Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
8) Tanaka, K., Kazuyoshi Souma, Takahiro Fujii, Makoto Yamauchi (2009): Dynamical downscaling of urban climate using CReSiBUC with inclusion of detailed land surface parameters, 2nd Lund Regional-scale Climate Modelling Workshop: 21st Century Challenges in Regional-scale Climate Modelling, 8 May 2009.

9) Tanaka, K., K. Souma, T. Fujii and M. Yamauchi (2009): Dynamical downscaling of urban climate using CReSiBUC with inclusion of detailed land surface parameters. 2nd Lund Regional-scale Climate Modelling Workshop. 2009.5.8.

10）藤井嵩大，田中賢治，小尻利治（2009）：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．平成21年度土木学会関西支部年次学術講演会，2009.5.23.

11）藤井嵩大，田中賢治，小尻利治（2009）：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．水文・水資源学会2009年度研究発表会，2009.8.20.

12) Tanaka, K., Kazuyoshi Souma, Takahiro Fujii (2009): Dynamical downscaling of urban climate around Tokyo using CReSiBUC, 6th International Scientific Conference on the Global Energy and Water Cycle, 24–28 Aug 2009.

13) Tanaka, K., K. Souma and T. Fujii (2009): Dynamical downscaling of urban climate around Tokyo using CReSiBUC. 2009 Joint GEWEX/iLEAPS Conference. G5-4, 2009.8.27

14）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，2009.9.25.

15）田中賢治，小尻利治，中北英一（2009）：陸面過程モデルによる近未来および21世紀末における気候変動の地表面水・熱収支への影響評価．極端気象現象とその気候変動による影響評価に関するシンポジウム，2009.11.5.

16）中田淳子，田中賢治，小尻利治（2009）：20km解像度地域気候モデル出力のバイアス補正に関する研究.日本気象学会2009年度秋季大会，2009.11.27.（ポスター発表）

17) Tanaka, K. (2009): Bias detection and correction of GCM output for climate change impact assessment study. 19th IHP Training Course. 2009.12.9.

18）田中賢治（2010）：地上気象7要素のバイアス検出・補正システムについて，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」．2010.1.18，東京.

19) Tanaka, K. (2010): Bias detection and correction system for seven surface meteorological elements. International Workshop on dynamical downscaling over Japan. 2010.1.26.

20）田中賢治，中田淳子，小尻利治（2010）：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平成21年度研究発表講演会，2010.2.23.

21) Tanaka, K., T. Kojiri, E. Nakakita (2010): Assessing the Impacts of Climate Change on the Water Resources in Japan, 5th International Conference on Water Resources and Environment Research.

22) Nakata, J., K. Tanaka, T. Kojiri (2010): Bias detection and correction system considering frequency distribution, 5th International Conference on Water Resources and Environment Research.

23) K. Tanaka, J. Nakata, T. Kojiri (2010): Development of bias detection/correction system
for seven surface meteorological elements, 2nd International Interdisciplinary Conference on Predictions for Hydrology, Ecology, and Water Resources Management.

24) J. Nakata, K. Tanaka, T. Kojiri, I. Tamagawa, T. Watanabe, T. Satomura (2010): Examination and estimation of heat exchange and effect of climate change on a cool temperate deciduous broad-leaved forest using multi-layered canopy model, 2nd International Interdisciplinary Conference on Predictions for Hydrology, Ecology, and Water Resources Management.

25) Kojiri, T., Y. Sato (2010): Comparison of water environment variations in river basin due to global warming, WCRP-UNESCO (GEWEX/CLIVAR/IHP) Workshop on metrics and methodologies of estimation of extreme climate events.

26）田中賢治，小尻利治，中北英一（2011）：超高解像度GCMを用いた気候変動の日本の水資源への影響評価，平成22年度京都大学防災研究所研究発表講演会，2011.2.23

## （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）

1) International Workshop on Global Warming Issues from Meteorology, Hydrology and Water Resources Aspects（2008年3月18日、京都大学生存圈研究所 HW525 参加者20名）

2) International Symposium on Hydrology, Hydraulics and Water Resources Aspects on Global Water Issues for 30th Anniversary of Water Resources Research Center (2008年11月20日、京都ガーデンパレス、参加者80名)

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない

## (6) その他

特に記載すべき事項はない

### 8 \. 引用文献

1）近藤純正，中村亘，山崎剛（1991）：日射量および下向き大気放射量の推定，天気，38, pp.41-48.

2) Moteki, Q., Y. Ito, K. Yorozu, K. Souma, A. Sakakibara, K. Tsuboki, T. Kato, K. Tanaka, and S. Ikebuchi (2005): Estimation for effects of existence of urban on development of cumulonimbus clouds using atmosphere-land coupled model of CReSiBUC, Annuals of Disas. Prev. Res. Inst., Kyoto Univ., No. 48 C, pp. 197–208.

3) Tsuboki, K. and A. Sakakibara (2002): Large-scale parallel computing of Cloud Resolving Storm Simulator, High Performance Computing, Springer, pp. 243–259.

4) Tanaka, K. (2004): Development of the new land surface scheme SiBUC commonly applicable
to basin water management and numerical weather prediction model, doctoral dissertation, Kyoto Univ., 292pp.

5) Sellers, P. J., Mintz, Y., Sud, Y. C. and Dalcher, A. (1986): A simple biosphere model (SiB) for use within general circulation models, J. Atmos. Sci., 43, pp. 505–531.

6）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時空間分布の推計と都市局地気象に対する影響，土木学会水工学論文集，第48巻，pp.169-174.

7) 相馬一義，田中賢治，中北英一，池淵周一（2006）：夏季の山地域における対流性降水に土壌水分量の違いが与える影響，土木学会水工学論文集，第50巻，pp.517-522.

8) 文部科学省研究開発局 (2010): 21世紀気候変動予測革新プログラム「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」，平成21年度研究成果報告書, 198pp.
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

(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 大気環境研究領域 西森基貴

<研究協力者>

（独）農業環境技術研究所 大気環境研究領域 飯泉仁之直（平成19～23年度）

吉田龍平（平成23年度）

筑波大学 生命環境科学研究科

村上雅則（平成23年度）・宇野史睦（平成23年度）

平成19～23年度累計予算額：60,018千円

（うち、平成23年度予算額：12,909千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本サブ課題では、（1）様々な統計的ダウンスケール手法の開発と発展、（2）地域気候モデル出力の特性と統計的ダウンスケーリング結果との比較、および（3）気候シナリオデータセットの作成と農業気候指標を用いた将来変化の不確実性、という大きく分けて3つの研究を行った。累積密度分布関数や多変量線形重回帰法等の（1）で開発・発展した主要な統計的ダウンスケーリング(SD)手法については、（2）において本テーマにおける同じ境界条件を用いた複数の地域気候モデル(RCM)出力との比較検証を行い、適切なダウンスケール手法についての検討を行った。その結果（3）において、主にウェザージェネレータ（Weather Generator: WG）法を用い、日本の気象官署・アメダス約900地点の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。このELPIS-JPで特筆すべきは、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である湿度と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メンバーを持つことである。

[キーワード] 温暖化、気候シナリオ、農業影響、統計的ダウンスケール、日射量

### 1. はじめに

## （１）気候モデル出力の問題点

全球気候モデル（General Circulation Model: GCM）は、地域的な温暖化影響評価のためには空間解像度や精度の面でいまだ不十分であった。この問題を解決する1つの手段として、GCMの出力を境界条件として対象領域周辺のみの再計算を行う力学的ダウンスケール（Dynamical Down-Scaling: DD）手法すなわち地域気候モデル（Regional Climate Model: RCM）実験がある。本サブ課題では、地上気温（TM）・降水量（PR）のみならず、農業影響評価のために重要な全天日射量（以
下、単に日射量またはSR）、湿度（RH）、地上風速（WS）も扱う必要がある。しかしながらSR以下の要素については，気候モデル研究ではTMやPRと比べて重視されておらず、多量の計算機資源を必要としない統計的ダウンスケーリング（Statistical Downscaling: SD）手法の開発が望まれていた。特にSRは検証が不十分で、同時に出力されるPRや雲量との整合性がない場合もあった。

## （２）温暖化影響評価のための気候モデルの精度

地球温暖化に対する農業影響評価は、気候モデルの出力値をダウンスケールして作物生育モデル等に適用するが、気候要素の観測値と比較してGCM等の出力値には系統的な誤差（バイアス）がある。また気候シナリオのダウンスケーリング研究では、気候モデルの空間解像度やデータの目標精度は気候モデル側だけでは決めることができず、また影響評価側からの具体的要求がないと精度向上の目安がない。そのため、提供された気候要素が影響側では精度不足で使えない等の問題点があった。こうした背景から、気候モデルング研究者は気候モデルの改良によるバイアス軽減に努める一方、ダウンスケーリング研究者は、気候モデル出力値に観測気候データを同化することでバイアス補正作業をも担っている。しかしながら、いずれにとっても影響評価側が要求する気候データの精度水準を把握することが重要である。

## （３）過去の気候シナリオにおける問題点

気象庁は、日本における温暖化影響を統一的に評価するための標準として高解像度の気候変化シナリオを作成・配布した（気象庁，2005）¹。これは、気候変動に関する政府間パネル（International Panel on Climate Change: IPCC）第3次報告書に提出された気象研究所GCMによる、排出シナリオに関する特別報告書（Special Report on Emission Scenarios: SRES）の多元化社会（A2）シナリオに基づく温暖化予測結果を、同機関のRCMの境界条件とし、水平格子間隔約20km（以下、RCM20と表記）に力学的にダウンスケールしたものである。しかしながらこのRCM20には、農業分野の気候変化・温暖化影響を評価するうえで重要な日射量が出力されていない、という問題点があった。

### 2. 研究開発目的

## （１）様々な統計的ダウンスケーリング手法の開発と発展

SD手法として、気候モデルの非出力要素を、出力要素との経験的な関係を用いて推定する手法、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CDF法、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（Multivariate Multiple Linear Regression: MMLR）法等、様々なSD手法を開発し、また発展させる。

## （２）地域気候モデル出力の特性と統計的ダウンスケーリング結果との比較

本テーマで出力されたRCM実験結果を用い、CDF法とMMLR法の2つのSD手法により、同じ境界条件である日本長期再解析プロジェクト(JRA-25)再解析データを用いた、複数のDD結果との相互比較を行う。

## （３）気候シナリオデータセットの作成と農業気候指標を用いた将来変化の不確実性

温暖化影響の精緻な評価と気候モデル研究のさらなる発展のために，広域水稻生育モデルを用
いてGCM等のバイアスが影響モデルの推定値に及ぼす影響を解析し，気候モデルが出力するデータの精度、特に影響モデルから見たバイアス許容範囲について数値の一例を提示する。そして最終的には、（1）および（2）の知見も併せて日本における地点・日別気候シナリオデータセットを作成するほか、農業気候要素の将来変化について、その不確実性を評価する。

### 3. 研究開発方法

## （１）様々な統計的ダウンスケーリング手法の開発と発展

## 1 ）日射量推定のためのSD手法

## a．地点気象観測値を用いた日射量の推定とRCM出力に対する補間

この目的のために新たに構築したSD手法の特徴は、SRの季節変化成分と日変動成分とを分割して推定する点にある。気象官署の日データを用いて、SRの季節変化成分は，大気上端のSRと可降水量、混濁係数、およびアルベドの関数とし（近藤，1994） $ ^{2)} $ 、日変動成分は気温日較差（Diurnal Temperature Change: DTR）と日平均相対湿度（Relative Humidity: RH）の関数とした。DTRとRH，および日射量Hが季節変動成分（X）と日変動成分（X'）からなるとし、季節変動成分は任意の日数（ここでは51日）の移動平均，日変動成分（X'i, i=1,2,⋯,n）は生データと移動平均との差とした。なお時間方向の欠測は、直近の過去4年間の平均値で代替している。

DTR'i と H'i、およびRH'iと H'i について、それぞれ線形回帰モデルを月別 $ (j=1,\cdots,12) $ に構築し、各月・各地点でDTRとRHのどちらを採用するかはその線形回帰モデルの相関係数の絶対値の大小で決定した。そして任意の期間（ここでは1ヶ月）においてH'iが最大となる日の日射量は晴天日の日射量Hfとほぼ一致するため、日射量定義式 $ Hi=H+H' $ から $ H=Hf-H' $ を得る。各月について $ H'_{*}=\max[H'](i=l,\cdots,m) $ 、で定義される $ H' $ を求めれば近似的な日射量の季節変動成分 Hj が求まり、最終的に地上の全天日射量 H は $ Hi=Hj+H' $ によって推定される。

## b．全球再解析データを用いた日射量の補完手法

ここで説明変数として使用した地上気象要素はDTR、RH、露点温度より推定した可降水量、および海面更正地上気圧（SLP）である。また被説明変数である日射量は、それぞれ異なるデータソースから以下のように推定値または観測値を得た。すなわち：

i. 全球再解析データの補正值（DTR・RH・可降水量・SLP）を説明変数とする経験的複合式からの推定値

### ii. 全球再解析データの下向き短波放射の補正值

iii. 観測された日照時間を説明変数とする経験式による推定値

### ix. 短期間の1地点における日射量の観測値

である。入力データは経験式では観測値、経験的複合式では再解析データの補正值で、日照時間以外の各気象要素の補正式は、再解析データ加重平均値を説明変数、観測値を被説明変数とする一次式とした。

全球再解析データとして米国環境予測センター／大気海洋庁（NCEP-R1）、欧州中期気象予報センター（ERA-40）、およびJRA-25のものを用い、領域平均の精度はある程度高いとの前提から、研究対象地域のベトナム・メコンデルタ域で平均し、再解析間で、加重係数をここでの推定パラメータの1つとして更に加重平均した。なお日照時間その他の気象要素の観測値は、ベトナム気象局観測所点から1979～2006年について、Global Summary of the Dayから、日照時間を除くものを
1978～2007年について、さらにクーロン稲研究所（CLRRI）との共同観測データから、日射量観測値を2006～2007年の14ヶ月間について、それぞれ得た。

上記の経験式と経験的複合式、補正式のパラメータ値の事後分布はベイズ推定のアルゴリズムの一種であるマルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC）によって得た。MCMCは対象とする系全体の最適化を図ることが可能で、ここでは3種類の日射量推定値が概ね一致するパラメータの事後分布を推定した。較正期間を1979～1990年の12年間、検証期間を1991～2001年の11年間とし、日別値および月別値を対象として補正精度を評価した。そして上記全球再解析データを用い、日最高気温（TX）・日最低気温（TN）・TM、日積算PR、日積算SR、RH、地上風速およびSLPの8要素を推定対象とした。評価に際しては、検証期間11年間の日別観測値と補正值との間の決定係数および2乗平均平方根誤差（RMSE）を用いた。

## 2 ）CDFを用いたバイアス補正方法

ここで用いたCDFを用いるバイアス補正法は、以下の通りである。

a．観測値と対象モデル現在値を日付順に並べ、観測値が欠測の場合は当該日のモデル値を除く。

b．観測値とモデル現在値をそれぞれ昇順で並べ替え、おのおの経験的なCDFを構築する。

c．観測値から同順位のモデル現在値を差し引き、差分（モデル誤差）を得る。

d．補正したモデル現在値を日付順に並べ替える。

このCDF法では、観測現在値のCDFと補正したモデル現在値のそれとが完全に一致する。

## 3 ）多变量重回帰（MMLR）法

西森・鬼頭(2002) $ ^{3)} $ およびNishimori and Kitoh (2006) $ ^{4)} $ の方法を拡張し、東アジア域の循環場（図(5)-1左）と日本の気象官署128地点（図(5)-1右の●）の気候要素との正準相関解析（CCA）を行う。次に、得られた循環場の時間変動係数より地上気象要素を推定する。ここで解析期間は、おおむね全データ対象期間を2分し、検証期間をハインドキャストまたはフォアキャスト期間として取る。説明変数としての使用要素はSLP、850hPa高度東西風（U850）、南北風（V850）ならびに比湿（Q850）、および700hPa高度の気温（T700）である。気温については、大気層の一定範囲をカバーする観点から他の要素よりも上層の値を用いている。この5要素を用いて、従属変数として

図(5)-1 （左）MMLR-SDにおける説明変数として用いる大気循環要素の範囲で，黄枠の範囲では制度が不十分であることから，本サブテーマでは主に赤枠の範囲を取った。（右）日本におけるダウンスケール対象地点。大気循環要素の範囲は広域（左図□）または本テーマでのRCM計算領域（左図□）とした。また、右図地点のうち●は、図(5)-9で示す推定誤差の比較を行った地点である。
Tm、SRおよび日積算降水量(Pr)を推定する。説明変数および従属変数それぞれに、まず主成分分析を適用した後にCCAを行う。ここで循環場と気候場の関係を表すために用いられる特異値分解解析でなくCCAを用いた理由は、本SDの特色である重回帰分析を用いた気象要素の再現に、各空間パターン成分の時間的独立性が必須のためである。

## （２）地域気候モデル出力の特性と統計的ダウンスケーリング結果との比較

## 1 ）CDF補正法によるDDとSDの相互比較

この手法による相互比較の模式図を、図(5)-2に示す。DDはJRA-25を境界条件として駆動された3機関の4つのRCMの時別出力値を、日別値と月別値に集計して比較に使用した。気象官署152地点に該当するRCMのSRは、最近隣の4格子点値の距離逆数加重平均値とした。次にSDでは、1995～2004年を学習期間としてJRA-25の日別値にCDF法を適用し、1985～1994年において、先に得られたCDFを用いて気象官署152地点における日別値を推定し、この後に1985～1994年を学習期間として1995～2004年をダウンスケーリングした。DDとの相互比較に当たっては、推定した日別値、およびそれを集計した月別値を使用した。比較方法としては、まずJRA-25と4つのRCMおよびSDとの比較を、次には、RCM出力にさらにSDを適用したものと、SDのみとの結果の比較を行う。またこれら4RCMと1SDについて、共通対象期間を1985～2004年とした比較を行った。

## 2 ）多変量線形重回帰(MMLR)法を加えたDDとSDの相互比較

1）での比較にMMLR法を加え、地点毎にRMSEを用いた現在気候再現性の比較を行った。

## （３）気候シナリオデータセットの作成と農業気候指標を用いた将来変化の不確実性

## 1 ）GCM等に要求する精度の提示

水稻生育モデルとして、農業環境技術研究所で開発された広域作物モデルPRYSBI(Process-based Regional-scale rice Yield Simulator with Bayesian Inference)を使用した。このモデルは同種の先行モデルSIMRIW（Horie et al., 1995） $ ^{5)} $ と同じ構造だが、対象領域が都道府県単位のスケールに広域化されているのが特徴である。加えてベイズの定理に基づいて推定したパラメータの事後分布から、パラメータをサンプリングしつつ目的変数の確率密度関数(PDF)を推定するため、単年の時系列気候データから当該地域の出穂日および収量PDFを得ることができる。この特性を利用し本研究では、まずコントロール実験としてアメダスメッシュデータ（清野，1993） $ ^{6)} $ の平年値を入力した。またGCMの出力を夏季平均TMと暖候期平均SRを対象に、それぞれ補正なし、TMのみ補正、SRのみ補正、両者補正で入力しそのモデルバイアスに応じた推定収量を得た。さらにサンプルの少なさを補うためバイアスを想定した気候改変実験として、コントロール実験で使用した気候値に仮想的なバイアスを加えた改変気候データを作成し、それぞれ対応する出穂日と収量のPDFを推定した。すなわち夏季平均TMには、平年値に-2℃～+6℃と1℃刻みの9レベルを、暖候期SRには-20%～+15%まで5%刻みで8レベルの仮想バイアスを与えた計216サンプル（9TM×8SR×3地域）を用いた。

## 2 ）日本における地点・日別気候シナリオデータセット（ELPIS-JP）の作成

代表的なウェザージェネレータ(WG)法であるLARS-WG（Semenov, et al., 1998） $ ^{7)} $ を用い、第3期結合モデル国際比較プロジェクト(CMIP3)から得られた全球・月別データはCRUデータ（Mitchell and Jones, 2005） $ ^{8)} $ のベースライン（1981-2000年）を用いてバイアスを補正した。日別観測気象データには農業環境技術研究所で整備され、アメダス地点における日射量・相対湿度が推定されて
いるMeteoCropDB（Kuwagata et al., 2011） $ ^{9)} $ を用いた。そのうえでWGに月別値を入力し、気象要素間の統計的な関係性を保持した日別値を生成した。なお、月内変動（日別値の標準偏差）はベースラインと同じとした。またここで用いたWGでは、風速のみ他の気象要素と独立と仮定されている。作成した気候変化シナリオは、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の排出シナリオに関する特別報告書（SRES）が示す3種類の排出シナリオ（A1B・B1・A2）に基づく、7カ国・10GCMによる気候変化予測を含む（表(5)-1）。

## 3 ）農業気候指標を用いた将来変化の不確実性

気候変化に伴う欧州の農業気候環境の変化を描写するために開発された指標(Trnka et al., 2011) $ ^{10} $ を参考に、主に日本の水稲を対象とした農業気候指標を提案し、ELPIS-JPデータセットの日別気象データから計算した。当該指標の計算にあたっては、作物の気候条件に対する応答が生育段階で大きく異なることから、1）でも用いた広域作物モデルPRYSBIを用いて指標計算に必要な生育段階を推定した。PRYSBIでは、パラメータ値の不確実性が、ベイズ逆解析から得られた事後確率分布として明示されており、この事後分布に従うパラメータ値をランダムに発生させることで、生育の不確実性を考慮することが可能である。本研究では、10組の異なるパラメータセットを農業気候指標の計算に考慮した。

図(5)-2 CDF法を用いたSD/DD相互比較実験の設定の模式図

No	GCM	Run	20C3M	A1B	B1	A2
1	BCCR	1	☐	☐	☐	☐
2	CGCM-T47	5	☐	☐	☐	☐
3	CGCM-T63	1	☐	☐	☐
4	FGOALS	3	☐	☐	☐
5	GISS	2	☐	☐	☐
6	INM	1	☐	☐	☐	☐
7	IPSL	1	☐	☐	☐	☐
8	MIROC-H	1	☐	☐	☐
9	MIROC-M	3	☐	☐	☐	☐
10	MRI	5	☐	☐	☐	☐

表(5)-1 データセットの作成に用いた排出シナリオとGCM

## 4 ．結果及び考察

## （１）様々な統計的ダウンスケーリング手法の開発と発展

## 1 ）日射量推定のためのSD手法

a．地点気象観測値を用いた日射量の推定とRCM出力に対する補間

SD手法の検証にはデータ期間が短い場合でも有効なクロスバリデーション法を、また推定精度の評価には、SR観測値と推定値との間の相関係数とRMSEを用いた。その結果、本研究で開発した日射量補間SD手法は、月平均値と日変動量の統計値、および地域性的差異の推定に高精度を示した。ただ本手法で得られた月平均値は観測値に比べやや過大で、その傾向は特に日本海側（北日本と西日本）の寒候期と南西諸島で強い。また本手法は日変動量の季節変化は精度良く再現しているが、日変動量は観測値に比べて1961～1968年の偶数年における全国平均で1.3 MJ/m²·day小さくなった。最終的に本手法をRCM20に適用し、温暖化によるSRの変化を推定した結果、SDは北日本・東日本では暖候期に増加、寒候期には減少し、特に東日本で10％以上とその増減が大きい（図
(5)-3右上)。また西日本と西南諸島では、SRはほぼ変化しないことがわかった(同右下)。

図(5)-3 日本4地域（NJ：北日本日本海側、EP：東日本太平洋側、WJ：西日本日本海側、SWI：南西諸島）における将来の日射量変化。棒グラフは2081～2100年の平均値の、現在気候1981～2000年平均値に対する比（左軸）で、折れ線グラフはその月中の日変動量（右軸）を表す。

## b．全球再解析データを用いた日射量の補完手法

MCMCによって得られた3つの全球再解析データに関する加重パラメータ値は、日最高・最低・平均地上気温とSLPについてはERA40が最も重みが大きく、露点温度、相対湿度および可降水量についてはJRA-25が最も重みが大きくなった。またNCEP-R1は他の2つに比べて、いずれの要素でも重みが小さかった。また推定されたSDは、日照時間を説明変数とする経験式と再解析データの補正值でやや日変動が小さくなる傾向を示した。さらに経験的複合式では他の2つの推定値に比べて日射量を過小評価しており、日変動が大きい傾向を示した。

ここで図(5)-4（左）にはCLRRIにおけるSRの観測値（SR_{obs}）、開発した全球再解析データ補完によるSDの推定値（SR_{DS}）ならびにDTR／RHモデルによる推定値（SR_{DTR/RH}）との、2006年11月～2007年12月の時系列比較を示す。この結果から、再解析値が利用可能な期間内では時間方向の補完が可能なことが示唆された。なお、複数の再解析値が確保できない期間についてはさらなる検討が必要である。ここでPrに関しては統計モデルの変更が必要であること、さらにベトナム水文・気象データセンターの日照時間データに系統的な測定誤差がある可能性が高いことが明らかとなったものの、上記の結果からSDにより各要素の日別値を比較的良く推定でき、またその推定値は準観測値として影響評価に提供することが可能となった。

## 2 ）CDFを用いたバイアス補正方法

日本の気象官署15地点と中国の11観測点を対象に解析を行い、いずれの要素でもCDF補正の効果
Number of days since January 1, 1978 [days]

図(5)-4 （左）ベトナム・メコンデルタ域CLRRIにおける観測値（SR_{obs}）と開発した全球再解析データ補完推定値（SR_{DS}）、およびDTR/RHモデル推定値（SR_{DTR/RH}）との、2006年11月～2007年12月の時系列の比較。

が確認され、本手法は親モデル（全球再解析またはGCM）に依存しない補正手法であることが示された。これは、親モデルの日別値から構築したCDFにおいてそのパーセンタイルに対する誤差の大きさは年代によって変化しない、という仮定に大きな問題がないことを裏付けている。ここで、補正によって月別値はTM・TX・TNとSLPではRMSEが小さくなり、また日変動は補正なしでも再現精度が高く、さらに補正による変化はほとんどない。またSD、RHおよびWSでは変動の再現性が向上し、RMSEも小さくなる傾向にあった。なお降水量では、日変動の再現性が向上してRMSEが高くなる場合と、日変動の再現性が低下してRMSEが小さくなる場合とがある。また補正によって日別値は、TM・TX・TNと地上気圧に関してはRMSEが小さくなるほか、補正によって変動の再現精度がわずかに低下する場合がある。さらにSR、RHおよびWSでは変動の再現性が向上し、RMSEも月別値と同様に小さくなる。ここで降水量では、変動の再現性が低下しRMSEが大きくなるとともにスキルスコアは大きく向上する。つまり、CDF補正による再現精度の向上は月別値と同様に日別値でも見られるが、要素によって補正効果の現れ方が異なることが示された。

実際の地点気候シナリオの作成にあたっては、各要素について2種類の方法で作成した日別値からCDFを構築し、各パーセンタイル値の将来変化を計算した（図(5)-5）。また参考のため各気象官署における観測値と、地球シミュレータ上で開発されてきた大気・海洋・陸面結合大循環モデル(MIROC)から出力された未加工値も記載したが、MIROC未加工値のCDFは観測値と異なりTXには低温傾向、TNの低温側極値には高温傾向が見られ、また日PR極値が観測より少なく弱い雨の頻度が多い。また日射量には過大、相対湿度には乾燥日での加湿、地上風速には過小の傾向が見られる。一方、いずれの要素でもCDF補正法やWGから得られた日別値のCDFは観測値のそれと概ね一致し、SDによる翻訳精度は良好である。ただしWGでは日降水量の極値が観測より少ないことに加え、相対湿度にやや加湿、弱い風速の頻度が多いという傾向がある。
図(5)-5 宇都宮地方気象台における地上気象要素について現在（1971～2000）と将来（2031～2060）の日データから作成したCDFパーセンタイル値。日最高気温(TX)、日最低気温(TN)、日降水量(PR)、日積算日射量(SD)、相対湿度(RH)および地上風速(WS)の6要素についてそれぞれ、観測値、MIROC3.2-HIRESの直接出力値、CDF-SD(CDF)、およびWXGEN法によるSD(WG)の4手法による結果を併記。

## 3 ）多变量重回掃（MMLR）法

図(5)-6にはJRA-25とアメダス気象データの正準相関解析(CCA)で得られた日本の循環場の変動のうち、特徴的な第1成分（CCA-1）および第4成分（CCA-4）の空間パターンを示す。まずCCA-1は冬季に卓越し、西高東低で冬型寒気が強い循環場パターンを示す。この場合、北日本および日本海側地域では降水または降雪となり、一方で太平洋側は寒い好天となる。次にCCA-4は梅雨末期に卓越し北太平洋高気圧が西に偏る循環場パターンで、関東と北日本太平洋側で高温となる一方、日本海側には湿舌による降水が見られる。ここでSRは関東地方を除いて全国的に少なく、2009年の夏に類似した循環場および天候のパターンである。この後、GCM等の温暖化実験で得られた循環要素をCCAの成分の形に変換し重回帰式に入力すれば、温暖化後の気候変化量が定まる。
図(5)-6 CCA解析で得られた東アジア循環場の変動と日本の天候の関連において特徴的な（上）第1成分（CCA-1）および（下）第4成分（CCA-4）の空間パターン。それぞれ左から，T700とTM，UVQ850とPRおよびSLPとSRの関係のみを示す。日本域における淡（濃）色域は，TMとSRでは正（負）偏差，降水量では負（正）偏差を，それぞれ表す。

## （２）地域気候モデル出力の特性と統計的ダウンスケーリング結果との比較

## 1 ）CDF法を用いたSDとDDの比較

このCDF手法による現在気候再現性の具体例として、本手法、4つのRCM、JRA-25再解析データおよび観測値（アメダス日照時間変換日射量）について、現在気候の20年（1985-2004）平均値における空間分布の比較および陸域平均日射量の比較を行った結果、まず全てのRCMはSRを3～4割も過大評価していることがわかった（図(5)-7）。またTMとSRに関する季節変化傾向の比較（図(5)-8）から、RCMの多くはSRの季節変化は再現しているものの、量的にはやはり過大評価する傾向にあり、絶対値の観点からはCDF-SD法が観測値と比較的に良い対応を示すことが明らかとなった。SRの過大評価から推定される高温バイアスが起こっておらず、気温は観測値に近いというアンバランスをRCMグループに伝えたほか、当面はRCMの誤差補正を行って影響評価に利用する。

また他の要素についてもこの手法によりそれぞれ観測値との比較を行った場合、月平均気温では、DDのバイアスは境界条件であるJRA-25のそれに比べ、おおむね小さかった。一方、月降水量では、DDのバイアスはJRA-25のそれよりも常に小さい。つまり降水の多い月における精度の改善が、いずれのRCMでも見られる。ここで月平均気温と月降水量では、SDの再現精度はDDと同程度か、やや良い場合が多い。またRCM出力値にさらに本SDを組み合わせると、どのRCMにおいても、RCM単独の場合よりも再現精度は向上する。気温および降水量に関する極端指標についても同様の解析を行ったが、いくつかのRCMと本SDではおおむねその空間分布を再現している。
図(5)-7 本サブテーマで計算されたRCMとSDによる20年（1985～2004年）平均の下向き短波放射量の分布およびアメダス日照時間補正值（左上）との比較。各図の数値は領域平均値である。

図(5)-8 JRA-25，複数のRCM（NHRCM, NRAMS, TRAMS, TWRF）および統計モデルCDFDMから得られた現在気候の再現性評価図。（a）SR、（b）TMの季節変化（各図の上側）と，各々のアメダス値に対するSRの相対誤差および気温差（各図の下側）をそれぞれ示す。

## 2 ）多変量線形重回帰(MMLR)法によるDDとSDの相互比較

図(5)-9には、得られた地上気候要素について月平均し、夏季（6～8月）において観測値に対する平方根平均二乗誤差（RMSE）を求め、RCMの同様の解析と比較して示したものである。これによるとSDを適用した日射量は、RCMをバイアス補正した値よりもさらに誤差が小さいことから、月単位の値ではMMLR-SDも有効であることがわかる。一方、降水量についてのSDによる誤差は、夏季ではやはりRCMには及ばないものの、冬季ではRCMよりも良い場合もある（図略）。ここで留意すべきは、各RCMの降水量にはもともとバイアス補正はしていないことである。また各RCMによる降水特性の違いを考慮する必要があるなど、上記1）でのCDF法による比較結果も含め、この段階では単にSDとRCMの優劣をつけるものではない。
図(5)-9 MMLR法によるSD、および本テーマの3 RCMによる、それぞれ観測値に対する推定誤差RMSEの地点間比較。回帰式作成と独立した検証期間（1995～2007年）における夏季降水量（棒グラフ）、日射量（折れ線グラフ）を示す。地点うち略されているものは，Asahi；旭川，Toya；富山，Matsum；松本，Kago；鹿児島であり，またAll-128は解析全128地点での平均を示す。

## （３）気候シナリオデータセットの作成と農業気候指標を用いた将来変化の不確実性１）GCM等に要求する精度の提示

図(5)-10は、夏季平均TMと暖候期SRのバイアスが与えられた場合の、地域平均したコメ推定収量平年比の分布である。白色域は20年平均した推定収量のバイアスが統計値に比べて62.5%以内と、過去の収量変動傾向から妥当とした範囲であるが、その範囲は狭く、収量を再現できる気候バイアスの範囲は小さいと考えられる。この範囲内には、a．夏季平均TMと暖候期SRのバイアスがともに小さい場合と、b．TMのバイアスにかかわらず暖候期SRの過大評価のために収量バイアスが小さい場合がある。収量モデルが正確だと仮定した場合、この2ケースは同等でない。それゆえ夏季平均TMでは±0.6℃、暖候期SRでは±3％が、それぞれ許容バイアス範囲となる。またに夏季平均TMと暖候期SRでこの許容範囲に収まるGCMは、解析に用いた11モデルの内4つであった。

## 2 ）日本における地点・日別気候シナリオデータセット（ELPIS-JP）の作成

CMIP-3データセットの内、A1BとB1では最大で23予測、A2では16予測を含むこれらの予測に基づく7気象要素（日最高・最低・平均気温、降水量、日射量、相対湿度、風速）の日別値が、

図(5)-10 GCM出力の夏季平均TMと暖候期SRのバイアスを考慮して推定した日本地域平均（北・東・西日本）水稻収量の平年収量に対するバイアス（%）の分布。カラー域は20年平均収量に対する推定誤差(%)で、灰色域は計算外。ドットは人工的に与えたバイアスを入力した結果。
図(5)-11（左）に示す820地点において利用可能である。作成した気候変化シナリオは、気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の排出シナリオに関する特別報告書（SRES）が示す3種類の排出シナリオ（A1B・B1・A2）に基づく、7カ国の10GCMによる気候変化予測を含む（表(5)-1）。ここで、コルモゴロフ-ミルノフ検定（K-S test）を用いて本データセットにおける現在気候に有意なバイアスが見られる地点を検出した結果、図(5)-11（右）に示すように冬季太平洋側の連続降水日数（a）と日本海側の連続無降水日数（b）に有意差、つまり再現性の問題が残るほか、日射量についても冬季・春季の再現性には留意する必要があることがわかった。

ELPIS-JP現在気候データで有意なバイアスがある地点の割合

図(5)-11 （左）ELPIS-JPデータに含まれるアメダス（○）および気象官署（▲）地点で、略語はそれぞれ北日本(N)、東日本(E)ならびに西日本(W)に対するJ(日本海側)ならびにP(太平洋側)および南西諸島(SW)である。（右）ELPIS-JPでK-S testの結果により現在気候が再現されていないと判断された割合で、a）連続降水日数、b）連続無降水日数、およびc）日射量。

また本シナリオの利用上の注意点としては、作成にWGを使用したため、日別値の地点間変動は独立である。したがって長期間の統計値に加工しない限り空間分布を議論することは難しく、メッシュデータに加工する場合にも、単一メンバーの日別値でなく多くのメンバーを用いた統計加工値を空間内挿する必要がある。また本シナリオは要素間の関係性には統計的妥当性があるが、大気力学的な妥当性には重点が置かれていないため、水収支などの物理的な整合性が要求される解析では注意して使用する必要がある。さらに50のアンサンブルメンバーを持つとは言え、不確実性解析においてはより統計的な意味を持たせるために、リサンプリング法等の併用を推奨する。3）農業気候指標を用いた将来変化の不確実性

計算された農業気候指標の例として、札幌における水稲出穂期前後の最高気温を図(5)-12に示す。出穂期前後で平均した日最高気温には5℃以上の予測幅があるが、今後コメ生産の主力と予想される北海道では、より気温が上がりやすいSRES排出シナリオのもとでさえ今世紀末に33℃という高温ストレスに達する可能性は0.5%という低い確率にとどまる。一方、現在の米どころ新潟県や首都近郊の農業県茨城など東日本以西では、この高温ストレスに達する可能性はかなり高
くなることが予想される（図略）。

### 5. 本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

日本における地点・日別気候シナリオデータセット（ELPIS-JP）の作成においては、温暖化予測における不確実性の内、排出シナリオ、全球気候モデル（GCM）の相違、および気候の年々・季節変動による不確実性を考慮できることが特徴である。また本シナリオの作成に当たっては、これまで気候シナリオとして作成されていなかった農業気象関連要素である湿度と地上風速についても、検証の上でダウンスケーリング可能となったことが特筆される。

## （２）環境政策への貢献

本課題において開発したELPIS-JPシナリオは、既に農林水産省気候変動対応プロジェクトならびに文部科学省気候変動適応研究推進プログラム等のほか、米国National Science Foundationにおける海外における日本研究でも用いられている等、その利用は急速に拡がっている。

## 6 ．国際共同研究等の状況

CMIP-3における複数GCMおよび本テーマにおける複数RCMに基づいたWG法による日本の地点・日別気候変化シナリオの作成に係る国際共同研究、Dr. M. Semenov（Rothamsted Research, UK）、平成22年度に駐日英国大使館から渡航費用補助による相互訪問と研究打合せを行い、平成23年度に気候変化シナリオについての共著論文（下記（1）の14）を作成した。

図(5)-12 ELPIS-JPで得られた札幌における水稻開花期間平均の日最高気温の時系列。それぞれSRESシナリオ別を表す3色（赤色がA2，緑色がA1B，青色がB1）からなる5組の線は，気温が低い方からそれぞれ0.5%，25%，50%，75%，99.5%の確率でそれ以下の気温が出現するパーセンタイル値を示す。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) Iizumi, T. M. Nishimori and M. Yokozawa (2008): Combined equations for estimating global solar radiation: Projection of radiation field over Japan under global warming condition by statistical downscaling. J. Agric. Meteorol., 64, 9–23.

2) 西森基貴(2008)：地球温暖化の地域総合的な影響評価への取り組み－高知県における豪雨災害と農業生産の視点から－．四万十・流域圏学会誌，8(1)，23-28.

3) Iizumi, T., M. Yokozawa and M. Nishimori (2009): Parameter estimation and uncertainty analysis of a large-scale crop model for paddy rice: Application of a Bayesian approach. Agric. Forest Met., 149, 333-348.
4) Okada, M., T. Iizumi, M. Nishimori and M. Yokozawa (2009): Mesh climate change data of Japan Ver.2 for climate change impact assessments under IPCC SRES A1B and A2J. Agric. Meteorol., 65, 97-109.

5) 西森基貴，桑形恒男，石郷岡康史，村上雅則(2009)：都市化の影響を考慮した近年の日本における気温変化傾向とその地域的・季節的な特性について．農業気象，65，221-227.

6) Iizumi, T., M. Yokozawa and M. Nishimori (2009): Development of impact functions on regional paddy rice yield in Japan for integrated impact assessment models. J. Agric. Meteorol., 65, 179-190.

7) Iizumi, T., M. Nishimori and M. Yokozawa (2010): Diagnostics of climate model biases in summer temperature and warm season insolation for the simulation of regional paddy rice yield in Japan. J. Appl. Met. & Clim., 49, 574–591.

8) Iizumi, T., K. Ishida, M. Yokozawa and M. Nishimori (2010): Potential productivity of local paddy rice yield variation using a crop model with local areal information. Agricultural Information Research, 19, 36-42.

9) 飯泉仁之直，西森基貴，石郷岡康史，横沢正幸（2010）：統計的ダウンスケーリングによる気候変化シナリオ作成入門．農業気象，66，131-143.

10) Iizumi, T., M. Yokozawa and M. Nishimori (2010): Probabilistic evaluation of climate change impacts on paddy rice productivity in Japan. Climatic Change, doi:10.1007/s10584-010-9990-7.

11) Iizumi, T., M. Nishimori, M. Yokozawa, A. Kotera and N. D. Khang (2011): Statistical downscaling with Bayesian inference: Estimating global solar radiation from reanalysis and limited observed data. Int. J. Clim., doi: 10.1002/joc.2281.

12) Iizumi, T., M. Nishimori, K. Dairaku, S. A. Adachi and M. Yokozawa (2011): Evaluation and intercomparison of downscaled daily precipitation indices over Japan in present-day climate: strengths and weaknesses of dynamical and bias-correction-type statistical downscaling methods. J. Geophys. Res., 116, D01111, doi:10.1029/2010JD014513.

13）村上雅則，桑形恒男，石郷岡康史，西森基貴(2011)：農耕地モニタリング地点の選定とその気温変化傾向に関する地域的な特性．生物と気象，11，41-50.

14) 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.

15) Iizumi, T. and M. Nishimori (2011): Improvements to statistical climate downscaling simulations by incorporating the APHRO_JP Advanced Gridded Daily Precipitation Dataset. Global Environmental Research, 15, 101-108.

16) Yoshida, R., T. Iizumi and M. Nishimori (2012): Inter-model differences in the relationships between downward shortwave radiation and air temperatures derived from dynamical and statistical downscaling models. J. Met. Soc. Japan, 90B, 75-82.

17) Iizumi, T., M. Nishimori and F. Uno (2012): Climate downscaling as a source of uncertainty in projecting local climate change impacts. J. Met. Soc. Japan, 90B, 83–90.