全国都道府県情報

気候、影響に関するマップやグラフ、適応に関する施策情報をご覧になれます。

表示地域: 福岡県 各地域の適応に関する情報

ここでは下記の研究成果に基づくデータを示しています。

※本サイトで提供するすべての予測結果は特定のシナリオに基づく予測であり、種々の要因により実際とは異なる現象が起こる可能性(不確実性)があります。詳しくは「気候予測について」をご覧ください。

将来予測:S-8による研究成果 2016年公開版

平均気温

排出シナリオと気候モデルに対する年平均気温の将来予測(基準期間との差)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の平�<U+383C><U+3E37>�<U+383C><U+3E34>気温

降水量

排出シナリオと気候モデルに対する年降水量の将来予測(基準期間に対する相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

将来の予測
  �<U+383C><U+3E36>来の降水�<U+383C><U+3E66>

コメ収量(収量重視)

基準期間のコメ(品種: ヒノヒカリ )の収量を1とした場合の相対値
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
水稲の生長する速さを予測するモデル、コメ以外の部分も含めた植物としての総量を予測するモデル、そしてコメ収量を予測するモデルの3つのモデルを組み合わせて影響評価を実施。移植日は将来に渡って一定と仮定している。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均、日最高、日最低)、日射量(日積算)、相対湿度(日平均)、風速(日平均)
●留意点
移植日の移動や品種の変更は考慮していない。
気候変動に伴う水需給や病虫害発生形態、台風などによる大規模災害の発生の変化などといった間接的に影響を与える要因は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

コメ収量(品質重視)

高温に因る品質低下リスクが「低」(品種: ヒノヒカリ )の収量の将来予測。 基準期間の高温に因る品質低下リスクが「低」の収量を1とした場合の相対値。
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
水稲の生長する速さを予測するモデル、コメ以外の部分も含めた植物としての総量を予測するモデル、そしてコメ収量を予測するモデルの3つのモデルを組み合わせて影響評価を実施。移植日は将来に渡って一定と仮定している。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均、日最高、日最低)、日射量(日積算)、相対湿度(日平均)、風速(日平均)
●留意点
移植日の移動や品種の変更は考慮していない。
気候変動に伴う水需給や病虫害発生形態、台風などによる大規模災害の発生の変化などといった間接的に影響を与える要因は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

ウンシュウミカン栽培適地

県域面積に対する栽培適地(気温条件から判断した潜在的な適地)面積の比率(分布率)の将来予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
年平均気温が15℃以上18℃以下であり、かつ日最低気温の年間の最低値が-5℃未満となる年が20年間に4年以下となる地域を「栽培適地」と判定。
※利用する気候パラメータ:気温(年平均、日最低)
●留意点
栽培適地を年平均気温および日最低気温のみで評価しているが、日射量や降水量等も関係するとされている。
土壌や地形(傾斜地の向きなど)は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

タンカン作付適地

県域面積に対する栽培適地(気温条件から判断した潜在的な適地)面積の比率(分布率)の将来予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
年平均気温が17.5℃以上であり、かつ日最低気温の年間の最低値が-2℃未満となる年が20年間に4年以下となる地域を「作付適地」と判定。
※利用する気候パラメータ:気温(年平均、日最低)
●留意点
栽培適地を年平均気温および日最低気温のみで評価しているが、日射量や降水量等も関係するとされている。
土壌や地形(傾斜地の向きなど)は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

クロロフィルa濃度(年最高)

クロロフィルa濃度の年最高値の将来予想(基準期間を1とした場合の相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
表層水温、表層水温勾配及び総リン濃度(実測値)を用いてクロロフィルa濃度を推定する回帰式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均)、日射量、風速(日平均)、湿度(日平均)、雲量(日平均)
●留意点
将来の人口変化は考慮していないため、集水域の市街地からの生活排水等に影響される、ダム湖への流入水の総リン濃度は一定と仮定している。

データはありません。

クロロフィルa濃度(年平均)

クロロフィルa濃度の年平均値の将来予想(基準期間を1とした場合の相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
表層水温、表層水温勾配及び総リン濃度(実測値)を用いてクロロフィルa濃度を推定する回帰式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均)、日射量、風速(日平均)、湿度(日平均)、雲量(日平均)
●留意点
将来の人口変化は考慮していないため、集水域の市街地からの生活排水等に影響される、ダム湖への流入水の総リン濃度は一定と仮定している。

データはありません。

アカガシ潜在生育域

アカガシ潜在生育域面積の将来変化予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

シラビソ潜在生育域

シラビソ潜在生育域面積の将来変化予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

ハイマツ潜在生育域

ハイマツ潜在生育域面積の将来変化予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

ブナ潜在生育域

ブナ潜在生育域面積の将来変化予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

斜面崩壊発生確率

斜面崩壊現象の発生確率の将来予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
降水量や地盤情報より斜面崩壊発生確率を推計するモデルを作成し、このモデルを用いて将来の日降水量(年最大日降水量)における斜面崩壊発生確率を算定。
※利用する気候パラメータ:降水量(年最大日降水量)
●留意点
空間解像度1km×1kmの情報による評価
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

熱ストレス超過死亡者数

熱ストレスによる超過死亡者数の将来予測
基準期間における熱ストレスによる超過死亡者数を1とした場合の相対値
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
最も死亡数が少ない気温(=至適気温)を算出し、ある気温下での死亡数から至適気温での死亡数を差し引いた数を超過死亡数として、気温と超過死亡数の間の関係式を作成し、その関係式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日最高)
●留意点
高温による超過死亡への影響を評価する際に、現状の至適気温を用いて評価している。気温は徐々に上昇していくため、それに合わせて至適気温も上昇する可能性がある。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

熱中症搬送者数

熱中症搬送者数の将来予測
基準期間における熱中症患者数を1とした場合の相対値
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
過去の日最高気温と熱中症で救急搬送された人数の間の関係式を作成し、その関係式を用いて影響評価を実施。回帰式は、男女別、年齢階級別(0~19歳、20歳~64歳、65歳以上)に作成。
※利用する気候パラメータ:気温(日最高)
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

ヒトスジシマカ生息域

ヒトスジシマカの生息域の将来予測(基準期間に対する相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
年平均気温11℃以上となる地域をヒトスジシマカが分布可能と判定。
分布率(%)は分布可能面積の比率を示す。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均)
●留意点
他にも気候変動の影響を受ける可能性のある感染症はあるが、現時点で日本における感染症リスクの拡大に関する具体的な研究事例は確認できていない。
将来の予測
�<U+383C><U+3E36>来の予測

平均気温

排出シナリオと気候モデルに対する年平均気温の将来予測(基準期間との差)
データがない領域は、陸水部(湖や沼など)です。

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降水量

排出シナリオと気候モデルに対する年降水量の将来予測(基準期間に対する相対値)
データがない領域は、陸水部(湖や沼など)です。

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コメ収量(収量重視)

基準期間のコメ(品種: ヒノヒカリ )の収量を1とした場合の相対値
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
水稲の生長する速さを予測するモデル、コメ以外の部分も含めた植物としての総量を予測するモデル、そしてコメ収量を予測するモデルの3つのモデルを組み合わせて影響評価を実施。移植日は将来に渡って一定と仮定している。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均、日最高、日最低)、日射量(日積算)、相対湿度(日平均)、風速(日平均)
●留意点
移植日の移動や品種の変更は考慮していない。
気候変動に伴う水需給や病虫害発生形態、台風などによる大規模災害の発生の変化などといった間接的に影響を与える要因は考慮していない。
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コメ収量(品質重視)の将来予測

高温に因る品質低下リスクが「低」(品種: ヒノヒカリ )の収量の将来予測。 基準期間の高温に因る品質低下リスクが「低」の収量を1とした場合の相対値。

●影響評価手法
水稲の生長する速さを予測するモデル、コメ以外の部分も含めた植物としての総量を予測するモデル、そしてコメ収量を予測するモデルの3つのモデルを組み合わせて影響評価を実施。移植日は将来に渡って一定と仮定している。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均、日最高、日最低)、日射量(日積算)、相対湿度(日平均)、風速(日平均)
●留意点
移植日の移動や品種の変更は考慮していない。
気候変動に伴う水需給や病虫害発生形態、台風などによる大規模災害の発生の変化などといった間接的に影響を与える要因は考慮していない。
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ウンシュウミカン栽培適地

県域面積に対する栽培適地(気温条件から判断した潜在的な適地)面積の比率(分布率)の将来予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
年平均気温が15℃以上18℃以下であり、かつ日最低気温の年間の最低値が-5℃未満となる年が20年間に4年以下となる地域を「栽培適地」と判定。
※利用する気候パラメータ:気温(年平均、日最低)
●留意点
栽培適地を年平均気温および日最低気温のみで評価しているが、日射量や降水量等も関係するとされている。
土壌や地形(傾斜地の向きなど)は考慮していない。
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タンカン作付適地

県域面積に対する栽培適地(気温条件から判断した潜在的な適地)面積の比率(分布率)の将来予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
年平均気温が17.5℃以上であり、かつ日最低気温の年間の最低値が-2℃未満となる年が20年間に4年以下となる地域を「作付適地」と判定。
※利用する気候パラメータ:気温(年平均、日最低)
●留意点
栽培適地を年平均気温および日最低気温のみで評価しているが、日射量や降水量等も関係するとされている。
土壌や地形(傾斜地の向きなど)は考慮していない。
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クロロフィルa濃度(年最高)

クロロフィルa濃度の年最高値の将来予想(基準期間を1とした場合の相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
表層水温、表層水温勾配及び総リン濃度(実測値)を用いてクロロフィルa濃度を推定する回帰式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均)、日射量、風速(日平均)、湿度(日平均)、雲量(日平均)
●留意点
将来の人口変化は考慮していないため、集水域の市街地からの生活排水等に影響される、ダム湖への流入水の総リン濃度は一定と仮定している。

データはありません。

クロロフィルa濃度(年平均)

クロロフィルa濃度の年平均値の将来予想(基準期間を1とした場合の相対値)
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
表層水温、表層水温勾配及び総リン濃度(実測値)を用いてクロロフィルa濃度を推定する回帰式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日平均)、日射量、風速(日平均)、湿度(日平均)、雲量(日平均)
●留意点
将来の人口変化は考慮していないため、集水域の市街地からの生活排水等に影響される、ダム湖への流入水の総リン濃度は一定と仮定している。

データはありません。

アカガシ潜在生育域

アカガシ潜在生育域面積の将来変化予測
凡例:予測に利用した排出シナリオと気候モデルを表しています

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
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シラビソ潜在生育域

シラビソ潜在生育域面積の将来変化予測

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
  • MODEL
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ハイマツ潜在生育域

ハイマツ潜在生育域面積の将来変化予測

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
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ブナ潜在生育域

ブナ潜在生育域面積の将来変化予測

●影響評価手法
気候要因を含む環境要因から統計的に予測するモデル(分布予測モデル)を用いて潜在生育域を評価。
※利用する気候パラメータ:暖かさの指数、最寒月最低気温、夏期降水量、冬期水量
●留意点
対象種の移動や生育、競合種との種間関係等は考慮していない。
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  • 1981-
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斜面崩壊発生確率

斜面崩壊現象の発生確率の将来予測

●影響評価手法
降水量や地盤情報より斜面崩壊発生確率を推計するモデルを作成し、このモデルを用いて将来の日降水量(年最大日降水量)における斜面崩壊発生確率を算定。
※利用する気候パラメータ:降水量(年最大日降水量)
●留意点
空間解像度1km×1kmの情報による評価
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熱ストレス超過死亡者数

熱ストレスによる超過死亡者数の将来予測
基準期間における熱ストレスによる超過死亡者数を1とした場合の相対値

●影響評価手法
最も死亡数が少ない気温(=至適気温)を算出し、ある気温下での死亡数から至適気温での死亡数を差し引いた数を超過死亡数として、気温と超過死亡数の間の関係式を作成し、その関係式を用いて影響評価を実施。
※利用する気候パラメータ:気温(日最高)
●留意点
高温による超過死亡への影響を評価する際に、現状の至適気温を用いて評価している。気温は徐々に上昇していくため、それに合わせて至適気温も上昇する可能性がある。

データはありません。

熱中症搬送者数

熱中症搬送者数の将来予測
基準期間における熱中症患者数を1とした場合の相対値

●影響評価手法
過去の日最高気温と熱中症で救急搬送された人数の間の関係式を作成し、その関係式を用いて影響評価を実施。回帰式は、男女別、年齢階級別(0~19歳、20歳~64歳、65歳以上)に作成。
※利用する気候パラメータ:気温(日最高)

データはありません。

ヒトスジシマカ生息域

ヒトスジシマカの生息域の将来予測(基準期間に対する相対値)

●影響評価手法
年平均気温11℃以上となる地域をヒトスジシマカが分布可能と判定。
分布率(%)は分布可能面積の比率を示す。
※利用する気候パラメータ:気温(年平均)
●留意点
他にも気候変動の影響を受ける可能性のある感染症はあるが、現時点で日本における感染症リスクの拡大に関する具体的な研究事例は確認できていない。
  • MODEL
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  • 1981-
    2000
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気候予測

将来の気候予測は、私たちがこれから温室効果ガスの排出をどれくらい削減できるかという仮定(排出シナリオ)によって大きく変わります。ここでは、IPCC第5次評価報告書で用いられたRCPシナリオ*を用いています。

排出シナリオに基づいて、将来の気候をシミュレーションするモデルを気候モデルと呼びます。環境省環境研究総合推進費S-8温暖化影響評価・適応政策に関する総合的研究(2010~2014)では、CMIP5と呼ばれるプロジェクトで開発されたIPCC第5次評価報告書に利用された気候モデルから、それぞれに異なる特徴を持つMIROC5、MRI-CGCM3.0、GFDL CM3、HadGEM2-ESの4つの気候モデルを選択し、その気候予測の結果をまとめています(S8データ)。

本サイトでは、1981~2000年を「基準期間」として、「21世紀半ば」(2031年~2050年)と「21世紀末」(2081年~2100年)の気候予測の結果を提供しています。

気候予測に関する詳細については、例えば、環境省・気象庁による「21世紀末における日本の気候」にまとめられています。(ただし、本サイトの予測とは異なるものであることにご留意下さい。)

RCPシナリオとは

RCPシナリオは、将来の温室効果ガスが安定化する濃度レベルと、そこに至るまでの経路のうち代表的なものを選び作成されたものです。RCPとはRepresentative Concentration Pathways(代表的濃度経路)の略称です。RCPに続く数値が大きいほど2100年における放射強制力*が大きいことを意味しています。*放射強制力:地球温暖化を引き起こす効果のこと

2081年から2100年における地球全体の平均気温上昇量(1986~2005年比)の関係は次の通りです。

図1 RCPシナリオの概要

出典: 気象庁(2013)「IPCC 第5次評価報告書 第1作業部会報告書 政策決定者向け要約 」p.21 表SPM.2を参考に作成

表1 本サイトで使用している気候モデルの概要
気候モデル 開発機関 特徴
MIROC5 東京大学/国立研究開発法人国立環境研究所/国立研究開発法人海洋研究開発機構 日本の研究機関が開発した気候モデルであり、当該モデルを利用して日本を含むアジアの気候やモンスーン、梅雨前線等の再現性や将来変化の研究が実施されている。
MRI-CGCM3.0 気象庁気象研究所
GFDL CM3 米国NOAA 地球物理流体力学研究所 日本周辺の年平均気温と降水量の変化の傾向を確認し、そのばらつきの幅を捉えられるように選ばれた気候モデル。
HadGEM2-ES 英国気象庁ハドレーセンター

グラフの見方について

将来の気候予測の結果は、3種類の温室効果ガスの排出シナリオ(RCPシナリオ)と4種類の気候モデルの組み合わせによって異なります。

RCPシナリオとは
RCPシナリオは、将来の温室効果ガスが安定化する濃度レベルと、そこに至るまでの経路のうち代表的なものを選び作成されたものです。RCPとはRepresentative Concentration Pathways(代表的濃度経路)の略称です。RCPに続く数値が大きいほど2100年における放射強制力(地球温暖化を引き起こす効果)が大きいことを意味しています。ここでは、IPCC第5次評価報告書で用いられたRCPシナリオ*を用いています。
気候モデルとは
気候モデルは、排出シナリオに基づいて、将来の気候をシミュレーションする際に用いられます。環境省環境研究総合推進費S-8温暖化影響評価・適応政策に関する総合的研究(2010~2014)では、CMIP5と呼ばれるプロジェクトで開発されたIPCC第5次評価報告書に利用された気候モデルから、それぞれに異なる特徴を持つMIROC5、MRI-CGCM3.0、GFDL CM3、HadGEM2-ESの4つの気候モデルを選択し、その気候予測の結果をまとめています(S8データ)。
(左)図1 全国平均気温の将来予測、(中)図2RCPシナリオの概要、(右)図3気候モデルの概要

出典:気象庁(2013)「IPCC 第5次評価報告書第1作業部会報告書政策決定者向け要約」p.21 表SPM.2を参考に作成