2023 Fiscal Year Annual Research Report
Study of uncertainty constraints on future precipitation change projections
| Project/Area Number |
21H01161
|
|---|
| Research Institution | National Institute for Environmental Studies |
|---|
Principal Investigator |
塩竈 秀夫 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 室長 (30391113)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
廣田 渚郎 国立研究開発法人国立環境研究所, 地球システム領域, 主任研究員 (30750616)
渡部 雅浩 東京大学, 大気海洋研究所, 教授 (70344497)
金 炯俊 東京大学, 生産技術研究所, 特任准教授 (70635218)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
| Keywords | 気候変動 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
世界平均気温が将来何度上昇するかの予測には気候モデル間でばらつきがあり、その不確実性を低減するための研究がこれまで数多く行われ、成果を上げてきた。一方、世界平均降水量変化予測の不確実性に関しては、これまで誰もその不確実性を低減することが出来ていなかった。初年度に、我々は、67の気候モデルによる気温と降水量のシミュレーションデータを観測データと比較することで、降水量変化予測の不確実性を低減することに世界で初めて成功した。その成果はNature誌に掲載された。さらに２年目に同じ解析テクニックを応用し、影響エミュレータという統計的な影響評価ツールを利用することで、将来の気候変動による経済影響の不確実性を低減できることを示した。
最終年度には、今後観測データが蓄積されることで、降水量の将来変化予測の不確実性をさらに低減できるのかを調べた。将来の観測データは現時点では得られないが、代わりに１つのモデルの予測データを「疑似観測データ」であると考え、そのデータが延びていくことで、いつまでにどれだけ将来予測の不確実性が低減できるかの効果を調査することができる。これは、我々が過去の研究で開発した手法 (Shiogama et al. 2016, https://doi.org/10.1038/srep18903)を発展させたものである。この方法によって、今後気温の観測データが蓄積することで、降水量の将来変化予測の不確実性を急激に低減させることができることを示した。
|
| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
|
