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新たな気候情報を利用した、異常気象に負けない農業技術開発
新たな気候情報（気象庁） 世界の人口増加 農地荒廃 地球温暖化 気候変動リスク 農業用気候情報配信 農業研究サイドからのフィードバック 新たな早期警戒システム 携帯端末双方向システム 高温障害軽減情報 病害虫予測情報 畑作関連被害軽減情報 穀物価格変動食料輸入量の減少 農業気象災害予測情報 行政機関 情報・技術の利用とフィードバック 新たな気候情報を利用した、異常気象に負けない農業技術開発 農業従事者 基調講演でも触れられたとおり、現在の世界の食糧と農業は明らかに不安定化しつつあり、気候変動はそれをさらに増幅する危険性を持っています。地球温暖化・気候変動による収穫の不安定化、人口増加と農地荒廃、穀物価格の急変動など、多くのリスクが散在している現状です。日本のような食糧輸入国では、特にそれらのリスクに対して脆弱であり、有効な技術対策を取る必要があります。 今後重要なのは、気候変動・異常気象を的確に把握し、その予測情報を農業へと活かす技術の確立であると考えられます。特に研究・技術開発領域から行政・農業現場への農業気象情報伝達は重要であり、新たな早期警戒システムの構築が必要です。研究・行政・農業現場が有機的に連携し、日本の食料安定供給体制を築いていく必要があると考えられます。 現在～将来の日本の食料安定供給
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2010年5月31日イニシャル_6月9日からの7日平均値 7日平均気温 深水警報 赤:t≦16 オレンジ：16<t≦18 黄緑：18<t≦20 青：20 <t 気象庁と東北農研センターとの共同研究により作成された 2週間先予測気温マップ
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JMA Global Ensemble Forecast (51メンバー)
農業気象情報の確率予報システム JMA Global Ensemble Forecast (51メンバー) ~60km Mem-1 Mem-2 Mem… Mem-51 downscaling ~1km 1km予報-1 1km予報-2 1km予報… 1km予報-51 application 農業モデル予測結果１ 農業モデル予測結果2 農業モデル予測結果… 農業モデル予測結果51 e.x. BLASTAM 確率的高解像度農業気象情報の作成・提供
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新たな早期警戒システム開発に向けて 今後必要な研究方向
中長期気象予測データの農業モデルへの適用技術開発 早期警戒情報を発信する汎用システムの構築 情報の多コンテンツ化 対象地域の拡大（東北→全国版へ） そこで今後必要な研究方向について考えますと、 ○中長期気象予測データの農業モデルへの適用技術開発 ○早期警戒情報を発信する汎用システムの構築 ○情報の多コンテンツ化 ○対象地域の拡大（東北→全国版へ） などが考えられます。 これからの5つの講演は、新たな気候データの利活用をはじめとして、携帯端末を用いた早期警戒システム、高温登熟障害の早期警戒情報、ウンカ飛来の早期警戒情報、気候変動を把握した技術としてのジャガイモ雑草化防止など、それぞれが完成しつつある技術ながら、これから互いに連携することでより将来にとって有効な技術になりうるものが集められています。皆様とともに、今後どのような早期警戒システムが有効かつ必要なのか、考えていきたいと思います。 講演の最後にパネルディスカッションがありますので、そこでの新たな議論の展開にご協力ください。
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新システム名：AMATERAS（案） Agriculture Meteorological Alert Transmission and Expert Regional Assistant System ア 明日の農業を マ まだ見ぬ テ 天気に合わせて ラ 楽に ス 進めるために
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北日本における4月と8月平均気温の 強い負の相関関係とその時間変動
(独)農業・食品産業技術総合研究機構 東北農業研究センター やませ気象変動研究チーム 菅野洋光
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目的 北日本の農業にとって、作付時期の春と生長・稔実時期の夏の気温は非常に重要である。しかしながら、近年、夏季の気温変動が大きく、冷夏や暑夏が頻発している。冷害や高温による米の品質低下が発生し、気温の変動要因の把握が重要である。 2010年は春の気温が低く、高温の夏とあわせて極端な季節変化となった。それら春と夏の気温について、季節変動の規則性の観点から統計的に検討する。
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データと方法 北日本の平均気温偏差は、東北と北海道の気象官署月平均気温偏差を平均して求めた。平年値は全期間に1971年～2000年平年値を用いている。 客観解析データはJRA25およびNCEP/NCAR再解析データを用いた。 各季節、月の平均値でそれぞれの相関関係を検討し、特に関係の明瞭な4月と8月の事例について客観解析データを用いて解析した。
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北日本における4月と8月の月平均気温偏差の時間変化および11年の移動相関係数(1950-2010年).
2010年：R=-0.89 北日本における4月と8月の月平均気温偏差の時間変化および11年の移動相関係数( 年).
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北日本における4月と8月の月平均気温偏差の散布図(1998-2010年).
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北日本における8月平均気温偏差と先行する4月の200hPa高度との相関係数分布(1998～2010年)．着色域は危険率5%未満で統計的に有意．
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北日本における8月平均気温偏差と先行する4月の200hPaのu成分との相関係数分布(1998～2010年)．
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4月の200hPaのu成分の平年値分布(JRA25)
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北日本における8月平均気温偏差と先行する4月の850hPa気温との相関係数分布(1998～2010年)．
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北日本における8月平均気温偏差と同8月の200hPaのu成分との相関係数分布(1998～2010年)．
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8月の200hPaのu成分の平年値分布(JRA25)
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北日本における8月平均気温偏差と同じ8月の850hPa気温との相関係数分布(1998～2010年)．
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500hPa高度の4月と8月の相関係数分布(1998～2010年)．
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考察1 8月気温と関係した、1998年以降の4月と8月のu成分偏差は、その位置が若干ずれながらも同傾向を示す。従って、
4月の本州付近の亜熱帯ジェット強化→寒気の南下→4月低温、 8月の北海道付近の亜熱帯ジェット強化→寒気南下せず→8月高温、のストーリーが考えられる。 1998年以降、4月の亜熱帯ジェットの強弱(東西流・南北流パターン)が8月にも維持されるようになったと考えて良いのだろうか？
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8月 4月 200uの緯度( )－時間断面 （1950年～2010年）
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4月と6月・7月・8月・夏季（JJA)平均気温との11年移動相関係数
4月と7月の気温は無相関 4月と6月の高相関 4月と6月・7月・8月・夏季（JJA)平均気温との11年移動相関係数
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考察2 4月と7月の相関が低い点については、7月のジェットが8月に比較して不明瞭である点、すなわち4月のジェットの強弱が7月には反映されていないことが一因と考えられる。 4月と6月に関して、1980年代前半頃にみられた強い負の相関関係を解析することで、上記のプロセスが確認できる可能性がある？
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今後の予定 日本の夏季に影響を及ぼすテレコネクションパターンはWakabayashi and Kawamura (2004)、Ogasawara and Kawamura (2007; 2008)らによって整理され、特に北日本の夏季に影響するテレコネクションパターンの組み合わせが明らかにされている。 今後は、 4月と8月をターゲットにして、テレコネクションパターンの変動解析等からも、季節変動の規則性についてその原因を明らかにしていきたい。
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1983
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