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実践! “影響を与える気候”が起こる可能性を見積もる

“影響を与える気候”はどの程度起こりうるのか
過去の気象データを使って”影響を与える気候”の発生の傾向を把握します

<必要なもの>

グラフの例:熱中症の搬送者数の増加が見られる7日間平均気温28℃以上の発生頻度

過去の気象データを用いて注目する気候が発生する可能性を見積もります。
以下の2点に注目します。

  • 時期ごとの平均的な発生頻度を見積もる。
  • ある時期の年ごとの発生頻度の移り変わりを見て変動の大きさや傾向を把握する。

<時期ごとの平均的な発生の頻度を求める>
・データ:1981-2010年6-9月の観測値から作成した7日間平均気温28℃以上の日数の出現率
縦軸:出現率 横軸:日付

可能性見積もりグラフ1

<実践!>
このグラフを作成するための気象データをツールで取得するには? [PDF形式:1.0MB]

○見て取れること
7月中旬ころから30%を上回り、7月下旬から8月中旬には80%程度の高い頻度で発生する。⇒どの時期が熱中症の危険が大きいかを把握できる。

<ある時期の年ごとの発生頻度の移り変わりを見る>
・データ:1981-2012年の9月1-30日を初日とする7日間平均気温が28℃以上の事例数
縦軸:事例数 横軸:年

可能性見積もりグラフ2

<実践!>
このグラフを作成するための気象データをツールで取得するには? [PDF形式:1.3MB]

○見て取れること
7日間平均気温が28℃以上の日数の年ごとの変動は大きい。 また、近年は発生日数がゼロの年もあるが発生日数が増加している傾向がある。 ⇒以前よりも発生の可能性が高まっているかもしれない?


このように、注目する現象がどの時期に起こりやすいか、 どのように変動しているかを見ることでその発生の可能性を見積もることができます。

発生の可能性を見積もることで、気候リスクの大きさも見積もることができます。 もし影響を与える気候が毎年のように発生するのであれば、なんらかの対策を常時実施する必要があると考えられます。 リスクが小さいのであればそのリスクに対応する優先度は低いと見なせるかもしれません。

影響を与える気候の年々の変動が大きいのであれば気象 予測値を用いる有効性が高くなると考えられます。

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