衛星による温室効果ガス観測の現状と今後の展望
Current status and future perspective of satellite observation of greenhouse gases
松永 恒雄 ・谷本 浩志・大山 博史＊＊

Tsuneo MATSUNAGA , Hiroshi TANIMOTO and Hirofumi OHYAMA
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘要

気候変動の影響を抑えるためには大気中の温室効果ガス濃度を早期に安定化させる必要があるが，そのためにも必要な温室効果ガス濃度の地上観測点の数は十分ではな
く，地理的にも偏在している。地球観測衛星による温室効果ガスの全球観測は，このような問題の影響を軽減する上で非常に重要である。我が国は温室効果ガス観測の専用衛星である GOSAT シリーズの運用を 2009 年に開始し，観測と無償データの公開を行ってきたが，それも 2022 年 4 月でまる 13 年となる。また，GOSAT シリーズのデータを使った研究が世界各国で推進されている。さらに，同種の衛星が米国や欧州においても開発・運用されるようになっている。一方，GOSAT シリーズによる観測を今後も継続するため，3 号機の開発が 2023 年度の打上げを目指して進められている。
3 号機では新たに開発する回折格子を利用した分光計により，温室効果ガス濃度の広域面分布の観測に取り組む。また，パリ協定に基づいて各国が国連に提出する温室効
果ガス排出インベントリやグローバルストックテイクにおける利活用についても期待されている。さらに，高空間分解能観測が可能な衛星を用いた施設レベルの温室効果
ガス排出量の推定についても研究開発が活発に行われている。特に，民間企業を中心に小型温室効果ガス観測衛星コンステレーションを構築する動きが近年加速している。

キーワード：インベントリ，グローバルストックテイク，GOSAT シリーズ，
二酸化炭素，メタンKey words：inventory, global stocktake, GOSAT series, carbon dioxide, methane
1．はじめに2021 年 8 月に公開された IPCC
（気候変動に関する
政府間パネル，Intergovernmental Panel on Climate
Change）の AR6（第 6 次報告書）第 1 作業部会報告書（IPCC, 2021）では「人間の影響が大気，海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない」「広範囲にわたる急速な変化が，大気，海洋，雪氷圏及び生物圏に起きている。」「自然科学的見地から，人為的な地球温暖化を特定のレベルに制限するには，の累積排出量を制限し，少なくとCO（二酸化炭素）2（温室効果
も CO2 正味ゼロ排出を達成し，他の GHGガス）も大幅に削減する必要がある。」とされており，中でも大気中の GHG 濃度の上昇を抑えることが喫緊の課題となっている。また 2015 年にフランス・パリで開催された国連気候変動枠組条約第 21 回
締約国会議
（UNFCCC COP21）で採択された「パリ協定」では，各国の GHG 排出量削減活動の進捗を確認する「グローバル・ストックテイク」が規定された。これに関連し，GHG 濃度の実測データから排出量を推定する手法について，現在世界各国で研究が進められている。一方，既存の GHG 濃度の地
上観測点の数は不十分で地理的にも偏在しており，
GHG の濃度や吸収排出量の分布を十分に把握できない可能性がある。そのため地球観測衛星による
GHG の全球観測の重要性が高まっている。
本稿では過去，現在，及び計画中の地球観測衛星による GHG 観測について，今までの経緯や現状，
さらには今後の展望について解説する。第 2 章では
過去及び現在において主に全球スケールでの GHG（CH4）のカラム平均濃度（XCO2 と観測
（CO2 とメタン）に用いられている地球観測衛星について，特XCH4）に我が国の GOSAT シリーズを中心に述べる。第 3
章では我が国が開発中の GOSAT シリーズ 3 号機とそのグローバルストックテイクへの貢献などについて説明する。さらに第 4 章では GHG の点排出源観測に特化した高分解能衛星の最新動向について紹介する。なお，関係する衛星やセンサの諸元を表 1，

受付：2021 年 11 月 12 日，受理：2021 年 12 月 27 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：matsunag@nies.go.jp
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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

表1

CO2 及び CH4 のカラム平均濃度の全球観測に利用可能な地球観測衛星（表 2 に含まれるものを除く）．

Satellite/
Platform

Instrument
nameLaunchSpectrometer
type

ENVISATSCIAMACHY

Mar 2002

GratingGOSAT

TANSO-FTS

Jan 2009–

FTS

Jul 2014

Grating

OCO-2

TanSatDec 2016

Grating

Sentinel-5P

TROPOMIOct 2017–

Grating

GOSAT-2

TANSO-FTS-2

Oct 2018–

FTS

ISS

OCO-3

May 2019–

Grating

MicroCarbGOSAT-GWTANSO-3

CO2M

表2

Early 2023

Grating

FY2023–

Grating2025–

PrismGratingPrism

Spectral range[nm]
604–805,
785–1050,
1000–1750,
1940–2040,
2265–2380
758–775,
1563–1724,
1923–2083
757.6–772.6,
1590.6–1621.8,
2043.1–2083.4
758–778,
1594–1624,
2041–2081
710–775,
2305–2385
754–772,
1563–1695,
1923–2381
758–773,
1591–1623,
2042–2083
758–768,
1261–1278,
1596–1618,
2024–2051
420–490,
747–783,
1590–1654
405–490,
747–773,
1590–1675,
1990–2095

Spectralresolution[nm]

Spatialresolution
[km]

Swath
width
[km]

0.48, 0.54,
1.48, 0.22,
0.26

30 x 60960

0.021,
0.070,
0.105

10.5 indiameterPointing

0.04, 0.08,
0.10

1.25×2.25

10

0.0425,0.141,
0.193

2×2

20

0.5, 0.25

7×7

2600

0.022,
0.069,
0.113

9.7 indiameterPointing

0.04, 0.08,
0.10

1.6×2.2

13

4.5×9

25

1-3 / <1090 / 911

4 km2

250

0.031,
0.051,
0.064,
0.082<0.5,<0.05,<0.2
0,6, 0.12,
0.3, 0.35

Comments

Operation
ended in Apr
2012

GHG
Observation
terminated in
Oct 2018.

Threesatellites withsame
instruments

CO2 及び CH4 の点排出源観測に利用可能な高空間分解能衛星．

Satellite/Platform

Sensorname

Launch

ZY1-02D

AHSI

Sep 2019

Spectralresolution[nm]＊
Sampling
interval
Grating450–2400
10
1570–1650（Band 6） 80
Bandpass filter
2110–2290（Band 7） 180
1560–1660（Band 11） 100
Bandpass filter
2090–2290（Band 12） 200
Fabry-Perot
1630–1675~0.1
1560–1660（Band 11） 100
Bandpass filter
2090–2290（Band 12） 200
Grating
390–251010
400–1010
9–13
Prism
920–2500
9–14.5
Grating
400–2500
20

ISS

HISUI

Dec 2019

Grating

Earth Observing-1 Hyperion

Nov 2000

Landsat-8

OLI

Feb 2013

Sentinel-2AMSI

Jun 2015

GHGSat-D

ClaireJun 2016

Sentinel-2B

MSI

Mar 2017

GaoFen-5

AHSI

May 2018

PRISMAMar 2019

Spectrometertype

Sep 2020 /Fabry-Perot
Jan 2021

GHGSat-C1/C2
Landsat-9

OLI-2

Sep 2021

Bandpass filter

ISS

EMIT

2022

Grating

MethaneSAT

2022

Grating

Carbon Mapper

2023
2025

Grating

Spectral range [nm]Spatialresolution[m]

Swath width[km]
Domain
size

＊＊

30

7.7

30

185

20

290

50

12×12 ＊＊

20

290

30

60

31

31

30
20
（CT）×
30
（AT）

60

25

15×10 ＊＊

30

185

20

400–2500

10–12.5

1630–1675~0.1

1570–1650（Band 6）2110–2290（Band 7）
410–2450
1249–1305
1605–1683

80
180
<13
0.3
0.3

30–80
~100
~100
（CT）×
~210 x 200 ＊＊
400
（AT）

400–2500

5＊

30

18

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地球環境 Vol.26 No.1&2

表 2 にまとめた。
2．過去及び現在の主要な GHG 観測衛星

GOSAT シリーズの衛星は 2 トン級の中型衛星であり，その軌道は高度 600～700 km，回帰日数 3 日～6 日の太陽同期軌道である。また設計寿命は 5～
7 年である。また GOSAT シリーズには GHG などの大気中濃度を推定するための高波長分解能分光計が搭載されている。GOSAT，GOSAT-2 については広い波長範囲において高い精度，高い波長分解能のデータを得るためにフーリエ変換分光計（FTS）を採用したが，その観測は離散的な点観測となった。一
方 GOSAT-GW では GHG 濃度の面的な観測を優先し，回折格子を用いた分光計を採用した。
NIES では XCO2 や XCH4 などの GOSAT FTS 短波
長赤外域のレベル 2 処理の最初の結果を 2009 年に公表するとともに，アルゴリズム等の改良を継続している（Yoshida et al., 2013）。2021 年 8 月時点の最新バージョンは V02.90/V02.91 であり，その精度（バイ
アスとばらつき（1σ））は地上設置高分解能フーリエ変換分光計データを用いた検証（Morino et al., 2011）
により，XCO2：0.35 ppm と 2.19 ppm，XCH4：2.2 ppbと 13.4 ppb 程度であることが示されている（観測条
件：陸域のハイゲイン設定の場合（国立環境研究所
衛星観測センターGOSAT プロジェクト, 2020））。また，GOSAT-2 のレベル 2 プロダクト（XCO2 など）も2020 年 11 月に一般公開が開始され，現在もその精度改善に向けた取組が進められている。
GOSAT による CO2 と CH4 の月ごとの全球分布図の例を図 2 に示す。それぞれ季節変動を示す南北分
布や局所的な排出源などの特徴が表れている。
GOSAT による毎月の観測データから地球の全大
気の平均的な濃度も算出されており，CO2，CH4 とも緯度（度）2.1 SCIAMACHYGOSAT シリーズに先立ち ESA（欧州宇宙機関，
European Space Agency）の地球観測衛星 Envisat に搭載された大気組成観測機器である SCIAMACHY（SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for
Atmospheric CHartographY）は短波長赤外域における地心方向の観測を行うことにより，CO2 と CH4のカラム平均濃度の全球観測を世界で初めて行い（Schneising et al., 2011），様々な成果をあげた。さらに，欧州では SCIAMACHY と GOSAT のデータを統合したデータセットの作成（Heymann et al., 2015）
や，2023 年打上げ予定の CO2 観測衛星 MicroCarbの開発，2025 年以降の運用開始を想定した GHG 観
測衛星群計画（CO2M）なども推進中である。CO2M
は欧州の Copernicus 計画の一環として開発が進められているもので，CO2，CH4，二酸化窒素（NO2）のカラム平均濃度の広刈り幅／高分解能（刈り幅は2250 km，瞬時視野は 4 km ）観測を行う衛星 3 機から構成される予定である。
2.2 GOSAT シリーズ
GOSAT シリーズは，気候変動に関する科学の発
展と気候変動政策への貢献をミッション目的とした
我が国の一連の GHG 観測衛星であり，2009 年打上
げの 1 号機（温室効果ガス観測技術衛星，Greenhousegases Observing SATellite, GOSAT）と 2018 年打上げの 2 号機（GOSAT-2）
により 13 年以上にわたり観測/
無償データ提供を継続している。また 2023 年度打上げを目指して 3 号機（温室効果ガス・水循環観測
技術衛星，Global Observing Satellite for Greenhousegases and Water Cycle, GOSAT-GW）の開発が進められている（図 1）。なお，GOSAT シリーズは環境省と国立環境研究所（NIES），宇宙航空研究開発機構（JAXA）の共同プロジェクトである。

47 – 56（2021）

経度
（度）

緯度
（度）
経度
（度）

図1

軌道上の
（左上）
GOSAT，（右上）GOSAT-2，（下）
GOSAT-GW の想像図（©JAXA）．

 OSAT による（上）XCO2 と（下）XCH4 の図2 G
全球分布図（2019 年 8 月）．

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

図3

 OSAT による
G
（上）
CO2 と
（下）CH4 の全大気
平均濃度（2009 年 4 月〜2021 年 8 月）．

過去 12 年間にわたる濃度の上昇傾向が確認された（図 3）。また，これらのデータは IPCC AR6 においても GHG 濃度の長期トレンドを示すために使われている（IPCC, 2021）。
また，レベル 2 プロダクトに対しインバージョン
処理を適用して作成されたレベル 4A プロダクト（領
域ごとの正味吸収排出量）も公開されている（図 4）（Maksyutov et al., 2013）。8 月は北半球高緯度の森
林による CO2 吸収が顕著であること，インドと東
南アジアの CH4 排出量が多いことなどがわかる。
さらに，人為起源排出量の多い地域やその風下地域の上空で CO2 濃度が周囲に比べて高くなることを利用して，インベントリの精度を評価する研究も行われている（Janardanan et al., 2016; Janardanan et al.,2017）。
また，GOSAT，GOSAT-2 の観測センサやデータ処理システム，アルゴリズム等については日本リモートセンシング学会（2008, 2019）も参照されたい。
2.3 OCO-2 と OCO-3 など
OCO（Orbiting Carbon Observatory）
は米国航空宇宙局（NASA）の CO2 観測衛星プロジェクトで，2009
年にその 1 号機の打上げに失敗した後，2014 年に 2号機
（OCO-2）を打ち上げ，現在もその運用を続けて

図4 G
 OSAT による（上）CO（2019年 8 月）と（下）
CH4
2（2019 年 8 月）の領域ごと正味吸収排出量．

いる。また 2019 年には OCO-2 の予備部品などを活用した 3 号機（OCO-3）を打上げ，国際宇宙ステー
ションに取り付けた。
OCO シリーズは CO2 観測に特化した回折格子を用いた分光計を搭載している。0.76, 1.6, 2.0 µm 帯の3 観測波長帯において，GOSAT と同様の太陽光のスペクトルを下方視モード，サングリントモード，
ターゲットモード（陸上の特定の領域を一定時間継続して指向するモード）の 3 種類の方式で測定している。またその約 10 km の観測幅の中に 8 つのフットプリント（それぞれ 1.25 km×2.25 km）をもつ。
GOSAT より空間分解能が高く，その観測幅は狭い
ものの面的な観測が可能なこともあり，雲の影響を受けていない高品質のデータ数は GOSAT より大幅に増加している（OʼDell et al., 2018）。さらに，OCO-2
では火力発電所（Nassar et al., 2017）などの大規模点
排出源の観測にも成功している。
また，高機能のポインティングシステムを有する
OCO-3 では 80 km 四方を 2 分間で観測する Snapshot
Area Maps を活用し，排出源周辺の詳細な濃度分布観測を進めている（Kiel et al., 2021）。
なお NASA では静止衛星による南北アメリカ大陸の GHG 観測（GeoCarb）も計画している。本計画は50

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地球環境 Vol.26 No.1&2

47 – 56（2021）

空間分解能数 km，刈り幅数千 km の分光計により定された CH4 の濃度データから大気輸送モデルを（CO）のカラム平均濃度の高CO2，CH4，一酸化炭素
使ってインドからの CH4 の月毎排出量を算出し，頻度観測を目指すものである。
それがインベントリと誤差の範囲で一致すること
2.4 TROPOMIや，2010～2014 年にかけてインドの CH4 の年間排TROPOMI（TROPOspheric Monitoring Instrument） 出量がほぼ変化していないこと，また，これらは広く使われている全球インベントリである EDGAR
は，2017 年 10 月に打上げられた ESA の衛星 Sentinel-5
Precursor に搭載されている回折格子分光計であり （Emissions Database for Global Atmospheric Research）と比べて 30％程度少ないことを報告している。
（表 1），約 2,600 km の広い観測幅により 1 日で全球を面的に観測することができる。短波長赤外バンド
3．GOSAT-GW とグローバルストックテイク（2.3 µm 帯）のスペクトルを用いて，特徴の異なる 2
つのリトリーバルアルゴリズム（センサが観測する
先述のように，2009 年に打ち上げられた GOSAT
分光データから大気中の気体濃度などを推定するア
以降，米国，中国，欧州において CO2 や CH4 を観ルゴリズム）によりそれぞれ CH4 プロダクトが算出されている（Schneising et al., 2019）
。SRON
（オラン
測する衛星が運用されている。我が国では GOSAT
ダ宇宙研究所）のアルゴリズムでは，近赤外バンド
シ リ ー ズ の 3 号 機 と な る GOSAT-GW 計 画 が 進 められており，温室効果ガス観測センサ 3 型（Total（0.76 µm 帯）の O2 スペクトルを同時に使用することで，雲やエアロゾルに関する情報と鉛直 12 層のAnthropogenic and Natural emissions mapping
CH4 カラム量を算出する。L2 プロダクト ver. 2 のSpectrOmeter-3: TANSO-3）が 搭 載 さ れ，CO2，CH4に加え NO2 が観測される予定である。GOSAT-GW
時点では，陸上のみのスペクトルに対してリトリー
衛星の軌道は，昇交点通過地方太陽時を 13 時 30 分
バルが行われている。Bremen 大学の WFM-DOASとする昇交軌道（地球の昼間側で赤道を南から北に（Weighting Function Modified Differential Optical
横切る軌道）で，その軌道高度は約 666 km である。
Absorption Spectroscopy）
アルゴリズムでは，エアロ
打ち上げは 2023 年度が予定されており，設計寿命
ゾルや地表面による散乱のスペクトルへの影響を多は 7 年以上となっている。なお，GOSAT-GW 衛星
項式で近似し，仮定した CH4 プロファイルをスケーリングすることで陸上及び海上のカラム量を算出すには，TANSO-3 センサに加えて，水循環変動の把る。これらのプロダクトを用いて，2018 年米国オハ握と予測研究のために用いられる高性能マイクロ波
イオ州での天然ガス井戸噴出事故のような，大規模放射計 3（Advanced Microwave Scanning Radiometer
排出源からの CH4 排出量の推定が行われるように
3: AMSR3）センサも併せて搭載される予定である
なってきた（Pandey et al., 2019）。また，米国の天然が，ここでは TANSO-3 センサを用いた GHG 観測
ガスや石油採掘場がある 5 つの盆地内全体の排出量
ミッションの概要について述べる。
推定（Schneising et al., 2020）に使用されたほか，そのTANSO-3 センサには，GOSAT 及び GOSAT-2 で中の 1 つの Permian 盆地に対しては，インバージョ
採用されているフーリエ変換分光器とは異なり，回折格子型の分光器が採用されている。これは，
ン解析により空間的に分解された（0.25°×0.3125°ご
GOSAT 及び GOSAT-2 で行ってきた，全大気 GHGとの）排出量の推定が行われた（Zhang et al., 2020）。
の月別平均濃度の監視やグローバルスケールでの2.5 IPCC インベントリガイドラインと 2019 年改良
GHG の吸収・排出解析の継続に加え，より詳細に，
IPCC は各国が国連に提出する GHG 排出インベン
国や都市の規模における排出量の解析を行うべく，トリを作成するためのガイドラインなどを公開して空間的により詳細化した観測データを取得するためいる（https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/index.
で あ る。GOSAT 及 び GOSAT-2 で は 直 径 10 km のhtml）
。最新のガイドラインは 2006 年に発行された
点観測であったが，GOSAT-GW では面的な観測にものであるが，それに対し最新の科学的知見などをなり，その面に含まれる点の数も細かく，かつ多く反映させるために「2006 年 IPCC 国別温室効果ガスなる予定である。そのため，TANSO-3 センサは，
インベントリガイドラインの 2019 年改良」が制定された（IPCC, 2019）。本文書の第 1 巻第 6 章「品質 「広域モード」と「精密モード」の 2 つを有し，広域観測モードでは 911 km の観測幅を 10 km 分解能
保証/品質管理および検証」では大気観測結果とイで面的に観測し，精密観測モードでは 90 km の観測
ンベントリの比較検証が取り上げられており，イン幅を 3 km より高い分解能で詳細に観測する（図 5）。
バースモデルに入力する濃度データが不足している
GOSAT 及び GOSAT-2 の離散的な観測方式は，全時に衛星データを利用することが推奨されている。
球で空間的時間的にある程度平均された濃度を正確
また，現在利用可能な衛星データとして GOSAT にに観測する点では良いが，観測点の間に 930 km の
ついても言及されている。
間隔が空くので排出源を直接観測できない場合があ
また，本文書の制定に先駆け，インドは 2018 年
ること，観測点が約 10 km 径の大きさであるため，12 月に国連に提出した隔年更新報告書（MoEFCC,
その観測点内に複数の排出源が存在する場合が多2018）
において，GOSAT や航空機，地上観測点で測51

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

図5

GOSAT-GW による観測のイメージ．

上：精密モードで東京都を観測する場合，下：広域モードで日本を観測する場合の観測幅とデータの空間分解能．

く，排出源別に排出量を解析することが難しい。排
出源単位で排出量を特定するためには，観測データの空間的な詳細化が必要で，観測点の間隔を縮小する面的な観測に加えて，空間分解能を高めることが有効である。また，雲が観測視野のある割合以上を占めてしまうと，CO2 や CH4 のデータが得られな
かったり，データの質が下がったりするため，空間分解能を高めた面的観測を行うことで，排出量推計の精度を高めるために有効観測データ数を増やすことができる。
こうした新しい目的と技術開発を踏まえ，GOSAT（1）全大気 GHG の月
GW の GHG ミッションには，別平均濃度の監視，（2）
国別人為起源 GHG 排出量の検証，
（3）
大規模排出源等の検知，の 3 つが求められており，GOSAT 及び GOSAT-2 に引き続いて CO2 の
全大気平均濃度を監視していくこと，パリ協定に基づいて世界各国が作成・公表する CO2 及び CH4 排出量の検証において正確性，透明性及び信頼性を向上させること，NO2 観測の援用により大都市や大規模
固定排出源からの排出について未知の排出源の検知や推計の高精度化を行うこと，が科学的な目標となっている。以下に詳細を述べる。
（1）
全大気 GHG の月別平均濃度の監視：衛星の運用
は通常，数年から 10 年程度であり，長期間にわたって CO2 や CH4 の全大気濃度を高い精度で把握するには，複数の衛星から得られるデータを組み合わせることが必要になってくる。GOSAT
では 2009 年から，GOSAT-2 では 2018 年から今日まで CO2 と CH4 の全球大気平均濃度を監視し続けており，GOSAT-GW でもこれらに続いて安定的かつ恒常的な GHG の全球大気濃度監視を行う。
（2）国別人為起源 GHG 排出量の検証：2015 年に採択されたパリ協定では，GHG の削減目標の達成度について，2023 年から 5 年ごとに評価する「グローバルストックテイク」と呼ばれる仕組みが導入された（津久井・梅宮, 2021）。世界的な脱炭素化に向けて，各国が作成・公表する GHG
排出量の正確性，透明性及び信頼性を向上させるためにも，GOSAT-GW による検証を実現することが期待されている。衛星観測データ数の増加は排出量の推計精度の向上に寄与するが，GOSAT-GW では 911 km 幅の広域観測と 90 km
幅の精密観測モードの最適な運用により，月間で得られるデータ点数が GOSAT 及び GOSAT-2の 100～1,000 倍程度になると試算されている。
これにより，国別人為起源 GHG 排出量の推計精度を向上させること，中でも各大気観測からの検証の正確性を向上させることで，国の排出インベントリの透明性を向上させることが期待されている。
（3）大規模排出源等のモニタリング：GHG の排出量のうち，エネルギー起源の CO2 排出が占める割合は非常に大きく，例えば日本の場合，2019 年の総排出量約 12 億トンのうち 85％を占める。
そのエネルギー起源のうち発電による排出は約40％を占める。また，世界中にも，年に 6.5 Mt
CO2 以上の排出量をもつ中規模～大規模の発電所は世界の発電による総排出量の約半分を占めている，と言われている。そこで，国別排出量を構成する要素である火力発電所等について，
一つ一つの排出源からの CO2 排出量を検証する重要性が高まっている。しかしながら，大気中の CO2 全体量と比較して人為排出による変化量は小さく，日中は植生による吸収の変動が大き
いため，人為排出された増加分を正確に捉える
ことは，測定精度と空間分解能が高くない人工衛星の観測では極めて難しいことが課題であった。そこで，GOSAT-GW では，大気中寿命が数時間程度と短い NO2 の観測を援用した CO2
排出源の解析に関する研究開発を行っている（Fujinawa et al., 2021）。NO2 は，CO2 と同じ化石燃料燃焼から大気中に放出されるものの，寿命が短いため，バックグラウンド濃度が低く，排出後の濃度増加分のシグナルが見えやすいという特徴がある。こうした特徴により，NO2 の観測データを用いることで，個別発生源から出る排煙の形状（プルーム）の把握が容易になり，排出量の推計精度の向上に寄与できる。また，小規模排出源の同定も可能になる可能性があり，例えば，排出インベントリに排出源が把握されていない場合があっても，衛星からその場所を同定し，排出量を推計することができる可能性

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地球環境 Vol.26 No.1&2

47 – 56（2021）があると目されている（Reuter et al., 2019）。
くなる。前述のように，大型の火力発電所や天然ガ
世界的な脱炭素社会の実現に向けて，パリ協定に
ス井戸噴出事故のような大規模点排出源について
基づき，GHG を早期に削減してゆくことは世界的は，それぞれ OCO-2 や TROPOMI のデータを用いな約束事となり，様々な排出源から大気中に放出さて排出量の推定が行われているが，規模の小さい発れる GHG の排出量を正確に把握する重要性はます
電所や炭鉱におけるベントのような点排出源についます増している。2021 年 4 月，我が国も 2050 年のては，排出量推定は難しい。そこで，フットプリン
カーボンニュートラル，2030 年の GHG 排出量 46％
トを 1 km 以下にする代わりに，衛星の姿勢を制御
削減（2013 年比）の目標を掲げた。こうした状況で，して特定の範囲を最大数分間連続して観測する方式
宇宙からの衛星観測データを用いた導出には世界的 （ターゲットモード）により点排出源を観測する衛星に大きな期待が寄せられている。特に，各国が自が開発されている（表 2 の GHGSat，MethaneSAT）。
ら設定する排出削減目標（Nationally Determined
ファブリペロー干渉計を搭載したカナダの GHGSat
Contributions, NDC）を適切かつ野心的に目標設定
は商業利用を目的とした民間の衛星であり，12 km
する上で必要となる「現状の排出量の正確な把握」 ×12 km の範囲を 50 m のフットプリントで観測しに重要な貢献となる。
ている。これまでに，トルクメニスタンの油ガス田
現在でも，気候変動に関する国際連合枠組条約並（圧縮ステーションやパイプライン）から排出されるびに関連する締約国会議の決定に基づき，いわゆるCH4 の観測や，炭鉱でのベントに伴う CH4 の観測が行われている（Varon et al., 2020）。ただし，前者の先進国は，GHG の排出・吸収量を算定し公表してような極めて規模の大きな排出源の場合は 1 回の観いる。こうした算定値を「ボトムアップ」推計とい
測で排出量の推定が行えるが，後者も含めた通常のうが，このボトムアップ推計の排出インベントリの場合は，風向を考慮して複数回のイメージを平均す
課題は 2 つある。1 つは「値の正確さ」で，GHGる必要がある。2020 年と 2021 年にそれぞれ打ち上の種類による不確実性や，それぞれの国のインベンげられた GHGSat-C1 と C2 では，迷光やゴーストをトリ技術による不確実性がある。もう 1 つは「タイ改善した干渉計が搭載されており，軌道上での校正ムラグ」で，「ボトムアップ」推計インベントリの機能も追加されていることから，観測精度の向上が作成には公式統計値が使われるため年単位の時間が見込まれている。さらに，2023 年までに追加で 8 つかかる。例えば，我が国では 2021 年 4 月に 2019 年の衛星が打ち上げられ，本格的な運用が開始され度版の算定値が公表されている（環境省・国立環境る予定である。一方，米国の非営利環境保護団体
研究所, 2021）。こうしたボトムアップ推計と相補的な役割を果たしうるのが，衛星データに代表される （Environmental Defense Fund）が中心となって開発している MethaneSAT は，210 km×200 km の範囲
大気観測データを使った「トップダウン推計」であを 100 m×400 m のフットプリントで 1 日に 30ヶ所
り，近年では大気観測データが準リアルタイムの速から 40ヶ所程度観測する。MethaneSAT では，エア度で配信されるようになったこともあり，その迅速
ロゾルや雲による光路長変動の情報を得るために，性に大きな期待が寄せられている。直近の排出イン
これまでの下方視の GHG 観測衛星で使用されてベントリを迅速に構築することは，将来シナリオのき た 0.76 µm 帯（A-band）の 酸 素（O2）ス ペ ク ト ル の「基準年」としてのみならず，過去に作成したシナ
代わりに，1.27 µm 帯の O2 スペクトルを測定する。
リオの妥当性「検証」にも重要であり，グローバル
1.27 µm 帯は CO2 や CH4 の吸収バンドに近い（散乱ストックテイクでは削減対策効果を迅速に検証して特性が近い）という利点がある一方で，airglow（大気次の対策に活かす上で非常に重要である（Janssens光）
による影響が不確かであったが，SCIAMACHY の
Maenhout et al., 2020）。
limb-viewing スペクトルを用いた評価により airglowの影響を補正できることが明らかとなり（Bertaux
4．高分解能 GHG 衛星
et al., 2020），MethaneSAT や 2023 年打ち上げ予定のフランスの Microcarb では 1.27 µm 帯の O2 スペ
2 章及び 3 章で述べた衛星は，全球の GHG カラ
クトルが使用される。なお，MethaneSAT により算
ム平均濃度をシングルショットで 1％よりも良い精出された排出量データを含む全てのプロダクトは，度で算出できるようにセンサの波長分解能や信号雑サイエンスコミュニティーに無料で公開される予定
音比（SNR）が決められている。高い波長分解能で高である。
い SNR を得るためには，フットプリント（空間分解
上述の衛星及びその搭載センサは，GHG 等の大能）を大きくする必要があるため，フットプリント
気微量成分を専門に観測することを目的としている
は 数 キ ロ か ら 10 km 程 度 の も の が 多 く，GOSATが，ハイパースペクトルセンサと呼ばれる可視域か
GW の精密観測モードで選択できる最小のフットプ
ら短波長赤外域（400～2,500 nm）の地表面散乱光をリントでも 1 km×1 km である。衛星から点排出源
波長分解能 10 nm 程度，フットプリント 30 m 程度を観測する場合，フットプリントが大きくなると観で測定するセンサも GHG 点排出源の観測に利用測される（バックグラウンドに対する）増大量は小さ53

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

されるようになってきた（表 1 の Hyperiaon/Earth
Observing-1, AHSI
（Advanced HyperSpectral Imager）/
GaoFen-5, PRISMA（PRecursore IperSpettrale della
Missione Applicativa）, AHSI/ZY1-02D, HISUI（Hyperspectral Imager SUIte）/ISS, EMIT（Ear th
Sur face Mineral Dust Source Investigation）/ISS,
Carbon Mapper）。これらのデータは，地表面での鉱物や植生（クロロフィル等の光合成色素）等による波長に依存した反射/吸収特性を利用して，鉱物調査や資源探査，バイオマス量推定等に利用することを目的としているが，CO2 と CH4 の吸収バンドがある短波長赤外域のスペクトルからそれらのカラム量を算出することも可能である。その方法は，GOSAT
シリーズの L2 リトリーバルアルゴリズムと同様に，
観測スペクトルと放射伝達モデルで計算したスペク
トルを比較して逆問題を解く方法と，既知のカラム量に対して計算された複数のスペクトルから観測ス
ペクトルと最もよく一致するスペクトルを探す方法がある。衛星搭載ハイパースペクトルセンサによる
GHG 点排出源の最初の観測としては，カリフォル
ニア州 Aliso Canyon における天然ガス井戸の CH4 噴出事故を Earth Observing-1 搭載 Hyperion によって観測した例がある（Thompson et al., 2016）。1990 年
代に開発された Hyperion では，上述のような極めて大規模な点排出源しか観測できなかったが，近年，より高感度なセンサが各国で開発されるようにな っ て き た。Cusworth et al.（2019）の シ ミ ュ レ ーション解析によると，そのようなハイパースペクト
ルセンサのデータは比較的規模の小さな点排出源の観測にも有効であることが示されている。実際の観測スペクトルを使った解析としては，イタリアの
PRISMA のデータを用いた火力発電所からの CO2 排
出量の推定（Cusworth et al., 2021）
や，PRISMA と中国の GaoFen-5 及び ZY1-02D に搭載された AHSI による米国 Permian 盆地の CH4 ホットスポットにおける排出量推定（Irakulis-Loitxate et al., 2021）が行われるようになってきた。また，米国の非営利団体
Carbon Mapper Inc. が JPL 等と協力して開発している Carbon Mapper は，ハイパースペクトルセンサの中でも，特に CO2 と CH4 の大規模排出源の観測を目的とした衛星である。通常の push-broom 方式に加えて，衛星の姿勢を変えることで along-track 方向に沿った特定の範囲（70 km 程度）
を高い SNR で観測する strip 方式，海岸線付近の排出源を観測するための glint 方式の 3 つの観測モードを有する。2023 年に最初の 2 つの衛星が打上げられ，2025 年には複数機の衛星が追加される計画となっている。これにより，優先度の高い特定の領域であれば，日毎から週毎の頻度で観測できるようになる。MethaneSAT と同様に，算出された CO2 と CH4 の排出量データは無料で一般に公開される予定である。
一方，表 2 の Sentinel-2 や Landsat シリーズのよ

うに，バンドパスフィルタを用いることで各バンドに対して単一のシグナル（可視域から短波長赤外域
で 10 程度）を得るマルチスペクトルセンサも CH4 点
排出源の観測に使用されるようになってきた（Varonet al., 2021）。CH4 の増大量は，（1）CH4 の吸収バン
ドを含むバンドのみを使用し，同一地点で CH4 のプ
ルームがあるパスとないパスの反射率の変化を用いる方法，（2）
同一のパスにおいて，CH4 の吸収バンド
を含むバンドと含まないバンドの反射率の変化を用いる方法，（3）それらを組み合わせた方法により算出される。ハイパースペクトルセンサに比べて波長分解能が低いため，排出量に対する感度が低くなり検出限界は低下するが，観測幅が広いことで高い頻度で同一地点を観測できるという利点がある。また，表 2 に示した Landsat-8 や Landsat-9 の他にも，
短波長赤外域にバンドをもつ Landsat シリーズのデータにも上記の方法を適用できることから，過去に遡って長期間の評価が可能である。
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松永

恒雄／Tsuneo MATSUNAGA

1990 年東京大学工学部卒業。1992 年
同大学院工学系研究科修士課程修了。
1997 年同研究科より博士（工学）号授与。
通商産業省工業技術院地質調査所研究員，
東京工業大学大学院専任講師を経て，2001 年より国立環境研究所勤務。2016 年
より地球環境研究センター（2021 年より地球システム領域）
衛星観測センター長（衛星観測研究室長兼務）
を務める。
地質・
環境分野におけるリモートセンシングの研究に行うとともに，ASTER，SELENE，HISUI，GOSAT シリーズなどの衛星プロジェクトに従事している。

谷本

浩志／Hiroshi TANIMOTO

1996 年東京大学理学部卒業。2001 年
同大学院理学系研究科博士課程修了。
2001 年同研究科より博士（理学）号授与。
2001 年国立環境研究所研究員，その後主任研究員を経て，2010 年より室長，
2021 年より気候変動・大気質研究プログ
ラムの総括を務める。専門は大気化学で，地球規模の大気質について地上観測・モデル・衛星観測を統合的に利用した研究を行うとともに，IGAC や CEOS 等の国際プロジェクトの共同代表を務め，国際連携を推進している。

大山博史／Hirofumi OHYAMA2009 年神戸大学大学院自然科学研究科
博士課程修了，博士（理学）。宇宙航空研
究開発機構地球観測研究センター宇宙航空プロジェクト研究員，名古屋大学宇宙
地球環境研究所研究員を経て，現在，国立環境研究所地球システム領域主任研究員（衛星観測センター兼務）。地上設置及び衛星搭載分光装置
によって測定されたスペクトルデータの解析等に従事している。

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