測候時報76.4-6

2009

解説

二酸化炭素分布情報について

地球環境・海洋部

環境気象管理官 *・気象研究所 **・神戸海洋気象台 ***要旨
気象庁は，地球温暖化の主要な原因物質である二酸化炭素の分布状況を監視するために平成 21 年 2 月より二酸化炭素分布情報の提供を開始した．本情報は，世界中の二酸化炭素濃度観測データを基に，国際的な相互比較プロジェクトで開発された逆解析手法と当庁が開発した二酸化炭素輸送モデルを用いて過去 20 年以上の二酸化炭素の月平均収支を解析して作成した，月平均の濃度情報である．本情報の作成に当たっては，従来同様な情報の作成の際に用いられてきたスムージングがかかった観測データではなく，WMO 温室効果ガス世界資料センターに報告されているのと同じ実観測値を用いていることやこれに付随した観測データの品質管理手法などに工夫がなされている．本稿は二酸化炭素分布情報の解析手法を述べるとともに，その精度評価などを記述している．本情報は南半球や海洋でおおむね 0.5 ～ 1.0ppm 程度の精度を有しているが内陸では若干精度が落ちる．今後は航空機観測データや衛星観測データの取り込み，解析手法の高度化を通じて本情報の高精度化を図る予定である．

1.

はじめにその影響等を把握するための大気・陸域・海洋の気候変動に関する政府間パネル（IPCC）第 4次評価報告書でも指摘されているように，二酸化総合的な観測・監視体制の強化に取り組むこととされている．

炭素の収支（特に陸域吸収源）や炭素循環の正の

このような情勢を受けて，気象庁では平成 20

フィードバック（気温の上昇に伴い，海洋や陸域年度より二酸化炭素分布情報の提供を開始した．の吸収能力が下がり，濃度がさらに上がる効果）

二酸化炭素分布情報とは，世界各地の二酸化炭素についての理解が依然として不十分であり，この濃度観測データを元に，二酸化炭素の放出吸収量点が地球温暖化予測に大きな不確定性をもたらすを解析する逆解析手法（以下，逆解析という．）要因の一つとなっている．また，国連気候変動枠と，当庁が開発した輸送モデルを用いて炭素循環組条約では，締約国による気候系の組織的観測をの解析を行い，二酸化炭素濃度の格子点値を求め促進するとされており，我が国の「京都議定書目たもので，一般には毎月の濃度の地理的な分布図標達成計画」では，温室効果ガス，気候変動及びや任意の格子点の時間経過図などの形で提供して

＊＊＊
＊＊＊

池上雅明・藤田眞木貴史

森建・平原隆寿・竹内綾子・須田一正－ 221 －一人

測候時報76.4-62009

いる．本情報は，年に 1 回内容を追加・更新する．
炭 素 循 環 の 解 析 に お い て は， こ れ ま で に 先
駆 的 な 研 究 が 多 数 な さ れ て い る． た だ， こ（1）

れまでの研究ではモデルへの入力値として
米 国 海 洋 大 気 庁（NOAA） の 解 析 プ ロ ダ ク ト
GLOBALVIEW（NOAA，2009）を用いる例が多い．
式（1）において， （ =1，・・・

GLOBALVIEW は，観測データの外挿・内挿処理）は解析等により観測期間がそろっており，データの品質に利用した全期間・地点の観測データ（月平均値）管理もなされているため，そのままモデル解析にを示す． （ =1，・・・ ）は解析期間（今回は利用することができるが，その反面観測データの1985 ～ 2007 年）における各月・各領域の二酸化季節変動成分を低次の関数で近似しているため，炭素フラックス（以下「領域フラックス」と呼ぶ．）

関数では近似できない観測データの情報を解析にである．

生かせない．そこで，本解析では二酸化炭素濃度ある月にある領域から放出された単位量の二酸化観測データそのものを逆解析を用いて品質管理を炭素フラックスが観測値に与える寄与の程度を示行いつつ解析した．

している．

本稿ではこの解析手法の概要と解析精度を確認（ =1，・・・m， =1，・・・ ）はこの式から単に観測データとの差が最も小さくを求めると，観測データの代表性，するために行ったいくつかの実験手法・結果を示なるようなした後に，二酸化炭素分布情報の利用法について

領域フラックスの妥当性，輸送モデルの誤差等に紹介する．

よっては非現実的な解が求まることがあるため，各領域フラックスについて，第一推定値とそ2.

解析手法の不確かさという情報を与えた上で，以下に定め

2.1

逆解析

る評価関数

ある領域での温室効果ガスの濃度は，その領域

クスを最も小さくする各領域フラッを解として求める．

1でのガスの排出及び吸収 だけでなく，濃度の高い領域から気体が運ばれてくれば濃度が高くなる（2）など周辺からの輸送の効果もあわせて決まる．二酸化炭素分布情報は，観測された濃度が各領域からのフラックスと輸送による寄与の線形結合で表（3）

これらの式における各変数の意味は以下の通り
はフラックス第一推定値の誤差（GtC/現できるという仮定を用いて解析する，ベイズ統である．

合逆解析（Enting，2002）という手法を用いて求y），めた．この手法では，モデルシミュレーションにクス第一推定値（GtC/y）， は月平均二酸化炭素

2

は観測データの誤差（ppm），はフラッ対する観測データの偏差と先験情報 との差で構濃度観測値を示す．この式において，（2）式の右成される評価関数が最も小さくなる各領域のフ辺第 1 項は観測値と解析値のずれを示し，第 2 項ラックスとその共分散を推定する．つまり，観測は各領域フラックスの第一推定値からのずれを示

データとのズレを小さくしつつ，これまでに得らしている．（3）式は求める解れた知見からも大きく外れない二酸化炭素フラッの手法の長所としては，個々の観測データの持つクスを求めることになる．基本的な方程式系を以特色を最大限に引き出しつつ，全体としてより現下に示す．

実的な二酸化炭素フラックスが得られるという点12を示している．こ

排出と吸収をまとめてフラックスと呼ぶ．大気への排出を正，吸収を負とする．
逆解析を行う際に，解が非現実的にならないようにあらかじめ与える情報．ここでは，各領域のフラックス推定値とその不確かさを与えている．

－ 222 －

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76.4-62009である．ただし，領域フラックスの推定値やそので月平均値が計算できない場合に関しては，後述

不確かさなどをあらかじめ適切に設定しておく必する観測データ不確かさを大きくすることによっ要がある．て実質的に解析から除外した．今後の観測地点数

この手法はデータを解析する際に 4 次元変分法

拡張にあたっては，世界気象機関（WMO）の参などのようにアジョイントモデルを作成する代わ

照標準ガスとトレーサビリティーの取れた 3 観測りに各領域・月からの放出に対応した多数の輸送データのみを利用する．

モデル計算を実施すればよいという手軽さから近観測データの不確かさは WDCGG が採用して年の多くの解析で採用されている（Baker et al.，いるフィッティングカーブ（WDCGG，2000）と2006）．解析にあたっての基本的な設定は Baker

観測データの差によって見積もる．このフィッet al.（2006）を用い，輸送モデルの実験に関しティングカーブは，観測所ごとにトレンドと季節ては TransCom 3（Gurney et al.，2000）を用いた．

変動成分を求め，この両者を合わせたものであ

以下に，利用した観測データ，フラックス第一推る．フィッティングカーブを算出するだけの十分定値，輸送モデルの概要を示す．

な連続観測期間のない観測所（主に移動体観測）については，実測値とモデルの差などからあらか2.2

観測データ

じめ観測データの不確かさを定めた．例えば西太データの利用許諾が得られた 15 機関による二酸化炭素濃度月平均値を解析の対象とした．船舶

平洋における気象庁の観測船には後述のとおり0.6ppm を与えた．

等の移動体による観測データは緯度経度 5°間隔船舶観測データ（第 1 図における日本付近の等の月平均格子点データに集計し，地上の観測点と間隔に並んだ観測点）については，上記のほかに合わせて世界 153 か所のデータを用いた．移動体も，以下のとおり特別な取扱いを行った．オリジの観測データを格子点値にする際，実観測データナル観測データがイベント観測データ（観測時刻のみから計算された月平均値を利用し，欠測などにおける瞬間値）であり，観測が行われた場所が第1図
3観測データ選別率

大気中の微量成分の濃度を図る際には，精密に対象ガスの濃度が調整された標準ガスを用いる．標準ガスの濃度は精密に調整されてはいるが，調整者や調整方法により，微妙に異なっているのが実状である．このため，標準ガス同士を比較し，相互の濃度の関係式が明確になっているものを「トレーサビリティが取れている」という言い方をする．

－ 223 －

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時刻によって変動しているため，経度・緯度 5°るが，これは後者でフラックスの変動が大きいこごとの矩形領域を考えてまずはこの領域の観測とが原因と考えられる．

データを単純平均して格子点の月平均値を求め

現在，航空機観測や衛星観測の観測データの取た．不確かさについては，上述のフィッティング得が可能となりつつある．今後はこれらの観測カーブを用いた手法を用いて求めることができなデータへの対応を進めていく必要がある．

いため，他機関の観測データの値などを参考に不確かさを一定値（0.6ppm）とした．計算機負荷

2.3を考慮して，周囲に観測地点がないかつ観測期間

逆 解 析 は Baker et al.（2006） の 手 法 で 行 っ（1992 ～ 2007 年）の間に年に 1 個以上の観測デーた．領域は当面 TransCom 3（Gurney et al.，2000）

タがある地点のみを今回は解析で用いることとし

で 採 用 さ れ た 22 領 域（ 第 2 図 ） に 分 割 し， 将た．

来的に 64 領域などへの拡張を目指す．既知のフ ラ ッ ク ス と し て，TransCom 3 で 採 用 さ れ た

このようにして算出した観測データの不確かさ
は (2) 式の逆解析手法に相当し，観測所の重みの逆数に化 石 燃 料 燃 焼 に よ る 放 出（1990 年，1995 年 ）なる．つまり，不確かさが小さい観測所ほど解析（Brenkert，1998），海洋フラックス（Takahashi etに大きな影響を与えることになる．

al.，1999），陸上生態系フラックス（CASA モデル，

観測データは，観測所別に利用するかしないかRanderson et al.，1997）を採用する．これらの既の判断を行っている．観測所のセレクションは二知フラックスで表現できない年々の変動を各領域段階の手順から成る．まず，観測所ごとに，逆解のフラックスとして割り当てる．化石燃料燃焼放析と実測値の差が基準を超える観測データを除外

出量に関しては，エネルギー利用の統計値等に基する処理を（Maki et al.，2005），除外される観測づいた年ごとの全球放出量（Marland et al.，2004）

データがなくなるまで繰り返して，データが残っを使い，地理的分布は 1990 年以前は 1990 年のデーている割合をデータ選別率とする（第 1 図）．次に，タ，1995 年以降は 1995 年のデータ，その間は一データ選別率が 50% を超えている観測所のみを次内挿した値を用いる．以上のような既知フラッ抽出する．こうして抽出された観測所における観クスで表現できない濃度変動を，各領域のフラッ測データで本解析を行う．観測データの選別率はクスとして割り当てていくこととなる．

おおむね海洋で良好であり，陸域で悪い傾向があ

第2図あらかじめ求めておく領域フラックスの第一推

領域分割図（TransCom に準拠）

－ 224 －

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定値は基本的にゼロとし，第一推定値の不確かさ

3.

インパクト実験（誤差幅）は TransCom のデータを用いた．また，

3.1

実験目的と方法

既知フラックスの不確かさをゼロとしたことか

前節で述べたように，二酸化炭素分布情報は，ら，統計値では表現しきれない人為起源の化石燃濃度の観測値として WDCGG に報告されている料放出量の年々の変化も各領域のフラックスの変のと同じ実観測値を使ったこと，気象データとし動として解析される．て気候値ではなく長期再解析による実際の年月の将来は，本庁海洋気象課で開発中の海洋フラッデータを使ったことに特色がある．これらの効果

クス解析値や気象研究所で開発中の地球システムを確認するため，ある地点の観測データの有無とモデルの海洋・陸域炭素循環モデルの二酸化炭素年々変化する気象データの導入に対する二つの感フラックスなどの知見の導入を検討する．

度実験をそれぞれ行った．ここで，前項で示した手法を用いた解析を CNTL と呼ぶ．

2.4輸送モデル

まず，年々変化する気象データの導入が解析に輸送モデルとして，気象庁が開発した二酸化炭与える影響を評価するために，解析全期間にわ素輸送モデル（CDTM，Sasaki et al.，2003）を用たって前項で作成した気候値（1985 ～ 2004 年のいる．水平解像度は 2.5°，鉛直層数は 32 で移20 年平均値）を用いた実験を行った（CLMT）．

流，拡散過程を備えたオフラインモデルである．

また，特定年（1997 年，1998 年，1999 年，2000 年，CDTM は，TransCom に参加した 12 の輸送モデル

2001 年）の気象データを繰り返し用いた解析ものうち，航空機観測データから得られた二酸化炭併せて行った（Y1997 ～ Y2001）．この気象デー

素濃度の年平均鉛直プロファイルとの差が少ない

タに関する実験に関しては，気象データの差異が3 つのモデルのうちの一つとされている（Stephens

観測データ選別に与える影響を除くために，いずet al.，2007）．

れの実験においても観測データとして 2.2 節の観気象データとしては，気象庁・電力中央研究所
による 6 時間ごとの再解析値（JRA-25，Onogi et

測データを用い，前に述べた観測所選別は行っていない．

al.，2007）と，同じ手法で継続されている解析値

次に，ある地点の観測データの有無が解析に与（JCDAS）を用いる．TransCom では，各参加機関える影響を評価するための実験を実施した．ここが独自に選択した特定年の気象データを毎年繰りでは，CNTL から，代表的な 5 か所（綾里，南鳥返し用いて輸送計算を行っていたが，本解析では，島，与那国島，アイスランド，イースター島）の実際の年の再解析データを用いて輸送計算を実施

観測データを抜いた実験と，船舶観測データを抜した．輸送モデルに関しては，より詳細な輸送いた実験をそれぞれ実施した．

過程をシミュレートするため，現在 CDTM の気象研究所・気象庁全球モデル（MRI-JMA98）へ3.2

実験結果の統合作業を進めている．これによって，MRI-気象データの違いが解析結果に与える影響を図

JMA98 で計算するあらゆる要素を時間・空間内る指標として，全期間，全地点における解析値と挿をすることなく輸送モデルで利用できるため，観測値の差の標準偏差を用いた．各実験における精度の向上が期待できる．将来はこのモデルへの差の標準偏差は第 1 表のとおりとなった．
第 1 表を見ると，解析値と観測値の差は，気候移行を図る予定である．

値（CLMT）を用いた場合に最も小さく，再解析
第1表

気象データの違いによる解析値と観測値の差－ 225 －

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報76.4-62009

データを用いた場合（CNTL）は CLMT よりも少く，周囲に観測所の少ない地点（アイスランド，し大きい．特定年の気象データを用いた場合はイースター島）では差のばらつきが大きく変化す

特定年の選択によって大きく異なるが，平均値ることが分かる．与那国島に関しては，周囲に観は 0.63ppm であり CNTL や CLMT よりも大きく測所が比較的多いものの，陸上フラックスの影響なる．よって，特定年の気象データを使うよりはを受けやすいことから，観測所の除外がフラック

今回のやり方又は気候値を使う方が，解析値と観ス推定に影響を与え，差のばらつきが比較的大き測値が近くなる．気候値を使った方がこの差がよくなったと考えられる．

り小さくなることに関しては，以下の原因が考え

また，船舶観測データを除外した場合，解析値られる．現在の輸送モデルでは，鉛直輸送の誤差と観測値の差の標準偏差にほとんど差が見られなが水平輸送の誤差と比較して大きいといわれていかったため，解析されたフラックスの標準偏差をる．今回，気候値による輸送結果を用いることに比較した．これは，解析されたフラックスのばらよって，輸送モデルの鉛直輸送が平均化されたたつきを示し，この増減によって船舶観測データがめ，個々の年の気象場を用いた場合よりも相対的解析値に与える影響を知ることができる．船舶観に現実との差が小さくなった可能性が考えられ測を追加することによって熱帯インド洋でわずかる．に（0.2%）ばらつきが大きくなった以外はすべ

次に，ある地点の観測データを除外した実験の結果について第 2 表に示す．ての領域でばらつきが小さくなった．全 22 領域のうち，船舶観測を追加することによってフラッ

第 2 表を見ると，海洋や南半球では，観測所の除外にかかわらず解析値と観測値との差がおおむクス標準偏差が顕著に小さくなった領域を第 3 表に示す．

ね 0.5 ～ 1.0ppm であることが分かる．また，観フラックス解析結果のばらつきは，船舶観測の測所を除外するとどの地点においても差のばらつ追加により，近傍の陸域（北米北部，東南アジア，きが増大するが，周囲に観測所が比較的多い地点温帯アジア）や観測データの少ない領域（南米北（綾里，南鳥島）では差のばらつきの変化が小さ部，ユーラシア北部）で顕著に減少した．

第2表

観測所を除外した場合のその観測所における解析値と観測値の差

第3表

船舶観測を追加した場合のフラックス解析に与える影響－ 226 －

測候時報

76.4-620094.

プロダクトの利用資料となりうる．なお，一般の啓発用として，第4.1二酸化炭素濃度

3 図のような濃度分布図や濃度増加量分布図など二酸化炭素フラックスの解析結果と，逆解析を計算する際に使った輸送モデルの計算結果を組みを，2009 年 2 月から気象庁ホームページで公開している．

合わせることによって，二酸化炭素濃度の全球三次元分布を求めることが可能である（第 3 図）．

4.2

これにより，これまで分からなかった二酸化炭素逆解析からは，各領域の月平均二酸化炭素収支濃度の経度方向の差異を明らかにすることがでが算出できる．第 4 図は，二酸化炭素収支のうき，炭素循環の解明に資するとともに，二酸化炭ち，既知の放出・吸収（化石燃料燃焼，陸上生態素の振る舞いに関する教育啓発資料として利用す系，海洋）を除いたものを示している．この結果ることができる．また，水平・鉛直方向に空間的は，炭素循環プロセスの解明，海洋・生態系の炭に正しく全球平均した濃度を算出することが可能

素吸収能力の監視・把握に貢献できると考えられとなる．二酸化炭素の全球平均濃度の推移は，地る．第 4 図を見ると，特に陸域のフラックスとエ

球温暖化対策策定や放射強制力算出のための基礎

ルニーニョ監視指数との間に正の相関関係が見ら

第3図

炭素収支

二酸化炭素濃度図（2007 年 12 月）

第 4 図 月平均の陸域，海洋二酸化炭素フラックスとエルニーニョ監視指数との関係
フラックスについては，既知のフラックスを除いた変動成分を示している．

－ 227 －

測候

時報

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2009

れる．1990 年代前半でこの関係が見られない理

5.

由としては，ピナツボ火山噴火の影響による気候

気象庁では，平成 20 年度に二酸化炭素分布情変動が原因と考えられる．（気象庁，2009）

まとめと今後の予定

報の提供を開始した．この情報を作成するに当たって用いた手法は，世界的に広く使われている

4.3

観測データ品質管理

ものを利用しているが，いくつかの点で当庁独自世界の観測データを解析などに利用するためにの拡張を試みている．主な拡張点は，長期再解析

は，観測データや観測所の立地条件などの評価がの気象データ利用，独自に開発した輸送モデルの必要となる．このように客観的な手法を用いて作利用，実観測データに対して独自の品質管理を施成した温室効果ガス濃度解析値と実際の観測値をした上での利用，格子点化した船舶観測データの比較することによって，観測データの品質に問題導入である．解析精度は，フラックスの変動が比がある可能性がある観測データ又は観測所の抽出

較的小さい南半球や海洋においておおむね 0.5 ～に利用できる可能性がある（第 5 図）．また，同1.0ppm 程度であり，フラックスの変動が大きな

一の観測所についても，長期間のモデルによる解陸域ではこれよりも悪いと推定される．

析結果と比較できることから，観測所周辺環境な環境気象管理官では，現在も観測データの取扱

ど観測にかかわる様々な条件の変化をとらえるこい，解析手法，輸送モデルなどに関する改良を進とができる可能性がある．

めており，良好な結果が得られた手法に関しては業務への導入を進めていく予定である．また，解析手法のうち独自に開発した部分については，別途科学的な審査を経た論文として発表することとしたい．

第5図

綾里における観測値（緑）と解析値（赤）の比較例－ 228 －

測参考

文候時報76.4-6

2009

NOAA（2009）：GLOBALVIEW-CO2, Cooperative

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－ 229 －

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