Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
大学の各機関から提供される20km地域気候モデル（RCM）出力値に含まれる各気象要素の月平均値や月別の頻度分布に関するバイアス情報を同一の基準で効率的に検出・補正する手法の開発を行う。バイアス補正システムを運用する際、補正量はできるだけ小さい方が望ましい。そこで、都市や陸面状態を詳細に表現し、また解像度を上げることで、どこまでバイアスを小さく抑えることができるのかについて検討する。

## 2 ．研究開発目的

テーマ3の枠組みでは、気象研、防災科研、筑波大の各機関のRCMは解像度がいずれも20kmであるが、投影法の関係で、必ずしも格子点中心座標が一致しない。また、今後さまざまなモデル出力結果を評価する場合や、モデル格子数や格子位置が変更された場合にも迅速にモデル評価が行えるようにするために、できるだけ汎用的なモデルバイアス検出・補正システムを構築することを目的とする。

陸面の状態を詳細に考慮できる大気陸面結合モデルCReSiBUCを用いて、解像度10kmのメソ領域客観解析データ（MANAL）から解像度2kmへのダウンスケーリングを行う。解析対象の気象要素としては、都市気候において最も重要な気温について評価を行う。また、対象領域を都市域の代表である関東地方、計算期間は夏場（7月と8月）である。モデル出力と観測値の比較を行うことで、現状のモデルが特に日最高気温や日最低気温などの気温の極値の再現性をどの程度持つのかを評価する。

## 3 ．研究開発方法

## （１）水系別マスク、都道府県別マスクデータの作成

流域・非集水域メッシュデータ(W07_52M)の県別の水系コード情報、北海道の支庁コード情報から、各RCMのモデル格子で表現した水系別マスク、都道府県別（北海道は支庁別）マスクを計算する。水系コードは一級河川を含む単一水系域（001～199）、主要二級河川を含む単一水系域（201～499）、複合水系域（501～949）、流出口のない水系域（951～999）で区分されているが、201以降のコードについては隣接する（あるいは

図(4)-1 気象研NHMの水系別マスク(左:Ver1、右:Ver2)

再近隣の）一級水系に集約する。各RCMの解像度は同じであるが、図法の違い、基準経度の違いにより、格子中心位置が少しずれ、その結果、各モデル格子がどの水系（県）に分類されるかが微妙に異なる。できるだけ汎用性を持たせるため、基本的にモデル格子中心座標の情報のみからこれらマスクデータを作成できるシステムを構築した。

マスクデータ作成プログラムの最初のバージョンでは複数のRCMのマスクを同時に作成してい
たが、これを各モデル個別の処理とした。同時に処理する場合の利点としては、モデルが異なっても評価すべき流域数が統一されている点が挙げられるが、個々のモデル評価が他のモデルの構成に依存している（一部のモデルの格子数等に変更があれば、マスクを作り直さなくてはならない）という点は、特にモデル開発段階では好ましくない。そこで、各モデルのマスクを作成する場合に、そのモデル自身の情報だけを利用するようにコードを組み替えた。

都道府県別マスクは46都府県と北海道の14支庁を加えて60区分で固定されているが、水系別マスクについては、小さな流域がいくつか集約されて作成される。このため、1つの区分に含まれる格子数の下限値（パラメータ imin）を変えることで分割数を調整できるが、ここでは、水系別マスクの区分数が都道府県別マスクの区分数にできるだけ近くなるように調整した。このように、水系マスクについては、パラメータの設定の仕方により流域の区分数（言い換えれば、小さな流域がどの流域に集約されるか）が変わる。最初のバージョンでは結果的にどの流域が残ったかという情報がbasinareaMODEL.txtに出力されているだけだったが、どの流域がどの流域に集約されたかという情報を流域名や流域面積とともにtable-riverMODEL.txtとして出力することにした。これまで手作業で編集していた水系テーブルを自動生成することで、利便性が格段に増したと言える。表(4)-1は気象研NHMのVer.1に関する水系テーブル(table-riverNHM-MRI.txt)の一部分を抜き出したものである。これによると、渚滑川は天塩川に湧別川は常呂川に集約されている。

表(4)-1 水系テーブルの一部(気象研NHM Ver1)。左端の数字は集約後の水系コード。英語名の左の数字は集約前の水系コード。日本語名に続く2つの数字はそれぞれ河川長(km)と集水面積(km²)

1	1 Teshio	天塩川	256	5590	2 Shokotsu	渚滑川	84	1240
2	4 Tokoro	常呂川	120	1930	3 Yubetsu	湧別川	87	1480
3	5 Abashiri	網走川	115	1380
4	7 Ishikari	石狩川	268	14330	6 Rumoi	留萌川	44	270
5	8 Shiribetsu	尻別川	126	1640

## （２）モデル格子と観測点情報との対応付け並びに観測データの並べ替え

地域気象観測システム（アメダス）観測点の位置情報、各RCMのモデル格子中心座標情報から、検証データの存在する各観測点がどのモデル格子に対応するかを決定する。また1つのモデル格子に対応する観測点が複数存在する場合には、（欠測ではない）有効データに関して平均値を算出し、モデル値と対応させるべき観測値を1つ用意する。各モデル格子に対応する観測点を探索するのではなく、各観測点に対応するモデル格子を探索するため、観測点の配置状況によってはどの観測点とも対応しない格子が出てくることになる。本研究では県別あるいは水系別といったある領域単位でモデルバイアスは評価されるため、評価対象にならなかった格子のバイアス情報は同一領域内の他の格子から算定されたバイアス情報と同様であると仮定することでバイアス補正を行う。なお、気温に関しては、モデル標高と観測点標高の差の分を補正する（観測値をモデル標高気温に補正する）。最後に、モデルバイアスを評価する単位（都道府県別、水系別）毎に各観測値を並べ替え、1次元配列に格納する。なお、モデル格子数や解析対象年、流域の区分数などのパラメータ文を外部ファイル(VDIM.txt)として取り込む形にすることにより、全てのモデルに対応できる共通のコードとして整備できた。
## （３）RCM出力の並べ替え

モデルバイアスを評価する単位（都道府県別、水系別）毎に各RCM出力（地上2次元場）各格子点の値を並べ替え、1次元配列に格納する。これにより、各モデル出力のフォーマットが統一されるとともに、海上の値など、評価対象外の情報を落とせる（約10分の1になる）。モデルにより出力ファイル名や出力フォーマットなどが異なるため、コードを完全に統一することはできないが、外部ファイルから取り込むパラメータ文(VDIM.txt)をstnmatch.fで使用するものと共通化することで、利便性を向上させている。

## （４）モデルバイアスの検出

それぞれのモデル格子におけるモデル値と観測値が、共に欠測でない時のデータのみを扱い、これらを各月ごと各領域別に解析対象年分のデータを集計し、降水量については観測値との比を、気温については観測値との差をバイアスとして算定する。最初のバージョンでは降水量と気温で別のコード（それぞれbiaspdfprec.f、biaspdftair.f）が用意されていたが、処理すべき変数に応じたif文を追加することで、コードを共通化した。また、ユーザーが変更すべきパラメータ文を外部ファイル(PARAM.txt)として取り込む形にすることにより、全てのモデルに対応できる共通のコードとして整備できた。なお、モデル開発段階にあっては、特定の年や特定の月だけをチェックする必要があるとのことから、開始年(syear)、終了年(eyear)、開始月(smon)、終了月(emon)により任意に設定できるようにした。

## （５）頻度分布を考慮したモデルバイアスの補正

簡易な補正法として、まずは月平均値や標準偏差を合わせるということがよくなされる。本研究ではさらに極値（頻度分布の両側の裾野部）の再現性を高めるべく、各階級別に補正係数を調整する手法の開発に着手した。頻度分布を考慮した補正法では、月平均値バイアスを解消する平均の補正係数をまず各階級に一律に適用し、頻度分布がどのように修正されるかをあらかじめ求めておく（仮補正）。次に、各階級の補正係数をある割合で変化させた場合、その前後の階級の頻度分布がどのように変化するかをあらかじめ算定しておき、月平均値を保存させるという制約条件のもと各階級の補正係数を様々に変化させ、頻度分布のピーク位置や極値の再現性の高い組み合わせを順次探索していくというものである。

## 1 ）最適比率の設定

最適比率（optimal ratio）は、仮最適比率（provisional optimal ratio）を微調整したものであり、この仮最適比率とは、全階級に対して一律な値である固定比（fixed ratio）と、各階級によって異なる値である変動比（variable ratio）により構成されている。これらの関係を図で表したものが図(4)-2である。固定比は月平均値を観測値に近づけるための比率であり、変動比は階級頻度分布を観測値に近づけるための比率である。固定比は、月平均値バイアスを解消するものであるので、降水量（比）の場合はその逆数（観測値の平均月降水量／モデル値の平均月降水量）、気温（差）の場合は符号を逆にしたもの（観測値の月平均気温－モデル値の月平均気温）となる。降水量（比）の場合の変動比（a）は、固定比（w0）に対して-0.90倍から0.90倍まで変化させるように設定する。

$$ \alpha=0.15w0\times i\quad\left(i=-6\sim6\right) $$

気温（差）の場合は0.5K単位で-3Kから3Kまでの範囲で設定する。
$ \alpha=0.5\times i $ $ (i=-6\sim6) $

## 2 ）本補正の判断基準

本補正によるモデルバイアス改善度の指標として、以下の値を用いる。

$$ d\operatorname{var}=\sum_{i=1}^{8}(m\operatorname{var}_{i}-o\operatorname{var}_{i})a_{i} $$

以後、この値dvarを補正誤差と呼ぶこととする。補正誤差は、各階級別の降水量（気温）に重み $ a_{i} $ をかけた上での、モデル値と観測値の階級別合計量の差であり、0に近づくほど、その補正の精度が高まっていることを示す。頻度分布の裾野部分（降雨強度が強い階級）の階級の補正に重点を置き、補正誤差算定における重み $ (a_{i}) $ を次のように設定することで、極値の再現回数の差が小さくなるようにした。

(a) 固定比与变動比

$$ a_{i}=c l e v_{i}\qquad(c l e v_{i}>1)\qquad a_{i}=1\qquad(c l e v_{i}\leqq1) $$

気温についても同様に設定すると、かえって頻度分布のピーク階級がずれてしまう場合が出てくるので、気温については全ての階級で $ a_{i}=1 $ とした。

## 3 ）各変動比による変化量

記述を簡便にするために，降水量のみに関して記す。モデル値に関して、変動比を変化させることにより、本補正後のモデル値がどの階級に移り、元の階級の合計降

(b) 最終調整

図4-2 最適比率の概念図

水量と移動先の階級の合計降水量にどのような変化をもたらすかを1つの単位操作とする。モデル値に、簡易補正と本補正をそれぞれ行うことにより、本補正後の階級が簡易補正後の階級と等しければ単位操作1を、等しくなければ単位操作2を行う。単位操作の式は、以下に示す。

$$ store(j,ic0,ic1)=\sum\left\{c(j)\cdot prc\right\} $$

单位操作2

$$ store(j,ic0,ic1)=\sum\left\{\left(-f\right)\cdot prc\right\} $$

$$ store(j,ic0,ic2)=\sum\left\{\left(c(j)+f\right)\cdot prc\right\} $$

ただし、

j: 变動比の数、ic0: 元のモデル値が属する階級、ic1: 簡易補正後に属する階級、ic2: 本補正後に属する階級、 $ c(j) $ : j番目の変動比、f: 固定比、prc: モデル値の1時間降水量、 $ store(j, ic0, ic1) $ : j番目の変動比によって，階級ic0から階級ic1へ移動した量

$ store(j, ic0, ic2) $ : j番目の変動比によって，階級ic0から階級ic2へ移動した量

## 4 ）補正誤差最小化のためのアルゴリズム

(a) 最初に、簡易補正後のモデル値について各階級の合計降水量を求め、それらを式(1)の $ mvar $ に代入したものを、補正誤差の初期値と定める。元のモデル値でなく、簡易補正後のモデル値に関するモデルバイアスを初期値として求めるのは、簡易補正によって平均月降水量が観測
値とほぼ等しい値になっているからである。

(b) $ store(j,k,l) $ を、移動先の階級 l 毎に足し合わせて、これを dif とする。この dif （各変動比による移動先の階級ごとの合計降水量変化）を、式(1)で用いた mvar （各階級の合計降水量）に各々加えていき，式(1)によって再び補正誤差 (dvar) を算出する。

(c) $ store(j,k,l) $ を元の階級 k 毎に足し合わせて、その和を $ del(k) $ （各変動比による元の階級ごとの合計降水量変化）とする。さらに、この $ del(k) $ を全ての階級で足し合わせたものを ds （各変動比による元の階級毎の合計降水量変化の和）とする。

(d) (b)で算出した補正誤差が初期値よりも小さくなっており、かつ，(c)で導出したdsが全階級合計降水量の5パーセント未満である時に、この補正誤差を新たな補正誤差として、それ以降の他の補正誤差と比較する対象にする。

(e) (b)から(d)の繰り返しによって、最も補正誤差が小さくなった時に、その補正誤差を導き出した各階級の変動比を最適な変動比の組み合わせとし、これらの最適な変動比と固定比を足し合わせたものを、各階級の仮最適比率とする。

(f) 最後に、この比率をかけたモデル値の平均月降水量と観測値の平均月降水量の比をとり、微調整として、その逆比をアルゴリズムで導き出した仮最適比率にかけることで本補正の最適比率とする。

## （６）バイアス評価要素の拡張

評価要素を追加するために、検証用データとして、155地点の気象官署（SDP）データを追加した。時別値の収録項目は、現地気圧、海面気圧、気温、蒸気圧、相対湿度、風向、風速、雲量、現在天気、露点温度、日照時間、全天日射量、降水量である。ただし、全項目を155地点で観測している訳ではなく、例えば全天日射量が観測されてい

図(4)-3 アメダス気象官署の観測点位置

るのは約4割の66地点である。図(4)-3に示すように、アメダスの観測点数（約1400地点）に比べてSDPは155地点と少なく、そのまま用いるだけでは20km解像度の地域気候モデルで評価可能な格子点数が限られてしまう。そこで、数多くの観測点でのデータが存在する日照時間の情報を全天日射量（下向き短波放射）および大気放射量（下向き長波放射量）に変換することで、放射量に関する検証情報を増やすことにした。

放射量の算定には位置情報、日時に加え、日照時間、気温、露点温度が必要である $ ^{1} $ 。すなわち、アメダスの4要素観測点において不足している露点温度を用意すれば、これらの観測点において放射量を推定することができる。

$$ \begin{aligned}&SWdown=\left\{A\left(N/N_{o}\right)+B\right\}SO top\\&LWdown=\left\{1-\left(1-C\right)D\right\}Tair^{4}\\&C=0.74+0.19w top+0.07w top^{2}\quad(w top は露点温度の関数 )\\&D=0.826\left(N/N_{o}\right)^{3}-1.234\left(N/N_{o}\right)^{2}+1.135\left(N/N_{o}\right)+0.298\\ \end{aligned} $$
ただし、N：日照時間、 $ N_{0} $ ：可照時間、SOtop：大気上端における下向き短波放射

ここで、日照時間の定義によると日射量が120W/m²以上の値をとる時間であるので、可照時間の計算では、SOtopが120W/m²以上の値をとる時間とした。回帰係数AおよびBは、放射量と全天日射量の双方を観測しているSDP観測点において同定した（1年間に300日以上の観測がある地点のみ）。各年毎、各地点毎に同定された日照時間と全天日射量の関係式の係数は多少ばらつく。これは観測に使用している日照計の種類にも依存するが、同定結果が年によっても変化する。各気象官署並びに各アメダス地点においてどの型の日照計が用いられているかの情報が利用できないこと、また観測毎毎の回帰係数の平均値は概ね同じ値を示すことから、今回はこの各年毎の回帰係数の長期間平均値（A=0.4617803、B=0.2492907）を用いて、各アメダス地点ならびに放射観測のないSDP地点における日射量を算定した。

さて、アメダス地点における露点温度を空間内挿で算定する方法はいくつか考えられるが、本研究においては、各SDP地点における相対湿度の値を空間内挿し、アメダス地点の相対湿度を求め、次にその地点における気温の値から、水蒸気圧並びに露点温度を算定した。気圧に関しては、海面気圧として空間内挿をしてから、標高補正を行うことで、各アメダス観測点での値とする。このように、本来アメダス地点で観測されていない水蒸気圧や放射量を空間内挿や変換式を用いて推定したものを「疑似観測値」と呼ぶことにする。疑似観測値を加えることで、バイアス評価が可能な要素は、降水量(Prec)、気温(Tair)、短波放射(SWdown)、長波放射(LWdown)、水蒸気圧(Eair)、風速(wind)、地上気圧(psfc)の7要素に拡張されたことになる。

## (7) バイアス補正による極値の再現性向上に関する検討

プロジェクト前半に開発に着手してきた極値(頻度分布の両側の裾野部)の再現性を高める調整アルゴリズムの一部を改良し、処理速度を大幅に改善した。本補正手法では、モデル出力値（1時間値）の頻度分布が改善するように各階級別に補正係数を調整する。ある種の統計量に変換した後に、その統計量を補正するのではなく、1時間毎の全出力値に対して補正を施す。本手法を適用することで、99パーセンタイル値などの極値の統計量が格段に改善されることが多くのケースについて確認されている。プロジェクト後半には、こういった1時間値の補正の結果、もう少し長い時間スケール（1日や10日）の統計量も改善されるか否かについて検討した。

## （8） 都市キャノピーモデルによる力学的ダウンスケーリング

## 1 ）使用するモデルの概要

本研究で使用する数値モデルは、Moteki et al.²により開発されたCReSiBUCに改良を加えたものである。CReSS³は、雲スケールからメソスケールの現象を高精度でシミュレーションすることを目的として開発された雲解像の非静力学数値気象モデルであり、詳細な雲物理学過程が組み込まれている。SiBUC⁴は植生、水体、都市の各サブモデルから構成され、気象モデルの1グリッド内に存在する各土地利用の面積割合で加重平均して地表面フラックスを計算するモザイクモデルであり、植生モデルについてはSiB⁵を基にして水田モデルを加えるなどの改良がなされたものを使用している。都市を構成する建物に起因する地表面の不規則性は都市キャニオンの概念に基づいて考慮されている。1つのモデル格子内で同一の階数の建物を集約し、その階数iの構成割合r(i)を都市域の幾何学的な情報として、直接的に取り込むことができる。図(4)-4は1階から3階の建
物の構成割合がそれぞれ6割、3割、1割の場合を示している。

図4-4 1つの格子内の建物屋根面高度分布

図(4)-5 東京都都市計画地理情報システムの建物階数データと新宿付近の拡大図

図(4)-6 左：低層(1-2)、中：中層(3-5)、右：高層(6-)建物の割合。

上図は東京都のみ。下図は回帰式で補完された値を加えたもの。

SiBUCでは地表面状態を詳細に表現するために数多くのパラメータを必要とする。このため、モ
デル計算前のパラメータ処理過程が複雑で、Moteki et al. $ ^{2)} $ のCReSiBUCはCReSSの単CPU版への結合から始めたが、大規模な並列計算機で効率よく実行できるように設計されているCReSSの利点を活かすべく、パラメータ処理過程を再整理し、並列計算版に対応した。また、土壌水分の初期値について、分布型の情報を取り込めるように改良した。

## 2 ）境界条件および各種パラメータ

計算領域は東経140.4°、北緯35.4°を中心とした200km×200kmの範囲であり、空間解像度は2kmとした。大気状態量の初期値および側面境界条件には気象庁のメソ領域客観解析データ（MANAL）を使用した。MANALは空間解像度10km、6時間間隔の格子点データである。

土地利用面積率、植生タイプの情報としては国土数値情報（KS-202）（空間分解能約100m）における15分類の土地利用を7つのカテゴリー（草地、森林、水田、畑地、裸地、都市域、水面）に再分類したデータセットを使用する。土壌タイプの情報としては、全球の陸面パラメータのデータベースであるECOCLIMAP（空間分解能約1km）を使用し、砂、粘土の構成比に基づいて11種（sand、sandy loam等）に再分類したデータセットを使用する。海面温度（SST）については衛星観測プロダクトであるNOAA/NASA AVHRR Oceans Pathfinder SST data ver.5およびAqua/NASA MODIS SST data（空間解像度4km）の1ヶ月平均値を用いた。緑地におけるキャノピーカバー率や葉面積指数（LAI）を推定するために、SPOT VEGETATIONの10日間合成正規化植生指標（NDVI）プロダクトに雲の影響を取り除くためのノイズ除去を施したデータセットを使用した。

東京都都市計画地理情報システムから提供を受けた建物階数情報を図(4)-5に示す（赤：25～30階、黄：10～15階、青：2階、白：建物なし）。新宿付近の5km四方の拡大図に示される通り、このデータは個々の建物を解像できる情報である。この情報が各モデル格子の屋根面高度分布 $ r(i) $ に変換される。ここで、屋根面高度分布は建物面積の総量に対する各高さの建物面積の割合と定義され、屋根面高度分布の総和は1となる。屋根面高度分布は、深さの異なるキャニオンに関する天空率や建物断面積といった他のパラメータを計算するための鍵となる情報である。ただし、この大変優れた地理情報システム情報の範囲は東京都に限られていて、関東地方の計算をする上ではごく一部の領域にすぎない。そこで、都市面積率が高いほど高層建物の比率が高くなると仮定し、低層（1-2階）建物、中層（3-5階）、高層建物（6階以上）の割合、最高階数を都市面積率により回帰した。図(4)-6に示す通り、正確なデータが存在する東京都と、推定値により補完された周辺部との境界がわからない程度に推定ができている。なお、詳細な建物階数情報から推計された人工排熱量の時空間分布 $ ^{6)} $ も導入されている。

日本では降水レーダーやアメダスによる地上観測網など、非常に高密度な気象観測が行われている。これらの気象観測情報を境界条件とし、陸面過程モデルSiBUCのオフライン計算を実行することで、日本各地の日々の地表面状態を推定するシステム $ ^{7)} $ を開発しており、土壌水分量や地表面温度の分布情報を初期値として活用する。これにより、年ごとの土壌水分量を計算し、7月1日時点での豊水年・渇水年の違いを考慮した。長期計算において、衛星観測による植生情報の効果を反映するために、ひと夏(7月～8月)を6期に分け、計算を行った。この際、SiBUC側における各期の状態量（土壌水分や温度等）の最終出力値を次の計算の初期値に受け継ぎ、長期計算を実行した。
## 3 ）モデルの評価方法

MANALは解像度が10kmで、3時・9時・15時・21時(JST)の解析値である。MANALは大気境界条件として用いた格子点値であるが、現業の気象モデルの最も高解像度の出力値としての比較も可能である。解像度10kmのMANALから2kmにダウンスケーリングしたCReSiBUC出力との比較をすることで、力学的ダウンスケーリングによる付加価値を評価する。観測地点としては東京（大手町）、練馬、横浜のアメダスを用いた。MANALでは、それぞれの観測地点を含むメッシュの地表面気温を用いた。観測値としてはアメダスの1時間毎の気温を用いた。MANALプロダクトのうち、3時及び15時(JST)の2つの時刻について、ひと夏毎に解析を行った。

CReSiBUCによる力学的ダウンスケーリングの効果には、解像度を上げることによる効果と都市キャノピーモデル等による物理過程改善の効果の2つが含まれるが、それぞれの効果を確認するために、地表面過程の取り扱いが単純化されているCReSSそのものによるダウンスケーリングも一部実施した。すなわち、元の境界条件であるMANALとCReSiBUC出力を比較することで、両者を合わせた効果を、一方、CReSS出力とCReSiBUC出力を比較することで、陸面過程の詳細な表現の効果を見ることができる。なお、モデル性能は、相関係数とRMSEにより評価する。

## 4 ．結果及び考察

表(4)-2に示されるように、JRA25/JCDAS再解析値を側面境界に用いた3機関、4地域気候モデルの結果を対象にバイアス検証システムを動かした。さらに、文科省革新プロジェクト「超高解像度大気モデルによる将来の極端現象の変化予測に関する研究」で計算されたAGCM20kmの結果 $ ^{8)} $ も比較に用いた。

表(4)-2 バイアス評価に使用した5モデル。

機関	力学ルーム	パーソーン	モデル名	計算期間
気象研	NHM	2	NHMMRI2	20年(1985-2004)
防災科研	RAMS	1	RAMSDP1	29年(1979-2007)
筑波大	RAMS	1	RAMSTU1	20年(1985-2004)
筑波大	WRF	1	WRF-TU1	20年(1985-2004)
気象研（革新）	AGCM	—	GCM20km	25年(1979-2003)*

$ ^{*} $ 革新プログラムは全球大気モデルであり、再解析データは境界値に用いていない。

## （１）月平均値のバイアス

図(4)-7から図(4)-9は月平均値のバイアスを横軸に月、縦軸に都道府県の各区分番号（60区分）として描いたものであり、それぞれ、降水量、気温、日射量に関するものである。それぞれの図に5枚のパネルが含まれているが、上段左からGCM20km、NHMMRI2、RAMSDP1、下段左からRAMSTU1、WRF-TU1である。

## 1 ）降水量のバイアス

降水量が過大なエリアには青い色が、過少なエリアには赤い色がつけられている。なお、黄色いエリアはモデル出力が観測値に対して±10％以内に収まっている場所である。図(4)-7より、RAMSTU1は夏季に九州で乾燥バイアスがやや強いものの、WRF-TU1以外の3つのモデルの降水量バイアスは比較的似た傾向にあると言える。WRF-TU1では特に冬季に湿潤バイアスが強くなる傾向がある。
## 2 ）気温のバイアス

気温については、高温バイアスのエリアには赤い色が、低温バイアスのエリアには青い色がつけられている。なお、黄色いエリアはモデル出力が観測値に対して±0.5K以内に収まっている場所である。図(4)-8より、気温バイアスは4つのモデルのいずれも異なる傾向を示す。NHMMRI2では全般的に高温バイアス、RAMSDP1では冬季に高温、夏季に低温バイアス、RAMSTU1では冬季に低温、夏季に高温バイアス、WRF-TU1では全般的に低温バイアスとなっている。

図(4)-7 各モデル出力の月降水量のバイアス（青：湿润バイアス、赤：乾燥バイアス）。
図(4)-8 各モデル出力の月平均気温のバイアス（青：低温バイアス、赤：高温バイアス）。
図(4)-9 各モデル出力の月平均日射量のバイアス（青：過小バイアス、赤：過大バイアス）。3）日射量のバイアス

日射量が過大なエリアには赤い色が、過少なエリアには青い色がつけられている。なお、黄色いエリアはモデル出力が観測値に対して±10％以内に収まっている場所である。短波放射ではいずれのモデルでも夏季にモデル出力が過大評価する傾向があるが、北の方でより過大傾向が強くなる GCM20km、NHMRI2 などと、南の方でより過大傾向が強くなる RAMSDP1 といったように、モデル固有のバイアスの癖を確認することができる。
図(4)-10 都道府県別の各モデル出力の月平均値バイアスの比較（左：1月、右：7月）

横軸：都道府県番号（#1：北海道、#60沖縄）、縦軸：モデルバイアス（(a)、(c)、(d)、(e)、(f)は比、(b)[K]、(g)[hPa]は差）。降水量（Prec）、気温（Tair）、短波放射（swdn）、長波放射（lwdn）、水蒸気圧（Eair）、風速（wind）、地上気圧（pres）

$$ バイアスのモデル $$
以上のように多種類の気象要素に関して、各モデル出力のバイアスの月別、場所別の特徴を容易に判定できるようになったが、モデル間のバイアス傾向の共通点や違いを見るのにはこのような表示方法だけでは不十分である。特定の月に関して、横軸に都道府県の各区分番号、縦軸に各気象要素の月平均値のバイアスとして5つのモデルのバイアスの空間分布を1枚のパネルに同時に表示したものが図(4)-10である。1月の降水量はWRF-TU1のみ他のモデルと全く異なる傾向を示している。7月の降水量では、特定の地域についてNHMRI2のみ、特に大きなバイアスを持つ。1月の気温では全体的にモデル間のばらつきが大きく、7月の気温では特定の地域でWRF-TU1で極端な低温バイアスが見られる。短波放射ではバイアス傾向に明確な南北差が見られること、RAMSTU1は他のモデルと大きく違う傾向を持つこと等がわかる。

ここで、気象要素間でのバイアスの特徴を見てみる。図(4)-7において湿潤バイアスに青色、乾燥バイアスに赤色が、図(4)-8において低温バイアスに青色、高温バイアスに赤色が使われている。各モデルにおいて降水量が多い（少ない）と気温が低く（高く）なるという傾向があれば、両図の赤色と青色の出現パターンが類似すべきであるが、両図からはそのような傾向を見て取れない。すなわち、降水量のバイアスの現れ方と気温のバイアスの現れ方に一貫性が見られない。このことは、各気象要素間の整合性を加味した形でバイアス補正をすることが困難であることを示唆している。

図(4)-11 各モデル出力の東京都の7月の降水の頻度分布並びにバイアス補正結果（青線：モデル出力値、緑線：月平均値による補正值、赤線：頻度分布を考慮した補正值、黒点：観測値）

図(4)-12 各モデル出力の東京都の8月の気温の頻度分布並びにバイアス補正結果（青線：モデル出力値、緑線：月平均値による補正值、赤線：頻度分布を考慮した補正值、黒点：観測値）

## （２）頻度分布を考慮したモデルバイアスの補正

各モデル出力について、エリア別、月別に頻度分布の再現性が評価され、またその頻度分布を考慮したバイアス補正が適用された。例として東京都の7月の降水に関するものを図(4)-11に、また東京都の8月の気温に関するものを図(4)-12に示す。黒点は観測値、緑線はモデル出力、赤線は頻度分布を考慮した補正法を適用した結果であり、簡易な補正として月平均バイアスで補正をかけた結果も青線で示されている。NHMMRI2の降水強度については元のモデル出力でかなり良い結果
が得られているが、補正を施すことにより、さらに頻度分布の再現性が改善されている。WRF-TU1では強雨の頻度がやや不足しているものの補正により十分に改善されている。RAMSTU1とRAMSDP1ではモデル出力において強雨の頻度がかなり少なくなっており、補正を施しても十分な精度が得られていない。東京都については、平均気温の再現性が良く、簡易補正を施しても頻度分布に変化があまり見られないが、頻度分布を考慮したバイアス補正法を適用することで、気温の頻度分布がほぼ完璧に修正されている。なお、ここで示した例は、こういった地域別のモデル出力の特徴の議論が可能となる情報を本バイアス検出・補正システムが提供できることを示すために用いたものであって、各モデル出力の代表的な特徴を示すエリアを選んだものではないことに留意されたい。

CC of extreme value Prec (1hr, 0.900)

CC of extreme value Prec (1day, 0.900)

CC of extreme value Prec (1hr, 0.990)

CC of extreme value Prec (1 day, 0.990)

CC of extreme value Prec (1hr, 0.999)

CC of extreme value Prec (1 day, 0.999)

CC of extreme value Prec (10day, 0.900)

CC of extreme value Prec (10day, 0.990)

CC of extreme value Prec (10day, 0.999)

図(4)-13 強雨の空間相関係数の月別値（■：モデル出力、●：簡易補正、▲：本補正手法）

## （３）極値の再現性について

各モデル出力値およびその補正值について、エリア別、月別に90パーセンタイル値（上位10%）や99パーセンタイル値（上位1%）などの極値を求め、月別に全エリアの値の観測値との相関係数やRMSEなどの統計量を算定した。例として、NHMMRI2に関して、それぞれ降水強度の90、99、99.9パーセンタイル値（上位10、1、0.1%）の月別の相関係数を図(4)-13上段に示す。■はモデル出力値、●は月平均値による補正值(correct1)、▲は頻度分布を考慮した補正值(correct2)である。
モデル出力値において夏季に相関係数が極端に低くなっている。これは、強い降水強度の発生する場所の空間パターンがあまり再現されていないことを意味する。月平均値による単純な補正（●）では、このような極値の再現性はほとんど改善されないが、本補正手法（▲）では、大幅に改善されている。以上のように、本研究で開発したバイアス補正手法により、モデル出力では再現しにくい極値を改善することが可能である。しかしながら、モデル出力そのものの性質によっては改善効果が限定的となる。

一方、このように時別値の補正を施すことで、日値や10日値の統計量も改善されるのかを調べたところ、図(4)-13中段に見られるように、99、99.9パーセンタイル値において、日値の統計量が大幅に改善されていることが確認できるが、10日値においては簡易補正と本手法では改善効果に大差がないことがわかる。

図(4)-14 東京の3時の気温の比較（青：CReSiBUC、赤：AMeDAS、緑：MANAL）

図(4)-15 東京の15時の気温の比較（青：CReSiBUC、赤：AMeDAS、緑：MANAL）

## （４）都市キャノピーモデルによるダウンスケーリングの効果

## 1 ）MANALとCReSiBUCの比較

練馬や横浜についてもほぼ同じ傾向を示しているため、紙面の都合上、グラフは東京に関するものだけを示す。図(4)-14、図(4)-15はそれぞれ東京における3時と15時の解析結果の比較である。3時のCReSiBUC気温とアメダス気温はいずれの年も似通った結果となっている。一方MANALでは日々変動を追うには至っていない様子がわかる。MANALの解像度は10kmで、CReSiBUC気温の解像度
は2kmであることから、メッシュを2km間隔に落とすことで、点としてのアメダス観測値との挙動を示していることから、2kmで十分にそのメッシュの地点特性を表していると言え、力学的ダウンスケーリングの効果が大きく出たと考えられる。

図(4)-16は東京、練馬、横浜の3地点における、各年（2003～2008）の3時と15時の相関係数とRMSEを、横軸をCReSiBUC、縦軸をMANALとしてまとめてプロットしたものである。CReSiBUCの相関係数は各都市でいずれの年も概ね0.8以上を示しているが、MANALの相関係数は-0.1～0.6と安定しておらず、気温変動の幅が小さい年において相関が大きく落ち込む場合がある。またRMSEについては、境界条件であるMANALの誤差の影響を引きずるとはいえ、いずれの場合もCReSiBUCの方がRMSE値が小さくなっていることがわかる。境界条件として用いたMANALに比べてCReSiBUC気温の相関やRMSEが大幅に改善されたことから、CReSiBUCによるダウンスケーリングには確かに付加価値があり、これによって都市気候評価の信頼性が増すと言える。

図(4)-16 各地点における相関係数とRMSEの比較（横軸：CReSiBUC、縦軸：MANAL）

Daily lowest temperature in Tokyo (2007)

Daily lowest temperature in Tokyo (2008)

図(4)-17 東京の日最低気温の比較（青：CReSiBUC、赤：AMeDAS、緑：CReSS）
Daily highest temperature in Tokyo (2005)

Daily highest temperature in Tokyo (2007)

Daily highest temperature in Tokyo (2006)

Daily highest temperature in Tokyo (2008)

図(4)-18 東京の日最高気温の比較（青：CReSiBUC、赤：AMeDAS、緑：CReSS）

図(4)-19 各地点における日最低気温の相関係数とRMSEの比較（横軸：CReSiBUC、縦軸：CReSS）

図(4)-20 各地点における日最高気温の相関係数とRMSEの比較（横軸：CReSiBUC、縦軸：CReSS）

## 2 ）CReSSとCReSiBUCの比較

MANALは6時間ごとの値であり、日最高気温、日最低気温の評価はできなかったが、ここではCReSS
とCReSiBUCの1時間毎の出力値、アメダスの1時間毎の観測値を用いることで、厳密な意味では違うものの、日最高気温、日最低気温に近い値を評価する。日最低（最高）気温の評価には、アメダスの1時間毎データから1日で最も低い（高い）値を観測値の日最低（最高）気温とした。また、地表面状態の記述が簡易なCReSS単体を同条件で2005年から2008年で計算して得たCReSS気温と、地表面状態を詳細に考慮できるCReSiBUC気温とを比較することで、地表面を詳細に考慮することにより、どの程度付加価値が得られるかを検証する。CReSS気温、CReSiBUC気温とも1時間毎の出力値であり、1日で最も低い（高い）値を日最低（最高）気温とする。

図(4)-17は東京における日最低気温の解析結果である。各地点とも、CReSiBUC気温はアメダス気温をよく表現できている。一方、CReSS地表面気温は、アメダス気温の形状を比較的よく表しているが、最低気温の絶対値が小さめに出る傾向にある。これは都市キャノピー構造を考慮しない平板モデルの一般的特徴である。図(4)-18は東京における日最高気温の解析結果である。CReSiBUC出力値はアメダスの日最高気温の変動をよく表していることが分かる。また、アメダス気温が35℃付近と、特に暑くなる日については、CReSiBUC気温がやや低めになるという傾向も認められる。一方、CReSSではアメダス気温の日最高気温の変動はまずまず表せているが、値の絶対値が観測値を全体的に大きく下回っている様子が分かる。

前節と同様に東京、練馬、横浜の3地点における、各年（2005～2008）の日最低気温の相関係数とRMSEを、横軸をCReSiBUC、縦軸をCReSSとしてまとめてプロットしたものを図(4)-19に示す。各地点とも、CReSiBUCの相関係数がCReSSの相関係数を全ての年で上回っており、さらに相関係数は0.9前後と相関の強い関係になった。また、東京、練馬に関してはCReSiBUC気温のRMSEが1.0℃前後となっており、絶対値として精度よく表現されていることがわかる。横浜では、2007年に関しては、CReSSのRMSE値がわずかに小さくなっているものの、相関係数はCReSiBUC気温の方がCReSS気温より大きく、横浜においても全ての年でCReSiBUCの精度が高いと言える。

日最高気温に関して同様にまとめてプロットしたものを図(4)-20に示す。各地点とも、全ての年でCReSiBUC気温の相関の方が強く出ている。また、RMSEは各地点ともCReSS気温はアメダス気温よりも4～6℃程度の低温バイアスがある。CReSiBUCではこの低温バイアスが2～3℃に改善されている。陸面過程モデルの都市サブモデルで表現される都市域のフラックス計算などの効果が気温の出力の精度向上に寄与していると考えられる。

## 3 ）気候値評価

一般的に、1日の最高気温が30℃以上の日は真夏日、夜間の最低気温が25℃以上の日は熱帯夜と呼ばれている。熱帯夜日数・真夏日日数を正確に評価することは、夏場の冷夏・猛暑の評価に繋がるとともに、防災にも繋がり非常に重要である。前節では日最低気温、日最高気温の解析を行った。日最低気温に関しては、強い相関があり、絶対値としても評価可能であるという結果になった。日最高気温に関しては、強い相関はあるが、絶対値は観測値よりやや低めとなる傾向にあることがわかった。以上を踏まえ、日最低気温はCReSiBUC気温をそのまま用い、日最高気温はCReSiBUC気温を補正することで、正確に真夏日及び熱帯夜の日数を評価できるかどうかを検討する。
図(4)-21 東京における日最高気温の散布図と近似式

図(4)-21は東京における日最高気温の散布図である。補正に用いる近似式としては対数近似と線形近似を行った。比較すると、対数近似の決定係数 $ R^{2} $ がやや大きくなった。日最高気温の解析で、極値が高温になるときに観測値との差異が大きくなることから、対数近似の方が適切であると考えられる。他の観測地点（練馬，横浜）においても、対数近似を用いて、日最高気温を補正した。

表(4)-3は東京、練馬、横浜における真夏日日数の解析結果である。また、表(4)-4は3地点の熱帯夜の日数の解析結果である。各地点とも6年間の中で2004年の真夏日日数・熱帯夜日数ともに最も多くなっていて、2004年が猛暑であったことが推測される。一方、2003年の真夏日日数・熱帯夜日数は6年間で最少となっていて、2003年は過ごしやすい夏であったと推測される。CReSiBUC気温に関しても、3地点とも真夏日日数、熱帯夜日数の最多はいずれも2004年と、2004年の猛暑ぶりをシミュレーションで表現できている。また、3地点ともに真夏日日数、熱帯夜日数の最少は2003年となっていて、こちらもシミュレーションで過ごしやすい夏であったことが表現できた。その他の年についても、CReSiBUC気温とAMeDAS気温の傾向は似ており、現行のモデルでも少し補正をすれば、真夏日日数・熱帯夜日数といった指標での評価が十分可能であると言える。

表(4)-3 各地点のひと夏毎の真夏日の合計日数の比較

真夏日の日数	2003	2004	2005	2006	2007	2008
東京	CReSiBUC	16	42	31	27	31	37
AMeDAS	20	45	38	26	31	42
練馬	CReSiBUC	16	41	30	25	29	41
AMeDAS	22	49	41	32	35	43
横浜	CReSiBUC	21	44	39	32	35	33
AMeDAS	16	41	29	25	31	36

表(4)-4 各地点のひと夏毎の熱帯夜の合計日数の比較

熱帯夜の数	2003	2004	2005	2006	2007	2008
東京	CReSiBUC	11	31	21	19	22	19
AMeDAS	11	41	27	20	26	28
練馬	CReSiBUC	12	31	22	22	26	19
AMeDAS	6	27	20	17	23	21
横浜	CReSiBUC	12	32	24	21	26	23
AMeDAS	7	31	20	14	23	24
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

格子数や格子中心位置の異なる様々な気候モデル出力値について、各気象要素の月平均値や月別の頻度分布に関するバイアス情報を同一の基準で効率的に検出・補正する手法を開発した。データコピーの時間を除き、実作業1時間以内で、モデルバイアスの検出が可能であるため、本システムはモデル出力値の利用者側のみならず、モデル開発者側にも有益なツールとなりうる。モデルバイアスの現れ方がモデルにより異なるということのみならず、そのバイアスの特徴が気象要素間で一貫性が必ずしもない（要素間の相関がない）ということが判明した。降水量、気温に加え、日射量、長波放射、風速、水蒸気圧、気圧の合計7つの地上気象要素を対象としているため、より多くの影響評価研究分野への情報提供が可能になった。

地表面の大気に及ぼす影響を詳細に考慮できる陸面過程モデルを導入して、力学的ダウンスケーリングを実施し、気温の再現性を評価した。大気側の境界条件として用いたMANALは、現行で最も解像度の高い気象庁のメソ領域気象モデル出力であり、さらに地上観測網や高層観測などの観測値によって補正された現在利用できる最も精度の良い高解像度3次元データである。MANALや地表面が簡易な表現であるCReSSの気温と比べて、CReSiBUC気温の方が全ての年で相関が改善され、精度の向上が認められた。都市域では地表面状態を詳細に考慮することは、気温の評価をする上で重要であると示唆される。現行のモデルでも気温の評価は十分に可能で、気温に関する将来気候の投影及びその評価についても期待できる。

## （２）環境政策への貢献

都道府県別あるいは水系別にモデル出力値の特徴やその補正法を開発したことにより、今後各自治体や河川事務所毎に、将来の気候変化に対する対応策を多面的に検討するための基礎情報を提供することが可能になった。

都市内の詳細な建物分布や人工排熱量分布を考慮できるモデルを開発できたので、今後は、想定される都市計画のいくつかのシナリオを組み込んだ将来気候評価やそれぞれの都市計画が気候影響緩和にどの程度役立つかといったことの検討が可能になるであろう。

## 6 ．国際共同研究等の状況

アラル海流域の水資源の保全、Rashid Kulmatov, National University of Uzbekistan, Uzbekistan, JSPS外国人研究者招聘（2009年4月29日～6月26日）において、共同研究計画を作成。テーマ3で開発したダウンスケーリング手法やバイアス補正法を適用し、アラル海流域全体にわたる詳細かつ高精度な水・エネルギー収支解析を実施し、同地域の水資源を将来にわたり利用、管理、保全する上で現地の研究者や水管理者が必要とする支援情報を提供する。Kristina Toderich教授（ICBA, ICARDA）、Bakhriddin Nishonov博士（Uzhydromet）等現地研究者との共同研究ネットワークが拡がりつつある。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>
1) Mori, E., T. Kojiri, K. Tanaka and T. Hamaguchi (2009): Impact assessment of climate change considering reservoir operation and water resources circumstances. Proc. of 33rd IAHR Congress: Water Engineering for a Sustainable Environment, pp.757-764.

2) Kojiri, T. (2010): Climate change impacts on water resources - studies in Japan, CURRENT SCIENCE, Vol. 98(8), pp. 1038-1046.

3）藤井嵩大・田中賢治・相馬一義・小尻利治（2011）：都市気象を表現する力学的ダウンスケーリングに関する研究，土木学会水工学論文集，第55巻，pp.355-360.

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）田中賢治，萩澤佑樹，佐久間良一，小尻利治（2008）：気候モデルのバイアス検出と補正，京都大学防災研究所年報，第51号B，pp.723-736.

2) Tanaka, K., K. Souma, T. Fujii and M. Yamauchi (2009): Dynamical downscaling of urban climate using CReSiBUC with inclusion of detailed land surface parameters. Proc. of the 2nd Lund Regional-scale Climate Modelling Workshop. pp.285-287.

3) Tanaka, K., K Souma, T Fujii and M Yamauchi (2009): Inclusion of Detailed Land Surface Parameters for Meso-scale Urban Climate Simulation. Proc. of the World City Water Forum 2009. SS-E2-6.

4）田中賢治，相馬一義，藤井嵩大，山内誠（2009）：メソ数値気象モデルによる力学的ダウンスケーリングにおける土壌水分の効果．2009土壌水分ワークショップ論文集，pp.118-122.

5）田中賢治，相馬一義，藤井嵩大（2009）：メソスケール都市気象シミュレーションのための詳細な陸面パラメータの導入．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，H4.

6）田中賢治，中田淳子，小尻利治（2010）（印刷中）：気候モデルのバイアス検出・補正システムの開発．京都大学防災研究所年報，第53号.

## （2） 口頭発表（学会等）

1) Tanaka, K., and K. Yorozu (2007): Selecting the best meteorological forcing dataset for each river basin. AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.

2）田中賢治，藤井嵩大，山内誠，相馬一義，小尻利治（2008）：CReSiBUCによる都市気候の力学的ダウンスケーリング，平成20年度京都大学防災研究所研究発表講演会，2008年2月25日.

3) 田中賢治，萩澤佑樹，佐久間良一，小尻利治（2008）：気候モデルのバイアス検出と補正.京都大学防災研究所研究発表講演会.

4）田中賢治，萩澤佑樹，小尻利治（2008）：RCM出力の頻度分布を考慮したバイアス補正，水文・水資源学会2008年度研究発表会要旨集，pp.90-91.

5) Tanaka, K., Yuuki Hagizawa, and Toshiharu Kojiri (2008): Bias correction of RCM output considering frequency distribution, 4th Conference of the Asia Pacific Association of Hydrology and Water Resources (APHW), S4–14, Nov. 4.

6) Tanaka, K. (2009): Development of the tool for detection and correction of RCM output, Second Mini-International WS on Downscaling, Jan 20, 2009.

7) 田中賢治・相馬一義・藤井嵩大・山内誠（2009）：メソ数値気象モデルによる力学的ダウンスケーリングにおける土壌水分の効果，2009土壌水分ワークショップ，2009年3月28日.