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予測した気象の比較

前回のレッスンではベースライン気象データを探索しました。これは、本質的に過去を振り返るものです。このレッスンでは、異常気象のデータや、今後考えうる気候のモデルを探索します。

将来の気候変動の範囲は、何十年もの時間をかけて大気に排出される温室効果ガスの濃度に左右されます。世界中の気象科学機関は、代表的濃度経路 (RCP) と呼ばれるシナリオに基づいて将来の気候モデルを生成しています。

気象用語、概念、一般的なデータ構造のページに記載のとおり、RCP には 4 つの種類があります。そのそれぞれが、地球の大気に排出される温室効果ガスの度合いを表します。

  • RCP 2.6: 放射強制レベルが 2100 年までにピークに達さないだけでなく、2.6 W/m2 (1 平方メートルあたりのワット数) に減少。しかし現在は、2.6 のシナリオは現実的には可能であると考えられていません。
  • RCP 4.5: 放射強制レベルは 2100 年までに 4.5 W/m2 を超えることなく安定。シナリオ 4.5 は、今なお現実的に可能であると考えられています。
  • RCP 6.0: 放射強制レベルは 2100 年までに 6.0 W/m2 を超えることなく安定。シナリオ 6.0 も現実的に可能であると考えられています。
  • RCP 8.5: 放射強制レベルは、2.6、4.5、6.0 とは異なる仮説をもとにモデル化されます。シナリオ 8.5 では、開発国における人口急増と低所得によって、非常に高いレベルの放射強制 (8.5 W/m2) があることを想定します。シナリオ 8.5 は極端なシナリオですが、可能性はあると考えられています。

これらのシナリオのディスカッションや概要については、以下のペーパーをご参照ください。

予測される将来の気候は、ベースライン気候条件からの変化として表されます。気象科学者たちは、このような変化を異常なものとして解釈しています。これは通常の気象条件からの逸脱を表すからです。

このレッスンでは、将来の気象シナリオの異常気温値とベースライン値と組み合わせ、将来予測される気温を示します。また、RCP 8.5 の近い将来 (2020 年~ 2039 年) と、遠い将来 (2080 年~ 2099 年) の予測を比較します。

新しいマップの作成

同じプロジェクト内に新しいマップを作成し、将来の気候予測を作成します。ベースライン マップをコピーし、そのベースライン気温データを異常データとともに表示します。

  1. 必要に応じて、World Climate Data Explorer プロジェクトを開きます。
  2. リボンの [表示] タブをクリックします。[ウィンドウ] グループで、[カタログ ウィンドウ] をクリックします。

    [カタログ ウィンドウ] ボタン

  3. [カタログ] ウィンドウで [マップ] フォルダーを展開します。[ベースライン] マップを右クリックし、[コピー] を選択します。

    コピー オプション

  4. [マップ] フォルダーを右クリックして [貼り付け] を選択します。

    [Baseline1] という新しいマップがフォルダーに追加されます。

  5. [Baseline1] マップを右クリックし、[名前の変更] をクリックします。[RCP 8.5] マップの名前を変更します。
  6. [RCP 8.5] マップを右クリックして、[開く] を選択します。

    マップが、マップ ビューに新しいタブとして開きます。タブをクリックすると、このマップとベースライン マップを切り替えることができます。新しいマップには、古いマップと同じデータとシンボルがすべて含まれます。このマップのベースライン データを表示する必要はありません。

  7. [コンテンツ] ウィンドウで [Temperature - Mean Annual Baseline][Mean Annual Temperature XY] レイヤーをオフにします。

異常データのレイヤーの作成

次に、RCP 8.5 シナリオの年間平均気温の異常データを含む NetCDF ファイルからラスター レイヤーを作成します。2020 年~ 2039 年、および 2080 年~ 2099 年の 2 つの期間のデータを追加します。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウで、[NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] ツールを検索して開きます。

    このツールは、以前にベースライン データで使用したものです。このツールを 2 回実行します。

  2. [入力用 netCDF ファイル][mme-netcdfs] フォルダーを参照し、[cmip5_anomaly_tas_annual_mean_multi-model-ensemble_rcp85_2020-2039.nc] を選択します。
    ヒント:

    参照時に [名前] フィールドを展開すると、各ファイルの完全な名前を表示できます。名前をアルファベット順に並べ替えると、検索しやすくなります。

    このデータセットには、20 年間 (2020 年~ 2039 年) の予測平均気温が含まれます。これは日々の気温の異常値を生成するモデルに基づくものです。20 年間の平均値によって極端な事象が除去され、長期的な気候傾向を探索するうえで役立ちます。実際の気候は、すべての場所で毎年徐々に、なだらかに温暖化するわけではありません。この気象モデルは、実際の天候のように振る舞う日常的な値を生成するため、さまざまな変数を考慮に入れます。

  3. [変数] では [tas] を選択します。

    この変数には、地表から 2 メートル地点の平均年間気温の将来的な異常値が含まれます。

    この変数を選択すると、[X ディメンション][Y ディメンション] パラメーターにそれぞれ [経度][緯度] が入力されます。これらの値は、変更せずにそのままにしておきます。

  4. [出力ラスター レイヤー] には「Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039」と入力します。

    [NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] ツールのパラメーター

  5. [実行] をクリックします。

    ツールが実行され、出力ラスター レイヤーがマップに追加されます。このレイヤーには、2020 年~2039 年の RCP 8.5 シナリオの平均年間気温の異常値が示されます。このレイヤーのセルは、[Temperature - Mean Annual Baseline] レイヤーのセルと同じサイズです。つまり、このラスター レイヤーの各セルは、1 度 x 1 度です。

    2020 年~ 2039 年の異常気温データのマッピング

    新規レイヤーの凡例で、最大値は 4.17°C (7.51°F)、最小値は 0.21°C (0.38°F) です。これらの値は、ベースラインと比較した気温の変化を表します。

    レイヤーは、年間平均気温が地球上のどの場所でも温暖化することを示します。最大の上昇を見せるのは北極付近です。一般的に、水域よりも陸地のほうが上昇が大きくなります。

  6. [NetCDF ラスター レイヤーの作成 (Make NetCDF Raster Layer)] ツールをもう一度実行します。ただし今回は、以下のパラメーターを変更します。
    • 入力用 netCDF ファイル: cmip5_anomaly_tas_annual_mean_multi-model-ensemble_rcp85_2080-2099.nc
    • 出力ラスター レイヤー: Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2099

    ツールが実行され、レイヤーがマップに追加されます。前の結果レイヤーと似ているように見えるでしょう。凡例の最大値は 14.16°C (26.28°F)、最小値は 1.34°C (2.41°F) です。

    最高気温と最低気温の値は、[Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039] ラスター レイヤーよりも大きくなります。すなわち、RCP 8.5 シナリオでは、2080 年 ~ 2099 年には地球全体の平均年間気温がさらに上昇することが見込まれます。気温が最も大きく上昇する場所の分布には、大きな変化はありません。

  7. プロジェクトを保存します。

ベースライン データへの異常値の追加

次に、RCP 8.5 の異常データにベースライン気温データを追加し、将来の期間につい予測平均年間気温を表す 2 つのレイヤーを作成します (2020 年~ 2039 年、2080 年~ 2099 年)。このタスクは、ラスター関数で実施します。この操作は新しいデータを保存することなく、ラスターのピクセル値に直接計算値を適用します。

  1. [解析] タブの [ラスター] グループで、[ラスター関数] ボタンをクリックします。

    [ラスター関数] ウィンドウ

    [ラスター関数] ウィンドウが表示されます。2 つのラスターの値を加算するには、[加算] 関数を使用します。

  2. 検索ボックスに「Plus」と入力します。結果のリストで、[算術演算] にある [Plus] をクリックします。

    [加算] ラスター関数

    ジオプロセシング ツールと同様、ラスター関数にも入力パラメーターが必要です。

  3. [ラスター][Temperature - Mean Annual Baseline] を選択します。[ラスター 2] では [Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039] を選択します。

    その他のパラメーターについてはデフォルト値でかまいません。

    加算ラスター関数パラメーター

  4. [新しいレイヤーの作成] をクリックします。

    レイヤーがマップに追加されます。

    2020 年~ 2039 年の加算ラスター関数出力

    凡例の最大値は 31.8657°C (89.4°F)、最小値は -55.0024°C (-131°F) です。デフォルトのレイヤー名は長いので、名前を変更します。

  5. [コンテンツ] ウィンドウで [Plus_Temperature - Mean Annual Baseline_Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2039] レイヤーをダブルクリックします。

    [レイヤー プロパティ] ウィンドウが表示されます。

  6. [一般] タブの [名前] で、名前を「Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2039]」に変更し、[OK] をクリックします。

    2080 年~ 2099 年の異常データについても、このプロセスを繰り返します。

  7. [加算] ラスター関数を、以下のパラメーターでもう一度実行します。
    • ラスター: Temperature Anomalies - Mean Annual RCP 8.5 2099
    • ラスター 2: Temperature - Mean Annual Baseline

    ラスター関数により、新しいレイヤーがマップに追加されます。追加した他のレイヤーに似ていますが、長い名前が付けられています。

  8. 新しいレイヤーの名前を「Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099」に変更します。

    このレイヤーの最大値は 35.7°C (または 96.3°F)、最小値は -51.3°C (-124.3°F) です。これらの気温も、2039 年のレイヤーと同様に、予測日間平均気温の年間平均を表します。1 日ごとの気温は、高くなったり低くなったりします。さらに、これらのレイヤーのセルは大きな面積を網羅するので (4,800 平方マイル、または 12,000 平方キロメートル)、気温の値は各セルの中でも変動します。山は寒く、盆地は暑くなります。

    このセル サイズのデータをもとに、より細かなデータを生成します。大気圧、標高、土地被覆などの気候変数によって、このデータを絞り込みます。しかし、これらの変数が関与するデータセットの質にはばらつきがあり、偏りやエラーの原因となります。

    改良したデータを作成するプロセスは「ダウンスケーリング」と呼びます。気象データをダウンスケールすると、データ内のエラーを制御できなくなります。ほとんどの場所については、モデルの精度を把握する方法はありません。この問題は、グローバル データセットのダウンスケールにおいて特に困難になります。補助データの品質は国によって異なるからです。

  9. プロジェクトを保存します。

一貫したシンボルの適用

2020 年~ 2039 年および 2080 年~ 2099 年について予測した気象のラスター レイヤーを作成したので、次に変化を比較して視覚化します。各レイヤーのシンボルの範囲はそれぞれに異なります。つまり、同じ色であっても、同じ気温を表すわけではありません。

ラスターを視覚的に比較するには、両方のレイヤーが同じ範囲を持つようシンボルを変更します。この範囲には、両方のレイヤーのすべての気温値が含まれます。そうすると、特定の色が各レイヤーで同じ気温を表現できるようになります。

まず、両方のレイヤーの気温の全範囲を網羅するラスターを作成します。このラスターはシンボル表示でしか必要ないため、気温値の場所は重要ではありません。[ランダム ラスターの作成 (Create Random Raster)] ジオプロセシング ツールを使用します。このツールは、指定範囲内のランダム値のラスター データセットを作成します。

  1. [ジオプロセシング] ウィンドウで、データ管理ツール内にある [ランダム ラスターの作成 (Create Random Raster)] ツールを検索し、開きます。
  2. 必要に応じて、[出力場所][World Climate Data Explorer.gdb] を参照します。
  3. [ラスター データセット名 (拡張子)] には「RCP_85_Desired_Symbology」と入力します。

    次に、データセットの最小値と最大値を設定します。2 つの RCP 8.5 レイヤーの最大値と最小値を含める必要があります。

  4. [最小値] には、「-55.99」と入力します。[最大値] には、「35.99」と入力します。

    これらの値の範囲は、実際の最小値と最大値の範囲よりも大きくなります。RCP 8.5 レイヤーの正確な最小値と最大値を使用した場合、出力データセットで値の全範囲が示されない可能性があります。

    同じシンボルを適用できるよう、[出力範囲] および [セルサイズ] パラメーターは、RCP 8.5 レイヤーとまったく同じにする必要があります。

  5. [出力範囲][Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099] を選択します。[セルサイズ] で、「1」と入力します。

    [ランダム ラスターの作成 (Create Random Raster)] ツール パラメーター

  6. [実行] をクリックします。

    ツールが実行され、マップにレイヤーが追加されます。ランダムなグレースケール ノイズのように見えますが、範囲やセル サイズは他のラスター データと同じです。

    凡例の正確な値はランダムですが、最大値は 35.7°C よりも大きく、最小値は -55.0°C よりも小さくなります。

    次に、レイヤーにオレンジ赤のシンボルを適用し、RCP 8.5 レイヤーに適用します。

  7. [コンテンツ] ウィンドウで [RCP_85_Desired_Symbology] を右クリックし、[シンボル] を選択します。
  8. [配色][すべて表示][名前の表示] をチェックします。[オレンジ赤 (連続)] を選択します。
  9. [ラベル] で、各ラベルの末尾に「C」を追加します。

    目的のシンボルのカラー ランプ パラメーター

    注意:

    [RCP_85_Desired_Symbology] ラスターの値はランダムなので、ラベルの値もサンプル画像とは異なる場合があります。

  10. [ストレッチ タイプ][最小値 - 最大値] を選択します。

    配色の値がすでに反転している可能性があります。その場合は、最も濃い赤が最高気温に対応します。まだ反転していない場合は、配色を反転する必要があります。

  11. 必要であれば、[コンテンツ] ウィンドウで [RCP_85_Desired_Symbology] レイヤーの配色を右クリックし、[配色の反転] ボタンをクリックします。

    次に、[RCP_85_Desired_Symbology] レイヤーをレイヤー ファイルとして保存し、レイヤー ファイルのシンボルを他の RCP 8.5 レイヤーにインポートします。

  12. [コンテンツ] ウィンドウで、[RCP_85_Desired_Symbology] をオフにします。[RCP85_Desired_Symbology] を右クリックし、[共有] をポイントして [レイヤー ファイルとして保存] を選択します。

    [LYRX ファイルとしてレイヤーを保存] ウィンドウが開きます。

  13. 必要であれば、[climate-data] フォルダーを参照します。レイヤーを RCP_85_Desired_Symbology.lyrx (デフォルト名) として保存します。
  14. [Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099] レイヤーの [シンボル] ウィンドウを開きます。メニュー ボタンをクリックし、[インポート] を選択します。

    [インポート] オプション

    [シンボルのインポート] ウィンドウが開きます。

  15. [Climate-data] フォルダーを参照し、[RCP_85_Desired_Symbology.lyrx] ファイルをクリックして [OK] をクリックします。

    シンボルが適用されます。

    目的のシンボルが表示されたマップ

  16. [Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2039] レイヤーに同じシンボルをインポートします。

    これで、[Mean Annual RCP 8.5 2039] と [Mean Annual RCP 8.5 2099] ラスター レイヤーで同じシンボルが使用されるようになります。凡例に表示される最小値と最大値は同じです。これは、[RCP_85_Desired_Symbology] レイヤーの値に対応します。

  17. [コンテンツ] ウィンドウで [RCP_85_Desired_Symbology] レイヤーを右クリックし、[削除] を選択します。
  18. プロジェクトを保存します。

違いの評価

次に、[スワイプ] ツールを使用して、2 つの予想気候を比較します。また、紅海の将来の予想気候も見ていきます。

  1. [コンテンツ] ウィンドウで [Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099] レイヤーが [World Continents] レイヤーと [Mean Annual RCP 8.5 2039] レイヤーの間にあることを確認します。
  2. [Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099] レイヤーをクリックして選択します。

    選択したレイヤーを表示する [コンテンツ] ウィンドウ

    [コンテンツ] ウィンドウでレイヤーを選択すると、リボンにコンテキスト タブが表示されます。コンテキスト タブには、通常、選択したレイヤーの外観や共有オプションが含まれます。

  3. リボンの [表示設定] タブをクリックします。[効果] グループで [スワイプ] ボタンをクリックします。

    [スワイプ] ボタン

    注意:

    [スワイプ] ツールを有効にする前に、マップ操作ツールを有効にしなくてはならないこともあります。

    [スワイプ] ツールが有効である場合、マップをポイントすると、ポインターが矢印になります。矢印の向きは、ポインターの位置によって変わります。

  4. マップ上でポインターをドラッグします。

    [スワイプ] ツールをマップ上でドラッグ

    ポインターをドラッグした方向によって、垂直方向または水平方向のグラデーションが表示されます。レイヤーの違いは、北側の陸塊で一目瞭然です。通常、2099 年のレイヤーは 2039 年のレイヤーよりも高温になります。

    次に、紅海の変化を探索します。

  5. [Red Sea] ブックマークに移動します。[マップ] タブの [ナビゲート] セクションで [マップ操作] ボタンの下側をクリックし、[コンテンツで選択] を選択します。
  6. [コンテンツ] ウィンドウで [Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2099] レイヤーが選択されていることを確認します。[Temperature - Mean Annual RCP 8.5 2039] レイヤーをクリックしながら Ctrl キーを押して、追加で選択します。
  7. マップ上で、紅海の南側で最も高温のセルのいずれかをクリックします。

    ポップアップが表示されます。2 つのレイヤーが選択されているので、両方の RCP 8.5 レイヤーの情報がポップアップに表示されます。

  8. 必要であれば、すべての情報が表示されるようポップアップのサイズを変更します。
    ヒント:

    また、両方のレイヤーのセル値が含まれる、ポップアップの上部分だけをサイズ変更するだけでもかまいません。

    両方の RCP 8.5 レイヤーの情報を含むポップアップ

    サンプル画像のポップアップを見ると、RCP 8.5 2099 シナリオの値は 34.0658°C、RCP 8.5 2039 シナリオの値は 31.146338°Cです。その差は 2.919462°C (5.255°F) です。

    また、自分の居住エリアの気温の差も検証してみましょう。予想される将来の気温差が、紅海よりも大きいか小さいか確認します。

  9. [マップ] タブの [照会] セクションで、[場所検索] ボタンをクリックします。

    [場所検索] ボタン

    [場所検索] ウィンドウが表示されます。

  10. 検索ボックスに都市名を入力して、Enter を押します。結果の一覧で都市名を右クリックし、[画面移動] を選択します。
    注意:

    この例では、Esri 本社の所在地であるカリフォルニア州レッドランズを使用します。

    [画面移動] オプション

    マップが選択した都市に画面移動します。マップが拡大されすぎて、地理コンテキストがわかりづらい場合もあります。

  11. 必要であれば、都市の周辺エリアが見えるまでズーム アウトします。[場所検索] ウィンドウを閉じます。
  12. [コンテンツ] ウィンドウで、[Temperature - Mean Annual Baseline] レイヤーをオンにします。Ctrl キーを押し、他のレイヤーに加えて選択します。
  13. マップ上で、都市の場所をクリックします。必要であれば、ポップアップのサイズを変更してすべての情報を表示します。

    カリフォルニア州レッドランズのポップアップ

    サンプル画像では、予想気温は紅海よりもはるかに低くなっています。ただし、2039 年~ 2099 年の気温変動は 3.84°C ほどで、紅海よりも気温変動が大きくなっています。

  14. ポップアップを閉じます。データの全体表示に移動してプロジェクトを保存します。
  15. ArcGIS Pro を閉じます。

このレッスンでは、異常データのラスター レイヤーを作成し、RCP 8.5 シナリオにおいて世界中で予想される気温変動を示しました。ベースライン値に異常値を追加し、将来の予想気候を示すよう、結果レイヤーをシンボル表示しました。次のレッスンでは、気象分類システムに基づいて、特定の気象タイプの場所を特定します。