の空間パターンと、図(6)-8の第1列の3つの各図の右下のセルの発生頻度を見ると、モデル出力を内挿して得た降水量データは、全国的に無降雨（または非常に少雨）の発生頻度が観測に比べて低いというバイアスがあることが分かる。また、バイアス補正を行うことで、各パターンの発生日数の観測との差が小さくなる傾向があり、バイアス補正を行うことで、夏季日降水量の空間分布の再現性が向上することが分かる。また、提案した離散ウェーブレット手法も基本的には、RCM内挿と比べて空間分布を向上させる傾向があることが確認された。しかし、提案手法を含むどの補正手法を用いた場合でも、観測と発生日数が完全に一致しているわけではなく、空間分布のバイアスがある程度は残っていることに留意する必要がある。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

国内外を問わず文献上にみられる主要なバイアス補正手法を、初めて実際に日本域に適用し、各補正手法の適用性を示した。また、各種手法によりバイアス補正された日降水量について比較を行った結果、月降水量のみを考慮すれば観測値と比較して相応しい補正結果と判別されるかもしれないが、10年に1度に相当する大雨を比較した場合で、手法間で無視できない差が生じることが確認された。市町村単位のような精緻な空間情報が要求されるなか、文献において主要なバイアス補正を盲目的に適用することにより、便宜的に気候変動による外力を提供することは可能である。しかしながら正確な影響評価が要求とされるからこそ、バイアス補正という過程は蔑ろにされるべきではなく、対象とする影響評価ごとに適切なバイアス補正手法が必要であると言える。
月平均比

CDF

Daily scaling

DWT

図(6)-8 抽出した夏季日降水量の空間分布パターンの観測日降水量との発生日数の差（モデルでの発生日数－観測の発生日数）。各行は第1行からそれぞれNHRCM、RAMS、WRFを表しており、各列は左から順に内挿（バイアス補正なし）、月平均値の比、CDF、daily scaling, DWT手法で補正して得た降水量データをそれぞれ示している。

また、複数のバイアス補正手法を複数の気候モデル用いることで、気候モデルとバイアス補正手法に起因する不確実性を検討出来た。その結果、分散や降り続く大雨のような量に関しては、用いる地域気候モデルおよびバイアス補正手法の違いによって、将来変化の空間分布が異なる傾向にあることがわかった。これにより、バイアス補正手法および用いる気候モデルの違いによる将来変化の幅を定量的に調べたことで、将来変化を議論する際には、単一のモデルやバイアス補正手法ではなく、それらを組み合わせて利用することが望ましいことが明確になった。また、本研究では降水量の変動を幾つかの時間スケール別に分解し、その変動の時間スケール毎に変動の強さのバイアスを補正する手法を提案することで、降水量の時間的変動特性という新たな観点から降水量のバイアス補正を行った。

## （２）環境政策への貢献

用いるバイアス補正手法によって、異なった統計的性質が降水量データに付与される場合があること（広義には不確実性とも言える）を明らかにしたことは、気候モデル実験から影響評価研究へ向けて不確実性を考慮した外力データを提供する上での貢献と言える。本研究の成果は、土木学会の水工学論文集に投稿され、発表も行われているが、今後は国土交通省や土木事務所と意見交換を行っていくことが、間接的ではあっても地球環境政策への寄与となるはずである。また、本研究でモデルとバイアス補正手法の選択が影響評価に用いる降水量データに与える影響を定量的に調べたことで、影響評価を目的とした降水量データを利用して得た結果を基に環境政策を立案する際に、その結果にどの程度の不確実性があるかについての支援的情報を提供することがで