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GCRI · 気候とハザード

気候予測

Climate projections describe how the climate may change under different futures of emissions and land use. They come from ensembles of global models, often downscaled to regions, and are increasingly reported by 地球温暖化 level. This page sets out how projections are made, what their uncertainty contains, and how they serve planners who must make long-lived decisions about infrastructure, water and land.

02質問

Climate projections: how the risk develops.

Scenario models, ensembles and uncertainty. The dossier below sets out how the risk develops, what is measured, where the data come from, how it is modelled and who decides.

メカニズム

Scenarios set the forcing

Shared Socioeconomic Pathways combine emissions and socioeconomic storylines. Projections are conditional on them; they are not forecasts of which future will happen.

メカニズム

Models differ in sensitivity

Climate models differ in how much they warm for the same forcing and in regional patterns of rainfall. Ensembles sample this spread, and some models run hotter than assessed evidence supports.

メカニズム

Natural variability blurs the signal

Year-to-year and decade-to-decade variability can mask or exaggerate the forced trend, especially for rainfall and at small scales. Over the next decades it is a large share of uncertainty.

メカニズム

Downscaling adds detail and assumption

Regional models and statistical methods add local detail. They inherit errors from the driving model and add their own, so downscaled precision is not the same as accuracy.

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
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(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)

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
  • 洪水域、3日間合成:VIIRS Global Flood Product、NASA LANCE · 2026 年 10 月 14 日

04分野を横断して

Projections reach decisions through each domain’s models.

Projection-based analyses are designed for the フォーサイト展望シリーズ, labelled as projections under named pathways. CMIP6 and ScenarioMIP (O’Neill and others, 2016) provide the climate side; the next phase of CMIP is in preparation.

  • Downscaling evaluations for a region.
  • Impact model intercomparisons.
05監視

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。

Multi-hazard outlook: the screen’s structure, terms and states for Climate projections.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指標

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
Change in annual mean temperaturedegrees Celsius at a stated warming levelper ensemble releaseCMIP6 and regional ensemblesモデル化
Change in heavy precipitationpercent change in annual maximum daily rainfallper ensemble releaseModel ensemblesモデル化
Change in hot daysdays above a threshold per yearper ensemble releaseModel ensemblesモデル化
Ensemble spreadrange across modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsモデル化
Model agreement on sign of changepercent of modelsper ensemble releaseEnsemble statisticsモデル化
Bias against observationsdifference over reference periodper modelモデル評価推定
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)。
08出典

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
CMIP6 archive via the Earth System Grid FederationGlobal climate model output for standard experimentsOpen, CC BY 4.0 for most models (to check per model)
CORDEX regional climate downscalingRegional model ensembles for defined domainsOpen, terms per domain and model (to check)
IPCC WGI Interactive AtlasRegional projections and observations by warming level and scenarioPublic, CC BY 4.0
NASA NEX-GDDP-CMIP6Statistically downscaled daily projectionsOpen, NASA data policy
Copernicus Climate Data Store projectionsGlobal and regional projections with documentationFree and open with attribution, Copernicus licence (to check current terms)
09ツインとカスケードのシミュレーター

Model climate projections 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決定

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
Infrastructure owners and design standards bodiesどの 気候変動 allowances to build into long-lived assetsProjections by warming level with spread and agreement
Water resources plannersHow to plan supply and storage for a range of futuresProjected changes in rainfall, evaporation and extremes
National adaptation planning teamsWhich climate futures to plan againstProjection summaries and limitation statements

このトピックが生み出す成果物

  • Projection summaries by 地球温暖化 level, with ensemble spread
  • Guidance on selecting models and downscaled products for a region
  • Bias evaluation notes against local observations
  • Scenario limitation statements for planners
11手法とエビデンス

How climate projections 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 projections 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中核となる問い

専門家が問うこと。

Projection questions are about what could happen, and how far to trust it.

  • Which scenarios are being used, and what do they assume about emissions and society?
  • How much do models agree, and where do they disagree?
  • Which part of the uncertainty comes from scenarios, from model differences and from natural variability?
  • At what spatial scale can projections be trusted, and how were they downscaled?
  • How should low-likelihood, high-impact outcomes be handled?
13メカニズム

メカニズムと要因。

Global climate models solve equations for the flow of energy, water and momentum on a grid, with processes too small to resolve, such as clouds, represented by approximations. Different models make different approximations, which is one reason they disagree. Scenarios describe possible futures for emissions and land use; they are not forecasts and carry no probability on their own.

Uncertainty has three main sources: the scenario, the model and internal variability, which is the chaotic year-to-year fluctuation of the climate. Over the next few decades internal variability and model differences dominate many regional projections; later in the century the scenario matters most. Downscaling to local scales adds detail but also adds its own assumptions.

14手法とデータ

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
Multi-model ensemblesThe range of projections across modelsModels share some biases, so spread may understate uncertainty
Large single-model ensemblesThe role of internal variabilityReflect one model’s physics
Statistical and dynamical downscalingRegional and local detailAdd uncertainty and depend on the driving model
Bias adjustmentProjections aligned with observed statisticsCan distort physical relationships between variables
Emulators and storylinesRapid exploration and coherent narrativesSimplify the underlying physics
16Where this page’s references

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。

17接続済み

このページがコンソーシアム全体でどこへつながるか。

18質問

質問と回答。

What is a global warming level?
A level of global mean surface warming relative to pre-industrial, such as one and a half or two degrees, used to report regional changes independently of when that level is reached.
What is the difference between a projection and a forecast?
A forecast predicts what will happen from current conditions. A projection describes what would happen under a stated scenario of future emissions and land use.
Should I use downscaled projections?
They add local detail useful for planning, but they inherit and add errors. Using several models and methods, and checking against observations, shows whether the detail is reliable.
Is a scenario a prediction?
No. A scenario is a coherent assumption about the future used to explore consequences. Projections under a scenario show what could happen if that assumption held.
Why not just use the average of all models?
The average hides the range of plausible outcomes, including those that matter most for risk. Good practice reports the spread and explains why models differ.
Can projections be used at the scale of a single site?
With caution. Local detail requires downscaling, which adds uncertainty. Site decisions should rely on qualified analysis that states its methods and limits.
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

手法、データセット、または問いを持ち込んでください。

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。