9 地点 × 36 ヶ月 積雪ヒートマップ：雪国 vs 太平洋側の極端な格差

9 地点の月次最深積雪を 36 ヶ月分のヒートマップで可視化。北海道 + 北陸の 雪国（赤） vs 太平洋側 + 瀬戸内海の ほぼ無雪（青） の極端な気候格差。水力ベースロード（北陸）+ 暖房需要（北海道 + 北陸）の地理的根拠。

背景

積雪量は 降水量の特殊形態で、電力需要（暖房 + 融雪）と水力発電（翌春の水資源）の両方を駆動する。日本国内の積雪量は地域差が極端で、9 地点中 **2 地点（札幌 + 金沢）**だけが雪国、他 7 地点はほぼ降雪なし。

9 地点 × 36 ヶ月 積雪ヒートマップ

数値で見る（L-010 期間明示）

| 地点 | 年間最深積雪 | 雪国判定 | |---|---|---| | 札幌 | 約 100 cm | ✅ 雪国 | | 仙台 | 約 20 cm | △ 一部 | | 東京 | 約 5 cm | ❌ 太平洋側 | | 名古屋 | 約 5 cm | ❌ | | 大阪 | 約 1 cm | ❌ | | 広島 | 約 1 cm | ❌ | | 高松 | 約 0 cm | ❌ | | 福岡 | 約 5 cm | ❌ | | 金沢 | 約 60 cm | ✅ 雪国（豪雪地帯）|

期間: 最近 36 ヶ月、月次最深積雪値ベース、9 地点 = 札幌・仙台・東京・名古屋・大阪・広島・高松・福岡・金沢

解釈

極端な気候格差: 札幌 + 金沢の 2 地点だけが赤い帯、他 7 地点はほぼ青のまま。「雪国」と「無雪地帯」の二極化が一目で見える、地理的格差の可視化として強力。

雪国の電力需要: Insight #2（北海道）+ #10（北陸）で見たように、雪国は 暖房需要 + 融雪需要 が冬期の電力消費を大きく押し上げる。本ヒートマップで「赤い帯 = 暖房 + 融雪需要のピーク期」が直感的に理解できる。

水力ベースロードの根拠: 北陸の水力ベースロード（Insight #10）は、冬の積雪 → 春の雪解け水 → ダム水位上昇 → 4-6 月の水力ピーク発電、というサイクルに支えられる。本ヒートマップの「金沢の赤い帯」が水力発電の燃料源。

気候変動の懸念: 過去 10-20 年で、日本海側の積雪量は緩やかに減少傾向（一部豪雪年あり）。長期的には水力ベースロードの脆弱化リスク。

3 つの異常豪雪年:

• 2018 年 2 月: 福井 + 北陸で 168 cm 観測、JR 列車閉じ込め
• 2021 年 1 月: 北陸 + 北海道で大雪、JEPX 北陸でスパイク
• 2023 年 1 月: 寒波 + 大雪、全国で電力ひっ迫議論

注意点

• 太平洋側 + 瀬戸内海では降雪が散発的、月次最深積雪が 0 の月が多い
• 36 ヶ月では気候変動の長期トレンドは見えにくい

関連 Insight

• 金沢降水量 × 北陸 JEPX → 雪と水力の関係（#17）
• 金沢日平均気温 × 北陸 JEPX → 気候 + 価格構造（#10）
• 札幌最低気温 × 北海道 JEPX → 暖房需要（#2）

出典

• 気象庁 過去の気象データ（9 地点、最深積雪、CC BY 4.0）
• 当データはエネルギー情報センター運営 eic-data-pipeline が毎朝 8:00 JST に自動更新

構成系列: jma-snow-max-\{hokkaido,tohoku,tokyo,chubu,kansai,chugoku,shikoku,kyushu,hokuriku\}（9 地点並行 fetch）／レンダラ: ChartHeatmap 編集物著作権: EIC Data (CC BY 4.0) Phase B-A Day 9 で MDX 化（2026-05-06、リン）

@misc{eic-data-snow-9-region-heatmap,
  title = {9 地点 × 36 ヶ月 積雪ヒートマップ：雪国 vs 太平洋側の極端な格差 (snow-9-region-heatmap)},
  author = {EIC Data (一般社団法人エネルギー情報センター)},
  year = {2026},
  url = {https://data.eic-jp.org/insight/snow-9-region-heatmap},
  note = {Accessed: 2026-05-19; License: CC BY 4.0},
  publisher = {EIC Data}
}