Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
要があると考える。

図(5)-3 気温上昇に対する氷床体積（海水準相当 m）の応答。気温が3℃、5℃、7℃21世紀末までに変化したときにその後に上昇する海水準をしめす。異なる記号と色は、可能性のあるモデル物理パラメタ範囲内のいくつかのケースである。

大循環モデルの雪氷質量収支部分や氷床流動モデルの改良に関して、グリーンランド氷床のシミュレーションや多数の数値実験、さらにモデル間比較を行い、質量収支部分の扱いの微妙な違いによって、北グリーンランド氷床の予測がかなり変わることがわかり、解析後論文執筆および出版を行った(Greve, Saito and Abe-Ouchi, 2011)。またデータによる検証およびモデル評価のための過去の気候に関する数値実験については、南極氷床のとくに現在棚氷部分の評価を行ったり(Saito and Abe-Ouchi, 2010とさらなる解析)、氷期サイクルの気候変動や北半球氷床の変動性に関してさらに再現性の向上と多くの数値実験を行ない、出版やIPCC第5次評価報告書執筆のための活動を行った。

## （３）気候感度と気温上昇の極域増幅メカニズム

MIROC3.2大気大循環・海洋混合層結合モデルを用いた実験では、2xC02実験とLGM実験において気温応答を決める気候フィードバックパラメータの大きさに違いが見られた。両者の違いは主に短波領域における雲フィードバックを介して起こることも定量的に明らかにされた。関連する一連の実験について、精密な放射フィードバック解析を行い、モデルの特性を含め全体像を明らかにした。これらの成果は7．研究成果の発表状況にあるように、Yoshimori et al. (2009) $ ^{17} $ にて発表した。

また、上記の結果の信頼性を調べるために、パラメータを走査した物理摂動アンサンブル実験の結果を解析し、その信頼性を確認した。背景場の違いにより、極域のフィードバックの効き方に大きな違いが見られた。極端な背景場の違いを比較するために、氷期と現在の2つの背景場を考え、CO_{2}増加実験を解析した。現在気候では、北極海で海氷の融解が起こり、アルベドフィードバックと温度減率フィードバックにより極域の気温上昇が増幅されるのに対して、氷期気候では、
主に中緯度の陸上でアルベドフィードバックが起こり、温度減率フィードバックは比較的小さい。海氷の融解は海から大気への熱フラックスを増加させ温度減率フィードバックを引き起こすためと考えられる。これらの成果は7．研究成果の発表状況にあるように、Yoshimori et al. (2011) $ ^{18)} $ にて発表した。

さらに、第2次古気候モデルング相互比較プロジェクト（PMIP2）データおよび物理摂動アンサンプル実験結果の統合により、産業革命前を基準として、LGMの気候フィードバックは将来のCO₂増加時と強い正の相関関係がある可能性が示唆された。また、パラメータの不確実性だけでは説明されないモデルの構造的不確実性の重要性などが認識された。さらに、従来からの放射フィードバック解析にモデル内の温度変化率の項（tendency term）を用いた統合解析することにより地域スケールの気温変化応答に関する知見が得られる可能性が示された。

## （４）氷床融解水が北大西洋子午面循環の変化を介して極域へ与える気候影響

暖かい気候に融け水を流したときと、寒い気候に融け水を流したときとでは、たとえば同じ量の融け水が同じ場所に流出したとしても、かなり応答が違うことがわかった。LGMの気候状態への淡水流入実験では、古気候指標に見られるように、グリーンランドにおける寒冷化と、淡水流入開始後約200年経ってから南極および南極周辺で温暖化が見られた。一方で、産業革命前の気候状態への淡水流入実験では、むしろ南極付近には寒冷化が見られた（図省略）。温暖化気候では、古気候で見られたほど、淡水流入による気候変化はないことになり、気候の基本場によって解釈が異なることがわかった。

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

1）CMIP3・CMIP5データ利用により気候モデル不確実性を考慮した氷床表面質量収支の変化予測

氷床表面質量収支の見積もりに関係する不確実性は、将来の気候変化（氷床の海面上昇への寄与、融解水の海洋循環への影響、アルベドを介した地球エネルギー収支への影響、地形を介した大気循環への影響）だけでなく、過去の気候・氷床変動を調べる際にも非常に重要である。これまで調べられてこなかった、マルチモデルのばらつきの原因を指摘することは、今後のモデル開発や高精度化に向けて道筋を提供するという点で意義深い。特にグリーンランド氷床上のバイアスの影響については、これまで、そして今後の多くの同様の研究に共通の課題であり、結果の影響範囲が非常に大きい。CMIP5データを用いた予測についてはIPCC第5次評価報告書への貢献となることが期待される。

## 2 ）氷床力学過程も含めた将来の氷床質量収支の不確実性

極域氷床による将来の海水準変化への寄与をより正確に予測するためには、表面質量収支の正確な見積もりに加え、氷床力学過程も考慮する必要がある。本研究では、質量収支や氷床力学過程におけるパラメータの設定などに関する多くの感度実験だけでなく、データとの比較を通してその結果の検証が行われ、モデルの信頼性評価を与えた。特に、棚氷部分などは、最近氷床質量収支に与える重要性が特に注目されているところであり、非常に重要である。

## 3 ）気候感度と気温上昇の極域増幅メカニズム

本課題において、極域の地域的な気温変化メカニズムの理解とその再現が重要であることが示
唆された。同時に最近の研究では、気候モデルが極域での温暖化を過小評価する傾向にあることが指摘されている。極域増幅メカニズムの理解を深めることで、プロセスレベルの情報を提供でき、モデルの改善や高精度化に役立つと考えられる。特に本研究ではこれまであまり注目されてこなかった大気温度の鉛直勾配の変化の重要性が指摘されたこと、背景場としての海氷分布の重要性が示唆されたことは新しい知見であり、今後の研究の方向性を決める上でもその意義は大きいと考えられる。

## 4 ）氷床融解水が北大西洋子午面循環の変化を介して極域へ与える気候影響

氷床の融け水の影響が、その場所や量だけでなく、流れだすときの気候状態によってかなり応答がことなることが、将来予測全般に用いられる大気海洋大循環モデルから示された。融け水の影響評価については、これまで現在の気候状態での融け水実験がおこなわれ、その結果は氷期の融け水の影響と思われる古気候指標との比較により検討されたため、モデルのシミュレーション性能の確認に大きな問題があった。本課題により、少なくともそれがモデル表現の問題だけでなく、むしろ実験設定に原因があったことが可能性として強く示された。このことはこれまで示されておらず、将来の融け水の影響評価、モデルの評価、古気候を含めた気候システム全般の理解において、非常に重要である。また、これまでの解析により、今後より詳細な解析と結果のモデルパラメータ依存性の調査が必要であるとともに、海洋性層構造を決める混合のパラメータなどによる依存性についての調査が必要であることが認識されたことは有用である。

## （２）地球環境政策への貢献

海面上昇は、生活空間や産業地としての沿岸利用、生態系も含めた沿岸域の環境、災害対策、水資源など多くの問題に関係しており、その不確実性を評価し、低減していくことは、環境政策決定において非常に重要な基礎的知見を与える。

## 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) Yoshimori, M., T. Yokohata, and A. Abe-Ouchi (2009): A comparison of climate feedback strength between CO $ _{2} $ doubling and LGM experiments. J. Climate, 22(12), 3374-3395.

2）吉森正和，阿部彩子（2009）：気候感度の制約において第四紀研究の果たす役割と可能性について．第四紀研究，48(3):143-162.

3) Yoshimori, M., J. C. Hargreaves, J. D. Annan, T. Yokohata, and A. Abe-Ouchi (2011): Dependency of feedbacks on forcing and climate state in perturbed parameter ensembles. J. Climate, 24(24), 6440-6455.

4) Yoshimori, M. and A. Abe-Ouchi (2012): Sources of spread in multi-model projections of the Greenland ice-sheet surface mass balance. J. Climate, 25(4), 1157-1175.
5）吉森正和，横島徳太，小倉知夫，大石龍太，河宮未知生，塩竈秀夫，對馬洋子，小玉知央，野田暁，千喜良稔，竹村俊彦，佐藤正樹，阿部彩子，渡部雅浩，木本昌秀（2012）：気候感度 Part 1：気候フィードバックの概念と理解の現状．天気，59(1)，5-22.

6）吉森正和，横島徳太，小倉知夫，大石龍太，河宮未知生，塩竈秀夫，對馬洋子，小玉知央，野田暁，千喜良稔，竹村俊彦，佐藤正樹，阿部彩子，渡部雅浩，木本昌秀（2011）：気候感度 Part 2：不確実性の低減への努力．天気，59(2)，91-109.

7）吉森正和，横島徳太，小倉知夫，大石龍太，河宮未知生，塩竈秀夫，對馬洋子，小玉知央，野田暁，千喜良稔，竹村俊彦，佐藤正樹，阿部彩子，渡部雅浩，木本昌秀（2011）：気候感度 Part3：古環境からの検証．天気，59(3)，143-150.

〈査読付論文に準ずる成果発表〉（社会科学系の課題のみ記載可）特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）吉森 正和，阿部 彩子（2010）：気候システムの統一的理解と将来予測へ向けた古気候モデルング．月刊海洋，42(3)，142-151.

## （2） 口頭発表（学会等）

1）吉森正和，阿部彩子：水期と現在気候での淡水流入に対する熱輸送応答の比較，日本気象学会2007年度秋季大会，札幌，2007年10月.

2）吉森正和，阿部彩子，横島徳太：二酸化炭素倍増実験と最終氷期極大期における気候フィードバック解析，日本気象学会2008年度春季大会，東京，2008年5月.

3) Yoshimori, M., T. Yokohata, and A. Abe-Ouchi: A comparison of climate feedback strength between $ CO_{2} $ Doubling and LGM Experiments. PMIP2 Workshop, Estes Park, CO, USA, September 2008.

4）吉森正和，阿部彩子，横島徳太：二酸化炭素倍増実験と最終氷期極大期における気候フィードバック解析．第四紀学会シンポジウム，東京，2008年8月.

5）吉森正和：フィードバックと気候感度，熱帯，極域の気温変化．国立極地研究所先進プロジェクト研究集会，東京，2008年10月.

6）吉森正和，阿部彩子：様々な時間スケールの気候変動モデルング．日本地球惑星科学連合大会，幕張，2009年5月.

7）吉森正和，阿部彩子：放射カーネルを用いた気候フィードバック解析について．日本気象学会2009年度春季大会，筑波，2009年5月.

8）吉森正和，阿部彩子：古環境情報を利用した気候感度の制約について．古海洋シンポジウム，東京大学海洋研究所，2010年1月.

9) Yoshimori, M., J. C. Hargreaves, J. D. Annan, T. Yokohata and A. Abe-Ouchi: Identification of important feedback processes in perturbed parameter ensembles with paleoclimate applications. $ 2^{nd} $ International Workshop on Global Change Projection: Modeling, Intercomparison, and Impact Assessment jointly with $ 3^{rd} $
International Workshop on KAKUSHIN Program, Tsukuba, February 2010.

10) 吉森正和，阿部彩子：複数の気候モデル出力を用いたグリーンランド氷床表面質量収支の予測幅に関するプロセスについて．日本地球惑星科学連合大会，幕張，2010年5月．

11) Yoshimori, M. and A. Abe-Ouchi: Processes relevant to a range of Greenland ice-sheet surface mass balance projections. International Glaciological Society 2010, Hokkaido Univ., June 2010.

12) Yoshimori, M., A. Abe-Ouchi and T. Sueyoshi: The last millennium PMIP3/CMIP5 and PCMIP experiment for IPCC AR5 and the perspectives. PAGES-1 $ ^{st} $ Asia 2k Workshop, Nagoya Univ., August 2010.

13) 吉森正和：CMIP3 気候モデル出力を用いたグリーンランド氷床表面質量収支の予測幅について,文科省革新プロ-環境省推進費戦略課題 S-5/S-8 合同シンポジウム, 東京, 2011 年 1 月.

14) 吉森正和，阿部彩子：CMIP3 気候モデル出力を用いたグリーンランド氷床表面質量収支の予測幅について．日本気象学会春季大会，代々木，2011年5月．

15) Abe-Ouchi, A., M. Yoshimori, Saito, F., Takahashi, K. and R. O' ishi: Ice Sheet – Climate Interaction Learned from Modeling the Past for the Future. WCRP Open Science Conference, Denver, CO, October 2011.

## （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

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) Abe-Ouchi, A., T. Segawa and F. Saito, 2007: Climatic conditions for modelling the Northern Hemisphere ice sheets throughout the ice age cycle. Clim. Past, 3, 423-438.

2) Calanca, P., H. Gilgen, S. Ekholm, and A. Ohmura (2000): Gridded temperature and accumulation distributions for Greenland for use in cryospheric models. Annals of Glaciology, 31, 118–120.

3) Cess, R. D. and G. L. Potter, 1988, A methodology for understanding and intercomparing atmospheric climate feedback processes in general circulation models. J. Geophys. Res., 93(D7), 8305-8314.
4) Greve, R., F. Saito and A. Abe-Ouchi (2011): Initial results of the SeaRISE numerical experiments with the models SICOPOLIS and IcIES for the Greenland Ice Sheet. Annals of Glaciology, 52, 58.

5) Hansen, J., M. Sato, P. Kharecha, G. Russell, D. W. Lea and M. Siddall (2007): Climate change and trace gases. Phil. Trans. R. Soc. A, 365, 1925–1954.

6) IPCC (2007) Climate Change 2007: The physical science basis. Contribution of working group I to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change [Solomon, S., D. Qin, M. Manning, Z. Chen, M. Marquis, K. B. Averyt, M. Tignor and H. L. Miller (eds.)] Cambridge University Press, Cambridge, U.K. and New York, NY, USA, 996 pp.

7) Monaghan, A. J., D. H. Bromwich and S.-H. Wang (2006) Recent trends in Antarctic snow accumulation from Polar MM5 simulations. Phyl. Trans. R. Soc. A, 364, 1683-1708.

8) Ohmura, A. and M. Wild (1996): A possible change in mass balance of Greenland and Antarctic ice sheets in the coming century. J. Climate, 9, 2124–2135.

9) Saito, F. and A. Abe-Ouchi (2004): Thermal structure of Dome Fuji and east Dronning Maud Land, Antarctica, simulated by a three-dimensional ice-sheet model. Ann. Glaciol. 39, 433-438.

10) Saito, F. and A. Abe-Ouchi (2010): Modelled response of the volume and thickness of the Antarctic ice sheet to the advance of the grounded area. Annals of Glaciology, 51(55), 41-48.

11) Soden, B. J., I. M. Held, R. Colman, K. M. Shell, J. T. Kiehl, and C. A. Shields (2008): Quantifying climate feedbacks using radiative kernels. J. Climate, 21, 3504–3520

12) Stuber, N., R. Sausen and M. Ponater (2001) Stratosphere adjusted radiative forcing calculations in a comprehensive climate model. Theor. Appl. Climatol. 68, 125–135.

13) Suzuki, T, H. Hasumi, T. T. Sakamoto, T. Nishimura, A. Abe-Ouchi, T. Segawa, N. Okada, A. Oka and S. Emori (2005): Projection of future sea level and its variability in a high-resolution climate model: Ocean rocesses and Greenland and Antarctica ice-melt contributions. Geophys. Res. Lett., 32, L19706, doi:10.1029/2005GL023677.

14) Taylor, K. E., M. Crucifix, P. Braconnot, C. D. Hewitt, C. Doutriaux, A. J. Broccoli, J. F. B. Mitchell and M. J. Webb (2007) Estimating shortwave radiative forcing and response in climate models. J. Climate, 20(11), 2530-2543.

15) Tett, S. F. B., G. S. Jones, P. A. Stott, D. C. Hill, J. F. B. Mitchell, M. R. Allen, W. J. Ingram, T. C. Johns, C. E. Johnson, A. Jones, D. L. Roberts, D. M. H. Sexton and M. J. Woodage (2002) Estimation of natural and anthropogenic contributions to twentieth century temperature change. J. Geophys. Res. 107(D16), 4306, doi:10.1029/2000JD000028.

16) Yokohata, T., S. Emori, T. Nozawa, Y. Tsushima, T. Ogura, and M. Kimoto (2005) Climate response to volcanic forcing: Validation of climate sensitivity of a coupled atmosphere-ocean general circulation model. Geophys. Res. Lett., 32, L21710. DOI:10.1029/2005GL023542
17) Yoshimori, M., T. Yokohata, and A. Abe-Ouchi (2009): A comparison of climate feedback strength between $ CO_{2} $ doubling and LGM experiments. J. Climate, 22, 3374–3395.

18) Yoshimori, M., J. C. Hargreaves, J. D. Annan, T. Yokohata, and A. Abe-Ouchi (2011): Dependency of feedbacks on forcing and climate state in perturbed parameter ensembles. J. Climate, 24(24), 6440-6455.

19) Yoshimori, M. and A. Abe-Ouchi (2012): Sources of spread in multi-model projections of the Greenland ice-sheet surface mass balance. J. Climate, 25(4), 1157–1175.

20) Wetherald, R. T. and S. Manabe, 1988, Cloud feedback processes in a general circulation model. J. Atmos. Sci., 45(8), 1397–1415

21) Wild, M., P. Calanca, S. C. Scherrer and A. Ohmura (2003): Effects of polar ice sheets on global sea level in high-resolution greenhouse scenarios. J. Geophys. Res., 108(D5), 4165, doi:10.1029/2002JD002451.
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

1. 総合的気候変動シナリオの構築と伝達に関する研究

(6) 気候変動シナリオに基づく農業・食料の未来像の描出

（独）農業環境技術研究所

大気環境研究領域

物質循環研究領域

長谷川 利拡・石郷岡 康史

新藤 純子

<研究協力者>

（独）農業環境技術研究所

大気環境研究領域 桑形 恒男・吉本 真由美・福岡 峰彦・臼井 靖浩

物質循環研究領域 林健太郎

（独）森林総合研究所

水土保全研究室 澤野真治

平成19～23年度累計予算額：64,350千円

（うち、平成23年度予算額：12,350千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 本研究は、気象要因と主要な技術要因が作物生産に及ぼす影響を合理的に説明する作物収量予測モデルを構築し、気候変動および農業への需要の変化が東アジアの農業生産と農業の環境負荷に及ぼす影響を明らかにすることを目的とする。そのために、東アジアに適用可能なコメ収量予測モデルを構築し、第3期結合モデル相互比較プロジェクト（CMIP3）のマルチ気候シナリオを用いて2050年頃を対象とした影響評価を実施した。使用した10気候シナリオの結果を平均すると、1990年代から2040年代の23地点（北緯22～47°）の収量変化は-9～+8%の範囲にあったが、気候シナリオ間で顕著な違いが認められた。昇温程度が大きい気候シナリオにおいて減収の程度が大きい傾向にあったが、気候シナリオによる違いは、気温だけでなく、日射量の予測値に関しても大きく、このことが作物収量予測にも大きく影響することがわかった。イネの高温障害の頻発が懸念される長江流域で、高温ストレス指標に湿度、風速、日射、気温などから推定される穂温を用いたところ、高温発生の地理的分布が気温によるものとは必ずしも一致しないことがわかった。これも、湿度、風速、日射などの気温以外の要素の重要性を示す例である。また、異常高温の発生については、気候シナリオ間での予測幅も大きく、短期的な変動に関する予測の不確実性は大きいことがわかった。気候シナリオと広域窒素フローモデルを組み合わせて、農耕地から流出する窒素と河川水の窒素濃度を推定した。予測される作物需要の増加に対して、窒素投入量を継続的に増加させて対応した場合、気候シナリオに関わらず河川水窒素濃度は2030年頃まで大きく増加するものと予測された。施肥管理方法を大きく改変した場合、作物の収量を増加させて、かつ耕地からの窒素損失を大幅に軽減できる可能性が示唆された。これらは、窒素施肥技術における「適応」が東アジアにおける将来の生産性向上と環境負荷の軽減に大きく貢献することを示唆するものである。
[キーワード] 作物モデル、地域収量、マルチ気候モデル、気象要素間相関、不確実性

### 1. はじめに

穀類の需要増加、国際的な食料逼迫や価格高騰、肥料価格の変動など、食料を取り巻く国際情勢は著しく変化している。さらに、気候変動やそれに伴う水資源の枯渇は、食料生産に大きな影響を及ぼし、安定的な食料の供給を脅かそうとしている。このような状況から、食料生産変動を定量的に評価した上で、生産・品質を向上させる技術開発が強く望まれている。また、今後の農業生産には、単に生産性だけでなく、投入資源を有効利用して環境への負荷を抑える省資源性・環境調和性も強く要求される。

気候の将来予測における不確実性は、農業生産量の予測にも大きな影響を与える。さらにその程度は、対象とする地域、作目、生産技術といった環境条件や農業形態によって大きく異なるものと考えられる。したがって、将来の農業生産像を描出するためには、気候シナリオの不確実性が農業生産に及ぼす影響を各地の環境条件や農業形態との関連から明らかにした上で、農業の環境負荷をも考慮した技術の方向性を提示することが極めて重要である。しかしながら、これまでに実施された作物収量の将来予測研究では、気候予測の不確実性や農業の環境負荷に及ぼす影響については考慮されておらず、農業分野の多面的な影響の評価は十分ではなかった。

## 2 ．研究開発目的

本研究は、作物生産予測モデルを用いて、気候変化および農業への需要の変化が、主として東アジアの農業生産および農業の環境負荷に及ぼす影響を定量的に評価するとともに、国内外の研究知見の蓄積も援用しつつ、農業・食料の未来像を描出することを目的とする。

東アジアは、2010年現在の人口が15億7千万人で、アジア全体の38%、世界全体の23%を占め、食料生産、需要においても極めて重要な地域である。また、過去50年間に著しい経済発展を遂げるとともに、農業技術も大きく変貌した。その結果、食料生産は大きく増加した一方で、化学肥料の過剰投入による水質汚染など、農業由来による環境汚染も大きな問題として取りあげられるようになった。さらに、今後予想される気候変化は、東アジアにおける作物生産に大きな影響を与えることが懸念されている。その影響は、東アジア全体に均一に起こるのではなく、現在の気候条件、水利条件、農業形態によって大きく異なることが予想される。そこで、本研究では、気候変動が東アジアの作物生産に及ぼす影響が、確率的気候変動シナリオの予測幅や、緯度帯や灌溉・天水といった水利用条件の違いによってどのように変動するかを明らかにするとともに、作物による窒素利用に着目し、気候変動が農耕地からの窒素損失に及ぼす影響の解析を通じて、今後の農業・食料生産に重要な技術要素を明らかにすることを目的とした。

### 3. 研究開発方法

## （１）気候変動シナリオを用いたコメ収量予測

1）東アジア灌溉水田のコメ収量予測

簡易な構造で少ない入力変数とパラメータから作物の成長・収量を推定する既存の作物モデル (Hasegawa et al, 2008) $ ^{4)} $ に、窒素動態を表すモデルのアルゴリズム (Hasegawa and Horie, 1997) $ ^{2)} $
を導入するとともに、過去の圃場条件における開放系大気CO₂増加実験結果（Yoshimoto et al, 2005）¹⁴から、CO₂濃度に対する水利用の応答関数を導入した。本モデルが広範な気候帯に適用可能かを、東アジアにおける緯度帯の異なる23地点（図(6)-1、北緯22°～47°）の統計収量を用いて検証した。さらに、同地点を対象にCMIP3で整備された気候シナリオから、作物収量予測モデルの入力変数が得られる10の気候モデル（表(6)-1）の計算結果を用いて、2050年までの収量予測を行った。表(6)-1作物収量の過去再現実験および将来予測

## 2 ）東南アジア天水田におけるコメ生産変動予測

東南アジア等に広く分布する天水田地帯においては、作付開始時期や栽培可能面積が気象条件に大きく依存するため、その生産量は年々の気候変動のみではなく、将来予測されている気候変化により大きく影響される。そこで、収量予測モデルと作付面積の変動を組み合わせた生産量予測手法を開発し、東北タイのコメ生産変動を推定した。

## （２）高温障害および耕地 水収支への影響評価

No.	Model	Modeling group
1	BCCR-BCM2.0	Bjerknes Centre for Climate Research, Norway
2	CGCM3.1(T47)	Canadian Centre for Climate Modeling & Analysis, Canada
3	CGCM3.1(T63)	Canadian Centre for Climate Modeling & Analysis, Canada
4	FGOALS-g1.0	LASG / Institute of Atmospheric Physics, China
5	GISS-AOM	NASA / Goddard Institute for Space Studies, U.S.A
6	INM-CM3.0	Institute for Numerical Mathematics, Russia
Institut Pierre Simon Laplace, France
7	APSL-CM4	Centre for Climate System Research (The University of Tokyo)
National Institute for Environmental Studies and
8	MIROC3.2(hires)	Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC), Japan
National Institute for Environmental Studies and
9	MIROC3.2(medres)	Frontier Research Center for Global Change (JAMSTEC), Japan
10	MRI-CGCM2.3.2	Meteorological Research Institute, Japan

## 1 ）長江流域における高温障害発生頻度

これまで、作物の高温障害は、主として最高気温を基に評価されてきたが、高温障害発生には、気温よりも感受器官である穂の温度が強く影響することが明らかになってきた(Matsui et al, 2007; Tian et al, 2010; Hasegawa et al, 2011) $ ^{7,10,3} $ 。そこで、Yoshimoto et al, (2011) $ ^{13} $

表(6)-1 作物収量の過去再現実験および将来予測 実験に用いたCMIP3の気候モデル一覧

No.	Site	Country	Latitude (°N)	Longitude (°E)
1	Asahikawa	Japan	43.8	142.4
2	Akita	Japan	39.7	140.1
3	Toyama	Japan	36.7	137.2
4	Mito	Japan	36.4	140.5
5	Matsue	Japan	35.5	133.1
6	Saga	Japan	33.3	130.3
7	Kagoshima	Japan	31.6	130.6
8	Qiqihar	China	47.4	123.9
9	Tonghe	China	46.0	128.7
10	Harbin	China	45.8	126.8
11	Qian Golos	China	45.1	124.8
12	Mudanjian	China	44.6	129.6
13	Shenyang	China	41.8	123.4
14	Yingkou	China	40.7	122.2
15	Dongtai	China	32.9	120.3
16	Nanjing	China	32.0	118.8
17	Hefei	China	31.9	117.2
18	Wuhan	China	30.6	114.1
19	Hangzhou	China	30.2	120.2
20	Fuzhou	China	26.1	119.3
21	Ganzhou	China	25.9	115.0
22	Gunagnzhou	China	23.2	113.3
23	Nanning	China	22.6	108.4

が開発したイネの穂温推定モデル（IM²PACT）を用いて、東アジアの中でコメの高温障害発生リスクが高いとされる中国長江流域（Wassmann et al, 2009） $ ^{11)} $ を対象に、穂温を指標とした高温発生を評価した。

## 2 ）黄河流域における農耕地水収支
中国を代表する畑作地帯である黄河流域では、水需要の増大に伴い、水資源の逼迫が懸念されている。さらに、温暖化および降水の変化は、同地域における水需給にも大きな影響を及ぼすことが予想される。そこで、広域の作物水需要と利用可能な水資源量を予測するモデル（Ishigooka et al, 2008） $ ^{5)} $ を用いて、中国黄河流域の農耕地の水需給バランスを評価した。入力地形データは、スペースシャトルに積み込んだレーダによる立体地形データ（Shuttle Radar Topography Mission、http://www2.jpl.nasa.gov/srtm/）、日別気象データはCMIP3の7つの全球気候モデル（GCM）、植被率は、地球観測衛星、Satellite Pour l'Observation de la Terre （SPOT）-VEGETATION（1998-2000）による植生指数の累年平均から推定した。

## （3） 耕地窒素收支、河川水窒素濃度と作物窒素管理

## 1 ）農耕地から河川への窒素流出への影響

1960年以降、中国における化学肥料使用量は急激に増加した。これに伴い、作物収量も著しく増加したが、化学肥料の農耕地からの流出も増大した。農耕地からの窒素の損失には、作物による吸収(収穫物の持ち出し)の他、脱室、溶脱などの経路があるが、いずれも温度や降水量に依存する。今後、食料生産の需要の高まりと気候変化によって、窒素の系外流出は変化する可能性があるが、気候変動要因を取り入れた推定は行われていない。そこで、脱室、溶脱などが、気温、降水、蒸発散などに依存する広域窒素フローモデル(Shindo et al, 2006) $ ^{9)} $ とマルチ気候シナリオを用いて、黄河および長江の2大河川流域の窒素収支を0.5°グリッドで推定した。ただし、作物需要およびそれを満たすための窒素施肥量は、人口および経済成長の中位予測を基に推定し、作物の窒素利用効率を一定として推定した。なお、窒素収支で産業からの排出は考慮しなかった。

## 2 ）窒素施肥法の違いによる収量と窒素損失の変化

窒素管理方法の違いは、作物の生育・収量だけでなく、農耕地からの肥料成分の流出にも大きく影響する。そこで、窒素利用効率を高めるための施肥技術の導入が、将来気候における水田の

図(6)-2 緯度帯の異なる地点にける2040年代のイネの予測収量（2001-2010年の平均収量に対する2041～2050年の平均の相対値）。図の予測幅は、表(6)-1の気候シナリオの違いによる。排出シナリオはA1Bを使用。
生産性と環境負荷に及ぼす影響を明らかにするために、極端に異なる2つの窒素管理条件でシミュレーションを行った。1つは施肥効率が低いとされる基肥のみを1回だけ施用する方法、もう1つは施肥効率を高めるために、作物の成長に伴う窒素需要の変化に対応して、生育期間中に継続的に窒素補給を行う方法である。いずれの施肥法も、総施用量は同量とし、2．（2）と同じ23地点を対象に、2050年頃までの収量および土壌ー作物における窒素収支を推定した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）気候変動シナリオを用いたコメ収量予測

## 1 ）東アジア灌溉水田のコメ収量予測

改良作物モデルと統計収量の地域分布を比較したところ、推定収量は、北緯22°～47°の広範な地点の収量の空間変動や年々の変動をよく反映することがわかった。CMIP3気候シナリオを用いた予測では、全シナリオを平均すると、1990年代（1991～2000年の10カ年平均）から2040年代（2041～2050年の10カ年平均）の23地点の収量変化は-9～+8%の範囲にあった（図2）が、気候シナリオによって有意に異なった。対象地点と気候シナリオの違いに起因する分散を比較したところ、地点間差よりも気候シナリオ間の方が顕著な違いがあり、気候シナリオの中では、BCCRが増収を予測したのに対し、IPSL、MIROC-M、MIROC-Hは8～10%の減収を予測する（図省略、各気候シナリオの出所については表(6)-1参照）など、予測の方向も異なることがわかった。その要因を解析したところ、昇温程度が大きい気候シナリオにおいて減収の程度が大きい傾向にあったが、昇温程度と日射量との間にも有意な正の相関が認められたなど、気温以外の要素の関連も極めて強かった。このことは、気候変動の影響とその不確実性に関する気候シナリオの特性評価において、複数の気象要素の影響を考慮することが重要であることを示す結果である。

## 2 ）東南アジア天水田におけるコメ生産変動予測

天水田が多く分布する東北タイの稲作では、雨季の始期と終期のタイミングによって、植え付け時期や可能作付面積が変動する。こうした降雨条件に強く依存する作付面積の変動を推定するために、雨季開始から徐々に増加する作付水田割合を日々の降水パターンからモデル化した(Sawano et al 2008) $ ^{8)} $ 。移植晚限である8月下旬までの積算作付面積割合を推計したところ、モデルによる推定値は農業統計から得られる作付面積の年々変動をよく反映した。ここで得られる推定作付面積と収量モデルによる推定収量を乗ずることで、コメ生産量の変動を推定することが可能である。これに基づき、コメ生産の将来予測を行ったところ、水田からの蒸発散量については、気温の上昇に伴ってわずかな増加傾向が認められたが、雨季の降水量は増加傾向が予測されたため、2040年代までの生産量の変化は-4～+8%程度で、大きな減産は予測されなかった。

## （２）高温障害および耕地水収支への影響評価

## 1 ）長江流域における高温障害発生頻度

中国のコメ主産地である長江の上流から下流域を対象に、イネの高温感受性の高い開花期頃の穂温および気温について、閾値以上の温度の積算値（高温ストレス指標、Hasegawa et al, 2011） $ ^{3)} $ として評価したところ、気温を基にした高温ストレス指標は比較的広範囲で高い傾向にあったが、穂温についてはWuhanを中心とした中流域で高い傾向を示した。これは、主として中流域付近が他地域に比べて多湿かつ弱風条件にあることによる。これらの地域は、2000年以降、高温障害の発
生がしばしば報告されている地域である(松井2009) $ ^{6)} $ 。気候シナリオによるシミュレーションでも、気温については最高気温が上がりやすい内陸の広範な地域で高温ストレス指標が高かったが、穂温による指標では地域間差異が明瞭になり、中流域において高い値が示され、同地域が今後も高温障害の発生を受けやすい脆弱な地域であることが示された。このように、気温に加えて湿度、風速などの要素が、高温障害脆弱性の地理的分布にも影響することが示唆された。ただし、閾値以上の温度の積算で表す高温ストレス指標に関しては、気候シナリオ間で大きな違いがあり、極端現象による収量変動の予測には依然として大きな不確実性があることも示された。

## 2 ）黄河流域における農耕地水収支

水不足が懸念される黄河流域を対象に、1981～2100年までの降水量、蒸発散量およびその差引で表される耕地の水収支（降水－蒸発散）を0.5°グリッドごとに推定し、1981～2000年との増減を集計値について比較した。降水量は、2040年以降気候モデル間の差が大きくなり、供試した7気候シナリオのうち、4シナリオは降水量の明らかな増加を、3シナリオは現在とほぼ同レベルの降水量を予測し、顕著な減少を予測するモデルはなかった。

一方、蒸発散量については、2040年以降すべてのシナリオが増加を予測した。その結果、2041－2060年代の耕地の水収支は、3モデルが減少（-16～-24%）、2シナリオが変化なし（-2～6%）、2モデルが増加（19～24%）を予測するなど、気候モデルによって大きな違いが認められた。降水量は増加するものの、耕地の水収支が悪化すると予測するモデルも認められたが、これは温度上昇に伴う蒸発散量が降水量の増加を上回る場合があるためである。Fu et al(2009) $ ^{1)} $ は、中国北部平原において過去約50年に有意な降水

図(6)-3 マルチ気候シナリオと広域窒素フローモデルを用いた、中国黄河河口部の河川水全窒素濃度の将来予測。図中の凡例は、表(6)-1の気候シナリオを示す。排出シナリオはA1Bを使用。

図(6)-4 東アジア 23 地点における 2 種類の窒素施肥管理条件における 2040 年代の収量の将来予測。施肥は基肥のみの場合 (Basal only) と作物の成長に応じて継続的に供給した場合（Alternative）で、いずれも 1990 年代の 10 年間の基肥のみの場合との差を 5 緯度帯にグループ化して % で表示。図の予測幅は、表(6)-1 の気候シナリオの違いによる。排出シナリオは A1B を使用。
の減少を報告している。将来の降水量に関して、CMIP3のデータは顕著な減少を予測していないが、耕地水収支においては逼迫も想定される。黄河の水需給に関しては、農業用水、都市用水需要、土地利用の変化の影響が極めて大きいが、本解析結果は、予測される降水の増加が必ずしも需給の緩和につながらない可能性を示唆している。

## （3） 耕地窒素收支、河川水窒素濃度と作物窒素管理

## 1 ）農耕地から河川への窒素流出への影響

広域窒素フローモデルとマルチ気候シナリオを用いて、黄河、長江の2大河川流域の窒素動態をし、河口部における全窒素の濃度変化を推定した。両河川の河口部における河川水全窒素濃度は、2020年頃までほぼ直線的に増加し、2030年頃をピークに達した後に減少する傾向が認められた。なお、ピーク時の濃度は1980年に比べて黄河で約3.4倍、長江で2.4倍にも達した。こうした窒素濃度の趨勢は、同地域における人口増加や食料需要を強く反映したものである。一方、気候シナリオによる濃度の変動は、年次趨勢に比べて小さいものと見積もられた（図(6)-3）。

## 2 ）窒素施肥法の違いによる収量と窒素損失の変化

2041~2050年の10年間について、2種類の窒素管理条件で作物生育・収量および窒素収支のシミュレーションを緯度帯の異なる東アジア23地点を対象に行い、1990年代の10年間の基肥のみの場合との比較を行い、結果を5緯度帯にグループ化して表示した（図(6)-4）。基肥のみの場合、2040年代の予測収量は、ほぼ1990年代と同水準と予測されたが、施肥法を作物の成長に応じて与える継続供給型に変更した場合、1990年代と比較していずれの緯度帯でも20％以上の収量増加が見込めることが示唆された。さらに、これに伴う窒素損失は、大幅に軽減するものと予測された。ここで示した2つの施肥法は、効率面では両極端の方法であり、代替方法を実践するにはコストや技術的な改良が必要であるが、ここで得られた結果は、施肥法の改善でも生産性と環境調和性の大幅な改善ができる可能性を示唆するものである。シミュレーション上の代替方法を普及しうる技術とするとともに、生産を減らさずに施用量の減少を達成する方法の開発にもつなげる可能性も示唆している。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

気候変動が農業生産に及ぼす影響評価を、将来の農業生産技術の開発に結びつけるためには、気候変動と技術的要因の双方を考慮する必要がある。本サブテーマで開発した手法は、すべての要因を取り入れたものではないが、気象と窒素管理を地域スケールで取り入れたもので、収量だけでなく窒素施肥効率や耕地における簡単な窒素収支の評価が可能になり、これまで気候変動の農業分野の影響評価で検討されていなかった農業からの環境負荷への側面を取り入れて評価する手法の基盤を形成できた。

本手法とCMIP3マルチ気候シナリオを組み合わせることにより、東・東南アジアの灌溉水田、天水田など異なる水田生態系を対象として、地域収量や生産量変動を予測したところ、1991～2000年から2041～2050年までに予測される収量変化は10シナリオの平均で-9～+8%程度と推定された。また、気候シナリオ間の変動は、地域間差異よりも顕著で、昇温程度が大きいGCMで大きな減収を示す傾向を認めた。しかし、気候シナリオによる違いは、気温だけでなく、日射量の予測値
に関しても大きく、このことが作物収量予測にも大きく影響することがわかった。

また、これまで、気温のみで評価されていた作物に対する温暖化影響を、感受器官の温度（穂温）から評価したところ、気温と穂温による高温ストレス指標の地理的分布は必ずしも一致しないことがわかった。これも、湿度、風速、日射などの気温以外の要素の重要性を示す例である。これらの要素を取り入れた作物の温度環境の評価手法が、ホットスポットの特定に重要であることがわかった。このように、気候シナリオの特性評価においては、複数の気象要素の影響の組み合わせを考慮することが重要である。気候シナリオに関して気象要素ごとの不確実性を精査することは容易ではないが、気候シナリオを用いた影響評価では個々の気象要素の不確実性が増幅される場合があることに留意する必要がある。特に、異常高温の発生といった極端現象については、気候シナリオ間での予測幅も大きく、短期的な変動に関する予測の不確実性は依然として大きいことがわかった。

国際連合食糧農業機関によると、コメの需要は2050年までに対2000年比で約30%（主要穀類は70%）増加するものと予測されており、本研究で得られた収量予測の変動幅・不確実性を考慮すると、40％近い収量増加が求められる可能性がある。こうした作物需要の増加に対して、窒素投入量を継続的に増加させて対応した場合、河川に流出される窒素成分は増加し、河川水窒素濃度は大きく増加し、深刻な水質問題を引き起こす恐れがある。本研究で得られた気候シナリオと広域窒素フローモデルを組み合わせたモデルの結果は、気候予測値の幅を考慮しても、作物需要に伴う窒素負荷が起こる可能性が高いことを示した。ただし、施肥管理方法を大きく改変した場合、作物への気候変動の影響が大きく異なる可能性が示された。これは、影響評価において施肥技術を考慮する必要性を示唆するだけでなく、施肥技術における「適応」が東アジアにおける将来の生産性向上と環境負荷の軽減に大きく貢献することを示唆するものである。

## （２）環境政策への貢献

1）農業環境技術研究所と農林水産省生産局農業環境対策課との連絡会（2010年7月7日、於農業環境技術研究所）において、本プロジェクト内容も含む国際的な気候温暖化影響の研究ネットワークの取り組みを紹介した。

2）持続可能なアジア太平洋に関する国際フォーラム ISAP2010（2010年7月13日、於パシフィコ横浜）において、本研究を含む稲作関係の気候温暖化への適応研究の内容を各国の政策担当者に紹介した。

3）我が国コメ研究の国際貢献ワークショップ（2010年9月3日於つくば）において本研究を含む稲作関係の気候温暖化への適応研究の内容を紹介した。

4）農林水産省主催のAPEC食料安全保障に関するワークショップ(2012年1月17日於東京フォーラム)において、APEC諸国の農林水産行政担当者に対して、本プロジェクトの内容も含む国際的な気候変動適応・緩和研究のネットワークを紹介した。

## 6 ．国際共同研究等の状況

国際イネ研究所（IRRI）が提案した “Climate Change and Rice Consortium” の枠組みで、IRRI、フランスの Centre de coopération internationale en recherche agronomique pour le développement CIRAD, オランダのWageningen大学、オーストラリアのCommonwealth Scientific and