北海道大学大学院地球環境科学研究院の研究グループは、機械学習と高解像度シミュレーションを組み合わせた新たな分析手法を開発し、北海道で発生した大雪が地球温暖化によって10～20％強化されていたことを解明した。──頻発化・常態化しつつある極端気象の高精度予測技術が求められている。しかし、地球温暖化が極端気象に与える影響を、定量的かつ地域ごとに評価する手法は未だ限られている。そこで、北海道大学大学院地球環境科学研究院の研究グループは、2021年12月17～18日にかけて札幌や小樽で観測された記録的な大雪（24時間降雪量50cm超）の類似ケースを、「機械学習」を用いて膨大な気候シミュレーションのデータベースの中から抽出し、日本周辺における気温や水蒸気量の変化を見積もり、さらにイベントアトリビューションの一手法である「擬似温暖化実験」と呼ばれる高解像度シミュレーションを実行した。その結果、札幌など北海道各地の降雪量が地球温暖化によって強められていたことが確認され、南風が流入する道東地方では降雪が20％、北海道西岸沖では10％強化されていたことが判明した。──この手法は、気圧配置の遷移を考慮して気候変化の影響を見積もることで、従来の手法よりも精度の高い評価が可能となった点が大きな特長である。気候変動対策の意思決定を科学的に支援するものであり、暖候期の大雨などにも適用できる可能性を有する。本成果は、2024年12月16日公開のJournal of Geophysical Research -Atmospheres誌に掲載されている。