将来予測データの指標一覧と入手方法

A-PLATの「気候変動の将来予測WebGIS」では以下の指標をWebGISでご覧頂けます。（2024年8月現在）

データ提供について

提供可能なデータについては、提供可能なGISデータ情報をご覧いただくか、各データセットの表「提供可能なデータ」をご確認ください。データによっては、A-PLAT事務局でGIS・数値データを提供していない場合がございます（別サイトでオリジナルデータの提供がされている場合があります）。
データを希望される場合は、データ提供に関する規約をご覧いただき、以下の利用申請フォームにて、希望データを選択の上、利用目的、申請者など必須項目をご入力の上、申請してください。申請内容を確認したのち、データダウンロードのURLをメールでお送りいたします。

気候予測データ　※名称は「気候予測データセット2022」による

日本域CMIP6データ（NIES2020）

指標 日平均/日最高/日最低気温、降水量、日平均相対湿度、日平均日射量、日平均風速、猛暑日/真夏日日数、無降水日数、日降水量50/100/150/200mm以上の日数、最大日降水量
気候モデル MIROC6、MRI-ESM2-0、MPI-ESM1-2-HR、ACCESS-CM2、IPSL-CM6A-LR
（IPCC第6次評価報告書に利用された気候モデルから、異なる特徴を持つ5つのモデルを選択可能）
社会経済・排出シナリオ SSP1-1.9、SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5
（IPCC第6次評価報告書で用いられたSSP-RCPシナリオを選択可能）
期間 基準期間（現在）：1980-2000年、1990-2006年の2つを選択可能（相対値を選択した場合）
対象期間：2020（2010-2030年）、2030（2020-2040年）、2040（2030-2050年）、2050（2040-2060年）、2060（2050-2070年）、2070（2060-2080年）、2080（2070-2090年）、2090（2080-2100年）
水平空間解像度 1km
バイアス補正 あり
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
根拠となる数値データの提供場所 CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ、A-PLAT Pro（※要アカウント登録）、データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 Ishizaki, N. N., H. Shiogama, N. Hanasaki, and K. Takahashi (2022). Development of CMIP6-based climate scenarios for Japan using statistical method and their applicability to heat-related impact studies. Earth and Space Science, 9, e2022EA002451.,doi:10.1029/2022EA002451.
参考：データセット解説書 DS2022 データセット解説書第2章 XIV.（https://diasjp.net/ds2022/manual_chapter2.pdf#page=230）

日本域気候予測データ（NHRCM02/05）

指標 年平均気温、日最高/日最低気温の年平均、年降水量、年最深積雪、年降雪量、猛暑日/真夏日/夏日/熱帯夜/冬日/真冬日の日数、日降水量100/200mm以上の発生回数、無降水日数、1時間降水量30/50mm以上の発生回数、年最大日降水量、春/夏/秋/冬平均気温（2kmデータのみ）
気候モデル MRI-AGCM3.2S、NHRCM02またはNHRCM05
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1980-1999年
対象期間：21世紀末（2076-2095年）
水平空間解像度 5kmまたは2kmを選択可能
バイアス補正 モデル格子点データ：なし、観測地点データ：あり
提供可能なデータ なし
根拠となる数値データの提供場所 データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 気象庁(2017) 地球温暖化予測情報 第9巻．
https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/GWP/Vol9/index.html
参考：データセット解説書 気象庁「地球温暖化予測情報第9巻」データセット解説書
（https://www.data.jma.go.jp/cpdinfo/GWP/Vol9/pdf/gwp9_manual.pdf）
DS2022 データセット解説書第2章 III.（https://diasjp.net/ds2022/manual_chapter2.pdf#page=76）

日本域気候予測データ（NHRCM02）補正1km版

※本データは、DS2022の全球及び日本域気候予測データ（NHRCM02）をもとに国立環境研究所がバイアス補正を施し、1kmメッシュにダウンスケールしたデータセットになります。

指標 日平均/日最高/日最低気温、降水量、日平均相対湿度、日平均日射量、日平均風速、猛暑日/真夏日日数、無降水日数、日降水量50/100/150/200mm以上の日数、最大日降水量
気候モデル MRI-AGCM3.2S、NHRCM02
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2077-2096年
水平空間解像度 1km
バイアス補正 あり
提供可能なデータ なし
根拠となる数値データの提供場所 力学的ダウンスケーリングデータNHRCM02をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオ、A-PLAT Pro

日本近海域データ（FORP-JPN02 ver2）

※現在、WebGISに掲載しているものはversion2になりますが、DIASにてアップデート版のversion4が公開されています。データを取得し、ご自身で解析等を行う場合は最新版のversion4を推奨しています。

指標 年平均/年最大/年最小海面水温
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、IPSL-CM5A-MR
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1991-2005年
対象期間：21世紀半ば（2041-2055）、21世紀末（2086-2100年）
水平空間解像度 2km
バイアス補正 なし
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
根拠となる数値データの提供場所 データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 Nishikawa, S., T. Wakamatsu, H. Ishizaki, K. Sakamoto, Y. Tanaka, H. Tsujino, G. Yamanaka, M. Kamachi, Y. Ishikawa (2021). Development of high-resolution future ocean regional projection datasets for coastal applications in Japan. Prog. Earth. Planet. Sci., 8, 7,doi:10.1186/s40645-020-00399-z.
参考：データセット解説書 DS2022 データセット解説書第2章 XV.（https://diasjp.net/ds2022/manual_chapter2.pdf#page=234）
以前の気候シナリオ

日本域CMIP5データ（NIES2019）

※現在、WebGISに掲載しているものはver201909になりますが、下の根拠となる数値データの提供場所にてアップデート版のver202005が公開されています。

指標 日平均/日最高/日最低気温、降水量、日平均相対湿度、日平均日射量、日平均風速、猛暑日/真夏日日数、無降水日数、日降水量50/100/150/200mm以上の日数、最大日降水量
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-E
（IPCC第5次評価報告書に利用された気候モデルから、異なる特徴を持つ4つのモデルを選択可能）
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
（IPCC第５次評価報告書で用いられたRCPシナリオを選択可能）
期間 標準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2011-2020年、2021-2030年、2031-2040年、2041-2050年、2051-2060年、2061-2070年、2071-2080年、2081-2090年、2091-2100年
水平空間解像度 1km
バイアス補正 あり
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
根拠となる数値データの提供場所 CMIP5をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ、A-PLAT Pro（※要アカウント登録）、データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 Ishizaki, N. N., M. Nishimori, T. Iizumi, H. Shiogama, N. Hanasaki, and K. Takahashi (2020). Evaluation of two bias-correction methods for gridded climate scenarios over Japan. SOLA, 16, 80-85.,doi:10.2151/sola.2020-014.
参考：データセット解説書 DS2022 データセット解説書第2章 XIII.（https://diasjp.net/ds2022/manual_chapter2.pdf#page=226）

日本域農研機構データ（NARO2017）

指標 日平均/日最高/日最低気温、降水量、日平均相対湿度、日平均日射量、日平均風速、猛暑日/真夏日日数、無降水日数、日降水量50/100/150/200mm以上の日数、最大日降水量
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、CSIRO-Mk3-6-0、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 標準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2011-2020年、2021-2030年、2031-2040年、2041-2050年、2051-2060年、2061-2070年、2071-2080年、2081-2090年、2091-2100年
水平空間解像度 1km
バイアス補正 あり
提供可能なデータ なし
根拠となる数値データの提供場所 農研機構 メッシュ農業気象データシステム、A-PLAT Pro（※要アカウント登録）、データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 西森基貴, 石郷岡康史, 桑形恒男, 滝本貴弘, 遠藤伸彦 (2019) 農業利用のための SI-CAT 日本全国1km地域気候予測シナリオデータセット（農研機構シナリオ2017）について. 日本シミュレーション学会誌, 38,150-154.
参考：データセット解説書 DS2022 データセット解説書第2章 XII.（https://diasjp.net/ds2022/manual_chapter2.pdf#page=219）

推進費S-8気候予測データ

指標 年平均気温、年降水量
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km
バイアス補正 あり
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：shapefile）

影響予測データ

農業・林業・水産業

・ コメ収量、コメ品質

データセット（プロジェクト） 地域適応コンソーシアムデータ（環境省「地域適応コンソ―シアム事業（2017～2020）」）
気候モデル MIROC5（NARO2017）、MRI-CGCM3（NARO2017）
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
参考文献 Ishigooka, Y., T. Hasegawa, T. Kuwagata, M. Nishimori, H. Wakatsuki (2021). Revision of estimates of climate change impacts on rice yield and quality in Japan by considering the combined effects of temperature and CO2 concentration. Journal of Agricultural Meteorology, 77 (2), 139-149, (https://doi.org/10.2480/agrmet.D-20-00038)

・白未熟粒の割合

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、CSIRO-Mk3-6-0、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2021-2030年、2031-2040年、2041-2050年
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
参考文献 Masutomi, Y., T. Takimoto, M. Shimamura, T. Manabe, M. Arakawa, N. Shibota, A. Ooto, S. Azuma, Y. Imai, M. Tamura (2019). Rice grain quality degradation and economic loss due to global warming in Japan. Environ. Res. Commun. 1 121003.,doi: 10.1088/2515-7620/ab52e7.

・コメ収量（収量重視、品質重視）

データセット（プロジェクト） S-8データ（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）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：shapefile）

・急潮発生様式変化（強度変化の長期傾向、発生頻度変化の長期傾向、発生期間の長さ、発生時期）

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
気候モデル MRI-CGCM3
排出シナリオ RCP8.5
期間 基準期間（現在）：2001-2014年（強度変化の長期傾向、それ以外は絶対値のため基準期間なし）
対象期間：2006-2055年、2006-2100年（強度変化の長期傾向、発生頻度変化の長期傾向）
2016-2025年、2026-2035年、2036-2045年、2046-2055年、2086-2095年（発生期間の長さ、発生時期）
水平空間解像度 2km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
根拠となる数値データの提供場所 データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）

水環境・水資源

・当月全循環の発生確率、全循環発生確率（予測区間上限、予測区間下限）

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2031-2050年、2081-2100年
水平空間解像度 ポイントデータ（ダム）
提供可能なデータ なし

・クロロフィルa濃度（年最高、年平均）

データセット（プロジェクト） S-8データ（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）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3
排出シナリオ RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1980-1999年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 ポイントデータ（ダム）
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：Excel）

自然生態系（陸域生態系）

・ブナ稚樹分布確率

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3
排出シナリオ RCP2.6、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2031-2050年、2081-2100年
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ なし
参考文献 Koide, D., M. Higa, K. Nakao, H. Ohashi, I. Tsuyama, T. Matsui, N. Tanaka (2016). Projecting spatiotemporal changes in suitable climate conditions to regenerate trees using niche differences between adult and juvenile trees. European Journal of Forest Research 135: 125–136.

・アカガシ、シラビソ、ハイマツ、ブナ潜在生育域

データセット（プロジェクト） 地域適応コンソーシアムデータ（環境省「地域適応コンソ―シアム事業（2017～2020）」）
S-8データ（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）」）
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile） ※S-8データ版は提供なし
【地域適応コンソーシアムデータ版】
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3
排出シナリオ RCP2.6、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km
参考文献 （アカガシ）Nakao, K., T. Matsui, M. Horikawa, I. Tsuyama, N. Tanaka (2011). Assessing the impact of land use and climate change on the evergreen broad-leaved species of Quercus acuta in Japan. Plant Ecology 212: 212-229.（https://doi.org/10.1007/s11258-010-9817-7）
（シラビソ）Tsuyama, I., M. Higa, K. Nakao, T. Matsui, M. Horikawa, N. Tanaka (2015). How will subalpine conifer distributions be affected by climate change? Impact assessment for spatial conservation planning. Reg Environ Change 15, 393–404.（https://doi.org/10.1007/s10113-014-0641-9）
（ハイマツ）Horikawa, M., I. Tsuyama, T. Matsui, Y. Kominami, N. Tanaka (2009). Assessing the potential impacts of climate change on the alpine habitat suitability of Japanese stone pine (Pinus pumila). Landscape Ecology 24: 115-128.（https://doi.org/10.1007/s10980-008-9289-5）
（ブナ）Nakao, K., M. Higa, I. Tsuyama, T. Matsui, M. Horikawa, N. Tanaka (2013). Spatial conservation planning under climate change: Using species distribution modeling to assess priority for adaptive management of Fagus crenata in Japan. Journal for Nature Conservation 21: 406-413.（https://doi.org/10.1016/j.jnc.2013.06.003）
【S-8データ版】
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、4.5、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km

・竹林の分布可能域、マツ枯れ危険度、気候変動の速度（VoCC）

データセット（プロジェクト） 地域適応コンソーシアムデータ（環境省「地域適応コンソ―シアム事業（2017～2020）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3
排出シナリオ RCP2.6、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2031-2050年、2081-2100年
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
参考文献 （竹林の分布可能域）平田 晶子, 髙野（竹中） 宏平, 相原 隆貴, 中尾 勝洋, 津山 幾太郎, 唐 勤, 松井 哲哉, 肱岡 靖明　(2020). 日本の竹林分布に対する気候変動影響評価：拡大リスク増大下での適応にむけて. 環境情報科学学術研究論文集 34: 210-215.（https://doi.org/10.11492/ceispapers.ceis34.0_210）
（マツ枯れ危険度）Matsuhashi, S., A. Hirata, M. Akiba, K. Nakamura, M. Oguro, K. T. Takano, K. Nakao, Y. Hijioka (2020). Developing a point process model for ecological risk assessment of pine wilt disease at multiple scales. Forest ecology and management 463: 118010.（https://doi.org/10.1016/j.foreco.2020.118010）
（気候変動の速度）髙野（竹中） 宏平, 中尾 勝洋, 尾関 雅章, 堀田 昌伸, 浜田 崇, 須賀 丈, 大橋 春香, 平田 晶子, 石郷岡 康史, 松井 哲哉 (2019). 自治体の地域気候変動適応に向けた Velocity of Climate Change (VoCC)の解析. 環境情報科学学術研究論文集 33: 49-54.（https://doi.org/10.11492/ceispapers.ceis33.0_49）

自然生態系（沿岸生態系）

・コンブ場面積、温帯藻場面積、温帯藻場・サンゴ混在群集面積、サンゴ礁面積、アマモ場面積、干潟面積

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC-ESM-CHEM
排出シナリオ RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1991-2000年
対象期間：2091-2100年
水平空間解像度 0.0625、0.0417度
提供可能なデータ なし

自然災害

・洪水氾濫（年期待被害額、年期待最大浸水深、年期待曝露人口）

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、CSIRO-Mk3-6-0、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2081-2100年
水平空間解像度 250m
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile）
※商用利用の場合は提供できませんので、ご了承ください
根拠となる数値データの提供場所 データ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
参考文献 Yamamoto, T., S. Kazama, Y. Touge, H. Yanagihara. T. Tada, T. Yamashita, H. Takizawa (2021) Evaluation of flood damage reduction throughout Japan from adaptation measures taken under a range of emissions mitigation scenarios. Climatic Change 165, 60.

・斜面崩壊発生確率

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
S-8データ（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）」）
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile） ※S-8データ版は提供なし
【SI-CATデータ版】
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、CSIRO-Mk3-6-0、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：2081-2100年
水平空間解像度 250m
参考文献 ・鈴木 皓達, 斎藤 洋介, 浜田 崇, 川越 清樹 (2020). 気候変動適応策に向けた土砂災害警戒区域のリスク情報の開発. 土木学会論文集G (環境)．Vol.76, I_211-I_220. (https://doi.org/10.2208/jscejer.76.5_I_211)
・齋藤 洋介, Thuy Thi Thanh LE, 川越 清樹 (2017). 地域への適用性をふまえた斜面崩壊発生確率のモデルとアウトプットの開発. 土木学会論文集Ｇ (環境). Vol.73, I_229-I_237. (https://doi.org/10.2208/jscejer.73.I_229)
【S-8データ版】
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、4.5、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km

・砂浜消失率

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
S-8データ（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）」）
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：geotiff, shapefile） ※S-8データ版は提供なし
根拠となる数値データの提供場所 SI-CATデータ版はデータ統合・解析システム（DIAS）（※要アカウント登録）
【SI-CATデータ版】
気候モデル ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、CanESM2、CNRM-CM5、CSIRO-Mk3-6-0、GISS-E2-R、HadGEM2-CC、 HadGEM2-ES、INM-CM4、IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR、MIROC-ESM、MIROC5、MIROC-ESM-CHEM、MPI-ESM-LR、MPI-ESM-MR、MRI-CGCM3、NOAA_GFDL-ESM2M、NOAA_GFDL-ESM2G、NorESM1-M、NorESM1-ME
排出シナリオ RCP2.6、4.5、6.0、8.5
期間 基準期間（現在）：1986-2005年
対象期間：2081-2100年
水平空間解像度 77沿岸区分または886海岸区分
参考文献 （77沿岸区分）Udo, K. and Y. Takeda (2017). Projections of Future Beach Loss in Japan Due to Sea-Level Rise and Uncertainties in Projected Beach Loss. Coastal Engineering Journal, 59: 1740006. (https://doi.org/10.1142/S057856341740006X)
（886海岸区分）Takeda, Y. and K. Udo (2020). Effect of spatial resolution on nationwide projection of future beach loss rate in Japan. Journal of Coastal Research, 95(sp1): 1310-1314. (https://doi.org/10.2112/SI95-252.1)
【S-8データ版】
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、4.5、8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 ポイント（沿岸区分）

健康

・ヒトスジシマカ生息域

データセット（プロジェクト） S-8データ（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）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：shapefile）

・熱中症搬送者数、熱ストレス超過死亡者数

データセット（プロジェクト） S-8データ（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）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES
排出シナリオ RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 都道府県
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：Excel）

産業・経済活動

・太陽光発電ポテンシャル（福島県のみ）

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC5、MRI-CGCM3、GFDL-CM3、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC-ESM-CHEM
排出シナリオ RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：2010年
対象期間：2021-2040、2041-2060年
水平空間解像度 1km
提供可能なデータ なし

・砂浜浸食による被害額、砂浜浸食による単位面積あたりの被害額

データセット（プロジェクト） SI-CATデータ（文部科学省「気候変動適応技術社会実装プログラム（2015～2019）」）
気候モデル ACCESS1.0、BCC-CSM1.1、CanESM2、CNRM-CM5、CSIRO-Mk3-6-0、GISS-E2-R、HadGEM2-CC、 HadGEM2-ES、INM-CM4、IPSL-CM5A-LR、IPSL-CM5A-MR、MIROC-ESM、MIROC5、MIROC-ESM-CHEM、MPI-ESM-LR、MPI-ESM-MR、MRI-CGCM3、NOAA_GFDL-ESM2M、NOAA_GFDL-ESM2G、NorESM1-M、NorESM1-ME（そのうちWebGISで個々モデルの値が見られるのは、MIROC5、MRI-CGCM3、HadGEM2-ES）
排出シナリオ RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：1981-2000年
対象期間：21世紀半ば（2031-2050年）※モデル単体のみ、21世紀末（2081-2100年）
水平空間解像度 都道府県
提供可能なデータ WebGIS掲載用に整備したデータを提供可能（拡張子：Excel）
引用文献 （被害額）中嶌 一憲, 坂本 直樹, 大野 栄治, 森杉 雅史, 森 龍太 (2018). 気候変動による砂浜浸食に関する適応策の費用便益分析.　土木学会論文集G（環境）Vol.74, I_425-I_436. (https://doi.org/10.2208/jscejer.74.I_425)
（単位面積あたりの被害額）Udo, K. and Y. Takeda (2017). Projections of Future Beach Loss in Japan Due to Sea-Level Rise and Uncertainties in Projected Beach Loss. Coastal Engineering Journal, 59: 1740006. (https://doi.org/10.1142/S057856341740006X)

大気質

・年平均地表オゾン濃度、年平均日最高8時間平均オゾン濃度

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC5
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：2010-2014年
対象期間：2030-2034、2050-2054年、2090-2094年
水平空間解像度 15km
提供可能なデータ なし
引用文献 Li J., T. Nagashima, L. Kong, B. Ge, K. Yamaji, J. S. Fu, X. Wang, Q. Fan, S. Itahashi, H.-J. Lee, C.-H. Kim, C.-Y. Lin, M. Zhang, Z. Tao, M. Kajino, H. Liao, M. Li, J.-H. Woo, J. Kurokawa, Z. Wang, Q. Wu, H. Akimoto, G. R. Carmichael, Z. Wang (2019). Model evaluation and intercomparison of surface-level ozone and relevant species in East Asia in the context of MICS-Asia Phase III - Part 1: Overview. Atmospheric Chemistry and Physics, 19, 12993-13015.

・年平均地表PM2.5濃度、年平均最高PM2.5濃度

データセット（プロジェクト） 環境研適応PG（第4期）データ（国立環境研究所「気候変動適応研究プログラム（第4期：2018~2020）」）
気候モデル MIROC5
排出シナリオ RCP2.6、RCP8.5
期間 基準期間（現在）：2010-2014年
対象期間：2030-2034、2050-2054年、2090-2094年
水平空間解像度 15km
提供可能なデータ なし
引用文献 Chen L., Y. Gao, M. Zhang, J.S. Fu, J. Zhu, H. Liao, J. Li, B. Ge, X. Wang, Y.L. Lam, C.Y. Lin, S. Itahashi, T. Nagashima, M. Kajino, K. Yamaji, Z. Wang, J. Kurokawa (2019) MICS-Asia III: multi-model comparison and evaluation of aerosol over East Asia. Atmospheric Chemistry and Physics, 19, 11911-11937.

（最終更新日：2024年8月1日）

ページトップへ