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1 長野県への温暖化影響予測 ( 一部 ) 作成 ( 改訂 ) 環境保全研究所が作成する 長野県の 適応策検討報告書 に掲載予定の図 ( 一部 ) 報告書に掲載する予測項目は 以下の通り 各課からの予測希望をもとにS 8 影響予測班に依頼した予測項目 環境省推進費 S 4 S 8 などの成果から選択 主に 将来予測図 ( 分布図 折れ線グラフなど ) と 現状の脆弱性を評価する図を対象に選定 掲載図は必ずしも長野県だけに焦点を当てた予測ではないが S 8 影響予測班に長野県とその周辺を拡大した図の作成を依頼中 予測の幅は 常に最新の情報に更新することで狭める 1 1

2 気温上昇量の将来予測 ( 長野県を囲む領域と日本全域 ) 2 つの気候モデルを利用 長野県を囲む領域 日本全域 年平均値値からの気温上昇量量 [ ] MIROC-Nagano RCM-Nagano 年平均値値からの気温上昇量 [ ] MIROC-Japan RCM-Japan 年 年 左図 : 緯度 経度で区切った長野県がすっぽりと含まれる矩形の領域を設定 1990 年頃の気温を基準とし その領域の平均気温の上昇量を計算 右図 : 同じ予測を日本全域で実施 MIROC: 東京大学 国立環境研究所 海洋研究開発機構が共同開発している大気海洋結合気候モデル 空間解像度約 100km IPCC A1Bシナリオを元に計算 RCM: 気象庁気象研究所が開発した水平空間解像度が 20kmの地域気候モデル IPCCのA2シナリオを元に計算 (2031~2050 年と2081~2100 年 ) 資料提供 : 国立環境研究所肱岡靖明主任研究員 2

3 健康への影響 ( 熱ストレス死亡リスク ) ( 別紙 1) 気温上昇に伴い, 熱ストレスによる死亡確率が, 変化の小さな県でも約 2 倍, 大きな県では 5 倍以上に拡大 気温上昇による 気温での超過死亡の変化のみ検討 一人の人間が1 年間に熱ストレスで死亡する確率 ( 人口 1000 万人あたりの死亡数で示したもの ) RCM20 A2 温暖化影響総合予測プロジェクト (2008) 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - 3

4 健康への影響 ( 熱ストレス死亡リスク ) 野県でも熱ストレス死亡リスクが上昇する予測 RCM20 A 一人の人間が 1 年間に熱ストレスで死亡する確率 ( 人口 1000 万人あたりの死亡数で示したもの ) 温暖化影響総合予測プロジェクト (2008) 地球温暖化 日本への影響 最新の科学的知見 高橋潔主任研究員 ( 国立環境研究所 ) 本田靖教授 ( 筑波大学 ) 提供 4

5 森林への影響 ( ブナ林分布適域 : 全国 ) 年 RCM20:47%, MIROC:32% 年 RCM20:21%, MIROC:4% 西日本や本州太平洋側ではほとんど適域が無くなる (a) 実際のブナ林の分布, (b)~(f) は各気候条件におけるブナ林分布確率の予測 東北地 の 地で ブナ林適域の減少が顕著 松井哲哉, 田中信行, 八木橋勉, 小南裕志, 津山幾太郎, 高橋潔 (2009) 温暖化にともなうブナ林の適域の変化予測と影響評価. 地球環境, 14(2),

6 森林への影響 ( ブナ林分布適域 : 長野 ) 適域と辺縁域ともに減少傾向 しかし 全国の減少率に比べると あまり大きく減少しない それは 適域の一部は高標高側へ移動できるため 現在のブナ林分布域における適域の将来の面積変化率 ( 括弧内は全国平均値 ) 野県の 岳は ブナ林の逃避地となる可能性 RCM20 ( 年 ) 44% (21%) MIROC ( 年 ) 12% (4%) (a) 実際のブナ林の分布,(b)~(f) は各気候条件におけるブナ林分布確率の予測 松井哲哉, 田中信行, 八木橋勉, 小南裕志, 津山幾太郎, 高橋潔 (2009) 温暖化にともなうブナ林の適域の変化予測と影響評価. 地球環境, 14(2), , 松井哲哉主任研究員 田中信行主任研究員 ( 森林総合研究所 ) 提供 6

7 シラベの分布適域 マツ枯れ危険域の予測 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 ) ページ掲載 7

8 マツ枯れ危険域の予測 気温条件から想定される 現在と温暖化時におけるマツ枯れ危険域の予測 MB 指数による温暖化時の長野県の松枯れリスクの評価大丸裕武 中村克典 (2008) マツ枯れ. 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 -, 温暖化影響総合予測プロジェクトチーム, 環境省地球環境研究総合推進費 S 4 報告書, p.28 を改変 8

9 チシマザサ ハイマツの分布適域の予測 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 ) ページ掲載 9

10 チシマザサの分布適域の予測 東本州におけるチシマザサの現在と将来 (RCM20 長野県におけるチシマザサの現在と将来 (RCM20 シナリオ 年 ) の気候下の潜在生育地の シナリオ 年 ) の気候下の潜在生育地の 予測 ( 津山ほか 2008) 予測 ( 津山ほか 2008の図を改変 ) 10

11 アカガシの分布適域の予測 長野県におけるアカガシの現在と将来 (RCM20 シナリオ 年,MIROCシナリオ 年 ) の気候下の潜在生育域 (Nakao et al. 2011の図を改変 ) 11

12 1990 年代の最大積雪深 ( モデル再現 ) 富山県 長野県 日本海沿岸域における温暖化に岐阜県伴う積雪の変化予測と適応策のための先進的ダウンスケーリング RECCA 手法の開発 ( 代表 : 木村富士男 ) 図提供 : 海洋研究開発機構 灰色実線 点線は等高線 12

13 最大積雪深の将来予測 2030 年代と 1990 年代の最大積雪深差 増加 もともと雪が多く積もる山岳部で積雪の減少量が多い 県内の多くのスキー場では 2030 年代に 15~30% 最大積雪深が減少する 森林生態系動植物の生物多様性低下 雪解け水を利用した農業灌漑用水の減少が懸念される 日本海沿岸域における温暖化に伴う積雪の変化予測と適応策のための先進的ダウンスケーリング RECCA 手法の開発 ( 代表 : 木村富士男 ) 図提供 : 海洋研究開発機構 灰色実線 点線は等高線 減少 IPCC 第 4 次報告書でも引用されている全球気候モデル MIROC(A2 シナリオ ) による温暖化情報を用いたダウンスケーリングの結果 (2030 年代の気候場 :2020~2049 年平均 ) 予測の不確実性は考慮されていないことに注意 13

14 最大積雪深の将来予測 最大積雪深の変化率 (2030 年代 /1990 年代 ) 増加 積雪の減少量は山岳部で大きいが 県内の積雪の減少率は 標高 1000m 程度で最大となる 県内の多くのスキー場では 2030 年代に15~30% 最大積雪深が減少する 日本海沿岸域における温暖化に伴う積雪の変化予測と適応策のための先進的ダウンスケーリング RECCA 手法の開発 ( 代表 : 木村富士男 ) 図提供 : 海洋研究開発機構 灰色実線 点線は等高線 減少 森林生態系動植物の生物多様性低下 雪解け水を利用した農業灌漑用水の減少が懸念される IPCC 第 4 次報告書でも引用されている全球気候モデル MIROC(A2 シナリオ ) による温暖化情報を用いたダウンスケーリングの結果 (2030 年代の気候場 :2020~2049 年平均 ) 予測の不確実性は考慮されていないことに注意 14

15 補足 将来の温室効果ガスの排出量は IPCC 第 4 次報告書の社会経済シナリオA2シナリオに基づいている IPCC AR4で引用されている全球気候モデルの1つ MIROC による温暖化情報を用いたダウンスケーリングの結果である (MIROC は東京大学 国立環境研究所 海洋研究開発機構が共同開発したモデル ) MIROC は世界の他の全球気候モデルより高めに気温が予測される 単一の全球気候モデルのみの結果であるため 不確実性は大きい ここでの2030 年代の気候場は 2020 年 ~2049 年 (30 年間 ) を平均したものである 提供 : 海洋研究開発機構 15

16 代掻き期の灌漑用水に閉める積雪水量の将来予測 最上川では代表的な少雪年では 代掻き期に積雪のみから農業用水を確保することは困難になる 北上川では代表的な小雪 多雪年ともに 代掻き期に十分な量の農業用水を積雪からは得られない予測 しかしながら 信濃川水系では少雪年でも代掻き期に必要量を上回る農業用水が積雪から得られる予測 16

17 農業への影響 ( 果樹 ) 野県では より標 の い場所に適地が移 MIROC A1B 海沿いから内陸に適地が移 MIROC A1B 17 環境省 (2009): 地球温暖化の影響 適応情報資料集 17

18 リンゴ生育適地の将来予測 ( 長野県 ) 国立環境研究所などの全球気候モデルを利用 A1B シナリオ 気温条件のみを考慮 い経済成 が続くシナリオ (A1B) の中で 気温上昇量が 較的 きいモデルの予測 緑 域が予測されたリンゴ 育適地 (b)~(d) 凡例 : 適地 ( リンゴ ) : より高温の地域 : より低温の地域 野県の気温上昇量 : ±0 ( 基準 ) ( りんご栽培農家数 ) 333 単位 : 戸 りんご栽培農家数 (2000 年 ) 0 20km (a) 実際の分布 (b) 年のリンゴ栽培農家数リンゴ生育適地 2000 年時点 ( 現状再現 ) (c) 年の (d) 年の リンゴ生育適地 リンゴ生育適地 ( 予測 ) ( 予測 ) 資料提供 : 埼玉県環境科学国際センター 長野県環境保全研究所

19 コメ生産 : 収量と変動係数の分布収量と出穂日の変化予測 長野県はわずかに増収の見込みだが 今世紀末には収量の変動が大きくなる見込み 全国平均では 収量は若干増加後減少の予測 今世紀後半に収量の変動が大きくなる予測 最適出穂日が徐々に早まる予測 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 )38 39 ページ掲載 19

20 コメ生産における脆弱性の分布 ( 現状評価 ) 長野県は 3 種類の脆弱性のうち 害虫の変化に対する脆弱性が最も高い場所が多い 10km メッシュで見た日本のコメ生産における気象 ( 高温ストレス ) 害虫( ウンカ世代交代 ) および水資源 ( 降雪量減少 ) の 3 要素から見た脆弱性の分布 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 )39 ページ掲載 20

21 現状での渇水時持続的給水能力の分布図 水源余裕率と地下水利用率で渇水時の持続的給水能力を評価 S 8 平成 22 年度研究成果報告書 140 ページ掲載 21

22 日降雨極値 斜面崩壊発生確率 斜面災害に伴う土砂生産量の分布 50 年に一度の豪雨に相当する降水量と それによる斜面崩壊発生確率 ( 左図 ) S 8 平成 22 年度研究成果報告書 ページ掲載 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 )16 ページ掲載 22

23 シナリオ別の温室効果ガス排出量 濃度 気温 海面上昇量 BaU: なりゆきシナリオ 450s: 450ppm 安定化シナリオ 550s: 550ppm 安定化シナリオ 温室効果ガス排出量の変化が現在のまま推移するとしたシナリオ 大気中の温室効果ガス濃度を 450ppm 550ppm で安定化させるシナリオ 2050 年代の温室効果ガス排出量を現在の約 7 割 5 割減とするシナリオ 温室効果ガス排出量 温室効果ガス濃度 気温上昇量 海面上昇量 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 長期的な気候安定化レベルと影響リスク評価 - 10 ページ掲載 23

24 日本の年平均気温変化と分野別影響 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 長期的な気候安定化レベルと影響リスク評価 - 36 ページ掲載 24

25 温暖化影響関数 様々な影響予測を統一して評価 様々な分野の温暖化影響を 気温の上昇量に応じた関数で表現 数値化 S 4 温暖化影響総合予測プロジェクト報告書 地球温暖化 日本への影響 - 最新の科学的知見 - (2008 年 8 月 15 日改訂版 ) ページ掲載 25

26 温暖化影響関数を用いて 各分野の被害コストをシナリオごとに算定 温室効果ガス 450ppm 安定化シナリオ 温室効果ガス 550ppm 安定化シナリオ なりゆきシナリオ S 4 研究報告会地球温暖化 世界と日本への影響 - 長期的な気候安定化レベルと影響リスクの見通し - 地球温暖化 日本への影響 気候安定化レベルと影響 26

27 簡易推計ツール PC で利用可能な予測ツール 様々な分野の影響予測を Windows PC で表示可能 独自データによる予測も可能 20km メッシュ S 8 平成 22 年度研究成果報告書 ページ掲載 27

28 温暖化ダウンスケーラ PC で利用可能な予測ツール 5km メッシュの気候予測を PC で行うツール 気温に限り 100m メッシュも予定 S 8 平成 22 年度研究成果報告書 ページ掲載 28

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