2014 Fiscal Year Research-status Report
気候シナリオ類型化による気候変化が水分野に与える影響の不確実性定量化
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26820198
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
渡部 哲史 東京大学, 工学(系)研究科(研究院), 助教 (20633845)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 気候変動 / 降水量 / 流出量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は、将来気候シナリオを水分野での影響評価に重要な要素に注目して類型化することで効率的な将来気候シナリオ選択を可能にする手法を提案することであり、本年度はその目標の達成に向け必要なデータを取得するとともに、各将来気候シナリオから将来変化シグナルを抽出し、それらを基にした将来気候シナリオの類型化に取り組んだ。具体的には、各国の機関が公開している、気候モデルを用いた気候変動の予測結果のうち、降水量と流出量を取得し、それらの将来変化シグナルの類似性や相違性を定量的に明らかにした。
本研究の特色は将来気候シナリオの類型化という“大量情報の整理”により効率的に様々な将来気候シナリオ下での水分野における気候変動の影響評価を行うことで、既往の研究よりも多くの条件を考慮した不確実性の定量化を行う点にある。通常、水分野の影響評価実験を行う際には放射や風速等の複数の変数が必要であるが、必ずしも全ての変数が各気候モデルの予測結果で公開されているわけではないため、不確実性の検討には限界がある。まず、降水量と流出量に関して可能な限り幅広い種類の予測結果を対象とすることにより、これまでに比べ格段に多くの結果を踏まえた上での水分野における影響評価に対する不確実性の検討が可能となった。
将来変化シグナルの解析に関しては、水分野での気候変動影響評価実験に与える影響が大きいと考えられる月単位の平均値、標準偏差、日単位上位（全体の上位25％）の平均に着目した。これらの統計量に対して、まず、気候モデル、温室効果ガス排出シナリオ、アンサンブル実験、バイアス補正手法のそれぞれにより生じる将来予測結果の差に関する解析を行い、モデルの種類により、温室効果ガスシナリオやアンサンブル実験の違いによる結果の差の程度が異なることをはじめ、各モデルの持つ特徴など不確実性の幅を定量的に示した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度の計画は、将来降水量の予測値が日単位で公開されている合計42のモデルを対象として、異なる開発機関のものを優先し、各モデルの全アンサンブル実験の結果を取得すること、また、取得した予測結果に対して将来変化シグナルを求め、各気候シナリオの類型化を行うことであった。一部の機関の予測結果を公開するデータサーバとの接続に関する問題により当初予定していた全ての予測結果の取得を行えなかったが、当初予定では研究期間の後半で取得予定であった同一開発機関により開発されたバージョン違いの気候モデルのデータの取得や解析を優先して行うことができた。また、当初の予定では降水量のみを対象としていたが、水分野における気候変動の影響評価に関する研究で、気候モデルが予測した流出量を降水量の変わりに扱う研究が注目されていることを踏まえ、本研究でも降水量に加え、流出量も対象としてデータ取得ならびに同様の解析を行った。これらを踏まえ、本研究課題はおおむね順調に進展していると自己評価している。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初予定していた将来予測データの取得に関しては引き続き該当データサーバの状況などを確認しつつ作業を継続する。既に類型化が完了したものに関しては、当初の研究計画通りに、20世紀再現実験の結果及び観測地の変化シグナルの抽出を行ったうえで、両者の一致度を定量的に示すこと、ならびに、類型化された各将来変化シナリオを基にした代表的な将来気候シナリオの作成すること、の2点に取り組む。また、本年度は当初予定していた降水量に加え、流出量に関する解析も追加で行ったが、両者の間で解析内容がほぼ同一であることから、今後も降水量と流出量の両方を対象として研究を進めていく予定である。
これらを予定通り進展させるうえで予想される課題としては、複数の観測値プロダクト間で異なる特徴を踏まえた上で、過去再現性をどのように評価するかという点や、予測モデル間で利用可能な予測結果の数が異なることを踏まえた上で代表的な将来予測シナリオをどのように作成するかという点が挙げられる。対象地域をいくつかに分け、それらのうちの一部をまず解析対象として様々な手法を試すことや、先行する気温分野での類似研究の成果を応用するなどしてこれらの課題の解決に取り組む。
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| Causes of Carryover |
本年度予定していた一部のデータ取得を取得データサーバの問題などから次年度以降に継続することとしたため、当初予定していたよりも限られた量の予測結果情報を先行して解析しその結果を確認することを優先した。よって、既存の計算機資源による解析が可能となったため、当初予定していた主要な解析を行うための計算機の購入に関しては次年度行うこととし、該当の経費を次年度使用することとした。また、前述の理由により、本年度は一部の解析を先行的に行ったため、これらの結果を成果として出版する作業はより多くのデータが利用可能となる次年度に持ち越すこととなり、出版に関する経費に関しても次年度使用することとした。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
引き続き未取得のデータを取得しそれらを解析対象に加えるため、次年度はより大量のデータを効率的に処理する必要が生じる。よって、次年度使用額と当初予定の経費を合わせてデータ処理のための計算機を購入する。また、加えて、大量のデータを保存するためのストレージの購入を行う。さらに、先行的な試験から成果を学術雑誌に発表する目途がついたため、これらを文章化し公開するために必要な英文校正費や論文出版費として使用する計画である。
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