【研究分野】次世代の農資源利用

【研究領域課題番号】17KT0066 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

大気汚染 / 森林火災 / 気候モデル / PM2.5 / 気候変動 / 農作物 / 経済分析 / 水循環 / シベリア / 陸面モデル / 温暖化実験 / 機械学習 / 灌漑 / 経済評価 / 環境経済 / 地球変動予測 / 自然災害 / 水資源 / 大気現象 / 経済政策

【研究成果の概要】

人類の持続可能性の観点から重要な，「災害」，「食（農）資源」，「水資源」，「大気汚染」に関連した研究を，気候モデル・衛星・再解析データ等を用いて解析し，経済分析を行った．大気汚染では，森林火災予測に直結する気候・環境要因を明らかにし，機械学習で火災予測の初期検討を行った．気候モデル実験では， シベリア森林火災が増加した際のPM2.5日平均環境基準を超える日数や若年性死亡数の変化を分析し，経済損失まで見積もった．また，MIROC最新版に改良版作物成長モデルMATCRO（作物4種）を導入した．水循環の観点から，日本では0.5K/100年間の気温上昇が存在で，実測降雨の新記録発生頻度が説明された．

【研究の社会的意義】

地球温暖化が進む中，人類の持続可能性に直結する「災害」，「食（農）資源」，「水資源」，「大気汚染」の変化が今後懸念される．本研究では，農作物4種を改良版MATCROとして最新版気候モデルMIROCに組み込み，今後の食資源と温暖化の関係の研究への貢献が期待される．さらに，シベリア森林火災が増加した場合に，大気汚染（PM2.5）がどの程度風下域へ運ばれ，人の健康と経済の観点から影響を与えうるかについて重要な知見を得た．また，温暖化時のこの森林火災増加の経済的影響まで評価ができた．これらは，初期的知見とは言え，将来の適応策を検討する際の重要な基礎データとなり，その社会的意義は大変大きいと考えられる．

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2017-07-18 - 2020-03-31

【配分額】18,590千円 (直接経費: 14,300千円、間接経費: 4,290千円)

【研究分野】気象・海洋物理・陸水学

【研究領域課題番号】15K05280 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

気候変動 / 将来予測 / ハドレー循環 / 熱帯降雨 / 気候モデル

【研究成果の概要】

将来、さまざまな要因によって、熱帯の降雨分布が変化することが考えられる。その中の一つに、中高緯度の温暖化における南北半球の非対称性がある。これまでの研究では、温暖化の大きな半球の方へ、熱帯の降雨量がシフトすることが報告されてきたが、海洋循環の変化の効果はほとんど考慮されてこなかった。本研究では、現実的な将来シナリオにおいて、大気だけでなく海洋循環の変化も考慮した予測における、熱帯外から熱帯への遠隔影響のしくみを調べた。特に、エネルギー論的考察と力学的考察を融合した解釈を提供した点に新奇性が高く、また海洋力学効果の重要性も検証し、熱帯降雨分布を変化させるしくみについて、基礎的な知見を得た。

【研究種目】基盤研究(C)

【研究期間】2015-04-01 - 2018-03-31

【配分額】4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)

【研究分野】気象・海洋物理・陸水学

【研究領域課題番号】22740310 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

気候 / 気候モデル / 気象モデル / 雲解像モデル / 数値スキーム / 気象学 / 大気モデリング / 気候変動 / 数値モデル

【研究成果の概要】

雲の統計的簡略化を行わず雲微物理過程を直接計算する全球雲解像モデルは、最先端のスーパーコンピュータ（京や地球シミュレータ）を利用して実用化が進められており、気候計算の精度を著しく向上させると期待されている。しかし、全球雲解像大気モデルは未だ完成されたものではなく、モデルの基礎となる流体方程式の離散化の部分でも、計算安定性や計算精度の点で課題が残っている。本研究では、水平方向について高精度な輸送スキームと高次精度の傾き項の離散化法を開発し、鉛直方向についてはパーシャルセル法に基づく離散化手法のテストを行った。本研究で開発した新手法を用いることで、全球雲解像モデルの信頼性が高まると期待できる。

【研究種目】若手研究(B)

【研究期間】2010-04-01 - 2013-03-31

【配分額】4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)

【研究分野】気象・海洋物理・陸水学

【研究領域課題番号】18340145 (KAKENデータベースで見る）

【研究キーワード】

極値統計 / 極値分布関数 / 再現期待値 / 降水データ / 降水量 / 気候変動 / 気候モデル / 気象統計

【研究成果の概要】

970年代まで行われていた区内観測による26都府県の日降水量データをディジタル化し, 高分解能かつ長期間の降水量データセットを作成した。このデータや既存の気象データを利用して著しい降水や高低温・強風の長期変化を解析し, その地域的・季節的特性等を見出した。また, 極値統計手法を様々な角度から検討し, 各方法の得失を見出した。さらに, 全球数値モデルを用いて, 降水極端現象の再現性に対するモデルの水平解像度の影響を調べ, 今後モデルと観測データを比較するための統計的手法の検討を行った。

【研究種目】基盤研究(B)

【研究期間】2006 - 2008

【配分額】16,300千円 (直接経費: 14,800千円、間接経費: 1,500千円)