2017 Fiscal Year Annual Research Report
Classification of climate change scenarios for the qualification of uncertainty in the climate-change impact assessment for water-related issues
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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, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (20633845)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 気候変動 / バイアス補正 / 将来気候シナリオ / 水災害 / 水資源量 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題の目的は水分野における気候変動の影響評価に資する効率的な将来気候シナリオ選択手法を提案することであった。近年，気候変動に関する予測は世界の各機関において様々な予測が行われており、得られた予測結果のデータ量は膨大なものとなっている。これらを踏まえ水分野での影響評価に重要な要素に着目して、大規模データから効率的に特徴的な将来気候シナリオを選択する手法の開発を行った。本研究計画の当初予定では想定していなかった事態として、大規模アンサンブル実験結果に関する利用可能性の拡大があった。本研究計画が対象とする水災害のような極端事象を考慮するためには、大規模アンサンブル実験から得られる結果は非常に有用であることから、当初予定していたCMIP5のモデル出力値に加え、地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベース（d4PDF）ならびにHalf a degree Additional warming, Prognosis and Projected Impacts(HAPPI)による将来気候予測データセットを解析の対象とした。平成29年度は主に前年度までの知見をこれらの大規模アンサンブルデータセットへと応用することに注力した。具体的な成果としては、全球スケールでは、気候モデルから得られた流出量を直接補正し利用する手法を基に、全球平均気温が1.5度ならびに2.0度上昇した際の全球規模での河川流量の変化を推定した。日本域においては、アメダス観測点を対象に、全球平均気温が4.0度上昇した際の降水量データセットを作成し、それらのデータを基に雄物川ならびに肱川を対象として水害リスクの増加推定を行った。最も興味深い成果としては、アンサンブル実験における気候予測データから適切なシナリオ選択ならびにバイアス補正を行うことにより、現在気候下での再現実験において、従来極値統計の手法により求められていた計画降雨量が数％の誤差で再現できることが明らかになったことが挙げられる。
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