Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2.2 将来予測される気候変動

## 2 ．2．1 気候変動予測と将来シナリオ

## （１）予測の信頼性と不確実性

気候変動予測は、今後、大気中の温室効果ガスやエアロゾルなどの濃度がどのように変化するのかというシナリオをもとに、気候モデルにより計算される。気候モデルでは、太陽活動の変動や火山噴火など自然起源や温室効果ガスやエアロゾルなど人為起源の外部強制力に対する、気候システムの応答の結果としての気候の「平均的」な変化が示される。日々の天気予報は「いつどこでどのような現象が起こるか」を予測しており、計算における初期値（観測値や解析値等）のわずかな違いが予測結果に大きな影響を与えるが、気候モデルで予測しているのは気候の「平均的」な状態であり、これは外部強制力の変化に大きく依存していることから、気候モデルによる将来予測が可能となる。気候モデルの妥当性は、図1.3.2に示したような20世紀の気候の再現実験において、ある程度の誤差を持ちつつも過去の気温変化を再現していることによって確認されている。

一方で、気候モデルは、基本的には物理法則に基づいているものの、気候システムの全てを気候モデルの中に含めることは不可能であり、一部に観測や経験等に基づいた近似や仮定が用いられている。また、空間解像度の制約などにより気候モデルで用いる地形は現実のものと異なることなどから、過去の気候の再現や将来の予測においてある程度の不確実性が生じる。

このため、IPCC AR4 では、多数の気候モデルの予測結果を用いて、将来の気候の変化傾向を不確実性とともに示している。図 2.2.1 は個々のモデルが予測した気温と降水量の変化を示しており、モデルにより予測結果にばらつきがあることがわかる。このような気候変動予測の不確実性については、異なる気候モデルの結果を比較したり、同一モデルでも条件を変えて計算した複数の結果を比較したりすることで、評価することができると考えられている。

## （２）将来シナリオ

気候システムの外部強制力として最も大きいものは温室効果ガスであり（図 1.1.2 参照）、気候変動予測には温室効果ガスの排出量の予測値が必要である。このためには人口、経済、エネルギー需要、石油に替わるエネルギー技術開発など、

図 2.2.1 IPCC AR4 における大気・海洋結合モデルの世界平均気温と世界の降水量の将来予測 1980～1999 年の平均との比較。A1B については（3）を参照。出典：IPCC、2007a

社会的・経済的な側面の将来予測の検討が必要である。しかし、研究ごとに異なる想定を用いると、予測結果を相互に比較することが困難となるうえ、政策を検討する上での有用性も低下する。そこで、前提として使用する統一的なシナリオを定めている。

IPCCでは、これまで「排出シナリオに関する特別報告書」（SRES $ ^{12} $ 、以下「SRESシナリオ」という）を作成しており、IPCC AR4の将来予測はこのSRESシナリオに基づいて実施された。本レポートでは主にSRESシナリオに基づいた予測結果を示す。

なお、SRESシナリオにおける二酸化炭素排出量には、UNFCCCや京都議定書の削減目標の履行などの積極的な排出削減対策は含まれていない。そのため、SRESシナリオに代わる気候変動予測のための新たなシナリオとして、代表的濃度経路（RCP $ ^{13} $ シナリオ、以下「RCPシナリオ」という）が作成された。2013~2014年に公表されるIPCC第5次評価報告書（AR5、以下「AR5」という）では、このRCPシナリオを用いた結果が示される予定である（RCPシナリオとそれに基づいた最新の気候変動予測はコラム10を参照）。
## （３）SRES シナリオ

これまでの気候変動予測で多く用いられてきたSRESシナリオでは、世界の発展の形態として二つの軸で将来の方向を想定し（図2.2.2）、それぞれの将来像のもとに人口、経済活動、技術発展、エネルギー、土地利用などの変化が整合的に推定されている。それぞれの推定について社会経済シナリオに基づき将来の二酸化炭素排出量と二酸化炭素濃度に関する6つのシナリオが図2.2.3に示すように与えられている。気候変動予測計算においては、二酸化炭素等の温室効果ガス濃度レベルの代表として、この中から（低い方から順に）B1、A1B、A2の各シナリオが主に用いられている。

図 2.2.2 SRES シナリオにおける 4 つの世界像 A1 シナリオはさらに A1B、A1T、A1FI シナリオに細分されている。よく用いられる A1B シナリオは、「各エネルギー源のバランスを重視した高成長型社会シナリオ」である。 出典：国立環境研究所、2001 より作成

(a) $ CO_{2} $ 排出量

(b) $ CO_{2} $ 濃度

図 2.2.3 シナリオ毎の二酸化炭素の排出量 (a) と二酸化炭素濃度 (b) 出典：気象庁、2005

## （４）予測の空間スケール

気候変動に対するきめ細かな対策を行うためには、地域ごとの気候変動を詳細に予測する必要がある。しかしながら、現状の全球気候モデルは空間解像度が十分でなく、気候変動に対する地域的な影響評価への利用が難しい。このため、高解像度の全球気候モデルや全球大気モデルを用いる、あるいは、粗い空間分布で表された予測結果から、より細かい空間分布の予測結果を求める「ダウンスケーリング」が行われている。ダウンスケーリングには、「カ学的ダウンスケーリング」と、「統計学的ダウンスケーリング」がある。

力学的ダウンスケーリングは、全球気候モデルの計算結果を境界条件とし、より細かい空間分解能で計算が可能な地域気候モデルでさらに計算し、特定の領域における詳細な気候変動予測を行う手法である。より空間解像度の高い地形、土地利用などの情報を与えることにより、地形性降水など、時空間スケールの小さな現象が表現可能となる。ただし、全球気候モデル自身が有する不確実性（誤差）を引き継ぐため、空間的に詳細な表現ができても、必ずしも予測精度が高くなるわけではないことに注意が必要である。

図 2.2.4 は、全球気候モデル、地域気候モデル (RCM) 60km 版、RCM 20km 版、気象庁のレーダーとアメダスの観測結果を使用して解析した雨量（レーダーアメダス；格子間隔 5km）の年平均降水量分布を示したものである。全球気候モデルでは、日本列島の地形は降水分布に影響を与えていないが、RCM 60km 版、RCM 20km 版と細かくなるに従い、レーダーアメダスの観測結果に示されるような、地形の影響を受けた特徴的な降水分布の表現が可能となる。

統計学的ダウンスケーリングは、任意の地点における観測データと、気候モデルによる現在気候の再現結果から得られるその地点周辺の大気場との間に統計的な関係式を検出し、それに基づいて空間詳細化を行う手法である。観測データがあれば比較的少ない計算機資源や計算時間で利用可能である。一方、現在気候において検出した統計的な関係を将来に外挿して対象地点の予測を行うため、独立した期間や地点で統計的関係を検証し、極端な外挿にならないようにする等の注意が必要である。

このように、空間スケールの小さい範囲の気候変動予測とその影響評価には、ダウンスケール手法が必要であり、より精度の高い予測結果を得るための様々な研究が進められている。
図2.2.4 日本列島中部の年平均降水量の再現性の比較

(a) 全球気候モデル（解像度 280km 相当）、(b) 地域気候モデル(RCM) 60km 版、(c) RCM 20km 版、それぞれ 10 年平均値、(d) レーダーとアメダスの観測値に基づく解析による 6 年間（1995-2000）平均値 出典：高藪、2005 を拡大

## （５）日本付近の詳細な予測

日本付近を対象とした地域的に詳細な気候変動予測は、日本のいくつかの研究グループが高解像度大気海洋結合モデルや超高解像度全球大気モデル、日本付近の地域気候モデルなどを使って研究を行い、成果をあげている。本レポートでは、日本付近の詳細な予測結果として、主に気象庁気象研究所が開発した非静力学地域気候モデル（NHRCM）により5kmの解像度で力学的にダウンスケーリングした、21世紀末（2076～2095年）の予測結果を示している。なお、地域気候モデルのもととなる全球予測結果には、SRESのA1Bシナリオにより20kmの解像度で計算した高解像度全球大気モデル（MRI-AGCM3.2）の結果を用いている（詳細は気象庁,2013を参照）。

なお、本レポートに掲載されている予測の多くは、特記のない限りその前提となる温室効果ガスの排出については単一のシナリオ、そして単一の気候モデルの結果をもとに記述している。このため、用いるシナリオや気候モデルが異なると計算結果に違いを生じる可能性があることに注意が必要である。また、降水量等の変化の予測は、気温に比べて一般に不確実性が大きい。これは、台風や梅雨前線に伴う大雨等の顕著現象の頻度や程度は年々の変動が大きいことに加え、空間的な代表性が小さく、さらに発生頻度が稀であるためであり、このことについても注意が必要である。

## コラム 8 IPCC の評価報告書における可能性と確信度の表現

IPCC では、評価結果の「可能性」と、「確信度」を表す用語を、一貫した基準に基づいて使用している。以下に、IPCC AR5 で用いるために準備され、SREX でも用いられている、「可能性」と「確信度」を表現する用語を示す (Mastrandrea et al., 2010)。

「可能性」とは、はっきり定義できる事象が起こった、あるいは将来起こることについての確率的評価である。また、「確信度」とは、モデル、解析あるいはある意見の正しさに関する不確実性の程度を表す用語であり、証拠（例えばメカニズムの理解、理論、データ、モデル、専門家の判断）の種類や量、品質及び整合性と、特定の知見に関する文献間の競合の程度等に基づく見解の一致度に基づいて定性的に表現される。

「可能性」の定義

用語	発生する可能性
ほぼ確実	>99%
可能性が極めて高い $ ^{*} $	>95%
可能性が非常に高い	>90%
可能性が高い	>66%
どちらかと言えば $ ^{*} $	>50%
どちらも同程度	33%~66%
可能性が低い	<33%
可能性が非常に低い	<10%
可能性が極めて低い $ ^{*} $	<5%
ありえない	<1%

見解の一致度

証拠と見解の一致度の記述およびそれらの「確信度」との関係

見解一致度は高い
証拠は限定的	見解一致度は高い
証拠は中程度	見解一致度は高い
証拠は頑健
見解一致度は中程度
証拠は限定的	見解一致度は中程度
証拠は中程度	見解一致度は中程度
証拠は頑健
見解一致度は低い
証拠は限定的	見解一致度は低い
証拠は中程度	見解一致度は低い
証拠は頑健

証拠（種類、量、質、整合性）

「可能性」の定義のうち、 $ ^{*} $ が付されているものは、IPCC AR4で付加的に用いられた定義。適切な場合はAR5でも用いてよいとされている。
#### 2.2.2 氖温

温室効果ガス濃度の増加に伴い、日本の平均気温は上昇し、その上昇幅は世界平均を上回ると予測される。また、平均気温の上昇に伴い、真夏日や熱帯夜の日数は増加し、冬日や真冬日の日数は減少すると予測される。

## （１）世界の気温

21 世紀末までの世界平均気温は、温室効果ガス濃度の増加に伴って上昇し続けると予測されている（図 2.2.5）。今後 20 年間程度は、温室効果ガスの排出シナリオによらず、気温は 10 年あたり約 0.2℃の割合で上昇するが、その後はシナリオごとの差異が顕在化し、21 世紀末には、1980～1999 年の平均と比較して、B1 シナリオで 1.8℃（可能性が高い予測幅は 1.1～2.9℃）、A1FI シナリオでは、4.0℃（可能性が高い予測幅は 2.4～6.4℃）と予測されている。

予測された気温の上昇量の地理的分布をみると、温室効果ガス排出シナリオによる分布の差異は小さく、過去数十年に観測された気温上昇の分布とも類似している。気温上昇の程度は、陸域とほとんどの北半球高緯度で大きい（図2.2.6）。

平均気温の上昇に伴い、世界規模で暑い昼や夜の数が増加するとともに、寒い昼や夜の数が減少する可能性が高いと予測されている。また、日最高気温について数十年間に一度しか起こらなかったような暑い日の頻度が、21世紀末にはさらに増加するとも予測されている。

## （２）日本の気温

日本の平均気温は、世界平均と同様に温室効果ガス濃度の増加に伴って上昇し続けると予測されている（図2.2.7）。世界平均と同様に、21世紀前半の気温上昇は温室効果ガスの排出シナリオによらないが、その後はシナリオごとの差異が顕在化し、21世紀末には、1980～1999年の平均と比較して、A2、A1B、B1の各シナリオでそれぞれ4.0℃、3.2℃、2.1℃上昇すると予測されている。これは、いずれのシナリオでも世界平均気温の上昇量より大きい。

地域気候モデルで A1B シナリオについて予測された気温の上昇量を地域別（図 2.2.8 参照）にみると、北日本ほど昇温が大きい。これは、世界平均気温の予測にみられる傾向と同様の傾向である（図 2.2.9）。また、夏季に比べて冬季の昇温が大きいと予測されている。

気温の上昇に伴い、冬日や真夏日などの日数が変化することが予測されている。A1B シナリオによる予測では、21世紀末（2076～2095年）には、真夏日や熱帯夜の日数は東日本、西日本、沖縄・奄美を中心に増加すると予測されている。一方で、冬日や真冬日の日数は北日本を中心に減少すると予測されている。(図 2.2.10)。

図 2.2.5 世界平均気温の上昇量

実線は、A2、A1B、B1 シナリオにおける複数のモデルによる（1980～1999 年と比較した）世界平均地上気温の上昇量を 20 世紀の状態に引き続いて示す。陰影は、個々のモデルの年平均値の標準偏差の範囲。橙色の線は、2000 年の濃度を一定に保つ実験のもの。右側の灰色の帯は、6 つの SRES シナリオにおける最良の推定値（各帯の横線）及び可能性が高い予測幅。出典：IPCC、2007a

(°C)

図 2.2.6 地上気温の上昇量の地理的分布

1980～1999年を基準とした、21世紀末（2090～2099年）の地上気温の変化の予測。なお、海面水温の変化は、広域的・長期的には直上の海上気温の変化と同じと見なせる。複数の大気海洋結合モデル（AOGCM）によって計算された、SRES A1Bシナリオでの予測の平均値を示す。出典：IPCC、2007a
図 2.2.7 日本の平均気温の予測

IPCC 第 4 次評価報告書で使われた複数の気候モデルによる A2、A1B、B1 シナリオでの日本の平均気温の予測結果。各モデルの格子のうち、日本の陸地が占める割合が 30%以上ある格子を選び、それらの格子の値の平均値を各モデルの予測結果における日本の気温の予測値とした。シナリオごとの平均値と予測のばらつきの幅（±標準偏差の範囲）を赤、緑、青の実線と陰影で示す。黒線は日本の平均気温の観測結果（図 2.1.4）。2000 年以前の陰影は過去の再現実験の再現値のばらつきの幅（±標準偏差）。1980～1999 年の 20 年平均値からの差で示す。作成：気象庁

図 2.2.9 地域別の年平均気温の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km)による地域別の年平均気温の変化予測。棒グラフは 1980～1999 年平均と 2076～2095 年の差を表わし、継棒は年々変動の標準偏差（左：1980～1999 年、右：2076～2095 年）を示す。各地域の範囲は図 2.2.8 参照。A1B シナリオによる予測結果に基づく。出典：気象庁、2013

図 2.2.8 予測における地域区分

図 2.2.10 地域別の真夏日、冬日日数の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km) による地域別の真夏日、冬日の変化予測。棒グラフは 1980～1999 年平均と 2076～2095 年の日数の差を表わし、継棒は年々変動の標準偏差 (左: 1980～1999 年、右: 2076～2095 年) を示す。各地域の範囲は図 2.2.8 参照。いずれも A1B シナリオによる予測結果に基づく。出典：気象庁、2013
#### 2.2.3 降水量

世界では、高緯度地域で降水量が増加する可能性が非常に高い一方、ほとんどの亜熱帯陸域では減少する可能性が高い。極端な大雨の頻度や総降水量に対する大雨の割合は、21世紀中に多くの地域で増加する可能性が高い。

日本の年降水量は、21世紀末には20世紀末に対して平均的に5%程度増加すると予測される。ただし、降水量は予測の不確実性とともに、年々の変動が大きいことに注意する必要がある。

1 時間降水量 50mm 以上など、極端な降水現象の頻度の増加が予測される。

## （１）世界の降水量

大気中の温室効果ガス濃度の増加に伴って地球上のほぼ全ての地域で気温が上昇するのに対し、降水量は増加する地域と減少する地域がある。地域ごとにみると、高緯度地域では降水量が増加する可能性が非常に高い一方、ほとんどの亜熱帯陸域では減少する可能性が高いと予測されている。また、地域によっては、気候モデルによる予測のばらつきが大きく、増加するか減少するかはっきり傾向が見いだせない地域がある（図2.2.11）。

降水量は増加する地域と減少する地域があるが、極端な大雨の頻度あるいは総降水量に占める大雨の割合は21世紀中に世界の多くの地域で増加する可能性が高いと予測されている(IPCC, 2012)。

図 2.2.11 2090～2099 年を対象とする降水量の

SRES A1B シナリオの複数の気候モデルの平均。上図は 12～2 月、下図は 6～8 月。白色の地域は、変化の符号が一致したモデルが 66% に満たない地域、点描の地域は、90% 以上のモデルで変化の符号が一致した地域。出典：IPCC、2007a

## （２）日本の降水量

日本の年降水量の予測結果は、A2、A1B、B1のいずれのシナリオでも、21世紀末には20世紀末に対して平均的に5%程度増加する傾向を示しており、シナリオによる差異はほとんどない。ただし、降水量については、予測の不確実性とともに年々の変動が大きいことに注意する必要がある（図2.2.12）。

図 2.2.12 日本の年平均降水量の予測

IPCC AR4 で使われた複数の気候モデルによる A2、A1B、B1 シナリオの予測結果から算出した日本の年平均降水量の将来予測を観測結果とともに示す。各モデルの格子のうち、日本の陸地が占める割合が30%以上ある格子を選び、それらの格子の値の平均値を各モデルの予測結果における日本の年平均降水量の予測値とした。シナリオごとの平均値と予測のばらつきの幅（±標準偏差）を赤、緑、青の実線と陰影で示す。黒線は日本の降水量の観測結果（図2.1.8）。2000年以前の陰影は過去の再現実験の再現値のばらつきの幅（±標準偏差）を示す。1980～1999年の20年平均値との比で示す。作成：気象庁

地域気候モデルで A1B シナリオについて予測された年降水量の変化を地域別にみると、北日本で有意に増加すると予測されている（図 2.2.13）。

また、梅雨期の降水現象の変化に着目して現在と将来予測を比較すると、西日本における梅雨後期の降水量が増加するとともに、大雨の頻度が増加する可能性があると予測している研究結果がある（図2.2.14）。

極端な降水現象については、全ての地域で、21世紀末には、短時間強雨（1時間降水量50mm以上）の年平均発生回数が増加する傾向が現れている（図2.2.15）。また、総降水量に対し大雨によってもたらされる降水量は増加する傾向が現れており、総降水量では減少傾向が見られる地域でも、大雨による降水の寄与分としては増加している
(図省略)。これは世界全体について予測されている傾向と一致している。

図 2.2.13 地域別の年平均降水量の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km)による地域別の年平均降水量の変化予測。棒グラフは1980～1999年平均と2076～2095年の差を表わし、縦棒は年々変動の標準偏差（左：1980～1999年、右：2076～2095年）を示す。各地域の範囲は図2.2.8参照。A1Bシナリオによる予測結果に基づく。出典：気象庁、2013

図2.2.14 日降水量の季節変化及び総降水量に占める大雨の割合の将来予測

雲システム解像地域気候モデル（解像度5km）による予測結果。西日本付近の領域（東経127-137度、北緯30-35度）におけるa）25年平均日降水量（mm）の季節変化（5日移動平均）及びb）日降水量100mm以上の大雨によってもたらされる降水量の総降水量に対する割合（%：5日移動平均）の現在気候と将来予測の比較。A1Bシナリオによる予測結果に基づく。a）日降水量の変化には、レーダーとアメダスによる観測結果（点線；1996～2009年の平均）も合わせて示す。

出典：Kanada et al., 2012 を和訳

一方で、日本においては年間の無降水日数がほとんどの地域で増加すると予測されている（図2.2.16）。これは気温の上昇に伴って降水イベントの間隔が延びる可能性が指摘されていることと整合している。

これらの極端な降水現象の結果についても、予測の不確実性とともに年々の変動が大きいことに注意が必要である。

図 2.2.15 地域別の 1 時間降水量 50mm 以上の年間発生回数の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km)による地域別の1時間降水量50mm以上の年間発生回数の変化予測。棒グラフは1地点あたりの年間発生回数を表し（灰：1980～1999年、赤：2076～2095年）、縦棒は年々変動の標準偏差（左：1980～1999年、右：2076～2095年）を示す。A1Bシナリオによる予測に基づく。各地域の範囲は図2.2.8参照。出典：気象庁、2013

図 2.2.16 地域別の年平均無降水日数の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km) による地域別の年平均無降水日数の変化予測。棒グラフは 1980～1999 年平均と 2076～2095 年の差を表わし、縦棒は年々変動の標準偏差（左：1980～1999 年、右：2076～2095 年）を示す。各地域の範囲は図 2.2.8 参照。A1B シナリオによる予測結果に基づく。出典：気象庁、2013
#### 2.2.4 降雪量、最深積雪

日本の降雪量及び最深積雪は、北海道と本州の内陸の一部地域を除いて減少すると予測される。

日本における降雪量は、ほとんどの地域で減少すると予測されている。また、最深積雪もほとんどの地域で減少すると予測されている (図 2.2.17)。

なお、北海道など一部地域では、降雪量や最深積雪が増加すると予測されている地域もある。これは各地域における降雪量、気温等の変化が関係していると考えられる。一般に、気温・海面水温が上昇すると大気中の水蒸気量は増加すると予測されており、地球温暖化が進行しても冬季が十分に寒冷な地域においては、降雪量及び最深積雪が増加すると考えられる。

#### 図 2.2.17 降雪量と最深積雪の変化

非静力学地域気候モデル(NHRCM, 解像度 5km)による地域別の降雪量と最深積雪の変化予測。棒グラフは 1980～1999年平均と 2076～2095 年の差を表わし、縦棒は年々変動の標準偏差（左：1980～1999 年、右：2076～2095 年）を示す。各地域の範囲は図 2.2.8 参照。いずれも A1B シナリオによる予測結果に基づく。出典：気象庁、2013

#### 2.2.5 台風

世界では熱帯低気圧の平均最大風速が強まる可能性が高いと予測される。日本では、台風の来襲確率は減少するが、中心気圧の低い台風が接近する頻度が現在よりも大きくなる可能性があるとの研究結果がある。

水平格子間隔が細かい高解像度の全球気候モデルや、全球気候モデルからダウンスケーリングした高解像度の地域モデルを用いることによって、現実的な熱帯低気圧の特徴を再現できるようになった。これらの複数のモデルの結果に基づき、世界では熱帯低気圧の平均最大風速が強まる可能性が高い一方、発生頻度については、世界全体で減少するか実質的に変わらない可能性が高いと予測されている（IPCC, 2012）。

また、高解像度全球気候モデルの予測結果のマクロ統計量を用いて、日本沿岸における台風特性の変化を確率台風モデルにより確率的に検討した研究結果がある。この結果によると、地球温暖化の進行に伴う台風の発生個数、中心気圧と経路の将来変化を考慮すると、東京湾、伊勢湾、大阪湾の三大湾への台風来襲確率は減少し、三大湾近傍を通過する際の台風の最低中心気圧の平均値は大きく変化しないが、中心気圧の低い台風の頻度が現在よりも大きくなる可能性があるとされた（図2.2.18、図2.2.19；東京湾での例）。ただし、この予測結果は、気候モデルの不確実性に加えて、湾スケールでは統計的変動が大きいことにも注意する必要がある。
台風来襲数(100年間の来襲数)

台風の最低中心気圧[hPa](100年間の最低値)

図2.2.18 東京湾への台風来襲数の変化 現在気候（青）及び将来予測（赤：21世紀末）における、東京湾に台風が来襲する数の確率分布（100年間の来襲数）。A1Bシナリオによる予測。出典：文部科学省、21世紀気候変動予測革新プログラム、2010

図 2.2.19 東京湾への来襲台風の最低中心気圧の変化

現在気候（青）及び将来予測（赤：21世紀末）における、東京湾近傍を通過する時の台風の最低中心気圧の確率分布（100年間の最低値）。A1Bシナリオによる予測。出典：文部科学省、21世紀気候変動予測革新プログラム、2010

## コラム 9 極端に強い台風のシミュレーション

台風は日本など東アジア諸国に大きな災害と水資源の両方をもたらしているため、温暖化に伴う台風の将来変化は人間社会に大きな影響を与える。特に最も大きな強度のクラスの台風がどのくらい強いものになるのかは、防災計画や災害リスク管理において大きな問題となる。雲解像モデル（個々の積雲を表現することが可能な詳細な高解像度の気候モデル）を用いた台風シミュレーションでは、21世紀末頃には現在では見られない強度まで発達する台風が予測されている。最大風速67m/sを超えるような極端に強い台風については、その数と最大強度が顕著に増大するとともに、日本に上陸する直前でも中心気圧が880hPa以下、最大風速70m/s以上を維持するものも予測されている。

21 世紀末頃の温暖化気候の条件における極端に強い台風の雲解像モデル（解像度 2km）を用いたシミュレーション結果の例

出典：文部科学省、21世紀気候変動予測革新プログラム、2012
#### 2.2.6 海面水温

世界の海面水温は、温室効果ガス濃度の増加に伴って長期的に上昇する。昇温量は、南極海と北大西洋の一部で最小となる。日本近海の海面水温も長期的に上昇し、その長期変化傾向は、日本南方海域よりも日本海で大きいと予測される。

21 世紀末までの世界の海面水温は、温室効果ガス濃度の増加に伴って長期的に上昇すると予測されている（図 2.2.6）。その変化量の地理的分布は、シナリオに依存せず、過去数十年に観測された分布と類似している。海面水温の昇温量は、南極海と北大西洋の一部で最小となると予測されている。

21 世紀末までの日本付近の海面水温は、A1Bシナリオの場合で100年あたり2.0～3.1℃程度、B1シナリオの場合で0.6～2.1℃上昇することが予測されている。海面水温の長期変化傾向は、日本南方海域よりも日本海で大きい（図2.2.20）。

図 2.2.20 日本近海の海域平均海面水温（年平

高解像度北太平洋海洋モデル（NPOGCM）による 1981～2100 年の将来予測をもとに、一次回帰分析によって求めた海域別海面水温の 100 年あたりの変化量 (℃)。左は A1B シナリオ、右は B1 シナリオによる予測結果を示す。この予測結果は、単一モデルの二つのシナリオによるものであり、モデルやシナリオが異なると計算結果に違いを生じる可能性がある。出典：気象庁、2008

#### 2.2.7 海面水位

海面水位は長期的に上昇することが予測される。ただし、日本周辺の海面水位については、顕著に現れる周期的な変動を、予測の不確実性として考慮する必要がある。

## （1） 世界の海面水位の変化

世界の気温や水温の上昇に伴い、世界の平均海面水位は上昇すると予測されている。複数のモデルの予測結果によると、1980～1999年の平均に比べ、21世紀末（2090～2099年）には、B1シナリオで18～38cm上昇、A1FIシナリオでは26～59cm上昇するとされている（図2.2.21）。海面水位の上昇には海水の熱膨張が最も寄与し、陸氷（氷河、氷帽、およびグリーンランドや南極の氷床など）の融解や流出も寄与するとされている。ただし、この予測には炭素循環の不確実性と氷床流出の変化の効果が含まれておらず、特に氷床流出の変化を考慮すると予測は上方修正されると考えられることに注意が必要である。

## （２）日本近海の海面水位の変化

海面水位の変化は、海水密度や海洋循環の違いのため、海域によって大きさが異なり、日本周辺の海域では北海道東方を除き、世界平均に比べて5cm～10cm大きくなると予測されている(IPCC,2007a)。

また、過去100年の日本沿岸の海面水位には約20年周期の変動が顕著である（図2.1.14）が、ここで示した予測にはこのような周期変動は考慮されていない。従って、日本周辺の海面水位予測には、この周期変動の影響も加味する必要がある。

図 2.2.21 21 世纪末における海面水位上昇予測 6 つの SRES シナリオに対する（1980～1999 年を基準とした）2090～2099 年の世界平均海面水位上昇とその内訳の予測。不確実性は 5～95% の範囲を表し、モデル結果の広がりに基づき、炭素循環の不確実性を含まない。出典：IPCC、2007a
## コラム 10 RCP シナリオを用いた予測

IPCC AR5 では、SRES シナリオに代わる気候変動予測のための新たなシナリオとして、RCP (Representative Concentration Pathways; 代表的濃度経路) シナリオを用いた気候予測の結果が示される予定である。

RCP シナリオは、政策的な安定化を前提とし、将来どのような濃度に安定化させるかという考えに基づいた4つの温室効果ガス濃度に対応した排出シナリオである。シナリオは大気中の温室効果ガスの濃度が放射強制力に与える影響の大きさをもとに特徴づけられ、それぞれRCP8.5（高位参照シナリオ）、RCP6.0（高位安定化シナリオ）、RCP4.5（中位安定化シナリオ）、RCP2.6（低位安定化シナリオ）と呼ばれ、産業革命以前と比較した今世紀末の放射強制力の目安がそれぞれ8.5W/m²、6.0W/m²、4.5W/m²、2.6W/m²となるシナリオに対応している（下表）。下左図（上）は、RCPシナリオにおける二酸化炭素濃度の推移を示している。下左図（下）は、二酸化炭素濃度が下左図（上）のようになるには化石燃料からの排出量がどれだけとなるかを、複数の地球システムモデルによって逆算した結果である。このような評価を行うことが、RCPシナリオの重要な使い方の一つである。下右図は、RCPの4つのシナリオの複数のモデルによる全球平均気温の上昇量の予測結果である。2100年時点での全球平均地上気温の上昇量は1986-2005年平均と比較して、RCP2.6で1℃程度、RCP8.5で4℃程度という結果となっている。

RCP シナリオの概要 出典：IPCC、2007b より作成

名称	産業革命以前と比較した放射強制力の目安	2100年における各種の温室効果ガス濃度(二酸化炭素濃度に換算)	濃度の推移
RCP8.5(高位参照シナリオ)	2100年において8.5W/m²を超える	約1,370ppmを超える	上昇が続く
RCP6.0(高位安定化シナリオ)	2100年以降約6.0W/m²で安定化	約850ppm(2100年以後安定化)	安定化
RCP4.5(中位安定化シナリオ)	2100年以降約4.5W/m²で安定化	約650ppm(2100年以後安定化)	安定化
RCP2.6(RCP3-PD)(低位安定化シナリオ)	2100年以前に約3W/m²でピーク、その後減少、2100年頃に約2.6W/m²	2100年以前に約490ppmでピーク、その後減少	ピーク後減少

1986–2005 年平均を基準とした世界平均気温の上昇量（℃）陰影は個々のモデルの年平均値の標準偏差の範囲、括弧内の数字は平均に用いたモデルの数を表す。出典：Knutti and Sedláček、2012

## 二 酸化炭素濃度シナリオ（上）とそれぞれの濃度に対応

## する化石燃料からの二酸化炭素排出量（下）

下図の細線は個々の地球システムモデルによる逆算の結果、太線は複数のモデルの平均を示す。参考のため、RCPシナリオでの排出量（社会経済シナリオと簡略炭素循環モデルを含む統合評価モデルにより算出）を破線で示す。

出典：Jones et al.、2013 から 1900 年以降を抜粋、和訳
## 第3章 気候変動による影響

前章では、世界各国や日本でこれまでに観測されている気候変動の現状と将来予測について述べた。この章では、その結果既に生じている影響と、将来起こりうる影響の予測について、各分野の最新の知見を踏まえながら解説する。

気候変動による影響には、気温の上昇量に応じて徐々に大きくなるものと、ある閾値を超えると急変をもたらすものがある。後者には、海洋大循環の停止、グリーンランドや西南極の氷床の不安定化による数m以上の海面上昇などの可能性が挙げられている（コラム 11 参照）。

本章では、気候変動がもたらす世界及び日本への影響の全体像や、各分野・地域での影響について示す。なお、影響の予測結果は、気候変動予測シナリオや予測期間によって異なるため、できるだけこれらも合わせて示すことにした。また、予測結果を見る際には、気候予測や影響評価自体の不確実性の影響があることも留意する必要がある。

## コラム 11 気候システムの急変～「ティッピング・ポイント」とは？

「ティッピング・ポイント (tipping point)」とは、少しずつの変化が急激な変化に変わってしまう転換点を指す用語である。気候変動についても、あるレベルを超えると、気候システムにしばしば不可逆性を伴うような大規模な変化が生じる可能性があることが指摘されており、地球環境の激変をもたらすこのような事象は、「ティッピング・エレメント」と呼ばれている。現在指摘されているティッピング・エレメントの例としては、下記のようなものがある。こうした変化については、現時点では未解明な部分も多く、さらなる研究が必要であるが、その潜在的な深刻さについては認識しておくことが重要である。

## ◆海洋深層大循環の停止

海洋深層大循環とは、北大西洋のグリーンランド沖や南極周辺で低温・高塩分のために密度の高い海水が深層まで沈み込み、2000年ほどかけて世界の海洋を一周する流れである。気候変動により海水温が上がることと、高緯度での降雨の増加等によって海水の塩分が下がることで、北大西洋の海水の沈み込みが止まり、海洋深層大循環全体が停止する可能性が指摘されている。その結果、北大西洋の暖流が高緯度まで来なくなって、ヨーロッパ全体が寒冷化する等、世界全体の気候に影響する恐れがある。これまでの研究では、21世紀のうちに循環が弱まる可能性は非常に高いものの、循環そのものが停止してしまう可能性は非常に低いと考えられている。

## ◆グリーンランド及び南極における氷床の不安定化

グリーンランドと南極において、最近10年の氷床の質量が過去に比べて明らかに減少してきたことが報告されている。グリーンランドの氷床については、夏季における氷の融解により、地表面での日射の反射率が低下してより日射を吸収しやすくなることと、雪氷の表面高度が下がって表面気温が高くなることにより、融解をさらに促進するフィードバックがあるため、気候が一定以上温暖となる状態が続くと氷床の融解が急激に進むと考えられている。ただし、それには数百年〜数千年かかると見積もられており、その間に再び一定以下の気温に下げられれば氷床の不安定化は止めることができる。一方、南極では、氷床から突き出た棚氷が切り離されたり、氷床の底が融けて潤滑油のような働きをしたりすることで、流出が加速すると考えられている。特に南極の西側全体は、氷床の底が水深数百メートル以上の海中にあるため、ひとたび氷の後退が始まると海底と氷床の間に海水が入り込み、浮力が働くことで後退がさらに加速する可能性があるが、メカニズムが複雑なためさらなる研究が必要である。
図 3.1.1 気候変動によって各地域・分野で予測される影響の事例

吹き出しが複数色で着色されているものは、分野にまたがって影響が現れることを示す。出典：IPCC、2007a（AR4 表 SPM.2.）と江守ら、2012 の記述をもとに作成

### 3.1 気候変動の分野別影響（世界）

気候変動の影響は、世界の様々な場所で、水環境・水資源、水災害・沿岸、自然生態系、食料、健康や、国民生活・都市生活といった、複数の分野に現れる。図3.1.1は、世界において将来生じると予測される影響の例を分野別に示したものである。

水資源分野では、熱帯・亜熱帯の乾燥地域で現在よりさらに降水量が減り、水資源量が減少すると予測されているほか、小島嶼や海岸沿いの地域では、海面上昇に伴い塩水が地下水に混入する恐れがある。水災害分野では、豪雨が増加して洪水のリスクが増大する地域がある一方、渇水の期間が長期化する地域もあるという予測がある。また、海面上昇などにより沿岸域で高潮被害のリスクに曝される人口が増加すると予測されている。自然生態系の分野では、サンゴの白化等気温・水温上昇によって生物に直接的な影響が現れる。また、生息適地の移動に追随する能力が異なるため、植物とその授粉を行う昆虫の共生関係が崩れるといった、生態系構造の変化が生じる可能性がある。食料の分野では、地域によって作物の生産力の低下が予想されているだけでなく、病害虫による被害も変化すると考えられている。人間の健康については、気温の上昇による熱関連疾患の増加や感染症の拡大が懸念されている。また経済活動や日常生活に対しても、例えば農産物の価格上昇や冷暖房に用いるエネルギー需要の変化があると考えられる。気候変動は、気温や降水量といった基本的環境条件を変えるため、影響が様々な分野に連鎖的に波及する。さらに、高齢化や都市化の進展、土地利用の変化といった他の要因とも重なり合って、より深刻な影響が現れる場合もあることに注意が必要である。

こうした影響の中には、過去に予測されていたものが既に顕在化している事例もある。例えばオーストラリアやサヘル地域では干ばつの強度の増加が見られるほか、ヨーロッパでは暑熱関連の死亡者数が増加している $ ^{96} $ $ ^{102} $ 。また一部の生態系でみられる在来種の置き換えは、気温上昇が影響している可能性が高い $ ^{102} $ 。

図 3.1.2 は、世界平均気温の変化に伴う各分野の影響の変化予測を示している。気温の上昇に応じて、様々な影響が顕在化したり、影響の及ぶ範囲がより拡大していくものと予測される。
水	湿潤熱帯地域と高緯度地域における水利用可能量の増加 中緯度地域及び半乾燥低緯度地域における水利用可能量の減少と干ばつの増加 数億人の人々が水ストレスの増加に直面
生態系	最大30%の種の絶滅 リスクが増加 ほとんどのサンゴが 白化 産域生物圏の正味の炭素放出源化が進行 ~15% 種の分布範囲の移動及び森林火災のリスクの増加 海洋の深層循環が弱まることによる生態系の変化
食料	小規模農家、自給農業者、漁業者への複合的で局所的な負の影響 低緯度地域における藜物生産性の 低下傾向 中高緯度地域におけるいくつかの 藜物の生産性の増加傾向
沿岸域	洪水及び暴風雨による被害の増加 世界の沿岸湿地の 約30%の消失 毎年さらに数百万人が沿岸域の洪水に 遭遇する可能性がある
健康	栄養不良、下痢、心臓・呼吸器系疾患、感染症による負担の増加 熱波、洪水、干ばつによる罹病率及び死亡率の増加 いくつかの感染症媒介動物の分布変化 保健サービスへの重大な負担

「重大な」はここでは40％以上と定義する。2000年から2080年までの海面水位平均上昇率4.2mm/年に基づく

緩和策を考慮しないシナリオ(SRES シナリオと呼ばれる)における1980～1999年に対する2090～2099年の気温上昇予測

図 3.1.2 世界平均気温の変化に伴う影響の事例

黒い線は影響間のつながりを表し、点線の矢印は気温上昇に伴い継続する影響を示す。文章の左端がその影響が出始めるおおよその気温上昇のレベルを示すように、事項の記述が配置されている。下の図の点及び帯は、6つのSRESシナリオにおける2090～2099年についての最良の推定値及び可能性が高い予測幅（最良の推定値の-40～+60%の幅）である。気温変化は、1980～1999年の期間との差として表されている。1850～1899年の期間に対する変化を表す場合には、これに0.5℃を足す。

出典：IPCC、2007a
## コラム 12 海外での極端な気象・気候現象と日本に及ぼす影響

気候変動によって、熱波や干ばつ、大雨といった極端な気象・気候現象が出現する可能性が高くなると予測されており、そういった現象に伴って世界各国で生じた被害が、日本に暮らす私たちにも間接的に影響を及ぼす恐れがある。

例えば2012年、アメリカ・カナダは広範囲で厳しい干ばつに見舞われた。特にとうもろこしの収穫量が大きく減少したことから、他の作物も収穫量が減少するとの見通しが生じ、とうもろこし・大豆の国際価格は、8月～9月にかけて史上最高値を記録した。これによって飼料産業にも影響が波及したほか、それに付随する形で小麦の価格も上昇した。日本における消費者への影響は限定的であったものの、一部作物の輸入価格が値上げされ、特に飼料価格の高騰は畜産農家にとって大きな負担となった。

また 2011 年には、インドシナ半島で平年より降水量の多い状況が雨季を通して長期間継続したことに伴って、タイでは大規模な洪水が発生し、タイに進出している各国企業にも大きな打撃を与えた。タイに工場を有している日系企業も、製造拠点が浸水して多大な経済的被害を受けたほか、現地で生産していたハードディスクドライブなどの電子部品の供給不足や製品価格の上昇が日本でも見られた。

経済のグローバル化や、我が国が多くの食料品を海外から輸入している状況を考えると、海外における気候変動の影響は、決して私たちと無関係ではない。
### 3.2 日本における気候変動の影響

#### 3.2.1 各分野への影響とその捉え方

気候変動の影響は、日本でも既に現れ始めており、今後様々な分野で拡大するとみられている。

図3.2.1は、日本の年平均気温の変化に伴って、各分野で予測される影響を整理したものである。

水資源については、いくつかの地域で将来、河川流量が減少する可能性が高く、また源流域の積雪量の減少により水資源が減少し、渇水リスクが増す恐れがある。一方で渇水リスクは、水の需給構造にも依存するため、影響の受けやすさは地域差が大きい。

人的あるいは家屋等への被害を及ぼす水災害では、様々な地域で豪雨等の災害外力が治水安全度等の防災力を上回る可能性が現状より高くなる。また、洪水氾濫や斜面崩壊の発生確率の増加、海面上昇等による高潮被害人口の増加が予測されている。

食料については、長期的には被害リスクが拡大する一方で、地域によっては、短期的には収量の増加や新しい作物の導入など好ましい影響も存在する。

自然生態系の分野では、ブナ林やサンゴの分布適地の減少が予測されている。ただし、生態系の分布域の変化には他の要因も作用するため、気候変動の寄与がどの程度であるかを特定することは難しい。また、生物種によって適応能力には差があるため、生態系の中でこれまで成り立っていた共生関係が崩れたりする可能性がある。

健康分野では、熱ストレスによる死亡リスクの増加や、感染症を媒介する生物の生息可能域の拡大などが予測されている。

予測されている気候変動の影響を見るときには、以下に示すように留意すべき点がある。

1つ目は、気温上昇や降水量の変化といった気候変動の予測は、想定する温室効果ガス排出シナリオや使用する気候モデルによって変化の大きさに幅があり、予測に不確実性を伴うという点である。気候予測の条件の違いによって影響予測にも差が出るため、どのような排出シナリオの下での予測なのかなどに注意が必要である。

2つ目は、各分野における影響は必ずしも気候変動のみによって引き起こされるものではないという点である。例えばある場所における生態系の変化は土地利用の改変などの要素にも大きく影響を受ける。

3つ目は、影響の現れ方は、外力を受ける側の特性によって大きく異なるという点である。災害のリスクは生じる気象現象の激しさだけではなく、影響を受ける分野の曝露 $ ^{14} $ や脆弱性 $ ^{15} $ にも依存する。例えば、渇水リスクや水災害は、関連するインフラの整備状況等にも左右されるほか、同じ量の雨が降っても、治水安全度の高い地域と低い地域、人口の集中地帯とそうでない地域では、受ける被害の大きさは変わってくる。

このように、影響予測には様々な不確実性があるが、気候変動のもたらすリスクを把握するためには、これらの不確実性を含めて、起こりうる影響を予測することが不可欠である。また、現在起こりつつある影響や将来の影響に対しては、予防的な対応という考え方が重要であり、そうした予防的適応策の立案のためには、リスクの高い事柄について、あらかじめ把握し、考慮しておくことが不可欠である。さらに、地域特性に応じた適応策を考えるうえでは、地域毎の影響予測が重要である。なお、こうした地域別の影響評価をより詳細に行うために、気候予測のダウンスケーリング（第2章参照）の取り組みも進められている。

以下の3.2.2~3.2.7では、各分野における気候変動の影響の現状と将来予測についての知見を示す。分野によって調査・研究の進展の違いがあるが、いずれの分野でも、現在までに得られている最新の知見に基づいて、なるべく体系的に示すように整理した。
1981～2000年に対する日本の年平均気温の変化

図 3.2.1 日本における平均気温変化に伴う影響の事例

矢印は気温上昇に伴い影響が継続することを示す。文章の左端がその影響が出始めるおおよその気温上昇のレベルを示すように、事項の記述が配置されている。出典：温暖化影響総合予測プロジェクトチーム、2009をもとに作成
図 3.2.2 水環境・水資源分野における気候変動の影響 出典：国土交通省、2008a をもとに作成

#### 3.2.2 水環境·水資源

気候変動が水環境・水資源に及ぼす影響としては、降水特性の変化や、気温・水温の上昇、海面上昇などを通じた、河川流量の変化、水質の悪化、地下水の塩水化などが挙げられる。これらによって、飲料水や農業・工業用水等の利用に悪影響が及ぶ可能性があるほか、生態系にもその影響が波及する恐れがある。(図3.2.2)

## （1） 现状

## ①渴水·水量变動

第2章（図2.1.8）で述べたように、降水については1970年代以降、多雨の年と少雨の年の降水量の変動の幅が大きくなっている。図3.2.3は、1991～2010年の渇水状況を表したものであり、四国地方を中心とする西日本、東海、関東地方で渇水が発生している。特に渇水が多発している四国の吉野川では、ダムを計画した際の基準年の降水量を下回る年が最近20年間で8ヶ年となっている（図3.2.4）。また年降水量の変動が大きくなっており、無降雨・少雨が続くこと等により給水制限が実施された年が6ヶ年にのぼっている。このように、降雨形態の変化により、ダム等の水資源施設を計画した時点に比べて、近年では必ずしも十分な水供給ができていない状況にある。

図 3.2.3 1991～2010 年における渇水の状況 (注) 1. 国土交通省水資源部調べ。2. 1991 年から 2010 年の間で、上水道について断水・減圧給水のあった年を渇水が発生した年として年数を図示したもの。3. 都道府県ごとに流域界や市区町村の行政界を考慮してエリアを分割。出典：国土交通省、2011a
図 3.2.4 吉野川水系における年降雨総量の経年変化

注1.「ダム計画時点の対象期間」とは、ダムを計画する際に用いた水文データの対象期間である。

注2.「計画年の降水量」とは、ダムを計画した際の基準年の降水量である。

注3. 図中の数字は、最近20年間に給水制限が実施された年を示す。出典：国土交通省、2010a

## コラム 13 日本の 1 人あたり 水資源量

日本は、降水量が多く「水に恵まれた国である」と考えられることが多い。しかし、水資源が十分に存在するかどうかは、需要と供給の相対的なバランスによって決まるものである。日本は人口密度が高いため、1人当たりの降水量や水資源賦存量（降水量から蒸発散量を差し引いた値）は、必ずしも他国に比べて豊富にあるわけではない（左図）。

また日本国内でも、水需給の逼迫度合いが地域によって異なる（右図）。1人当たりの水資源賦存量は、人口密度を反映して関東臨海部で極めて少なく、北海道や山陰、南九州ではその20倍以上となっている。日本では、他地域の水資源を利用して水資源供給を安定させる手段を確保しているため、普段は水不足を感じることは少ない。しかし、気候変動によって渇水リスクが増す可能性を考えると、必ずしも水資源自体が無限に存在するものではないこと、また都市部では水の自給自足は難しいことを理解しておくべきである。（参考：沖、2012）

## 左図：世界各国の1人当たり降水量と水資源賦存量

注）1. FAO（国連食糧農業機関）「AQUASTAT」の2012年4月時点の公表データをもとに国土交通省水資源部作成。2.「世界」の値は「AQUASTAT」に「水資源量[Water resources: total renewable (actual)]」が掲載されている177カ国による。出典：国土交通省、2012a

## 右図：日本国内各地域の1人当たり降水量と水資源賦存量

注）1. 国土交通省水資源部作成。2. 人口は総務省統計局「国勢調査」（2010年）。3. 平均降水量は1976～2005年の平均で、国土交通省水資源部調べ4. 渦水年とは1976～2005年において降水量が少ない方から数えて3番目の年。5. 水資源賦存量は、降水量から蒸発散によって失われる水量を引いたものに面積を乗じた値で、平均水資源賦存量は1976～2005年の平均値で、国土交通省水資源部調べ。出典：国土交通省、2012a
## ②水温·水質変化

全国の公共用水域（河川・湖沼・海域）の過去約30年間の水温変化を調べたところ、4,477観測点のうち、夏季は3,244地点（72%）、冬季は3,654地点（82%）で水温の上昇傾向が認められた。水温変化は、様々な自然的・人為的な要因が関係するが、気温変化もその一因であると考えられる $ ^{22)} $ 。

水温の上昇に伴う水質の変化も指摘されている。例えば、年平均気温が10℃を超えるとアオコの発生確率が高くなる傾向があることが報告されており36)、水環境や水資源に悪影響を及ぼすと考えられる。また、湖などの循環への影響も指摘されている68)。滋賀県の琵琶湖では、冬季には通常表層水の冷却と融雪水の流入によって湖水の全循環が起こり、深層にも酸素が供給される。しかし、暖冬となった2007年は、例年2月頃に起こる全循環が3月下旬まで起こらず、湖底付近まで十分な酸素が届かない状態が長く継続した。溶存酸素濃度が低いと、富栄養化の原因となるリンが湖底から溶出しやすい状態となるため、水質が悪化したり、湖内の生態系にも悪影響を及ぼす恐れが指摘されている（図3.2.5）。

図 3.2.5 湖における全循環とその変化 出典：国土交通省、2008a をもとに作成

## （2） 将来

## ①渴水·水量变動

気候変動に伴う将来の日本付近の降水量変化については、まだ不確実な部分が多いものの、無降水日数の増加（第2章 図2.2.16）や積雪量の減少（第2章 図2.2.17）による渓水の増加が予測されている。図3.2.6は、全国の年超過確率1/10渓水流量（コラム14参照）の将来増加比を予測した研究例である。これによると、北日本と中部山地以外では、河川の流量が減少し渇水が深刻になる恐れがある。また、河川の源流域において積雪量が減少すると、融雪期に生じる最大流量が減少するとともに、そのピーク時期が現在より早まることが想定される（図3.2.7）。これにより、需要期における河川流量が減少すると考えられる。

## コラム14「年超過確率1/100の現象」とは？

しばしば耳にする「100年に1度の現象」という言い方は、誤解を招きやすい表現であり、正確には「年超過確率1/100の現象」を意味する。例えば洪水の場合、そのような洪水現象が「100年に1度の頻度で生じる」ということではなく、「その規模を超える洪水現象が発生する確率が毎年1%ある」という意味である。このため、「100年に1度の洪水現象」が1年に複数回発生する場合もあれば、100年を超えて発生しない場合もあり得る。

防災分野では、このような「年超過確率〇〇」の大雨や洪水を想定して防災計画が作成されていることが多い。しかし仮にこのような大雨が頻繁に続く場合は、以前とは気候が変化している可能性があり、その想定を再検証する必要がある。

図 3.2.6 年超過確率 1/10 に対応する渇水流量の変化比率（21 世紀末）

気象研究所全球気候モデル (MRI-AGCM 20km)、SRES A1B シナリオを利用（SRESシナリオについては2.2節（1）気候変動予測と将来シナリオを参照）。現在気候（1979-2003年）に対する21世紀末（2075-2099年）の変化比率を示す。なお、台風の到来頻度が変化することが渇水流量変化の大きな要因と考えられるが、台風到来頻度が元々相対的に少ない東海・関東以北では、不確実性がやや大きい点に留意が必要である $ ^{62} $ 。出典：立川ら、2011