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GCRI · 気候とハザード

ハザードのための気候科学

Climate and atmospheric science is the core science this platform stewards for the network. It explains how energy, water and carbon move through the climate system, why extremes change as the world warms, and how confident each statement can be, using the assessed language of the IPCC.

02申請

What climate and atmospheric science does here.

Climate science studies the physical processes that govern the atmosphere, oceans, cryosphere and land surface over seasons to centuries. It provides the basis for understanding changes in hazard frequency and intensity that propagate through economic and social システム. In climate and hazards and disaster and crisis, climate projections frame long-horizon scenarios for infrastructure, insurance, food systems and public finance. They allow correlated hazards across regions and sectors to be examined together. The canonical description is on STEM Commons.

Detection and attribution of change

Observed trends are compared with model simulations with and without human influence to judge whether a change is detectable and attributable, with confidence stated in calibrated language.

Extreme event attribution

The probability or intensity of a specific event is compared between the current climate and a counterfactual without warming, using observations and models with documented protocols.

Process-based model evaluation

Models are evaluated on the physical processes that drive regional extremes, such as blocking or monsoon onset, before their projections are used.

03地理

世界の気候のシグナル。

NASA GIBS による世界の日中の地表面温度、降雨、海洋の熱。各レイヤーにはそれぞれの日付があります。

インタラクティブマップにはJavaScriptが必要です。レイヤー一覧と出典は以下にあります。

レイヤー 3

このページの気候シグナル

このレイヤーについて
エビデンス
観測(持続的な雲により依然として欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 Level 3、8 日(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
8 日、衛星による 8 日間合成、持続的な雲により依然として欠測あり
ビルド時点で最新
2026-09-14
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
表示日までの 8 日間の地表面温度の衛星観測値で、暑熱エクスポージャーの指標です。気温、暑さ指数、熱波警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
GPM IMERG(NASA GES DISC)
提供者
NASA GES DISC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、ほぼリアルタイムの衛星推定値
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
ほぼリアルタイムの衛星推定値です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
GHRSST MUR25(NASA JPL PO.DAAC)
提供者
NASA JPL PO.DAAC
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星解析
ビルド時点で最新
2026-10-12
解決
約 2 km メッシュ
不確実性
表示日の海面水温が平年値からどれだけ外れているかの衛星解析で、海洋熱波の指標です。 サンゴの白化 警報ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測
出典
VIIRS NOAA-20 補正反射率(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星画像
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星画像です。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲により欠測あり)
出典
VIIRS 全球洪水プロダクト(NASA LANCE)
提供者
NASA LANCE
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-14
解決
約 250 m メッシュ
不確実性
衛星による検出、雲により欠測あり。衛星またはモデルのラスターを、提供者が公開したままの形で示します。雲、観測幅の隙間、取得誤差により欠測やノイズが生じるため、値は指標であり、ある場所での測定値ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)
このレイヤーについて
エビデンス
推定
出典
世界人口グリッド v4.11(NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学))
提供者
NASA SEDAC(CIESIN、コロンビア大学)
ライセンス
CC BY 4.0
年次
null。国勢調査に基づく推計値、静的(2020 年)
解決
約 1 km メッシュ
不確実性
2020 年の 1 平方キロメートル当たりの人口の国勢調査に基づく推定値で、エクスポージャーの文脈として示します。いずれかのハザードの影響を受けた人数ではありません。
到達経路
gibs.earthdata.nasa.gov(ライブ地図を許可した後にのみ)

最新の利用可能データ

NASA GIBS / EOSDIS · ASTER GDEM(METI、NASA)· Blue Marble(NASA)· © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)· Natural Earth

最新のNASA画像を読み込んでいます。

ドラッグで移動。Ctrlまたは⌘を押しながらスクロール、ピンチ、またはボタンでズーム。ポインター下の値はホバーで表示。リセットで地域表示に戻ります。

世界を枠に収めた気候シグナル。NASA が公開するままの衛星およびモデルのプロダクトで、それぞれに固有の日付があります。指標であり、特定の場所の評価ではありません。

データ:NASA GIBS・ASTER GDEM・Blue Marble・ © OpenStreetMap 寄稿者 ・Natural Earth・NASA EONET・NASA JPL OPERA DIST-ALERT・NASA AIRS情報源とライセンス

  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS). Colours redrawn from the published colour map; values averaged into hexagonal cells where shown (modified). NASA オープンデータ
  • VIIRS 準リアルタイム・プロダクト(洪水、地表面温度、積雪被覆、補正反射率)、NASA LANCE。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • GPM IMERG 降水量、NASA 降水処理システム。NASA ゴダード地球科学データ情報サービスセンター(GES DISC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • GHRSST Level 4 MUR 解析、NASA ジェット推進研究所。NASA 物理海洋学 DAAC(PO.DAAC)が配布、画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • Center for International Earth Science Information Network (CIESIN), Columbia University. 2018. Gridded Population of the World, Version 4 (GPWv4): Population Density, Revision 11. NASA Socioeconomic Data and Applications Center (SEDAC). CC BY 4.0 でライセンス。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 doi:10.7927/H49C6VHW. CC BY 4.0
  • ASTER GDEM は METI と NASA のプロダクトです(ASTER Global Digital Elevation Model V003、NASA LP DAAC)。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。引用:NASA/METI/AIST/Japan Spacesystems and U.S./Japan ASTER Science Team (2019). ASTER Global Digital Elevation Model V003. doi:10.5067/ASTER/ASTGTM.003. NASA オープンデータ
  • Natural Earthを使用して作成。無料のベクターおよびラスター地図データ @ naturalearthdata.com。 パブリックドメイン
  • © OpenStreetMap 貢献者(ODbL)、NASA GIBS 経由(海岸線、境界、道路、地名)。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 ODbL
  • Blue Marble、NASA Earth Observatory。画像は NASA GIBS 経由。色は公開カラーマップから再描画し、表示箇所では値を六角形セルに平均化しています(改変)。 NASA オープンデータ
  • 地球儀と平面地図の背景情報:NASA GIBS参照レイヤーによる海岸線、境界、道路、地名(OpenStreetMapデータ、ODbL、© OpenStreetMap contributors)。オプションのベースとしてBlue Marble画像。ASTER GDEM標高カラー指数による3D地形と標高の読み取り(5 mから200 mの階級、判読しやすいよう誇張)。境界は公表されたとおりに描画しており、いかなる領域に関する立場を示すものでもありません。
  • ライブイベント:NASA Earth Observatory Natural Event Tracker(EONET)。イベントは参考情報であり、元の出典へのリンクを保持しています。
  • ライブ:NASA EONET。イベントは参考情報であり、当局の警報ではありません。
  • Observed (EO): NASA JPL OPERA DIST-ALERT (contains modified Copernicus Sentinel data 2026). We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • Observed (EO): NASA AIRS. We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • NASA GIBS: We acknowledge the use of imagery provided by services from NASA’s Global Imagery Browse Services (GIBS), part of NASA’s Earth Science Data and Information System (ESDIS).
  • 大気質予報、5 日、PM2.5(CAMS、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 大気モニタリング・サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温(ERA5、Open-Meteo 経由):改変した Copernicus 気候変動サービスの 2026 年の情報を含みます。
  • 過去1年の日別気温と日照(NASA POWER):これらのデータは、NASA 地球科学・応用科学プログラムの資金による NASA ラングレー研究センター(LaRC)の POWER プロジェクトから取得しました。
  • Open-Meteo.com の気象データ (https://open-meteo.com/), ライセンスは CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).
  • Optional layers (22 sources in the layer list: live, forecast, observed and context) print their provider credit on the map and here when switched on; forecasts are model output and derived indices are estimates.

レイヤーと日付

  • 地表面温度(日中、8日間合成):VIIRS NOAA-20 Level 3、8日間、NASA LANCE · 2026年9月14日
  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • 海面水温偏差:GHRSST MUR25、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日
  • 人口密度、2020年:人口:CIESIN, Columbia University, Gridded Population of the World v4.11 (2018), NASA SEDAC, CC BY 4.0 · 静的

04データ

手法が使用するもの。

Datasets and records used by climate and atmospheric science on this platform, with the role each plays and the label its values carry. Sources are listed in 出典の登録簿.

データ役割ラベル
ERA5 reanalysisConsistent historical fieldsモデル化
HadCRUT5 and other observational datasetsObserved temperature trends観測
CMIP6 historical and natural-only experimentsAttribution counterfactualsモデル化
Station records from national servicesLocal evaluation観測
05監視

Forecast verification.

この手法を追跡するためにチームが使う画面:その指標、状態、決定。名前は例であり、値はイメージです。

予報検証

Climate and hazards · Climate science for hazards · Run R-3858

Skill above referenceGCRI・気候とハザード

Forecast with range

手法カード

手法
気候・大気科学
参照番号
climatology
Lead times
1 to 9 steps
ラベル
モデル化

Verification by lead time

held-out period

T+20.150.280.29Skilful
T+40.320.220.13Marginal
T+60.210.220.16Marginal
T+80.280.090.38Skilful
Forecast verification: the screen’s structure, terms and states for Climate and hazards.例示の名称と説明用の値です。設計であり、記録でも稼働中のシステムでもありません。
06検証

結果の確認方法。

Models are evaluated against observed climatology, historical trends and paleoclimate records. Multi-model comparison and process-based diagnostics expose structural differences.

確認実施方法
Multi-dataset comparisonFindings are tested against several observational products before they are described
Calibrated confidenceStatements carry IPCC-style confidence and likelihood terms tied to evidence and agreement
Model fitnessModels used for attribution must reproduce the relevant process and statistics in the historical period

Projections depend on emission pathways and on parameterised processes such as clouds and convection. Regional detail and changes in rare extremes carry wide uncertainty.

07シミュレーター

ストック、フロー、遅れ、そして転換点の閾値。

二つのストック、圧力と 適応能力という 2 つのストックが、自己強化的な成長ループ、遅れて働く均衡化の反応、圧力が能力を上回ったときの損害で結ばれています。閾値を越えるとシステムは転換しえます。明示された例示値を使う教育用モデルであり、予測ではありません。

管理策

圧力の増大
年 6.0%
圧力を下げる上での能力の効果
年 4.0%
認識された圧力への投資の反応
20%
認知の遅れ
4.0 年
圧力の転換しきい値
60 指数
閾値を越えた後の増幅
2.0 倍
シミュレーションした年数
50 年

読み取り値

最大圧力
113 指数
最後に残る能力
186 指数
閾値を超えた年数
15.8 年
数値、手法、出典
年圧力能力知覚された
020.050.020.0
423.344.921.2
827.242.224.0
1231.742.327.7
1636.845.532.2
2042.351.537.2
2447.960.342.6
2853.271.348.0
3257.884.353.1
3666.498.458.4
4082.7115.969.7
4497.8139.783.8
48109.1169.497.3

手法

  1. システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
  2. 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
  3. 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
  4. 不確実性ファン(パラメータ・モンテカルロ) Spiegelhalter, Pearson and Short (2011)、Visualising uncertainty about the future、Science 333
  5. 一因子ずつの感度分析(トルネード図) Saltelli and others (2008), Global Sensitivity Analysis: The Primer, Wiley

データ

No observed data enters this model: it runs on the teaching values set by the controls, to be replaced with a programme’s own evidence.

ストック、フロー、遅れ、転換点のしきい値。説明用の教材モデルで、実測データではなくコントロールで設定した値に基づいて動きます。手法:システムダイナミクス(Forrester (1961)、Industrial Dynamics、MIT Press、Sterman (2000)、Business Dynamics)、臨界遷移と転換点(Scheffer and others (2009)、Early-warning signals for critical transitions、Nature 461)、因果ループ図(Sterman (2000)、Business Dynamics、McGraw-Hill)。
09ツインとカスケードのシミュレーター

Model climate science for hazards as a system. Run the cascade.

Assembled from the Nexus Standards area profile 気候リスクの標準: the hazards it names, the システム and sectors that carry the loss, the controls that dampen it and the data that observe it. Choose the components, pick an initiating hazard and step through the cascade. The Map view places the run on an example geography with open data. Every coupling weight is a stated assumption you can change. A teaching model, not a forecast, an assessment or a certification. To model a place of your own choosing, open the full System Builder.

ハザード

  • 海面上昇
  • Coastal flood (下流で誘発)
  • 高潮 (下流で誘発)
  • High-tide flooding (set off downstream)
  • Coastal erosion (set off downstream)
  • Saltwater intrusion (set off downstream)
  • Estuary flood (set off downstream)
  • Coastal habitat squeeze (set off downstream)
  • Wetland loss (set off downstream)
  • Mangrove loss (set off downstream)
  • Groundwater flood (set off downstream)
  • Climate-driven migration and relocation (set off downstream)
  • 大規模な避難(下流で誘発)

管理策

  • NS-0 憲章と原則
  • NS-1 社会を動かし続ける UNI と成果物カタログ(文法 v0.2:分野、部門、地域、環境の区分)
  • NS-3 リスク記録の UNI(文法、旧体系との対照、割当権限)
  • NS-3b データセットとプロダクトのメタデータ・プロファイル(STAC、DCAT、PROV-O)
  • NS-9 文脈 UNI(展開、インスタンス、プログラム・インスタンス)
  • NS-11 検証とモニタリング(エビデンス、証明、ゼロトラストの適合性観測)
  • NS-14 適合性と外部標準との対照
  • NRS-H65 ハザード・ファミリー:プラネタリー・バウンダリーの逸脱(NHS-1 planet.boundary)
  • NRS-H62 ハザード・ファミリー:複合・マルチハザード事象(NHS-1 sys.compound)
  • NRS-H71 ハザード分類:地質学的時間と宇宙の大災害(NHS-1 planet.deep-time)
  • NRS-H79 ハザード・ファミリー:メンタルヘルスの危機(NHS-1 health.mental)
  • NRS-H75 ハザード・ファミリー:気候に影響される疾患(NHS-1 health.climate-sensitive)
  • NRS-H7 ハザード分類:大規模な循環の異常(NHS-1 atmo.climate-mode)

観測

  • ERA5 再解析(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • CMIP6 気候予測(Copernicus Climate Data Store)(参考として掲載)
  • NGFS Scenario Explorer(参考として掲載)
  • INFORM Risk Index(参考として掲載)
  • 人口 100,000 人当たりの災害による死者、行方不明者、直接被災者の数
  • Total greenhouse gas emissions per year
  • 世界の GDP に対する災害による直接経済損失

例示の地理

  • 太平洋島嶼国:150 の六角形セル
  • 今夜の夜間光と停電(VIIRS Day/Night Band)、NASA GIBS
  • 雲を透過した地表水、30 m(OPERA DSWx-S1 レーダー)、NASA GIBS
  • 直近 30 分間の降雨強度(IMERG)、NASA GIBS
  • Vegetation disturbance alerts, 30 m (OPERA DIST-ALERT), NASA GIBS
10スチュワードシップ

手法を維持する者。

Climate and Hazards stewards climate and atmospheric science for the Consortium and reviews how it is applied across platforms.

11手法とエビデンス

How climate science for hazards is modelled, measured and tested.

モデル、その仮定、データ、不確実性を、科学者やエンジニアが確認する形で示します。構造は公表された手法に従っています。描かれた値は例示であり、知見ではありません。

不確実性の幅

How far the outlook for climate science for hazards could spread, shown as ranges rather than a single line.

現在+5+10+15+20+25+30 y高低可能性が非常に高い範囲可能性が高い範囲
中央推定値
アンサンブルの中央値
範囲
IPCC の較正された表現における「可能性が高い」と「可能性が非常に高い」
アンサンブル
メンバー、シナリオ、初期条件を明示
あわせて読む
各入力に対する結果の感度
指標スケール上の説明用アンサンブルの広がりで、形式は IPCC の不確実性ガイダンスに従っています。予測ではありません。
FAIR 原則・GO FAIR と FORCE11W3C PROV・World Wide Web Consortium不確実性の一貫した扱いに関するガイダンス・IPCCCEOS 解析即応データ・地球観測衛星委員会
12質問

質問と回答。

What are the limits of climate and atmospheric science in this field?
Projections depend on emission pathways and on parameterised processes such as clouds and convection. Regional detail and changes in rare extremes carry wide uncertainty.
結果はどのように確認されますか?
Models are evaluated against observed climatology, historical trends and paleoclimate records. Multi-model comparison and process-based diagnostics expose structural differences.
このページの値は実際のものですか?
The data names, roles and checks are real descriptions of practice. The canvas shows a design of the method’s use, not a run; no result is reported here.
この手法は他にどこで適用されていますか?
社会を動かし続ける 正式な手法のページ には、それを適用するすべてのプラットフォームが掲載されています。
報告書貢献する

このページからエビデンスを提供する。

報告書 is the Consortium’s quarterly publication. What you know about this subject can become evidence, a case or a correction in the next edition, credited to you and published under CC BY 4.0 where it is your own work.

GCRI気候とハザードグローバル・システムのリスクとレジリエンスオブザーバトリー・シグナルシナリオとストレステスト
気候とハザード

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情報提供と問い合わせは本日から受け付けています。問い合わせには参照番号が付き、次の手順が示されます。申請、支払い、計算資源の割り当て、登録は、担当チーム、規約、審査体制が整ってから開始します。