〔短報〕：：（エアロゾル；予測)

大気エアロゾル予測システムの開発

竹村 俊

彦

要 旨
全球３次元エアロゾル気候モデル SPRINTARS を用いて，１週間先までの大気中のエアロゾル分布を予測するシステムを開発した（http://sprintars.net/）．１日１回運用され，ホームページ上では，全球およびアジア域のエアロゾル分布予測の動画を閲覧できる他，日本各地のエアロゾル濃度は４段階に分類することにより，一般にも理解しやすい表現を採っている．アジア大陸での急速な経済発展に伴う日本への越境大気汚染の増大が懸念されており，本システムが日々の社会活動にとって有益な情報を作成することが期待される．

１．エアロゾル予測システム開発の背景

きいが，環境基準設定の検討がようやく開始された段エアロゾルは，気候変動を引き起こす物質として知階である．光化学オキシダント濃度は，紫外線量の多られている．筆者らは，これまでに，エアロゾルの地い春から夏にかけて高くなる傾向にあるが，例えば人球規模の分布や気候に対する影響をシミュレートする

為起源エアロゾルは，燃料を消費すると発生するたた め の 数 値 モ デ ル SPRINTARS を 開 発 し て き た

め，年間を通して高濃度になる可能性がある．

（Takemura et al. 2000, 2002a, 2005, 2009）．

こうした背景のもと，エアロゾル濃度を予測するこSPRINTARS を用いた研究成果は，気候変動に関すとは，日々の社会活動に有用であると考えられる．本る政府間パネル第４次評価報告書（IPCC 2007）に多稿では，SPRINTARS を利用した１週間先までのエ数引用された．

アロゾル分布を予測するシステムの開発および予測精

また，大気中のエアロゾルが高濃度になると，呼吸度の検証について述べる．

器系の障害を引き起こしたり，視程悪化を招いたりするなど，社会生活に支障を来す．日本では，光化学オ

２．エアロゾル予測システムの概要

キシダントの環境基準および注意報・警報基準は明確

SPRINTARS は，東京大学気候システム研究センである一方，エアロゾルの環境基準は PM 10（直径10ター／国立環境研究所／地球環境フロンティア研究セμm 以下の粒子）として設定されているものの，注意

ン ターに よ り 開 発 さ れ て い る 大 気 大 循 環 モ デ ル

報・警報基準はないため，エアロゾルが高濃度であっ（CCSR/NIES/FRCGC AGCM ）（K‑1 Model Devel-ても報道機関等を通じた周知はなされていないのが現opers 2004）と結合しており，エアロゾルの輸送過程状である．また，エアロゾルの中でも小さい粒子（例（発生・移流・拡散・硫黄化学反応・湿性沈着・乾性

えば PM 2.5（直径2.5μm 以下の粒子）等に分類され沈着・重力落下）や直接効果（太陽放射・赤外放射のる）は，低質量濃度でも人体や大気環境への影響が大散乱・吸収）・間接効果（雲凝結核・氷晶核の機能を通した雲・降水特性の変化）を計算する．取り扱うトレーサーは，対流圏主要エアロゾルである黒色炭素・

九州大学応用力学研究所．

Ⓒ 2009 日本気象学会
2009年 6月

―2008年12月22日受領―

有機炭素・硫酸塩・土壌性・海塩の各粒子と，硫酸塩―2009年２月27日受理―の前駆物質である二酸化硫黄・硫化ジメチルである．
標 準 的 に 用 い る 分 解 能 は，水 平 方 向 が T106（約49456

大気エアロゾル予測システムの開発1.1°）もしくは T42（約2.8°），鉛直方向が σ座標でホーム ページ（http://sprintars.net/）に は，一 般 向L56（56層）もしくは L20（20層）であるが，本研究けの「簡易版」と専門家向けの「詳細版」とを準備しで開発する予測システムでは，計算コストと要求されている．簡易版の日本語ページでは，エアロゾルの種る 水 平 分 解 能 を 考 慮 し て，当 面 T106L20と す る．

類を黒色炭素・有機炭素・硫酸塩エアロゾルの合計でSPRINTARS の 詳 細 な 説 明 は，Takemura et al.

ある「大気汚染粒子」と，土壌性エアロゾルである（2000, 2002a, 2005, 2009）にある．SPRINTARS「黄砂」とに大別し，東アジア域の週間予測動画を掲

は全球モデルであるが，例えば東アジア域の黄砂輸送載している他に，日本を12地域におおよそ分割して，や越境大気汚染を適切に表現することが確認されてい当日と翌日は６時間毎，６日後までは１日毎の大気汚る（Takemura et al. 2002b, 2003）．

染粒子および黄砂の 濃 度 を，「少 な い」「や や 多 い」

予測システムは，毎日08JST には予測結果がホー「多い」「非常に多い」の４段階で表示している（第１ムページを通して試験提供されるように運用されてい図参照）．動画と４段階表示は，モデル最 下 層 か らる．SPRINTARS は 大 気 大 循 環 モ デ ル で あ り，風σ＝0.9（高度約 1km）までの平均質量濃度から作成

速・気温等が予報変数であるため，予測精度の向上をしており，４段階表示の分類は第１表に従っている．

求めなければ気象データを必ずしも準備する必要はな

なお，エアロゾルの高濃度の状態を注意喚起するといいが，本システムの分解能が T106L20と高くはないう観点から，１日毎の週間予測は，１日平均値ではなこともあり，気象データとしてア メ リ カ 海 洋 大 気 局（NOAA）の Global Forecast System（GFS）の 風
速および気温のデータを取得し，ナッジングを掛けながら計算を行っている．また，海面温度に も GFS のデータを与える．計算は，九州大学応用力学研究所のNEC の 他，予 備 と し てAM D Dual Core Opteron×4（8CPU）を 搭 載 し た
サーバでも行い，計算期間は 予 測 を 行 う 前々日 の12UTC から８日間である．
初期値として，前日に計算を行った際に出力しておいた該当日時のデータを使用する．計算終了後には，結果の図化および html 化を行い，ホームページサーバへ 転 送 さ れ る．以 上，GFS データ の 取 得 お よ び
ファイル形式変換・シミュ
レーション ・ 図 お よ びhtml ファイ ル の 作 成 は，すべて自動化されている．
予測結果を試験提供する
50

第１図

予測結果を試験提供する一般向けホームページの例．
〝天気" 56．6．

大気エアロゾル予測システムの開発

457

く，６ 時 間 平 均 値（00‑06JST, 06‑12JST, 12‑18

さ・オングストローム指数・１次散乱アルベド）・濃JST, 18‑24JST）のうち最大値を採用して表示して度・沈着量・直接効果放射強制力と雲の微物理特性パいる．また，携帯電話対応のサイトも構築しており，ラメータの予測動画を，全球および東アジア拡大で閲４段階表示の情報を閲覧することができる．注意点と覧が可能である．

して，水平分解能は約1.1°であるため，日本各地全般の高濃度および他の地方・国からの越境汚染はシミュ

３．エアロゾル予測の精度検証

レーションにより表現しているものの，分解能以下のエアロゾルの観測は，アメダスによる気象要素の観現象（例えば幹線道路沿いの高濃度エアロゾル等）は測ほど充実していないが，ここでは入手可能な観測表現していないことを挙げておく．簡易版の英語ペー

データを用いて，多くの方々が参照すると思われる日

ジでは，４段階表示は行っていない一方，全球の大気本域のエアロゾル濃度４段階表示に関して，予測精度汚染粒子と土壌性エアロゾルの動画を試験提供していの検証を行う．第２図は，2007年９月から2008年８月

る．詳細版は日本語・英語ページにおいて内容は共通

にかけて九州大学応用力学研究所（福岡県春日市）にであり，エアロゾルの光学特性パラメータ（光学的厚おいて気中パーティクルカウンタ（OPC）（リオン社製)により観測されたエアロゾ
ル数濃度と，SPRINTARS

第１表 「大気汚染粒子」および「黄砂」の４段階表示の基準．x は該当粒子のモデル最下層から σ＝0.9（高度約 1km）までの平均質量濃度（μg/m ）
．
少ない

やや多い

多い

非常に多い大気汚染粒子（黒 色 炭 素＋有 機炭素＋硫酸塩）

x＜55 x＜1515 x＜3030 x

黄砂（土壌粒子）x＜4040 x＜100

100 x＜200200 x

第２図による１日後・４日後・６日後の 予 測 と の 比 較 で ある．OPC は，直 径0.3μm以上・0.5μm 以上・１μm以 上・２μm 以 上・５ μm以上に分離して観測を行っているが，人為起源エアロ

福岡県春日市において OPC により観測されたエアロゾル数濃度と SPRINTARS による a）「大気汚染粒子」b）「黄砂」の１日後・４日後・６日後の予測との比較．「大気汚染粒子」の予測との比較には「黄砂」の予測との比較には OPC の直径５μm 以上のデータを使OPC の直径0.3μm 以上のデータ，
用．A は「少ない」，B は「やや多い」，C は「多い」，D は「非常に多い」．各棒の下端・上端はそれぞれ５パーセンタイル値・95パーセンタイル値，下点線・上点線はそれぞれ下四分位（25パーセンタイル値）・上四分位（75パーセンタイル値），棒中の実線は中央値を示す．

2009年 6月

51458大気エアロゾル予測システムの開発

ゾルは小粒子が支配的であり，黄砂は大粒子を含むとる．また，主に大陸沿岸域から飛来する大気汚染粒子いう特徴をそれぞれ持っていることから，「大気汚染は黄砂よりも輸送距離が短いため，気象場の再現精度

粒 子」の 予 測 は0.3μm 以 上 の データ，「黄 砂」の 予に敏感となる可能性のあることが，相関係数の急激な測は５μm 以上のデータと比較を行う．

減少の原因とも考えられる．

「大気汚染粒子」の１日後の４段階予測と実際に観日本のその他の地域での予測精度検証のために，測されたエアロゾル数との間には正相関が見られる．

SKYNET 観 測 網 に お い て ス カ イ ラ ジ オ メータ

また，４日後の予測では，「多い」と「非常に多い」

POM ‑01/POM ‑02（プ リード 社 製）を 用 い て 春 日の間には５‑95パーセンタイル値に差は見られないも（福岡）・辺戸（沖縄）・富山・札幌・つくばで観測さのの，それらと「少ない」「やや多い」との間には明れているエアロゾル光学的厚さ（Aoki and Fujiyoshi

確な差があり，さらに，下四分位‑上四分位値と４段2003；http://skyrad.sci.u‑toyama.ac.jp/）と の 比 較

階予測との間には正相関が見られる．重要な点は，を行った（第３図）．期間は第２図と同じく2007年９「少ない」「やや多い」と予測した際には，大気環境や月から2008年８月である．前述の通り，期間中に黄砂人体に明らかな悪影響を及ぼすような高濃度にはなっの飛来は非常に少なかったため，ここでは「大気汚染ていないことである．６日後の予測にもその傾向は見粒子」のみ検証を行う．大気汚染粒子が支配的である

られるが，ばらつきが大きくなっている．また，予測場合のみのエアロゾル光学的厚さの観測値を使用する

期間が長くなるにつれて，実際には高濃度ではなかっために，オングストローム指数（粒径の指標であり値たにもかかわらず，「多い」「非常に多い」と予測するが大きいほど小粒子である）が0.6以下のデータは使頻度が高くなってしまうことが分かる．これは，大気用しない．また，スカイラジオメータによるエアロゾ汚染粒子の発生源の日々変動は小さいことを考える

ル光学観測は晴天時のみ可能であり，その結果としと，予測期間が長くなるにつれて，使用する気象デーて，「非常に多い」にランクされた日時の観測はいず

タの精度が落ちてくることが主な原因と考えられる．

れの地点でも期間中にはなかった．１日後の予測で2008年春季は，平年と比較して日本への黄砂の飛来は，福岡・沖縄・富山・札幌で明確な正相関が見ら

回数が少なかったが，予測精度を検証すると，１日後れ，さらに下四分位‑上四分位値で見ると「少ない」

は「多い」「非常に多い」と「少ない」「やや多い」と「やや多い」「多い」の間の重なりも小さい．予測期間の間に明確な差が見られ，その後も予測期間にかかわが長くなるにつれて精度は落ちてくるが，前述と同らず，大規模な黄砂が観測された際には「非常に多様，「少ない」と予測された場合には，大気環境や人い」と予測している．一方，大気汚染粒子予測と同様体に明らかな悪影響を及ぼすような高濃度にはほとんに，予測期間が長くなると，高濃度は観測されなかっどならないと言える．下四分位‑上四分位値で見る限

たにもかかわらず，「多い」「非常に多い」と予測する

り，アジア大陸に近い沖縄・福岡では，予測期間が長頻度が高い．ただし，黄砂予測の精度検証はサンプルくなっても精度は比較的高い状態を保っている．これ

数が少ないため，複数年にわたる検証が今後必要であらの地域は越境汚染が大気環境を支配しているため，ろう．

大気大循環モデルのグリッドスケールでも物質輸送を

第２表には，OPC によるエアロゾル数濃度の観測適切に表現できることが高精度の理由として挙げられ値と SPRINTARS によるエアロゾル質量濃度の予測る．一方，つくばの予測精度は，他地点と比較して結果との相関係数を示す．
「大気汚染粒子」は予測期劣っていると言える．これは，首都圏のローカルな汚間５日以降，「黄砂」は６日後に相関係数が急激に小染源が支配的であり，グリッドスケールよりも小さいさくなっている．この１日のずれは，黄砂の方が長距汚染源および気象場に影響されやすいためと考えられ離輸送されて日本へ飛来するため，発生源付近の気象場は初期値により近い時間第２表のものを使うことになり，

OPC によるエアロゾル数濃度の観測値と SPRINTARS によるエアロゾル質量濃度の予測結果との相関係数．６時間平均値を用いて比較．

予測期間の短い気象データ

予測期間（日）0123456の方が高精度であることと大気汚染粒子

0.584

0.578

0.510

0.4860.4970.410

0.253

関係し て い る と 考 え ら れ

黄砂

0.670

0.652

0.673

0.664

0.635

0.670

0.531

52

〝天気" 56．6．

大気エアロゾル予測システムの開発

第３図

2009年 6月

459

スカイラジオメータにより a）春日（福岡）b）辺 戸（沖 縄）c）富 山 d）札 幌e）つくばで観測されたエアロゾル光学的厚さ（AOT）と「大気汚染粒子」の１日後・４日後・６日後の予測との比
較．観測値はオングストローム指数が0.6以上の場合のみ使用．図の見方は第２図の説明を参照．

53460大気エアロゾル予測システムの開発
IPCC, 2007：Climate Change 2007：The Physical Sci-る．

ence Basis. Contribution of Working Group I to the４．まとめと今後の課題

Fourth Assessment Report of the Intergovernmental

本稿では，エアロゾル予測システムの概要と１次的Panel on Climate Change, S. Solomon, D. Qin, M .

な予測結果の検証について記述した．予測期間が長くなると精度は落ちてくるが，少なくとも「少ない」と判定された場合にはエアロゾルは高濃度にはならない可能性が非常に高いことが示された．予測結果を試験

Manning, Z. Chen, M . M arquis, K.B. Averyt, M .
Tignor and H.L.M iller（eds.）,Cambridge University
Press, Cambridge, United Kingdom and New York,NY, USA, 996pp.

提 供 す る ホーム ページ（http://sprintars.net/）は，

K‑1 M odel Developers, 2004：K‑1 coupled GCM（M IROC）description. H. Hasumi and S. Emori

気象庁・環境省合同ポータルサイトである「光化学オ（eds.）,K‑1 Tech.Rep., 1, Center for Climate Systemキ シ ダ ン ト 関 連 情 報 提 供 ホーム ページ」
（http://Research, University of Tokyo, Tokyo, Japan, 34pp.

www.data.kishou.go.jp/obs‑env/oxidant/）か ら も

Takemura, T., H. Okamoto, Y. M aruyama, A.
Numaguti, A. Higurashi and T. Nakajima, 2000：

リンクが張られており，情報が活用されることが期待される．
今後は，より詳細な予測結果の検証および日本域以外の予測精度の検証を行う必要がある他，予測精度を向上させるために，いくつかの課題に取り組む．１つは，初期値アンサンブル予測の導入である．また，可能な限りリアルタイムのエアロゾル観測値を収集し，データ同化手法（Yumimoto et al. 2008）を用いることにより，初期値の精度を高めることも考えられる．
また，時空間変動の大きい森林火災の排出量分布に関して，人工衛星搭載センサから得られる準リアルタイ
ムのホットスポットのデータを，エアロゾル排出量に変換して予測システムで用いることにより，森林火災起源のエアロゾル高濃度イベントの予測が可能となるため，現在その開発を進めている．
謝 辞CCSR/NIES/FRCGC AGCM お よ び SPRINTARS 開発関係者，スカイラジオメータのデータを提供して頂いた富山大学青木一真准教授，硫黄化学反応計算に必要なデータを提供して頂いた名古屋大学須藤健悟准教授に感謝致します．また，気象場のデータと し て NOAA/GFS，森 林 火 災 の データ と し て

Global three‑dimensional simulation of aerosol optical thickness distribution of various origins. J. Geophys. Res., 105, 17853‑17873.
Takemura,T.,T.Nakajima,O.Dubovik,B.N.Holbenand S. Kinne, 2002a：Single‑scattering albedo andradiative forcing of various aerosol species with a
global three‑dimensional model. J. Climate, 15, 333‑352.
Takemura,T.,I.Uno,T.Nakajima,A.Higurashi and I.
Sano, 2002b：M odeling study of long‑range transport of Asian dust and anthropogenic aerosols from
East Asia. Geophys. Res. Lett., 29, 2158, doi：
10.1029/2002GL016251.
Takemura,T.,T.Nakajima,A.Higurashi,S.Ohta andN. Sugimoto, 2003：Aerosol distributions andradiative forcing over the Asian‑Pacific region
simulated by Spectral Radiation‑Transport M odel
for Aerosol Species（SPRINTARS）. J. Geophys.
Res., 108, 8659, doi：10.1029/2002JD003210.
Takemura, T., T. Nozawa, S. Emori, T.Y. Nakajima
and T. Nakajima, 2005：Simulation of climate
response to aerosol direct and indirect effects withaerosol transport‑radiation model. J. Geophys. Res.,

110, D02202, doi：10.1029/2004JD005029.

GFEDv2を使用させて頂いております．本予測システ

Takemura, T., M . Egashira, K. M atsuzawa, H. Ichijo,R.Oʼ
ishi and A.Abe‑Ouchi,2009：A simulation of theム の 開 発 は，文 部 科 学 省 科 学 研 究 費 補 助 金 若 手 A

global distribution and radiative forcing of soil dust（課題番号18681002）の助成を受けて進められました．

aerosols at the Last Glacial M aximum.Atmos.Chem.
Phys., ９, 3061‑3073.

参考

文

献

Aoki, K. and Y. Fujiyoshi, 2003：Sky radiometer measurements of aerosol optical properties over Sapporo,
Japan. J. Meteor. Soc. Japan, 81, 493‑513.

54

Yumimoto, K., I. Uno,N.Sugimoto,A.Shimizu,Z.Liu
and D.M. Winker, 2008：Adjoint inversion modelingof Asian dust emission using lidar observations.
Atmos. Chem. Phys., ８, 2869‑2884.

〝天気" 56．6．

大気エアロゾル予測システムの開発

461

Development of Forecasting System for Atmospheric Aerosols
Toshihiko TAKEMURA
Research Institute for Applied Mechanics, Kyushu University, 6‑1 Kasuga‑koen, Kasuga, Fukuoka
816‑8580, Japan.
（Received 22 December 2008；Accepted 27 February 2009 ）2009年 6月55