Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
7) M. HARA, S. A. ADACHI, H. KUSAKA and F. KIMURA: American Geophysical Union 2014 Fall Meeting, San Francisco, United States, 2014

“Effects of Synoptic-Scale Wind under the Typical Summer Pressure Pattern on the Mesoscale High-Temperature Events in the Osaka and Kyoto Urban Areas by the WRF Model.”

9）日下博幸、飯島奈津美、井原智彦、原政之、高根雄也、飯塚悟：日本建築学会環境系論文集、78(693)，873-881（2013）

「2070年代8月を対象とした東京・名古屋・大阪における熱中症および睡眠困難の将来予測」

## 10 ）佐藤友徳：天気、61,644-648（2014）「地域スケールの気候予測情報とその活用」

11) Y. TAKANE, H. KUSAKA and H. KONDO: Int. J. Climatol., DOI:10.1002/joc.3951(2014) "Climatological study on mesoscale extreme high temperature events in the inland of the Tokyo Metropolitan Area, Japan, during the past 22 years."

12) S. MATSUMURA, S. SUGIMOTO and T. SATO: J. Climate, 28, 2873–2883. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/JCLI-D-14-00569.1 (2015)

“Recent intensification of the western Pacific subtropical high associated with East Asian summer monsoon”

## く査読付論文に準ずる成果発表>

1）池田亮作、日下博幸：電力土木、374(11)，101-105（2014）「気象の力学モデル」

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1）松村伸治、佐藤友徳：雪氷研究大会2011（2011）

「雪氷変化に伴う北海道の将来気候への影響 -擬似温暖化実験による予測-」

2) T. SATO and S. MATSUMURA: Third international workshop on downscaling, 2011

“Detection and evaluation of uncertainty in regional climate simulation by sensitivity experiment”

3）佐藤友徳：日本気象学会2012年秋季大会一般公開シンポジウム「気象学が地域の未来にいかに貢献できるか？これからの北海道の地域づくりと気象学の研究」（2012）

「地域スケールの気候予測情報とその活用」

4) T. SATO and S. SUGIMOTO: Davos Atmosphere and Cryosphere Assembly DACA-13, Davos, Swiss, 2013 "Possible impact of sea surface warming on the spatial variation of winter precipitation trends in north Japan."

5）佐藤友徳、杉本志織：日本気象学会2013年度秋季大会（2013）「日本海海面水温の上昇と冬季降水量の長期変化傾向について」

### 7. 研究者略壓

## 課題代表者: 日下 博幸

筑波大学大学院環境科学専攻修了、博士（理学）、現在、筑波大学計算科学研究センター准教授研究分担者

## 1 ）若月 泰孝

名古屋大学大学院理学研究科中退、博士（理学）、現在、筑波大学アイソトープ環境動態研究センター助教

## 2 ）佐藤 友徳

筑波大学大学院地球科学研究科中退、博士（理学）、现在、北海道大学大学院地球環境科学研究院准教授

## 3 ）原政之

筑波大学大学院地球科学研究科中退、博士（理学）、現在、埼玉県環境科学国際センター研究員
## S-8-1 我が国全体への温暖化影響の信頼性の高い定量的評価に関する研究

（２）温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化

①ユーザ支援システムの開発に関する研究

国立大学法人筑波大学

計算科学研究センター

計算科学研究センター

計算科学研究センター

計算科学研究センター

アイソトープ環境動態研究センター

日下 博幸

田中 博

川島 英之

建部 修見

若月 泰孝

平成22～26年度累計予算額：49,474千円（うち、平成26年度予算額：11,159千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

これまで、環境省、文部科学省、気象庁などの大型プロジェクトによって、力学的ダウンスケーリング手法による地域気候の将来予測が行われてきた。しかしながら、これらの予測データは、データ期間や、シナリオ、対象とする国・地域が限られていた。

そこで、本課題では、非専門家が自分たちのニーズに合わせて簡単に地域気候予測ができるソフトウェア「温暖化ダウンスケーラ」を開発することにした。

本課題で開発した温暖化ダウンスケーラは、誰でも簡単に地域気候予測ができるようにするソフトウェアである。このソフトは、Linux-PCとWindows-PCのウェブブラウザ(IE、Google Chrome)上で動くウェブアプリケーションである。一般的に、ダウンスケーリング手法によって地域気候予測を行う際には領域気候モデル（RCM）を用いるため、莫大な計算資源と不確実性の低減が必要となる。温暖化ダウンスケーラでは、擬似温暖化手法を採用してこれらの問題を克服すると同時に、CMIP3とCMIP5の全球気候モデル（GCM）、およびSRESとRCPシナリオに基づく複数の将来気候予測シナリオを用いた予測も可能にした。このソフトは、単に予測計算をするだけでなく、土地利用政策や省エネ策などの環境政策が地域気候に与える影響も評価することができる。

温暖化ダウンスケーラは、以上の特徴を持つため、スーパーコンピュータを保有していない自治体や途上国でも予測実験を可能にする。そして、自治体や途上国によるボトムアップ的な政策立案の加速に資するソフトになると期待されている。

## [キーワード]

力学的ダウンスケーリング、ウェブアプリケーション、地域気候予測、WRF

### 1. はじめに

これまで、環境省のS-5プロジェクト、文科省の革新プロジェクト、RECCAプロジェクト、リスク情報創生プログラム等によって、日本域を対象としたダウンスケール実験が行われてきた。こ
れらの大型プロジェクトで得られた将来予測データは、影響評価研究に有用であると期待されているが、年代・シナリオ・GCMが限定されており、出力される変数などもある程度限定されている。

年代・シナリオ・GCMを任意に選択でき、それぞれのニーズに合ったダウンスケーリング実験を簡易にでき、さらには自治体の環境政策の効果を地域の気候予測実験結果に反映できるシステムをもし開発することができれば、様々な研究対象を持つ影響評価研究者、あるいは「気候変動への賢い適応」を検討する地方自治体の研究員にとって大変有用なものになり、影響評価研究や適応研究に大きく資すると期待できる。

表1(2)①-1 日本を対象とした地域気候予測の現状（2015年3月現在）

プロジェクト	GCM	シナリオ	年代	空間分解能、DS方法
S-8共通(第一版)	MIROC3.2 hiresMRI-CGCM 2.3.2GFDL CM2.1CSIRO MK3.0	A1b	2031-20502081-2100	GCMからの線形内挿
S-8共通(第二版)	MIROC5MRI-CGCM3GFDL CM3GadGEM2-ES	RCP2.6,RCP4.5,RCP8.0	2031-20502081-2100	GCMからの線形内挿
S-5	MIROC3MIROC5	A1bRCP4.5	2031-20502081-2100	20kmRCMによる力学的DS
気象庁地球温暖化予測情報第7巻	MRI-CGCM2.3.2	A1b,B1	2081-2100	20kmRCMによる力学的DS
気象庁地球温暖化予測情報第8巻	MRI-AGCM3.2	A1b	2016-2035,2076-2095	5kmRCMによる力学的DS
革新	MRI	A1b	2015-20392075-2099	5kmRCMによる力学的DS(6-10月)1kmRCMによる力学的DS(地域限定)
創生プログラム	MRI-AGCM3.2	RCP8.5	1980-20002076-2096	5kmRCMによる力学的DS(全季節、SSTクラスターアンサンプル)
適応計画の策定に向けた温暖化予測(環境省)	MRI-AGCM3.2	RCP2.6RCP4.5RCP6.0RCP8.5	1984-20042080-2100	20kmRCMによる力学的DS(全季節、物理スキームとSSTクラスターによるアンサンプル、19メンバー)
RECCA共通(第一版)	MIROC、MRI、GFDL、CSIRO	A1b	地域限定の力学的DSと統計的DS

## 2 ．研究開発目的

本課題の目的は、温暖化ダウンスケーラのベースとなるユーザ支援システムを開発すると同時に、サブテーマ1(2)②が作成したガイドラインを導入することで、温暖化ダウンスケーラを開発することである。さらには、ダウンスケーラの普及のための取り組み、具体的には、ユーザ向けの講習会の開催、マニュアルの更新などを行う。
### 3. 研究開発方法

本課題では、ユーザ支援システムを構築し、その中にサブテーマ1(2)②が作成したガイドラインとデータを採用することで、ダウンスケーラを開発する。ダウンスケーラは、誰でも操作ができることをその長所の一つとしているため、GUIベースのシステムにする。ダウンスケーラは、

Linux-PCとWindows-PCのウェブブラウザ上で動くウェブアプリケーションとする。対応するウェブブラウザは、Internet ExplorerとGoogle Chromeとする。

ダウンスケーラに搭載する機能については、影響評価研究者および本課題のサブテーマ1(2)③に事前アンケートおよびベータ版配布後のヒアリングを行い、その結果（ユーザからの要望）をできるだけ反映させる。開発したダウンスケーラをS-8の中の利用希望機関全てに配布し、ダウンスケーラの利用講習会を開催する。国内だけでなく海外の利用も考慮して、ダウンスケーラのシステムとマニュアルは日本語版と英語版の両方を用意する。

## 4 ．結果及び考察

地域気候予測の非専門家のためのユーザ支援システムを開発した。それをベースにダウンスケーラを開発した。開発したダウンスケーラの主な特徴は以下の通りである。

・Windows-PCおよびLinux-PC 上のInternet Explorer および Google Chrome 上で動くウェブアプリケーション（図1(2)①-1）である。GUI上で全ての操作ができる。

・初心者向けモード（簡易設定モード）と中級者以上向けモード（詳細設定モード）の2種類のモードがある。初心者向けモードでは、ユーザはクリックするだけで計算領域を選択できる（図1(2)①-2）。中級者以上向けモードでは、ユーザはOpen Street Map上で、計算範囲を任意に設定できる。・地域を対象とした現在気候および将来気候の予測計算が、30km、20km、10km、4kmもしくは2kmメッシュで可能（図1(2)①-3）。誰でも簡単に予測計算ができる。

・予測結果を(クリックとプルダウンメニューからの選択だけで)簡単に作図できる(図1(2)①-4)。作図結果はpng形式で出力できる。

・予測結果は、テキスト形式データとcsv形式データとしても出力できる。

・ダウンスケールには、力学的ダウンスケール手法の一つである擬似温暖化実験手法を採用している。これにより、計算コストの大幅な縮減を可能にしている。

・現在および将来予測計算（力学的ダウンスケール）に用いる領域気候モデルとして、世界で最も広く利用されているWeather Research and Forecasting (WRF)モデルを採用している。

• IPCCのSRESおよびRCPシナリオに基づくダウンスケール実験が可能（図1(2)①-5）。

・CMIP3, CMIP5のGCMからのダウンスケール実験が可能（図1(2)①-6）。

・土地利用政策や、緑化政策、省エネ政策の効果が予測実験結果に反映できる（図1(2)①-7）。

・予測結果の不確実性などを知らせるためのガイドラインが表示される。

・日本国内だけでなく、中緯度から低緯度の地域であれば、どこでも利用可能（図1(2)①-8）。また、日本語システムと英語システムの両方が用意されている。マニュアルも日本語版と英語版の両方が用意されている。
図1(2)①-1 開発したダウンスケーラ

図1(2)①-2 初心者向けモードの画面。ユーザはクリックだけで計算領域を選択できる。
図1(2)①-4 予測結果の作図例。

図1(2)①-5 IPCCのSRESおよびRCPシナリオに基づくダウンスケール実験。

図1(2)①-6 RCP8.5シナリオ、CMIP5のGCMからのダウンスケール実験。

図1(2)①-7 土地利用政策や、緑化政策、省エネ政策の効果を予測実験結果に反映。
図1(2) $ ① $ -8 日本国内以外の地域での予測計算も可能。

ダウンスケーラの初心者ユーザのための講習会をS-8の参画者向けに開催した（図1(2)①-9）。また、途上国支援を目的に、インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）でも講習会を開催した（図1(2)①-10）。その後、ダウンスケーラの利用を希望するS-8の参画機関に、ダウンスケーラの最新版を配布した。これと並行して、S-8に参画していない自治体（兵庫県）からの要望に応える形で、兵庫県農政環境部温暖化対策課および環境省地球環境局総務課研究調査室に配布した。

図1(2)①-9 ダウンスケーラ講習会の様子。JAMSTEC東京事務所にて開催。
図1(2)①-10 インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）で開催した講習会の様子。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

従来の気候シナリオでは、使用できるデータ期間やシナリオが限られていた。本研究で開発したダウンスケーラでは、影響評価研究者が自由度の高い気候予測情報を得ることが可能になるため、地域スケールの多様な影響予測・影響評価研究に大きく資すると期待される。

## （２）環境政策への貢献

ダウンスケーラの特徴の一つがPC上で動くということである。これにより、スーパーコンピュータを保有していない自治体や途上国でもダウンスケール実験を可能にした。つまり、ダウンスケーラの完成によって、自治体の政策担当者や研究者が主体となって必要な予測データを作成することが可能となった。

ダウンスケーラのもう一つの大きな特徴が、環境政策が地域気候に及ぼす影響を評価できることである。たとえば、ダウンスケーラは、将来の土地利用に基づいて地域気候の計算をするため、「土地利用政策を実行に移した場合にその地域の気候がどう変化するのか？」といった疑問にも答えることができる。従来のように、「気候が変化した場合に土地利用政策をどうするか」という視点だけではなく、「土地利用が変化した場合に地域の気候がどう変化するのか」という環境政策のフィードバックまで考慮できる点で、ダウンスケーラは政策担当者に有用なツールとなることが期待される。実際に、土地利用政策が重要となる途上国からの期待は大きい（例、インドネシア気候気象地球物理庁、インドネシア公共事業省）。また、環境省などの我が国の行政機関が途上国支援事業を行う際の有用なツールになると期待されている（例、環境省地球環境局総務課研究調査室、JICAインドネシア）。

同様に、ダウンスケーラは都市内緑化政策や省エネ政策が地域の気候に及ぼす影響も評価できる。温暖化の緩和策としての省エネ政策が、「地域の気候をどう変えるか」といったフィードバ
## ックも考慮できる。

これらのダウンスケーラ特有の機能により、ボトムアップ的な政策立案が加速され、気候変動適応への機運を高める効果があると期待される。

水資源予測への応用（北海道土木研究所へ）

・ユーザが欲しいGCMシナリオ

年代でダウンスケール実験を可能に

・土地利用変化を予測結果に反映

自治体の政策担当者（兵庫県庁農政環境部へ）

国の環境政策担当者（環境省地球環境局へ）

影響評価・適応策研究者（S-8研究者へ）

スパコンのない国へ（インドネシアの気象庁，公共事業省）

## ＜行政が既に活用した成果＞

兵庫県農政環境部温暖化対策課および環境省地球環境局総務課研究調査室の要望に従って、開発したダウンスケーラをこれらの行政機関に配布した。また、インドネシア気象気候地球物理庁からの要望に従って、途上国支援として同庁にも配布した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

ダウンスケーラの特徴の一つがPC上で動くということである。これにより、スーパーコンピュータを保有していない自治体や途上国でもダウンスケール実験を可能にした。つまり、ダウンスケーラの完成によって、自治体の政策担当者や研究者が主体となって必要な予測データを作成することが可能となった。また、ダウンスケーラは、一般的な地域気候予測とは異なり、土地利用政策や、緑化政策、省エネ政策の結果が地域気候予測結果に反映される。自治体や途上国が行う環境政策の結果が反映されるということで、期待が高い（例えば、インドネシア公共事業省）。

### 6. 国際共同研究等の状況

JICAのプロジェクトの一環として、インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）から職員を3名、公共事業省から職員を2名、バンドン工科大学から講師を1名受け入れ、ダウンスケーラを使ったインドネシアの将来気候予測方法や土地利用政策に対するダウンスケーラの有効活用の方法
を指導した。また、ダウンスケール手法そのものについても指導した。カウンターパートは、インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）のWidada Sulistya局長である。

ベトナムハノイ自然科学大学を訪問し、ダウンスケーラを紹介するとともに、ダウンスケールに関する指導を行った。カウンターパートは、ベトナム国家大学ハノイ自然科学大学のNguyen Minh Truong講師である。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) H. KUSAKA, Y. MIYA and R. IKEDA: J. Meteor. Soc. Japan, 89, 327-340 (2011)

“Effects of Solar Radiation Amount and Synoptic-scale Wind on the Local Wind “Karakkaze” over the Kanto Plain in Japan”

2) Y. TAKANE and H. KUSAKA: J. Appl. Meteor. Clim., 50, 1827–1841 (2011)

“Formation mechanism of the extreme surface air temperature of 40.9 C observed in the Tokyo metropolitan area: Considerations of dynamic foehn and foehn-like wind”

3) T. IIZUMI, I. TAKAYABU, K. DAIRAKU, H. KUSAKA, M. NISHIMORI, G. SAKURAI, N. ISHIZAKI, S. A. ADACHI and M. A. SEMENOV: Journal of Geophysical Research-Atmosphere, Vol 117, D11114 19PP. (2012)

“Future change of daily precipitation indices in Japan: A stochastic weather generator-based bootstrap approach to provide probabilistic climate”

4）高根雄也、日下博幸、原政之：日本ヒートアイランド学会論文集，7，18-26（2012）.

「IPCC SRES A2シナリオ下での三大都市圏の夏季気候の将来予測：WRF-UCMによる力学的ダウンスケーリング」

5）岡田牧、若月泰孝、犬飼俊、廣田陸、日下博幸：日本ヒートアイランド学会論文集，8，7-12(2013).

「初冬早朝における緑地内外の気温分布調査 - 代々木公園・明治神宮の事例－」

6）平田航、日下博幸：地理学評論，86(4)，338-353（2013）.

「二つ玉低気圧通過に伴う降水の気候学的研究」

7) Y. TAKANE, Y. OHASHI, H. KUSAKA, Y. SHIGETA and Y. KIKEGAWA: J. Appl. Meteor. Climatol., 52, 1764-1778 (2013)

“Effects of Synoptic-Scale Wind under the Typical Summer Pressure Pattern on the Mesoscale High-Temperature Events in the Osaka and Kyoto Urban Areas by the WRF Model”

8) 日下博幸、飯島奈津美、井原智彦、原政之、高根雄也、飯塚悟：日本建築学会環境系論文集，78(693)，873-881(2013).

「2070年代8月を対象とした東京・名古屋・大阪における熱中症および睡眠困難の将来予測」

9) Y. TAKANE, H. KUSAKA and H. KONDO: Int. J. Climatol., DOI:10.1002/joc.3951 (2014) "Climatological study on mesoscale extreme high temperature events in the inland of the Tokyo Metropolitan Area, Japan, during the past 22 years"
## <査読付論文に準ずる成果発表>

1) 日下博幸：地学雑誌，120(2)，285-295（2011）

2) 日下博幸：日本ヒートアイランド学会誌，6，42-45（2011）「ヒートアイランド気象学事始め(第5回）」

3) 池田亮作、日下博幸：電力土木、374(11)，101-105（2014）「気象の力学モデル」

4) 秋本祐子、日下博幸：電力土木、375(1)，85-88 (2015)

「気象の物理モデル」

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1）水成真由美、日下博幸、横山仁：日本気象学会2011年度春季大会（2011）「東京都で発生する夏季の短時間強雨の気候学的研究」

2）高根雄也、大橋唯太、日下博幸、重田祥範、亀卦川幸浩：日本気象学会2011年度春季大会(2011)「日本で最も暑い京阪地域における夏季高温の実態調査と形成要因の解明」

3）古橋奈々、日下博幸、横山仁：日本ヒートアイランド学会第6回全国大会（2011）

「東京23区で真夏日の午後に観測された短時間強雨の実態調査－降水分布の特徴の把握－」

4）水成真由美、日下博幸、横山仁：日本ヒートアイランド学会第6回全国大会（2011）「東京都で発生する短時間強雨の統計解析－降水分布の特徴の把握－」

5）高根雄也、大橋唯太、日下博幸、重田祥範、亀卦川幸浩：日本地理学会2011年秋季学術会(2011)「日本で最も暑い京阪地域における夏季高温の実態調査と形成要因の解明」

6) H. KUSAKA: Third international workshop on downscaling, Tsukuba, Japan, 2011 "Simple DDS scheme in S-8 projects."

7）加藤隆之、日下博幸：第13回非静力学モデルに関するワークショップ（2011）「湖盆地形における湖陸風循環モデルの開発」

8）加藤隆之、日下博幸：日本気象学会2011年度秋季大会（2011）「湖盆地形における局地気流モデルの開発」

9）加藤隆之、日下博幸：日本地理学会2012年春季学術大会（2011）

「夜間の二次元局地気流モデルの開発と陸風・斜面下降流への適用－洞爺湖を例とし－」

11）高根雄也、日下博幸：第56回気候影響・利用研究会（2011）

「2011年6月24日に関東平野内陸域で発生した39.8℃の極端な猛暑の形成メカニズム」

12）桑門遼、日下博幸：日本気象学会2012年度春季大会，つくば（2012）「百里基地周辺における霧の気候学的特徴」
13）高根雄也、日下博幸：日本気象学会2012年度春季大会，つくば（2012）

「2011年6月24日に関東平野内陸域で発生した39.8℃の猛暑の形成メカニズム：領域気象モデルWRFを用いた山越え気流に伴う昇温メカニズムの考察」

14) H. KUSAKA: 6th Japanese-German meeting on urban climatology, Hiroshima, Japan, 2012

“Climate analysis for urban planning.” （招待講演）

16）水成真由美、日下博幸、横山仁：日本気象学会2012年度秋季大会，札幌（2012）「東京都で発生する夏季の短時間強雨に与える都市と海の影響」

17）岡田牧、日下博幸、若月泰孝、中野美紀、佐藤友徳、原政之：第58回気候影響・利用研究会，東京（2013）

「温暖化ダウンスケーラの開発」

19）岡田牧、日下博幸：日本気象学会2013年度春季大会（2013）「公園緑地に適応させた黒球温度推定式の導出」

20）柿沼亜衣、日下博幸：日本気象学会2013年度春季大会（2013）

「北陸地方・北関東地方で発生する高温に対するフェーンの気候学」

21）髙根雄也、日下博幸：日本気象学会2013年度春季大会（2013）

「関東平野内陸域で発生する猛暑とフェーンのメカニズム」

22) M. HARA, S. A. ADACHI, H. KUSAKA, F. KIMURA: 7th International Scientific Conference on the Global Water and Energy Cycle, Hague, Netherlands, 2014

“Future change of wintertime thermal environment in the Tokyo metropolitan area”

23) H. KUSAKA, Y. WAKAZUKI, M. NAKANO, M. OKADA, Q. V. DOAN, A. KAKINUMA, T. SATO, M. HARA: AOGS 11th Annual Meeting, Sapporo, Japan, 2014

“Development of a Web Application for Dynamical Downscaling”

24）原政之、足立幸穂、日下博幸、木村富士男、高橋洋、馬燮銚：日本気象学会2014年度秋季大会（2014）

「気候変動が日本の大都市の冬季ヒートアイランドに与える影響」

25) M. HARA, S. A. ADACHI, H. KUSAKA, F. KIMURA : American Geophysical Union 2014 Fall Meeting, San Francisco, United States, 2014

"Future change of wintertime urban heat island intensity over Japan"

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1) 環境省受託研究S8のダウンスケーラ講習会（2014年9月30日、JAMSTEC東京事務所、参加者約10名）
## （５）マスコミ等への公表・報道等

1) 成果の記者発表（2011年7月21日、於筑波大学計算科学研究センター、熊谷猛暑の研究成果について）

2）共同通信（2011年7月21日、株式会社共同通信社、熊谷猛暑の研究成果について）

3）時事通信（2011年7月21日、株式会社 時事通信社、熊谷猛暑の研究成果について）

4）サンケイスポーツ（2011年7月21日、全国版、株式会社産業経済新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

5）日経新聞（2011年7月22日、全国版、株式会社日本経済新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

6）茨城新聞（2011年7月22日、株式会社茨城新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

7）朝日新聞（2011年7月22日、全国版、株式会社朝日新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

8）毎日新聞（2011年7月22日、全国版、株式会社毎日新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

9）東京新聞（2011年7月22日、株式会社中日新聞社、熊谷猛暑の研究成果について）

10）日本テレビZIP！（2011年7月26日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について1分ほど紹介）

11）日本テレビスッキリ!!（2011年7月27日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について8分ほど紹介）

12）テレビ朝日モーニングバード（2011年7月28日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について1分ほど紹介）

13）共同通信（2011年7月28日、株式会社共同通信社、都市の短時間強雨の研究成果について）

14）テレビ朝日モーニングバード（2011年8月4日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について電話取材に応じた）

15）FM NACK5（79.5MHz）「夕焼けシャトル」（2011年8月8日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について5分ほど紹介）

16）日本テレビnews.every（2011年8月10日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市の短時間強雨の研究成果について資料を提供した）

17）毎日新聞（2012年5月26日、全国版、6頁、三大都市圏の夏季気候の将来予測実験と健康響評価について）

18) InterFM「GREEN STATION」(2012年7月19日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、都市気候、短時間強雨、ヒートアイランド現象、温暖化予測などの研究成果について10分ほど紹介）

19）CBCラジオ「土曜ワイド 広瀬隆のラジオでいこう！」（2012年7月28日、「温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化」に関する、ヒートアイランド現象、温暖化予測などの研究成果について10分ほど紹介）

20）ラジオNIKKEI第2（2013年9月9～13日、温暖化研究について紹介）

## (6) その他

1) 一般に対する教育普及啓蒙活動：
日下博幸、ベレ出版、265pp（2013）

「学んでみると気候学はおもしろい」

### 8. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
## S-8-1 我が国全体への温暖化影響の信頼性の高い定量的評価に関する研究

（２）温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化

② 温暖化評価手法の開発とガイドラインの作成に関する研究

独立行政法人海洋研究開発機構

シームレス環境予測研究分野

木村 富士男

馬 燮銚

研究協力機関

埼玉県環境科学国際センター

温暖化対策担当

原 政之

国立大学法人東京大学

大気海洋研究所

吉兼 隆生

平成22～26年度累計予算額：25,657千円（うち、平成26年度予算額：1,200千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

ダウンスケーラでは、力学的ダウンスケーリングを採用している。しかし、力学的ダウンスケーリングを行うためには、多大な計算資源が必要となる。ダウンスケーリングの際に必要となる計算資源を効率的に減らす必要がある。このため、ダウンスケーラでは擬似温暖化手法を採用した。本研究では、はじめに、CMIP3とCMIP5のGCMによるSRESおよびRCPシナリオ下での全球気候予測結果を用いて、擬似温暖化手法に必要な気候差分データを作成した。これにより、標準シナリオ以外の多くの将来気候予測シナリオを用いた予測も可能になった。次に、ダウンスケーラを効率的に利用するためのGCMデータや計算設定の調査を行った。これらの作業と並行して、気候研究者ではないユーザがダウンスケーラを用いる際に参考とするためのガイドラインについて開発を行った。

## [キーワード]

力学的ダウンスケーリング、領域気候モデル、擬似温暖化手法、温室効果ガス排出シナリオ、WRF

### 1. はじめに

従来行われており、影響評価研究者が使用することが可能である地域気候予測データは、年代・温室効果ガス排出シナリオ・全球気候モデルなどが限られていた。複数の年代・温室効果ガス排出シナリオ・全球気候モデルを整備し、ダウンスケーラに搭載し、より効率的に将来予測計算が可能となることによって将来予測の不確実性まで含めた影響評価研究が飛躍的に進歩すると考えられる。
## 2 ．研究開発目的

## （１）PC上でダウンスケール計算を可能にするための温暖化評価手法の開発について

当プロジェクト開始前に開発された擬似温暖化手法の開発・改良・検証を進め、S-8標準シナリオ及びそれ以外の将来気候予測を可能とすること、また、PC上での擬似温暖化手法による将来気候予測で必要とする計算資源を削減することを目的とした。

（２）本システムを使った計算結果に対するユーザの理解を助けるためのガイドラインの作成

CGCMの将来気候予測データの特徴をユーザに図・文章で知らせるための機能を開発し実装すること、また、本システムでのダウンスケーリング結果について、ユーザの理解を助けるためのガイドラインを作成することを目的とした。

## 3 ．研究開発方法

## （１）PC上でダウンスケール計算を可能にするための温暖化評価手法の開発について

擬似温暖化手法の開発・改良・検証、及び、擬似温暖化手法で行える実験の拡張の2つを進めた。擬似温暖化手法では、CGCMで計算された現在気候再現データと将来気候予測データの月平均値を用いる。これらの月平均値のデータの差分をとり、これを再解析データに上乗せしたデータを領域気候モデルの初期値・境界値として計算することによって、詳細な将来気候予測データを得る。

擬似温暖化手法の開発・改良としては、PC上でも実験可能とするために必要となる計算機資源を削減できる手法を開発した。また、S-8標準シナリオV1、V2に含まれている将来気候予測データのみならず、CMIP3、CMIP5の多数のCGCMによる将来気候予測データを用いたダウンスケーリングを可能とするために、将来気候予測データの収集・整理、擬似温暖化実験のための気候差分データの作成を行った。

（２）本システムを使った計算結果に対するユーザの理解を助けるためのガイドラインの作成

力学的ダウンスケーリングについての既存の資料を翻訳し、また国内外でのダウンスケーリングについてのプロジェクト等を参考にしつつ、ガイドラインの作成を行った。作成したガイドラインについては、海外のユーザに対応するための英訳についても行った。また、当システムによるダウンスケーリングの結果を検証するための観測データを整備し、当システム内で計算結果と比較が可能となるような機能の実装を行った。

## 4 ．結果及び考察

## （１）PC上でダウンスケール（予測計算）を可能にするための温暖化評価手法の開発

PC上でダウンスケール（予測計算）を可能にするための温暖化評価手法として、本課題では擬似温暖化手法を採用した。擬似温暖化手法では、単一のGCMで計算された現在気候再現データと将来気候予測データの月平均値の差を計算した気候差分データを用いて、力学的ダウンスケーリングを行う。ただし、同じ年代および同じ温室効果ガス排出シナリオを選択した場合でも、GCMによって気候変化のばらつきは小さくないため、平均的な気候変化を見積もる場合には複数のGCMによる将来気候予測データをそれぞれダウンスケーリングする必要があった。
図1(2)②-1は、CMIP5で公表されている各排出シナリオ・年代ごとのGCMによる全球平均地上気温の上昇量である。ここでは、(RCP4.5、RCP8.5の全年代が2013年度末までに入手可能であった)22種類のGCMを掲載している。グラフの棒は、左から順にS-8標準シナリオ第2版に含まれるMRI-CGCM3、MIROC5、HadGEM2-ES、GFDL-CM3と本課題でダウンスケーラ用に採用したinmmcm4、CCSM4、CESM1-CAM5のGCM、それ以外のGCMである。グラフの一番右側には、ダウンスケーラに採用した7種類のGCMの平均、および全22種類のGCMの平均を示している。

図1(2)②-1 CMIP5で公表されているCGCMによる、1981-2000年から2031-2050年および1981-2000年から2081-2100年までの全球平均年平均地上気温の上昇量。 左から7個のGCMは、ダウンスケーラで使用可能なGCMである。

一般的に、気候予測の結果はGCMに大きく依存する。例えば、RCP8.5シナリオ下の2081-2100年の場合、予測された昇温量はGCMによって大きく異なり、2.5～6.2度の大きなばらつきを持っていることがわかる（図1(2)②-1）。RCP4.5シナリオ下における2031-2050年の場合、予測された昇温量はGCMによってそれほど大きな違いはないが、それでも0.5～2.4度と多少のばらつきが認められる。このことから、あるシナリオ下での気候変化の推定を行いたい場合には、あるGCMからダウンスケール計算（地域気候の予測計算）をするのではなく、複数のGCMから個別にダウンスケール計算を行い、複数の予測結果を平均することが望ましい。ただし、このような方法で地域気候の予測をする場合には、ダウンスケール計算をGCMの数だけ行わなければならず、莫大な計算量となる。2015年現在のPCでは時間がかかりすぎるため、スーパーコンピュータが必要となる。本課題で開発しているダウンスケーラはPCで動かすことを前提としている。したがって、計算コストはできるだけ低くしなければならない。そこで、ダウンスケーラでは、複数のGCMの将来気候予測データから将来気候の平均値（GCMの結果の平均値）を作り、この平均値を用いてダウンスケーリング計算を行うことにした。これにより、1回の実験で、平均的な気候の将来予測値を得
ることが可能となり、PC上でも地域気候の予測実験が可能となった。もちろん、ユーザがGCMを選んで、それぞれのGCMからダウンスケールすることも可能である。

ここで、ダウンスケーラで使用する7種類のGCMの昇温量に着目する。選択した7種類のGCMによる気温上昇の予測の不確実性の幅（ばらつき）は、全22種類のGCMの昇温量の各シナリオの幅と同程度である。平均値も同程度である。これらの結果は、ダウンスケーラで用いる7種類のGCMで、22種類のGCMを用いた場合と同程度の不確実性の幅をもった地域気候予測計算を行うことが可能であることを示唆している。

次に、一般ユーザがダウンスケーラをPCで動かした場合の将来気候予測計算時間を推定するためのベンチマークテストを行った。表1(2)②-1は、ベンチマークテストで用いた計算機環境と領域気候モデルの設定である。実験に用いた計算機は2012年当時においては比較的高速なPCであった。実験運用の結果、1台のPC上で3つの数値実験を同時に実施しても計算速度の低下は少ない。しかしながら、数値実験を4つ同時に行うと、30％以上の計算速度低下が見られ、計算効率が低くなることがわかった。

表1(2)②-14 コアのPC上において、1コアのみを使用する領域気候モデル10ヶ月積分を同時に複数実行した場合の1実験の平均実行時間(上)、及び、テストに使用した環境（下）。

同時実行実験数	1	2	3	4
平均実行時間(時)	101.30	107.8	115.4	133.1
平均実行時間(日)	4.22	4.49	4.81	5.55

CPU	3.4GHz quad core Core i7-2600K
RAM	16GB 1333MHz DDR3 DRAM SO-DIMM
コンパイラ	Intel C++/Fortran Compiler
領域気象モデル	WRF V3.3.1
計算領域	120*100*27、水平格子間隔 20km
積分時間間隔	20秒
物理スキーム	WSM3、Kain-Fritcsh、RRTMG、UCM、MYJ、Noah LSM

## （２）計算結果に対するユーザの理解を助けるためのガイドラインの作成

ダウンスケーラを使った地域気候の将来予測計算の結果をユーザがより容易に理解できるようにするためのガイドラインを作成した。具体的には、GCMの将来気候予測データの特徴をユーザに図・文章で知らせるための機能を開発しダウンスケーラに実装した。力学的ダウンスケール手法を用いた地域気候予測の非専門家が予測結果を有効利用するために、IPCCで報告されている「ダウンスケーリングに関するガイドライン」(Mearns L. O., F. Giorgi, P. Whetton, D. Pabon, M. Hulme, M. Lal, 2003: Guidelines for Use of Climate Scenarios Developed from Regional Climate Model Experiments, DDC of IPCC TGCIA, Final Version - 10/30/03)を参考にして、ガイドラインの作成を進めた。
ダウンスケーリングを行った結果についての検証を可能とするため、観測データの整備を行い、計算結果と並べて表示する事ができるように開発を行った。日本を対象とする計算の検証用としては、気象庁のアメダスデータが採用された。海外を対象とした計算の検証用としては、イースト・アングリア大学 (University of East Anglia)の気候研究ユニット(Climatic Research Unit; CRU)で作成されたCRU TS 3.21データセットを採用した。このデータは水平解像度が緯度経度0.5度であり、全球をカバーしている。また、月積算降水量、月平均気温、日最低気温の月平均値、日最高気温の月平均値、水蒸気圧の月平均値などの観測項目が含まれている。図1(2)②-2は、このCRU TSデータによる観測データの例である。このような観測データを、ダウンスケーリングの現在気候再現結果と比較して表示することが可能となった。

monthly precipitation in Sep. 2000 (Obs.)

図1(2)②-2 CRU TS 3.21データセットによる観測データの例。

2000年9月における年降水量を示している。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

これまで独自で複数の温室効果ガス排出シナリオ及び全球気候モデルを用いたダウンスケーリングを行うことは困難であったが、ダウンスケーラで使用できるようにした事により、複数シナリオ・全球気候モデルを用いた独自の不確実性の評価も含めた将来気候予測が可能となった。S-8標準シナリオのみならず、CMIP3、CMIP5において行われているより多くの将来気候予測シナリオをダウンスケールすることが可能となり、GHG排出シナリオ・GCM・年代の違いによる不確実性の幅をもった将来気候予測を行う事が容易に可能となった。これにより、将来気候予測の不確実性を考慮した影響研究が可能になるなど、地球温暖化研究の推進に大きく寄与する。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

S-8プロジェクト内外の地方公共団体環境研究機関等の研究者（特に埼玉県）では、地方公共団
体環境研究機関等の研究者のみならず政策担当者に対してもダウンスケーラについての説明を行うことを通じて、将来気候予測結果がもつ不確実性についての知識・情報の共有を進めた。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

これまでに各々の政策担当者が行うことが困難であった独自の将来気候予測に関して、複数の温室効果ガス排出シナリオ及び全球気候モデルを用いたダウンスケーリングを容易にした事とガイドラインの作成により、独自の将来気候予測が可能となった。

## 6 ．国際共同研究等の状況

インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）に、ダウンスケーラを使ったインドネシアの将来気候予測方法や土地利用政策に対するダウンスケーラの有効活用の方法を指導した。カウンターパートは、インドネシアの気象気候地球物理庁（BMKG）のWidada Sulistya局長である。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) 高根雄也、日下博幸、原政之：日本ヒートアイランド学会論文集, 7, 18-26 (2012).

「IPCC SRES A2シナリオ下での三大都市圏の夏季気候の将来予測: WRF-UCMによる力学的ダウンスケーリング」

2) 日下博幸、飯島奈津美、井原智彦、原政之、高根雄也、飯塚悟：日本建築学会環境系論文集，78(693), 873-881 (2013).

「2070年代8月を対象とした東京・名古屋・大阪における熱中症および睡眠困難の将来予測」

## <査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1）原政之、川瀬宏明、木村富士男：日本気象学会2012年度秋季大会，札幌（2012）

「近年の日本の積雪水量の年々変動・季節変化」

2) M. HARA, H. KAWASE, F. KIMURA, M. FUJITA, X. MA: AGU fall meeting, San Francisco, US, 2012

“Future Change of Snow Water Equivalent over Japan.”

3）岡田牧、日下博幸、若月泰孝、中野美紀、佐藤友徳、原政之：第58回気候影響・利用研究会，東京（2013）

「温暖化ダウンスケーラの開発」

4）原政之、藤田実季子、高橋洋：日本気象学会2013年度秋季大会（2013）
「熱帯域における降水の日変化と地表面の関係」

5) 足立幸穂、原政之、高橋洋、馬燮銚、吉兼隆生、木村富士男、松橋啓介、有賀敏典：日本気象学会2013年度秋季大会（2013）

「名古屋都市圏の将来人口予測をベースとした土地利用変化と地域気候への影響」

6) S. A. ADACHI, M. HARA, H. G. TAKAHASHI, X. MA, T. YOSHIKANE, F. KIMURA: AGU Fall meeting 2013, San Francisco, USA, 2013

“Changes in Urban Climate due to Future Land-Use Changes Associated with Population Changes in the Nagoya Region.”

7) M. HARA, S. A. ADACHI, H. KUSAKA, F. KIMURA: 7th International Scientific Conference on the Global Water and Energy Cycle, Hague, Netherlands, 2014

“Future change of wintertime thermal environment in the Tokyo metropolitan area”

8) M. HARA, M. FUJITA, H. G. TAKAHASHI : AOGS 11th Annual Meeting, Sapporo, Japan, 2014 "Influence of landmass on diurnal cycle of convective activity in the Tropics"

9) 原政之、足立幸穂、日下博幸、木村富士男、高橋洋、馬燮銚：日本気象学会2014年度秋季大会（2014）

「気候変動が日本の大都市の冬季ヒートアイランドに与える影響」

10) M. HARA, S. A. ADACHI, H. KUSAKA, F. KIMURA: American Geophysical Union 2014 Fall Meeting, San Francisco, United States, 2014

“Future change of wintertime urban heat island intensity over Japan”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

1) 環境省受託研究S8のダウンスケーラ講習会（2014年9月30日、JAMSTEC東京事務所、参加者約10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

特に記載すべき事項はない。
# S-8-1 我が国全体への温暖化影響の信頼性の高い定量的評価に関する研究

（２）温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化

③ 影響評価研究者および政策担当者との連携とダウンスケーラの有用性の評価に関する研究

国立大学法人 北海道大学

大学院地球環境科学研究院

佐藤 友徳

平成22～26年度累計予算額：40,455千円（うち、平成26年度予算額：8,401千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

温暖化ダウンスケーラのコアモデルとなる領域気候モデルWRFを用いた力学的ダウンスケーリング実験によりダウンスケーラの実験運用を行い、ダウンスケーラの有用性および適用限界を評価した。

北海道を対象に行った実験運用の結果、将来の冬季気温は積雪被覆の変化に対応して、山岳域に比べて平野で頭著に上昇することが分かった。このような将来の積雪変化を反映した空間の詳細な予測は、全球気候モデル出力結果を空間内挿しても得られない特徴であり、ダウンスケーラの利点である。実験運用で得られた将来予測気候データは、雪質や作物収量の将来予測など地域のニーズに合致した新規の影響評価研究を可能にすることが示された。また、アジア地域など海外においても実験運用を行い、ダウンスケーラが適用可能であることを確認した。

力学的ダウンスケーリングによって生じる不確実性の要因を調査するために、異なる全球気候モデルを側面境界条件とした実験や、土地利用・海面水温・海氷分布など下部境界条件を操作した実験を行った。その結果、これらの不確実性は地域を限定するほど顕著になる傾向があり、地域気候予測においては無視できない不確実性をもたらすことが分かった。

国内外の関係機関に対してダウンスケーラの導入支援を行った。ダウンスケーラの実験運用を通じて得た成果は、一般市民に向けて公表するとともに、大学での留学生向け講義や国際トレーニングコースにおいて広く紹介・活用された。以上より、ダウンスケーラは温暖化に関する教育支援ツールとしても有効であることが確認された。

[キーワード]

力学的ダウンスケーリング、地域気候予測、WRF、不確実性、雪質

### 1. はじめに

本課題で開発する温暖化ダウンスケーラは最新の領域気候モデルを使用した力学的ダウンスケーリング手法により、ユーザが独自に計算条件を設定し、関心のある地域の温暖化予測を行うものである。したがって、信頼性の高い地域規模の温暖化予測を行い、これを社会に発信するためには、ダウンスケーラの想定ユーザである「気象学を専門としない研究者」や「自治体の政策担当者」が、温暖化予測手法の原理やダウンスケーラの適用限界を的確に理解することが不可欠で
ある。そのためには、ダウンスケーラの開発に先行した実験運用によって、力学的ダウンスケーリング手法に関連する予測技術をあらかじめ評価する必要がある。

また、政策担当者が利用しやすいダウンスケーラの開発を実現するため、ダウンスケーラによって実現される地域気候予測情報を公表し潜在的なユーザに周知するとともに、ユーザのニーズを集約しこれをダウンスケーラの開発に反映することが重要である。すなわち、ユーザと開発者の両者の間のインターフェース機能が重要である。

## 2 ．研究開発目的

開発段階におけるダウンスケーラの改善点や克服すべき問題点を抽出するために、ダウンスケーラと同様の計算環境の下で、開発に先行して地域気候予測を実施する。実験運用による研究成果を公表することで、ダウンスケーラの使用例を提示する。さらに、実験運用を通じて得られた問題点や利用者からのニーズを開発チームにフィードバックすることで、ダウンスケーラの改良に資する。

### 3. 研究開発方法

ダウンスケーラのコアモデルとなる領域気候モデルWRFを用いて、北海道および途上国を対象としたダウンスケーラの実験運用を行う。実験運用の結果を用いて、新規の影響予測研究を行うとともに、ダウンスケーラの有用性の評価や擬似温暖化実験手法の妥当性の検証、予測不確実性の評価を行う。また、影響評価研究者や政策担当者がダウンスケーラ試作版を使用するための支援を行う。

## 4 ．結果及び考察

## （１）北海道を対象地域とする実験運用について

本研究では、ダウンスケーラの開発に先行してシステムの性能評価を行い、ダウンスケーラの先行事例となる成果を提示するとともに、早期に問題点を把握し開発グループにフィードバックすることを目的として、ダウンスケーラと同等の計算設定のもとで気候研究者が手動で将来の地域気候予測を行った。以降、本節では実験運用を通じて得られた成果について述べる。

MIROC3.2(medres)とMRI-CGCM2.3.2の実験結果を力学的ダウンスケーリングした結果を示す¹)。冬季気温の変化を比較すると、境界値にMIROCを用いた予測では2090年代に4度を超える顕著な気温上昇が見られるのに対し、MRI-CGCMを用いた予測では2～3度程度の昇温となっている。温室効果ガス濃度上昇に対する将来の全球平均気温の上昇量はGCMによって大きく異なっていることに加えて、本研究のように地域を限定した場合には、卓越する気圧配置パターンの違いなど内部変動の応答の違いに起因する気温変化量の違いが加算される。このような特徴は、ダウンスケーラで採用する擬似温暖化実験手法においても、時間平均した構造に関しては適確に表現できる。さらに、図1(2)③-1にみられる冬季気温変化は、山岳域に比べて平野で強い昇温を示している。標高の高い山岳地域では冬季気温が十分に低いため、温暖化により気温が上昇したとしても冬季の積雪被覆には明瞭な影響が現れにくいのに対して、低地では気温上昇に対応した積雪被覆面積の減少が顕著である。その結果、低地では地表面が露出され易くなるため、地表のアルベド反射率が