気候指数 [日本全国版] の作成－日本の気候の極端さは1971年以降の最高水準　|ニッセイ基礎研究所

5｜どのように地域区分を設定するか？―気象庁の気候区分をもとに、12の地域区分を設定
気候指数の作成にあたり、地域区分をどのように設定するかは、大きな検討点といえる。北米ではアメリカを7つ、カナダを5つの地域に分けている。オーストラリアは、12の地域区分を設定している。

(1) 日本では、ケッペンの気候区分による設定は現実的ではない
ただ、日本の場合は、多くの地域がケッペンの気候区分²⁵でいう温暖湿潤気候(Cf)に属している²⁶。このため、広い国土を持つ上記3ヵ国と同様に、熱帯、乾燥帯、温帯、亜寒帯、寒帯といった大きな気候区分の違いをもとに地域区分を設定することは現実的ではない。

²⁵ ドイツの気候学者ケッペンが考案した気候区分法。この区分法では、世界各地の植生の相違を、気温と降水量に置き換えることで、区分の明確化を可能としている。
²⁶ 北海道のほぼ全域と東北地方内陸部、北関東・甲信越・飛騨・北陸地方の高原地帯は、亜寒帯湿潤気候(Df)。沖縄の先島諸島の大部分や大東諸島南部は、熱帯雨林気候(Af)に属する。

(2) 日本独自の気候区分の設定は、気候指数に適さない
一方で、日本は、太平洋側と日本海側、沿岸部と内陸部では、高温、低温、降水などの気象が異なっている。また、日本列島は南北に長いため、たとえば、冬季には北海道で気温が氷点下となるのに対して、沖縄では10℃程度にまでしか下がらない。このような地域ごとの気候の違いは、日本独自の気候区分として、中学や高校の地理教科(「中学地理」「地理総合」)で取り上げられている。具体的には、「北海道」、「日本海側」、「中央高地」、「瀬戸内」、「太平洋側」、「南西諸島」の6つの地域の気候に分けることが行われている。この地理教科での区分をもとに、気候指数の地域区分を設けることが考えられる。

しかし、この地理教科での区分は都道府県の行政単位とは無関係に設定されている。気候指数を都道府県単位で活用する可能性があることを踏まえると、同一の県が複数の地域区分に分かれることは望ましくない。また、6つの地域の大きさは均等ではなく、相当に異なっている。たとえば、「中央高地」は山梨県、長野県、岐阜県の山岳地方のみである一方、「太平洋側」は青森県南東部から東京都、和歌山県、高知県を経て長崎県や鹿児島県に至る太平洋側一帯を占めている。気候指数の地域区分という点では、「中央高地」は狭小過ぎる、「太平洋側」は広大過ぎる、ということになりかねない。

(3) 気象庁の気候区分をもとに、地域区分を設定
気象庁は、「北日本」「東日本」「西日本」「沖縄・奄美」の4つに分けたうえで、日本を12の地方に分けている。これは、都道府県の行政単位や、一般的な地方区分を踏まえたものとなっている。

この気候区分を用いると、太平洋側と日本海側の違いは限定的に区分されることとなる。沿岸部と内陸部の違いも明確には区分に反映できない。しかし、テレビの天気予報などでよく目にする一般的な区分であり馴染みやすいという利点がある。また、各区分の大きさも極端に広大、狭小といったことがない。

さらに、今後、気候変動問題が保険事業に与える影響をみていくために、気候指数と各種保険事故の発生動向を関連付けるような展開が考えられる。そのようなときに、気候指数を都道府県単位で設定しておくことができれば、使い勝手がよい。

そこで、今回の気候指数では、この地方分類と同じとなる12個の地域区分を設定することとする。

(4) 奄美については、九州南部と合わせた地域区分も設定
今後、気候変動問題が保険事業に与える影響をみていくために、気候指数と各種保険事故の発生動向を関連付けるような展開が考えられる。そのようなときに、気候指数を都道府県単位で設定しておくことができれば、使い勝手がよい。

12の地域区分はそのことを意識しているが、奄美については鹿児島県の一部であり、市町村単位での設定となっている。また、奄美は、面積が0.1万km²、人口が11万人であり、他の地域区分と比べて小さい。そこで、今回の気候指数作成では、奄美について、奄美単独の地域区分に加えて、九州南部と合わせた「九州南部・奄美」の地域区分も設定することとする。

日本全体の気候指数については、各気候区分の気候指数を平均して算定する。その際、九州南部と奄美の代わりに、九州南部・奄美を用いることとする。

(5) 気象データの観測地点は気象台等とする
今回、各地域区分に複数の観測地点を設定して、そのデータをもとに地域区分の気候指数を作る。地域区分内の地点の気候指数を平均したものを、その地域区分の気候指数とする²⁷。

各地域区分で設定する気象データの観測地点は、原則として気象台等²⁸とする。気象台等では、過去からの日々の観測要素(降水量、風、気温、湿度、天気など)が取得できるためである²⁹。無人観測施設であるアメダス³⁰による観測地点でも、降水量、風、気温などのデータが取得できるが、湿度や一部の項目が取得できないなどの制約があることから、今回の気候指数作成のための気象データとしては用いない。なお、すでに観測を停止している地点のデータは、用いないこととする。

²⁷ 各地点の気候指数は、気象や潮位のデータの参照期間(1971～2000年)平均からの乖離度(平均と標準偏差を用いて算定)として計算される。そのため、各地点の平均をとることができる。
²⁸ 気象台の他に、有人の気象観測施設も含まれる。
²⁹ 一部の項目のデータが取得できない気象台等もある。その場合、その観測地点のデータは気候指数作成には用いない。
³⁰ 国内約1300か所の気象観測所で構成される気象庁の無人観測施設。アメダス(AMeDAS)は、Automated Meteorological Data Acquisition System(地域気象観測システム)の通称。

(6) 潮位データについては歴史的潮位資料が公表されている潮汐観測地点とする
気候指数の1つに、海面水位指数がある。これは、潮位データをもとに、作成される。潮位データについては、1997年3月以前の潮位の観測値が「歴史的潮位資料」、1997年4月以降の潮位の観測値が「近年の潮位資料」として、気象庁より公表されている。ただし、歴史的潮位資料は、すべての潮汐観測地点で公表されているわけではなく、長期に渡って観測を続けている地点に限られる。一方で、過去のデータはあるものの、すでに観測を停止しているため、直近のデータがない地点もある。

そこで、各地域区分で設定する潮位データの観測地点は、歴史的潮位資料と近年の潮位資料が公表されていて、現在も観測を継続している潮汐観測地点とする。

(7) 観測地点は気象データ154地点、潮位データ57地点
観測地点は次の表のとおりとなった。気象データとして154地点、潮位データとして57地点のデータを気象庁のホームページより取得し、これらをもとに気候指数を作成する。

6｜指数をどのように算定するか？―参照期間中の平均からの乖離度として算定する
気候指数の作成にあたり、あらかじめ、各項目の計数値について、参照期間中の同じ月(季節)の平均と標準偏差を求めておく。(以下、季節の指数については、適宜、「月」を「季節」と読み替えていただきたい。)

ある1つの項目に、注目する。この項目について、ある月の乖離度を求めることにしよう。そのためには、その月の計数値から、参照期間中の平均を引き算する。その引き算の結果を、参照期間中の標準偏差で割り算する。このようにすることで、その月の計数値が、標準偏差の何倍くらい、平均から乖離しているかという、乖離度が計算できる。

乖離度が標準正規分布に従うものと想定すると、-1から1の間に入る確率は、約68.3%となる。逆に、乖離度が1を超える確率は、約15.9%となる。乖離度が2を超えるのは珍しいことで、その確率は、約2.3%。乖離度が3を超えるのは大変珍しいことで、約0.1%の確率となる。このようにして、気候に関する極端さの度合いが、定量化される。この乖離度を、7つの項目それぞれで計算する。

7｜閾値をどのように設定するか？―90%とする
北米、オーストラリアの先行の指数では、高温、低温、強風 (北米は降水も)の各項目について、参照期間のデータをもとに、閾(しきい)値を設定している。閾値の水準の設定は、どの程度の極端な気象を指数に反映させるか、を決定するものとなる。

具体的な水準として、北米のように90%とする、オーストラリアのように99%とする、またはそれ以外の値とするなど、さまざまな設定が考えられる。ただ、今回はデータが少ないため、99%などの高水準に設定すると、極端な気象の指数反映が厳しくなり、指数の変動が大きくなることが予想される。このため、北米と同様に、90%に閾値を設定することとする。

8｜7つの項目について、指数を作成する
以下では、ポイントを絞って、項目別に、作成方法を概観していく。いずれも、極端さの度合いを示すものとして、乖離度を用いるという方針が貫かれている。

(1) 高温は、上側10%に入る日の割合から算出
高温は、参照期間中の気温分布に照らした場合に、月のうち、上側10%の中に入る日が、何日を占めるかという割合をとる。例えば、ある年の4月6日については、1971年から2000年までの4月6日とその前後5日間(4月1～5日および7～11日)の、合計330日分のデータのうち、33番目に高いデータが閾値(しきいち)となる。この閾値以上の日が何日あったか、をみることとなる。

気温は、1日のうちにも変動するため、日最高気温と日最低気温のそれぞれについて、その割合をとる。この割合から、参照期間の平均を差し引き、その結果を参照期間の標準偏差で割り算して、それぞれの乖離度が計算される。そして、その和半をとって、高温の指数とする。

(2) 低温は、下側10%に入る日の割合から算出
低温は、高温と同様に、参照期間中の気温分布に照らした場合に、月のうち、下側10%の中に入る日が、何日を占めるかという割合をとる。日最高気温と日最低気温のそれぞれについて、その割合をとる。この割合から、参照期間の平均を差し引き、その結果を参照期間の標準偏差で割り算して、それぞれの乖離度が計算される。そして、その和半をとって、低温の指数とする。

(3) 降水は、5日間の降水量の最大値から算出
降水は、月のうち、連続する5日間の降水量をみる。高温と同様に、参照期間中の降水量の上側10%の中に入る日が、その月にどれだけあるかという割合でみていく。この割合から、参照期間の平均を差し引き、その結果を参照期間の標準偏差で割り算して、降水の指数とする。

(4) 乾燥は、乾燥日が連続する日数から算出
乾燥の指数は、連続乾燥日から算出する。すなわち、乾燥日が何日続くかという、最大連続日数についてデータをとる。その際、乾燥日をどのように判定するかが検討ポイントとなる。降水量が0ミリメートルでも、わずかながら降水が見られる場合と、まったく降水が見られない場合があるためだ。

これについては、気象データにおいて観測単位(降水量0.5ミリメートル)未満で、降水の現象の有無の観測をした結果として表示されている「現象なし情報」を用いて判定する³¹。

参照期間中の同月の乾燥日の最大連続日数をもとに、その月の参照期間からの乖離度が計算される。これを、乾燥の指数とする。

³¹ 現象なし情報は、降水の現象があった日は1、なかった日は0の値で表示されている。

(5) 風は、上側10%に入る日の割合から算出
風は、参照期間中の日平均風速の分布に照らした場合に、月のうち、上側10%の中に入る日が、何日を占めるかという割合をとる。この割合から、参照期間の平均を差し引き、その結果を参照期間の標準偏差で割り算して、それぞれの乖離度が計算される。これを、風の指数とする。

(6) 湿度は、上側10%に入る日の割合から算出
湿度は、参照期間中の日平均相対湿度の分布に照らした場合に、月のうち、上側10%の中に入る日が、何日を占めるかという割合をとる。この割合から、参照期間の平均を差し引き、その結果を参照期間の標準偏差で割り算して、それぞれの乖離度が計算される。これを、湿度の指数とする。

(7) 海面水位は、参照期間中の同じ月のデータから算出
海面水位は、月平均潮位から算出する。ただし、季節によって海面水位の高さは変わる。そこで、参照期間中の同月の30個のデータをもとに、参照期間の平均や標準偏差を計算する。それらをもとに、その月の平均潮位の参照期間からの乖離度が計算される。これを、海面水位の指数とする。

9｜合成指数は、高温、降水、湿度、海面水位の4つの指数の平均とする
最後に、以上で算出された7項目の指数をもとに、合成指数を算出する。

7項目の指数のうち、高温と低温はともに気温についての項目であり、相互に関連があるものと考えられる。また、降水と乾燥は、反対の事象を表す項目と言えるため、負の相関があるものとみられる。さらに、風については、観測方法がよく変更されており、データが空欄となっていた日数も多いなど、データの一貫性に難があるという課題も残っている。³²

このため、今回は、低温、乾燥、風は合成指数の計算には用いず、高温、降水、湿度、海面水位の4項目の平均として合成指数を算出することとした。

以上の諸検討点について、北米、オーストラリアの気候指数と、今回の日本版指数の、主な相違点をまとめておく。今回の日本版指数は、ACIとAACIの計算で用いられている方法を部分的に採用して、計算することとなる。