GCRI · 気候とハザード
気候のベースライン
Every statement about a changing climate or an unusual event is a comparison with a baseline: a reference period of observed weather, averaged and described. Baselines come from station records, satellites and reanalyses, each with gaps and biases. This page sets out how baselines are built, why the choice of period and dataset matters, and what evidence they serve for the institutions that plan against today’s climate and tomorrow’s.
Climate baselines on the record.
Climate baselines: how the risk develops.
Historical trends and reference periods. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.
Reference periods move
Climate normals are averages over a fixed thirty-year period. As the climate warms, a recent normal makes today’s extremes look less unusual than an earlier one would, so the period must always be stated.
Stations are unevenly spread
Long station records cluster in wealthier, populated and low-lying places. Mountains, oceans, deserts and much of Africa are sparsely observed, so gridded products interpolate or model across large gaps.
Reanalysis blends model and observation
Reanalyses run a weather model through the past, constrained by every available observation. They give complete, consistent fields, but where observations are few the model’s own biases dominate.
Records need homogenising
Station moves, new instruments and urban growth create jumps in records that are not climate. Homogenisation detects and adjusts them, and the adjustments must be documented to be trusted.
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
- モデル化（GIBS が公開する最新年）
- 出典
- MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）（NASA LP DAAC）
- 提供者
- NASA LP DAAC
- ライセンス
- NASA オープンデータ
- 年次
- 年次、衛星分類、GIBS が公開する最新年
- ビルド時点で最新
- 2024-01-01
- 解決
- 約 500 m メッシュ
- 不確実性
- 表示年の衛星土地被覆区分で、耕作地を含みます。既知の誤差を伴う分類であり、農地台帳ではありません。
- 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 MUR（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 1 km メッシュ
- 不確実性
- 衛星分析。提供者が公開するとおりの衛星またはモデルのラスター。雲、観測幅の欠落、推定誤差によって欠損とノイズが生じます。値は指標であり、ある地点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）
キーボード（地図にフォーカスがある場合）
Ctrlまたは⌘を押しながらスクロールしてズーム
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
- MODIS 陸域プロダクト（植生指数、総一次生産、土地被覆）、NASA LP DAAC と 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
- 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
- 土地被覆タイプ（IGBP）、年次：MODIS Terra and Aqua 土地被覆（MCD12Q1）、NASA LP DAAC・ 2024
- 海氷密接度：GHRSST MUR、NASA JPL PO.DAAC · 2026 年 10 月 12 日
A baseline is the reference every domain measures change against.
- 水結合Rainfall and evaporation normals set expected water availability.What to watchNormals period stated with each anomaly
- 食料結合Crop calendars and suitability rest on temperature and rainfall baselines.What to watchGrowing season shifts
- エネルギー結合Degree-day baselines set heating and cooling demand.What to watchDegree days against the reference period
Baseline datasets are designed for the オブザーバトリー・シグナル・シリーズ. WMO recommends the 1991–2020 normals for operational use and keeps 1961–1990 for long-term change; every anomaly states its reference period and would carry NS-3b metadata under the proposed Nexus Standards.
- Digitised station records that lengthen local baselines.
- Homogenisation notes for station series.
マルチハザードの見通し。
このテーマ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。
何を、どの程度うまく測定しているか。
各指標には、その単位、更新頻度、背後にある出典の種類、値が持つことになるエビデンスのラベルが付いています。値は表示しません：プログラムが自らの権限のもとで値を提供します。
| 指標 | 単位 | 周期 | 出典の種類 | ラベル |
|---|---|---|---|---|
| Temperature anomaly | degrees Celsius against a stated reference period | 月次 | Station and gridded observations | 観測 |
| Precipitation anomaly | percent of reference-period mean | 月次 | Gauge and satellite precipitation products | 観測 |
| Station record completeness | percent of days with valid observations | 年次 | National station networks | 観測 |
| Reanalysis temperature | degrees Celsius | hourly | Global reanalysis | モデル化 |
| Observing network density | stations per ten thousand square kilometres | 年次 | WMO observing system records | 公表統計 |
| Homogenisation adjustments applied | count of breakpoints adjusted | リリースごと | Dataset documentation | 報告値 |
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 |
|---|---|---|---|
| 0 | 20.0 | 50.0 | 20.0 |
| 4 | 23.3 | 44.9 | 21.2 |
| 8 | 27.2 | 42.2 | 24.0 |
| 12 | 31.7 | 42.3 | 27.7 |
| 16 | 36.8 | 45.5 | 32.2 |
| 20 | 42.3 | 51.5 | 37.2 |
| 24 | 47.9 | 60.3 | 42.6 |
| 28 | 53.2 | 71.3 | 48.0 |
| 32 | 57.8 | 84.3 | 53.1 |
| 36 | 66.4 | 98.4 | 58.4 |
| 40 | 82.7 | 115.9 | 69.7 |
| 44 | 97.8 | 139.7 | 83.8 |
| 48 | 109.1 | 169.4 | 97.3 |
手法
- システム・ダイナミクス Forrester (1961), Industrial Dynamics, MIT Press; Sterman (2000), Business Dynamics
- 臨界転移と転換点 Scheffer and others (2009), Early-warning signals for critical transitions, Nature 461
- 因果ループ図 Sterman (2000), Business Dynamics, McGraw-Hill
- 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
- 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.
6 本の柱を通じて、Nexus Consortium が主導
- 実験 ラボ
- 組み込み先 Foundry における気候とハザード
- 検証場所 Universe における気候とハザード
- 成文化先 Standards における気候と地球システム
- 掲載先 Reports における気候とハザード
- 開講先 Academy の地球・環境科学学部
エビデンスの出所。
名前の明示された公開データセットと機関の記録。それぞれにライセンス区分があります。合意に基づく出典は、その条件のもとでのみ使用し、再公開することはありません。
| 出典 | 提供するもの | ライセンス区分 |
|---|---|---|
| ERA5 reanalysis (Copernicus 気候変動 Service, ECMWF) | Hourly global atmospheric, land and ocean fields from the mid-twentieth century | Free and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms) |
| NOAA Global Historical Climatology Network daily (GHCN-Daily) | Daily station temperature and precipitation worldwide | Public domain, US government data |
| HadCRUT5 (Met Office Hadley Centre and University of East Anglia) | Global gridded surface temperature anomalies with uncertainty ensemble | オープン・ガバメント・ライセンス |
| Berkeley Earth surface temperature | Gridded land and ocean temperature series | Open, CC BY-NC 4.0 |
| GPCC precipitation (Deutscher Wetterdienst) | Gridded gauge-based precipitation over land | Free with attribution, DWD terms (to check) |
| CHIRPS (Climate Hazards Center, UC Santa Barbara) | Blended satellite and station rainfall for the tropics and subtropics | Open, licence to check |
Model climate baselines 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）
システムと連成
- 気候リスクの標準
- 水文気象ハザードの標準 共通の要因
- 金融・経済リスクの標準 カスケード
- 複合・連鎖ハザードの標準 メカニズム
- 気候適応と移行リスク フィードバック
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
誰が決め、エビデンスが何に役立つか。
Climate and Hazards prepares evidence. The decisions below are taken by the authorities named, under their own rules, and never by the platform.
| 誰が決定するか | 質問 | このページが提供するエビデンス |
|---|---|---|
| National meteorological and hydrological services | Which reference period and products to publish as the national baseline | Product comparisons; station completeness; homogenisation records |
| Infrastructure and building standards bodies | Which climate values to use as design inputs | Baselines with periods and uncertainty stated |
| Ministries of environment and planning | Where observing networks need strengthening | Station density and gap maps |
このトピックが生み出す成果物
- Baseline climatologies with reference period and dataset stated
- Comparisons of observational products for a region, with spread shown
- Station network gap maps for national services
- Anomaly series labelled by evidence class
How climate baselines 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 baselines could spread, shown as ranges rather than a single line.
- 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
専門家が問うこと。
Baseline questions concern the record and the reference.
- How long and how reliable is the observational record at a given place?
- Which reference period is being used, and does it already include warming?
- How have the mean and the extremes of temperature, rainfall and other variables changed?
- How much of an observed change can be attributed to human influence rather than natural variability?
- Is the past still a sound guide to design and planning?
メカニズムと要因。
Climate varies naturally from year to year and decade to decade, through phenomena such as El Niño and the Southern Oscillation. A baseline must be long enough to average over that variability, which is why multi-decade reference periods are used. When the climate is warming, however, a recent baseline already includes part of the change, and an older baseline may understate the conditions people now experience.
Extremes can change faster than averages: a modest shift in the mean temperature can make formerly rare hot extremes much more common, because the tail of the distribution moves. Changes in measurement, such as relocated stations, new instruments or urban growth around a site, can introduce artificial trends that must be identified and corrected.
どのように研究され、手法がどこで止まるか。
| 手法またはデータ | 表示内容 | 限界 |
|---|---|---|
| Station records | Long local histories of temperature, rainfall and wind | Gaps, relocations and instrument changes require homogenisation |
| Gridded observational datasets | Consistent coverage across regions | Sparse stations in many regions mean values are interpolated |
| 再解析 | Physically consistent reconstructions of past weather | Model-dependent, especially where observations are sparse |
| Satellite records | Global coverage of many variables | Records are relatively short and need calibration across missions |
| Detection and attribution studies | Whether change exceeds natural variability and why | Depend on models and on the framing of the question |
どのように研究され、手法が言えないことは何か。
Where this page’s references lead.
このページの読解の基準となる機関と文書。状態と版は変わります。各リンクは発行機関へ移動します。
質問と回答。
What is a climate normal?
What is a reanalysis?
Why do temperature datasets disagree?
Why do different reports use different baselines?
Is the historical record still useful?
Does the platform publish climate normals?
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.
- メールゲートウェイ GW-GCRIこのページから送信するエビデンス、訂正、事例、手法、レビュー、翻訳、プロファイルへの入力。このページのタグが付いて届くため、担当の編集者が受け取ります。
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手法、データセット、または問いを持ち込んでください。
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法的文書。
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