| 研究課題/領域番号 |
21H01161
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分17020:大気水圏科学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人国立環境研究所 |
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研究代表者 |
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)
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| 研究分担者 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2023年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2022年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円)
2021年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
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| キーワード | 気候変動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
まずCMIP5とCMIP6のモデル実験データに基づいて、降水量の将来予測と良い相関をもつEC指標の候補を探す。しかしそのような候補が見つかったとしても、必ずしも予測不確実性の低減につながるとは限らない。不確実性低減に使うためには、予測とEC指標に相関が生じる物理的なメカニズムを明らかにする必要がある。またEC指標と比較可能な観測データが無かったり、または観測データの不確実性が大きすぎる場合にも、予測の不確実性を低減することはできない。これら条件を満たすEC指標を探し、相関をもたらすメカニズムを明らかにし、観測データの不確実性要因を考えながら、降水予測の不確実性を低減することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
我々は、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。さらに、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。観測データと比較して近年の世界平均気温トレンドが大きすぎる気候モデルの予測データを用いた経済影響評価は過大であることを示し、２１世紀末の経済影響評価の不確実性幅の上限を引き下げ、分散を削減した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。我々は、世界で初めて、降水量変化予測の不確実性を低減することに成功した。これは、気温以外の変数に関しても不確実性を低減する可能性を示す、画期的な成果である。また気候変動予測の分野で開発された最新の不確実性低減手法を経済影響評価の分野に初めて応用し、気候変動の予測と影響評価の分野をまたいだ総合的な知見を得るために必要な道筋を示した。
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