世界的なフラッシュ干ばつの予測は、気候温暖化でリスクが増大することを示している

Communications Earth & Environmental volume 4、記事番号: 165 (2023) この記事を引用

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469 オルトメトリック

メトリクスの詳細

異常に急速な乾燥を特徴とするフラッシュ干ばつは、多くの社会経済部門、特に農業に重大な影響を与える可能性があります。しかし、温暖化気候におけるフラッシュ干ばつリスクの潜在的な変化は依然として不明です。この研究では、フラッシュ干ばつ頻度とフラッシュ干ばつによる農地リスクの予想される変化が、地球規模の気候モデルシミュレーションを使用して定量化されています。フラッシュ干ばつの発生は、すべてのシナリオにおいて世界的に増加すると予想されており、最も急激な増加は、より高い放射力とより多くの化石燃料使用量を伴うシナリオで見られることがわかりました。農地におけるフラッシュ干ばつリスクは世界的に増加すると予想されており、最も極端な排出シナリオでは北米（年間リスクの変化が2015年の32％から2100年の49％に）とヨーロッパ（32％から53％）で最大の増加が予測されている。ハイエンドのシナリオと比較して、ローエンドおよび中程度のシナリオを実行すると、農地における年間のフラッシュ干ばつリスクが顕著に減少することがわかります。

国連人口部の中期シナリオによれば、世界人口は、2022年末の予測世界人口80億人から、2050年には97億人、2100年には104億人に増加すると予想されています1。それに伴う農業需要は、2022年末までに2倍になると予想されています。 2050 年には、世界中で持続可能かつ公平な食料安全保障に負担がかかることになります2、3、4。さらに、地球規模の気候変動による気候変動の増大が予測されており、今後数十年間の需要を満たすために必要な農地の拡大と農業の集約化に影響を与えるだろう5、6。

あらゆる極端な気象と気候の中で、干ばつは、今後 1 世紀にわたって食料システムと農業生産性に最も複雑な課題をもたらす可能性があります 7、8、9。さまざまなタイプの干ばつ（気象、農業、水文学など）が、世界中の多くの地域で頻度、深刻度、空間的範囲が増加すると予測されています10、11、12、13。降水量の不確実性により、一部の地域での干ばつの頻度の変化は複雑ですが10、14、15（東南アジアのモンスーン地域など）、中米、ヨーロッパ、アマゾンでは干ばつリスクの上昇が最も一貫して予想されています10、11。 16.

フラッシュ干ばつは、干ばつの分野の中でも独特の課題をもたらします。急速な発展を考えると、急速な干ばつ中に干ばつ緩和戦略を実施するのは困難である。なぜなら、これらの現象は限定的な警告を受けながら進行することが多く、地表全体に広範な影響をもたらすためである17。注目に値する例は、2010 年の夏にロシア西部全域で発生したフラッシュ干ばつです。この現象は急速な地表の乾燥を引き起こし、熱波の発生を促進し、高い死亡率と 11,000 人の超過死亡をもたらしました18。さらに、急速な干ばつ条件は山火事の発生を助長し、その結果、深刻な大気汚染と数千人の人々の避難が生じた19,20。しかし、フラッシュ干ばつの影響は局地的な規模に限定されませんでした。 2010 年のフラッシュ干ばつのタイミングは、冬小麦と春小麦の生育が敏感な時期に発生し、ロシアの小麦生産トップ州の小麦収量が最大 70% 減少しました21。その結果、ロシア政府は 2010 年 8 月に小麦の輸出を禁止し、小麦価格は世界的に上昇しました 21,22。

農産物の需要が増え続け、21世紀を通じて世界の食料安全保障に対するリスクが増大しているため、この研究では、フラッシュ干ばつに焦点を当てた2つの重要な疑問に取り組んでいます: 温暖化気候下で、世界中でフラッシュ干ばつの頻度はどのような傾向が予測されるか、そしてフラッシュ干ばつによる農業リスクは将来どのように変化するのでしょうか？これらの疑問は、結合モデル相互比較プロジェクトフェーズ 6 (CMIP623) の 6 つのモデルを使用してフラッシュ干ばつを特定することで解決されます。歴史シミュレーションは 1850 年から 2014 年までの期間を捉えており、3 つのシナリオを使用して、2015 年から 2100 年のさまざまな社会経済的経路と放射力レベルの下でのフラッシュ干ばつの進展を予測しています。その結果、温暖化気候とその影響を最も受けやすい地域におけるフラッシュ干ばつの特徴が特定されました。

フラッシュ干ばつの発生を定量化するために、歴史的、SSP126、SSP245、およびSSP585実験の日次時間スケールで6つのCMIP6モデル（補足表1）から蒸発散量（ET）、潜在蒸発散量（PET）、および土壌水分を使用しました。 ET と PET は、標準化蒸発応力比 24 (SESR) を導き出し、干ばつへの激化速度 (フラッシュ干ばつの「フラッシュ」成分) を定量化するために使用されました。土壌水分は、フラッシュ干ばつの発生における水分閾値（フラッシュ干ばつの「干ばつ」要素）を定義するために使用されました。 SESR と土壌水分は、フラッシュ干ばつに向けて急速に変化する環境条件に敏感であり 18,24,25,26,27,28、干ばつ発生の早期警告を提供し 24,26,29、米国干ばつモニターによって示された干ばつの影響に対応している 24,25。 26,30 (USDM) であり、地域から地球規模までの空間スケールでフラッシュ干ばつの発生を定量化するために使用されています31,32,33,34,35,36。

私たちはまず、CMIP6 モデルの歴史的な実験を検証し、モデルが 1980 年から 2014 年にわたる期間のフラッシュ干ばつの気候学的特徴をどの程度正確に捉えているかを判断しました。 CMIP6 モデルのパフォーマンスを評価するために、4 つの再解析データセット (MERRA、MERRA-2、ERA Interim、および ERA5) が使用されました。世界中のほとんどの地域における CMIP6 フラッシュドライの頻度は、1980 年から 2014 年までの期間における再解析に基づくフラッシュドライの発生の \(\pm\)5% 以内にありますが、マルチモデルの平均フラッシュ干ばつ頻度が大幅に異なるのは少数のロケーションのみです (p < 0.1）は、複数の再分析の平均（たとえば、米国南東部と東ヨーロッパ;補足図1）よりも優れています。全体として、再解析データセットの結果と比較すると、北半球の低緯度から中緯度 (0 ～ 40°) ではフラッシュ干ばつの頻度が CMIP6 モデルでわずかに過小評価され、高緯度 (北緯 40 °の北極方向) ではわずかに過大評価されています。

世界的なフラッシュ干ばつ発生のホットスポット（つまり、1980年から2014年までのフラッシュ干ばつ頻度が30％を超えるように選択された15の調査地域、補足図2）では、CMIP6マルチモデル平均は、再解析によって示されたフラッシュ干ばつ発生の季節サイクルを捉えています。さまざまな気候タイプ（補足図3）。イベリア半島、アマゾン東部、インドシナ半島を除く調査地域では、統計的に有意な一致 (p < 0.1) が存在します。全体として、いくつかの地域的な注意点はあるものの、歴史的な比較は、CMIP6 モデルの複合体が将来のシナリオにおけるフラッシュ干ばつの発達を表すスキルを持っているという確信を与えます。

21 世紀の終わり（2066 ～ 2100 年）に向けて、調査された 3 つの将来の気候シナリオすべての下で、フラッシュ干ばつの発生が世界的に増加すると予測されています（図 1）。 SSP126 シナリオの増加率が最も小さく (6.0%)、次に SSP585 (8.2%)、次に SSP245 (9.5%) です。地域的には、急激な干ばつの発生が最も増加すると予測されているのは、ヨーロッパとアマゾンです。異なるシナリオ間での突発的干ばつの頻度の異なる変化は、サヘル付近の中央アフリカ、インド、オーストラリア北部でも明らかです。フラッシュ干ばつの発生は、SSP126 および SSP245 ではこれらの地域では変わらないか、わずかに増加すると予測されていますが、SSP585 では減少すると予測されています。

a – c 将来の気候変動シナリオ (2066 ～ 2100 年) と歴史的期間 (1980 ～ 2014 年) の間のフラッシュ干ばつ頻度のマルチモデル平均変化。将来の気候変動シナリオには、a SSP126、b SSP245、および c SSP585 が含まれます。モデル間の変更の兆候に関する満場一致の合意は黒の点描で示されます。灰色の影付きの地域は、フラッシュ干ばつが発生するには乾燥しすぎるか寒すぎる、マスクされた地域です。

フラッシュ干ばつが発生する地域のホットスポット（補足図2を参照）は、時間の経過とともにフラッシュ干ばつリスクの独特のパターンを明らかにします（図2）。 19 世紀半ばから 21 世紀初頭までの間、15 の調査地域のうち 11 地域では時間の経過とともに中立的な傾向 (つまり、変化が 5% 未満) があり、7 地域では統計的に有意な増加も減少もありませんでした (p < 0.1)。フラッシュ干ばつの傾向（補足図4）。しかし、フラッシュ干ばつ発生の将来予測では、ほとんどの地域とSSPシナリオ（SSP126では15地域中12地域、SSP245では13地域、SSP585では10地域）で発生頻度が増加しており、統計的に有意（p<0.1）で6年以上のフラッシュ干ばつの増加傾向が見られます。調査地域のうち SSP126 には 10、SSP245 には 10、SSP585 には 7 が含まれます。具体的には、SSP585 シナリオと SSP245 シナリオは、21 世紀を通じてフラッシュ干ばつ頻度が増加する地域 (例、イベリア半島、東ヨーロッパ、ロシア西部、アマゾン東部、小アジアなど) で、SSP126 と比較してフラッシュ干ばつ頻度の上昇を示すことがよくあります。対照的に、中国北東部、インド、大地溝帯、オーストラリア北部では、さまざまなシナリオにわたって異なる傾向が存在します。これらの地域では、SSP585 ではフラッシュ干ばつの発生頻度が減少傾向にある一方、SSP126 では 21 世紀末までにフラッシュ干ばつの発生が増加していることが示されています。さらに、SSP126 シナリオと SSP245 シナリオでは、サヘル地域におけるフラッシュ干ばつの頻度は単調に増加していますが、SSP585 シナリオの傾向は 21 世紀初頭に減少し、21 世紀半ばに逆転します。

マルチモデルは、歴史的 (黒)、SSP126 (青)、SSP245 (オレンジ)、および SSP585 (赤) モデルの各調査ドメインにおける年間瞬間干ばつの平均カバー率を示します。 30 年間を中心とした移動平均が各時系列に適用されます。影付きの領域は、対応する過去および将来のシナリオの 6 つのモデルすべての間の 30 年間の中心移動平均間のばらつき (±1σ) を示します。

農業生産の低下は、フラッシュ干ばつの主な影響の 1 つです21,29,37,38。そのため、さまざまな気候シナリオの下で、急速干ばつによる農地へのリスクがどのように変化するかを理解することが重要です。世界的に見て、モデルは、歴史的期間（1850年から2014年）にフラッシュ干ばつを経験した農地面積の割合が減少したか（アフリカとアジア）、または時間の経過とともに比較的安定したままである（オーストラリア、北アメリカ、南アメリカ、ヨーロッパ）ことを示しています。 3)。対照的に、将来の予測では、すべてのシナリオにおいて、すべての大陸にわたってフラッシュ干ばつの影響を受ける農地面積が増加することが示されています（図3）。 SSP585 シナリオでは、2015 年から 2100 年までの最大の増加 (30 年移動平均から取得した値) は北米 (32 ～ 49%) とヨーロッパ (32 ～ 53%) で予測されており、顕著な増加はアフリカ (35%) でも発生すると予想されています。 –47%）、アジア（28～38%）、南米（37～50%）。

過去のシナリオ (黒)、SSP126 (青)、SSP245 (オレンジ)、および SSP585 (赤) のシナリオで、大陸全体でフラッシュ干ばつを経験している農地の年間割合のマルチモデル平均。 30 年間を中心とした移動平均が各時系列に適用されます。影付きの領域は、対応する過去および将来のシナリオの 6 つのモデルすべての間の 30 年間の中心移動平均間のばらつき (±1σ) を示します。

農地におけるフラッシュ干ばつの発生にはより複雑な変化も存在し、SSP126 はオーストラリアの農地に対する最も高いリスクを示し、SSP245 は農地リスクが最も低い (そして最小限の変化) と予測しています。一部の大陸では、フラッシュ干ばつリスクの「転換点」の証拠も示されています（つまり、シナリオ間で農地に対するフラッシュ干ばつリスクが大幅に増加します）。例としては、アフリカと北米が挙げられます。SSP126 と SSP245 のシナリオでは、一般に 2100 年までに農地に対する同じリスクが予測されていますが、SSP585 では、農地に対するフラッシュ干ばつのリスクが顕著に増加していることが示されています。

フラッシュ干ばつは、干ばつの状態が急速に激化するため、干ばつの緩和と早期警戒に複雑な課題をもたらします。干ばつが急速に激化するため、影響（例：農業収量の損失、山火事、熱波）が発生するまでの時間が、ゆっくりと進行する従来の干ばつに比べて著しく短縮されます17。温暖化気候におけるフラッシュ干ばつのリスクの増加は、こうした影響の頻度をさらに増幅させ、農作物収量の急速な減少が地域経済の不安定化につながる可能性がある地域では特に有害です21。

温暖化気候におけるフラッシュ干ばつのリスクに関する知識が限られていることから、この研究では、6つのCMIP6モデルにおけるさまざまな気候変動シナリオの下でのフラッシュ干ばつ発生の世界的な予測に焦点を当てています。特に、この研究は、フラッシュ干ばつが発生する世界的なホットスポット地域内のフラッシュ干ばつの傾向と、フラッシュ干ばつによる農業リスクの変化を定量化しています。我々は、将来のシナリオに関係なく、21世紀中に世界中でフラッシュ干ばつの発生が一般的に増加することを示しており、化石燃料の使用量の増加と放射力の増大を組み合わせたシナリオでは、世界のフラッシュ干ばつの発生頻度がさらに増加することを示しています（図1）。さらに、世界中のホットスポット地域 15 地域のうち 11 地域で、2014 年から 2100 年までの 3 つの気候予測シナリオすべての中で、フラッシュ干ばつリスクの増加が示されました (図 2)。最後に、6 つの大陸すべてで、すべてのシナリオの中で農地におけるフラッシュ干ばつのリスクが増加すると予測されています (図 3)。特定地域の気候モデルにおけるフラッシュ干ばつ予測を調査した先行研究は、我々の発見と一致しています。例えば、ある研究 28 では、図 1 に示したものと同様に、21 世紀後半に中国南東部でフラッシュ干ばつのリスクが増加することが示されました。さらに、別の研究 39 では、インド全土の温暖化気候におけるフラッシュ干ばつの頻度の変化が、モンスーン降水量の季節内変動の変化により複雑になります（図1）。フラッシュ干ばつ特性の予測では、フラッシュ干ばつの期間と深刻度（干ばつの規模）が増加すると予想されることも示されています40。

フラッシュ干ばつは、降水量の不足と蒸発需要の増大が組み合わさって発生します41。これら 2 つの基本的な変数 (降水量と PET) が将来の気候でどのように変化するかによって、さまざまな気候変動シナリオに関連するフラッシュ干ばつの頻度の変化についての洞察が得られます。世界的には、21世紀末までに多くの地域で年間平均降水量が増加すると予想されています（補足図5）。降水量が最も増加するフラッシュ干ばつホットスポットでは、フラッシュ干ばつ頻度の変化が最小限であるか（中国北東部など）、さらにはフラッシュ干ばつ頻度が減少しています（サヘル地域とインドなど、SSP585で最も顕著です。図1および補足図5）。）。しかし、アマゾン、イベリア半島、小アジアなどの一部のホットスポットでは、特に SSP245 シナリオと SSP585 シナリオで顕著な降水量の減少が見られ、それに関連してフラッシュ干ばつの発生が増加しています。

降水量に加えて、PET の増加もフラッシュ干ばつの頻度の増加に寄与する可能性があります。地域全体で降水量が時間の経過とともに比較的安定している場合でも、蒸発需要のレベルが一貫して高くなると、土壌水分のより急速な減少が生じ、ETの増加によるフラッシュ干ばつの可能性が高まります。蒸発需要の重要な推進力42である気温は、21世紀末までに世界中で上昇し、より大きな正味放射力に関連するより大きな変化が起こると予想されます（補足図6）。気温は高緯度でさらに上昇すると予測されています（補足図6）。同様のパターンが PET でも見られ、赤道 30 度より上のほとんどの地域では、21 世紀後半までに PET の増加が比較的小さくなりました (SSP126、SSP245、SSP585 ではそれぞれ <5%、<10%、<20%)。蒸発需要が比較的大きく増加する北緯 30 度の地域と比較して（10 ～ 30% - SSP126、15 ～ 40% - SSP245、25 ～ 50% - SSP585、補足図 7）。全体として、将来の気候変動シナリオの下でより高いPET異常は、フラッシュ干ばつの頻度の増加が予想される地域と重なっています（図1および補足図7）。この関係はヨーロッパ全域と北米全域の高緯度地域で最も顕著であり、そこでは PET の増加の子午線方向の勾配が鉄砲水の発生増加の勾配と一致しています。さらに、PET の増加が最小限である地域では、歴史的期間と比較して、フラッシュ干ばつの頻度が無視できるほど変化するか、わずかに減少します（例：サヘル地域とインド）。

フラッシュ干ばつの主な要因（降水量の不足と蒸発需要の増加）のうち、将来の気候シナリオ内でのフラッシュ干ばつの頻度の変化に対する相対的な寄与を定量化することが重要です。 3 つのシナリオ (SSP126、SSP245、および SSP585) のすべてが、歴史的期間 (1980 ～ 2014 年) と 21 世紀末 (2066 ～ 2100 年) の間でフラッシュ干ばつの頻度が増加していることを示す 14 のホットスポット地域にわたって、インドを除くすべての調査地域）、13 の地域では、降水量のマイナスの変化よりも PET のプラスのパーセント変化が大きいと予測されていますが、1 つの地域は、PET のプラスの変化よりも降水量のマイナスのパーセント変化が大きいことが示されています（アマゾン東部、図 4）。フラッシュ干ばつの発生期間における歴史的モデルと再解析データセットの文脈内では、降水量がフラッシュ干ばつの主な要因である一方、蒸発需要が重要な二次的要因であることが一般に判明しています31,43。しかし、気候変動の文脈の中で、次世紀にわたる蒸発需要の増加はより大きくなると予測されており、そのため、降水量の減少と比較して、フラッシュ干ばつ発生のリスク増大にとってより重要である可能性が高い。予測における土壌水分の変化は、降水量や蒸発需要の変化に比べて最小限ですが、15 調査地域のうち 9 地域では、20 年末までに土壌水分がわずかに乾燥します (シナリオの平均は -0.2 ～ -6.5%)。 1世紀（図4）。決定係数はまた、PETの変化からのフラッシュ干ばつ頻度の変化の説明分散（67.4%）が、降水量の変化からのフラッシュ干ばつ頻度の変化の説明分散（52.9%、図4）よりも高いことを示しています。ただし、フラッシュ干ばつの頻度の変化の最も強い関係と説明された最大の分散は、降水量と PET の合計変化を組み合わせたものであることに注意することが重要であり (図 4)、フラッシュ干ばつのリスクが最大であるという重要な点を強化しています。降水量の減少と PET の増加の組み合わせによるものです 24,41。

a 将来のシナリオ (2066 ～ 2100 年の SSP126 - 青、SSP245 - オレンジ、SSP585 - 赤) とフラッシュ干ばつの頻度 (FD)、降水量 (各研究領域における P)、潜在蒸発散量 (PET)、および根域土壌水分 (RZSM)。 b 降水量と PET の合計変化の比較 (-P + PET)、c 降水量の変化、d 将来シナリオ (2066 ～ 2100 年) の平均と歴史的期間の間の潜在蒸発散量の変化とフラッシュ干ばつ頻度の変化 ( 1980 年〜2014 年）。

フラッシュ干ばつの重要な側面は、干ばつが激化する速度です。このフラッシュ干ばつの特徴的な特徴（遅い従来の干ばつ開発と比較して）により、農業損失、生態系ストレス、山火事の発生、水資源の減少などの広範な影響に向けて開発時間が大幅に短縮されます37,41,44,45。フラッシュ干ばつの激化率が時間の経過とともに増加した場合、これらの影響は将来さらに悪化する可能性があります。すべての気候変動シナリオにわたって、フラッシュ干ばつの激化率は世界的に増加すると予想されており、SSP585（32.1％、補足図8）で最も大きな増加が見られ、特に南アメリカ北部、サヘル地域、インドの一部（>70％）で見られます。）。

より高いレベルの蒸発需要や土地被覆タイプの違いなど、いくつかの要因が干ばつの急速な激化を促進します18、44、46、47。世界的に、PETは21世紀を通じて増加すると予測されており、フラッシュ干ばつ激化率の世界全体の増加における最も重要な推進力である可能性があります（補足図7および8）。ただし、増強率の局所的な変動は他の要因によるものです。たとえば、南アメリカ北部、特にアマゾン地域全体の激化率の世界的最大値も、原生林被覆の大幅な減少と空間的に一致しています（補足図9）。アマゾンの森林地帯が森林から農地や牧草地に転換されると、乾期が延長されて気候が変化します48,49。森林破壊は、光合成を受ける植生が減少するため ET の減少につながり、エネルギーと水の収支の変化により全体的に乾燥した状態が生じるため、森林伐採された地域の降雨量が減少します50,51。森林は草地や農地と比較してフラッシュ干ばつ開発に対する耐性が高いため18,44,47、より攻撃的な社会経済経路における森林破壊の加速はフラッシュ干ばつ激化率の増加を悪化させる。

将来の気候変動の下では、農地は干ばつのリスクが高まるだけでなく52、急速な干ばつがより頻繁に発生する可能性も高くなります（図3）。 21世紀には、社会経済的経路に関係なく、特にアフリカと南アメリカでかなりの農地の拡大と集約が予想されます（補足図10）。そのため、フラッシュ干ばつに見舞われると予測される耕作地の総面積も、将来の期間を通じて増加することになる。しかし、急速な干ばつの発生頻度が高くなるという予測により、急激な干ばつの激化によって影響を受ける農地の相対的な割合も増加します（図2および3）。このため、農業需要の増大に対応して農地の拡大が今後数十年間続くとしても、急速な干ばつ開発による農地のリスクの増大により、世界の食料需要を満たす上での課題はさらに悪化するだろう。

農業リスクの予測はまた、将来の気候変動のより積極的なシナリオ (つまり SSP585) と比較して、いわゆる中程度のシナリオ (SSP245 など) の重要性も強調しています。 SSP585 シナリオでは、オーストラリアを除くすべての大陸で、SSP126 および SSP245 シナリオと比較して、フラッシュ干ばつに対する農業リスクが最も大きく増加します (図 3)。しかし、北米、アフリカ、そしてある程度の南米では、SSP585 シナリオに従った場合、毎年フラッシュ干ばつに見舞われる農地が劇的に増加する一方、SSP126 と SSP245 は比較的類似したままであり、フラッシュ干ばつのリスクは顕著に減少します。

世界の人口が増加し、農業の需要が高まるにつれ、フラッシュ干ばつの頻度の変化により、将来の食料安全保障はさらに逼迫することになるでしょう。実際、急速な干ばつは、進行が遅い従来の干ばつよりもはるかに早い時間スケールで、食料と水に対する私たちの基本的なニーズへのアクセスを減少させることにより、さらなる課題を引き起こします。この研究は、気候変動の中でより頻繁かつ激しいフラッシュ干ばつの影響を最も受けやすい可能性がある世界中の農業地域を明らかにし、したがって農業生産へのフラッシュ干ばつの影響を最も大きく受ける可能性がある。今後は、将来の気候におけるフラッシュ干ばつ発生の地域依存の大気および海洋の要因（テレコネクション、上層大気の波のパターンなど）を調査するために、将来の研究が必要である。さらに、突発的干ばつに対する局所規模の影響と緩和戦略については、地球温暖化の文脈内での突発的干ばつの発生の予測される変化に基づいた追加の調査が必要である。

土地利用データは、Land-Use Harmonization (LUH2 v2f) プロジェクトから取得されています53。 LUH2 は、CMIP6 モデルの歴史的期間 (1850 ～ 2014 年) と将来期間 (2015 ～ 2100 年) の土地利用状態を、空間解像度 0.25° の年次スケールで提供します。過去および将来の SSP 土地利用シナリオ 54 (SSP126、SSP245、および SSP585) は、対応する CMIP6 実験と併せて分析に使用されました。 CMIP6 モデルは同じ土地利用および土地被覆 (LULC) データセット (LUH2 v2f) を使用しますが、異なる LULC カテゴリの分類には不確実性が存在する可能性があることに注意することが重要です。これらの不確実性は、CO2 排出量と地球規模の炭素循環に影響を与える可能性があり 55、地球システムモデルは LULC の変化に敏感になる可能性があります 56,57。特定の LULC タイプは、フラッシュ干ばつ開発に対してより影響を受けやすい、または回復力が高い可能性があります (例: 森林対草原対農地)18,44。しかし、世界のほとんどの地域では、広範囲の LULC タイプにわたってフラッシュ干ばつの発生が増加すると予測されています (図 1)。そのため、将来の予測における LULC の不確実性は、フラッシュ干ばつの発生頻度の変化の大きさに影響を与える可能性がありますが、フラッシュ干ばつの発生の全体的な傾向は同じままです。

歴史的なフラッシュ干ばつは、MERRA58、MERRA-259、ERA-Interim60、ERA561 の 4 つのグローバル再解析データセットを使用して定量化されました。いくつかの研究は、これらの再解析データセットが気候学的観点およびケーススタディ分析から急速干ばつを効果的に捉えることができることを示しています18,24,25,31,33,46,62,63,64。この研究では、フラッシュ干ばつの歴史的モデリングと将来予測のために CMIP6 モデル 23 が使用されました。各モデルの詳細は補足表 1 に示されています。モデルは、フラッシュ干ばつ分析に必要な変数 (ET、ET、 PET、土壌水分) を毎日の時間スケールと分析で使用したシナリオ (履歴、SSP126、SSP245、SSP585) に基づいて分析します。これらの要件を考慮すると、6 つのモデル (IPSL-CM6A-LR、MPI-ESM1-2-HR、MPI-ESM1-2-LR、MRI-ESM2-0、NorESM2-LM、および NorESM2-MM) でこの研究に必要なデータが提供されました。 ; 補足表 1)。

毎日の ET、PET、および地表近くの土壌水分は、1980 年から 2014 年の間、歴史モデルでは 1850 年から 2014 年の間、将来シナリオでは 2015 年から 2100 年の間の 4 つの地球規模の再解析データセットから得られました。毎日の PET は、食糧農業機関のペンマン・モンティス方程式を使用して各データセットから導出されました65。ペンマン・モンティス方程式によって計算された PET (およびその他の一般的な PET 公式) では、温暖化気候における CO2 濃度の増加の役割が考慮されておらず、PET66 を組み込んだ変数における乾燥の過大評価につながる可能性があることに注意することが重要です。この制限にもかかわらず、この研究は乾燥の全体的な規模ではなく、フラッシュ干ばつと干ばつ激化の速度に焦点を当てています。 CMIP6 モデルでは、風速は 10 m で提供されます。ただし、風速 2m は、参考文献の方法を使用して風速 10 メートルから近似しました。 67 を PET の方程式に組み込みます。蒸発ストレス比 (ESR) の毎日の値は、毎日の ET と PET の間の比を取ることによって計算されました。 ESR と土壌水分の平均ペンタッド値を計算し、各格子点で ESR を標準化して標準化 ESR (SESR) を計算しました。 SESR は次のように与えられます。

ここで、 \({{{{{{\rm{SESR}}}}}}}_{{ijp}}\) (SESR と呼ばれる) は、特定のグリッドポイント (i, j) 特定のペンタッド p について、\(\overline{{{{{{{\rm{ESR}}}}}}}\) は、特定のペンタッド p の特定の格子点 (i, j) における平均 ESR です。 1980 年から 2014 年までのペンタッド p、\({\sigma }_{{{{{{{\rm{ESR}}}}}}}\) は特定の格子点における ESR の標準偏差です(i, j) 1980 年から 2014 年までの特定のペンタド p について。

SESR のペンタッド間の変動を考慮するために、Savitzky-Golay フィルター 68 を使用して、データ内の高次モーメントを保存しながら、各グリッド点での SESR の時系列を平滑化しました 32。リモートセンシング観測へのアプリケーションからのガイダンスに従って 69、多項式の次数には d = 4 が使用され、平滑化ウィンドウの半値幅として m = 10 が使用されました (ウィンドウ全体の長さは 21 ペンタッド)。同じ次数の多項式とウィンドウ長を持つ Savitzky-Golay フィルターも、各グリッド点の土壌水分に適用されました。

SESR と Savitzky-Golay フィルターの計算に続いて、SESR の時間的変化が計算され、次のように標準化されました。

ここで、 \({({\Delta {{{{{{\rm{SESR}}}}}}}}_{{ijp}})}_{z}\) (ΔSESR と呼びます) は z-特定のペンタッド p の特定の格子点 (i, j) における、あるペンタッドから別のペンタッドへの SESR の変化のスコア、\(\overline{\Delta {{{{{{\rm{SESR}}}}} }}}\) は、1980 年から 2014 年までの特定のペンタド p の特定の格子点 (i, j) における SESR 値の平均変化です。\({\sigma }_{\Delta {{{{ {{\rm{SESR}}}}}}}\) は、1980 年から 2014 年までの特定のペンタッド p の特定の格子点 (i, j) における SESR 変化の標準偏差です。

フラッシュ干ばつは、干ばつ状態が急速に激化することを特徴としています24,41。この研究では、以前に確立された識別方法論から修正された枠組みを使用してフラッシュ干ばつ現象が識別されました24。この研究で使用された方法論では 3 つの基準が使用されており、2 つは干ばつの影響に焦点を当て、1 つは急速な干ばつの激化を強調しています32。これらの基準は次のとおりです。

ΔSESR は、ΔSESR 値の 25 パーセンタイル以下でなければなりません。

SESR の最小 5 ペンタドの変化は、6 ペンタド (30 日) の長さに相当します。

土壌水分値の 20 パーセンタイルを下回る最終的な土壌水分値。

基準 1 のパーセンタイルは ΔSESR の分布から取得され、基準 3 のパーセンタイルは、データセット内の 1980 年から 2014 年までの各格子点および特定のペンタッドの土壌水分の分布から取得されました。パーセンタイルは、再解析データセットと履歴モデルの間で同じ時間的分析枠を確保し、気候モデルの全長 (1850 年から 1850 年まで) に一貫した参照フレームを維持するために、1980 年から 2014 年の ΔSESR と土壌水分の分布から抽出されました。 2100）。基準 2 と 3 は、フラッシュ干ばつの発達に伴う地表への影響を把握するために使用されます。 2 番目の基準は、短期的な干ばつと、急速な干ばつの激化が干ばつの影響をもたらす事象とを区別するために使用されます。 3 番目の基準に関連付けられた 20 パーセンタイルのしきい値は、フラッシュ干ばつの干ばつ要素を満たします41。

フラッシュ干ばつは、北半球の北緯 30 度を超える北半球の緯度で 3 月から 10 月にかけて、南半球の南緯 30 度以上の南半球の緯度で 9 月から 4 月に確認されました。これは、寒冷期の蒸発需要が制限されており、急速な干ばつの激化が大幅に抑制されているためです24。赤道緯度（南緯 30 度から北緯 30 度の間）では、一年中高レベルの蒸発需要が発生するため、フラッシュ干ばつが年間を通じて確認されています。

オリジナルの SESR フラッシュ干ばつ手法を使用した以前の研究 18,24,25,27,31,62,63,70,71,72,73,74 では、2 つの別々ではあるが補完的な基準を使用して、干ばつへの急速な激化速度を特定しました (つまり、フラッシュ干ばつの「フラッシュ」要素）。 2 つの基準は、フラッシュ干ばつ中の干ばつ激化速度のペンタッドごとの変動を説明するために使用されました。ただし、SESR 時系列に Savitzky-Golay フィルターを適用すると、これらの基準を簡素化できるため、個別の基準 (25 パーセンタイル以下の ΔSESR) を使用して、急速な干ばつの激化を特定できます 32。

さらに、土壌水分を使用して、フラッシュ干ばつイベント中に干ばつ条件に達したかどうかを判断しました。元の SESR フラッシュ干ばつの枠組みでは、フラッシュ干ばつ中に干ばつ状態が達成されたことを検証するために、20 パーセンタイル未満の SESR 値が使用されました24。しかし、この研究で調査された数世紀にわたるタイムスケールと、温度、降水量、蒸気圧不足、およびその他のいくつかの熱、水分、および放射束変数の変化による長期間にわたるSESRの複雑な変化を考慮して、土壌水分が使用されました。基準 3 の SESR の代わりに。

フラッシュ干ばつイベントの特定は、分析で使用されるデータセット、変数、特定方法論に左右されるため、フラッシュ干ばつの気候予測の信頼性が高く確実な結果は特に困難になる可能性があります27,63。この研究では、ここで示した結果の信頼性と堅牢性を高めるためにいくつかのアプローチを活用しました。まず、この研究では、マルチデータセット、マルチモデル、アンサンブルアプローチを利用してフラッシュ干ばつを特定しています。したがって、個々のデータセットの結果は他のデータセットとは異なる場合がありますが、複数のデータセットの平均からより堅牢な信号を取得できます 31,43。この研究では、マルチモデル平均に寄与するために6つのCMIP6モデルが使用され、歴史的モデル平均からのフラッシュ干ばつの気候学的特徴は、4つの再解析データセットからの平均結果と類似していることが判明した（補足図1および3））。

次に、フラッシュ干ばつ識別のための多変量アプローチ 17,32,63 を使用して、結果の堅牢性を高め、フラッシュ干ばつ検出への単一変数アプローチの使用によって生じる変動を最小限に抑えました。 ET ベースの指標と土壌水分は、フラッシュ干ばつを定義するために最も一般的に使用される 2 つの指標です75。ほとんどの研究ではフラッシュ干ばつを特定するためにこれらの指標のいずれかを使用しますが、この研究では蒸発ストレスと土壌水分の有用性を組み合わせて「フラッシュ」要素を特定します。（蒸発ストレスによる）および急速な干ばつ激化の「干ばつ」要素（土壌水分による）。さらに、蒸発ストレスは、地表で利用可能な水分と大気の需要との比率を表すため、それ自体が多変量です 24,76,77,78。

最後に、フラッシュ干ばつの特定では、以前から知られている注目すべきフラッシュ干ばつ事象を特定し、他の干ばつの指標によって示される干ばつの影響と対応する必要があります。この研究は、Christian et al.の修正版を利用しました。 (2019 年、2022 年)24,32 SESR と組み合わせて、主要なフラッシュ干ばつ現象の空間的および時間的展開を捉えた特定アプローチ (例: 2012 年の米国中部と 2010 年のロシア南西部 18,25) は、米国と比べて有利である州干ばつモニター24,25 (USDM) であり、衛星リモートセンシングによって検出された地表乾燥に対応しています18,24,32。この識別フレームワークを使用した、2012 年に米国中部全域で発生した大規模なフラッシュ干ばつの例25,29,44研究を補足図11に示します。

フラッシュ干ばつイベントは、各再解析データセットとモデルで特定されました。少なくとも 1 回のフラッシュ干ばつが発生した場合、特定の年は「フラッシュ干ばつ年」とラベル付けされました。続いて、4 つの再解析データセットによる過去の観測値がまとめて平均され、6 つの過去の CMIP6 モデルがまとめて平均され、6 つの CMIP6 モデルからの将来の予測が各シナリオ (SSP126、SSP126、 SSP245、SSP585）。再解析データセットと CMIP6 データセットの空間解像度は異なるため、(1) 各データセットを空間解像度 0.5° × 0.5° の新しいグリッドに双線形補間し、(2) 新たに作成されたデータセット間の平均を計算することによって、合成空間マップが作成されました。補間されたグリッドデータセット。

時系列では、特定の年にフラッシュ干ばつが発生したすべてのグリッドポイントが蓄積され、ドメイン全体に関するフラッシュ干ばつの空間範囲を表すパーセンテージに変換されました。次に、この年間パーセンテージを適切なデータセット間で平均して、各時系列を作成しました。

乾燥しすぎたり寒すぎたりする場所のグリッドポイントは、各空間マップ上でマスクされました。乾燥した場所は、次のように乾燥指数を計算することによって決定されました。

ここで、P は平均年間降水量、PET は 1980 年から 2014 年までの MERRA-2 データセットからの平均年間潜在 ET です。具体的には、平均年間乾燥指数が 0.2 未満のグリッドポイントがマスクされました (乾燥地域および超乾燥地域)。）または、北半球（3 月から 10 月）および南半球（9 月から 4 月）の生育期中の 1 日あたりの平均 PET が 1 mm/日未満であった場合。乾燥度の閾値は、より湿潤な環境条件からより乾燥した環境条件に移行する可能性があり、フラッシュ干ばつによる植物、農業、または環境への影響を経験する可能性が高い地域での急速な干ばつの進行に重点を置くために使用されました。さらに、PET の閾値では、ET 率の上昇、土壌水分の十分な枯渇、急速な干ばつ発生を引き起こす蒸発ストレスの増加を考慮して、生育期を通じて十分な蒸発需要がある地域が必要です。

この研究では、各モデルの個別のバイアス補正の代わりに、CMIP6 モデルを使用したアンサンブル平均化アプローチが使用されました。バイアス補正方法は、特定の変数の気候学的平均を改善する可能性がありますが、変動性のバイアスの増加など、追加のバイアスを生成する可能性もあります79。さらに、バイアス補正技術は将来の気候傾向を修正することができず 80,81 、将来の予測に非物理的な傾向をもたらす可能性もあります 82。これらの制限のため、CMIP6モデルと再解析データセット間のマルチモデル平均の空間的および時間的比較が分析されました（補足図1および3）。全体として、CMIP6モデルのアンサンブル平均化アプローチは、世界中のほとんどの地域の再解析データセットの平均と比較してフラッシュ干ばつの特徴を表すことができることがわかりました（補足図1および3）。

この研究で使用された MERRA および MERRA-2 の変数と派生変数は https://disc.gsfc.nasa.gov で入手でき、ERA-Interim の変数と派生変数は https://apps.ecmwf.int/datasets/ で入手できます。 ERA5 からのは https://cds.climate.copernicus.eu で入手できます。 CMIP6 データは https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip6/ で入手できます。

この研究に使用されたコードは、https://doi.org/10.5281/zenodo.7796371 で入手できます。

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この研究は、国立科学財団助成金 OIA-1946093 によって資金提供されました。

オクラホマ大学気象学部、米国オクラホマ州ノーマン

ジョーダン・I・クリスチャン、エリノア・R・マーティン、ジェフリー・B・バサラ、ジェイソン・C・ファータド

米国オクラホマ州ノーマン、オクラホマ大学土木工学環境科学部

ジェフリー・B・バサラ

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ジェイソン・A・オトキン

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ヴィマル・ミシュラ

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ヴィマル・ミシュラ

オクラホマ大学空間分析センター、微生物学および植物生物学部、米国オクラホマ州ノーマン

シャオ・シャンミン

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提示されたアイデアをJICが発案。 JIC、ERM、JBB、JCF が概要を整理し、方法論を開発しました。 JAO は方法論を開発しました。 JICが主導して原稿を執筆し、数値も提供した。この記事の執筆には、JIC、ERM、JBB、JCF、JAO、LELL、EDH、VM、XX の協力を得ました。

ジョーダン・I・クリスチャンへの手紙。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

Communications Earth & Environmental は、この研究の査読に貢献してくれた匿名の査読者に感謝します。主な担当編集者: Leiyi Chen、Heike Langenberg。査読者レポートが利用可能です。

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転載と許可

クリスチャン、JI、マーティン、ER、バサラ、JB 他世界的なフラッシュ干ばつの予測では、温暖化気候ではリスクが増大することが示されています。 Commun Earth Environ 4、165 (2023)。 https://doi.org/10.1038/s43247-023-00826-1

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受信日: 2022 年 11 月 10 日

受理日: 2023 年 4 月 26 日

公開日: 2023 年 5 月 25 日

DOI: https://doi.org/10.1038/s43247-023-00826-1

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