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世界初！降水量変化予測の不確実性が減じられた
世界平均気温が将来何度上昇するかの予測には気候モデル間でばらつきがある。その不確実性を低減する研究が数多く行われ成果を上げてきた。他方、世界平均降水量変化予測の不確実性については、これまで誰も低減することが出来ていなかった。
その最大の原因は、過去の降水量トレンドに温室効果ガス（GHG）濃度増加だけでなくエアロゾル（大気汚染物質）排出量増加の影響が多く含まれていることだ。GHG濃度増加による将来の降水量変化と過去の変化の要因が異なるため、過去の変化から将来予測の不確実性を低減するための情報を得ることが困難だったという。
国立環境研究所、東京大学大気海洋研究所、韓国科学技術院（KAIST）、東京大学生産技術研究所の研究チームは、世界平均エアロゾル排出量がほとんど変わらず気温や降水量のトレンドに影響しない期間（1980-2014年）に着目して、67の気候モデルによる気温と降水量のシミュレーションデータを観測データと比較することで、降水量変化予測の不確実性を低減することに世界で初めて成功した。
エアロゾル排出量増加の影響を受けずにGHG濃度増加に対する気候応答の信頼性が評価できると考えた結果、中程度のGHG排出シナリオにおいて、67の気候モデルは19世紀後半から21世紀後半に降水量が1.9-6.2%増加することを予測していたが、モデルのGHGに対する気候応答の信頼性を考慮することで、降水量増加の予測幅の上限の6.2%を5.2-5.7%へ引き下げられた。予測の分散も8-30%減らせることを示した。
降水量も予測不確実性を低減できるようになったことで、影響評価や気候変動対策の政策決定者に、より正確な情報を提供できると期待される。「統合的気候モデル高度化研究プログラム」、科研費、環境研究総合推進費およびNRF（MSIT）の支援を受けて実施された、上記研究の成果は「Nature」に掲載された。