自然災害による損失額は増加しているか？（２）

損失額の「正規化」について

2022/09/14

監訳：キヤノングローバル戦略研究所　研究主幹　杉山大志　　翻訳：木村史子

本稿はロジャー・ピールキー・ジュニアによる記事「Making sense of trends in disaster losses　Part 1: What is a “normalization”?」を許可を得て邦訳したものです。

前回：自然災害による損失額は増加しているか？（１）

　正規化のロジックは単純で、例を用いて説明することができる。2005年の海辺の家を想像してみて欲しい。2005年にハリケーンがやってきて、その家は大きな被害を受け、10万ドル（2022年ドル換算）の損害を受けたとする。17年後の2022年、同じ海岸の同じ場所を想像してみよう。海岸の開発が進み、同じ家が2軒建っている。先の嵐とまったく同じ強さのハリケーンが吹き荒れ、両方の家に被害が出たとしよう。すると2022年の暴風雨の損失額は20万ドルに及ぶことになる。

　この例では、暴風雨の被害額は17年間で2倍になったことになる。しかし、被害が拡大したのは、暴風雨が強くなったからでも頻度が高くなったからでもない。損害額の増加のすべての原因は、風雨にさらされた財産の量が2倍になったことである。

　2005年に起きたのと同じ強さの暴風雨が、仮に2022年に起きたとしたらどれだけの損害をもたらすだろうか。データを見れば、被害拡大の理由を認識することができる。上記の単純な例では、2005年の損失額に2倍を乗じれば答えになる。これは、暴風雨にさらされる財産の量が2倍になったためである。そこで、2005 年の暴風雨が 2022 年に発生していた場合、20万ドルの損害が発生していたと考えられる。この単純な例では、同一の暴風雨を想定しているため、変化するのは暴風雨に対してどれだけ財産が曝されているか（曝露、エクスポージャー）だけとなる。

2005年のハリケーン・カトリーナ

　しかし、現実はここまで単純ではない。家づくりには、さまざまなやり方がある。そこで、別のシナリオを考えてみよう。第二のシナリオでは、2つ目の家は、おそらく補強したり構造を変えたりして、防災に配慮して建てられている。2022年に2回目の嵐が通過したとき、新しい家への被害は5万ドルだけで、合計15万ドルとなる（つまり、古い家への10万ドルの被害と、新しく丈夫になった家への5万ドルの被害）。

　この第2のシナリオでは、2005年の暴風雨が2022年に発生した場合、どれだけの損害が発生するのであろうか。2022年には家が2軒になることを反映して、2005年の損失額に単純に2倍すると、予想損失額は20万ドルになり、実際に観測された15万ドルよりはるかに高くなる。この結果には、2022年にはより強い家が建っている点を考慮しなかったことによる偏りが見られる。これらのデータから、被害が少ないから2022年のハリケーンは弱かったと主張するのは間違いになる。だから、経済的な損失額だけを以て気候変動について結論を出してはいけない。
　そうではなく、経済的な損失額の傾向を、暴風雨の頻度や強度といった気象データの傾向と比較することで、正規化調整の結果に偏りがないかどうかを検証する必要がある。

　さて、この思考実験の第三のバリエーションを考えてみよう。この実験では、2022年の海岸に2005年当時と同じ家が2軒あると仮定する。そして、2022年により強い嵐が上陸し、2つの家に25万ドルの被害が出たとする。この場合、2005年の被害を2022年の値に調整した後、先の嵐による正規化された損失額は20万ドルと予想されたが、25万ドルの被害が観察されたことになる。つまりこの場合、損失額の増加の一部は、暴風雨の強さが増加したことに起因すると考えられうる。そして、気象データを直接見て、強度の増加が確認できれば、この結論は正しいことになる。

　もちろん、わが国の海岸には、何百万もの建造物とともに何兆ドルもの資産が存在している。何十年にもわたる何百もの暴風雨が、物理的損害と損害額の複雑な状況を作り出している。正規化手法を適切に実施するには、損失額に影響を与える多くの社会的要因だけでなく、暴風雨の頻度と強度の気象データの傾向にも十分な注意を払う必要がある。

　人為的なものであれ自然変動であれ、気候変動が災害による損失額の増加をもたらすためには、異常な気象現象の頻度が高くなるか、強度が高くなるか、あるいはその両方でなければならないことはしばしば明らかだと思いこまれているが、そうではない。災害の発生頻度や強度が高まれば、正規化された損害額も同様に増加することが予想される。異常な気象現象の頻度と強度のデータは通常、損失額とは別に収集されるため、この2つの独立したデータは、正規化の結果に対して非常に重要な整合性チェックを与えることになる。

　両データセットの傾向は一貫しているはずである。もしそうでないなら、データセットには説明すべきことが残っている。この後の投稿で説明するが、ここでの論理は単純である。正規化された損失額の傾向は、対応する気象データの傾向と一致するはずである。

　強調したいのは、私たちは異常な気象の変化を特定したり、気候変動の「シグナル」を発見したりするために正規化された損失データを見るのではないということである。異常現象の頻度や強度の変化の証拠を探すのに最も適しているのは、当然のことながら、それらの現象を直接反映するデータである。気象の傾向を理解するためには、経済データではなく、気象データを見なければならない。