| 研究課題/領域番号 |
21K01024
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分04010:地理学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構 |
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研究代表者 |
西森 基貴 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 研究領域長 (40282305)
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| 研究分担者 |
菅野 洋光 国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構, 農業環境研究部門, 再雇用職員 (30355276)
吉田 龍平 福島大学, 共生システム理工学類, 准教授 (70701308)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | キリバス共和国 / エルニーニョ／ラニーニャ現象 / 降水量変動 / 気候モデル予測 / ラニーニャ現象 / 衛星観測データ / 太平洋島しょ国 / 熱帯島嶼地域 / 海水面温度 / 降水量 / 季節変動 / 年々変動 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
SST変動が降水量に先行する現象を利用すれば、熱帯島嶼地域における降水量を数ヶ月先に予測でき、同地域における降水量変動にともなう社会的リスクを軽減できる。そこで本研究では、地点観測データの不足を補う重要なツールである衛星観測データを含む大気・海洋系の気候学的解析と気象予報モデル再現実験により、海面水温(SST)の先行変動による数ヶ月規模での天候変化への影響を明らかにするとともに、その情報発信により当該地域の社会的リスクの軽減を図る。
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| 研究実績の概要 |
キリバス共和国の気象観測所で観測された降水量は、5 ヶ月前までのSST に対して統計的に有意な正の相関を示していることから、なぜこのようにSST 変動が降水量変動に先行するのだろうか？という問いに対し、NINO.3 海域のSST を用いた降水量変動予測の実用性について明らかにする研究を継続した。
オンラインで取得できるキリバス共和国Betio観測所の降水量とNino.3海水面温度偏差およびその関係の監視を継続した結果、2023年５月におけるエルニーニョ現象発生により、降水量は平年比で多雨傾向に転じた。しかしながら、気象庁はこのエルニーニョ現象も終息に向かっており、今後は少雨傾向に転じることが示唆された。
またオンラインで入手できた観測点が１点であり、依然としてその地域性や広域代表性に不確実性が残ることから、全球気候モデルによるインドネシアからキリバス共和国全域を含む赤道西太平洋地域の降水量データの解析を継続し、令和5年度は最新のCMIP6モデルについて国際学会発表を行なった。しかしながら、気候モデル開発機関によっては、モンスーン循環の季節進行とそれによる降水量の季節変化が再現されていないものもあり、当地域のモンスーン循環でより再現性の高い全球気候モデルを選択する必要があることが分かった。
なお長きにわたる渡航制限がようやく解除されたキリバス共和国には、2024年1月に、代表者１名が渡航を果たした。近年の干ばつ・洪水による飲料水や農業生産への影響について複数機関でのヒアリングを行ったが、現地農業局では研究対象が気象感応から土壌改良に重点が置かれ、干ばつの影響に関するデータは収集できなかったことから、研究対象を赤道西太平洋地域の他国に拡大することを検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
新型コロナウイルス感染症の影響により遅れていたキリバス共和国への渡航を、１名のみ果たすことが出来た。しかしながら、当初予定していた総合気象観測装置による独自測定は、機器の日本からの持ち出し、および渡航先への持ち込み、いずれも安全保障上の手続きが厳しく断念した。１地点の降水量から、SST変動が降水量変動に先行する統計的関係は得られたが、その信頼性、広域汎用性の検証は不十分であり、やや遅れていると判断せざるを得ない。
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| 今後の研究の推進方策 |
渡航先を、同じ熱帯太平洋域に属するインドネシアに変更し、気象観測点を訪問する。そこでは、気象データを購入するとともに、降水量測定に影響する周辺環境の調査を行う。また令和５年度に引き続き、衛星観測データを用いた降水量分布の地域性の検討、および全球モデル出力を用いた気象モデルの再現性の検証を行う。さらに気象庁により配信されているエルニーニョ監視海域SST予測データを用い、降水量変動の統計予測実験を行う。具体的には、現地気象観測データ、衛星観測データ、客観解析気象データ、およびSST 予測データ等を変数とする統計モデルを基にした天候予測プロトコルを作成する。
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