| 研究課題/領域番号 |
18K13834
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| 研究機関 | 京都大学 |
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研究代表者 |
渡部 哲史 京都大学, 防災研究所, 特定准教授 (20633845)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | ダウンスケーリング / バイアス補正 / 流出量 / 河川流量 / 水文モデル / 陸面過程モデル / 降水量 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は流出量に対する統計的ダウンスケール手法（DS手法）の開発を行うことである。これにより河川流量に関する気候変動の影響評価研究に関して、流出量を直接気候モデル出力値から求めるという新しいアプローチを提案することに取り組む。この目的に対して、昨年度までに単一の変数のみに着目する手法であるバイアス補正手法を主に日本域を対象として開発し、参照データによる結果の差が手法選択による差と同程度であることや流出量データセットに関する比較検証の重要性について明らかにしてきた。また、本研究内容の応用として、2019年から2020年において発生した記録的な少雪が水資源に及ぼす影響に関する評価にも取り組んできた。さらに2020年に4月に改訂された「気候変動を踏まえた治水計画の在り方」提言に関して、既に検討されている高水に関する検討に加えて、本研究で開発した手法に基づき、平水流量や低水流量、渇水流量に関する将来変化倍率について推計する試みにも取り組んだ。ここでは前年度までに取り組んだ大規模アンサンブル気候データ(d4PDF)に対して手法を適用することで、数千年相当の河川流量を推計した。推計に際しては観測情報が疎である比湿、下向き短波放射、下向き長波放射といった気象変数に関して再解析データと観測データの整合性について確認も進めた。特に比湿に関しては相対湿度との関連から複数の方法が考えられることからそれらについて比較を行った。さらに融雪が水資源に及ぼす影響が大きな地域では観測値の捕捉率に関する補正が重要であることを確認し、その補正を行った。以上を通じて、流出量のダウンスケーリング手法の開発および検証を進めると共に、研究結果の応用としての水資源量推計の高度化に関する研究にも取り組んだ。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本研究課題は当初計画ではR2年度終了予定であったことから、当初計画として予定した事項は既に概ね達成されている。延長に当たるR3年度においては研究結果の応用として、平水流量や低水流量、渇水流量を対象として、「気候変動を踏まえた治水計画の在り方」提言において公開されている将来変化倍率と同様の情報を創出することに取り組んだ。対象流域とし水資源に降雪の影響が大きい雄物川流域を選定した。
結果として、1月から2月にかけて現在気候において降雪である現象が降雨となることで河川流量が増加すること、4月から6月にかけて現在気候下では融雪により生じる流量が将来は減少することから流量が大幅に減少することを明らかにした。この将来変化について3月に着目すると2℃上昇実験では増加が示されているが4℃上昇実験では減少に転じており、昇温に伴い流量の増加時期が異なっていることを明らかにした。
また、この将来変化倍率に関する推計を進める過程において、当初計画に想定していない成果として、全球平均2℃上昇実験結果における年最大日降水量の極値が，全球平均4℃上昇実験におけるそれを逆転する流域が特定の海面水温パターンで一定割合生じるという点を明らかにした。これは「気候変動を踏まえた治水計画の在り方」提言をはじめとする多くが仮定する、全球平均4℃上昇時の将来変化量が全球平均2℃上昇よりも大きいとする点に注意を促す成果となっている。
以上の通り、本研究では当初想定した研究を実施すると共に、得られた成果の応用や関連する事項についても検討を行うなど、現在までの進捗状況は当初の想定を上回る部分がある。一方でCOVID-19の影響もあり対象とする事例が国内を中心となっていることから、国際的な展開には課題を残すことから、全体としてはおおむね当初想定した成果が得られていると評価する。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き国内の事例を中心として開発を進めてきた流出量を対象とするダウンスケーリング手法の活用を進める。活用を進めることで前年度において明らかとなった降雪量に関する捕捉率の課題や、観測の少ない気象変数の影響など流出量を基に河川流量および水資源量の推計精度を向上するために必要な事項を明らかとすると共にその精度向上に取り組む。前年度においては雄物川を中心とする東北地域を中心に適用を進めたことから、この対象を広げ北海道や九州地域を対象とする解析に取り組む。将来気候シナリオに関してはこれまでに進めてきた全球平均2℃および4℃上昇に加えて、1.5℃上昇のシナリオが注目されていることから、これについても取得を進め解析を行っていく。それぞれの気候シナリオでは利用可能なアンサンブル実験数が異なることから、利用可能なアンサンブル実験数と結果に関する考察を進める。流量推計においては水循環モデルによる差も考慮する必要があることから、複数の水循環モデルを扱いその結果にダウンスケーリングの手法の差が及ぼす影響についても考慮を進める。
以上に加えて、先行的に国内の事例に対して実施してきた内容をアジア域や全球規模へと適用することにも取り組む。この際には全球規模の再解析データを参照値とし、これまでにも用いてきたd4PDFに加えてCMIP6出力値を対象とした解析を行う。
本研究では当初計画において想定していない事項として近年様々なツールの公開が急速に進む機械学習手法の活用にも取り組んできた。今後も引き続きその活用を検討していく。具体的にはこれまで流出量を対象としてきた手法を河川流量やダム貯水率などより影響評価に直結する変数を目的変数とした手法の開発可能性について検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初計画においては国際学会等での成果発表を行う予定であったが、COVID-19の影響により実現に至らず、次年度使用額が生じた。2021年度も引き続きこの状況は変化がなかった。2021年度はこの事態を想定し、現在までの進捗状況等でも述べた通り国内の事例に関して得られた成果を適用する研究を進めてきたため、2021年度使用額についてはこれらの活動に充当した。しかしながらこれらの活動の大部分は既存のデータ処理設備等で実施可能であったことから、依然として次年度使用額が残る状態となっている。2022年度においては今後の研究の推進方策で述べた通り、国内の事例への活用およびアジア域や全球規模への応用に充当する。対象領域を拡大する際には解析に必要なデータを保存するためのデータストレージや計算機能力の拡張、得られた内容について学術誌等への公表に向け必要な英文校正費用や論文投稿料に予算を充当する。また、これらの活動に関して協力研究者等の打合せのための費用も必要である。以上に加えて、前年までと同様に、本研究で得られた成果のうち他研究でも活用可能なデータ等について公開に向けて整備を行うことが重要であるため、データストレージやデータ処理作業に必要な予算を使用しこれらについて取り組んでいく計画とする。
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