Study of uncertainty constraints on future precipitation change projections

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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り、その不確実性を低減するための研究がこれまで数多く行われ、成果を上げてきた。一方、世界平均降水量変化予測の不確実性に関しては、これまで誰もその不確実性を低減することが出来ていなかった。初年度に、我々は、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。その成果はNature誌に掲載された。２年度目には、同じ解析テクニックを応用し、影響エミュレータという統計的な影響評価ツールを利用することで、将来の気候変動による経済影響の不確実性を低減できることを示した。気候変動の将来予測には気候モデル間で不確実性があり、それが経済影響（被害額が国内総生産（GDP）の何％に相当するか）の評価にも不確実性をもたらす。我々は、観測データと比較して近年の世界平均気温トレンドが大きすぎる気候モデルの予測データを用いた経済影響評価は過大であることを示し、２１世紀末の経済影響評価の不確実性幅の上限を2.9%から2.5％へと引き下げ、分散を31％削減した。これは、気候変動予測の分野で開発された最新の不確実性低減手法を経済影響評価の分野に世界で初めて応用した研究成果であり、今後、気候変動の予測と影響評価の分野をまたいだ総合的な知見を得るために必要な道筋を示すものである。