Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
推移するかの予測は困難である。また、人口・土地利用は例えば将来の自然災害による被害を見積もるうえで重要であるが、不確実性も非常に大きいため、将来の人口推移が高めか低めか、居住が集中するか分散するかによって、影響評価は異なったものになり得る。よって、これらのシナリオを複数用意することが必要である。そこで本研究では、共通シナリオ第一版を全面的に改訂したシナリオを開発した。

## 1 ）データ入手方法

共通シナリオ第二版では、CMIP5のデータを利用することになった。CMIP5データはウェブサイト上で公開されており、（http://cmip-pcmdi.llnl.gov/cmip5）2013年10月時点で世界の約40以上の全球気候モデルが気候予測結果を提出し、入手が可能である。情報が提供されるのはモデル等による違いもあるが、1860年から2200年までの月～3時間単位情報であり、CMIP3よりも長期間を扱い、時間解像度も向上している。空間解像度は60～310kmであり、CMIP3よりも高くなっている場合が多い。放射強制カシナリオはRCPによるもので、放射強制力を2100年以降長期的に2.6W/m²、4.5W/m²、6.0W/m²で安定化させるものと、2100年時点で8.5W/m²に達してその後も上昇するものの4種類である。

## 2 ）データ選択の基準

CMIP5が提供する気候予測情報は、放射強制カシナリオ（4つ）と気候モデル（40以上）の160通り以上の組み合わせがある。放射強制カシナリオの違いは、今後の世界の緩和策（温暖化防止に対する取り組み）の程度を示す。温暖化影響・適応評価においては、緩和策が非常に進むシナリオと、ほとんど進まないシナリオを対比しながら進めることが重要であり、排出シナリオの数は多いほうが良い。また、全く同じ排出シナリオを与えた場合でも、利用する全球気候モデルによって気候予測結果は異なることが知られている。これは気候システムをモデル化する際の不確実性によるものである。よって、可能な限り多くのモデルを利用した解析が推奨されている。上記の議論に基づけば、放射強制カシナリオと気候モデルの全ての組み合わせについて、影響・適応評価を行うのが望ましいことになる。しかし、複数分野の影響評価を多数の研究者が実施するにあたり、また、その結果を横断的にまとめて効果的に意思決定者に示すためには、シナリオ数が多すぎると困難になる場合が多い。

以下、排出シナリオと気候モデルを選択する際の要点について述べる。

2011年末に南アフリカ・ダーバンで開催された第17回締約国会議（COP17）での合意を受け、気候変動枠組条約は全ての国に適用される2020年以降の新しい国際枠組み（以下「2020年枠組み」）の2015年までの合意を目指しており、長期目標の検討は重要な課題である。RCP8.5は排出量が最も大きく、現時点の緩和に関するすべての約束と誓約が実施されたとしても、20％の確率で産業革命前と比べた全球平均気温の上昇が2100年までに4℃を超えるシナリオである。このため、気温上昇が4℃を超える世界の影響に着目した研究が行われており、2013年には世界銀行から報告書が出版されている。次にRCP2.6は排出量が最も小さく、全球平均気温の上昇が長期的におおよそ2℃以内に収まるシナリオである。第16回気候変動枠組条約締約国会議（COP16）での合意では、2℃目標の妥当性について2013年から2015年の間に再検討を実施することになっている。RCP4.5とRCP6.0はこれらの中間のシナリオである。RCP4.5とRCP6.0は気候変化の他に、エネルギー構成や技術進歩に関する将来想定も中庸で、RCP8.5と2.6に比べて将来社会を検討しやすいという点で重要である。
気候モデルを選択するにあたっては、過去の気候の再現性は重要である。全球規模の循環といったグローバルな気候の再現性に加え、例えば梅雨前線のように、日本の気候と風土を考える上では欠くことのできないローカルな気象現象の再現性も必要となるCMIP5では、多数のメトリクス(数値)が分析されており、メトリクスの高いモデルを選択することが可能である。しかしながら、特にローカルな気象現象は評価する対象ごとにモデルの優劣が異なり、総合的に甲乙をつけにくいことが問題である。また、過去の気候の再現性の高さが、必ずしも将来変化の信頼性を保証しないという議論もある。

## 3 ）データの選択

排出シナリオについては上記の議論に基づき、また上限と下限を抑える必要があることから、RCP8.5とRCP2.6を選択した。また、後述する力学的ダウンスケールの入手可能性からRCP4.5も選択した。気候モデルについては、日本の研究機関が開発したMIROC5とMRI-CGCM3.0を最初に選択した。その理由として、これらのモデルを利用して日本を含むアジアの気候やモンスーン、梅雨前線等の再現性や将来変化の研究が実施されており、今後さらに多くの知見や情報が得られる見込みがあるからである。これ以外に2つのモデルを選択した。選択の方法は基本的に共通シナリオ第一版と同様である。本研究ではCMIP5の42の気候モデルについて同様の評価を行った13項目あるメトリクスの単純平均が中央値を超えた22のモデルを選択した。ただし、このうち5つのモデルに関しては2013年10月時点でRCP8.5の気候予測情報が得られなかったので除外した。

## 4 ）高解像度化への対応

地球温暖化の予測とその影響評価は世界中で行われており、日本においても、日本全域を対象にした力学的ダウンスケールが実施されてきた。ただし、境界条件として使われた全球気候モデル、排出シナリオは上述のプロジェクトと比べて限定的で、マルチシナリオ・マルチモデルでの影響評価を実施するうえで困難がある。環境省地球環境研究総合推進費（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プロジェクトにおいて、WRF、NHRCM、RAMSの3つの領域気候モデルを利用した日本域の力学的ダウンスケールが行われた。ただし、当該プロジェクトでは、領域気候モデルの相互比較に力点が置かれており、境界条件として利用されたのはSRES A1B 排出シナリオ、MIROC3.2hires全球気候モデル、期間は2081-2100年のみであった。

温暖化影響評価において、温暖化の進行（緩和策の程度）と影響の関係は重要であり、緩和策の目標を検討するためには、複数の安定化シナリオを用いて実施すること（マルチシナリオ）は必須である。また、全球気候モデルの温室効果ガス濃度上昇に対する応答のばらつきが極めて大きいため、マルチモデル以外は論文として受け付けられにくい。しかし上述の通り、日本全体をカバーしたマルチシナリオ・マルチモデルの力学的ダウンスケールによる気候予測情報は現時点で利用可能な状況にない。一方、影響評価研究者が自ら領域気候モデルを利用した力学的ダウンスケールを行うことは非常に困難である。日本は南北に長いため、日本全域を対象とする長期間の力学的ダウンスケールは、解像度にもよるが、相当な計算機資源を必要とする。また亜寒帯から亜熱帯まで、低平地から盆地・山岳域まで、多様な気候帯や地形を含み、パラメータの調整や計算結果の検証にも多大な手間を必要とする。よって、すでに実施されたダウンスケール結果を工夫して利用するのが現実的である。

上述した通り、RCP4.5下のMIROC5全球気候モデルを境界条件としてWRF、NHRCM、RAMSの3つの
領域気候モデルを利用した力学的ダウンスケールが2081-2100年について実施されている。このうちWRFによるものは現在、配布と公開が進んでおり、今後も地域ごとの力学的ダウンスケールなどに広く利用されることが考えられたため、WRFを選択した。ここで、境界条件はMIROC5モデルによるRCP4.5シナリオのみであるが、CMIP5の全球気候モデルを直接利用する方法にも含まれており、これらを組み合わせることにより、マルチモデル・マルチシナリオを実現することが可能である。

## 5 ）バイアス補正方法

### a. 利用可能な方法

気候モデルは気温や降水量といった気象変数の時間変化や地理分布を記述する能力は高いものの、気象変数の絶対値については系統的な誤差（バイアス）を持つ場合が多い。気候予測情報を影響評価モデルの入力データとするにあたりバイアスを取り除く処理が必要であり、これをバイアス補正と呼ぶ。気候予測情報から除くべきバイアスは、影響評価モデルや影響評価の対象によって様々である。影響評価モデルの入力データとして利用可能なサンプルデータを作成・配布する際にバイアス補正方法を一つ選択する必要があるため、以下にその検討結果を述べる。

本研究のサンプルデータ作成において利用されたのがスケーリング法と呼ばれる手法である。この操作により、温暖化による月単位の平均的な変化分が基準期間の観測の時系列データに上乗せされる。この方法は実施が容易なことに加え、基準期間と将来期間の差異が単純で、解析もしやすい。反面、時系列が過去のままで振幅や変動の変化が扱えない問題や、観測値がたまたま100年に1度といった極端な現象が含まれていても一律に変化分を足したり掛けたりするため、リスクを過大評価する問題などがある。このほかにもバイアスを補正する方法は多くある。代表的なものは、気候モデルの気温や降水量の頻度分布を観測のそれと一致させる、Quantile mappingと総称される方法である。このほかにWeather generatorを使う方法もある。ただし、Weather generatorは1地点ごとに気象条件を生成するため、気象場の空間的な連続性・整合性が求められる河川流量の温暖化影響評価などには不向きである。

### b. 方法の選択

ここではサンプルデータを作る際の日単位の気候シナリオのバイアス補正について検討する。日単位の全球気候モデルの出力データをバイアス補正する際に、上述したスケーリング法の問題は顕著となる。Quantile mapping は有効な方法であるが、CDF等を近似する分布関数の当てはまりが悪い場合に、異常な補正結果をもたらすことがある。加えて、現在気候データから作成した変換関数を将来気候データに適用した場合、何らかの仮定を置いて、分布関数の裾を外挿せざるを得ないが、その際に異常値などの問題が発生しやすい。そこで、これらの中間的な方法である累積分布関数法を使用することにした。この累積分布関数法は、Quantile mapping と概念は似ているが、気候モデルのバイアス量は気象変数の値の分布関数上の位置（パーセンタイル値）に依存し、その関係は現在気候でも将来気候でも変わらないとの仮定を置く。Quantile mapping では気象変数の値によって補正量が決まるが、累積分布関数法では気象変数のパーセンタイル値で補正量が決まる。この違いにより、累積分布関数法では分布関数の裾の外挿が不要となる。累積分布関数法の計算手順は、時系列データを昇順に並び替えた経験的なCDFを基準期間の気候モデルと観測について作成し、関数に近似・変換することなく、その差分を直接将来期間の気候モデルに足すという方法である。累積分布関数法でバイアス補正を巡る全ての問題が解決するわけではなく
いが、補正結果が安定し、複数の気象変数に対し単一の手法が適用できるため、実用上便利だという長所がある。

## 6 ）人口・土地利用の不確実性への対応

我が国の人口の予測は社人研によって行われてきた。今回利用したのは2008年に発行されたもので、2010年から2035年までを5年刻みで、市区町村単位で示されている。ここで、影響評価モデルを使った検討を実施するにあたり、基準期間の緯度経度直交のメッシュ単位人口をもとに、市区町村単位人口の予測と整合するようにメッシュ人口を推計した。基準期間の人口情報としては2005年の国勢調査に基づく日本の男女別年齢5歳階級別人口を3次メッシュで示したものを利用した。将来期間は2010～2035年と2040～2100年の2期間に分けて5年刻みで作成した。まず2010～2035年については、2000年～2005年の5年間の人口変化率をもとに人口分布の偏在化（集約化）・均一化（分散化）傾向を考慮してメッシュ人口を推計する手法を適用し、（A）偏在化シナリオ・（B）変化なしシナリオ・（C）均一化シナリオ（ともに死亡中位・出生中位）による3次メッシュ人口を作成した。その後、社人研の複数の将来推計から「（1）死亡中位・出生中位」・「（2）死亡低位・出生高位」・「（3）死亡高位・出生低位」を利用し、上記3次メッシュ人口を補正した。これにより、9通りのシナリオを作成した。次に2040～2100年については、社人研の推計が2035年で終わっているため、この延長を行った。死亡率・出生率・移動率に関する上記3シナリオの2035年の都道府県別推計値・市町村別推計値を初期値として、2040～2100年の5年おきに上記3シナリオを用意した。さらに、2035年までと同様の補正処理により、（A）偏在化シナリオ・（B）変化なしシナリオ・（C）均一化シナリオについて3次メッシュ人口を作成した。これにより、9通りのシナリオを作成した。なお社人研の将来推計では、死亡率と出生率のそれぞれについて3種の変化率（低位・中位・高位）を想定することで計9通りの人口将来推計が行われている。本研究では、人口総数の推計の不確実性幅を広くおさえることを重視しつつ、シナリオ数を絞るために、最も人口が大きくなるケースとして（2）を、最も小さくなるケースとして（3）を、中間ケースとして（1）を選択した。ただし、例えば死亡率低位×出生率低位（寿命の延びが順調に進む一方で出生率の低下に歯止めがかからず、結果的に高齢者比率の増加傾向が最も大きい）という将来社会も起り得る。年齢階層の考慮が不要で人口総数のみ考慮を要する影響評価では本研究で選択した3ケースにより影響の不確実性幅をおさえることができるが、年齢階層の考慮が必要な影響評価の場合には、上記3ケースの選択では影響の不確実性幅をおさえられない可能性もあることには注意が必要である。

最後に人口を説明変数とした簡易土地利用モデルを利用して、9つの人口シナリオに対応した土地利用シナリオを作成した。基準年（2006年）のデータは国土数値情報土地利用3次メッシュデータを利用した。土地利用は11区分（森林、田、その他の農用地、荒地、建物用地、幹線交通用地、その他用地、河川及び湖沼、海浜、海水面、ゴルフ場）である。

## 4 ．結果及び考察

本研究では、S8プロジェクト全体で共通に使用できる共通シナリオ第一版及び第二版を開発した。以下にシナリオの詳細を述べる。

## （１）共通シナリオ第一版

## 1 ）基本情報
空間領域は日本全域とし、「標準地域メッシュ」を基準とする。「標準地域メッシュ」の範囲は北緯20度から46度まで、東経122度から東経154度までであるが、東端が南鳥島、南端が沖の鳥島であり、居住人口が極めて小さいため、東端と南端をそれぞれ5度と4度ずつ切り取り、北緯24度から46度まで、東経122度から東経149度までをS-8シナリオの検討対象領域とする。空間解像度は3次メッシュ（第3次地域区画）を基準とする。すなわち、緯度間隔30秒、経度間隔45秒（約1km×1kmに相当）である。期間は1981～2000年を過去における基準期間とし、2031～2050年と2081～2100年を検討対象期間とする。これはS-4シナリオと同一期間であり、また2081～2100年については気候シナリオ「実感」プロジェクトのダウンスケール期間とも同一である。世界シナリオにはIPCC第4次評価報告書用に利用されたものを利用する。

## 2 ）気候シナリオ

気候予測情報として利用する排出シナリオはSRES A1Bシナリオとし、気候モデルはMIROC3.2 hires（水平分解能110km）、MRI-CGCM2.3.2（同280km）、GFDL CM2.1（同250km）、CSIRO MK3.0（同190km）の4つとする。A1B排出シナリオとMIROC3.2 hiresとMRI-CGCM2.3.2のモデルの選択に関する根拠は前章で述べたとおりである。残る2つのモデルの選択については、既存のメトリクスとCMIP3気候予測情報における気候モデルの気温と降水の予測のばらつきを勘案して選定した。気候シナリオ「実感」プロジェクトによるダウンスケールが未公開であるため、MIROC3.2 hiresについてもCMIP3の気候予測情報のみを用いた。時間分解能はいずれも月単位である。

図1(1)②-1 SRES A1B排出シナリオに基づく21の全球気候モデルの日本域の気候予測情報

a) 1981～2000年を基準期間とした気温変化の20年移動平均。b) 降水量変化率の20年移動平均。赤はMIROC3.2 hires、黄色はGFDL CM2.1、緑はMRI-CGCM2.3.2、青はCSIRO MK3.0、黒はその他のモデルである。

基準期間の気候情報は独立行政法人農業環境技術研究所のアメダスメッシュ化データを利用する。このデータは1979～2003年の期間について気象庁アメダスデータを逆距離加重で空間内挿したものである。時間分解能は日であり、要素としては平均気温、最高気温、最低気温、降水量、日射量が入手可能である。

バイアス補正はスケーリング法を基本とする。気候予測情報が水平・時間分解能ともに低く、高度なバイアス補正を実施しえないことが主な理由である。

## 3 ）人口シナリオ
人口シナリオは社人研が開発し、脱温暖化2050プロジェクトによって拡張されたものを利用する。基準期間の人口情報は2005年の国勢調査を利用する。このデータは2005年の国勢調査に基づく日本の男女別年齢5歳階級別人口を3次メッシュで示したものである。

## 4 ）土地利用シナリオ

土地利用シナリオは人口を説明変数とする土地利用モデルを参考に開発した。

基準期間のデータは国土数値情報土地利用3次メッシュを利用した。土地利用の区分は11種（森林、田、その他の農用地、荒地、建物用地、幹線交通用地、その他用地、河川及び湖沼、海浜、海水面、ゴルフ場）である。

## （２）共通シナリオ第二版

## 1 ）気候シナリオ第二版

空間領域および期間に関しては共通シナリオ第一版と同様とした。気候シナリオ第二版の規約が規定するのは、現在気候データ、温室効果ガス排出シナリオ、気候モデルの3つである。空間内挿方法、バイアス補正方法、時間解像度は規定せず、利用者側が影響評価の特性に応じて自由に設定することを想定する。現在気候データは、農業環境研究所の作成した「アメダスメッシュ化データ」とする。将来の温室効果ガス排出シナリオにはRCP2.6、RCP4.5、RCP8.5の3つを用いる。全球気候モデルはCMIP5に参加した全球気候モデルのうちMIROC5、MRI-CGCM3.0、GFDL CM3、

HadGEM2-ESの4つとする。19のモデルについて、日本周辺の年平均気温と降水量の20年移動平均の変化を図1(1)②-2と図1(1)②-3のように用意した。グレーで示されている範囲が、19モデルのばらつきの幅である。ここで、MRICGCM3.0は気温に関しては幅の下限付近、降水に関しては幅の中央やや下位付近を推移することが分かる。一方MIROC5はそれぞれ幅の下位1/3、中央やや上位付近を推移している。ここで、19モデル間の気温のばらつきを捉えるため、気温が幅の上限と上位1/3付近を推移するGFDL CM3とHadGEM2-ESを選択した。この4モデルの選択（太線）により、19モデルの気温のばらつきの幅（図1(1)②-2のグレーの範囲）が捉えられたことが確認できる。降水の幅に関してもこれらの4モデルにより2060年以降はおおむね捉えられた（図1(1)②-3）。ただし、2000～2030年に関しては幅の上部（図1(1)②-3の緑線より上にあるおもに3モデルのふるまい）が、2030～2060年に関しては幅の下部（同じく青線より下のおもに3モデルのふるまい）が捉えきれていないことには注意が必要である。なお、降水のばらつきをより広く捉えられる別の2つのモデルがあったが、それらは気温上昇がMIROC5とMRI-CGCM3.0と非常に似ており、気温のばらつきを捉えられなくなるため、選択対象から除外した。

## 2 ）気候シナリオ第二版補遺

MIROC5全球気候モデルによるRCP4.5下の2081～2100年の気候予測情報を境界条件にした領域気候モデルWRFによる力学的ダウンスケールを利用する。これは文字通り、全球気候モデルのみを利用した第二版の一部を領域気候モデルを利用して置き換えるための補助的な気候シナリオである。

## 3 ）人口・土地利用シナリオ

人口の基準年は2005年とし、国勢調査データを利用する。土地利用の基準年は2006年とし、国土数値情報土地利用3次メッシュデータを利用した。人口の将来シナリオに関しては、市町村別の人口変化想定として「（1）死亡中位・出生中位」・「（2）死亡低位・出生高位」・「（3）
死亡高位・出生低位」の3想定、各市町村内の空間分布変化に関する想定として（A）偏在化シナリオ・（B）変化なしシナリオ・（C）均一化シナリオの3想定、その結果として両者の組み合わせによる9つのケースでの3次メッシュ人口を用いた。また、土地利用に関しては、上述の9つの人口シナリオに対応した3次メッシュ土地利用シナリオを用いた。

図1(1)②-2 日本付近の気温変化量の 20年移動平均の推移

赤はGFDL CM3、黄色はHadGEM2-ES、緑はMIROC5、青はMRI-CGCM3、他の細線は残りの15の全球気候モデルの結果である。グレーの範囲が全19モデルのばらつきを表す。放射強制カシナリオにはRCP8.5を利用した。

図(1)②-3 日本付近の降水量変化率の 20年移動平均の推移

表1(1)②-1 気候シナリオ第1版、第2版、第2版補遺の関係

第1版	第2版	第2版補遺
基本情報	空間領域	日本全域	日本全域	日本全域
空間解像度	3次メッシュ	3次メッシュ	3次メッシュ
現在期間	1981-2000	1981-2000	1981-2000
将来期間	2031-2050	2031-2050	2081-2100
2081-2100	2081-2100
規約	現在気候データ	アメダスメッシュ化データ	アメダスメッシュ化データ	アメダスメッシュ化データ
排出シナリオ	SRES A1B	RCP 2.6	RCP 4.5
RCP 4.5
RCP 8.5
気候モデル	MIROC3.2 hires MRI-CGCM2.3.2 GFDL CM2.1 CSIRO MK3.0	MIROC5 MRI-CGCM3 GFDL CM3 HadGEM2-ES	MIROC5を境界条件にしたWRFによる力学的DS
サンプルデータの設定	空間内挿	線形内挿	線形内挿	線形内挿
バイアス補正	スケーリング法	スケーリング法	累積分布関数法
時間解像度	月	月	日

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

不確実性を考慮するために複数の気候および人口・土地利用シナリオを用意して、S8プロジェクトで共通に使用するシナリオ（第一版：CMIP3ベース・月単位、第二版：CMIP5ベース・月単位）を開発し、さらなる分野横断的な温暖化影響評価の実施を可能とした。結果、プロジェクト全体として、複数の異なる気候安定化レベルや気候シナリオの不確実性、適応政策に応じた影響量および適応策の定量的な効果を総合的に評価することができ、このような科学的知見は世界でも類を見ないものである。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

共通シナリオを用いた総合影響評価の結果は、我が国や自治体において広く利用されつつあり、今後、各自治体の適応計画の立案に利用されるとことが見込まれる。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1）山本隆広、花崎直太、高橋潔、肱岡靖明：水工学論文集,55,259-264(2011)．「季節性を考慮した水逼迫指標を用いた全球温暖化水資源評価」

2）申龍熙、高橋潔、肱岡靖明、花崎直太、山本隆弘、増富祐司：土木学会論文集G(環境),67(5),I_61-I_70(2011）「気候予測の不確実性を考慮した世界のトウモロコシ生産性の温暖化影響評価」

3）山本隆広、花崎直太、高橋潔、肱岡靖明、申龍熙：土木学会論文集G（環境），67(5)，1-8
地球環境論文賞受賞＞（2011）．「地球温暖化による世界の水資源影響評価とその適応策に関する一考察」

4）有賀敏典、松橋啓介、米澤健一：都市計画論文集，46(3)，847-852（2011）．「自然増減と社会増減を明示的に考慮した地域内人口分布の変化－1980年から2005年までの全国国勢調査・基準地域メッシュデータを用いて一」

5）申龍熙、高橋潔、花崎直太、肱岡靖明：土木学会論文集G（環境），68(5)，I_159-I_169〈平成25年度地球環境論文賞受賞〉(2012)．「日本域付近の気候予測－CMIP3気候シナリオとCMIP5気候シナリオの比較－」

6) Masutomi Y., Iizumi T., Takahashi K., Yokozawa M.: ENVIRONMENTAL RESEARCH LETTERS, 7(1), 14020 (2012). "Estimation of the damage area due to tropical cyclones using fragility curves for paddy rice in Japan."

7) Pokhrel Y.N., Hanasaki N., Yeh P.J.F., Yamada T.J., Kanae S.: Nature Geoscience, 5, 389–392 (2012). "Model estimates of sea-level change due to anthropogenic impacts on terrestrial water storage."

8）花崎直太、高橋潔、肱岡靖明：環境科学会誌,25(3),223-236(2012).「日本の温暖化影響・適応策評価のための気候・社会経済シナリオ」

9）有賀敏典、松橋啓介：都市計画論文集，47(3)，745-750（2012）．「地域内人口分布の偏在化・均一化シナリオ構築手法の開発—国勢調査3次メッシュデータを用いて—」

## <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）>

1）高橋潔：大気環境学会誌，48（6），A19（2013）．「地球温暖化－第3講 地球温暖化による環境、社会への影響評価－」

2）高橋潔：公衆衛生，78（1），51-55(2014).「地球温暖化の現状」

3）高橋潔：環境と公害，44（1），61-65(2014)．「IPCC第5次報告：気候変動影響」

4）高橋潔：環境情報科学，43（3），21-27（2014）．「気候変動の影響と脆弱性に関する最新知見について」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）山本隆広、花崎直太、鄭輝ちょる、高橋潔、肱岡靖明：水文・水資源学会2010年研究発表会(2010)

「全球水資源モデルH08を利用した季節性を考慮した世界の温暖化水資源影響評価に向けて一将来気象データに対するH08の応答に関する一考察ー」

2) T. YAMAMOTO, N. HANASAKI, H. JUNG, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA: 5th APHW Conf, 2010 "Application of global water resources model H08 to assess seasonal variability change of global water resources by using multiple GCM projections under climate change"

3) T. YAMAMOTO, N. HANASAKI, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA: AGU Fall Meeting 2010, 2010
"Global water resources assessment at a sub-annual timescale: Application to climate change impact assessment"

4) K. TAKAHASHI, W.N. ADGER: Int. Clim. Change Adapt. Conf., 2010

"How should we share the global burden of adaptation costs now ... and in future?"

5) Y. MASUTOMI, T. IIZUMI, K. TAKAHASHI: 2010 Int. Clim. Change Adapt. Conf., 2010 "Development of a model for predicting the damages of typhoons on paddy rice in Japan"

6）高橋潔：平成22年度SPEED箱根研究会「低炭素革命と地球温暖化適応策」（2010）「適応費用評価に関する最近の動向について」

7）高橋潔：農工研「地球温暖化」定例研究会(第7回)(2010)「温暖化影響評価研究の最近の動向－IPCC-AR5に向けて－」

8）高橋潔：平成22年度海外農業農村開発地球温暖化対策検討調査事業(かんがい施設温暖化適応策検討調査)検討委員会（2010）

「温暖化影響評価研究の最近の動向－IPCC－AR5に向けて－」

9）高橋潔：第8回環境研究シンポジウム「わたしたちの生活と環境～地球温暖化に立ち向かう～」（2010）

「現在及び将来の全球的な適応にかかる費用をどう分担するか？」

10) 申龍熙、高橋潔、肱岡靖明、花崎直太、増富祐司: 日本農業気象学会2011年全国大会(2011)「GAEZモデルを用いた温暖化による世界のトウモロコシ生産性の影響評価」

11) 山本隆広、花崎直太、高橋潔、肱岡靖明：第55回水工学講演会（2011）「季節性を考慮した水逼迫指標を用いた全球温暖化水資源評価」

12) K. TAKAHASHI: A workshop on research and policy, 2011

"Introduction to research projects in Japan relevant to DRR/CCA"

13) S. FUJIMORI, T. MASUI, K. TAKAHASHI: 2011 AgMIP Global Workshop, 2011 "SSPs trials made by AIM (Asia-Pacific Integrated Modeling)"

14) K. TAKAHASHI: Korea-Japan Joint Workshop for Climate Change Impact and Adaptation, 2011

"Introduction to research projects on impact and adaptation analysis conducted in Japan"

15) K. TAKAHASHI, Takayabu I., Ishizaki N., Shiogama H., Emori S., Tanaka N.: Third International workshop on downscaling, 2011

"Projection of potential habitat for beech (Fagus crenata) forests in Japan considering three different dynamic downscaling scenarios from S-5-3 project"

16) 花崎直太：環境科学会2011年会（2011）

「新しい全球水資源温暖化影響評価に向けて」

17) 申龍熙、高橋潔、肱岡靖明、花崎直太、山本隆弘、増富祐司：第19回地球環境シンポジウム(2011)

「気候予測の不確実性を考慮した世界のトウモロコシ生産性の温暖化影響評価」

18) Y. SHIN, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA, N. HANASAKI, Y. MASUTOMI: 1st International Conference on Green Environmental Technology 2011, 2011
"Uncertainty Assessment in Maize Productivity Using Multiple GCM Climate Projections"

19) S. FUJIMORI, T. MASUI, N. HANASAKI, Y. HIJIOKA, K. TAKAHASHI, M. KAINUMA: The Nature and Use of New Socioeconomic Pathways for Climate Change Research, 2011 "Activities of AIM on SSPs"

20) Y. SHIN, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA, N. HANASAKI: AGU Fall Meeting 2011, 2011

"Assessing climate change impacts on global crop yield considering climate projections uncertainty"

21) 藤森真一郎、増井利彦、高橋潔、肱岡靖明、甲斐沼美紀子、花崎直太：革新プロ，S-5, S-8合同シンポジウム（2012）

「Shared Socioeconomic Pathways(SSPs) とは」

22) K. TAKAHASHI: International Workshop on Theoretical and Empirical Approaches for Understanding Adaptation to Climate Change, 2012

"Introduction to research projects on impact and adaptation analysis conducted in Japan"

23) K. TAKAHASHI: International Expert Meeting on the Development of Climate Scenarios to Support Adaptation Planning and Practices in Asia and the Pacific, 2012

"National level impact assessments in Japan and climate scenarios used in them"

24) S. FUJIMORI, N. HANASAKI, S. HASEGAWA, T. MASUI, M. KAINUMA, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA: Climate Change Impacts and Integrated Assessment (CCI/IA) Workshop XVIII, 2012 "SSPs and industrial water by AIM modeling team"

(25) 申龍熙、高橋潔、肱岡靖明、花崎直太、増富祐司：日本農業気象学会2012年全国大会（2012）「気候変動による作物収量変化への影響評価及び主要気候要素に対する地域別感度分析」

26) Y. SHIN, K. TAKAHASHI, Y. HIJIOKA, N. HANASAKI: Climate Adaptation Futures: Second International Climate Change Adaptation Conference 201, 2012 "Analysis of CMIP5 Data for Impacts and Adaptation Assessment"

27) 申龍熙、高橋潔、花崎直太、肱岡靖明：地球環境シンポジウム第20回（2012）「日本域付近の気候予測－CMIP3気候シナリオとCMIP5気候シナリオの比較－」

28) 有賀敏典、松橋啓介：環境システム研究論文発表会第40回（2012）

「中長期的な地域内人口分布シナリオの構築—国勢調査3次メッシュ人口データを用いて—」

29) 有賀敏典、松橋啓介：全国共同利用研究発表大会 CSIS DAYS 2012（2012）

「市町村内人口分布シナリオの構築」

30) K. TAKAHASHI: The 9th Tripartite Presidents Meeting, 2012

"Introduction to Research Projects in Japan Relevant to Climate Change Impacts and Adaptation"

31) 高橋潔：市民公開シンポジウム「病原体の運び屋、蚊」（2013）「地球温暖化：現状とその将来予測」

32) K. TAKAHASHI, S. EMORI, Y. YAMAGATA, T. OKI, S. MORI, Y. FUJIGAKI, K. IWASE: Impacts World, 2013

"Integrated research on the development of global climate risk management strategies
- framework and initial results of the research project ICA-RUS -"

33) T. HASEGAWA, S. FUJIMORI, S. YONGHEE, K. TAKAHASHI, T. MASUI: Impacts World 2013: International Conference on Climate Change Effects, 2013 "Global Assessment of Climate Change Impact on Food Systems"

34) K. TAKAHASHI: 5th Inter. Forum for Sustainable Asia and the Pacific, 2013 "Projected Climate Change Impacts in Asia and Japan"

35) 高橋潔: 公開シンポジウム「気候変動がもたらす農林業への影響とその対策を考える」(2013)「最近の世界の影響評価研究の動向と農林業研究への期待」

36) 高橋潔、花崎直太、肱岡靖明、原澤英夫：RECCA-S8-創生D研究交流会（2013）「S-8共通利用シナリオの開発・利用について」

37) 高橋潔：化学工学会第45回秋季大会（2013）「地球温暖化が引き起こす影響について」

38) 高橋潔、高藪出、石崎紀子、塩竈秀夫、松井哲哉、田中信行、江守正多：地球環境シンポジウム第21回（2013）

「3種の力学的ダウンスケーリングシナリオを用いた我が国のブナ林分布適域の変化予測」

39) T. HASEGAWA, S. FUJIMORI, A. TANAKA, Y. SHIN, K. TAKAHASHI, T. MASUI: Climate Change Impacts and Integrated Assessment (CCI/IA) Workshop XX, 2014

"Climate mitigation assessment on food security by AIM modeling team"

41) 高橋潔：第14回日米先端科学シンポジウム日本側事前検討会（2014）

「Climate and Food Security」

42) K. TAKAHASHI: International Workshop on Risk Information on Climate Change, 2014 "Contributions of the SOUSEI Program for impact and adaptation studies in Japan"

44) 高橋潔：キャノングローバル戦略研究所 日中温暖化専門家会合（2014）「日本における気候変動影響」

45) 高橋潔：第125回リスク工学研究会（2014）

「地球温暖化リスクに関する最新の科学的知見 -IPCC第5次評価報告書をふまえて-」

46) 高橋潔：土木学会第22回地球環境シンポジウム（2014）「温暖化予測データ・IPCCとの関係」

47) T. HASEGAWA, S. FUJIMORI, K. TAKAHASHI, T. MASUI: The 7th IAMC Annual meeting, 2014 "Scenarios of risk of hunger for the 21st century using Shared Socioeconomic Pathways"

## （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）一般公開シンポジウム「気候変動対応フォーラム」（共催：文部科学省、環境省、科学技術振
興機構、国連大学サスティナビリティと平和研究所、2010年7月23日、中央合同庁舎第4号館、観客約250名

2）気候変動に関する対話シンポジウム「将来の安全・安心な社会をめざして」（主催：文部科学省、環境省、2011年10月12日、日本科学未来館、観客約300名）

3）地球温暖化に関する国際シンポジウム「変化する気候への適応と未来の姿」（主催：文部科学省、環境省、2014年11月25日、国連大学ウ・タント国際会議場、観客約400名）

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1）記者発表（2014年3月17日、於環境省第1会議室、「温暖化影響評価・適応政策に関する総合的研究2014報告書」

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1）花崎直太、高橋潔、肱岡靖明：日本の温暖化影響・適応策評価のための気候・社会経済シナリオ、環境科学会誌[研究資料]、25、3、223-236、2012

2）花崎直太、高橋潔、肱岡靖明、日下博幸、飯泉仁之直、有賀敏典、松橋啓介、三村信男：日本の温暖化影響・適応策評価のための気候・社会経済シナリオ（第2版）、環境科学会誌，27、6、362-373、2014
# Research on climate change impact assessment using an integrated assessment model and adaptation policies

Principal Investigator :Yasuaki HIJIOKA

Principal Investigator : Yasuaki Hjiora

Institution: National Institute for Environmental Studies (NIES)

16-2 Onogawa, Tsukuba-City, Ibaraki 305-8506, JAPAN

Tel: +81-29-850-2961 / Fax: +81-29-850-2960

E-mail: hijioka@nies.go.jp

Cooperated by:

## [Abstract]

Key Words: Climate change, Comprehensive impact assessment, Integrated assessment model, Adaptation

This study aims at assessment of various distinct climate stabilization levels, impact level according to adaptation policy, and its adaptation effect using a state-of-the-art climate scenario utilized in IPCC Fifth Assessment Report. Research project 1(1) and (3)-(9) cooperatively conducted a study on comprehensive impact assessment and adaptation nationwide.

This research systematically assesses impacts on Japan on the basis of RCP 2.6, 4.5, 8.5 in the middle of 21st century (2031-2050) and the end of the century (2081-2100), respectively.

The research results indicate that global warming exerts impacts on a variety of fields in Japan throughout 21st century. The impact of disasters related to extreme weather, health effects, impacts on water resources, agriculture and ecological changes, are expected to be wide in scope and extent affecting; 1) national health, safety and security, 2) national life quality and economic activity, 3) ecosystems.

- As shown in the assessment of comprehensive impacts, negative impacts are expected to increase along with a temperature rise in most fields. Flood damage with impacts on national health, safety, and security will possibly increase roughly threefold in the end of the century compared to the base period (1981-2000). Also, in the absence of adaptation measures, risk of heat stress mortality is expected to double in nearly all prefectures at almost any age groups.

- Impacts on forest and agriculture are expected to vary noticeably depending on area. Species such as Pinus pumila (polar zone), Abies veitchii (subpolar zone) and Fagus crenata (cool temperate zone) which are dominant in respective forest zones are expected to experience a significant decrease in their potential habitat. Populations distributed in isolated mountaintops of the potential habitat areas have increased likelihood of
endangerment. On the other hand, Quercus acuta (warm temperate zone) is expected to extend its distribution area along with the extension of the potential habitat. Such massive forest change advances slowly yet steadily impacting ecosystems and landscapes.

Regarding rice production, implementation of adaptation makes it possible to lessen the yield reduction risk. However, it was suggested that the yield varies widely from area to area, and cultivation areas possibly polarize to appropriate or inappropriate land according with a temperature rise.

- Adaptation measures to be implemented are under consideration, but they have a reducing effect on adverse impacts of climate change. On the other hand, countermeasures from both hard and soft aspects are required to reduce the adverse impacts significantly.
論点等説明シート
事業名【執行府省】	環境モニタリング調査【環境省】
事業開始年度	平成24年度
終了(予定)年度	終了予定なし
予算額・執行額(単位:百万円)	24年度	25年度	26年度	27年度	28年度要求
予算の状況	当初予算	1,452	1,159	869	788
補正予算	-	-	-	-
前年度線越(+)	-	-	-	-
翌年度線越(-)	-	-	-	-
予備費等	-	-	-	-
計	1,452	1,159	869	788	0
執行額	908	965	790
執行率(%)	63%	83%	91%
事業についての論点等
事業の概要
政府の「総合モニタリング計画」等に基づき以下のモニタリングを実施し、結果をとりまとめ公表。①公共用水域放射性物質モニタリング調査②地下水質放射性物質モニタリング調査③被災影響海域における海洋環境関連モニタリング調査④アスペスト大気濃度モニタリング調査(◆民間事業者への委託等)
論点等
○具体的な選定理由
地域の要望、安心の確保の観点から、事業の継続の必要性はあるものの、平成26年度行政事業レビューにおいて定量的な目標及び成果実績(アウトカム)が示されていなかったことから、復興事業として成果・効果があったか等の定量的な検証が必要。○論点・モニタリング結果が安心の確保等に活用されているか、その活用方策について検証の必要があるのではないか。・定量的な効果を検証した上で、より効果的な事業となるよう検討が必要ではないか。
【1-1303】生態系サービスのシナジーとトレードオフ評価とローカルガバナンスの構築（H25～H27；累計予算額 77,305 千円）

齊藤修（国際連合大学）

### 1. 研究实施体制

（１）生態系サービスの統合的インベントリ構築（京都大学）

（２）生態系サービスのシナジーとトレードオフ評価（国際連合大学サステイナビリティ高等研究所）

（３）持続可能な社会をめざしたローカルガバナンスの構築（金沢大学）研

## 2 ．研究開発目的

本研究は、自然科学者と社会科学者が緊密に連携して、日本の里地を対象に、1)森林と農地をつなぐ生態系サービスについて統合的インベントリを構築し、2)多様な生態系サービスをめぐるシナジーとトレードオフ構造を明らかにするとともに、3)伝統的知識の旧来の科学と比較した場合の位置づけと積極的活用を含む、生物多様性保全と持続可能な利用のためのローカルガバナンスと知識生成のあり方を提案することを目的とする。

サブテーマ1では、能登半島を含む石川県全域を中心として、社会・生態システムに関する基本情報の収集を通じた生態系サービスのインベントリのプロトタイプの構築、それに基づいた各種生態系サービスの賦存量の推定を行う。さらには土地利用変化による生態系サービスのトレードオフ効果について検討するための評価手法の開発および分析を行う。また、各種生態系サービスに対する一般市民の受益に関する認知の地理的な差異、空間的分布を明らかにする。さらにサブテーマ3と連携し、農地の保全（開発や耕作放棄の抑止）に対する、農業環境政策の寄与とその普及要因を明らかにすることを目的として、調査分析を行う。（サブテーマ1）

サブテーマ2では、多様な生態系サービスをめぐるシナジーとトレードオフ構造を明らかにすることを目的とする。対象地域において鍵となる生態系サービスとその関係性および社会生態学的要因を複数選定し、現地踏査と現地住民等を対象とするヒアリング調査とアンケート調査によって、それらの関係性を生み出すメカニズムを明らかにする。集落と市町村スケール、市町村スケールとより広域圏など、異なる空間スケール間での生態系サービスの流れを理解し、生態系サービスの供給者と消費者の双方の受益の状況とその空間構造を明らかにする。これらをふまえ、生態系サービスのシナジーとトレードオフを統合的に扱うことができる統合的な評価モデルのプロトタイプ設計を行う。さらに、シナジーとトレードオフの調整に寄与しうる政策オプションを検討する。(サブテーマ2)

サプテーマ3では、生態系サービスに関する伝統的知識の特定と集積を行い、時空間スケールに応じて、地域ごとの生態系サービスの享受とその利益配分を明らかにする基礎データベースの構築を目的とする。また、サプテーマ1と2から得られた成果を念頭に、在来作物と地場産品の価格や、自治体における異なる生業を営む人々の生態系サービスの需給のあり方、関連する伝統知の伝播について精査し、市場を通じた産品の持続的な生産の仕組み、おすそ分け等の地域文化、地理的表示の保護、知的財産（知財）と伝統野菜の制度の可能性を解明する。特に、地域連携や生態系サービスのシナジーの活用に向け、生態系サービスの需給構造と空間分布について、文化的サービスの評価と距離の関係を解析する。さらに、IPBESや国際的な議論を踏まえ、ローカルな能力開発の必要性や制度における課題と対応策を特定し、世界農業遺産、地理的表示、森林環境税等の制度の活用可能性等を明らかにし、ローカルガバナンスの要点となる方策を提示する。（サプテーマ3）

### 3. 本研究により得られた主な成果