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March 2017

PM 2.5 の観測とシミュレーション
─天気予報のように信頼できる予測を目指して

PM2.5 などの大気汚染物質の分布や動きを把握し、予測するために重要なのが数値シミュレーションです。
その計算精度を高めるために、
私たちは様々な努力をしています。

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64 March 20171970 年代に大気中に存在する粒子のうち、直径お
よそ 7µm 以下の粒子（SPM）に対して大気汚染物質としての環境基準が定められました。 1990 年代になると、より小さな粒子の方が健康に大きな影響を与えることが認識されるようになり、2009 年に微小粒子状物質（直径 2.5µm 以下の粒子、PM2.5）の環境基準が加えられました。しかし、PM2.5 の環境基準達成率の低い状況が続いており、大気汚染物質の中では光化学スモッグの原因になる光化学オキシダントと並び PM2.5 も重要な課題になっています。 一方、2013 年に中国で大規模な PM2.5 の大気汚染が報告されると、それ以降マスメディアがしばしば PM2.5 問題を取り上げるようになり、
人々の関心が急激に高まっています。
国立環境研究所では 1990 年代から微小粒子状物
質の健康影響についての研究を開始しました。さらに、2001 年度からは新たに研究プロジェクトを立ち上げ、PM2.5 などの粒子状物質の観測による動態の解明、また、数値シミュレーションによる高濃度現象の理解や予測に取り組んでいます。
本号では、PM2.5 の数値シミュレーションや予測に関する取り組みについて、研究や観測の成果とともに紹介します。

PM2.5 の観測とシミュレーション
─天気予報のように信頼できる予測を目指して● Interview 研究者に聞く精度の高い微小粒子状物質（PM2.5）のp4 ～ 9濃度予測モデルを目指して● SummaryPM2.5 の動態把握に関する研究から

p 10 ～ 11● 研究をめぐってPM2.5 の観測および数値シミュレーションに関する動向

p 12 ～ 13● 国立環境研究所における「PM2.5 の動態把握およびシミュレーションに関する研究」
のあゆみ

p 14

表紙写真：PM2.5 濃度予測と測定機の空気採取口

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nterview

研究者に聞く
精度の高い微小粒子状物質（PM2.5）の濃度予測モデルを目指して
大気汚染物質の 1 つである PM2.5（微小粒子状物質）は、健康影響が懸念され、各地方自治体などで観測の強化や注意喚起が行われています。近年、PM2.5 の濃度分布の予測を見かける機会が多くなりましたが、PM2.5 はほかの大気汚染物質に比べて正確な予測がとても難しい物質です。地域環境研究センターの菅田誠治さんは、PM2.5 の濃度を計算するシミュレーションモデルを用いて研究や予測を行っています。菅田さんの予測モデルの開発について、成果や展望とともに PM2.5 ならではの苦労をうかがいました。

健康影響で注目される PM2.5で、大気中に浮かんでいます。

Q：これまでどのような研究をされてきましたか？

菅田：燃焼などによって直接生成される場合と硫黄酸

菅田：大学では気象学が専門で、ジェット気流の研究

化物（SOx）や窒素酸化物（NOx）、揮発性有機化合物をしていました。国立環境研究所に入ってしばらく気（VOC）などのガス状の原因物質が、大気中で化学反候変動の研究をしたあとは、大気汚染を研究していま

応により粒子化することでできる場合があります。

Q：PM2.5 はどうやってできるのですか。

す。PM2.5 の研究は大気汚染の対象物質として 1999

Q：どうして PM2.5 が問題になったのでしょうか。

年ごろから始めていたのですが、本格的に取り組むよ菅田：PM2.5 は非常に小さい粒なので吸い込むと、肺うになったのは 2000 年代になってからです。

の奥深くの肺胞の中に入り込んだ後、なかなか出て来

Q：PM2.5 とはどんな物質なのでしょうか？

なくなってしまいます。それが血液などを介して体の菅 田：PM と は Particulate Matter の 略 で、 直 訳 す中をぐるぐる回り、炎症などを引き起こすと考えられ

ると粒子状物質です。そのうち PM2.5 は粒径が 2.5µmています（環境儀 22 号参照）。

以下の粒子状物質の総称です。粒子と名前がついてい

Q：PM2.5 はほかの大気汚染物質とどんな違いがある

るように、液体や固体、またはそれらが混じったもののですか。

コラム❶ 大気汚染予測の仕組みと改良点
PM2.5 などの数値シミュレーションとは、大気中のそれ

えば、日平均濃度がある値を超えるか否かをきちんと見積

らの物質の濃度を計算で求めることです。PM2.5 の濃度は、もるには困難な段階にあります。数値シミュレーションの大きく①発生、②輸送、③反応、④沈着の 4 つの物理化学

精度を上げるための改良点としては上述の①、②、③、④

過程で決まります。つまり、① PM2.5 そのものである粒子、を一つ一つ検討し、個々のプロセスの理解を深めた上で計またはその原因となる物質（気体）が大気中に放出され、算手法を改良していくことになります。現在の国立環境研②風に乗って運ばれたり、地表面付近の乱流などで混ぜら究所では、特に①および③を対象に研究プロジェクトをれ、③気体が粒子になったり、気体が粒子に取り込まれた

実施し、根本的な精度向上のための努力を続けています

り、粒子同士がくっついたりし、④地面、建物、植物など（Summary 参照）。

の表面に付着したり、雨粒に取り込まれて落下することで大気から取り除かれるプロセスです。これらをモデル化し、計算機で物質濃度を計算するのが数値シミュレーション、
それをさらに自動化して定期的に行うのが数値予測システ
ムです。
現在の大気汚染計算の精度は、濃度の大雑把な上昇下降は予測できますが、定量的には心もとない部分があり、例

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菅田：いちばん大きな違いは単一の物質ではなく、様々な物質の集合体だということです。硫酸塩、硝酸
塩、
元素状炭素、有機炭素などいろいろな物質が混ざっており、環境基準は全成分の合計で定められています。

Q：なぜ、PM2.5 が研究の対象になったのでしょうか。
菅田：1993 年に米国の論文で PM2.5 の濃度が高い都市ほど死亡率が高いと報告されました。その報告が出てからは世界中で PM2.5 の健康被害が注目されるようになりました（環境儀 22 号参照）。

Q：それで研究が始まったのですね。
菅田：ええ。日本でも PM2.5 を観測し、またその健康影響を調べてみようということになり、国立環境研究所でも研究課題に取り入れられました。

菅田誠治（すがた せいじ）
地域環境研究センター
大気環境モデリング研究室 主任研究員

それまでの大気汚染では、原因となる汚染物質の排出を国内で少なくすれば解決することができました。

いました。米国では 1997 年に PM2.5 の環境基準が定

しかし、PM2.5 は海外から海を越えてやってくる越境

められ、世界の多くの地域もこれに続きました。そこ

輸送の影響が大きいので、自国の努力だけでは解決でで、2009 年に日本でも PM2.5 の環境基準が決められきない可能性があります。また、国内の観測データだ

たわけです。1 年平均値が 15µg/m3 以下、かつ 1 日

けでは海外からの越境汚染の影響を分析するのもむず

平均値が 35µg/m3 以下と 2 つの条件で定められていかしいのです。そこで、PM2.5 の濃度分布予測や発生ます。さらに、注意喚起のための暫定指針値というの源寄与の推定ができるようなシステムをつくることにがあり、1 日の平均値が 70µg/m3 を超えると予想さなりました。

れるときには、都道府県などは注意喚起を出すことになりました。注意喚起は法令に基づくものではありまPM2.5 の環境基準と注意喚起

せんが、注意報に準ずるものです。

Q：PM2.5 の環境基準はありますか。

予想するのですか。

菅田：はい。日本では 1972 年からおよそ PM7 にあ

菅田：環境基準が定められると、翌年度から日本全たる浮遊粒子状物質（SPM）の環境基準が定められて国に観測装置が設置され、PM2.5 の観測が始まりまし

Q：注意喚起を出すためにどうやって PM2.5 の濃度を

■図 1 大気汚染物質の濃度が決まるプロセス
PM2.5 等の大気汚染物質の濃度を決める 4 つの要素を示す。

上空の偏西風など反応

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た。そして、早朝の 5 時から 7 時の観測平均値が 1 時間当たり 85µg/m3、または 5 時から 12 時の観測平均
値が 1 時間当たり 80µg/m3 を超えたときに注意喚起を出すことになっています。

Q：その予想は当たるのですか？
菅田：当たらないときも少なくなく、各自治体も困っていました。1～2 時間先なら観測データだけからでもある程度予測できますが、例えばその日の午後に濃度がどうなるかという予測は簡単にはできません。でも、シミュレーションで PM2.5 の濃度が予測できれば、当日の観測データを見ながら注意喚起を出すかどうか

国立環境研究所構内の大気モニター棟横にある PM2.5 観測装置

判断をしやすくなります。そこで濃度予測モデルへの関心が高まりました。
かを明らかにすることも必要です。そこで、実験チー

予測モデルの精度を高める

ムや観測チームとともにモデルづくりやモデルの改良に取り組んでいます。

Q：いつからモデルを用いる研究を始めたのですか。

Q：複雑な計算になりますね。

菅田：モデルには 1990 年代後半から取り組んでいま

菅田：物質が大気中をどのように運ばれるのかというしたが、その計算を自動化する予測システムの開発を計算ももちろんします。そのためには気象データも必始めたのは 2004 年頃からです。

要です。大気中の物質の化学的な過程や物理的な過程

Q：PM2.5 のモデルの改良はむずかしいのですか。

が一通り含まれている計算をしなければならないの

菅田：ええ、かなりむずかしいですね。それ以前に取で、かなり複雑な計算になりますね。予測した値と観り組んだオゾンのモデルと比べても PM2.5 は同じよう測した値が大きくかけ離れることがあり苦労しましたにはいきません。PM2.5 は複数の成分をそれぞれ計算

が、徐々に精度は上がっています。

する必要がありますし、大気中の関連物質がたくさんあります。モデルをつくるためには、PM2.5 ができる

大気汚染を予測する VENUS

ときの反応の条件なども考慮しなければなりません。
そのためには、室内で実験を行い、大気中のどのガス

Q：予測モデルの詳細を教えてください。

がどのように反応すると PM2.5 がどのくらいできるの

菅田：愛称を VENUS（ヴィーナス）という大気汚染

コラム❷ 最近のPM2.5 の状況（環境基準と暫定指針値）

PM2.5 の環境基準は 2009 年に定められました。その翌年から全国の大気環境常時監視測定局に PM2.5 の測定機が設置され始め、最近では全国約 1000 地点で PM2.5 の常時監視測定（1 時間ごとの重量濃度の自動測定）が行われています。PM2.5 の環境基準は各測定局での観測濃度に基づいて 2 つの条件から判断されます。1 つは年平均値
が 15µg/m3 以下であること、もう 1 つは、1 日平均値が35µg/m3 以下であることです（＊）。
環境基準とは別に、PM2.5 の暫定的な指針となる値（以下「暫定指針値」、日平均値 70µg/m3）があります。これは、2013 年初頭に PM2.5 が報道等で大きく取り上げられた事態を受けて、環境省が同年 2 月に開催した PM2.5 専門家会
合の報告に基づき、PM2.5 の日平均値が暫定指針値を超えると予測される日に各地方公共団体が注意喚起を行うこととなったことによります。
環境基準と暫定指針値の 2 つの違いですが、環境基準は

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人の健康の適切な保護を図るために維持されることが望ましい水準であるのに対し、暫定指針値は現時点までに得られている疫学的知見を考慮して健康影響が出現する可能性が高くなると予測される濃度水準とされています。また、
前者は主に長期的な濃度水準による健康影響を、後者は一時的な濃度上昇による健康影響を、それぞれ意識していると言うこともできるでしょう。
環境基準の達成率は年度によって大きく異なります。これは、気象要因等で短期的に高濃度の PM2.5 が観測される頻度が年度毎に大きく変動し、1 日平均値の達成率（＊）
を大きく左右するからです。一方で、図 2 に示すように

PM2.5 の全国平均濃度は 2001 年から 2009 年頃まで減少
もしくは微減の傾向にありましたが、常時監視が始まった

2009 年頃からはほぼ横ばいになっています。長期の健康影響を考えた場合、PM2.5 の年平均値は依然として低いとは言えず、その問題は続いています。

ような条件でどの計算機で計算するか次第なのですが、国立環境研究所のスカラ処理用計算機という大型の計算機を使っても 1 週間以上かかる計算をすることもあります。計算してみたけれど観測値と全然あわないこともあります。そんなときは、いろいろな条
件を変えて、例えばどの反応式を選べば有効なのかといったことを検討しながら、計算を繰り返します。

VENUS の場合には、毎日夕方に計算を開始して翌朝までに予測図の作成まで終えなければならないので、計算結果を球面に投影して行ったデモ予測期間や選択できる設定をうまく選んでやる必要があります。

Q：シミュレーションは PM2.5 の濃度予測だけに使うのですか。
予測システムを開発しています。このモデルでは、

菅田：PM2.5 の分布の予測のほかに、PM2.5 の変化のPM2.5、光化学オキシダントやそれらの関連物質の大原因の解明など PM2.5 の本質的な研究にも使います。

気中濃度をコンピュータで計算し予測しています。

また、PM2.5 の対策効果を見積もる、つまりアセスメ

東アジアや全国各地域の濃度予測図をインターネット

ントに使うこともできます。本質的に同じプログラム

で公開しています。予測図は、毎日 1 回、午前 7 時にを使っていても、目的によって計算設定を使い分けて当日と翌日分が掲載されます。予測期間は徐々に伸ばいます。

していきたいと考えています。

Q：VENUS という愛称はだれがつけたのですか。

Q： VENUS での PM2.5 の濃度分布の予測についても菅田：共同研究をしている地方の環境研究所の方でう少し詳しく教えてください。

す。愛称を募集したところ、応募してくれたものの菅田：まず気象データを PM2.5 の予測に使いやすいよひ と つ で、Visual atmospheric ENvironmental

うに計算しなおし、それに研究成果に基づいて改良さUtility System の略です。

れた化学反応の式などを加えて、どのような物質がどれだけ発生し、どのように輸送されるかなどを場所や時間を区切って計算していくのです。

Q：計算には時間がかかるのですか。
菅田：そうですね。計算にかかる時間は何日分をどの■図 2 PM2.5 質量濃度（単位：µg/m3）の年平均値の経年変化（2001 ～ 2014 年度）
2009 年度までは、PM2.5 実測調査による自動車排出ガス測定局（自排局、灰色）、一般環境大気測定局（一般局、都市部が赤色、非都市部が青色）、2010 年度からは大気環境常時測定による自排局（灰色）、一般局（紫色）の全国平均を示す。

＊：厳密には、日平均値の年間 98% 値
が 35µg/m3 以下なら基 準 達 成 です。
例えば 1 年間欠測がなく 365（366）個の日平均値があるとき、小さい順に並べて下から 98% にあたる 358（359）番
目、上から数えると 8 番目の日平均値で判断します。

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広がる PM2.5 の観測網
Q：地方自治体の環境研究機関などと共同研究をしているのですか。
菅田：はい。粒子状物質については地方環境研究所などと 2007 年から共同研究を行っています。2011 年には地方の環境研究所と共同で環境省の競争的研究資金に応募し、離島を中心に全国 14 地点で PM2.5 の観測を始めました。大気をサンプリングし、汚染状況を分析しました。PM2.5 の成分別濃度などのデータ分析
は自動装置ではできず、手間も費用もかかるため、とても貴重なものです。今では多くの研究の役に立っています。

Q：その観測は続いていますか。
菅田：2013 年度に私たちの観測が終了した後も、環境省がその測定機を引き継いで佐渡島や対馬などの離PM2.5 濃度の自動測定機

島で観測を続けています。

に増え、現在は全国約 1000 地点で自動測定機を用い

Q：なぜ、離島で観測するのですか。

て PM2.5 を観測しています。自動測定機は、大気を吸

菅田：都市から離れている離島では、都市の影響を受収し、ろ紙上に PM2.5 を捕集します。その量はβ線をけていない自然な状態の値を測定できます。このよう使って自動的に測定します。

な地域で PM2.5 の濃度が上昇すれば、大陸からどの程

Q：測定にはどんな苦労がありますか。

度の影響を受けているかどうかがわかります。また、

菅田：PM2.5 では、成分ごとの自動測定を簡単にはでその濃度が都市と大きく違っていれば、その差は都市きません。その点ではほかの大気汚染物質に比べて測の影響として見積もることができます。

定がむずかしいですね。PM2.5 の濃度も時間や場所に

Q：研究目的以外でも PM2.5 の観測は行われているのよって誤差が大きくなることがあり苦労しています。

ですか。

Q：最近の PM2.5 の汚染状況はどうでしょうか。

菅田：2009 年に環境基準が決まった翌 2010 年度か

菅田：ここ 5 年間ほど、大気中の PM2.5 は図 2 のようら大気環境常時監視測定の一環として全国の地方自治に横ばいです。ただしここ 1～2 年は、極端に高濃度体が PM2.5 の濃度を観測しています。測定局数は徐々になるような出来事の起こる頻度が減っていて、注意

コラム❸ 注意喚起の仕組みと判断方法について
コラム❷にあるように、各地方公共団体は「PM2.5 の 1

120ppb（ppb は 10 億分の 1）を超え、それがしばらく継

日平均値が暫定指針値（70µg/m ）を超えると予想される

続すると判断されるときに出すことにされています。そこ

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場合に注意喚起を行うこと」とされました。暫定指針値をで、観測値が 120ppb を超えるかどうかを注視し、近隣超えるか否かの判断手法についても指針が示されており、の測定局での値と風向きなどに着目すれば、観測データだ

その仕組みについて説明します。

けで注意報の必要性を容易に判断することができます。

注意喚起の判断は、都道府県もしくはそれらを複数に一方、PM2.5 の注意喚起の判断のむずかしさは、その基分割した区域（分割するか否かは各自治体に任されていま

準が日平均値に基づいていることにあります。つまり、日す）において行われています。判断手法は 2 段階に分かれ平均値が 70µg/m3 を超えるかを判断することは、24 時間ており、1 つは午前中の早目の時間に判断するために午前分の積算値が 1680（＝ 70 × 24）µg/m3 を超えるかどうか

5 時から 7 時の平均値に着目する方法、もう 1 つは午後からの活動に備えて判断するために午前 5 時から 12 時までの平均値に着目する方法です。前者は区域内で 2 番目に高い測定局での値が 85µg/m3 を超えたときに、後者は区域内の最大値が 80µg/m3 を超えたときに、それぞれ注意喚を判断することです。午前中にいくら低濃度が続いても、起を出すとされています。
例えば光化学オキシダントの注意報は、その濃度が8

午後になって高濃度が続けば日平均値が暫定指針値を超える可能性はありますし、逆に午前中に高濃度が続いても、（その積算値が 1680µg/m3 を超えて注意喚起の必要性が確定する場合を除き）それ以降ほぼゼロの濃度が続く可能性は否定できません。そのため、数値予測の精度を数年以内に改良し、注意喚起の判断に用いたいと考えています。

質が大量に流入したとしても、大気中で反応する相手となる物質の排出を国内で減らせば効果があるかもしれません。PM2.5 は複雑で不明な点が多いので、今すぐに対策につながらなくても、将来に備えて状況を把握し、研究や予測をすることは必要なのです。

天気予報に追いつくことを目指す
Q：PM2.5 濃度の予測の結果をどう使いますか。
菅田：VENUS のようなツールの成果は誰でも共有できるようにしたいと思っています。また、中国や韓国など近隣諸国とも共同研究して、データなどをお互いに共有しようとしています。

Q：今後、研究をどのように進めたいですか。
菅田：所内や所外、
地方の環境研究所などと連携して、自動測定機のテープろ紙に捕集された PM2.5モデルの改良を一層進めていきたいです。大気汚染予を喚起する日数は減っています。これがたまたま気象測システムの精度をあげて、PM2.5 の注意喚起に使え要因によるものなのか、根本的に解決に向かっている

るくらいまで改良できるといいですね。

のかはまだよくわかりません。

私たちが利用している天気予報も数値予測によるも

Q：PM2.5 の高濃度の原因は海外によるものが多いののです。計算手法の改良や観測データの活用などの努で、国内の対策には限界があるのではないですか。

力によって予測の精度が向上し、天気予報が信用して菅田：国内でも PM2.5 の原因と考えられるものはいく

もらえるようになるまで 10 年以上かかりました。簡

つもあります。たとえば、燃焼で生じた煤、工場や建

単にはなかなか説明できませんが、風の流れそのもの設現場で生じる粉塵のほか、化石燃料の燃焼による排を予測する天気予報よりも、その風に乗って流され気ガスや、石油からの揮発や植物から発生する揮発性る物質を予測する大気汚染の予測の方がむずかしいの

有機化合物（VOC）などがあります。すでにディーゼ

で、VENUS が天気予報に追いつくためにはもっと時

ルエンジンの排ガスなどの対策は進んでいます。どの間がかかるかもしれません。でもその日を目指して研ような対策が PM2.5 の濃度を減らすのに効果的なのか究を進めていきたいと思っています。

すす

ふんじん

はまだ明確ではありませんが、たとえ海外から原因物

2011 年

2014 年■図 3 2011 年度（左）と 2014 年度（右）の PM2.5 年平均値の全国分布
年平均値が西日本や関東で高いことがわかる。また、測定局数が増加しているのがわかる。

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Summary
PM2.5 の動態把握に関する研究から今号の研究では、観測を通じて PM2.5 の動態把握を行い、また、高濃度現象の理解や数値予測のために
数値シミュレーションモデルの開発を続けています。そのうちのいくつかを紹介します。

日本海側を中心とした観測網によるPM2.5 の実態解明と発生源寄与の研究
私たちは、PM2.5 の常時監視測定網の整備が進む前の 2011 年度から 3 年間、PM2.5 の全国的な汚染実態

同経度における直線上の濃度の割合から、濃度の約 4
分の 3 は越境汚染によるもので約 4 分の 1 が局所的な原因によるものだと推定されました。これは非常に直観的かつ定性的な推定ですから、他の方法からも推定を試みました。

を調査しました。全国 14 地点における連続濃度測定

同時期の各地点における成分濃度データを用いて、に加え、季節ごとにそれぞれ 2 週間ずつ計 9 回の成分

各種発生源がどの程度影響を与えたかを統計的に推サンプリングを行いました。

定するレセプター解析も行いました。化学質量収支

測定地点は日本海側の離島などの遠隔地とそこから（CMB）法および正値行列因子分解（PMF）法の両者比較的近い近郊地などのペアになるように配置し、越を用いたところ、どちらも上記の濃度観測に基づく推境大気汚染の影響を観測データだけからも読み取れる

定寄与率に近い結果を得ました。

ように試みました（図 4）。一例として 2011 年の 10

大陸からの越境輸送の寄与は、その指標となる微量～11 月の平均濃度を見ると、対馬から立山にかけて金属の成分濃度比（鉛と亜鉛）が高い期間が存在する

遠隔地における平均濃度が見事に一直線上に位置してことからも裏付けられました。

います。これほどの直線になったのは偶然かもしれま

このように観測データを複数の独立する手法で分析

せんが、この直線をこの時期に中部以西の地域におけすることにより、信頼性の高い越境汚染寄与率の推定

る越境汚染の寄与もしくはバックグラウンド的な濃度を行うことができました。

だと仮定すると、例えば福岡の場合、そこでの濃度と■ 図 4 14 地点における期間平均 PM 2.5 濃度（2011 年 10 ～ 11 月）の経度分布
都市部を赤、近郊地を緑、遠隔地を紫で示す。対馬、隠岐、京丹後、立山の濃度はほぼ一直線になっており、この季節のバックグラウンド濃度の東西分布を表していると考えられる。福岡はその直線よりも高い濃度を示しており、この時期の福岡においては越境汚染が約 4 分の 3、局所的な影響が約 4 分の 1を占めていたと考えられる。
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■ 図 5 有機エアロゾル二次生成計算手法の改良
VBS モデルでのエアロゾルと原因物質の関係を表す概念図に、進めている研究項目を書き込んだ図。

有機エアロゾル二次生成計算手法の改良

PM2.5 の環境基準超過をもたらす汚染機構の解明

PM2.5 の数値シミュレーションでは、PM2.5 に含まれる各種成分ごとに濃度を求めています。数値シミュ

私たちは 2016 年度から 3 年間、全国 47 の地方環

レーション計算結果を観測結果と比較すると、有機エ境研究所などと一緒に PM2.5 の環境基準超過をもたアロゾル（粒子状物質）が観測値に比べて非常に少な

らす汚染機構を解明すべく共同研究を行っています。

く計算される欠点があることがわかっています。以前
は、特定のガスと粒子についてその分配を計算する収PM2.5 に関するこのような共同研究は 2007 年度以降
3 年ごとに更新・継続しており、現在は通算 4 期目の率モデルと呼ばれるタイプの二次生成の計算手法が一

共同研究を行っています。

般的でしたが、2006 年に VBS（揮発性基底関数）モ

本研究は、6 つの研究グループで取り組んでいまデルと呼ばれる手法が開発され、これまでは揮発しなす。①高濃度解析グループでは PM2.5 濃度が上昇するいとされていた一次粒子の揮発や揮発しにくい有機炭と予想されるときにサンプリングを行い、得られる成素のエージング（酸化）反応を考慮してより正確に計分データを素早く解析して汚染状況を把握します。②

算できるようになりました。

都市汚染解析グループでは有機エアロゾル成分に着目

私たちはこの VBS モデルの検証と改良に取り組みました（図 5）。

し、都市部における高濃度現象の解明に取り組みます。
③輸送汚染解析グループでは、黄砂の到来に付随して

まず VBS モデルを導入した計算結果と従来手法をPM2.5 濃度が上昇するケースに着目し、高時間分解能用いた計算結果を比較しました。比較の対象とした観で成分を測定することによって現象解明を目指してい測データは前項で説明した全国観測の成分データでます。④閉鎖性海域周辺高濃度解析グループでは、瀬す。その結果、冬季については大きな違いは見られま

戸内海周辺で PM2.5 高濃度が出現しやすい現象に着目せんでしたが、春や夏については VBS モデルを用いし、PM2.5 だけでなく関連する各種ガス成分の濃度もた結果の方が観測値に近いことを確認しました。

詳細に観測することで高濃度要因を探ります。⑤全国

また、私たちは室内実験において有機エアロゾル二データ解析グループでは常時監視測定のデータを詳細

次生成に係る物質の揮発特性を調べ、VBS モデルでに分析することによって環境基準超過の要因や対策の用いられる反応式や反応係数が実験結果と一致するか可能性について統計的な手法で研究します。⑥化学輸

どうかを調べました。その結果、VBS モデルは実験

送モデルグループでは、参加自治体周辺に特化した数結果とおおむね一致するものの、これまで考慮され値シミュレーションを行うことにより、各地域におけていない反応を導入する重要性が確認でき、それをる詳細な発生源を解析することを目指しています。

VBS モデルに導入する改良を行うことにより、有機エアロゾル二次生成計算の精度を改良しました。

今後も地方環境研究所などとの共同研究を通じて、国民の大気環境に対する関心に応えられるように研究に取り組んでいきます。
11

研究をめぐってPM2.5 の観測および数値シミュレーションに関する動向
健康への影響を考えると、PM2.5 の環境基準をどの水準にするか、その大気中の濃度をどのように観測し把握す

るかは非常に重要な課題です。また、現象解明や数値予測、対策効果の見積もりと多くの用途に用いられる数値シ
ミュレーションはどのように開発が進んでいるのでしょうか。

世界ではを行うサブモデルと輸送反応計算を行うサブモデルを併用するオフラインタイプと、両者の計算を 1 つのモます。オフラインタイプで輸送反応計算を担当する

響の研究取り組みが加速し、環境基準等の設定に向けサブモデルについては、米国環境保護庁（USEPA）がて世界は動きました。米国では 1997 年に PM2.5 環境基準が設定され、世界各国もそれぞれ環境基準を定め

1990 年代以降開発を続けている CMAQ が代表的なモデルの 1 つで、日本でも多くの研究者が用いていまました。米国の PM2.5 環境基準は、当初、年平均値です。世界には、それぞれの研究機関等が独自に開発し15µg/m 、1 日平均値で 35µg/m とされましたが、2013 年に年平均値については 12µg/m3 に変更されたモデルを保有している国も多く、それらを組み合わています。世界各国でそれぞれの国の濃度状況に合わモデルが存在しています。

3

3

せて基準値が設定されていますが、長期基準について
は基準が厳しくなる趨勢です。
大気汚染のシミュレーションに用いられる数値モデ

せて使うことも考えると、ざっと数えても数十の数値

日本では

ルは、その黎明期にはかなり単純化した計算式や設定米国などの影響を受け、微小粒子状物質の健康影響が使われていましたが、最近では大気中のなるべく多に関する研究や検討が 1990 年代に活発になりました。

くの物理・化学過程を詳細に取り込んで 3 次元空間に

国内外の知見の蓄積を踏まえ、2009 年に PM2.5 の環おける物質濃度などの時間変化を計算するタイプが境基準が定められました。それを受け、常時監視に係主流になっています。それらのモデルには、気象計算

る事務処理基準が改正され、PM2.5 が地方自治体等にコラム❹ 大気汚染予測システム

VENUS

国 立 環 境 研 究 所 で は 大 気 汚 染 予 測 シ ス テ ム VENUS

タを新しいものに更新しました。

（Visual atmospheric ENvironment Utility System、

予測計算をするためには、まず前日の夕方に気象庁の数

図 8）を開発し、改良を続けています。国立環境研究所の値天気予報データ（GPV データ）を取得します。それを入スカラー計算機システムを用いて毎晩計算を行い、毎朝 7

力データとして気象データの細かな空間分布や時間変化を時に当日および翌日以降の PM2.5 および光化学オキシダン

取得し、また、雨や雲関係の予報では配信されない必要変トの地上付近での濃度の計算結果を発信しています。

数を得るために気象モデルで気象データを再計算します。

2004 年に、当時研究用に用いていた気象モデル RAMS
（Regional Atmospheric Modeling System）と 大 気
質 モ デ ル CMAQ（Community Multiscale Air Quality
modeling system）の 計 算 自 動 化 に 取 り 組 み 始 め ま し

12

デル内で同時（交互）に行うオンラインタイプがあり

1990 年代前半の米国での疫学研究「ハーバード 6
都市研究」の結果公表を受けて、PM2.5 による健康影

続いて、大気汚染物質およびその原因物質の発生量を併せて入力データとして用い、大気質モデルにより大気汚染物
質濃度の予測計算を行います。VENUS の中では PM2.5 と光化学オキシダントだけでなく、関連する様々な大気汚染た。国立環境研究所が主体となり、複数の地方環境研究

物質の計算が行われています（図 9）。大気質モデルによる所や電力中央研究所との共同研究も行いつつ開発を進め、計算が終わると、可視化のための作図などを行い、当日 72008 年にインターネット上で一般公開されました。その後も修正や改良を続けており、2014 年度からは環境省の予算により、気象モデルを最新の WRF（The Weather
Research & Forecasting model）に切り替え、入力デー

時までに情報を更新します。

■ 図 6 シャシーダイナモ■図 7

地方環境研究所との共同研究での会合の様子

よる常時監視の項目に加えられました。また、質量濃響評価プロジェクト」から始まりました。そこでは健度の観測だけでなく、PM2.5 成分分析の実施も盛り込

康影響に関する研究とともに、シャシーダイナモ（図まれました。その後、常時監視測定局への PM2.5 測定6）と呼ばれる実験装置を使って車両からの粒子およ機の配置が進み、現在では全国で約 1000 地点の常時

びガス状大気汚染物質の排出特性を実際に使用した場

監視測定局において PM2.5 の測定が行われています。

合の条件の下で把握しました。また、風洞実験、航空

日本国内での PM2.5 等を含んだ大気汚染の詳細な数

機観測、数値モデル解析、データ解析をもとに、沿道値シミュレーションについては 1990 年代から取り組

スケールから地域スケールにおける粒子状物質の動態みが始まりました。米国における CMAQ のように、を把握するとともに、各種測定方法に基づく PM2.5 モ

地域スケールの大気汚染を対象に日本独自で開発されニタリング装置の並行試験を行いました。

たモデルは現時点ではありませんが、気象計算モデル

その後も、所内外の研究プロジェクトや共同研究をに簡単な化学反応を取り込んだモデル、CMAQ 等の通じて、現状を知るためのフィールド観測、高濃度な海外から導入したモデル、国内で開発された全球気どの現象の理解を深めるための室内実験および観測、

象・気候モデルに化学反応を組み込んだモデルの主に様々な解析や予測を可能にする数値シミュレーショ

3 種を用いた研究や開発が進みました。

ン、その入力データとしても大切な発生量データ開発

国立環境研究所ではPM2.5 等の粒子状物質の影響についての取り組みは1990 年代から行われていました（環境儀 22 号・46号参照）が、PM2.5 等の動態の把握や数値モデリングを含む総合的な取組は 2001～2005 年度に行われた「PM2.5・DEP 等の大気中粒子状物質の動態解明と影について、必要に応じた連携を図りつつ取り組みを進めています（図 7）。
数値シミュレーションに関しては、前述した 3 種のモデルを必要に応じて使い分けて研究を進めています。例えば、大気汚染予測汚染システム VENUS は

PM2.5 などの輸送反応計算に CMAQ を用いています。
VENUS は 2014 年度以降、環境省の予算的な支援を受け、段階的かつ計画的に改良を続けています。

大気質モデル■図 9

VENUS の計算フロー

VENUS におけるデータと計算の流れを示す。

■図 8 大気汚染予測システム VENUS のトップページ

http://envgis6.nies.go.jp/osenyosoku/

13

国立環境研究所における「PM2.5 の動態把握およびシミュレーションに関する研究」のあゆみ
国立環境研究所では、微小粒子状物質（PM2.5）の動態把握に関する研究を行っています。
ここでは、その中から、観測および数値シミュレーションに関するものについて、そのあゆみを紹介します。
年度

課題名

2001 〜 2005

PM2.5・DEP 等の大気中粒子状物質の動態解明と影響評価プロジェクト（重点特別研究プロジェクト）

2007 〜 2009

光化学オキシダントと粒子状物質等の汚染特性解明に関する研究（地環研等との C 型共同研究）

2008 〜 2010

都市大気環境中における微小粒子・二次生成物質の影響評価と予測（特別研究）

2010 〜 2012

PM2.5 と光化学オキシダントの実態解明と発生源寄与評価に関する研究（地環研等との第Ⅱ型共同研究）

2011 〜 2013

全国の環境研究機関の有機的連携による PM2.5 汚染の実態解明と発生源寄与評価（環境省環境研究総合推進費 5B-1101）

2013 〜 2015

PM2.5 の短期的／長期的環境基準超過をもたらす汚染機構の解明（地環研等との第Ⅱ型共同研究）

2014 〜 2016

PM2.5 予測精度向上のためのモデル・発生源データの改良とエアロゾル揮発特性の評価（環境省環境研究総合推進費 5-1408）

2016 〜

PM2.5 の環境基準超過をもたらす地域的／広域的汚染機構の解明（地環研等との第Ⅱ型共同研究）

本号で紹介した研究は、以下の機関、スタッフにより実施されました（所属は当時、敬称略、順不同）。
〈研究担当者〉
国立環境研究所： 菅田誠治、若松伸司、松本幸雄、上原清、大原利眞、小林伸治、近藤美則、松橋啓介、森口祐一、田邊潔、
伏見暁洋、西川雅高、内山政弘、今村隆史、永島達也、森野悠、五藤大輔、茶谷聡、佐藤圭、猪俣敏、藤谷雄二、
高見昭憲、清水厚、長谷川就一、神田勲、片山学、早崎将光、髙橋克行、山尾幸夫、富山一、曽我稔
高崎経済大学：飯島明宏
大阪市立環境科学研究所：板野泰之
大阪府環境農林水産総合研究所：山本勝彦、中戸靖子、長濱智子
福岡県保健環境研究所：山本重一、濱村研吾、下原孝章
京都府保健環境研究所：谷口延子、日置正北海道立総合研究機構：秋山雅行、大塚英幸、芥川智子
一般財団法人日本自動車研究所：森川多津子
環境省環境研究総合推進費 5B-1101 の研究協力者の皆様、これまでⅡ型共同研究に参加頂いた地方環境研究所等の皆様〈研究協力者〉
国立環境研究所：宮下七重、林大祐、鈴木勉、佐藤さゑ、田中有紀子、眞板英一

14これまでの環境儀から、微小粒子状物質（PM2.5）の
健康や環境への影響に関するものを紹介します。

No.54 環境と人々の健康との関わりを探る ─ 環境疫学
国立環境研究所では、環境と健康との関わりについて、実験研究と疫学研究の 2 つの異なる手法を用いた研究に取り組んでいます。54 号では、
「環境疫学」が、人々の健康状態と環境との関わりを探ることによって、人の集団における健康問題に対する予防や対策に役立つことを解説しています。また、長年取り組んできた大気汚染の健康影響に関する疫学研究と、近年取り組む、子どもの健康と環境に関する全国調査（エコチル調査）を中心に紹介しています。

No.46 ナノ粒子・ナノマテリアルの生体への影響─分子サイズにまで小さくなった超微小粒子と生体との反応

ナノマテリアルとは、PM2.5 の中でも特に小さい粒径（0.1µm 以下）の物質をいいます。きわめて分子に近い生体内挙動を示すので、人体に対して、これまでの粒子とは異なる影響を及ぼす可能性があります。46 号では、国立環境研究所が取り組む、ナノ粒子やナノマテリアルのヒトの健康への影響を中心とした安全性評価に関する研究について、その概要と成果を紹介しています。

No.33 越境大気汚染の日本への影響 ─光化学オキシダント増加の謎
国内の大気汚染物質の発生源対策が進み、窒素酸化物と揮発性有機化合物は減少しているのに、
光化学オキシダントは増加しています。なぜ原因物質が減少しているのに光化学オキシダントが増加しているのか。なぜ発生源が近くにない地域でも光化学オキシダントが増加しているのか。

33 号では、これらの原因の 1 つとして考えられるアジア大陸からの越境汚染の影響を紹介しています。

No.22 微小粒子の健康影響 ─アレルギーと循環機能
国立環境研究所では、1990 年代からディーゼル排気に関する研究を始め、2001 年度からは大気中微小粒子状物質（PM2.5）・ディーゼル排気粒子（DEP）等の大気中粒子状物質の動態解明と影響評価の研究を行っています。22 号では、DEP などの微小粒子のアレルギーや免疫機構に及ぼす影響や循環機能に関する研究の成果を紹介しています。

No.5 VOC ─揮発性有機化合物による都市大気汚染
光化学オキシダントや光化学反応による PM2.5 生成の主要原因物質でもある揮発性有機化合物（VOC）への関心が高まっています。5 号では、国立環境研究所が取り組んできた、都市域における VOC の動態解明と大気質に及ぼす影響評価に関する研究の中から、VOC の発生源と自動車の寄与およびトンネル調査の結果を中心に紹介しています。

環境儀 No.64—国立環境研究所の研究情報誌—2017 年 3 月 31 日発行
編

集

国立環境研究所編集分科会（担当 WG：岡寺智大、菅田誠治、山本裕史、遠嶋康德、
青野光子、滝村 朗）

発行

国立研究開発法人

国立環境研究所〒 305-8506 茨城県つくば市小野川 16-2
問合せ先

国立環境研究所情報企画室

編集協力

有限会社サイテック・コミュニケーションズ

印刷製本

朝日印刷株式会社

pub@nies.go.jp

つくば支社

無断転載を禁じます

「

環

境

儀

」

既

刊

の

紹

介

No.18
2005 年 10 月

外来生物による生物多様性への影響を探る

No.41
2011 年 7 月

宇宙から地球の息吹を探る─炭素循環の解明を
目指して

No.19
2006 年 1 月

最先端の気候モデルで予測する「地球温暖化」

No.42
2011 年 10 月

環境研究 for Asia/in Asia/with Asia ─持続可能なアジアに向けて

No.20
2006 年 4 月

地球環境保全に向けた国際合意をめざして─温暖化対策における社会科学的アプローチ

No.43
2012 年 1 月

藻類の系統保存─微細藻類と絶滅が危惧される
藻類

No.21
2006 年 7 月

中国の都市大気汚染と健康影響

No.44
2012 年 4 月

vitro バイオアッセイ

No.22
2006 年 10 月

微小粒子の健康影響─アレルギーと循環機能

No.452012 年 7 月

干潟の生き物のはたらきを探る─浅海域の環境変動が生物に及ぼす影響No.23
2007 年 1 月

地球規模の海洋汚染─観測と実態

No.46
2012 年 10 月

ナノ粒子・ナノマテリアルの生体への影響─ 分子サイズにまで小さくなった超微小粒子と生体との反応

No.242007 年 4 月

21 世紀の廃棄物最終処分場─高規格最終処分システムの研究No.47
2013 年 1 月

化学物質の形から毒性を予測する─計算化学によるアプローチ

No.25
2007 年 7 月

環境知覚研究の勧め─好ましい環境をめざして

No.48
2013 年 4 月

環境スペシメンバンキング─環境の今を封じ込め
未来に伝えるバトンリレー

No.26
2007 年 10 月

成層圏オゾン層の行方─ 3 次元化学モデルで見るオゾン層回復予測

No.49
2013 年 7 月

東日本大震災─環境研究者はいかに取り組むか

No.27
2008 年 1 月

アレルギー性疾患への環境化学物質の影響No.50
2013 年 10 月

環境多媒体モデル─大気・水・土壌をめぐる有害化学物質の可視化

No.28
2008 年 4 月

森の息づかいを測る─森林生態系の CO2 フラックス観測研究No.51
2014 年 1 月

旅客機を使って大気を測る─国際線で世界をカ
バー

No.29
2008 年 7 月

ライダーネットワークの展開─東アジア地域のエ
アロゾルの挙動解明を目指して

No.52
2014 年 4 月

アオコの有毒物質を探る─構造解析と分析法の
開発

No.30
2008 年 10 月

河川生態系への人為的影響に関する評価─よりよい流域環境を未来に残す

No.53
2014 年 6 月

サンゴ礁の過去・現在・未来―環境変化との関わりから保全へ

No.31
2009 年 1 月

有害廃棄物の処理─アスベスト、PCB 処理の一翼を担う分析研究

No.54
2014 年 9 月

環境と人々の健康との関わりを探る―環境疫学

No.32
2009 年 4 月

熱中症の原因を探る─救急搬送データから見るその実態と将来予測

No.55
2014 年 12 月

未来につながる都市であるために―資源とエネ
ルギーを有効利用するしくみ

No.33
2009 年 7 月

越境大気汚染の日本への影響─光化学オキシダ
ント増加の謎No.56
2015 年 3 月

大気環境中の化学物質の健康リスク評価―実験
研究を環境行政につなげる

No.34
2010 年 3 月

セイリング型洋上風力発電システム構想─海を旅するウィンドファーム

No.57
2015 年 6 月

使用済み電気製品の国際資源循環―日本とアジアで目指す E-waste の適正管理

No.35
2010 年 1 月

環境負荷を低減する産業・生活排水の処理システム〜低濃度有機性排水処理の「省」「創」エネ化〜

No.58
2015 年 9 月

被災地の環境再生をめざして―放射性物質による環境汚染からの回復研究

No.36
2010 年 4 月

日本低炭素社会シナリオ研究─ 2050 年温室効果ガス 70％削減への道筋

No.59
2015 年 12 月

未来に続く健康を守るために―環境化学物質の継世代影響とエピジェネティクス

No.37
2010 年 7 月

科学の目で見る生物多様性─空の目とミクロの目

No.60
2016 年 3 月

災害からの復興が未来の環境創造につながるまちづくりを目指して―福島発の社会システムイノベーション

No.38
2010 年 10 月

バイオアッセイによって環境をはかる─持続可能な生態系を目指して「適応」で拓く新時代！―気候変動による影響
No.61
2016 年 6 月 に備える

No.39
2011 年1月「シリカ欠損仮説」と海域生態系の変質─フェリーを利用してそれらの因果関係を探る

No.62
2016 年 9 月

No.40
2011 年 3 月

VOC と地球環境─大気中揮発性有機化合物の実態解明を目指して「世界の屋根」から地球温暖化を探る―青海・
No.63
2016 年 12 月 チベット草原の炭素収支試験管内生命で環境汚染を視る─環境毒性の in「 環境儀」

地球儀が地球上の自分の位置を知るための道具であるように、『環境儀』という命名には、われわれを取り巻く多様な環境問題の中で、われわれは今どこに位置するのか、どこに向かおうとしているのか、それを明確に指し示すしるべとしたいという意図が込められています。
『環境儀』に正確な地図・行路を書き込んでいくことが、環境研究に携わる者の任務であると考えています。
2001 年 7 月 合志 陽一（環境儀第 1 号「発刊に当たって」より抜粋）

このロゴマークは国立環境研究所の英語文字
N.I.E.S で構成されています。N= 波（大気と水）、
I= 木（生命）、E・S で構成される○で地球（世界）を表現しています。ロゴマーク全体が風を切って左側に進もうとする動きは、研究所の躍動性・進歩・向上・発展を表現しています。

国立環境研究所

http://www.nies.go.jp/kanko/kankyogi/index.html

国立研究開発法人●環境儀のバックナンバーは、国立環境研究所のホームページでご覧になれます。

64 March 2017

地球環境 100 年モニタリング―波照間と落石岬
での大気質監視