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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

Jul 31, 2023

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

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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す。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す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。

30% flash drought frequency between 1980 and 2014; Supplementary Fig. 2), the CMIP6 multi-model mean captures the seasonal cycle of flash drought occurrence depicted by reanalysis across a variety of climate types (Supplementary Fig. 3). Statistically significant agreement (p < 0.1) exists in study regions with exceptions across the Iberian Peninsula, eastern Amazon, and the Indochinese Peninsula. Overall, with a few regional caveats, the historical comparison provides confidence that the composite of the CMIP6 models has skill representing flash drought development in future scenarios./p>70%)./p>