Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 凡例

1 この統計書は、特に示すもののほかは管理及び現況を平成27年4月1日現在とし、1年間の事業量を示すものは、平成26年度の事実を収録した。

2 この統計書の基礎は、全ての各森林管理局事業統計書によるものであるが、表によっては、本庁において実行総括表等に基づき作成したものもあるので、部分的には、局統計書と異なるものがある。

3 この統計書における単位は、原則として、 $ h\ a $ 、 $ m^{3} $ 、 $ k\ m $ 、束、千円等に留め、単位未満は四捨五入した。したがって、総数と内訳の集計値が一致しない場合もある。

4 この統計書は、単位に満たないものは「0」、該当しないものは「空欄」、事実不詳のもの、調査を欠くもの、又は省略したものを「−」で表示した。
## 様式3

## 平成30年度新規要求事業

金融厅

(单位：百万円)

事業番号	事業名	行政事業レビュー推進チームの所見(概要)	平成30年度要求額	備考	担当部局庁	会計区分	項・事項	委託調査	補助金等	基金
0001	フィンテック関係経費	-	106	30年度要求のうち「新しい日本のための優先課題推進枠」:106百万円	総務企画局	一般会計	(項)金融政策費(大事項)金融政策推進に必要な経費	○
合計	一般会計	106
平成28年度

住宅市場動向調查

~調查概要~

平成29年3月

国土交通省 住宅局
### 1. 調査の概要

### 1.1 調査の目的

本調査は、住み替え・建て替え前後の住宅や、その住居に居住する世帯の状況及び住宅取得に係る資金調達の状況等について把握し、今後の住宅政策の企画立案の基礎資料とすることを目的として、毎年実施しています。

なお、本調査は平成13年度より実施しており、平成28年度の調査は16回目にあたります。

### 1.2 調查対象、対象地域、調査方法

本調査は、住宅の種類ごとに以下の調査対象、対象地域、調査方法で行った。

住宅の種類	調査対象	対象地域	調査方法
注文住宅	平成27年4月から平成28年3月の間に自分自身が居住する目的で建築した住宅に入居済みの人	全国	建築物動態統計調査のうち「補正調査」の対象から抽出した世帯主への郵送による調査
分譲住宅	平成27年4月から平成28年3月の間に新築の建て売り住宅又は分譲を目的として建築された住宅を購入し、入居済みの人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
中古住宅	平成27年4月から平成28年3月の間に、新築後に他の世帯が居住していた住宅を購入し、入居済みの手続きが済み次第入居予定の人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
民間賃貸住宅	平成27年4月から平成28年3月の間に個人や民間企業が賃貸する目的で建築した住宅(社宅などの給与住宅を除く)に入居した人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施
リフォーム住宅	平成27年4月から平成28年3月の間に増築、改築、模様替えなどの工事を実施した住宅に住んでいる人	首都圈(埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)
中京圈(岐阜県、愛知県、三重県)
近畿圈(京都府、大阪府、兵庫県)	調査地点を抽出し、調査員が該当する住宅を探し出し、訪問留め置き調査*により実施

$ ^{*} $ 訪問留め置き調査：調査員が対象を訪問して対面で調査票の記入を依頼し、後日再訪問して記入済み調査票を回収する調査方法
### 1.3 回收状况

本調査の回収状況は、以下のとおりである。

平成28年度	平成27年度	平成26年度	平成25年度	平成24年度
注文住宅	a)発送数	3,122	3,197	3,906	3,170	3,025
b)宛先不明等 ※	823	759	858	744	760
c)到達数	2,299	2,438	3,048	2,426	2,265
d)回收数	842	1,063	1,075	1,015	921
大都市圈	272	409	381	347	319
うち南関東	76	122	121	136	116
うち近畿	57	63	66	66	78
その他の地域	475	551	592	560	498
三大都市圈	201	288	277	257	220
首都圈	76	122	121	136	116
中京圈	107	142	123	93	65
近畿圈	18	24	33	28	39
新築	724	908	877	843	753
建て替え	99	122	181	154	140
e)回收率(d/c)	36.6%	43.6%	35.3%	41.8%	40.7%
分譲住宅	a)配布数	591	585	553	577	557
b)回收数	580	577	547	555	551
首都圈	346	331	299	322	290
中京圈	96	102	99	91	93
近畿圈	138	144	149	142	168
一戸建て	344	345	293	300	281
集合住宅	236	231	254	255	269
c)回收率(b/a)	98.1%	98.6%	98.9%	96.2%	98.9%
中古住宅	a)配布数	588	558	538	554	540
b)回收数	553	554	530	551	519
首都圈	322	327	290	312	261
中京圈	92	91	92	93	90
近畿圈	139	136	148	146	168
一戸建て	243	266	255	275	225
集合住宅	310	288	275	276	294
c)回收率(b/a)	94.0%	99.3%	98.5%	99.5%	96.1%
民間賃貸住宅	a)配布数	558	532	537	541	564
b)回收数	539	524	525	539	558
首都圈	308	302	289	300	324
中京圈	90	89	90	93	89
近畿圈	141	133	146	146	145
一戸建て	57	57	42	53	25
集合住宅	482	465	483	486	520
c)回收率(b/a)	96.6%	98.5%	97.8%	99.6%	98.9%
リフオーム住宅	a)配布数	549	548	540	545	513
b)回收数	539	547	531	543	512
首都圈	309	320	292	304	259
中京圈	92	91	93	96	91
近畿圈	138	136	146	143	162
一戸建て	431	433	409	417	401
集合住宅	108	113	122	126	103
c)回收率(b/a)	98.2%	99.8%	98.3%	99.6%	99.8%
訪問留置調査の地点数	57	57	57	57	86

※ 宛先不明等とは、宛先不明及び調査対象外からの回収（注文住宅以外の住宅に居住する人が回答した）を指す。
### 2. 結果の概要

### 2.1 住み替え・建て替え・リフォームに関する事項

#### 2.1.1 住み替えに関する意思決定

## (1) 比較検討した住宅

住宅取得にあたっては、同じ住宅の種類※同士で比較検討した世帯が最も多い。同じ住宅の種類との比較検討を除くと、注文住宅取得世帯は「分譲戸建住宅」と、分譲戸建住宅取得世帯は「注文住宅」と、中古戸建住宅取得世帯は「分譲戸建住宅」と比較検討している世帯が多い。

また、分譲マンション取得世帯は「中古マンション」と、中古マンション取得世帯は「分譲マンション」と比較検討している世帯が多い。

※ 住宅の種類：注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンション、中古戸建住宅、中古マンション等

※ 社宅、公的住宅等を含む

※ 社宅、公的住宅等を含む

※ 社宅、公的住宅等を含む

※ 社宅、公的住宅等を含む
## (2) 住宅の選択理由

注文住宅取得世帯では、「信頼できる住宅メーカーだったから」が49.2%で最も多い。分譲戸建住宅取得世帯では、「一戸建てだから／マンションだったから」が59.0%で最も多く、分譲マンション取得世帯では、「住宅の立地環境が良かったから」が66.5%で最も多い。

中古戸建住宅、中古マンション取得世帯、民間賃貸住宅入居世帯では、「価格／家賃が適切だったから」が最も多く、それぞれ65.4%、71.6%、55.7%。
## (3) 設備等に関する選択理由

住宅の選択理由となった設備等については、注文住宅取得世帯では「住宅のデザインが気に入ったから」を挙げる世帯が最も多く、他の住宅取得世帯では「間取り・部屋数が適当だから」を挙げる世帯が最も多い。
## (4) 新築か中古かの選択理由

注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンション取得世帯が中古住宅を選ばなかった理由は、「新築の方が気持ち良いから」が最も多く、次いで、「リフォーム費用などで割高になる」が続く。

他方、中古戸建住宅、中古マンション取得世帯が中古住宅を選んだ理由は、「予算的にみて中古住宅が手頃だったから」が最も多く、次いで、「新築住宅にこだわらなかった」が続く。

中古住宅にしなかった理由（複数回答）
## (5) 住宅取得時に経済的要因が与えた影響度

住宅取得にあたって、「景気の先行き感」、「家計収入の見通し」、「地価／住宅の価格相場」、「住宅取得時の税制等の行政施策」、「従前住宅の売却価格」及び「金利動向」といった経済的要因がどう影響したかについて調査を行った。

上記 6 要因に関する 5 段階評価のそれぞれ「大きなプラス影響」に 1、「多少のプラス影響」に 0.75、「影響なし」に 0.5、「多少のマイナス影響」に 0.25、「大きなマイナス影響」に 0 の点数を与え、この点数を 5 段階評価の構成比で加重平均して各要因の影響を指標化した。

「平均」※でみると、今回の調査（平成27年度中の取得）では、指標値が0.55とプラスに影響している。住宅の種類別にみると、いずれの住宅においてもプラスに影響している。分譲マンションで0.57と最も高いが、前回の調査（平成26年度中の取得）と比べると低下している。その他の住宅ではほぼ横ばい。

また、要因別にみると、すべての要因がプラスに影響している。「金利動向」が0.62で最も高く、昨年度と比べてもプラス影響が拡大している。

※ 平均：回答から得られた住宅取得における経済的要因の影響度を平均した値。

なお、下記2表において、平均の値は同一である。

住宅取得時に経済的要因が与えた影響度

住宅取得時に経済的要因が与えた影響度
#### 2.1.2 リフォームに関する意思決定

## (1) リフォームの動機

リフォームの動機は、「住宅がいたんだり汚れたりしていた」が45.1%で最も多く、次いで「家を長持ちさせるため」が31.4%、「台所・浴室・給湯器などの設備が不十分だった」が31.0%。

## (2) リフォームの内容

リフォームの内容をみると、「住宅内の設備の改善・変更」が48.6%で最も多く、次いで「住宅外の改善・変更」が38.8%、「内装の模様替えなど」が38.6%。
#### 2.1.3 施工者・物件に関する情報収集方法

施工者・物件に関する情報収集方法についてみると、注文住宅取得世帯では「住宅展示場で」が最も多い。分譲戸建住宅取得世帯では「不動産業者で」が最も多く、分譲マンション取得世帯では「インターネットで」が最も多い。中古住宅取得世帯では、戸建・マンションともに「不動産業者で」が最も多く、民間賃貸住宅入居世帯でも、「不動産業者で」が最も多い。リフォーム実施世帯では、「知人等の紹介で」が最も多い。
#### 2.1.4 定期借家制度

## (1) 定期借家制度の認知

民間賃貸住宅に住み替えた世帯における定期借家制度の認知度をみると、「知っている」と「名前だけは知っている」の合計は41.0%。「知らない」は58.8%。

## (2) 定期借家制度の利用

民間賃貸住宅に住み替えた世帯の賃貸契約の種類をみると、定期借家制度利用の借家は2.2%。
#### 2.1.5 建築時期

中古住宅、民間賃貸住宅、リフォーム住宅について、それぞれ取得、入居、リフォームした住宅の建築時期を調査した。

中古戸建住宅、中古マンション、リフォーム住宅では、建築時期が「平成7年～平成16年」の物件が最も多く、築後年数の平均は、中古戸建住宅が20.8年、中古マンションが22.1年、リフォーム住宅が25.8年。

民間賃貸住宅では、建築時期が「平成27年以降」、「平成17年～平成26年」、「平成7年～平成16年」、「昭和60年～平成6年」の物件がいずれも2割程度で、築後年数の平均は17.2年。

#### 2.1.6 住宅取得回数

住宅取得世帯の住宅取得回数をみると、全ての住宅の種類において、「今回が初めて」の割合が多く、8割程度を占める。
### 2.2 住み替え・建て替え・リフォーム前後の住宅に関する事項

#### 2.2.1 住み替え前の住宅

## (1) 住み替え前の住宅の種類

全ての住宅の種類において、住み替え前の住宅は「民間賃貸住宅」である割合が最も多い。

※建て替えを除く

## (2) 住み替え前の住宅の処分方法

従前、持家 $ ^{*} $ に居住していた住み替え世帯における従前住宅の処分方法は、「売却した」が最も多い。従前住宅の建て方別に比較すると、注文住宅、分譲住宅では、従前住宅が集合住宅であったほうが「売却した」世帯の割合が高い。中古住宅取得世帯では、従前住宅の建て方によって「売却した」世帯の割合に差は見られない。

※ 持家：自身で所有する住宅

住み替え前の住宅の処分方法

※建て替えを除く
#### 2.2.2 住み替え・建て替え・リフォーム前後の住宅の比較

## (1) 延べ床面積

従前住宅との比較における延べ床面積の変化をみると、注文住宅（新築）、分譲戸建住宅、中古戸建住宅への住み替えにおいて、大幅に広くなっている。注文住宅（建て替え）、分譲マンション、中古マンションへの住み替え、リフォーム住宅では大きな増減はなく、民間賃貸住宅への住み替えでは減少している。
## (2) 高齢者対応設備

## 1 ) 高齢者対応設備

高齢者対応設備である「手すり」、「段差のない室内」、「廊下などが車椅子で通行可能な幅」及び「全ての設備」の整備率は、注文住宅（建て替え）が最も高い。「浴室・トイレの暖房設備」は分譲マンションが最も高い。

2 位以下をみると、「手すり」は、注文住宅（新築）と分譲戸建住宅で整備率が高く、「段差のない室内」、「廊下などが車椅子で通行可能な幅」及び「全ての設備」は、注文住宅（新築）と分譲マンションで整備率が高い。「浴室・トイレの暖房設備」は注文住宅（建て替え）と分譲戸建で整備率が高い。

また、従前住宅との比較では、賃貸住宅を除く全ての住宅の種類で、いずれの設備も従前住宅より整備率が高い。
## 2 ) 高齢者の有無※別の整備状況

「手すり」はいずれの種類の住宅においても、高齢者がいる世帯の方が整備率が高い。「段差のない室内」は民間賃貸住宅を除く住宅、「廊下などが車椅子で通行可能な幅」は中古戸建住宅を除く住宅、「浴室・トイレの暖房設備」は中古戸建住宅と民間賃貸住宅を除く住宅で、高齢者がいる世帯の整備率が高い。

※ 高齢者の有無：65歳以上の居住者の有無
## (3) 省工不設備

省エネ設備が整備されている割合について従前住宅と比較すると、「二重サッシスは複層ガラスの窓」は、注文住宅おける整備率が高く74.6%。分譲戸建住宅で61.3%、分譲マンションで50.4%。「太陽光発電装置」は、注文住宅における整備率が高く39.5%。分譲戸建住宅では15.1%。いずれも整備率は昨年度よりやや低くなっている。
## (4) 通勤時間

通勤時間は、注文住宅、分譲戸建住宅を取得した世帯では増加、分譲マンション、中古マンションを取得した世帯および民間賃貸住宅に入居した世帯では減少。中古戸建住宅では住み替え前後で差は見られない。

※建て替えを除く三大都市圏

## (5) 住み替え前の居住地

住み替え前後の居住地をみると、注文住宅、分譲戸建住宅、中古戸建住宅、中古マンションの取得世帯は、「同一市区町村内」での住み替えが6割を超える。
### 2.3 世帯に関する事項

#### 2.3.1 世帯主の年齢

## (1) 世帯主の年齢

世帯主の年齢をみると、注文住宅（新築）と分譲戸建住宅、分譲マンションでは30歳代が最も多く、注文住宅（建て替え）とリフォーム住宅では「60歳以上」が5割程度で最も多い。中古戸建住宅、中古マンションでは「30歳代」と「40歳代」がそれぞれ3割程度。民間賃貸住宅では「30歳未満」と「30歳代」がそれぞれ3割程度。

平均年齢の推移をみると、いずれの住宅の種類についても昨年度から大きな変化はない。
## (2) 一次取得・二次取得別の世帯主の年齢

世帯主の年齢を一次取得・二次取得※別にみると、一次取得者は、全ての住宅の種類において「30歳代」が最も多く、次いで「40歳代」が続く。

二次取得者は、注文住宅、分譲マンション、中古戸建住宅、中古マンションにおいて「60歳以上」が最も多い。分譲戸建住宅では「30歳代」、「40歳代」が多い。

※一次取得者：初めて住宅を取得した世帯、二次取得者：2回目以上の取得となる世帯

世帯主の年齢 一次取得者
#### 2.3.2 居住人数

## (1) 居住人数

1 世帯あたりの平均居住人数は、注文住宅、分譲戸建住宅、中古戸建住宅、中古マンションにおいては「4人」が、分譲マンションにおいては「3人」が、民間賃貸住宅では「1人」が、リフォーム住宅では「2人」がそれぞれ最も多い。
## (2) 高齢者の有無

高齢者がいる世帯の割合は、リフォーム住宅において46.6％と最も高く、次いで注文住宅の23.8％が続く。

## (3) 高齢者がいる世帯の内訳

高齢者がいる世帯における「高齢者のみの世帯」の割合は、分譲マンションと中古マンションにおいて高く、50%以上。
#### 2.3.3 世帯年収

## (1) 世帯年収

世帯年収（税込み）は分譲マンションが最も高く、平均で835万円。次いで注文住宅（全国）が平均690万円。民間賃貸住宅が最も低く、平均491万円。

世帯年収	平均世帯年収
注文住宅(全国)	13.9	31.0	21.9	11.6	6.3	7.4
注文住宅(三大都市圈)	11.4	33.8	19.9	13.4	5.5	7.0
分譲戸建住宅	8.1	35.5	24.4	10.2	6.7	10.2
分譲マンション	19.1	23.3	16.5	13.6	6.4	10.6
中古戸建住宅	17.7	28.4	18.9	12.8	10.3
中古マンション	17.1	27.7	19.0	14.8	6.1	8.4
民間賃貸住宅	36.9	26.7	14.1	5.4	11.5
リフォーム住宅	21.7	18.6	16.7	12.1	8.9	14.3
## (2) 一次取得・二次取得別の世帯年収

住宅取得世帯について、世帯年収を一次取得・二次取得別にみると、いずれにおいても平均世帯年収は分譲マンションが最も高い。平均世帯年収は、全ての住宅の種類において、二次取得者の方が高く、分譲マンションを除くと一次取得者は600万円台、二次取得者は700万円台。

世帯年収 二次取得者

※建て替えを除く
### 2.4 資金調達に関する事項

#### 2.4.1 購入資金、リフォーム資金

## (1) 購入資金、リフォーム資金

購入資金は、土地を購入した注文住宅新築世帯で平均4,194万円、建て替え世帯で平均3,249万円、分譲戸建住宅と分譲マンションの取得世帯でそれぞれ平均3,810万円、4,423万円、中古戸建住宅と中古マンションの取得世帯でそれぞれ平均2,693万円、2,656万円。また、リフォーム資金は平均227万円。

自己資金比率をみると、土地を購入した注文住宅新築世帯で30.9%、建て替え世帯で64.0%、分譲戸建住宅と分譲マンションの取得世帯がそれぞれ26.9%と39.1%、中古戸建住宅と中古マンションの取得世帯がそれぞれ43.0%と48.7%。また、リフォーム住宅世帯では87.4%。

※1土地を購入した新築世帯 ※2建て替え世帯
## (2) 一次取得・二次取得別の購入資金

購入資金を一次取得・二次取得別にみると、二次取得者は、一次取得者に比べて自己資金が多く、借入金が少ない。

※土地を購入した新築世帯
#### 2.4.2 住宅ローン

## (1) 住宅ローンの有無

住宅ローン（住宅金融支援機構提携ローン（フラット35）、民間金融機関、住宅金融支援機構からの直接融資、その他公的機関や勤務先からの借入金など）を有する世帯の割合は、注文住宅（新築）取得世帯が55.8%、注文住宅（建て替え）取得世帯が28.3%、分譲戸建住宅と分譲マンション取得世帯がそれぞれ65.1%と64.4%。中古戸建住宅と中古マンション取得世帯でそれぞれ53.9%と48.7%。

## (2) 住宅ローン減税制度

住宅ローンを有する世帯のうち、住宅ローン減税制度の適用を受ける割合は、受ける予定も含め、注文住宅取得世帯で90.8%、分譲戸建住宅と分譲マンションの取得世帯でそれぞれ82.6%と80.9%、中古戸建住宅と中古マンションの取得世帯でそれぞれ73.3%と62.3%。

住宅ローン減税制度適用の有無
## (3) 返済期間

住宅取得借入金の返済期間は、注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンションの取得世帯では30年を超え、中古戸建住宅、中古マンションの取得世帯では30年未満。

## (4) 年間返済額

住宅ローンがある世帯の年間返済額は、注文住宅の取得世帯で最も高く142万円。分譲戸建住宅、分譲マンションの取得世帯でも100万円を超える。中古戸建て住宅、中古マンションの取得世帯では90万円台。世帯年収に占める返済負担率は、最も高い注文住宅で22.7%、最も低い中古マンションで15.7%。
## (5) 金利タイプ

民間金融機関からの借入がある世帯について、借入金の金利タイプをみると、平成23年度以降は「変動金利型」が6割前後。

※注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンション、中古戸建住宅、中古マンションの単純平均

※注文住宅、分譲戸建住宅、分譲マンション、中古戸建住宅、中古マンションの単純平均
## 利用者のために

## 1 統計の目的

漁業産出額は、漁業生産活動の実態を金額で推計し、水産行政の推進等のための資料を整備することを目的としている。

## 2 推計期間

本統計の推計期間は、平成27年1月から同年12月までの1年間である。

## 3 推計方法

## (1) 海面漁業・養殖業産出額

海面漁業生産統計調査結果から得られる魚種別生産量に（一社）漁業情報サービスセンター、主要産地の市場、関係団体等から得られる魚種別価格を乗じて推計した。

## (2) 内水面漁業・養殖業產出額

## ア 内水面漁業産出額

内水面漁業生産統計調査の調査対象が漁業権の設定等が行われている主要112河川21湖沼（以下「調査対象河川・湖沼」という。）に限定されていることから、2013年漁業センサス（以下「漁業センサス」という。）から得られる平成25年11月1日時点での漁業権の設定等が行われている全ての河川・湖沼に占める調査対象河川・湖沼の魚種別漁獲量の割合を算出し、この逆数を当該年の都道府県別調査対象河川・湖沼の魚種別漁獲量に乗じて都道府県別魚種別総漁獲量を推計し、その全国計の魚種別総漁獲量に魚種別価格を乗じて魚種別産出額を推計した。

なお、漁業センサス実施年は、内水面漁業生産統計調査において、漁業権の設定等が行われている全ての河川・湖沼の漁獲量を調査することから、全国の魚種別生産量に魚種別価格を乗じて推計した。

## イ 内水面養殖業産出額

内水面漁業生産統計調査の調査対象が全国のます類、あゆ、こい及びうなぎ（以下「調査対象養殖魚種」という。）を養殖する養殖業経営体の内水面養殖業収獲量に限定されていることから、①これら調査対象養殖魚種の産出額は、内水面漁業生産統計調査から得られる魚種別収獲量に魚種別価格を乗じて推計、②調査対象養殖魚種以外の産出額については、漁業センサス（食用を主とする全ての経営体）から得られる内水面養殖業経営体の販売金額に占める調査対象養殖魚種を養殖する内水面養殖業経営体の販売金額の割合を算出し、この逆数に調査対象養殖魚種の魚種別産出額を乗じて推計した。

②については、次式のとおり推計した。

[推計式]

$$ I=\frac{B}{ 冚 }\times a $$
Ⅰ：調査対象養殖魚種以外の魚種を含む全ての産出額（当該年）

A：調査対象養殖魚種の販売金額（漁業センサス結果）

B：調査対象養殖魚種以外の魚種を含む全ての販売金額（漁業センサス結果）

a：調査対象養殖魚種の産出額（当該年）

## (3) （参考） 種苗

種苗は、最終生産物となる水産物の生産のために再び投入される水産物（中間生産物）であり、他の都道府県に販売されたものは当該都道府県の最終生産物に計上するが、漁業産出額では、全ての種苗が自都道府県内に投入されるものとなし、全国及び都道府県別のいずれにも種苗の「産出額」は計上しないこととし、参考値として種苗の生産額を掲載した。

なお、海面養殖業により生産される種苗の生産額は、海面養殖業産出額の推計と同様、都道府県別の魚種別種苗生産量に主要産地の市場、関係団体等から得られる都道府県別の養殖魚種別種苗価格を乗じて推計した。

また、内水面養殖業により生産された種苗の生産額は、ます類、あゆ及びこい（以下「種苗推計魚種」という。）のそれぞれについて、漁業センサスから得られる種苗推計魚種別の食用と種苗用の販売金額の割合を、(2)のイの①により推計した種苗推計魚種別の産出額に乗じて推計し、その推計した生産額を合計した。

$$ S_{ 冚 }=\frac{D_{ 冚 }}{C_{ 冚 }}\times_{ 冚 }c $$

S：種苗別の生産額（当該推計期間）

C : 主要養殖魚種別の販売金額（漁業センサス結果）

D: 観賞用を除く全ての養殖魚種別の販売金額（漁業センサス結果）

c：種苗推計魚種別の産出額（当該推計期間）

## 4 用語の解説

(1) 漁業産出額とは、海面漁業、海面養殖業、内水面漁業及び内水面養殖業の産出額を合計したものをいう。

(2) 海面漁業とは、海面において水産動植物を採捕する事業をいう。

(3) 海面養殖業とは、海面又は陸上に設けられた施設において、海水を使用して水産動植物を集約的に育成し、収獲する事業をいう。

(4) 内水面漁業とは、公共の河川・湖沼において水産動植物を採捕する事業をいう。

(5) 内水面養殖業とは、一定区画の河川・湖沼又は陸上において、淡水を使用して水産動植物（種苗を含む。）を集約的に育成し、収獲する事業をいう。

## 5 利用上の注意

(1) 本統計の名称については、平成27年結果から従前の「漁業生産額」を「漁業産出額」に改めた。

なお、「漁業生産額」と「漁業産出額」とでは、推計期間、推計方法その他の推計に係る全ての事項に違いがないことから、両者の時系列比較に問題はない。

(2) 統計数値については、表示単位未満を四捨五入しているため、合計値と内訳の計が一致しない場合がある。
(3) 統計表中に使用した記号は次のとおりである。

「0」：単位に満たないもの（例：40万円→0百万円）

「ー」：事実のないもの

「x」：個人又は法人その他の団体に関する秘密を保護するため、統計数値を公表しないもの

「△」：負数又は減少したもの

## (4) 秘匿方法について

統計結果について、生産者数が2以下の場合に統計結果の秘密保護の観点から、当該結果を「x」表示とする秘匿措置を施している。

なお、全体（計）からの差引きにより秘匿措置を講じた当該結果が推定できる場合には、本来秘匿措置を施す必要のない箇所についても「x」表示としている。

(5) 本統計の累年データについては、農林水産省ホームページの「統計情報」の分野別分類「水産業」の「漁業産出額」に掲載している。

https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/gyogyou_seigaku/#r

(6) 平成29年漁業産出額の公表から、中間生産物である「種苗」を漁業産出額から除外し、種苗生産額として参考表章することとした。

これに伴い、平成17～27年の漁業産出額について、令和元年10月に遡及して推計したので注意されたい。

(7) 本統計は加工統計であり、推計元となる基礎データに訂正等が生じた場合は、遡及して推計し公表している。

なお、遡及等による更新情報については、農林水産省ホームページの「統計情報」の分野別分類「水産業」の「漁業産出額」に掲載している。

https://www.maff.go.jp/j/tokei/kouhyou/gyogyou_seigaku/#s

## 6 お問合せ先

農林水産省大臣官房統計部 経営・構造統計課 分析班

電話：代表 03-3502-8111 内線3635

直通 03-6744-2042

FAX: 03-5511-8772
## (参考)

## 大海区区分図

漁業の実態を地域別に明らかにするとともに、地域間の比較を容易にするため、海況、気象等の自然条件、水産資源の状況等を勘案して定めた区分（水域区分ではなく地域区分）をいう。

北海道太平洋北区：①・②間に属する市区町村（太平洋側）

太平洋北区：③・④間に属する市区町村

太平洋中区：④・⑤間に属する市区町村

太平洋南区：⑤・⑥間、⑦・⑧間及び⑨・⑩間に属する市区町村（太平洋側）

北海道日本海北区：①・②間に属する市区町村（日本海側）

日本海北区：③・④間に属する市区町村

日本海西区：⑬・⑭間に属する市区町村

東シナ海区：⑩・⑪間及び⑫・⑬間に属する市区町村（東シナ海側）並びに沖縄県

瀬戸内海区：⑥・⑫間、⑦・⑧間及び⑨・⑪間に属する市区町村（瀬戸内海側）
森林は、国土の保全、水源の涵養、木材等の生産等の多面的機能の発揮によって、国民生活及び国民経済に大きな貢献をしている。また、現在の我が国の森林は、これまでの先人の努力等により、戦後造林された人工林を中心に本格的な利用期を迎えており、国内の豊富な森林資源を循環利用することが重要な課題となっている。

我が国の林業・木材産業はこれまで、長期にわたる林業産出額や林業所得の減少、森林所有者の経営意欲の低迷、国産材の生産・流通構造の改革の遅れ等に直面し、厳しい状況に置かれてきた。需要に応じた安定的な原木の供給体制が構築されないこと等により豊富な森林資源が必ずしも十分に活用されていない状況にあり、適切な森林整備が行われない箇所もみられるなど、森林の有する多面的機能の発揮への影響も懸念されてきた。

しかし、近年では、大型の製材工場や合板工場の整備、公共建築物の木造・木質化の促進、木質バイオマスのエネルギー利用等による木材需要の拡大等を背景に、木材自給率は平成27(2015)年まで5年連続で上昇し、平成26(2014)年には26年ぶりに30%台に回復するなど、林業や木材産業に明るい兆しがみえてきた。

こうした中、農林水産省では、森林の整備及び保全を図りつつ、効率的かつ安定的な林業経営の育成、木材の加工・流通体制の整備、木材の利用拡大等を進めるとともに、国有林野の管理経営、東日本大震災や平成28年熊本地震等の災害からの復興にも取り組んでいる。

平成28(2016)年、政府は、5月に「森林・林業基本計画」を5年ぶりに変更した。また、6月には「経済財政運営と改革の基本方針2016～600兆円経済への道筋～」と「日本再興戦略2016」を閣議決定した。これらの基本計画や戦略等においては、新たな木質部材の開発・普及等を通じて新たな木材需要を創出し、原木の安定供給体制を構築すること等によって、林業の成長産業化を推進することしている。

本年度報告する「森林及び林業の動向」は、このような動きを踏まえ、この一年間における森林・林業の動向や主要施策の取組状況を中心に、森林・林業に対する国民の皆様の関心と理解を深めていただくことを狙いとして作成した。

冒頭のトピックスでは、平成28(2016)年度の動きとして、新たな森林・林業基本計画の策定、森林法等の改正、「合法伐採木材等の流通及び利用の促進に関する法律」の成立、CLTの普及に向けた基準の整備と新たなロードマップの公表、平成28年熊本地震や台風災害の発生と復旧への取組等を紹介した。

本編では、第Ⅰ章の特集においては「成長産業化に向けた新たな技術の導入」をテーマに、林業の生産性の向上や新たな木材需要の創出の観点から、最新の技術の導入状況やその成果と課題を整理するとともに、その導入のための条件整備を記述した。第Ⅱ章以降の各章では、森林の整備・保全、林業と山村（中山間地域）、木材産業と木材利用、国有林野の管理経営、東日本大震災からの復興について主な動向を記述した。
## はじめに

我が国は今、世界に先駆けて「人口減少・超高齢社会」を迎えている。2008年に始まった人口減少は今後加速度的に進み、急激な人口減少・少子化、異次元の高齢化が進行することが予測されている。特に地方では、若年人口だけでなく高齢人口も減少している地域もあるなど、都市部に先駆けて人口減少が深刻となっており、地域経済の疲弊につながっている。これらの課題に対応し、いかに明るい未来を築いていくかが、政府全体での喫緊の課題となっている。

2014年5月には、日本創生会議・人口減少問題検討分科会（座長：増田寛也氏）より、「2040年には896の市区町村において若年女性（20-39歳）人口が半分以下となり、これらの市区町村は消滅する可能性がある」という推計が公表され、日本全国で大きな反響を呼んだ。

国土交通省としては、同年7月に「国土のグランドデザイン2050～対流促進型国土の形成～」を公表し、急速な人口減少や巨大災害の切迫を背景に、2050年を見据えた国土づくりの理念や考え方を示したところである。

政府全体としても、同年9月に「まち・ひと・しごと創生本部」が設置され、我が国が直面する地方創生・人口減少克服に政府一体となって対応することとされた。また、同年12月には「まち・ひと・しごと創生長期ビジョン」及び「まち・ひと・しごと創生総合戦略」が策定され、これらに基づき、各地方公共団体が「地方人口ビジョン」及び「地方版総合戦略」を策定することとされている。

以上のような状況及び問題意識を踏まえ、平成26年度国土交通白書の第Ⅰ部では、「将来世代にわたる豊かな暮らしを実現するための国土・地域づくり～対流促進型国土の形成～」をテーマとし、「国土のグランドデザイン2050」を踏まえつつ、特に「個性ある地方の創生」に焦点をあてて、本格的な人口減少社会における国土・地域づくりについて考察する。

具体的には、第1章「人口減少等我が国を取り巻く状況」において、人口減少・少子化、高齢化、東京一極集中等の我が国が直面する課題を認識し、人口動態の基礎的な要因である出生率について特に女性就業率との関係で分析した上で、人口減少が地方のまち・生活に与える影響について概観する。

次に第2章「本格的な人口減少社会における国土・地域づくり」について、地域の活性化に資するヒト・モノ等の流れ（アクティビティ）と、それを支える地域構造（ストラクチャー）の2つのパートに分け、まず第1節「ヒト・モノ・カネ・情報の流れ」において、地方移住の要因や傾向の分析、地域の魅力の定量化を試みるとともに、観光、物流や地域経済循環を通じた地域活性化の取組みを紹介する。そして、第2節「時代に合った構造的な地域づくり」において、「国土のグランドデザイン2050」の基本コンセプトである「コンパクト＋ネットワーク」の効果・取組事例の紹介等を通じ、対流促進型国土の形成に向け、地域構造（ストラクチャー）面での考え方として、「コンパクト＋ネットワーク」が重要である旨を述べる。

また、第Ⅱ部では、平成26年度の国土交通行政の各分野の動向を政策課題ごとに報告する。
課題名 S−8−1(2) 温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化

課題代表者名 日下 博幸 （国立大学法人筑波大学 計算科学研究センター 准教授）

研究实施期间 平成22～26年度

累計予算額 115,586 千円（うち 26 年度 20,760 千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード カ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

## 研究体制

(2−1) 温暖化ダウンスケーラの開発とその実用化（国立大学法人筑波大学）

研究協力機関

独立行政法人海洋研究開発機構、国立大学法人北海道大学

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

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。

### 2. 研究開発目的

グループ1（サブサブテーマ1）の目的は、ダウンスケーラを開発することである。具体的には、S-8の影響評価研究者や自治体の研究者などからの課題と要望を反映させながら、影響評価研究者と気候研究者の双方にとってより使いやすく有用なシステムを開発する。さらには、ダウンスケーラの普及のための取り組みを行う。グループ2（サブサブテーマ2）の目的は、ユーザのニーズをガイドラインに反映することである。さらには、従来よりも新しい境界値データおよび観測データの整備・調整を行うことである。

グループ3（サブサブテーマ3）の目的は、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ことである。さらには、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示す。

### 3. 研究開発の方法

## (1) ユーザ支援システムの開発に関する研究

GUIベースのユーザ支援システムを構築し、その中にグループ2が作成したガイドラインとデータを導入し、ダウンスケーラを開発する。開発においては、影響評価研究者および本課題のグループ3からの要望の一部を反映させる。開発したダウンスケーラをS-8の中で利用希望がある機関全てに配布し、ダウンスケーラの利用講習会を開催する。マニュアルも作成する。

## (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

CMIP3およびCMIP5で収集されているCGCMによる現在・将来気候データを収集し、データの加工及びダウンスケーラへの導入を行う。また、CGCMの将来予測データ・現在および将来気候のダウンスケールの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を作成する。

## (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

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、北海道および国内外の地域を対象とした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を評価するとともに、擬似温暖化実験手法の妥当性の検証や予測不確実性の評価を行う。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) ユーザ支援システムの開発に関する研究

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。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)-1）。GUI上で全ての操作ができる。

・カ学的ダウンスケール手法による地域を対象とした現在気候および将来気候の予測が、30km, 20km, 10km, 4km, もしくは2kmメッシュで可能。誰でも簡単に予測計算をできる。

・予測結果を簡単に作図できる。

・予測結果は、テキスト形式データとcsv形式データとして出力される。また、作図結果もpng形式で出力される。・予測実験の設定には、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、ユーザはクリックだけで計算領域を選択できる。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。

・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。

・カ学的ダウンスケールで用いる領域気候モデルは、世界で最も広く利用されているモデルの一つである米国大気研究センターが中心となって開発したWeather Research and Forecasting (WRF)モデルを採用。

・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。

・CMIP3, CMIP5のGCMからのダウンスケール実験が可能。

・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。

・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。

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。また、途上国支援を目的に、インドネシアの気象庁(BMKG)でも講習会を開催した。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)-1 開発したダウンスケーラ

## (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

最新の温暖化予測データであるCMIP5のRCP4.5およびRCP8.5のシナリオを用いたGCMを（GFDL-CM3, HadGEM2-ES, MIROC5, MRI-CGCM3, CCSM4, CESM1-CAM5, inmcm4）の結果から気候差分データを作成し、擬似温暖化実験手法を用いた力学的ダウンスケールを可能にした。ダウンスケーラで使用可能な7つのCGCMの昇温量の各シナリオの幅、すなわちCGCMによる気温上昇の予測の不確実性の幅は、全22CGCMの昇温量の各シナリオの幅と同程度である。このためダウンスケーラでは、全22CGCMを用いずとも、同程度の不確実性の幅をもった領域気候予測を行うことが可能となった。

また、ガイドラインを作成し、ユーザが地域気候予測結果の不確実性を認識できるようにした。
## (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

ダウンスケーラのコアモデルであるWRFを用いた擬似温暖化実験手法に基づくカ学的ダウンスケーリングにより、2090年代の北海道の将来気候予測を行った。実験では、A1bシナリオに基づくMIROC3.2(medres)およびMRICGCM2.3.2の実験データから作成した。将来の冬季気温上昇は、積雪被覆の変化に対応して、山岳域に比べて平野で顕著であることが分かった。このような地域詳細な予測は、全球気候モデルの予測結果の空間内挿では得られないダウンスケーラの利点である。

地域気候予測では、社会経済シナリオや全球気候モデルの気候感度に起因する不確実性に加えて、地域気候モデルや地域特有の事象によって生じる不確実性が加わることになる。これら様々な不確実性の要因について各々の寄与度を議論するために、異なる全球気候モデルを側面境界条件としたダウンスケーリング実験や、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複数の感度実験を行った。その結果、これらの下部境界条件に起因する不確実性は地域を限定するほど相対的な振幅が大きくなる傾向があり、地域気候予測においては無視できない効果を生じることが分かった。ダウンスケーラでは、将来の土地利用変化や人工排熱の変化を想定した実験が可能な設計となっており、地域特有の気象条件下で地域気候予測の不確実性について検討が進むことが期待される。

ダウンスケーラシステムは国内外の関係機関に対して導入の支援を行った。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・活用することで、温暖化の教育支援ツールとしての有効性も確認された。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (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。

ダウンスケーラに搭載するダウンスケーリング手法に関する検討を行う過程で、以下のような様々な知見が得られた。力学的ダウンスケーリングによる気候予測では、地球温暖化に伴う気温上昇が積雪の変質を促進し、より密度の大きな雪へ変質する傾向があることが明らかとなった。北海道の農業に関しては、温暖化が進行した後でも冷害のリスクが残ることが示された。北日本の冬季気候予測の不確実性を低減するために、周辺海域の海面水温や海氷分布の再現性を向上することが重要であることが分かった。

## (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。

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に対して、ダウンスケーラについての機能の説明を行い、利用を促進した。また一部の地方自治体（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。

ダウンスケーラを海外のポテンシャルユーザに対して宣伝し、将来的に利用者を拡大することで、我が国発祥の環境評価技術の優位性を示すことができると考えられる。
水資源予測への応用（北海道土木研究所へ）

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）

（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. 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) Y. TAKANE and H. KUSAKA: J. Appl. Meteor. Climatol., 50(9), 1827–1841 (2011)

“Formation mechanism of the extreme surface air temperature of $ 40.9^{\circ} $ C observed in the Tokyo metropolitan area considerations of dynamic foehn and foehn-like wind.”

2）中村一樹、佐藤友徳、山中康裕、西村浩一：寒地技術シンポジウム論文集、27, 80-85（2011）「気候変動に伴う北海道の雪質変化推定手法の開発」

3) S. MATSUMURA and T. SATO: SOLA, 7, 205–208 (2011)

"Snow/Ice and Cloud Responses to Future Climate Change around Hokkaido"

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によるカ学的ダウンスケーリング」

5) T. SATO and S. SUGIMOTO: Water Resour. Res., 49, 7763–7777, doi:10.1002/2012WR013206(2013)

“A numerical experiment on the influence of the interannual variation of sea surface temperature on terrestrial precipitation in northern Japan during the cold season.”

6) T. SATO: Mon. Wea. Rev., 141, 2451–2466, DOI: 10.1175/MWR-D-12-00321.1(2013)

“Mechanism of orographic precipitation around the Meghalaya Plateau associated with intraseasonal oscillation and diurnal cycle.”

7) S. SUGIMOTO, T. SATO and K. NAKAMURA: J. Appl. Meteor. Climatol., 52, 2226–2242. DOI: http://dx.doi.org/10.1175/JAMC-D-12-0192.1(2013)

“Effects of synoptic-scale control on long-term declining trends of summer fog frequency over the Pacific side of Hokkaido Island”

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