温暖化進行時の洪水リスク変化予測をより精緻に~将来の社会経済シナリオに依存しない、より使いやすい情報を提供~

2025-09-24 東京大学生産技術研究所

東京大学生産技術研究所らの研究チームは、地球温暖化による洪水リスク予測を高精度化する新手法を開発しました。従来は将来の社会経済シナリオごとに異なる結果が出て不確実性が大きい課題がありましたが、解析の結果「同じ気温上昇幅であれば洪水リスクの地理的変化傾向は類似する」ことを発見。これを利用し異なるシナリオのシミュレーションを統合することで、世界の約70%の地域でリスク評価の精度向上に成功しました。これにより「気温2℃上昇時」「3℃上昇時」など温暖化レベルごとに整理された、より実用的で信頼性の高い洪水リスク情報が提供可能となります。本成果はScientific Reportsに掲載され、防災・減災計画や気候変動適応政策、金融分野でのリスク評価に活用が期待されます。

温暖化進行時の洪水リスク変化予測をより精緻に~将来の社会経済シナリオに依存しない、より使いやすい情報を提供~
将来の100年確率洪水流量の変化率。気候予測データの複数のシナリオを統合して、気温が1.5度、2度、3度、4度上昇した場合の流量変化率をより精密に求めた。
※100年確率洪水流量の変化率:100年に一度の確率で発生する河川流量が現在を基準として将来どの程度大きくなるかの比率を示す。青色は100年確率洪水流量が大きくなる地域を示す。

<関連情報>

複数のSSP-RCPシナリオ間の類似性に焦点を当てることで将来気候下における洪水予測の不確実性を低減 Reduction of the uncertainty of flood projection under a future climate by focusing on similarities among multiple SSP-RCP scenarios

Y. Kimura,Y. Hirabayashi & D. Yamazaki
Scientific Reports  Published:22 September 2025
DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-025-16327-4

Abstract

Climate projections contain the uncertainty due to the internal variability of the climate system, including its chaotic nature. While the uncertainty due to the internal variability can be theoretically mitigated by executing large ensemble simulations with perturbed initial conditions, only a limited number of large-ensemble experiments are available in CMIP6 future scenario dataset. Here we propose a method that increases the effective ensemble sampling size in evaluations of future projection by integrating multiple SSP-RCPs for a period corresponding to a specific increase in temperature from the preindustrial level (i.e., X°C warming). The success of the method was assessed by investigating whether the uncertainty due to small number of ensemble members could be reasonably reduced. First, we confirmed that the spatial distributions of the future flood magnitude change were similar under a 2 °C warming in all SSP-RCP scenarios. Additionally, the uncertainty due to the different SSP-RCPs (5–10%) was smaller than the differences between different warming levels such as between 2 and 3 °C (around 20–50%), suggesting differences among SSP-RCPs as to future flood discharge change are relatively small. These results suggested that integrating SSP-RCPs to increase the effective ensemble size was a reasonable approach, reducing unbiased variance among GCMs in about 70% of land grid points comparing to the result using SSP5-RCP8.5 alone.

1702地球物理及び地球化学
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