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課題名 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課題代表者名 高藪出（国土交通省気象庁気象研究所環境・応用気象研究部第2研究室）

研究实施期间 平成19～23年度

累計予算額 483,366千円(うち23年度98,400千円)

予算額は間接経費を含む

研究体制

(1) 複数の20kmモデルからのマルチモデルアンサンブル手法による20kmスケール気候シナリオの作成（国土交通省気象庁気象研究所）

(3)空間詳細な地域気候変動シナリオ作成のための都市効果の評価（筑波大学生命環境科学研究科）

(4)20km地域気候モデルのバイアス特定と水資源評価のための統計的ダウンスケーリング（京都大学防災研究所）

(5) カ学的手法と統計的手法を併用した農作物影響評価のためのダウンスケーリングの研究 ((独)農業環境技術研究所)

(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）

(7) 双方向ネストモデルを用いた力学的ダウンスケーリングの研究（北海道大学大学院理学研究院）

### I. 戦略課題S-5テーマ3の全体構成

本テーマは、大気海洋結合モデルによる将来予測結果と、その影響評価を研究している多くのユーザーの間に橋を架けることである。ここでは、そのために大きく次の3つのテーマに沿った計画を立てた。

1. 気候予測データを詳細化（ダウンスケール）する。

2. 詳細化した気候予測データの信頼性を確保する。

3. 詳細化した気候予測データをユーザーの要求に応じて加工する。

そのために、本テーマの参画各機関は図1に示すように緊密な連携を取りながら研究を進めた。まず、地球温暖化の主要な予測データである全球大気・海洋結合モデル（ここではMIROC-hiモデルとMIROC5モデルを用いた）の計算結果を、防災科研・筑波大・気象研の3機関がそれぞれ独自の地域気候モデルを用いて力学的にダウンスケールした。このさい、京大防災研はアメダスデータ等を基に都府県・北海道支庁別毎に月平均値でバイアス検知するシステムを開発し、それを各機関に配布することにより各モデルのデータの品質をそろえることに成功した。また、北大が開発した双方向ダウンスケールの結果との比較から、力学的ダウンスケールの妥当性も検討された。また、マルチモデルダウンスケールのシナリオを1つにまとめる手法についても検討が行われた。さらに、本テーマでは代表的なユーザーとして農業分野（農環研）・水利分野（東工大・京大防災研）・都市気候分野（筑波大・京大防災研・気象研）を選びそれぞれに最適な情報加工技術の提案を試みた。農業分野については米の収量モデルに最適な手法の開発に挑んだ。また、水利分野では、洪水・渇水の再現に最適な手法の開発に挑戦した。これらから、現在の力学的ダウンスケーリングの技術水準ではバイアス補正が有効であることが示された。都市域に関しては筑波大・防災研・気象研の3機関の都市モデルによる地域気候モデルの2次的なダウンスケールを実施し、都市域の地表面温度の変動が調べられた。
図1 本テーマの研究構成

## Ⅱ．本研究により得られた科学的成果

地域気候シナリオにおける課題解決の観点でのマルチモデルアンサンブル手法の適用や様々なダウンスケーリング技術の総合的手法開発を行った。マルチモデルシステムによるダウンスケーリングシステムの開発と国内適用、また都市モデル、統計的ダウンスケーリングといった様々なダウンスケーリング手法の統合化と国内への適用は初の試みであり、その科学的意義は大きい。

## Ⅲ．成果の環境政策への貢献

ダウンスケーリング技術の統合的手法開発により、不確実性の情報も含んだ詳細かつ信頼性の高い地域気候シナリオを提供するシステム構築が進んだ。将来予測実験のダウンスケーリングも始まり、地球温暖化の確度の高い地域ごとの影響評価や適応策検討に利用可能なデータの提供が可能となった。データは文部科学省のデータ統合・解析(DIAS)システムへの登録が進んでおり、S-8あるいは文部科学省気候変動イニシアチブ(RECCA)等を通じて政策決定への利用がなされると期待される。

### I V. 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

これまでの温暖化研究の進展により、地球が温暖化に直面していることはほぼ確実となり、具体的な対応が社会的な要請となって来た。このプロジェクトはそのような研究の新しい局面に対応し、社会的な要請に積極的に応えることを目的として認められたものである。

全球気候モデルから出力される気候予測結果と具体的な影響評価に求められる入力情報としての予測値の空間解像度と精度には、現在なお大きな開きがあることを認めざるをえない。本テーマは、地球温暖化予測と社会的影響評価の間にあって両者を結び、全球気候モデルによる温暖化予測情報から最大限の情報価値を引出して影響評価に渡す役割を担うものである。

### 2. 研究開発目的
気候モデルから影響評価に向けて最大限の情報を得るためには、予測結果のみならず予測精度の情報が必要になる。全球モデルに関しては、従来は単一のモデルで各種条件を取り換えて計算する、いわゆるアンサンブル手法が用いられてきたが、最近では、これらを発展させ、同程度の精度を有する多くのモデルの結果を総合して判断するいわゆるマルチモデルアンサンブルが着目されるようになってきた。我々はこの手法を地域気候モデルに適用し、予測結果の不確実性の定量化に臨みたいと考える。さらにここでは、個々のモデルのバイアスをシステマティックに評価し総合的に不確実性の低減を図る試みにも挑戦する。全球気候モデルの予測結果から詳細な情報を引き出す技術をダウンスケーリングと呼んでいるが、この方法としては大きく分けて、天気予報の技術の応用として発展してきた力学的な数値シミュレーション技術を駆使する「数値モデル」によるものと、影響評価技術の応用として発展してきた統計的手法を駆使する手法の2種類がある。これらは、これまで気候モデル毎あるいは影響評価の対象毎に個別に技術開発がなされてきた。各々、条件に応じた長所・短所が指摘されながら、具体的・定量的な特性を議論するには至っていない。本テーマでは個々の手法の特性を体系的に把握し、目的に応じて最大限の効果を得るダウンスケーリング技術の確立を図ることを目指している。また、上に掲げた様々な課題を成功させるためには、影響評価研究が必要とするデータの種類・精度要求が、モデル・ダウンスケーリング手法の改良にフィードバックする環境作りも必要となる。本プロジェクトに参画した7機関は密な連携を取りつつ本課題に挑む。

### 3. 研究開発の方法

## (1) 複数の20kmモデルからのマルチモデルアンサンブル手法による20kmスケール気候シナリオの作成

本サブ課題ではマルチモデルアンサンブル作成用のデータの作成を行った。また、都市気候のダウンスケーリングを実施した。更に、本テーマで計算された3機関の地域気候モデルの結果からシナリオを作るためにベイズ統計、パターンスケーリングのアプローチを行った。国際ワークショップを毎年実施し、これらの成果の世界の研究者へ向けての発信と情報交換を行った。

## (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

本サブ課題では、日本域を対象としたダウンスケーリング実験を行い、東京大学などが共同開発した全球気候モデルと気象研究所の全球気候モデルによる気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の新シナリオ実験を行った。カ学的ダウンスケーリング手法がもたらす付加価値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。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（統合地域ダウンスケーリング計画東アジア版（CORDEX-East Asia）、アジアにおける地域気候モデル相互比較プロジェクト（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。

## (3) 空間詳細な地域気候変動シナリオ作成のための都市効果の評価

S5-3の上位研究計画のマルチモデル・ダウンスケーリングでは、複数の領域気候モデルによるダウンスケールを実施し、領域気候モデルが持つバイアスによって生じる不確実性の評価を行う。また、都市キャノピーモデルを組み込んだ高解像度領域気候モデルを用いて、2070年代の首都圏の将来気候予測を実施する。さらには、温室効果ガスによる気候変化と都市化の影響を評価する。さらには、第5期結合モデル国際比較プロジェクト()CMIP5)に参加した大気海洋結合全球大気モデル(AO-GCM)による全球気候予測結果とテーマ4によって作成された現在の都市データと将来の都市データを高解像度領域気候モデルの入力データに用いて、都市シナリオを考慮した首都圏の将来気候予測を実施する。

## (4) 20km地域気候モデルのバイアス特定と水資源評価のための統計的ダウンスケーリング

アメダスデータを用いた都府県・北海道14支庁別にモデルの月別バイアス検出システムを構築し、地域気候モデルによるダウンスケールを実施した防災科研・筑波大・気象研に配布、モデルのチューニングに活用した。本システムを利用してバイアス補正システムを開発した。また、雲解像非静力学モデルに都市キャノピーの影響を考慮できる詳細な陸面過程モデルを導入した雲解像大気陸面結合モデル（CReSiBUC）を開発・改良した、気候変動の影響を調べることが可能なモデルを用いて、地域気候モデルの結果から解像度2kmへのダウンスケールを行った。

## (5) カ学的手法と統計的手法を併用した農作物影響評価のためのダウンスケーリングの研究

まず、現在気候要素の累積分布関数を将来に適用し温暖化実験の出力値を補正する累積分布関数法（CDF）、現在気候システムにおける大循環要素と気候要素との統計的関係を将来に拡張する多変量線形重回帰（MMLR）法等、様々な統計的ダウンスケーリング手法を開発・発展させる。次に本テーマで出力された地域気
候モデル(RCM)実験結果を用い、CDF法とMMLR法により、同じ境界条件である長期再解析データ(JRA-25)を用いた、複数の力学的ダウンスケーリング結果との相互比較を行う。また主にウェザージェネレータ(Weather Generator: WG)法を用いて、日本における地点・日別の気候シナリオを作成する。

## (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

本研究では、離散ウェーブレット解析を用いたバイアス補正手法を提案し、提案手法を含む種々のバイアス補正手法を、本テーマの3つの地域気候モデル(気象研究所NHRCM、防災科学技術研究所RAMS、筑波大学WRF)にそれぞれ適用し、得られた降水量データの性質を比較した。また、得られた複数の日降水量データに対して自己組織化マップ(SOM: Self-Organizing Maps)というパターン認識手法を適用し空間的なバイアス補正をおこなった。これらの補正手法が、日降水量の空間分布の再現性に与える影響を現在期間(1981-2000)を対象として評価した。

## (7) 双方向ネストモデルを用いたカ学的ダウンスケーリングの研究

本課題では、双方向ネストモデルのセットアップを行い、寒冷域と熱帯域の気象現象のシミュレーションを行った。両地域で一方向ネスト実験（通常のダウンスケーリング実験）との比較などを行い、双方向化の影響を調べた。

### 4. 結果及び考察

## (1) 複数の20kmモデルからのマルチモデルアンサンブル手法による20kmスケール気候シナリオの作成

複数の地域気候モデルによるダウンスケーリングの特性について調査を行った。いずれのモデルでも月降水量の改善が顕著であった。また、モデル間で共通のバイアスがあり、これにはモデル解像度、物理プロセスのパラメタリゼーションの影響が大きいことが明らかになった。これら様々なモデルによるダウンスケーリングの結果はベイズ統計により1つのシナリオに、またパターンスケーリングの手法により幅を持ったシナリオとしてまとめることが可能であることが示された。都市モデルによるダウンスケーリングでは都市成長シナリオの影響が今後数10年間、無視できないことを示した。

## (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

全球大気・海洋結合モデル出力、全球大気モデル出力、再解析データの各々を境界条件とした力学的ダウンスケールを行い、大規模循環場の系統誤差が力学的ダウンスケーリングの付加価値に及ぼす影響について検討した。その結果、力学的ダウンスケーリング手法を適用した場合、水平格子間隔の粗い全球気候モデルなどの境界条件を単純に空間内挿した場合に比べ、ダウンスケールされたデータの現在気候の再現精度が大きく改善されることが分かった。また、極端現象と台風経路の誤差について、3つの異なる地域気候モデルの出力結果を平均する（マルチモデルアンサンブルを行う）ことで、再現性が改善することが示された。

## (3) 空間詳細な地域気候変動シナリオ作成のための都市効果の評価

第3期結合モデル国際比較プロジェクト(CMIP3)参加の、東大大気海洋研・国立環境研・地球環境フロンティア研究センターが共同開発した大気・海洋・陸面結合モデルであるMIROCモデルのMIROC3-hiresと第5期結合モデル国際比較プロジェクト(CMIP5)参加のMIROC5からのダウンスケール実験を行った結果、MIROC5を用いた結果の方がより大きな昇温傾向が認められた。首都圏における2070年代の夏季気温は、記録的な猛暑年となった2010年よりも高くなり、ほぼ毎日睡眠障害が発生すると示唆された。また、今後70年間の温暖化と都市化による気温上昇を比較すると、首都圏では前者の方が十分大きなことがわかった。MIROC5からのダウンスケール実験から得られた2050年代8月の首都圏の地上気温は1990年代現在に比べ約2～3℃上昇すると予測された。ただし、コンパクトシティ一化によって、都心では10%程度度気温上昇を緩和できることがわかった。

## (4) 20km地域気候モデルのバイアス特定と水資源評価のための統計的ダウンスケーリング

完成したモデルバイアス検出システムは汎用的なソフトであり、様々なモデルにより異なる地図投映法にも柔軟に対応するため課題参加の各地域気候モデルのチューニングに効率的に用いられた。その結果、マルチモデル実験のデータの品質をそろえることに成功し、高品質のシナリオ構築に貢献した。本システムを応用して水利データのバイアス補正を行い、強雨の再現性向上を果たした。また、都市モデル実験を行い、熱帯夜（日最低気温25℃以上）及び猛暑日（日最高気温35℃上）の検証を行った。側面境界条件に比べて高い精度でそれぞれの日数の再現が出来ていることが確かめられた。
## (5) カ学的手法と統計的手法を併用した農作物影響評価のためのダウンスケーリングの研究

開発・発展した主要な統計的ダウンスケーリング手法について同じ境界条件を用いた複数地域気候モデル（RCM）出力との比較検証を行った結果、統計的ダウンスケーリング手法の推定誤差は，MMLR法では月単位でおおむねRCMと同程度、CDF法では日単位でも要素によってはRCMよりも推定誤差が小さくなることがわかった。なお絶対値で見た場合、本テーマのRCMは日射量を過大評価しているが、気温は観測値に近く高温バイアスは起こっていない。これらの情報は、本テーマのRCM研究グループ等に提供するとともに、日射量出力値については当面バイアス補正を行って影響評価に利用することになる。日本の気象官署・アメダス約900地点について、将来気候変化シナリオ（地点・日別気候変化シナリオデータセットELPIS-JP）を作成した。特筆すべきは、従来の気候シナリオに含まれていなかった農業気象関連要素（湿度・地上風速）についても、検証の上でデータセットに加えたこと、および気候の年々・季節変動の持つ不確実性を表現する50の統計的なアンサンブルを持つことである。

## (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

用いる地域気候モデルおよびバイアス補正手法の違いが降水量の将来変化の空間分布に与える影響は、平均値に比べて分散や降り続く大雨のような量では、より大きい傾向があった。本研究で提案した離散ウェーブレット解析を用いたバイアス補正手法は、平均値の補正精度は他の補正手法に比べて劣る地点がみられるものの、分散や5日合計降水量については比較的良好な補正精度を示していた。また、現在期間を対象として日降水量の空間分布の再現性を比較した所、バイアス補正によって日降水量の空間分布の再現性は向上するものの、用いる地域気候モデルおよび補正手法によって、得られた降水プロダクトの日降水量空間分布の出現頻度に差異があることが示された。

## (7) 双方向ネストモデルを用いたカ学的ダウンスケーリングの研究

寒冷域実験の結果、北東アジアの亜総観規模の効果は太平洋上の総観規模の活動には影響を与えるが、より大きな惑星規模の循環場に変更をもたらすほどではないことが示された。熱帯域実験の結果は、太平洋上の亜熱帯高気圧の張り出しが、双方向ネストにより改善することが示された。これは日本の南での対流圏中上層の場が改善したためであることが確認された。双方向ネストモデルは地域気候の全世界の気候に対する影響や不確実性を評価するツールとしてのポテンシャルを有することが示された。

20km格子の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によって、環境対策に関わる適応戦略の策定・検討に資するより精度の高いシナリオ提供に一定のめどが立った。また、ユーザーごとに最適なダウンスケーリング手法を構築する試みは、農業分野・水利分野・都市気候分野それぞれで進展を見せ、農業・水利分野ではバイアス補正が効果を発揮し、都市域では詳細なモデルによる2次的ダウンスケーリングが、特にアセスメント的な利用で効果を発揮することが示された。

### 5. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## <査読付き論文>

1) Dairaku, K., S. Emori, T. Nozawa (2008): Impacts of global warming on hydrological cycles in the Asian Monsoon Region. Advances in Atmospheric Sciences, 25(6), 960–973.

2) Inatsu, M., and M. Kimoto (2009): A scale interaction study on East Asian cyclogenesis using a general circulation model with an interactively nested regional model. Monthly Weather Review, 137, 2851–2868.

3) 洪尾欣弘，鼎信次郎（2010）：大雨に着目した気候モデル日降水量出力のバイアス補正手法比較．水工学論文集，54，235-240.

4) Kanae, S., T. Homdee, Y. Iseri, Y. Shibuo and K. Pongput (2010): A review of bias correction methods for the assessment of climate change impacts on water resources in Thailand, Journal of research in engineering and technology. Faculty of Engineering, Kasetsart University, 7, 113–118.

5) 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，355-400.

6) 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. Phil. Tran. Roy. Soc. Ser. A., 370, 1121-1139.

7) Aoyagi, T., N. Kayaba and N. Seino (2012): Numerical simulation of the surface air temperature change caused by increases of urban area, anthropogenic heat, and building aspect ratio in the Kanto-Koshin
12) Dairaku, K., R.A. Pielke Sr., A. Beltran-Przekurat, S. Iizuka, W. Sasaki (2011): Assessment of add-value of dynamical downscaling in Japan. 2011 AGU Fall Meeting, San Francisco, December 2011.

13）高藪出(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」, 愛媛, 2012年3月.

14）日下博幸，足立幸穂，藤田恵子，飯島奈津美，井原智彦，飯泉仁之直，原政之，山形与志樹（2012）：首都圈の夏季気候の将来予測と健康影響評価．日本地理学会2012年春季学術大会，2012年3月．

### 6. 研究者略壓

## 課題代表者:高藪出

1959年生まれ、東京大学理学部卒業、理学博士、

現在、国土交通省気象庁気象研究所環境・応用気象研究部第2研究室室長

## 研究参画者

(1): 高藪出（同上）

(2): 大楽浩司

1975年生まれ、東京大学農学部卒業、工学博士、現在、(独)防災科学技術研究所主任研究員

## (3) : 日下博幸

1970年生まれ、筑波大学第1学群卒業、博士（理学）、筑波大学大学院講師、

現在、筑波大学大學院生命環境科學研究科准教授

## (4) : 田中賢治

1969 年生まれ、京都大学工学部卒業、京都大学大学院工学研究科助手、

現在、京都大学防災研究所准教授

## (5) : 西森基貴

1966 年生まれ、筑波大学第1学群卒業、筑波大学地球科学系助手、

現在、(独)農業環境技術研究所大気環境研究領域主任研究員

## (6) :鼎信次郎

1971年生まれ、東京大学工学部卒業、総合地球科学研究所助教授、

東京大学生産技術研究所准教授、現在、東京工業大学准教授

## (7) : 稻津將

1977 年生まれ、京都大学理学部中退、北海道大学大学院地球環境科学科博士後期課程修了現在、北海道大学大学院理学研究院准教授
## 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

(1) 複数の20kmモデルからのマルチモデルアンサンブル手法による20kmスケール気候シナリオの作成

国土交通省気象庁気象研究所

〈研究協力者〉

国土交通省気象庁気象研究所 石崎紀子・大泉三津夫

(独)国立環境研究所 石崎安洋

平成19～23年度累計予算額：154,216千円

（うち、平成23年度予算額：29,801千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨]本研究においては、影響評価研究者の要求する詳細な気候予測を実現するために全球モデルによる予測結果の地域気候モデルによるダウンスケーリングを試みる。その際に、モデル予測の不確実性を抑制するために、多数のモデルによるマルチモデルアンサンブルを行う。ここでは（i）気象研の地域気候モデルをアンサンブルメンバーの1つとして参加させ、マルチモデル実験の結果を用いて影響評価研究への応用に向けた研究に取り組んだ。また、（ii）都市域ダウンスケーリングのための都市気象モデルの積分を実施した。（i）では本プロジェクトに参画している3機関のモデルのダウンスケーリングの誤差を検証し、またベイズ統計的アプローチによるマルチモデルアンサンブルを実施して気候アナログを作成し、モデルの結果の不確実性について研究調査を行った。また、（ii）では気象研都市モデルを用いて都市成長シナリオの影響を調べる研究を行った。

[キーワード] マルチモデルアンサンブル、ダウンスケーリング、地域気候モデル、都市気象モデル、気候アナログ

### 1. はじめに

地球温暖化の影響評価・適応策の検討のため、地域的に詳細かつ信頼性の高い気候変化予測が強く求められるようになってきている。そのために本課題ではまず地域気候モデルのマルチモデル
ルアンサンブル手法を開発し、ばらつきの大きい現在の地域気候シナリオを1つにまとめる。さらに、影響評価研究のニーズをにらみつつダウンスケーリングに関する統合的手法を開発する。その中で都市域は都市キャノピーモデルによる2次ダウンスケーリングを行う。それらを総合的に取り扱うことによって、不確実性の情報も含んだ詳細かつ信頼性の高い予測情報を影響評価研究グループ（S-5-1、S-8等）に提供する。

## 2 ．研究開発目的

ばらつきの大きい現在の20kmメッシュ気候シナリオを1つに纏めるために複数の地域気候モデル等の結果を用いたマルチモデルアンサンブル手法を開発し適用することを目指す。また、都市域には都市キャノピーモデルを適用することで、都市域の気候のダウンスケーリングを得ることを目指す。

## 3 ．研究開発方法

## （１）マルチ地域気候モデル実験によるダウンスケーリングの考察

本課題では防災科研のRAMSモデル（NRAMS）、筑波大のWRFモデル（TWRF）とRAMSモデル（TRAMS）、気象研のNHRCMモデルを用いて、20km格子のマルチ地域気候モデル実験を行った（このほか、既存のRCM20による実験結果も解析に使用した）（表(1)-1参照）。再解析データによる再現実験を行い、この結果を用いてマルチ地域気候モデル実験結果のアンサンブル手法についての手法開発を行った。

表(1)-1 本課題で使用した様々な地域気候モデルのスペック。NHRCM、NRAMS、TRAMS、TWRFは本課題で計算されたもの。

NHRCM	NRAMS	TRAMS	TWRF	RCM20
力学系	非静力学	静力学系
水平格子間隔	20km
格子数	171x161x40	128x144x27	130x140x30	130x140x31	181x181x36
地表面
スキーム	MJ-SiB	LEAF2+
GEMTM	BATS	Noah LSM	Q1-SVATS
対流スキーム	K-F	K-F	A-S	K-F	A-S
スペクトル
ナッジング	✗	✗	✗	✗	○ Kida et al., 1991
A1bシナリオ
のDS実験	○	○	✗	○	✗
参考文献	Saito et al.
2006 $ ^{1)} $	Pielke et al.
1992 $ ^{2)} $	Adachi et al.
2009 $ ^{3)} $	Skamarock et al. 2008 $ ^{4)} $	Kurihara et al. 2005 $ ^{5)} $

## （２）マルチ地域気候モデル実験から一つのシナリオを作る手法開発

また、マルチ地域気候モデル実験の多数のダウンスケーリングの結果から1つのシナリオを作成する手法についての研究を行った。各地域気候モデルの計算結果の信頼性を評価して重みをつけて平均を取るベイズ統計の手法を適用（BMA）し、単純相加平均（AEM）との比較を行った。

## (3) 過去30年間の気温上昇再現実験と都市成長シナリオにもとづく近未来気候予測実験
都市気候モデルによる都市気候の再現及び将来予測においては、下部境界条件となる都市域の広がりや排熱量の変化、ビル群形状の適切な設定及び推定が不可欠である。そこで関東地方を対象とし、2006年現在の人工排熱分布，1976年から2006年にかけての都市領域の拡大と建物の高層化、に関する情報を収集し、これら地表面状態の変化による地上気温の上昇量を数値シミュレーションで再現し、アメダス等観測データとの比較を行った。さらに、テーマ4によって開発された社会経済モデルによる将来の都市成長シナリオにもとづき、首都圏の近未来気候予測実験を実施した。現在気候における「現状都市」シナリオの実験結果と、近未来気候における「現状都市」「分散型都市」「集約型都市」の3つの都市シナリオを比較することにより、現在気候から近未来までの地球温暖化による地上気温の変化と、都市発展による地上気温の変化の大小について議論した。

## （４）マルチ地域気候モデル実験による解の不確定性を含んだ情報の提供に向けて

マルチモデルによる力学的ダウンスケーリングの様々な結果をどのようにまとめていけばよいのか。ここでは、東大大気海洋研・国立環境研究所・地球環境フロンティア研究センターが共同開発した大気・海洋・陸面結合モデルであるMIROCモデルの100km格子版のA1Bシナリオ実験を3機関の20km格子地域気候モデルを用いてダウンスケーリングした結果をもとに評価をおこなった。計算には取り込んでいない第3期結合モデル国際比較プロジェクト(CMIP3)参加のほかの21の大気—海洋結合全球気候モデルの3シナリオの結果を全球温度上昇量データから統計的に簡便な方法（パターンスケーリング）で取り込むことにより全国の気候データを推計した。また、気候の年々変動の効果も、リサンプリングという手法で取り込んだ。いずれも近似的な手法ではあるがダウンスケーリング結果の持つ様々な不確実性を評価するために入れたものである。

ここでは日本の気候の将来を、気候アナログとパーセンタイル値を用いて示した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）マルチ地域気候モデル実験によるダウンスケーリングの考察

日本域の気候の再現性を5つのモデルの結果より評価した。いずれの地域気候モデルも地上気温と降水量の時空間変動を精度よく再現していた。長期再解析（JRA-25）で夏季・冬季ともに過小評価されていた降水は改善され、特に冬季の降水バイアスは減少した。他方、図(1)-1に見るように、実験に参加した地域気候モデルの多くに共通する結果として氷点下時の高温バイアス、少雨月の降水量の過大評価と多雨月の降水量の過小評価があることが確認された。

このうち、氷点下の気温の正バイアスは雪が関係していることが考えられる。図(1)-2は、北海道の2月の積雪深を比べたものである。総じてモデルの積雪深は観測値（メッシュ気候値）に比べ少ない。積雪が過小評価であるということはアルベドフィードバックにより高温バイアスをもたらす。この積雪過小の原因はモデルの解像度が足りず、北海道の詳細な山岳地形が表現されていないためであることが分かった。20km格子モデルでは大雪山系のみが表現されており、結果としてどのモデルでも北海道中央部に積雪域が集中している。この過小な積雪域の表現が、モデルの高温バイアスをもたらしていると考えられる。このように、各モデルに残る顕著な気温偏差については20km格子モデルの解像度不足が原因であることが示された。

また、降水量のバイアスは対流スキームのパラメータ設定によるところが大きい。これら5モデ
ルのうち、NHRCMはTWRFで用いられているK-F（カイン・フリッツスキーム）が移植されて使われている。ただし、NHRCMへ移植されたK-Fは、日本域の降水量で長期にわたるチューニングが行われてきた。両者の降水頻度パターンを図(1)-3で比べるとTWRFは強雨の降水頻度を過剰にカウントしていることがわかるが、NHRCMではそのようなことはない。このことは、降水スキームのパラメータセッティングが異なれば、同じ側面境界条件であっても降水量の再現性には大きな差がつくことを示している。

図(1)-1 各都府県別（北海道は14支庁別）の月平均モデル値のアメダス値に対する偏差あるいは比（縦軸）をアメダス値に対して記したもの。左が地上気温（偏差）で右が降水量（比の常用対数）。上段から、JRA-25再解析値、NHRCM、NRAMS、TRAMS、TWRF、RCM20で、最下段は5モデルの相加平均（AEM）。
図(1)-2 北海道の2月の最深積雪。(a)メッシュ気候値（気象庁の作成による、国土数値情報の約1km格子（3次メッシュ）ごとに与えられる気候情報） $ ^{6} $ 、(b)NHRCM、(c)NRAMS、(d)TRAMS、(e)TWRF、(f)RCM20。

図(1)-3モデルの降水確率分布（黒丸・線）と降水量（棒グラフ・枠）の、日本における高解像度日雨量グリッドデータ（APHRO_JP）の観測値（それぞれ、折れ線グラフの点線と棒グラフの灰色域）との比較。上段が8月で下段が2月。（a, f）NHRCM、(b, g)NRAMS、(c, h)TRAMS、(d, i)TWRF、(e, j)RCM20。

地域気候モデルによる力学的ダウンスケーリングが最も効果を発揮するのは、外側境界のモデルでも表現できるような大規模場から総観場の現象によって誘導される流れが詳細な地形と干渉して生じるような現象である。ブロッキング高気圧であるオホーツク海高気圧によって誘導されるヤマセは、そのような例である。図(1)-4に1993年7月の強いヤマセが発生した月の各モデルの再現性を示すが、観測（a）のような太平洋側と日本海側のコントラストを各モデルは良く再現している。再解析データ(b)と比べても、地形の詳細化に伴い温度コントラストが詳細なスケールで再現されていることがわかる。
図(1)-4 1993年7月の地上気温と海面気圧の、20年平均からの偏差。(b)-(h)では、風速偏差(>2m/s)が矢印で描かれている。(a)アメダス、(b)JRA-25、(c)MHRCM、(d)NRAMS、(e)TRAMS、(f)TWRF、(g)RCM20、(h)5モデルの相加平均（AEM）。

## （２）マルチ地域気候モデル実験から１つのシナリオを作る手法開発

次に、マルチ地域気候モデル実験の多数のダウンスケーリングの結果から1つのシナリオを作成する手法についての研究を行った。各地域気候モデルの計算結果の信頼性を評価して重みをつけて平均を取るベイズ統計の手法を適用（BMA）し、重みづけをしない単純相加平均（AEM）との比較を行った。もともと再現性の高い地上気温に関してはAEM手法で個々のモデルの結果に対して成績が改善することが分かっているため、ここでは降水量データについての比較を行った。

表(1)-2：降水量の日本域60地域の空間相関係数、RMSE（mm/日）と60地域のバイアスの平均（mm/日）。JRA-25再解析データ、NHRCM、NRAMS、TWRFとそれら3つの結果のAEMとBMA。

JRA-25	NHRCM	NRAMS	TWRF	AEM	BMA
相関係数（夏季）	0.84	0.78	0.84	0.81	0.86	0.91
RMSE（夏季）	2.1	2.3	1.5	2.3	1.4	1.1
相関係数（冬季）	0.86	0.9	0.91	0.84	0.91	0.95
RMSE（冬季）	1.4	0.9	0.9	2.7	1.1	0.8

表(1)-5に側面境界に用いた再解析データ（JRA-25）、本課題で計算した3種類の地域気候モデル（NHRCM，NRAMS，TWRF）、それら3種類の実験結果のAEM、BMAそれぞれについて、県別・支庁別60地域ごとにアメダスデータと相関係数・平均2乗誤差（RMSE）の60地域平均を比較した結果をまとめてある。夏季、冬季ともにベイズ統計を適用して重みづけ平均を行ったBMAが最良の結果を得ている。AEMとBMAの冬季降水量をマップに落としたのが図(1)-5である。上段が絶対値、下段がアメダスデータに対するバイアス分布である。冬季モンスーンに伴う日本海側と太平洋側の降水コントラストはいずれのモデルでも弱めにしか表現されていないため、単純相加平均のAEMではバイアスが取り切れないが、BMAはそれに比べて改善がみられる。
図(1)-5 冬季(DJF)降水量(mm/日)(上段:コンターは0mm/日～10mm/日)とバイアス(下段:コンターは-5mm/日～+5mm/日)。左がAEMで右がBMA。

このように、ベイズ統計による統一シナリオの作成はバイアスを減少させるポテンシャルを持つことが示された。

（３）過去３０年間の気温上昇再現実験と都市成長シナリオにもとづく近未来気候予測実験

国土交通省の国土数値情報をもとに関東甲信越地方の土地利用の変化を概観すると、1976年から2006年にかけて、田・畑・山林の面積割合が減少し、建物用地や道路などの都市地表面が拡大していることがわかった。都市地表面は、首都圏の周囲や、鉄道・道路などの幹線に沿って広がっていた。他方、首都圏内部の東京23区内では、クーラーの普及による電力需要の増大（＝人工的な排熱の増大）や、ビル群の高層化による放射収支・熱収支の変化、などが気温情報の大きな要因となりうる。これら情報を大気モデルの下部境界条件（地表面設定）として組み込むことで、過去30年間の都市化の影響の大きさを見積もった。

2006年時点の地表面状態を表現した実験(EXP2006)では、地表面の土地利用状態を2006年度版の国土数値情報から求め、妹尾ほか $ ^{7)} $

t 檢定值 10% 50% 90%

図(1)-6 EXP2006HRとEXP1976の地上気温シミュレーションによる30年間温度上昇トレンドの図。丸印は計算領域内にある気象官署の30年間のトレンドを表示（全世界の平均気温のトレンド0.447℃/30年間を差し引いた値）。丸の大きさはt検定による有意度の大きさを表す。
で推定された人工排熱分布を考慮した。都市気候モデルのビル群のアスペクト比は、東京都における地理情報システム（GIS） $ ^{8)} $ から求めた現実的な分布を与えた。ただし、東京都以外の都市では、ビルのアスペクト比（高さ：横幅）を3：4（東京都にあるビル群の平均値）と設定する。

他方、約30年前を模擬する実験(EXP1976)では、土地利用状態を1976年度版の国土数値情報を用いて設定する。30年前にはクーラーの普及率はほとんどないと仮定し、人工排熱は考慮しない。建物のアスペクト比は、1：4と仮定する。これは、1975年時点での東京都の平均的な容積率が、法定容積率の約33%程度（東京都 1976） $ ^{8)} $ しかなかったことから、現在の平均アスペクト比の3分の1としたものである。

これらの下部境界条件の設定のもと、2006年の大気場（メソ解析データ）を側面境界として、7月～8月の2か月間の気象場再現実験をそれぞれ実施した。計算対象領域は関東甲信越地域である。その結果、図(1)-6に示すように、EXP2006では、都心を中心に、EXP1976に比べて夏季の平均気温が高く表現される結果が得られ、図中に丸印で示された気象官署の観測データから得られた30年間の気温上昇トレンドを概ね再現することができた $ ^{9)} $ 。

この実験により、人工排熱の増加やビル群の高層化など、適切な地表面状態の設定によって過去の局地的な気候表現がより良く再現できることが示された。その一方で、将来の都市域の広がりや人口の集中度といった都市の成長シナリオが将来気候予測の上での不確定要因となり得ることを指摘する結果でもあった。

そこで、テーマ4で提案された近未来の都市シナリオを適用し、首都圏夏季の近未来気候予測実験を実施することとした。近未来都市シナリオとしては、現状維持(Observation)、分散型(Broad)、集約型(Compact)の3つが準備された。これらのシナリオは、2000年代の人口密度・建物密集度・交通量などを初期値とし、社会経済モデル中の法的拘束力を変化させて将来の人口や建物の中・分散状態を予測計算したものである。分散型のシナリオでは、例えばガソリン価格を安く、高速料金を無料に、市街化調整区域の制限を撤廃する、といった条件変更を行って地方での居住を促すことにより、社会経済モデル内で地方に人口や建物が分散するような人・物の流れが表現される。逆に集約型のシナリオでは、ガソリン価格や高速道路の料金を高くする、法的容積率を大きくする、といった変更によって、各地の駅前に人口や建物が集中するような都市構造が構築され、結果としていわゆるコンパクトシティが出来上がる、というものである。これらのシナリオをもとにして都市キャノピーモデルの各パラメータ（人工排熱分布、土地利用分布、建物縦横比、など）を設定し、気候モデルの下部境界条件として与えた。

大気の初期値・境界値はCMIP5版のMIROC5からダウンスケールした20kmの気象庁非静力学領域気候モデルNHRCM20の計算結果を用いて、都市キャノピースキームを組み込んだ4km格子

a) 現在気候実験

b) 近未来氖候実験

c) 现状維持→分散型

d) 現状維持→集約型

図(1)-7 MIROC5からのダウンスケーリングで計算された夏季平均気温分布(a,b)および近未来気候実験で都市シナリオを現状維持型から分散型(c)、集約型(d)に変化させた場合の平均気温の差分。
非静力学モデルで更なるダウンスケーリングを実施した。現在気候実験では1981年～2000年の20年間、近未来気候実験では2041年～2060年の20年間を計算対象期間とした。それぞれの年の6月25日の大気状態を初期値とし、8月31日までのおよそ2か月間の数値積分を行い、7月1日からの2か月間のデータを解析用のデータとして使用した。

図(1)-7a, bはそれぞれ現在気候実験(1981年～2000年)及び近未来気候実験(2041年～2060年)で計算された夏季(7月, 8月)の平均気温分布である。いずれも、現状維持シナリオの地表面状態を下部境界条件として与えている。これらの差分から、現状と変わらぬ都市形態のままであると想定した場合、このモデルでは近未来までのおよそ60年間で領域平均気温が1.88±0.0026℃程度上昇するであろうことが示された。気温上昇量の標準偏差が0.16%と非常に小さく、大規模場温暖化の影響が領域内でほぼ均等に表現されていることがわかる。これに対し、近未来の都市形態として分散型の都市シナリオを適用した場合には、分散した居住地域間の移動に使われる人工排熱の増加や、もともと森林だった土地が人工被覆に取って代わられることで更に夏季の平均気温を領域全体で0.058±0.0027℃、人口増加の大きなところで最大1.1℃押し上げる可能性があることが示された(図(1)-7c)。他方、近未来気候下ではあるものの、都市の集約型シナリオを適用した場合には、人口が極度に集中する東京都心では気温が上昇(最大で0.22℃)するものの、領域全体としては-0.021±0.0019℃、都市地表面から

植生地表面へ変化したグリッドで最大

-0.78℃の夏季平均気温の変化が見られ、一定の気温上昇緩和効果があることが明らか

となった(図(1)-7d)。

図(1)-8は各都市シナリオ下で実施した気候実験での、東京大手町及び熊谷のアメダス地点を内包するグリッドで評価した日最高，日平均及び日最低気温のヒストグラムを描画したものである。現在気候実験(0_present)に対し、近未来気候実験(B_future及びC_future)は全体的に2℃ほど高めの気温階級にシフトしていることがわかる。これは大規模気候場の温暖化によるものであり、これによって日最大気温が35℃を超える猛暑日や日最低気温が25℃を超える熱帯夜の頻度が増えることが示唆される。しかしながら、都市シナリオによっては、その頻度増加には幅がある。そしてその影響は日最高気温に対しては限定的であり、もっぱら日最低気温への影響が大きいことがわかる。首都圏の領域平均で見た場合、集約型の都市の方が近未来の平均気温の上昇を抑制できることは前述の通りで

b) 熊谷 日最高氖温

c) 東京 日平均気温

d) 熊谷 日平均氖温

e) 東京 日最低気温

f) 熊谷 日最低氖温

図(1)-8 東京大手町及び熊谷の気象観測点に対応するグリッドにおける、日最高、日平均、及び日最低気温のヒストグラム。MIKROC5の現在気候データをもとに2000年代の土地利用状態を下部境界条件としてダウンスケールした結果（黒：0_present）及び、近未来気候データをもとに分散型都市シナリオ（赤：B_future）、集約型都市シナリオ（青：C_future）を下部境界条件として1ダウンスケールした結果。
あるが、都心における日最低気温が25℃付近にベースアップすることを考えれば、一概に集約型都市の方が良いとは言いにくいことがこの図から示唆される。このように、将来気候予測において非常に局地的な影響を考慮する際には、将来の土地利用変化を想定したシナリオ設定も重要であることが今回の研究によって明らかとなった。

## （４）マルチ地域気候モデル実験による解の不確定性を含んだ情報の提供に向けて

ここでは、ある地域の将来気候が現在気候のどの地域に類似するかという手法（気候アナログ）を駆使して将来の日本の様子に実感をもって迫ることを目指した。

気候アナログは、ここでは温度に関するパラメータと降水量に関するパラメータの組み合わせによって決定される。日本の気候を特徴づける冬季積雪量を考慮するため、1）気温の季節変化の一致度と2）降水量の季節変化パターンの一致度の2つの指標を満たす地域を現在地の気候アナログ地点と定義した。

ここでは、MIROCモデル100km格子のA1Bシナリオ実験を3機関の20km格子地域気候モデルを用いてダウンスケーリングした結果をもとに評価をおこなった。計算には取り込んでいないCMIP3参加のほかの21の大気—海洋結合全球気候モデルの3シナリオの結果を全球温度上昇量データから統計的に簡便な方法（パターンスケーリング）で取り込むことにより全国の気候データを推計した。また、気候の年々変動の効果も、リサンプリングという手法で取り込む。いずれも近似的な手法ではあるがダウンスケーリング結果の持つ様々な不確実性を評価するために入れた。図(1)-9は、気候アナログの手法を用いて将来の札幌が現在のどの地域の気候と類似になるのかを示したものである。将来の札幌は現在の青森→盛岡→仙台のような気候に変化していくことが示されている。また、気候の将来予測が空間的に大きく散らばることは温室効果ガス排出シナリオの違いと用いたモデルの違いが気候アナログの分布に大きく影響を及ぼすことを示している。

図(1)-9 札幌の将来気候のアナログの確率分布図。赤が濃いほど確率が高い。
気候アナログ算出のために用意した各気候シナリオ66,000ケースの温暖化予測のダウンスケーリングの結果から、今世紀末に至る県別の温度上昇量予測の少ない順に5%、50%、95%の値を示した（タイル値という）のが図(1)-10である。パターンスケーリング、ブートストラップといった手法を適用した複数の仮定に基づくデータではあるが、この図には、気候シナリオ・全球大気モデル（GCM）・地域気候モデル（RCM）それぞれの持っている不確定性がすべて入っている。この種のデータは、政策決定者が温暖化の適応策や緩和策を検討する際に予測の範囲を含めた有用な情報として活かされることが期待される。

このように本課題では主要な3地域気候モデルによるMIROCモデルによる実験のダウンスケーリング結果をそろえることが出来た。これを様々な影響評価研究で使えるようにデータと図化ソフトの整備を行った。

a1b JJA Tc y90

図(1)-10 A1Bシナリオによる今世紀末の日本各県の温度上昇。CMIP3実験の結果をパターンスケーリングで取り込んでいる。上段は夏季（JJA）、下段は冬季（DJF）。左から5％、50％、95％タイル値。
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

地域気候シナリオにおける課題解決の観点でのマルチモデルアンサンブル手法の適用や様々なダウンスケーリング技術の統合的手法開発を行った。マルチモデルシステムによるダウンスケーリングシステムの開発と国内適用、また都市モデルを初めとする様々なダウンスケーリング手法の統合化と国内への適用は初の試みであり、その科学的意義は大きい。

## （２）環境政策への貢献

ダウンスケーリング技術の統合的手法開発により、不確実性の情報も含んだ詳細かつ信頼性の高い地域気候シナリオ提供のシステム構築が進んだ。将来予測実験のダウンスケーリングも行われ、地球温暖化の確度の高い地域ごとの影響評価や適応策検討に利用可能なデータの提供が可能となった。データは文部科学省のデータ統合・解析システム(DIAS)への登録が進んでおり、今後、環境省地球環境研究総合推進費S-8あるいは文部科学省気候変動イニシアチブ(RECCA)等を通じて政策決定への利用が期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) Sasaki, H. and K. Kurihara (2008): Relationship between precipitation and elevation in the present climate reproduced by the non-hydrostatic regional climatemodel. SOLA, Vol. 4, 109-112, doi:10.2151/sola.2008-028.

2）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日本域における地球温暖化に伴う地表気温上昇量の予測．水工学論文集，第53巻，229-234。

3) Ishizaki, N. and I. Takayabu (2009): On the warming events over Toyama Plain by using NHRCM. SOLA, 5, 129-132.

4) Ishihara, K. (2010): Assessment for the 30-yr daily precipitation change due to global warming using regional frequency analysis, Hydrological Research Letters, Vol.4, pp30-34.

5) Ishizaki, Y., T. Nakaegawa and I. Takayabu (2010): Comparison of three bayesian approaches to project surface air temperature changes over Japan due to global warming. SOLA, Vol. 6, 21-24.

6) 石崎安洋、仲江川敏之、高藪出(2011)：地域気候マルチモデルアンサンブルを用いた日本域における降水の再現性．水工論文集，56。

7) 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.

8) Aoyagi, T., and S. Takahashi (2012): Development of an urban multilayer radiation scheme and its application to the urban surface warming potential. Bound. -Layer Meteor., 142, 305-328.

9) Aoyagi, T., N. Kayaba and N. Seino (2012): Numerical simulation of the surface air temperature change caused by increases of urban area, anthropogenic heat, and building aspect ratio in the Kanto-Koshin Area. J. Meteor. Soc. Japan, 90B, 11-31 (2012)

10) Ishizaki, N. N., H. Shiota, K. Takahashi, S. Emori, K. Dairaku, H. Kusaka, T. Nakaegawa, and I. Takayasu (2012): An attempt to estimate of probabilistic regional climate analogue in a warmer Japan, J. Meteor..Soc. Japan, 90B, 65-74.

11) Ishizaki, N. N., I. Takayabu, M. Oh’izumi, H. Sasaki, K. Dairaku, S. Iizuka, F. Kimura, H. Kusaka, S. A. Adachi, K. Kurihara, K. Murazaki, and K. Tanaka (2012): Improved performance of simulated Japanese climate with a multi-model ensemble. J. Meteor. Soc. Japan, 235–254.

12) Ishizaki, Y., T. Nakaegawa, and I. Takayabu (2012): Validation of precipitation over Japan during 1985–2004 simulated by three regional climate models and two multi-model ensemble means. Climate Dyn., doi:10.1007/s00382-012-1304-5.

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項は無い。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 高藪出 大楽浩司(2008): 天気、EU ENSEMBLES 第 4 回全体会合参加報告. 日本気象学会、Vol.55 No.11.

2）大楽浩司，石崎紀子，金田幸恵，金丸秀樹，田中賢治，中野満寿男，芳村圭，高藪出(2010)：第2回国際ルンド地域気候モデリングワークショップ参加報告．天気，57，15-21.

3）高藪出，金光正郎(2010)：力学的ダウンスケーリングのレビュー．天気，57，435-448.

4）高藪出(2010)：地域気候モデルによる温暖化予測．天気、57，546-550.

5）仲江川敏之，松枝未遠，石崎安洋(2010)：ENSEMBLES最終シンポジウム報告．天気，57，681-689.

6）佐藤友徳、石崎紀子、石崎安洋、稲津將、岡田直資、仲江川敏之、高藪出、芳村圭、金光正郎(2011)：第10回RSMに関する国際ワークショップ開催・参加報告．天気、58、41-45.

## （2） 口頭発表（学会）

1) Oh'izumi M. (2007): Interaction between newly formed snow cover and lower boundary layer in Kanto plains. IUGG XXIV General Assembly in Perugia, JMS028-137.

2) Takayabu, I. (2007): Introduction of the research project of multi-model ensembles and down-scaling methods for assessment of climate change around the Asian region, Supported by the Ministry of the Environment, Japan. EU ENSEMBLES 4GA Meeting in Prague.