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GCRI · 気候とハザード

気候サービスと警報

Climate services turn observations, forecasts and projections into information people can use: daily forecasts, seasonal outlooks, warnings and climate guidance for sectors. A warning only works if it reaches people in time, in a form they understand, and if they know what to do. This page sets out how services and warning システム are organised, how forecasts are verified, and what evidence serves the services and authorities that run them.

01キャンバス

作業の進め方。

システム ・この主題の周辺説明用
Multi-hazard outlook: the screen’s structure, terms and states for Climate services and warnings.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。

図Multi-hazard outlook: example names and illustrative values, not a record or a live system.

02質問

Climate services and warnings: how the risk develops.

Forecast-to-user pathways and authority. 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

Detection and forecasting

Observing networks, radar, satellites and numerical models detect developing hazards and forecast them. リードタイム and skill vary by hazard, from days for cyclones to minutes for flash floods.

メカニズム

Impact-based warnings

Warnings that describe what the weather will do, such as roads flooding or buildings at risk, prompt more action than warnings that only give rainfall amounts or wind speeds.

メカニズム

The last mile

Warnings must reach everyone through broadcast, mobile alerts, sirens and community networks, in local languages and accessible formats. Gaps fall hardest on remote, poor and marginalised people.

メカニズム

Trust and response

People act on warnings they trust and understand. False alarms, unclear authority and conflicting messages erode trust, while drills and preparedness turn warnings into action.

03地理

Hazards now worldwide.

NASA GIBS による、世界の洪水水域、人口密度、活発な火災。各レイヤーに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

このページの現在のハザード

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)
このレイヤーについて
エビデンス
観測(雲と通過時刻により欠測あり)
出典
VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)(NASA LANCE FIRMS)
提供者
NASA LANCE FIRMS
ライセンス
NASA オープンデータ
年次
日次、衛星による検出、雲と通過時刻により欠測あり
ビルド時点で最新
2026-10-13
解決
約 500 m メッシュ
不確実性
表示日の衛星によるホットスポット検出で、ガスフレアや産業排熱を含みます。確認された火災、事故報告、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
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
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)

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。

Hazards now, framed on the world.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・U.S. Geological Survey・NASA JPL OPERA DIST-ALERT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
  • 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
  • NASA 資源管理のための火災情報システム(FIRMS)、VIIRS 375 m アクティブ・ファイア・プロダクト、NASA LANCE。ベクタータイルは 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
  • 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。
  • ライブ:米国地質調査所。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).
  • 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).
  • 河川流量予測、30日間・幅付き(Open-Meteo経由のGloFAS):Copernicus緊急管理サービスの改変情報を含みます(2026年)。洪水警報ではありません。
  • 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/).
  • オプションのレイヤー(レイヤー一覧に20のソース:ライブ、予測、観測、背景情報)は、有効にすると地図上とここに提供者のクレジットを表示します。予測はモデルの出力であり、派生指数は推定値です。

レイヤーと日付

  • 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
  • 活動火災と熱異常:VIIRS NOAA-20 375 m(FIRMS)、NASA LANCE FIRMS · 2026年10月13日
  • トゥルーカラー:VIIRS NOAA-20 補正反射率、NASA LANCE・ 2026年10月13日
  • 降水強度、日平均:GPM IMERG、NASA GES DISC · 2026 年 10 月 12 日
  • 土地被覆タイプ(IGBP)、年次:MODIS Terra and Aqua 土地被覆(MCD12Q1)、NASA LP DAAC・ 2024

04分野を横断して

Climate services are useful only when each domain can act on them.

Service evaluations are designed for the エビデンス・ブリーフ・シリーズ. The Global Framework for Climate Services and Early Warnings for All frame the work; warnings use the Common Alerting Protocol and are issued only by mandated agencies.

  • User evaluations of climate services.
  • Records of how a warning was received and acted on.
05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)。
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
予測の技能continuous ranked probability skill score against a referenceper verification cycle予報検証観測
警告 lead timehours between warning issue and hazard onset事象ごとWarning logs and event records観測
Population covered by multi-hazard 早期警報percent of population年次仙台防災枠組 Monitor target G公表統計
Warnings in Common Alerting Protocolpercent of warnings issued in CAP年次Alert feeds and WMO Register of Alerting Authorities観測
False alarm ratioratio of warnings without the hazardper verification cycleWarning verification観測
People who received and acted on a warningpercent of surveyed populationper surveyPost-event surveys報告値
07ツインとカスケードのシミュレーター

Model climate services and warnings 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
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
WMO State of Climate Services reportsStatus of climate services capacity by country and sectorPublic, WMO terms of use
仙台防災枠組 Monitor, target GNational reporting on 早期警報 coverage and risk information公開、国連の利用規約
WMO Register of Alerting AuthoritiesAlerting authorities and their CAP feedsPublic, WMO terms
Early Warnings for All initiative reportsProgress on the four pillars of early warningPublic, terms per publishing agency
Copernicus Emergency Management Service early warning システムEuropean and global flood, drought and fire forecastsFree, Copernicus terms
09手法とエビデンス

How climate services and warnings 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 services and warnings 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
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
National meteorological and hydrological servicesWhere to invest in observing, forecasting and warning capacityVerification results; service maturity profiles
市民保護当局How warnings translate into protective action and evacuationWarning chain reviews; post-event surveys
Telecommunications regulatorsHow mobile networks carry public alertsWarning dissemination coverage; CAP adoption
Development partnersどの 早期警報 gaps to supportEarly Warnings for All pillar assessments

このトピックが生み出す成果物

  • Verification summaries of forecast and warning performance
  • Warning chain reviews from detection to community response
  • Service maturity profiles against the Global Framework for Climate Services
  • Communication guides for impact-based warnings
11中核となる問い

専門家が問うこと。

The questions follow information from forecast to action.

  • How skilful are forecasts at the lead times that matter for a given action?
  • Who has the legal mandate to issue a warning, and does everyone know who that is?
  • Do warnings describe likely impacts, not only weather, and say what to do?
  • Do they reach everyone at risk, including people without phones, in other languages or with disabilities?
  • What happens when a warning turns out to be a false alarm or a miss?
12メカニズム

メカニズムと要因。

Forecast skill declines with lead time and varies by hazard: large-scale storms can be forecast days ahead, while intense local downpours are hard to pin down even hours before. Seasonal forecasts give probabilities, not certainties. Impact-based warnings combine hazard forecasts with exposure and vulnerability to describe what the weather will do, which people find easier to act on.

Warnings fail most often in the last mile: unclear authority, conflicting messages, messages that do not reach people, or advice that is impossible to follow. Trust is built over time, and repeated false alarms or missed events erode it. A single authoritative voice, consistent messages and clear actions are widely recognised as essential.

13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
予報検証Skill, reliability and bias at given lead timesRare extremes give few cases for verification
Warning chain and stakeholder mappingWho issues, relays and acts on warningsFormal arrangements may differ from practice
Post-event reviewsWhether warnings were received, understood and acted onRely on recall and partial data
Social and behavioural researchWhy people do or do not actFindings are context-specific
14手法

どのように研究され、手法が言えないことは何か。

15Where 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。

16質問

質問と回答。

What is an impact-based forecast?
A forecast or warning that describes the expected effects of a hazard on people and assets, such as flooded roads, rather than only meteorological values.
What is the Common Alerting Protocol?
An international data standard for public warnings, maintained by OASIS and adopted by ITU, that lets one warning be sent consistently across many channels.
Who issues weather warnings?
The national meteorological and hydrological service or another authority designated by law. Other sources should point people to those authority warnings.
Why do warnings need a single authoritative voice?
Because conflicting messages cause confusion and delay. Recognised warning authorities exist so that people know whose information to act on.
What is an impact-based warning?
A warning that describes the expected effects of a hazard, such as flooded roads or power cuts, and what people should do, rather than only the weather values.
Does Climate and Hazards issue warnings?
No. It studies how warning systems work and publishes research. Warnings come from competent national and local authorities.
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。