「大気環境物質のためのシームレス同化システム構築とその応用」
I. 研究計画の概要
1. 研 究 の 目 的
次世代の全球大気モデルである正 20 面体格子非静力学モデル（NICAM）と領域モデルを利用して、二酸化炭素と大気汚染物質の両方を同化し、発生源を推定（逆問題）するシステ
ムを構築する。このシステムを関東平野領域に適用して、温暖化・全球大気汚染・都市化の複合影響によって変化するメガシティー環境に社会が適応するための施策案を、国や自治体と協力して作成する（図 1.1）。

2. 研 究 の 背 景2025 年までに世界人口の 60%が都市環境に住むという予測がある。このことは温暖化する
地球環境への適応対策は、都市化と全球規模で進行する大気汚染も考慮しながら総合的に行う必要があることを示唆する。特にアジア大陸の風下側に位置する日本のメガシティー域（関東平野など）では、地球温暖化、広域大気汚染、都市化が同居する状態にある。このような現状認識のもとに、環境省の地球環境研究総合推進費 S-4、S-7、そして、科学研究費補助金
新学術領域研究「東アジアにおけるエアロゾルの植物・人間系へのインパクト(略称 ASEPH)」（代表：東京農工大学・畠山史郎、平成 20-24 年）によって、温暖化と大気汚染の両方の影
響に関する評価研究が行われてきた。このような評価研究の成果を最大限に利用して、膨大な費用のかかる適応策をより説得力のあるものにするためには、今、次の研究が必要であると考えられる（図 1.2）。

・長寿命温室効果ガスと短寿命ガス・エアロゾルに関する観測データに、モデルをきちんと同化すること。それによって、質の高い大気環境物質場を得ることと、同化解析を通してモデルを改善する必要がある。
・このようなモデルとデータ解析により、様々な気象条件における大気環境物質の分布を求め、さらに発生量を推定する必要がある。それによって、その場の環境が気象場（風向・
風速や気温、雲量、降雨）と大気組成のそれぞれにどのように依存するかを把握する必要がある。
・このような高い品質のデータとモデルによって、国や自治体の対策部署が施策の効果を評価する必要がある。また、すでに実施された施策の検証を行う必要がある。

	  同化と逆問題による発生源推定のためのモデリング技術は、地球科学と計算機の進展とともに飛躍的に発展しつつあるが、大気環境物質に関しては世界的に見てもまだ未成熟であり、
1

この時期に研究投資をすることは非常に有効である。また、全球規模と領域規模の同化モデル開発は、それぞれ異なる研究グループが行ってきたために、相互の利点を十分に活かしたモデリングとデータ解析フレームは存在しない。同様に、二酸化炭素、大気汚染物質、黄砂など、今後、濃度が変化する可能性がある大気環境物質の同化システムも、それぞれ異なるグループによって進められているために、互いに整合的に同化するシステムは存在しない。
そのために、対策にかかわる利用主体が、総合的、かつ効率的にシミュレーション結果を利用する際の障害になっている。特に自治体レベルでは、人工衛星・地上観測システムを使ったシミュレーション結果を効率的に利用する道筋と支援体制が無かった。本研究は、このよ
うな状況を打破するために二酸化炭素等の長寿命温室効果ガスと短寿命ガス・エアロゾルのモデルを、全球から領域スケールまでカバーできる次世代型大気モデル NICAM に同時に組
みこむ （図 1.3）。

3. 研 究 の 方 法	  次世代の全球大気モデルである NICAM を利用して、気候変化の適応施策の作成に役立つ、
二酸化炭素と大気汚染物質の同化と発生源推定（逆問題）を行う同化システムを開発する。
このシステムを関東平野領域に適用して、温暖化・全球大気汚染・都市化の複合影響によって変化するメガシティー域（関東平野全域：東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県、群馬県、栃木県）の大気環境データの同化を行う。同時に、二酸化炭素の領域輸送を検討できる独立行政法人産業技術総合研究所領域物質輸送モデル（AIST-MM）とエアロゾルの領域
型化学輸送を検討できる化学天気予報システム（CFORS/CMAQ）を併用することによって、同領域の長寿命温室効果ガス（二酸化炭素、メタン等）と、短寿命ガス（オゾン等）
・エアロ
ゾルについての発生源推定を試み、自治体への情報提供に資する。さらに、結合モデル相互比較計画（CMIP）や 21 世紀気候変動予測革新プログラムにおける将来気候実験結果についてシナリオ実験を行いメガシティー域への影響評価を行う。
	  同化システムの完成に向けた取り組みにおいては、同化システムの試作版の段階から、社会が気候変化に適応するための施策案作成を自治体と協力して進めることを通じて、試作版の問題点や改良点を明らかにし同化システムの高度化を図るとともに、自治体が実際に施策案を作成するための同化システム利用手法を開発する。なお、気候変化の影響評価にはイン
パクトファクター（大気環境場と被害の間の因果関係を規定する要因）の計算が必要となることから、これには多くの過去の研究成果を応用する。本研究活動に自治体の意見や計算要求を反映するために、適応施策と環境監視に関わる自治体関係者と本研究チームで構成する検討会（自治体フォーラムと呼ぶ）を形成する。
	  以上の研究を、次の 3 つの課題を遂行する班と総括班によって実施する。また、研究のながれを図 1.4 に示す。
2

(1) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築（第 1 班）
	  	  二酸化炭素の観測データを輸送モデル（国立大学法人東京大学で開発した物質輸送モデ
ルである NICAM-TM 全球モデルと AIST-MM 領域モデル）による濃度予測計算とデータ同化することで、都市部における二酸化炭素の全体量を正確に把握すると同時に、都市域全体、あるいは、発電所などの大量放出源からの発生量を推定するための逆問題解析技術を開発する。この技術を用いて得られた二酸化炭素の詳細な濃度分布や大量発生源からの放出強度に関する情報を、データ統合・解析システム（DIAS）に投入し、利用できるようにすることで、自治体等が行う二酸化炭素削減施策の効果の検証に資する。また、火力発電所等からの二酸化炭素の大量発生の影響が、都市環境全体に与える影響の有無を評価し、その地域における施策に役立つ情報を提供することも目標とする二酸化炭素のデータ同化に用いられる観測データには、温室効果ガス観測技術衛星「いぶき」の観測データ、株式会社日本航空（JAL）航空機による観測データ、地上観測データを併用する。

(2) 大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構築（第 2 班）	  	  短寿命ガス及びエアロゾルの同化と逆問題システムを構築する。すでに実用化している
NICAM に、国立大学法人東京大学大気海洋研究所・独立行政法人国立環境研究所・独立
行政法人海洋研究開発機構・国立大学法人名古屋大学・国立大学法人九州大学が共同で開発 中 で あ る エ ア ロ ゾ ル 全 球 放 射 輸 送 モ デ ル （ SPRINTARS ） と 全 球 大 気 化 学 モ デ ル（CHASER）を結合させて新しい化学輸送モデル“NICAM-Chem”の開発を行う。
	  	
  このモデルを用いて大気汚染物質と土壌粒子などのデータ同化および発生源推定（逆問題）システムを構築する。観測データとして、人工衛星によるエアロゾル光学的厚さやオゾン量の観測データ、自治体による大気環境常時監視網などの地上観測データを利用する。
また、領域化学天気予報システム（CFORS/CMAQ）による時間・空間を考慮した 4 次元同化モデルを用い、NICAM-Chem の検証を行うと同時に高度化も行う。
	  	
  これらの結果を活用し、様々な条件下での硫黄酸化物、窒素酸化物、オゾンの前駆物質、
各種エアロゾル量を関東平野において同化し、これらの関東地域での発生量と越境汚染量
分布の推定手法を開発する。また、モデルの改善も行う。このようにして確立されたモデルを用いてシナリオ実験を行い、オゾンなどの短寿命ガス、エアロゾル、土壌粒子などによる都市への影響を評価する。その結果を第 3 班および自治体に提供する。

(3) 影響評価と適応策の構築（第 3 班）	  	  第 1 班と第 2 班のモデル結果を利用し、地方自治体の担当部署と連携して、温暖化や大気汚染の深刻化に伴う影響評価と、それに対する適応策につなげる実施モデルを構築する。
	  	
  観測から求められる関東地域の気温分布、大気汚染物質の濃度分布を用いて疫学調査を3行い、因果関係を把握して、健康影響を定量的に示すための研究開発を実施する。その上で、データ同化技術を用いて作成される関東地域の気温分布、大気汚染物質の濃度分布と健康影響の結果を用いて、関東域における健康被害予測図を作成する。同様に、関東地域
での気温分布と土地利用情報との因果関係を把握し、定量的に表す。その結果を自治体関
係者に対して、気温や大気汚染物質に関する対策（適応策）の検討に役立つ情報として提
供する。
	
  	
  この取組においては、東京都、埼玉県などとの連携体制を確立するため、自治体が所管する機関に所属する研究者も参加する協議会を定期的に開催し、この協議会での検討を通じて、各自治体が必要としているニーズ・情報を収集しモデル開発に反映させる。

(4) 研究の総合的推進
研究代表者、班代表者、有識者によって構成される打ち合わせ等において研究の方向性の確認などを行うとともに他チームとの連携、国内外の学会等への参加を通じた情報収集、情報発信を行う。

4. 研 究 の 特 徴
本研究は次の点で世界的に見てもユニークで高いレベルにある。

・NICAM 大気モデル自体が世界有数の有限体積モデルである。このモデルは、フラックスフ
ォームに基づく流体計算法を採用しており、物質保存が保証されているために二酸化炭素などの長寿命ガスの非常に小さな変化を精度よく計算できる。また、ストレッチ格子法により全球スケールから領域スケールまでシームレスに動く。また、NICAM は雲と大気環
境物質の相互作用（間接気候効果）についても、全球の気候形成と整合が取れた形で考慮されている。
・二酸化炭素と汚染物質に関する同化問題と逆問題を総合的に解く本システムは世界でも有数である。大陸スケールでは、本チームの参加者によって基本部分がすでに開発されている。従って、これらの研究者が参加する本チームは、世界レベルの同化モデリンググルー
プである。
・このような大気環境物質の同化モデリングに基づき、自治体との双方向の検討を通して適応策を構築するプロジェクトは我が国では初めてである。本研究チームには、関東平野規模の適応策と健康被害について、国と自治体の委員会等で検討を行ってきた専門家が参加している。
・本研究で使用するエアロゾルモデル SPRINTARS およびガスモデル CHASER は大気海洋研究所の前身である気候システム研究センターにおいて開発され、我が国の文部科学省「人・4自然・地球共生プロジェクト」（2002-2007）、文部科学省「21 世紀気候変動予測革新プログラム」（2007-2012）、文部科学省「気候変動リスク情報創生プログラム」（2012-2017）などの IPCC 評価活動に貢献する研究で使用されてきた。それらを NICAM に組み込むこと
により、高分解能の大気環境物質モデリングに関しても日本型モデルが構築でき、地球温暖化に関わる我が国の気候モデリングとの間のトレーサビリティーを確保できる。
・二酸化炭素と黒色炭素（BC）の放射強制力を計算し、IPCC 評価書（TAR、AR4、AR5）に反映してきた放射計算の専門家が参加しており、削減シナリオに関わるコベネフィットを考慮した適応策について検討できる。
・大気環境場のデータ同化と逆問題には、様々な観測データが必要である。そのようなデー
タの生成に関わる者が参加しない限り、精度の高い同化・逆問題システムは作れない。本
研究チームは、GOSAT 衛星データ、航空機観測データ、自治体のものを含めた地上観測
データの解析に深く関わる研究者が参加しており、世界的にも質の高いデータを生成する
ことができる。
・世界初の温室効果ガス観測技術衛星「いぶき(開発名：GOSAT)」や世界有数の航空機による二酸化炭素計測システム「CONTRAIL」に関わる専門家が参加しており、世界初のデー
タを同化できる。特に CONTRAIL データのうち、成田空港上空で取得される二酸化炭素の鉛直濃度分布は、関東地域から発生する二酸化炭素量の推定において重要な拘束条件となるため、飛躍的に推定精度を向上させることができるものと期待される。
・東京大学の地球環境に関するデータ統合・解析システム（DIAS）と連携して、データ利用とデータアーカイブを推進してきた専門家がおり、DIAS を効率的に利用し、また、DIAS
へ本研究で得られる世界初のデータを反映することができる。

図 1.1 本研究の背景と目的
5

図 1.2 必要な研究

図 1.3 NICAM と大気環境物質モデルの組み込み。それを利用した観測データの同化と逆問題による発生源の評価、影響評価。
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図 1.4 SALSA システムを利用した適応策の構築のながれ

5. 研 究 計 画
	  図 1.5 に全期間の研究計画を示す。これまでに、各モデル群、必要なデータ、健康影響に関する超過死亡モデル、都市緑化影響算定モデルを統合的に運用するシステムと体制を確立したが、本年度では特に、このシステムの本格運用、不具合の解決、可能な限りの改善を行った。それによって、健康と都市構造の複合影響計算とそれに基づく総合的デザインを開始した。 図 1.6 に開発項目の計画を示すが予定通り進行しており、新たな変更は無い。下記に各班の年次計画を示す。

(1) 二 酸 化 炭 素 の 同 化 と 逆 問 題 シ ス テ ム の 構 築 	  （ 第 1 班 ）	
  NICAM に二酸化炭素等の長寿命温室効果ガスの輸送モデルを結合する。また、水の同位体のモデルを組み込む。同化モデルは、4D-VAR 法および LETKF 法を用いて行う。また、それを利用した逆問題コードも作成する。すでにそのプロトタイプはできているので、本研究によって高度化を目指す。また、AIST-MM モデルを用いた高分解能領域モデル（格子サイズ1km）による二酸化炭素の輸送モデルを整備する。これらを利用して観測データを解析し、年間 5 週間程度のデータを生成する。データとしては、GOSAT 衛星、JAL 航空機観測データ、
地上観測データの利用を考えている。

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1 年目：NICAM-CO2 及び Isotope 同位体モデルの高度化と逆問題コードの開発着手。
	  データ同化のためのデータ整備。GOSAT からのカラムデータ同化手法の検討。
2 年目：広域気候シミュレーションと関東平野シミュレーションの実施による高解像度版のテスト、予備データ解析。NICAM を用いて計算した広域二酸化炭素濃度場を AIST-MM 計
算用として利用する手法の開発。GOSAT による関東地域の集中観測を実施。4D-VAR シス
テム用の放射コード開発を開始。JAL-CONTRAIL データのプロファイルデータの同化手法の検討。
3 年目：データ解析、関東平野における長寿命温室効果ガスの輸送と収支、排出分布を求める。衛星データ（GOSAT）、航空機観測データ（JAL-CONTRAIL）、地上観測（気象庁定点
観測、自治体観測点）のそれぞれのデータのインパクト評価を行い、逆問題解析により自治体レベルでの二酸化炭素の発生源強度情報を再評価する。それを元に自治体の適応策に従ったシナリオ実験を開始する。
4 年目：同化システム、逆問題解析システムを本格運用し、得られた二酸化炭素の発生源情報と、発電所などの固定発生源と自動車などの移動発生源の基礎情報を元に求めた排出イ
ンベントリデータとの比較を実施。シナリオごとのインパクト評価を行う。その上でシナリオ実験を繰り返し、結果を第 3 班に提供する。
5 年目：得られた同化モデル、同化データをデータベース化し、公開する。GOSAT による集中観測を実施。同化システムによる計算結果の最終的な精度評価を行う。

(2) 大 気 汚 染 物 質 ・ ダ ス ト の 同 化 と 逆 問 題 シ ス テ ム の 構 築 	  （ 第 2 班 ）	
  NICAM に SPRINTARS エアロゾル放射輸送モデル、CHASER 大気化学モデルを結合する。
すでに完成している MIROC-SPRINTARS モデルによる LETKF 同化システムを NICAM 版に移植する。この NICAM-SPRINTARS-CHASER モデル（NICAM-Chem）を用いて、短寿命ガ
ス、エアロゾル、黒色炭素、ダストによる都市への影響を評価する。これを用いて、SO2、
NOx、O3、各種エアロゾル量を関東平野において同化する。また、発生量と越境汚染量分布を推定する。観測データとしては MODIS および GOSAT/CAI からのエアロゾル光学的厚さ、GOME/SCIAMACHY、OMI からの O3、NO2、SO2、自治体による PM10、PM2.5 等の自治体
地上観測データを考えている。

1 年目：NICAM-SPRINTARS モデルの高度化を行う。NICAM-CHASER モデルを開発する。
MIROC-SPRINTARS 同化モデルを NICAM に拡張する。データ同化のためのデータを整備する。CFORS/CMAQ との比較を通して NICAM-Chem の検証を行う。
2 年目：広域気候シミュレーションと関東平野シミュレーションの実施による高解像度版のテスト、予備データ解析を行う。特に、異なる気象条件下のシミュレーションを行う。同8

化計算結果を随時第 3 班に提供する。
3 年目：データ解析、関東平野における短寿命ガスとエアロゾルの輸送と収支、排出分布を求める。自治体の適応策に従ったシナリオ実験を開始する。
4 年目：データ解析、同化データと発生源分布の蓄積を行い。モデル解析と排出インベント
リを改善する。シナリオ実験を繰り返し、第 3 班に提供する。
5 年目：得られた同化モデル、同化データをデータベース化し、公開する。

(3) 影 響 評 価 と 適 応 策 の 構 築 	  （ 第 3 班 ）	  第 1 班と第 2 班から出てくる情報と観測データ、および既存のデータを用いて、関東平野領域における影響評価を行う。さらに、それを利用して、自治体における適応計画を検討する。特に、第 1 班と第 2 班とともに、改善効果をモデルでシミュレーションすることにより最適な計画を提案する。そのために、自治体との連絡体制を確立し、自治体との綿密な連携によるきめの細かい計算を行う。

1 年目：第 1 班と第 2 班によるモデル計算結果を利用して計算可能な、健康被害と緑化効果に関するインパクトファクターを構築する。これらには既存の知見等も利用する。
2 年目：第 1 班と第 2 班から出てくる予備計算結果を用いて、関東域におけるインパクトフ
ァクターの分布を計算する。また自治体と協力して、都市計画に基づいたインパクトファ
クターの計算を行い、その検証を行う。
3 年目：第 1 班と第 2 班による将来シナリオ実験を用い、地球温暖化、広域大気汚染、都市化の複合インパクトを計算し、メガシティー規模の都市計画の再検討をおこなう。それに基づいてハザードマップを作成する。
4 年目：シナリオ実験を繰り返し、第 1 班と第 2 班と協力して、関東平野域での緑化と健康被害に関する適応計画を提案する。
5 年目：得られた適応策について、その実施プランを自治体と検討し、また、メッセージ発信を行う。

(4) 研 究 の 推 進 （ 総 括 班 ）	
  本研究は第 1、第 2、第 3 班の協調した進行が重要である。そのために、進行状況を常時モニターし、必要に応じて援軍を派遣するための人員と予算を確保しておく。また、ダウンスケール研究のチーム、アプリケーションのチーム、および環境省の環境研究総合推進費 S-4、
S-7、S-8 プロジェクトの成果で利用できるものを利用する筋道を付ける。さらに海外のUNEP/ABC との連携を図る。全体の年次計画の概要と個々の開発課題をそれぞれ図 1.5 と図1.6 に示す。当初計画では 2 年目と 5 年目に国際会議を開くことになっていたが、CCAC
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（Climate and Clean Atmosphere Coalition；気候と大気清浄化に関する国際枠組み）などの国際的な情勢の急進展のために、それぞれ１年前倒しで平成 23 年 3 月と平成 25 年 9 月に実施した。また準国際会議を平成 23 年 11 月に行った。平成 25 年 9 月の会合は ABC-CCAC 国際会
議として UNEP/ABC プロジェクトや CCAC 関係者と協力してソウル大学で行い、CCAC 事務
局長の Helena Molin Valdes 氏などの参加を得て、本研究成果の発信と、今後必要な国際的な活動について検討をした。今年度、システム確立と計算に時間がかかったために、自治体への説明を平成 26 年 4 月から 5 月にかけて行う予定である。
	  現在までに、平成 25 年度までの課題がほぼ予定通り終了した。平成 26 年度は、これまでの成果の利用システムの確立を図り、適応策の実施プランの検討とそれに関するメッセージの発信を行う。特に、本研究の特色として、適応策と緩和策の両面で検討することにより、両者の間のトレードオフに関する知見を示したい。

図 1.5	
  研究計画の概要

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図 1.6	
  研究課題の開発計画

6. 平 成 25 年 度 の 研 究 計 画 と 研 究 の 方 法(1) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築（第 1 班）
平成 25 年度は、都市域における二酸化炭素データ同化モデルの構築と、地上、航空機、衛星等のすべての観測データを取り込んだ発生源強度の解析、および、その誤差評価を行う。その結果と、燃料消費量や植物活性度情報の積み上げにより計算された二酸化炭素の発生・吸収量データと比較を行う。特に、東日本大震災後の関東域での二酸化炭素排出量の変化に着目して解析を行う。主な実施項目は次の 5 つである。
a. 独立行政法人産業技術総合研究所領域物質輸送モデル（AIST-MM）による二酸化炭素
発生源強度推定
これまでに開発した AIST-MM を用いた統合逆問題解析法を用い、地上、航空機、衛星等のすべての観測データを取り込んで、関東域における二酸化炭素の発生源強度の推定を実施する。
b. AIST-MM の 4 次元変分法（4D-VAR）化対応
AIST-MM の 4 次元変分法化のためのフレームワークの構築を実施し、基本的な動作試
験を実施する。その際、より効率的な同化手法であるアンサンブルカルマンフィルター11

法などの導入も検討する。
c. ボトムアップアプローチとの比較
二酸化炭素の排出源情報の積み上げなどによる、いわゆるボトムアップアプローチによる解析結果と、AIST-MM を用いて逆問題解析された結果との比較を行う。特に、東日本大震災後における関東域での二酸化炭素排出量の変化に着目した解析を行う。
d. 物質輸送計算における水同位体利用の有効性の調査
大気汚染質や温暖化ガスなどの物質輸送量の評価指標として水同位体の利用可能性を調べる。特に全球物質輸送モデル（NICAM-TM）での鉛直輸送や積雲対流内での輸送指標として、二酸化炭素等の鉛直輸送量を定量的に評価する。
e. 本研究で利用可能なデータ同化技術の最新の研究動向の把握
本研究で利用可能なデータ同化技術について、文献調査、国内外の関連学会への参加を通じて最新の研究動向を把握する。
	 (2) 大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構築（第 2 班）
平成 25 年度は、平成 24 年度に引き続き、平成 23 年度までの 2 ヶ年計画で開発した新
たな全球大気化学輸送モデル（NICAM-Chem モデル）と収集したデータベースを利用し、モデルの利用および将来実験の開始を中心に次の 3 つのサブ課題を実施する。特に将来実験に関しては、気候変動適応研究推進プログラム（以下、「本プログラム」という）共通
シナリオを利用し、第 1 班と協力して NICAM モデル実験に伴う設定を行い、第 3 班による影響評価と適応策のための実験結果を、第 3 班に提供する。
a. NICAM-Chem モデルの検証と改良
NICAM-Chem モデルを用いて、前年度までに収集した観測データを用いて比較を行う
ことで、NICAM-Chem モデルの検証をし、そのモデル改良を行う。また、領域化学天気
予報システム（CFORS/CMAQ）による 4 次元同化モデルや気象庁非静力学モデルに結合したエアロゾル輸送モデル（NHM-SPRINTARS）との比較を行い、モデルの精度を向上させる。これらの作業に伴い、大量の出力結果を保存するための装置を整備する。
b. NICAM によるエアロゾルの同化システムを用いたモデル解析と将来実験
第 2 班で構築してきたエアロゾル同化システムと、総括班で開発してきた NICAM 領域版モデルを組み合わせることによって、本課題が対象とする関東地域におけるエアロ
ゾル分布の数値実験を行う。さらに前年度に引き続き、本プログラム共通シナリオを用いた実験を行い、第 3 班で行うエアロゾルの健康影響評価のための実験結果を得る。また、前年度に引き続き、第 3 班で作成した都市緑化適応策をモデル入力値として用いた実験も開始する。さらに、同化システムを短寿命ガスにも適用し、大気汚染物質同化シ
ステムの開発をする。
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c. 将来実験に伴うデータ整備と大気汚染物質排出インベントリの高精度化
様々な将来シナリオ実験を行うために、第 1 班、第 3 班と協力しながら、境界データ
や大気汚染物質排出インベントリを整備する。また、引き続き必要な最新の観測データを収集し、NICAM によるエアロゾル同化システムを用いることで、これまで整備した大気汚染物質排出インベントリの高精度化を行うシステムの開発に着手する。

(3) 影響評価と適応策の構築（第3班）
本研究課題で開発された同化システムを用いて、関東地域における高分解能の気温の分
布、大気汚染物質の濃度分布データを利用し影響評価や適応策の基盤となる技術を開発する。平成 25 年度は、次の 3 つのサブ課題を実施する。健康影響については第 1, 2 班や自治体と協力して気温、湿度、および、粒子状物質の濃度分布をもとに健康リスクがどの程度変化（増加）するかを評価する。都市緑化に関しては、森林や水田などの土地利用に関するデータを収集し、各種法制度との整合性を考慮しつつ、土地利用の変更に伴う気温分
布や大気汚染物質の濃度分布の変化を考察する。自治体の意向を知るため、自治体職員を対象に研究課題に対するニーズの調査を行う。
a. 健康影響
健康影響については第 1, 2 班や自治体と協力して気温、大気汚染物質の濃度分布をもとに、気象条件や大気汚染物質濃度の変化により健康リスクがどの程度変化（増加）するかを評価する。気温や大気汚染といった因子が健康に及ぼす影響について、対象の属性（年齢など）を考慮した解析を継続して行い、解析から得られた結果より影響予測関数を作成する。第 1, 2 班がシミュレーションによって計算した関東地域における気温、湿度、粒子状物質濃度分布をもとに健康影響の大きさとその広がりを推定するために、
将来予測シナリオに基づいた計算結果を用い、将来における健康影響予測マップの作成に着手する。さらに、文献レビューや二次データの利用、国内外での学会に参加して最新の情報を入手することにより、死亡のみならず他の健康被害（喘息、花粉症、アトピ
ー性皮膚炎など）についても、気温や大気汚染等がもたらす影響を調査する。
b. 都市緑化
都市緑化に関しては、森林や水田などの土地利用に関するデータを収集し、各種制度との整合性を考慮しつつ、土地利用の変更に伴う気温分布変化を分析する。第 1, 2 班が行うシミュレーションで用いることのできる土地利用モデル（現在の土地利用、過去の土地利用、適応策に対応する土地利用）のデータベースの作成を継続する。
土地利用モデルのうち適応策に対応する土地利用については、既存の首都圏整備計画
や各自治体の広域緑地計画との整合性を検討しつつ複数の土地利用シナリオを作成する。
それらに基づいて気温や大気汚染物質の濃度変化の評価を継続して行う。さらに評価結13

果をもとに，既存の土地利用計画に対する課題を検討する。
c．自治体との検討会
本年度も健康影響や気候変動影響に対する適応策を立てる上で必要な情報について協議し、自治体の意向を知るため、自治体職員を対象に本研究課題に対するニーズの調査を継続する。

（4）研究の総合的推進（総括班）
平成 25 年度は、平成 24 年度に引き続き次のサブ課題を実施する。各班での作業状況を適宜、確認し、各班の成果を本研究課題全体へ反映するとともに、自治体等との情報交換ができる体制を引き続き運営する。
a. 自治体との連携体制の構築
協力を表明していただいた自治体の担当者と本研究チームで構成する自治体に対し計算結果の提示と、自治体側で必要な計算項目の意見聴取を行う。成果を自治体に配布する。
b. 総合モデルと総合データベースの構築
平成 24 年度までに構築した同化モデル利用ウェブシステムの拡充を図り、収集した様々なデータとモデル結果をウェブシステムに入力する。
c. ダウンスケールシステムの調査
平成 24 年度までに調査を行ったアジア大陸から関東域までの様々な空間スケールの大
気環境物質の輸送を扱うための NICAM のストレッチ格子と切断格子システムを用いて各班が詳細な数値実験を行うための支援と結果の総合的解析を行う。
d. 国際的な情報収集と発信
本研究で得られた成果に関し、特にアジアのメガシティー環境の研究例として、海外の専門家との意見交換を活発に行うために、国際会議を開催する。また前年度までに引き続き、アジア域の汚染と気候変化を把握するためのデータ収集を行う。
e. 本プロジェクト内の連携
	
  研究集会を開催し、研 究 内 容 の 紹 介 や 研 究 状 況 並 び に 成 果 等 の 報 告 を 行 う 。
（ 5） プ ロ グ ラ ム の 推 進 、 連 携 等	  気候変動適応研究推進プログラム（以下、「本プログラム」）における他の研究チームや参画研究者等と連携し、本プログラムの目的の達成に向けて一体的に取組を推進するとともに、本プログラムで実施する研究の意義や研究状況並びに成果等を広く国民に対して周
知する。	
 
	
  本プログラムにおいて開催される各種会合に参加し、本プログラムにて採択された他の研究チーム等との連携を構築するとともに、意見交換等を通じた情報の収集、研究の進捗
14確認等を行う。また、成果報告会等に参加し、研究内容の紹介や研究状況並びに成果等の報告を行う。さらに国内外で開催される学会に参加し、各班の成果を発表・議論し、情報を収集する。
また、本プログラム及び環境省の環境研究計画総合推進費事業(S-8)が協力して発行する
予定の「気候変動適応に関する科学技術ガイダンスブック（仮称）」の作成に当たり、原稿のとりまとめ等に積極的に協力する。

7. 平 成 25 年 度 の 研 究 実 施 体 制	  東京大学大気海洋研究所を主管研究実施機関とし、研究代表者を中島映至（地球表層圏変動研究センター・センター長）とする。研究は課題別にまとまった 4 つの班によって実施される。

研究代表者：東京大学大気海洋研究所教授	
  中島映至業務参加者リスト
研究組織は 4 班で構成される(1) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築班	
  （第 1 班）(2) 大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構築班（第 2 班）
(3) 影響評価と適応策の構築班（第 3 班）
(4) 総括班

以下、参加者と班番号を氏名の右肩に示す。
（東京大学）
中島映至４

大気海洋研究所教授

課題代表・研究総括

佐藤正樹４

大気海洋研究所教授

総括班担当

廣瀬真理 4大気海洋研究所

研究補助員

データ整備補助今須良一 1,4

大気海洋研究所准教授

サブテーマ代表・二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築の総括、衛星データ解析

芳村圭 1

大気海洋研究所

准教授

同位体モデル開発

新井豊 1

大気海洋研究所

研究生

カルマンフィルター部開発

林洋司 1

大気海洋研究所

大学院生

衛星データ解析補助

小島すなみ 1

大気海洋研究所

研究補助員

衛星データ解析補助15

永岡明子 1

大気海洋研究所

研究補助員

衛星データ解析補助

植松光夫 2大気海洋研究所教授

サブテーマ代表・大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構
築の総括

打田純也 2大気海洋研究所

研究員

NICAM 化学モデルを用いた同化シ
ステムと逆問題システム開発

木暮一啓 3大気海洋研究所教授

海洋表層環境渡辺知保 3

大学院医学研究科

教授

影響評価と適応策

横張真 3

大学院工学系研究科

教授

影響評価と適応策

小西祥子 3

医学部

助教

健康影響評価の解析

安本晋也 3

医学部

研究員

健康影響評価の解析

竹内昌平 3

医学部

研究補助員

健康影響評価の解析補助

新城利奈子 3

医学部

研究補助員

健康影響評価の解析補助

星子智美 3

医学部

研究員

健康影響評価の解析補助(独立行政法人	  国立環境研究所)
横田達也 1

地球環境研究センター

室長

衛星データ解析町田敏暢 1

地球環境研究センター

室長

航空機観測データ解析	 大原利眞 2

地域環境研究センター

センター長

関東地域における排出インベント
リの作成

五藤大輔 2

地域環境研究センター

研究員

NICAM 化学モデル開発

高見昭憲 3

地域環境研究センター室長

サブテーマ代表・影響評価と適応策の構築の総括上田佳代 3

環境健康研究センター

研究員

疫学調査に関する研究

Ng Chris Fook

環境健康研究センター

特別研究員

疫学調査に関する研究

伊禮聡 3

地域環境研究センター

特別研究員

観測データの収集

三好猛雄 3	 地域環境研究センター

特別研究員

観測データの収集

奥村典子 3	 地域環境研究センター

アシスタン

関東地域における排出インベント

トスタッフ

リの作成の補助アシスタン

関東地域における排出インベント

トスタッフ

リの作成の補助アシスタン

関東地域における排出インベント

トスタッフ

リの作成の補助Sheng3

高木貴子 3	 宮嶋都 3	
 地域環境研究センター

地域環境研究センター

16

（独立行政法人産業技術総合研究所）
近藤裕昭 1

環境管理技術研究部門

副研究部門

二酸化炭素領域モデル開発

長（九州大学）
鵜野伊津志 2

応用力学研究所教授

領域気象化学モデルの開発・応用

准教授

NICAM 化学モデルの開発

大学院生

モデリング補助

大学院生

エアロゾル分布解析補助准教授

静止気象衛星データ整備とデータ

地球環境力学部門（名古屋大学）須藤健悟２

大学院環境学研究科
地球環境科学専攻

藤井裕紀２

大学院環境学研究科
地球環境科学専攻

関谷高志２

大学院環境学研究科
地球環境科学専攻（千葉大学）
樋口篤志 3

環境リモートセンシン
グ研究センター

高村民雄 3

環境リモートセンシン

提供	
 
教授

グ研究センター
川上聖 3

環境リモートセンシン

SKYNET 放射ネットワークのデー
タ解析

大学院生

データ解析補助室長

航空機観測データ解析

研究官

インバージョンモデル開発

主任研究官

航空機観測データ解析

チームリー

物質循環モデルの開発

グ研究センター（その他）
松枝秀和 1

気象研究所
地球化学研究部丹羽洋介 1

気象研究所
地球化学研究部

澤庸介 1

気象研究所
地球化学研究部

河宮未知生 3

海洋研究開発機構

ダー
村上暁信 3筑波大学大学院 システ

准教授

都市環境の適応策

主任研究員

都市環境の適応策

ム情報系社会工学域
石井康一郎 3

東京都環境整備公社
東京都環境科学研究所

17増冨祐司 3

埼玉県環境科学国際セ研究員

都市環境の適応策

ンター	
  温暖化対策研究室
	 業務協力者リスト
中澤高清

東北大学 大気海洋変動観測研究センター

客員教授

西田睦

東京大学 大気海洋研究所

客員教授

村上浩

宇宙航空研究機構	
  地球観測研究センター

研究主幹

市橋新

東京都	
  環境局環境政策部環境政策課

主査

安藤宏

埼玉県	
  環境部温暖化対策課

副課長

竹内庸夫

埼玉県	
  環境科学国際センター研究推進室

副室長

信時正人

横浜市	
  地球温暖化対策事業本部

本部長

富田浩文

理化学研究所	  計算科学研究機構

チームリーダー井上元東京大学	
  大気海洋研究所

客員教授

清木達也

海洋研究開発機構	
  地球環境変動領域	
 

研究員

八代尚

理化学研究所	  計算科学研究機構

研究員

佐藤陽祐

理化学研究所	  計算科学研究機構

研究員

鶴田治雄

東京大学	
  大気海洋研究所

研究員

井上豊志郎

東京大学	
  大気海洋研究所

研究員

竹中栄晶

東京大学	
  大気海洋研究所

研究員

三澤翔大	
 

東京大学	
  大気海洋研究所

研究員

Tran Thi Trieu

東京大学	  大気海洋研究所

研究員

協 力 を 仰 ぐ 地 方 自 治 体 	 東京都環境局環境政策部
埼玉県環境部
横浜市地球温暖化対策事業本部

海外研究協力者
James J. Schauer

ウイスコンシン大学	
  環境工学学部教授

Soonchang Yoon

国立ソウル大学	  地球環境学部教授

Hua Zhang中国気象局気候センター	
  気候研究部教授

Ho Kim

国立ソウル大学	  地球環境学部教授

18

Xinbiao Guo

北京大学	
  公衆健康学部

教授

Tie Dai

中国科学院

研究員

Nick Schutgens

Oxford University

研究員

各研究機関との連携方策
	  主務部局である東京大学大気海洋研究所を中心として、次のような連携を行う。機関は上記の略称によって示す。

・大海研は、研究チーム全体を統括する。全チームと協力して、NICAM の同化・逆問題システムを構築するとともに、ターゲット期間における同化・逆問題を計算する。また、環境研、東大医、東大新、筑波大、産総研、都環研、埼玉環境、各自治体施策担当と協力して適応策を構築する。また、チーム全体が使えるような、モデルインターフェース、データ
ベース、情報発信ウェブを作成する。
・環境研は東大と協力して、二酸化炭素等の長寿命温室効果ガスと短寿命ガス、エアロゾル
データを整備する。また関東平野領域におけるこれらの物質の排出インベントリをチーム全体に提供する。
・気象研は東大と協力して、二酸化炭素の同化問題を研究する。航空機による二酸化炭素等のデータを東大と協力して解析する。
・産総研は東大と協力して AIST-MM を利用した関東平野領域の二酸化炭素の輸送計算を行う。関東平野領域におけるインベントリを東大に提供する。
・九大は大海研および環境研と協力して、SPRINTARS の NICAM への組み込みを行う。また
同化・逆問題計算を行う。インベントリは環境研から得る。
・名大は大海研と協力して、CHASER モデルの NICAM への組み込みを行う。
・JAMSTEC は大海研と協力して、物質循環モデリングの研究を行うとともに、結合モデル相互比較計画（CMIP）と予測革新プロジェクトにおける将来気候シミュレーション結果の提供を行う。
・千葉大はターゲット期間における日々の雲量、日射量、大気汚染量、植生状態を整備して、大海研と環境研に提供する。JAXA とも協力して衛星データを同化計算のために整備する。
・筑波大は東大新領域と協力して、都市計画の観点からメガシティー域に置ける適応策を研究する。
・自治体からのデータを東大と環境研に集約し、同化・逆問題のために利用する。また、施策に関する提案を自治体と検討して構築する。

19

II. 研究成果の概要
1. 進 捗 状 況 と 成 果	  研究は、ほぼ予定通りに進んでいる。以下にそのハイライトの概要を示す。
・SALSA モデル・同化システム：ほぼシステムが完成した（図 2.1、図 2.2）。このシステム
では力学モデルとして NICAM を利用し、準一様全球格子の他に Stretch 格子と Diamond格子によるエアロゾルモデル（SPRINTARS）と大気化学モデル（CHASER）が使える。エ
アロゾルに関しては同化システムが完成した。さらに、NICAM-TM を利用した CO2 などの長寿命ガスの輸送・同化・逆問題機能が装備されており、また Stretch 格子の利用も可能になっている。これによって、 22 エアロゾル粒子、54 短寿命ガス種、CO2、DHO の NICAM
上への展開が行われた。このようなシステムは、世界的にもユニークな日本発のモデルであり、今後、世界的にその利用拡大を推進する計画である。また、CO2 では AIST/MM 法による領域計算、土地利用では NHM モデルによる計算が可能になっている。ただし、Diamond-NICAM による領域計算が確立したために、NHM+SPRINTARS と CHASER の開発は終了することにした。
・	
 新ネスティング法：Stretch-NICAM および Diamond-NICAM の開発に伴って、これを準一様全球格子 NICAM や気候モデルである MIROC と組み合わせて、全球計算から 数キロ
メートルスケールでの領域計算を 1 段ないし 2 段のシームレスなネスティングで踏破できる道が開かれた（3 段以上のネスティングが必要であり、境界領域の取り扱いが問題であった）。今年度はその性能テストを行い、次年度は、より安定なシステムを構築する。
・ CO2: 全球 NICAM と領域 AIST-MM の接続が行われ、領域モデルへの CO2 の移流が正確に反映されるようになった。このため、CO2 濃度の鉛直プロファイルが航空機観測に比べて再現されるようになった。
・	
 CO2: 夏季の都市域で CO2 が高濃度状態（500 ppmv 程度）の場合、地表付近に 0.15 K/day 程
度の強い加熱が現れることを数値計算で確認した。今後、力学過程を含めたモデルも組み合わせて、このような温暖化を増幅する効果の詳細を検討する必要がある。
・CO2: AIST/MM モデルによるシミュレーションによって、火力発電所の集中する千葉県市
原市から千葉県北部にかけて、CO2 濃度が高くなるために稲作収量が 6～8%程度増加する可能性が示された。
・	
 CO2: カルマンフィルター法による AIST/MM を用いた CO2 濃度の同化システムが完成した。
・水同位体：つくば市真瀬圃場にて、地表面付近の水蒸気同位体比の高頻度観測を行うこと
により、二酸化炭素輸送の指標ともなる地表からの潜熱フラックス（蒸発散フラックス）
20

の同位体比の算定を行い、明瞭な日変化（日中の水素同位体比は-45~ -58‰，夜間は-65~-110‰程度）が起こっていることを発見した。この手法は、大気汚染質や温暖化ガスなどの物質輸送量の評価に役立つ可能性がある。
・エアロゾル：Stretch-NICAM+SPRINTARS による計算場を詳細な観測データと比較し、BCと硫酸塩エアロゾルについて良好な結果が得られた。ただし、前橋・騎西・つくばで BCのモデルによる過小評価が見られ、BC の排出インベントリの過小評価が示唆された。
・エアロゾル：全球から領域スケールまで稼働可能な NICAM による同化システムを確立した。また、MIROC-SPRINTARS を用いた逆問題システムにより二酸化硫黄（硫酸塩の前駆物質）、土壌粒子、海塩粒子の排出インベントリの改良を 2009 年 1 月について行った。
・オゾン：Stretch-NICAM+CHASER による計算場を詳細な観測データと比較し、良好な結果を得た。世界的によく利用されている WRF-CMAQ モデルと比べても、観測値との相関は良かった。本モデルは、全球スケールでの移流効果などがシームレスにネスティングされる優位性も持つ。
・NICAM：山岳のセッティングを Stretch-NICAM 用に調整して、関東平野内陸部での風場の再現性の向上を確認した。また、MIROC や全球客観解析データから領域スケールへのダ
ウンスケール手法を開発した。それにより、MIROC の全球場と Stretch-NICAM の領域場の整合性が取れるようになった。
・人工排熱：NICAM に人工排熱を取り込み、1970 年代、2000 年代、2030 年代で人工排熱による影響を評価した。人間活動の盛んな日中には、夜間よりも 3~5 倍近く大きくなる様子が見られ、年代別では 2000 年代が最も高い値を示し、人工排熱により気温が最大 1℃上昇
したことが示された。
・大気汚染物質による健康影響：オゾンおよび微小粒子状物質（PM2.5）の健康へのインパク
トを評価するために、Stretch-NICAM-Chem モデルによる 2007 年 8 月のオゾンおよび PM2.5濃度の分布情報を用いて、都道府県別のオゾンと PM2.5 による超過死亡を推定し、その分布図を示した。超過死亡数は、都市部で多く、大気汚染物質濃度だけでなく、曝露人口も反映されるためと考えられた。
・熱影響による健康影響：温暖化による夏季の気温上昇に伴い、熱中症による救急搬送数がどの程度変化するかを検討した。関東における熱中症による救急搬送数のデータを用いた解析では、気温と湿度を考慮した体感温度上昇に伴い、救急搬送数は急激に増加した。この解析から得られた関数を用い、2030 年 8 月における関東各県の熱中症による救急搬送数を推定したところ、現在 (2007~2009 年平均) の約 2~3.5 倍程度増加することが示唆された。
21

・健康被害：大気汚染物質が花粉症に及ぼす影響を評価することを目的として、日ごとの大気中汚染物質濃度と花粉症受診者数の関連について統計解析を行った。その結果、大気中の花粉飛散数の増加にともなう花粉症患者数の増加は、PM2.5 濃度が中程度あるいは低い
日と比較して、PM2.5 濃度の高い日において有意に多い傾向が観察された。
・都市緑化：土地利用データセットの整備に関しては、第 1 班、第 2 班で行うシミュレーシ
ョンにおいて、日本全国レベルでの土地利用データセットが歴史実験を再度実施する際にも必要となるため，土地利用データセットの整備範囲を関東から日本全国に広げた。土地
利用データからは、森林は 30 年間でほぼ面積は変わっていないこと，人口構造物（建物，道路等）は拡張していること，水田も減反政策で作付面積は減少しているはずだが，土地利用分類上では 30 年間でほぼ変わらないこと，畑地は特に関東平野で複雑な変化をしていること，等の情報が読み取れた。
・都市緑化：緑化シナリオ作成に関しては、本年度は、緑地計画や土地利用計画等の各種制度との整合性を考慮しつつ現況土地利用データを準備した上で，緑化シナリオを検討して将来土地利用データを作成した。作成されたデータを用いて第 1 班、第 2 班がシミュレー
ションを行い，緑化シナリオの効果を考察した。東京都 23 区などの都心部では 3～4℃の気温低下がみられた。この気温低下は，市街地における緑化の影響が反映したものと考えられた。一方で，東京都心から 30～50km 圏では所沢や東松原など気温が大きく上昇する地域が散在していた。また，ひたちなか市・水戸市から高崎市にかけて気温の大幅な低減，大幅な上昇が混在する地域がベルト状に分布していた。森林再生が正と負の大きな影響をもたらしたものと考えられるが，その理由については今後さらに検討する必要がある。
・SALSA データベース：SALSA で実施した大気環境物質、排出インベントリ、健康被害や都市緑化の影響評価結果をデータベース化した（図 2.3）。ウェブ上でユーザーが日時、表示する量などを指定することで、アニメーション化が可能になった。また、福島原発事故のモデルや観測データも整備中である。
・自治体との連携：昨年度、一昨年度に実施した自治体職員に対する研究ニーズアンケートについて整理し、今後のシミュレーション実験において必要となる要件について考察した。
その結果、自治体はそれぞれの課が現在実施している施策の効果に対する研究ニーズが高
いこと、および空間情報に関する研究ニーズが高いことがわかった。したがって今後は、
現行あるいは検討中の施策を整理し、これらの効果を検証するようなシミュレーション実験を設計する必要があること、また緑地の配置や発生源マップといった空間情報を提供するようなシミュレーション実験を設計する必要があることがわかった。

22

2. プ ロ ジ ェ ク ト 外 と の 連 携・理化学研究所・計算科学研究機構・複合系気候科学研究チームとの連携： HPCI システム
利用提案「全球規模大気環境汚染に関わる総合環境モデリング」の課題提案を行い、採択され、平成 26 年度から実施される。これによって SALSA システムによる全球高解像度計
算の道筋が開かれた。これは後述する環境省 S-12 プロジェクトの種（シード）となり得る。
・地球観測データ統融合システムの利用： CO2 の濃度計算結果は DIAS システムに提供され、公開されており、全球地球観測システム（GEOSS）国際枠組みにも貢献している。SALSAの NICAM-Chem によるシミュレーションデータについても提供された。
・環境省環境研究総合推進費の戦略的研究開発領域である S-12 プロジェクト立ち上げへの貢献：「SLCP の環境影響評価と削減パスの探索による気候変動対策の推進」に関する環境研
究総合推進費フィージビリティ−研究を実施した。その結果、S-12 戦略的研究開発領域プ
ロジェクトとして採用された。ここでは本 SALSA の成果を積極的に利用するので、研究の波及効果が期待される。
・新学術領域研究（研究領域提案型）「福島原発事故により放出された放射性核種の環境動態に関する学際的研究」（領域代表：筑波大学・恩田裕一）との連携：本研究で開発された
Diamond-NICAM+SPRINTARS モデルシステムを用いた数値実験が始まった。観測データについても、131I/137Cs 比の導出や、本グループが発案した環境省の大気汚染観測網（ベータ線テープデータ）による 137Cs 大気中濃度の多点データの解析が開始された。

3. 社 会 的 ニ ー ズ
・社会的関心の高い粒子状物質（PM2.5）について、その大陸からの輸送、健康被害、暮らしの上での注意点に関するウェブニュースへの対応を行った。
・気候と大気清浄化国際枠組み（Climate and Clean Atmosphere Coalition, CCAC）に関連して、
平成 25 年 9 月にソウル大学にて、CCAC 事務局長の Helena Molin Vardes 氏などとともに
ABC-SLCP に関するワークショップを共催し、国際的な課題について検討を行った。
・ICSU のフューチャー・アース研究枠組みの立ち上げ時期において、社会に役立つ地球環境
モデリングの一例として、本研究の成果を雑誌上などで紹介した。
・太陽エネルギー利用に役立つ日射量の人工衛星データとモデリング研究を推進し、その中で、本 SALSA モデルシステムを利用した。

23

4. 今 後 の 進 め 方・モデル開発：SALSA システムの改善を図る。また、確立したシステムが広く利用されるようにマニュアルの整備、宣伝等を行う。また、成果のとりまとめを行う。
・データベース：SALSA データベースを充実させる。同時に DIAS への反映を継続する。
・CO2: NICAM-TM および AIST/MM モデルも用いた同化システムと逆問題システムをできるだけ多くのデータに適用し、関東域の CO2 の分布と排出源を把握する。これらに基づいて、
地球温暖化の緩和策と適応策のトレードオフに関する施策を提案する。
・エアロゾルと短寿命ガス：NICAM-Chem (SPRINTARS+CHASER) をさらに改善する。また逆問題システムを領域スケールで完成することにより、領域スケールでの排出量を把握する。これらに基づいて、地球温暖化の緩和策と適応策のトレードオフに関する施策を提案する。
・健康被害：気候変動に伴う夏季の気温上昇による熱中症救急搬送数の増加について評価した。近年、高齢化等を反映して救急需要の増大が指摘されており、救急需要が将来どの程度増減するか関心が高まっている。本研究のような夏季の熱中症による救急搬送の将来予
測は自治体にとって非常に重要な情報となりうる。今後は、高齢化も考慮した将来予測を行う。また、花粉症受診データを用いて、大気汚染物質と花粉症の関連について疫学的な解析を実施する。
・都市緑化：土地利用データセットの整備範囲を関東から日本全国に広げたので、日本全体
での土地利用に対するシミュレーションが可能となった。より多くの計算を行い、都市緑化に関する提案を行う。土地利用変化に伴う気温変化の特徴が明らかとなったため，地域に応じた適応策が考えられる。たとえば、東京都心から 30～50km 圏で所々気温が大きく上昇する地域が散在している他，1~2℃程度気温が上昇している地域では，水系の復活や森林の再生などが考えられる。また、茨城県北東部から高崎市にかけて高温化する場所と低温化する場所が複雑に混在している地域では，里山の保全や活用策を自治体レベルで展開することなどが考えられる。
・自治体との検討会との連携：自治体はそれぞれの課が現在実施している施策の効果に対する研究ニーズが高いこと、および空間情報に関する研究ニーズが高いことがわかった。今後は、これらの研究ニーズに応じたシミュレーション実験の設計を行う。
・国際的に急展開している CCAC 枠組みの動きに対応するために第 2 回の ABC-SLCP ワーク
ショップを UNEP/ABC プロジェクトや CCAC プロジェクトの関係者を招待して、東京にて会合を開く予定である。
24

図 2.1 SALSA モデリングシステム

図 2.2

SALSA モデリングシステムによる全球から領域までの大気環境物質のシームレスなシミュレーション。

25

図 2.3	 SALSA データベース

5. 研 究 成 果 の 発 表 状 況
論文（査読付き）(1) Aoyama, M., M. Uematsu, D. Tsumune, and Y. Hamajima (2013), Surface pathway of radioactive
plume of TEPCO Fukushima NPP1 released 134Cs and 137Cs, Biogeosciences, 10, 3067-3078,
doi:10.5194/bg-10-3067-2013.
(2) Campanelli, M., T. Nakajima, P. Khatri, T. Takamura, A. Uchiyama, V. Estelles, G. L. Liberti, andV. Malvestuto (2014), Retrieval of characteristic parameters for water vapour transmittance in thedevelopment of ground based Sun-Sky radiometeric measurements of columnar water vapour.
Atmospheric Measurement Techniques, accepted.
(3) Choi, I.-J., T. Iguchi, S.-W. Kim, T. Nakajima, and S.-C. Yoon (2013), The Effect of Aerosol
Representation on Cloud Microphysical Properties in Northeast Asia, Meteorology andAtmospheric Physics, DOI 10.1007/s00703-013-0288-y.
(4) Dai. T., D. Goto, N. A. J. Schutgens, X. Dong, G. Shi, and T. Nakajima (2014), Simulated aerosol
key optical properties over global scale using an aerosol transport model coupled with a new typeof dynamic core, Atmospheric Environment, 82, 71-82.
26

(5) Fukuda, S., T. Nakajima, H. Takenaka, A. Higurashi, N. Kikuchi, T. Y. Nakajima, and H. Ishida(2014), New approaches to removing cloud shadows and evaluating the 380-nm surface
reflectance for improved aerosol optical thickness retrievals from the GOSAT/TANSO-Cloud andAerosol Imager, Journal of Geophysical Research, Atmosphere, 118, doi:10.1002/2013JD020090.
(6) Goto, D., T. Dai, M. Satoh, H. Tomita, J. Uchida, S. Misawa, T. Inoue, H. Tsuruta, K. Ueda, C. F.
S. Ng, A. Takami, N. Sugimoto, A. Shimizu, T. Ohara, and T. Nakajima (2014), Application of a
global onhydrostatic model with a stretched-grid system to regional aerosol simulations around
Japan, Geoscientific Model Devevelopment Discussission, 7, 131-179,
doi:10.5194/gmdd-7-131-2014.
(7) Jung, J., H. Furutani, M. Uematsu, S. Kim, and S. Yoon (2013), Atmospheric inorganic nitrogen
input via dry, wet, and sea fog deposition to the subarctic western North Pacific Ocean,Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 411–428, doi:10.5194/acp-13-411-2013.
(8) Kameyama, S., H. Tanimoto, S. Inomata, H. Y. Inoue, U. Tsunogai, A. Tsuda, M. Uematsu, M.
Ishii, D. Sasano, K. Suzuki, and Y. Nosaka (2013), Strong relationship between dimethyl sulfide
and net community production in the western subarctic Pacific, Geophysical Research Letter, 40,
3986–3990, doi:10.1002/grl.50654.
(9) Kaskaoutis, D. G., E. E. Houssos, D. Goto, A. Bartzokas, P. T. Nastos, P. R. Sinha, S. K. Kharol, P.
G. Kosmopoulos, R. P. Singh, and T. Takemura (2014), Synoptic weather conditions and aerosol
episodes over Indo-Gangetic Plains, India, Climate Dynamics, doi:10.1007/s00382-014-2055-2.
(10) Katagiri, S., M. Sekiguchi, T. Nakajima, and T. Hayasaka (2013), Cirrus cloud radiative forcing
caused by the 1987 El Nino using the nighttime global distribution of microphysical parameters
derived from AVHRR. Umi to Sora, 88, 71-83.
(11) Liu, Z., K. Yoshimura, G. J. Bowen, J. M. Welker (2014), Pacific-North American
Teleconnection Controls on Precipitation Isotopes (δ18O) across the Contiguous United States andAdjacent Regions: A GCM-Based Analysis, Journal of Climate, 27, 1046-1061.
(12) Nakajima, T., H. Takenaka, D. Goto, S. Misawa, J. Uchida, and T. Y. Nakajima (2013),
Measurements and modeling of the solar radiation budget. Simulation, 32, 199-207.
(13) Ng, C. F. S., K. Ueda, A. Takeuchi, H. Nitta, S. Konishi, R. Bagrowicz, C. Watanabe, and A.
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(14) Niwa, Y., K. Tsuboi, H. Matsueda, Y. Sawa, T. Machida, M. Nakamura, T. Kawasato, K. Saito, S.
Takatsuji, K. Tsuji, H. Nishi, K. Dehara, Y. Baba, D. Kuboike, S. Iwatsubo, H. Ohmori, and Y.
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(21) Wei, Z., A. Okazaki, H. Maeda, Y. Satoh, M. Kiguchi, K. Noda, M. Koike, W. Kim, Z. Liu, andK. Yoshimura (2014), Investigating vegetation-atmosphere water exchange by using highfrequency spectroscopy vapor isotope observations, 土木学会論文集 B1(水工学), 70.
(22) Yoshida, M., J. M. Haywood, B. T. Johnson, H. Murakami, and T. Nakajima (2013), Spatial
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doi:10.5194/acp-13-10827-2013(23) Zhang, H., Y. Qing, T. Nakajima, M. M. Nakata, L. Peng and H. E. Jihnai (2013), Influence ofchanges in solar radiation on changes of surface temperature in China. Acta Meteorologica Sinica,
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(24) Zhou, S., L. Gonzalez, A. Leithead, Z. Finewax, R. Thalman, A. Vlasenko, S. Vagle, L. Miller,
S.-M. Li, S. Bureekul, H. Furutani, M. Uematsu, R. Volkamer, and J. Abbatt (2014), Formation28

of gas-phase carbonyls from heterogeneous oxidation of polyunsaturated fatty acids at the
air-water interface and of the sea surface microlayer, Atmospheric Chemistry and Physics, 14,1371-1384, doi:10.5194/acp-14-1371-2014.
(25) 鶴田治雄,	
 荒井俊昭,	
 司馬薫,	
 山田裕子,	
 草間優子,	
 中島映至	 (2013),	
 福島第１原子力発電所事故後初期に茨城県東部沿岸地域と福島県東部で測定された大気中の 131I と 137Csの動態,	
 Proceedings of the 14th Workshop on Environmental Radiochemistry, KEK, Tsukuba,
Japan, February 26-28, 2013, 90-98.
(26) 芳村圭, 三好建正, 金光正郎 (2013), アンサンブルカルマンフィルタを用いた水同位体
比データ同化に向けた理想化実験, 土木学会論文集 B1(水工学), 69, 1795-1800．

（報告書・著書など）(1) Nakajima, T. (2013), Section 2.1.3 Observation of aerosol, pp11-14 in Remote Sensing, An
Introductory Textbook, Edited by the Remote Sensing Society of Japan, Maruzen Planet,
ISBN978-4-86345-185-8.
(2) 近藤裕昭, 山田哲二, 茅野政道, 岩崎俊樹, 堅田元喜, 眞木貴史, 斉藤和雄, 寺田宏明, 鶴
田治雄 (2013), 日米気象学会共催「福島第一原子力発電所からの汚染物質の輸送と拡散に関する特別シンポジウム-現状と将来への課題-」報告, 天気, 60, 723-729.
(3) 鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 中島映至 (2013), 福島第１原子力発電所事故後初期に茨城県東部沿岸域で測定された複数の汚染気塊の考察, 放射化学, 第 28号, 9-16.
(4) 鶴田治雄 (2014), 「宮城県丸森町における大気中の放射性物質の観測」に関する報告書, 日
本地球惑星科学連合緊急放射性物質調査研究チーム.
(5) 中島映至 (2013), 原発事故-危機における連携と科学者の役割（2011 年 9 月）, 科学者に委ねてはいけないこと. 科学から「生」をとりもどす. 尾内隆之・調麻佐志篇、pp34-37、岩波書店.
(6) 中島映至 (2013), 広域大気汚染の問題と大気清浄化に向けた努力. 岩波科学, 83, 433-438.
(7) 中島映至, 田近英一 (2013), 正しく理解する気候の科学	
  －	  論争の原点にたち帰る, 技術評論社, ISBN:978-4-7741-5432-9.
(8) 中島映至, 鶴田治雄, 滝川雅之, 森野悠, 関山剛, 梶野瑞王, 渡邊明, 篠原厚, 北和之(2013), 地球科学分野における活動と緊急災害時における研究者の対応. Radioisotope, 62,
in press.

（学会発表）(1) Goto D., K. Suzuki, T. Inoue, T. Nakajima and SALSA project team (2013), Evaluation of29

simulated meteorological and aerosol fields around Tokyo during August 2007 using a new-typeseamless model with global-to-regional scales, European Geosciences Union General Assembly
2013, Vienna, Austria.
(2) Goto, D. (2013), Simulation of aerosol spatial distribution over Asia using a global aerosol model,International Workshop on Inventory, Modeling and Climate Impacts of Greenhouse Gas
emissions (GHG’s) and Aerosols in the Asian Region, Tsukuba, Japan.
(3) Goto D., K. Suzuki, and SALSA project team (2013), A study of combustion aerosols in Japan
using a Nonhydrostatic icosahedral atmospheric model (NICAM), Goldschmidt2013, Florence,
Italy.
(4) Goto, D., and SALSA project team (2013), Simulation and application of anthropogenic aerosols
in Japan using a non-hydrostatic icosahedral atmospheric model, ABC-SLCP Symposium, Seoul,
Korea.
(5) Goto, D., T. Ohara, T. Nakajima, T. Dai, T. Takemura, M. Kajino, H. Matsui, A. Takami, S.
Hatakeyama, K. Aoki, N. Sugimoto, and A. Shimizu (2013), Model intra-comparison oftransboundary sulfate loadings over springtime east Asia, 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco,USA.
(6) Imasu, R., N. Saitoh, Y. Hayashi, Y. Someya, Y. Arai, H. Kondo, T. Machida, H. Matsueda, Y.
Sawa, Y. Niwa, and B. Fomin (2013), Gas Constituents and Cloud Properties Retrieved fromTANSO-FTS/GOSAT Spectra, Inter. Sympo. on Atmos. Rad. And Dynam. (ISIRD-2013), St.
Petersburg, Russia.
(7) Imasu, R., Y. Arai, H. Kondo, Y. Niwa, Y. Sawa, H. Matsueda, T. Machida, and T. Yokota (2013),
Inverse analysis of CO2 emissions from a mega-sized city using satellite and in situ
observation data, Geo Carbon Task Force CL-02 Meeting, Geneva, Switzerland.
(8) Imasu, R., Y. Arai, H. Kondo, Y. Niwa, Y. Sawa, H. Matsueda, T. Machida, Y. Yoshida, T.
Yokota, Y. Matsumi and N. Saitoh (2013), Estimation of CO2 emission strength from amega-sized city using satellite and in situ observation data, IWGGMS-9, Yokohama, Japan.
(9) Imasu, R., Y. Hayashi, Y. Someya, N. Saitoh, and B. Fomin (2013), Estimation of lower
tropospheric CO2 concentrations over urban area using synergy of TIR and SWIR data, 5th
GOSAT PI meeting, Yokohama, Japan.
(10) Imasu, R., Y. Arai, H. Kondo, Y. Niwa, Y. Sawa, H. Matsueda, T. Machida, and T. Yokota(2013), Inverse analysis of CO2 emissions from a mega-sized city using satellite and in situ
observation data, ABC-SLCP-CCAC Symposium, Seoul, Korea.
(11) Imasu, R., Y. Arai, H. Kondo, Y. Niwa, Y. Sawa, H. Matsueda, T. Machida, and T. Yokota(2013), Present status of GOSAT observation and inverse analysis of CO2 emissions from a30

mega-sized city using satellite and in situ observational data, SNU seminar, Seoul, Korea.
(12) Kondo, H. (2013), Summary of the discussion on “CL-02 task in Japan” at JpGU session，Task
CL-02 Working Meeting, Geneva, Switzerland.
(13) Matsueda, H., T. Machida, Y. Sawa and Y. Niwa (2013), Long-term change of the CO2 latitudinal
gradient in the upper troposphere, 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing, China.
(14) Misawa, S., T. Dai, N. Schutgens, and T. Nakajima (2013), A study of regional-scale aerosol
assimilation using a Stretch-NICAM, 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.
(15) Nakajima, T. (2013), Satellite remote sensing of aerosols –Past, present and future–, International
Workshop on Inventory, Modeling and Climate Impacts of Greenhouse Gas emissions (GHG’s)and Aerosols in the Asian Region, Tsukuba, Japan.
(16) Nakajima, T. (2013), Prospects of using the UNEP/ABC-Asia project heritage for SLCP impact
studies, ABC-SLCP Symposium, Seoul, Korea.
(17) Nakajima, T. (2013), Major scientific developments related to ABC-Asia., IGES Workshop,
Hayama, Japan.
(18) Nakajima, T., D. Goto, S. Misawa, E. Oikawa, M. Hashimoto, J. Uchida, T. Dai, N. Schutgens(2013), A strategy for studying the air pollution effects on climate and public health in Asia, 2013
AGU Fall Meeting, San Francisco, USA (invited).
(19) Nakajima, T. (2013), Thoughts for Skynet system development - toward future. International
Skynet Workshop, Chiba, Japan.
(20) Nakajima, T. (2013), Derivation of atmospheric aerosol and cloud parameters from the satellite
sensors on board Himawari 8-9, GCOM-C, EarthCARE, and GOSAT2 satellites. 4th
Asia/Oceania Meteorological Satellite Users' Conference, Melbourne, Australia.
(21) Nakajima, T. (2014), Climate impacts of atmospheric aerosols and clouds. Invited lecture,
European Research Course on Atmospheres (ERCA2014), organized by Université Joseph
Fourier of Grenoble and CNRS, Grenoble, France.
(22) Nakajima, T. (2014), What we learn from the Fukushima nuclear power plant accident?, Invitedlecture, European Research Course on Atmospheres (ERCA2014), organized by Université
Joseph Fourier of Grenoble and CNRS, Grenoble, France.
(23) Ng C. F. S., M. Boeckmann, K. Ueda, Y. Honda, H. Zeeb, and H. Nitta (2014), Declining
temperature-related mortality in warm season: an indication of heat adaptation in Japan? 24th
Annual Scientific Meeting of the Japan Epidemiological Association, Sendai, Japan.
(24) Ng C. F. S., K. Ueda, A. Takeuchi, and H. Nitta (2014), Temperature modifies the acute effects ofsurface ozone on cardiovascular mortality among elderly Japanese. 24th Annual Scientific
Meeting of the Japan Epidemiological Association, Sendai, Japan.
31

(25) Ng C. F. S., K. Ueda, M. Ono, and H. Nitta (2014), Apparent temperature and heatstroke-related
emergency ambulance dispatches in the Kanto area of Japan: When does the tragic relationshipfirst begin? Joint meeting of the International Society for Environmental Epidemiology (ISEE),
the International Society of Exposure Science (ISES), and the International Society of Indoor Air
Quality and Climate (ISIAQ). Basel, Switzerland.
(26) Rokotyan, N., V. Zakharov, K. Gribanov, F.-M. Breon, J. Jouzel, R. Imasu, C. Petri, T. Warneke,
and J. Notholt (2013), A possibility of retrieval of H2O and CH4 isotopologues concentration
ratios from highresolution infrared measurements of atmospheric transmittance, EGU general

assembly 2013, Vienna, Austria.
(27) Niwa, Y., T. Machida, Y. Sawa, H. Matsueda, T. J. Schuck, C. A. M. Brenninkmeijer, R. Imasu,
M. Satoh (2013), Atmospheric inversion with CONTRAIL exposing CO2 dynamics in the Asian
tropics, 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing, China.
(28) Niwa, Y., K. Tsuboi, H. Matsueda, Y. Sawa, T. Machida, M. Nakamura, T. Kawasato, K. Saito, S.
Takatsuji, K. Tsuji, H. Nishi, K. Dehara, Y. Baba, D. Kuboike, S. Iwatsubo, H. Ohmori and Y.
Hanamiya (2013), Seasonal variations of CO2, CH4, N2O and CO in the mid-troposphere over thewestern North Pacific observed by a cargo aircraft C-130H, 9th International Carbon Dioxide
Conference, Beijing, China.
(29) Oikawa, E., T. Nakajima, and D. M. Winker (2013), Direct radiative forcing of aerosols in cloudy
condition using CALIPSO satellite data, 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.
(30) Sawa, Y., T. Machida, H. Matsueda and Y. Niwa (2013), Variability of CO2 mixing ratios
observed in the upper troposphere revealed by frequent continuous observations by commercial
airliner, 9th International Carbon Dioxide Conference, Beijing, China.
(31) Someya, Y., R. Imasu, K. Shiomi, N. Saito, and Y. Ota (2013), PSC and cirrus cloud detection
over the high latitudes using thermal infrared spectra observed by TANSO-FTS/GOSAT, EGU
general assembly 2013, Vienna, Austria.
(32) Sudo, K., A. Wada, T. Takemura, Z. Klimont, J. Kurokawa, H. Akimoto (2013), Global Modelingand Projection of Short-lived Climate Pollutants, IGAC/SPARC Chemistry-Climate Model
Initiative Workshop, Boulder, USA(33) Sudo, K. A. Wada, T. Takemura, Z. Klimont, J. Kurokawa, H. Akimoto (2013), Global modelingand projection of short-lived climate pollutants, International Workshop on Inventory, Modelingand Climate Impacts of Greenhouse Gas emissions (GHG’s) and Aerosols in the Asian Region,
Tsukuba, Japan.
(34) Sudo, K. A. Wada, T. Takemura, Z. Klimont, J. Kurokawa, H. Akimoto (2013), Global Modelingand Projection of Short-Lived Climate Pollutants in an Earth System Model: Near-term
32

projection with IIASA scenarios, 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.
(35) Sekiya, T. and K. Sudo (2014), ENSO variability and future change of ozone in troposphere andlower stratosphere, SPARC 5th General Assembly, Queenstown, New Zealand.
(36) Tsuruta, H., E. Oikawa, S. Watanabe, T. Inoue, M. Hashimoto, J. Chotpitayasunon, B. Thana, D.
Goto, N. Sugimoto, T. Takemura, K. Sera, S. Sudo, S. Yonemura, Y. Shirasuna, K. Hirano, P.
Khatri, T. Takamura, M. Yabuki, S. Katagiri, W. Takeuchi, T. Hayasaka, and T. Nakajima (2013),
Biomass burning in Southeast Asia from field studies to satellite data analysis and the
SPRINTARS model, International Workshop on Inventory, Modeling and Climate Impacts ofGreenhouse Gas emissions (GHG’s) and Aerosols in the Asian Region, Tsukuba, Japan.
(37) Tsuruta, H., B. Thana, T. Takamura, D. Goto, M. Yabuki, E. Oikawa, T. Inoue, and T. Nakajima(2013), Optical and chemical properties of atmospheric aerosols in Phimai, Thailand by surface
measurements, satellite data analysis, and the SPRINTARS model, ABC-SLCP Symposium,
Seoul, Korea.
(38) Tsuruta, H., B. Thana, T. Takamura, M. Hashimoto, M. Yabuki, E. Oikawa, and T. Nakajima(2013), Chemical and optical properties of atmospheric aerosols in Phimai, Thailand by intensive
surface measurements and satellite data analysis, 2013 AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.
(39) Tsuruta, H., Y. Oura, M. Ebihara, M., Y. Katsumura, T. Ohara, and T. Nakajima (2013),
Spatio-temporal distribution of atmospheric radiocesium at monitoring stations for Suspended
Particulate Matter in Fukushima area released from the TEPCO Fukushima Daiichi Nuclear
Power Plant accident. APSORC’13 - 5th Asia-Pacific Symposium on Radiochemistry, Kanazawa,
Japan.
(40) Uchida, J. (2013), Diamond-NICAM-SPRINTARS: validations and sample simulations, 2013
AGU Fall Meeting, San Francisco, USA.
(41) Ueda, K., C. F. S. Ng, D. Goto, T. Ariga, K. Matsuhashi, and A. Takami (2014), Future Mortality
due to extreme heat in an aging population of Japan. Joint meeting of the International Society for
Environmental Epidemiology (ISEE), the International Society of Exposure Science (ISES), andthe International Society of Indoor Air Quality and Climate (ISIAQ). Basel, Switzerland.
(42) Uematsu, M. (2013), The Fukushima Disaster: An Overview, Woods Hole Oceanographic
Institution Morss Colloquium “Fukushima and the ocean”, Woods Hole, MA, USA. (Invited)(43) Uematsu, M. (2013), Temporal or Spatial change of Physical and Chemical Properties of Sea Fog,
The 6th International Conference on Fog, Collection and Dew, Yokohama, Japan. (Invited)(44) Uematsu, M. (2013), The Fukushima Disaster: An Overview, Meeting with the European
Parliamentarians “Impact of the Fukushima accident on the marine environment”, Tokyo, Japan.
(Invited)33

(45) Uematsu, M. (2013), The Fukushima Disaster: An Overview, EU S&T Counsellors’ Meeting“Impact of the Fukushima accident on the marine environment”, Tokyo, Japan. (Invited)(46) Wei, Z., H. Maeda, A. Okazaki, K. Noda, M. Kiguchi, M. Koike, W. Kim, M. Yokoi, K.
Yoshimura (2013), High-frequency water vapor isotope measurements with a laser spectrometerin a paddy field during growing season and application for evapotranspiration partitioning,
B21A-0456, AGU Fall meeting 2013, San Francisco, USA.
(47) Yoshimura, K. (2013), Observation System Simulation Experiment (OSSE) using water vapor
isotopes, H51I-1321, AGU Fall meeting 2013, San Francisco, USA.
(48) Yoshimura, K. (2013), Isotope data assimilations: Possibility and problems to be solved, FirstInternational Workshop On Advances In Observations, Models And Measurement Techniques Of
Atmospheric Water Vapor Isotopes, Paris, France. (invited)(49) 今須良一, 新井豊, 近藤裕昭, 丹羽洋介, 澤庸介, 松枝秀和, 町田敏暢, 横田達也(2013),
衛星と直接観測データを用いたメガシティーからの CO2 発生量のインバース解析, 日本
地球惑星科学連合大会(JPGU), 千葉県幕張市.（国際セッション）(50) 今 須 良 一 , 林 洋 司 , 染 谷 有 , 齋 藤 尚 子 , 松 枝 秀 和 , 澤 庸 介 , 丹 羽 洋 介 (2013),
TANSO-FTS/GOSAT スペクトルデータの複合利用による境界層内 CO2 濃度の推定, 日本
地球惑星科学連合大会(JPGU), 千葉県幕張市.
(51) 今須良一, 大気と陸域生態系間の炭素循環をつなぐ衛星観測の進展(2013)，日本気象学会
2013 年春季大会，シンポジウム，東京都渋谷区.
(52) 今須良一，新井豊，林洋司，近藤裕昭，松枝秀和，澤庸介，丹羽洋介，松見豊，川崎昌博, 齋藤尚子，町田敏暢，横田達也(2013)，領域輸送モデルを用いた関東域からの二酸化
炭素排出量のインバージョン解析, 日本気象学会 2013 年春季大会，D205, 東京都渋谷区.
(53) 植松光夫 (2013),	
  福島原発事故による放射性物質の大気から海洋への輸送と沈着, 2013年度日本海洋学会秋季大会，北海道札幌市. (依頼講演)(54) 植松光夫、成田祥、末木啓介、桧垣正吾、Ken O. Besseler 福島原発事故による放射性物質の大気から海洋上への輸送拡散, 第 19 回大気化学討論会,	
  石川県七尾市.
(55) 打田純也,中島映至 (2013), Diamond-NICAM-SPRINTARS を用いての放射性物質輸送モ
デル実験の検証,地球惑星科学連合大会 (JPGU), 千葉県幕張市.
(56) 五藤大輔, 中島映至, SALSA project team (2013), MEXT/RECCA/SALSA プロジェクトにおける領域スケールでのエアロゾルシミュレーションとその応用, 第 54 回大気環境学会年会, 新潟県新潟市.
(57) 五藤大輔, 大原利眞, 中島映至, Tie Dai, 竹村俊彦, 梶野瑞王, 松井仁志, 高見昭憲, 畠山史郎, 青木一真, 杉本伸夫, 清水厚 (2013), 多角的観測とモデル相互比較を通じたアジア
域における硫酸塩エアロゾル分布の不確実性評価, 日本気象学会 2013 年秋季大会, 宮城34

県仙台市.
(58) 小西祥子，Andrew Stickley, 安本晋也，新杉知沙，渡辺知保(2013), 日本における死亡率の季節変動の地域差．第 78 回日本民族衛生学会総会，佐賀県佐賀市．
(59) 近 藤 裕 昭 , 山 本 晋 , 村 山 昌 平 , 三 枝 信 子 , 斎 藤 琢 , 玉 川 一 郎 , 前 田 高 尚 , 石 戸 谷 重 之(2013)，Flux tower measurement for 20 years at Takayama, the Synthesis Workshop on the
Carbon Budget and Forest Ecosystem in the Asian Monitoring Network，岐阜県高山市.
(60) 近藤裕昭，筆頭・登壇 (2013)，地球温暖化	
  大気の長期観測からわかること，高山サイ
ト 20 周年記念 一般公開講演会，岐阜県高山市.
(61) 近藤裕昭 (2013)，GEO CL-02 task and activity of AIST/EMTech related to GEO carbon task，
地球惑星科学連合大会 (JPGU)，千葉県幕張市.
(62) 近藤裕昭 (2013)，NCAR-LSM 炭素モジュールの AIST-MM への組み込み，日本気象学会
2013 年度秋季大会，宮城県仙台市.
(63) 佐藤陽祐, 五藤大輔, 八代尚, Tran Thi Ngoc Trieu, 富田浩文, 中島映至 (2013), エアロゾ
ル輸送モデルおよび大気化学輸送モデルを組み込んだ JMANHM による関東域でのシミュレーション, 日本気象学会 2013 年秋季大会, 宮城県仙台市.
(64) 澤庸介, 坪井一寛, 松枝秀和, 吉川久幸, 丹羽洋介 (2013), 気象研究所鉄塔における 10
年間の CH4, CO, H2, CO2 濃度観測, 第 19 回大気化学討論会, 石川県七尾市.
(65) 須藤健悟, 和田明久, 竹村俊彦 (2013), 黒色炭素の変質と長距離輸送：化学・エアロゾル
気候モデルを用いた全球シミュレーション, 地球惑星科学連合大会 (JPGU), 千葉県幕張市.
(66) 須藤健悟、和田明久、竹村俊彦 (2013), 化学輸送・気候モデルにおける大気化学とエア
ロゾルの相互作用, 第 30 回エアロゾル科学・技術研究討論会,	
  京都府京都市.
(67) 須藤健悟, 竹村俊彦, Zbigniew Klimont, 永島達也, 黒川純一, 秋元肇 (2013), IIASA 最新シ
ナリオを用いた全球大気汚染・気候変動の近未来予測, 第 19 回大気化学討論会, 石川県
七尾市.
(68) 関谷高志, 須藤健悟 (2013), 高解像度化学気候モデルにおける全球オゾンの年々変動と将来変化, 日本気象学会 2013 年秋季大会, 宮城県仙台市.
(69) 染谷有, 今須良一, 太田芳文, 齋藤尚子(2013), TANSO-FTS/GOSAT Band4 データを用いた南極上空の極域成層圏雲の検出, 第 19 回大気化学討論会, 石川県七尾市.
(70) 鶴田治雄, 大浦泰嗣, 海老原充, 大原利眞, 中島映至 (2013), β 線吸収式大気浮遊粒子状物質自動測定機の使用済みテープ状ろ紙の放射性核種分析（その 1）--福島市内と茨城県南西部での大気中 Cs-134 と Cs-137 濃度の 2011 年 3 月 15-23 日の時空間変化--, 日本気象学会 2013 年春季大会, 東京都渋谷区.
(71) 鶴田治雄, 中島映至, 大浦泰嗣, 海老原充, 大原利眞 (2013), β 線吸収式大気浮遊粉じん計
35

で使用済みテープろ紙の放射性核種分析結果（その 1）----数地点における 2011 年 3 月
15-23 日の Cs-134 と Cs-137 濃度の時間変化----, 第 50 回アイソトープ・放射線研究発表
会, 東京都文京区.
(72) 鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 中島映至 (2013), 環境に放出された
放射性ヨウ素の分布：観測データより, 第 50 回アイソトープ・放射線研究発表会パネル
討論「福島第一原子力発電所事故により放出された放射性ヨウ素の環境分布の再構築と被ばく線量評価に向けて」, 東京都文京区.
(73) 鶴田治雄, 大浦泰嗣, 海老原充, 大原利眞, 中島映至 (2013), SPM 計使用済みテープろ紙の分析から明らかになった事故直後の大気中放射性セシウム濃度の時空間変化、第 54 回
大気環境学会特別集会 3「福島原発事故による環境影響調査結果と放射性物質の動態研究の再構築に向けて」, 新潟県新潟市.
(74) 鶴田治雄, 及川栄治, 井上豊志郎, Jinchula Chotpitayasunon, Boossarasiri Thana, 高村民雄,
Pradeep Khatri, 世良耕一郎, 須藤重人, 米村正一郎, 竹村俊彦, 五藤大輔, 杉本伸夫, 竹内渉, 早坂忠裕, 中島映至 (2013), ピマイ(タイ)の大気エアロゾルの化学組成と光学特性(第 5 報)----乾期における AOT と PM2.5 粒子との関係----, 日本気象学会 2013 年秋季大会, 宮城県仙台市.
(75) 鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 中島映至, 滝川雅之 (2013), 福島第 1原子力発電所事故後初期の福島・関東地方で測定された大気中放射性物質の総合解析か
ら明らかになった 131I と 137Cs の動態, 第 19 回大気化学討論会, 石川県七尾市.
(76) 鶴田治雄 (2014), 第１部：事故直後の放射性物質の大気中での挙動はどこまでわかったか 1.観測データからわかったこと, シンポジウム「福島第一原子力発電所事故による環境
放射能汚染の現状と課題－今，大気環境から考える放射能汚染－」, 福島県福島市.
(77) 鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 渡邊明, 長林久夫, 北和之, 篠原厚,
二宮和彦, 横山明彦, 梶野瑞王, 中島映至 (2014), 福島およびその周辺 3 地点における大気エアロゾル中の放射性物質濃度の 3 年間の長期変化、第 15 回環境放射能研究会、高エネルギー加速器研究機構(KEK), 茨城県つくば市.
(78) 丹 羽 洋 介 , 澤 庸 介 , 藤 井 陽 介 , 富 田 浩 文 , 佐 藤 正 樹 , 今 須 良 一 , 松 枝 秀 和 (2013),
NICAM-4D-Var を用いた CO2 逆推定実験, 第 19 回大気化学討論会, 石川県七尾市.
(79) 前田英俊, 魏忠旺, 岡崎淳史, 乃田啓吾, 木口雅司, 小池雅洋, 金元植, 芳村圭 (2013),
レーザー分光計を用いた水田状の連続高頻度水蒸気同位体比測定, 日本気象学会 2013 年
秋季大会, 宮城県仙台市．
(80) 三澤翔大, 中島映至 (2013), Stretch-NICAM を用いた SPM データ同化システムの開発・検証, 日本気象学会 2013 年秋季大会, 宮城県仙台市.
(81) 芳村圭 (2013), 水蒸気同位体比を用いた観測システムシミュレーション実験, 日本気象36

学会 2013 年秋季大会, 宮城県仙台市.

マスコミ等への公表・報道等(1) 今須良一 (2013),「鹿島・京葉から排出の CO2、震災の月は 3 割減」，読売新聞，2013 年 5月 20 日夕刊.
(2) 鶴田治雄 (2013), マイナビウェブ記事「PM2.5 かつての日本の数字に驚愕！」で高度成長期 の 日 本 の 大 気 汚 染 と そ の 対 策 ・ 克 服 に つ い て 説 明 . 2013 年 5 月 3 日 .
http://news.mynavi.jp/news/2013/05/03/123/(3) 鶴田治雄 (2013), 毎日新聞記事「ヨウ素放出を掘り起こす」で、SPM 計用テープろ紙のデータ利用について報道. 2013 年 8 月 29 日.
(4) 中島映至, 鶴田治雄 (2014), マイナビウェブ記事「中国の大気汚染は深刻化を増しています!近い将来、早死にする人が倍に?!」で中国をはじめとするアジアの深刻な大気汚染の現状とその対策方法について説明. 2014 年 1 月 4 日.
http://student.mynavi.jp/freshers/column/2014/01/post_550.html(5) 中島映至, 鶴田治雄, 上田佳代 (2014), マイカジスタイルウェブ記事で４回にわたり、
PM2.5 の健康影響とその対策について説明. 「なぜこわい？PM2.5 が私たちの身体に与える影響」http://mykaji.kao.com/8175/ , 2014 年 2 月 10 日.「目に見えないから不安・・・PM2.5、
どのように対策すべき？」http://mykaji.kao.com/8178/ , 2014 年 2 月 19 日.「現在の大気中の PM2.5 濃度を知るなら「そらまめ君」」http://mykaji.kao.com/8183/ , 2014 年 2 月 20 日.
「洗濯物干しても OK？PM2.5 の影響と家事対策」http://mykaji.kao.com/8190/ , 2014 年 2月 20 日.
(6) 中島映至 (2013),「日射量、短時間で見積もり可能に」, 毎日新聞, 2013 年 9 月 12 日.

37

III 研究成果の詳細報告
1. 二 酸 化 炭 素 の 同 化 と 逆 問 題 シ ス テ ム の 構 築
担当機関：東京大学大気海洋研究所・産業技術総合研究所・気象庁気象研究所・国立環境研究所
研究者名：今須良一、芳村圭、近藤裕昭、丹羽洋介、松枝秀和、町田敏暢、横田達也

平成 25 年度は地上、航空機、衛星の各データの導入に必要な二酸化炭素輸送モデルの改良と、二酸化炭素同化モデルのフレームワークの構築を中心に、次のサブ課題を実施した。

a. 独 立 行 政 法 人 産 業 技 術 総 合 研 究 所 領 域 物 質 輸 送 モ デ ル（ AIST-MM）に よ る 二 酸 化 炭
素発生源強度推定
これまでに開発した AIST-MM を用いた統合逆問題解析法を用い、地上、航空機、衛星等のすべての観測データを取り込んで、二酸化炭素の発生源強度を推定するためには、それぞれの観測データが十分な精度を持っていると同時に、それに対応した輸送モデルによる計算
が、十分な再現性を持っている必要がある。
平成 24 年度の報告書には、地上観測された CO2 濃度のみを用いた逆問題解析により、東日
本大震災直後に関東域、特に、鹿島工業地帯などで二酸化炭素の発生源量が激減したことが捕らえられたことを報告した。この解析精度を向上させるためには、同時期に取得された衛星観測データと航空機観測データを統合的に用いることが有効と考えられる。しかし、残念ながら、温室効果観測技術衛星（GOSAT）のプロジェクトでは、震災直後からターゲットモ
ードによる観測要求を受け付けず、特別な運用体制を取ったことから、震災後、約 2 ヶ月間の観測データが得られていない。一方、商用航空機による CO2 の観測プロジェクトである
CONTRAIL（Machida et al., 2008）のデータは、数日間の欠測はあるものの、ほぼ通常通りにデータ取得が継続されていた。
これを受けて、AIST-MM を用いた統合逆問題解析法への入力データとして、CONTRAILによる CO2 鉛直濃度分布データの導入によるインパクト調査を開始したところ、AIST-MM により計算された鉛直濃度勾配が極端に小さく、このままでは、CONTRAIL データとの差分を用いて行う逆問題解析が発散してしまうことが分かった。そのため、地上濃度のみによる逆問題解析誤差の低減が有意に可能となるレベルまで、AIST-MM による CO2 鉛直濃度分布の計
算精度の向上の向上を図る必要がある。
輸送モデル計算において、CO2 鉛直濃度分布に影響を及ぼす要因として、鉛直拡散係数と、計算領域の外から移流してきた CO2 の鉛直濃度分布の問題の 2 つがある。前者については、

38

図 3.1.1

各種パラメータを変化させて感度試験を実施した結果、抜本的な解決に繋がるような感度を持ったパラメータが無いことが判明した。そのため、この問題の主要因は、AIST-MM の計算
領域外からの移流してくる空気塊について、CO2 鉛直濃度分布の計算に取り込むときの境界条件としての設定方法に問題があると結論された。平成 24 年度の報告書には、AIST-MM の計算領域の外側の濃度として、全球物質輸送モデル NICAM-TM による計算結果を導入することで、地上濃度の時間変化の改善などが行われたことを報告した。しかし、この時点では、グリッド間隔の粗い NICAM-TM の計算結果から AIST-MM のグリッド上の値を得るためには、接続領域における単なる内挿法を用いていた。しかし、この方法では、境界付近における濃度ギャップの影響を強く受けすぎることから、AIST-MM の周縁部から複数グリッド分だけ境界帯を形成し、その中でギャップを徐々に緩和させる方法を導入した。これにより、濃度勾
配の鉛直分布が、NICAM-TM による結果とかなり連続的に繋がるようになると同時に、水平39

図 3.1.2方向の濃度コントラストも緩和され、より観測値に近い計算結果を得ることができるようになった。その一例を図 3.1.1 に示す。左半分の図は、NICAM-TM と AIST-MM 単独のモデルにより計算された地表濃度分布であり、右側上部の図は、その融合結果の図である。右下には、それぞれのモデル単独で計算された鉛直濃度分布と、改良後の AIST-MM による結果を示してある。改良前の計算では、高度 1km 以上の自由対流圏における濃度勾配がほとんど無いという非現実的な分布をしていたが、改良後の結果では、ほぼ一定の濃度勾配を示しており、同高度での一般的な観測事実と整合するように改善されたことが分かる。今後、CO2 ゾ
ンデなど、より直接的な観測データとの比較により、その精度を検証していく予定である。
CO2 鉛直濃度分布とならんで、モデル計算による再現性の確認が重要なのは、地上濃度の日変化である。図 3.1.2 は、データ同化用に入力データとして用いる自治体により観測されている CO2 地上濃度の解析結果のうち、都市部（東京都江東区）と郊外（埼玉県騎西）についてまとめたものである。

40

図 3.1.3(a)と(c)は、濃度偏差値の日変化を月ごとに平均し、それぞれ 10 年分と 19 年半分のコンポジットを取ったものである。(c)の郊外の結果については、濃度の最小は夏季の日中に、また、最大は夏季の日の出直前に現れている。それぞれ、植物による光合成と呼吸による CO2 吸収、排出が夏季に於いて活発で、その効果が支配的であるためである。一方、(a)の都市部の結果については、濃度の最小が夏季の日中に現れる点は郊外と同じであるが、最大が冬季の夜間に現れる点が大きく異なる。また、朝の通勤時間帯においてもピークが見られ、都市部においては植物の活動の度合いに加え、人間活動による影響が顕著に見られる特徴がある。
	  (b)と(d)は、日平均濃度を月ごとにプロットしたものである。どちらの図においても、年々の濃度の増加傾向が見られることは共通している一方、日平均濃度の最大が現れるのが、都市部では冬季である一方、郊外では春期となる違いが見られる。この観測期間のもう一つの特徴は、平成 24 年度の報告にも記したとおり、2011 年の東日本大震災のあった 2011 年 3 月～5 月に、異常な濃度低下を示している点である。これに対応した変化は、今のところ、航空機や衛星観測の結果には確認されるに至っていないが、今後、モデルを用いた逆問題解析
により、この期間における人為的な CO2 発生量の低下量を正確に解析するためには、この期間の観測データの、より、詳細な解析と誤差評価が重要であると言える。
平成 24 年度に報告した CO2 高濃度が環境に与える影響について、より定量的な評価が得られたので、本小節において報告する。図 3.1.3 (a)に示すように、東京湾周辺、特に火力発電所の 集 中 す る 千 葉 県 市 原 市 付 記 に お い て は 、 常 に 周 辺 部 よ り も CO2 濃 度 が 高 い 。

41

図 3.1.4

大気状態によっては、時に 500 ppmv を超える濃度が観測されている。そのような状況において、放射的な大気の加熱率（冷却率）に、どのような違いがみられるかを計算した例が図 3.1.3(b)である。ここでは、大気混合層内において、CO2 濃度が 380 ppmv から 500 ppmv に増加した場合の大気加熱率の鉛直分布を示したものである。地表面温度：Ts が、大気最下層の濃度：T0 と同じ場合には、同図の青線で示されたように、混合層の上端付近で、約 0.2 K/day の冷却が現れる。ただし、地表面がアスファルトなどに覆われている都市部においては、夏季の日中には、地表面温度は地表気温よりも 20℃から 30℃高いことが一般的である。この状況（Ts=T0+25 K）に対応した計算結果は、同図の赤線で示されており、地表付近に 0.15 K/day 程
度の強い加熱が現れることが分かる。今後、CO2 濃度や気温、地表面温度が日変化する中で、このような大気加熱率の変化が、大気の不安程度などにどの程度影響するかについて、降水プロセスの表現などがより正確である領域気象モデルなどを用いて検証していく必要がある。
CO2 高濃度の影響としてもう一つ考えられるのは、植物への影響である。一般に、全球的に CO2 濃度が増加すれば、その施肥効果により、光合成が活発化し、植物の成長を促すとされている。それと同じ効果が、領域スケールでの CO2 濃度の増加についても起こることが考えられる。その一例として、AIST-MM により計算された 2010 年を想定した CO2 濃度分布のデータを元に、稲作収量の変化を計算した結果を図 3.1.4 に示す（計算：埼玉県環境科学国際センター）。この結果から、390ppmv を基準にした場合、火力発電所の集中する千葉県市原市から千葉県北部にかけて、稲作収量が 6～8%程度増加することとなる。ただし、同図(a)の左上の矢印で示した地域を中心に CO2 濃度が異常に高く、これに対応して同図(b)においても、
稲作収量の増加量が非常に大きいという結果になっている。しかし、同地域における夏季のCO2 濃度は、光合成のために周辺地域と比べて、逆にかなり低くなることが観測データから

42

図 3.1.5も明らかであり、今回の計算結果は、実際の現象とは大きく異なると言える。これは、AIST-MM による植物呼吸量に関するパラメータが冬季用に最適化されたものであることに起因して、植物呼吸により排出される CO2 量を過大評価（4～5 倍）していることが原因である。現在、そのパラメータの再調整を行っているところである。しかし、千葉県市原市周辺などにおける CO2 量の増加は、人為排出源によるものであり、植物呼吸量の過大評価の影響はほとんど受けていない。そのため、同地域における稲作収量の増加については、ある程度、有意な結果であると考えられる。今後、AIST-MM による植物呼吸量計算の適正化と併せ、植物の成長モデルの高精度化により、より定量的に同効果の評価を行っていく必要がある。

b. AIST-MM の 4 次 元 変 分 法 （ 4D-VAR） 化 対 応	  AIST-MM の 4 次元変分法化のためのフレームワークを構築するため、それに必要な各種誤差評価やアジョイントコードの作成に必要な観測演算子の解析を進めて来た。しかし、変分法において最も重要となる漢族演算子の線形化過程において、一部の計算ルーチンが非常に43

大

図 3.1.6

44

図 3.1.7

きな誤差を生じさせる可能性が出てきた。これは、AIST-MM においては、CO2 の鉛直輸送計
算の 1 つである拡散計算プロセスの中、各層間の拡散計算時に、全層に影響を及ぼす因子が含まれているために、アジョイントコード用に線形化することが難しく、強引に線形化した
場合、大きな誤差を生じさせる可能性があるというものである。この点の精度劣化を防ぐ線
形化方法については、引き続き検討することとした。
このことを踏まえ、データ同化手法の中でも、アジョイントコードなどの作成が不要で、同化用データ量が増大しても計算資源への影響の少なく、かつ、これまでに作成した各種計算コンポーネントがそのまま利用できるカルマンフィルター法による同化システムを作成することとした。特に、CO2 発生源強度に大きな変動が予想されることから、それを事前推定
値誤差の広がりとして計算を行う局所アンサンブル変換カルマンフィルター法（EnTKF）を採用する。その計算フロー図を、図 3.1.5 に示す。また、その定式化の詳細を、図 3.1.6 に示す。
	  これらの式に基づいて、計算プログラムのコーディングを実施し、各種基本動作試験を実施した。以下にそれらの結果の一部を示す。
図 3.1.7 は、同化用入力データとして用いる仮想的な衛星データの位置と CO2 濃度を示している。この入力データに対し、カルマンフィルターを適用し、同化の前後の CO2 濃度分布を示したものが、図 3.1.8（左）である。この時、同化データの影響の範囲を規定する値（L 値）
としては、10km を仮定し、観測データは地表濃度とした。同図（右）は、同化前後の CO2濃度の差である。この計算は、特に検証用データセットに基づいて仮想観測データを設定し45

図 3.1.8

図 3.1.9ている訳ではないため、計算結果の検証を行うことはできないが、観測点の配置と L 値に対して、同化影響の空間分布などは良好であると判断される。図 3.1.9 は、同様の計算において L=5 km とした場合と、L=10 km としたまま、熱赤外線で衛星から観測される上空 CO2 濃度を入力データとした場合の変化量である。それぞれ、L 値の違いや入力データ高度の違いが適切に反映されているものと判断される。

46

c. ボ ト ム ア ッ プ ア プ ロ ー チ と の 比 較	  二酸化炭素の排出源情報の積み上げなどの、いわゆるボトムアップアプローチによる解析
結果と、AIST-MM を用いて逆問題解析された結果との比較を行うため、各種発生源データの調査を実施した。特に、東日本大震災後における関東域での CO2 排出量の変化に着目した。
	
  AIST-MM による CO2 輸送計算では、基本となる CO2 発生源インベントリデータとしては、
Kannari et al. (2007) を用いている。これは、2000 年における各種固定、移動発生源からの CO2
放出量をデータベース化したものであるため、この年以外の計算を行うときには、関東域全体でのエネルギー消費量の年間総量の値でスケーリングしている。しかし、東日本大震災のあった 2011 年以降、震災影響を受けた固定発生源の消失や移動、さらに、火力発電所の増設などにより、単なるスケーリングでは正確なボトムアップアプローチによる発生源強度分布を得ることが困難となった。
そのため、震災以降の発生源の変化に関する情報の収集を試みようとしたところ、電力会
社などからこれまで公表されていたデータなどについて、2011 年以降分が閲覧ないなど、かなりの制限がかけられていることが判明した。特に、実際にどこの発電所をどう動かしたかについては企業秘密として、生データは公開されない。年度別各発電所からの CO2 の排出量
も 2010 年分までしか入手できない。そのような状況の元、入手できた情報もあるが、それらを本報告にそのまま転載することはできないため、関連する情報の URL の一部を以下に例示するに留める。
・東京電力の発電所の稼働予定等：
http://www.tepco.co.jp/cc/pressroom/images/hukkyuu.pdf
・各発電所からの年度別 CO2 排出量：
http://www.tepco.co.jp/corporateinfo/company/annai/shiryou/warming/pdf/ontaihou.pdf
・燃料受け入れ実績：
http://www.tepco.co.jp/tepconews/pressroom/consumption-j.html

d. 物 質 輸 送 計 算 に お け る 水 同 位 体 利 用 の 有 効 性 の 調 査
大気汚染質や温暖化ガスなどの物質輸送量の評価指標として水同位体の利用可能性を調べた。その結果、つくば市真瀬圃場にて、地表面付近の水蒸気同位体比の高頻度観測を行うことにより、二酸化炭素輸送の指標ともなる地表からの潜熱フラックス（蒸発散フラックス）の同位体比の算定を行い、明瞭な日変化（日中の水素同位体比は-45~ -58‰，夜間は-65~ -110‰程度）が起こっていることを発見した。
蒸発散は熱収支や水収支の主要構成要素であり、その定量把握は気候の形成、水循環機構の解明ならびに植生の呼吸と光合成に伴う二酸化炭素の地表面収支という科学的側面のみな47

らず、水資源の管理、農作物の栽培管理などの実用的側面においても重要であり、様々な分野において多くの調査・研究がなされてきた。しかしながら、蒸散・蒸発が蒸発散に寄与す
る割合の定量化は未だに不明瞭である。そこで本研究では水素と酸素の安定同位体比の変化に着目して蒸発散中の蒸散・蒸発の占める割合を算定することを試みるにあたり、その前段階として大気中の水素・酸素同位体比の測定を行った。
	  これまでに安定同位体比をトレーサーとして蒸発散の割合を求めることを試みた研究は主に森林や牧草地で行われてきた．本研究ではこれまであまり行われることのなかった水田上での観測をつくば市真瀬圃場にて行った（図 3.1.10）。大気中水蒸気の同位体比の他に、水田
水や降水の同位体比、降水量や気温などが測定されている。大気中の水蒸気は気体のまま吸引され、レーザー分光計（Picarro 社製・L2120-i）によって 0.5Hz の高頻度で水素と酸素の同位体比が計測され、9 時間毎に測定される二種類の標準水によって較正した。しかしながら、
大気中の水蒸気は常に鉛直方向にかき混ぜられており、水蒸気同位体比の均質化が生じている。そのため、観測される同位体比はもともと大気中に存在するバックグラウンド成分と地表面からの蒸発によって新たに付加されたローカルソース成分の混合物である。そこで本研
究では Keeling plot 法を用いてローカルソース成分である地表面からの水蒸気同位体比(δ_ET)を算定した。
	
  Keeling plot 法において用いられる式は以下の式である。
δ=(a·(1)⁄(Q)+δ_ET )ここでδは観測される空気塊の同位体比、また Q は水蒸気混合比であり、a=Q_bg·(δ_bg-δ_ET)である。すなわち、バックグラウンド大気の水蒸気混合比(Q_bg)、同位体組成(δ_bg)、蒸発散
同位体組成(δ_ET)が時空間的に一定であるような場合、水蒸気混合比の逆数と δ 値の関係は一つの直線で近似でき、その切片が δ_ET となる。
この手法を観測開始の 2013 年 6 月 12 日以降のデータに対して適用して、δ_ET の算定を試みた。しかしながら、プロット図は多くの場合データが大きなばらつきを示し、直線回帰式
を求めることが困難であった。これは、ちょうど６月が梅雨の時期であり、降水によって大気中の同位体組成が短い時間スケールで変化したために、Keeling plot 法の前提条件が成立しなかったためであると考えられる。そこで前提条件が成立しプロット結果が直線上にのる晴
天の日を選択し、日中と夜間に分けて算定を行った結果の例を表 3.1.1 に示す。日中の方が夜間よりも重い同位体比を示していることがわかる。これは日中は強い太陽光を受けて植物が光合成を行い蒸散が卓越する一方で、夜間は昼間に温められた水田の水が蒸発する影響が表れているためであると考えられる。また、酸素同位体比と水素同位体比の変化は高い相関を示し、水素を用いた日中の δ_ET は-45~ -58‰、夜間は-65~ -110‰程度である。
	  今後、測定期間を延ばすとともに、蒸散・蒸発の各フラックスの同位体組成を算定することにより、蒸発散中における蒸散・蒸発の寄与を算定することができると考えられる。
48

表 3.1.1	
  酸素同位体比を用いて算定された δ_ET の値

δ18O 	
 (日中) δ18O 	
 (夜間)
6/16
-7.66
-13.79
6/27-4.65-13.98
6/28-6.37-10.99

図 3.1.10	 	
 e. 本 研 究 で 利 用 可 能 な デ ー タ 同 化 技 術 の 最 新 の 研 究 動 向 の 把 握本研究で利用可能なデータ同化技術について、最新の研究動向を把握するための文献調査、ならびに国内外の関連学会において調査を実施した。特に、中国・北京で開催された第 9 回
国際二酸化炭素会議に参加し、同化システムに航空機観測データを取り入れた場合の同化精度向上に関する有用な情報が得られた。

謝辞
二酸化炭素の地上観測データは、茨城県生活環境部、埼玉県環境科学国際センター、東京都
環境科学研究所、気象庁気象研究所から提供頂いた。

引用文献
Machida, T. H. Matsueda, Y. Sawa, Y. Nakagawa, K. Hirotani, N. Kondo, K. Goto, T. Nakazawa, K.
Ishikawa, and T. Ogawa (2008), Worldwide measurements of atmospheric CO2 and other trace
gas species using commercial airlines, J. Atmos. Oceanic. Technol, 25(10), 1744-1754,
DOI:10.1175/2008JTECHA1082.1.
Kannari, A., Y. Tonooka, T. Baba, and K. Murano (2007), Development of multiple-species 1 km x 1
km resolution hourly basis emissions inventory for Japan, Atmos. Environ., 41, 3428-3439.

49

2. 大 気 汚 染 物 質 ・ ダ ス ト の 同 化 と 逆 問 題 シ ス テ ム の 構 築
担当機関：東京大学大気海洋研究所・九州大学応用力学研究所・名古屋大学大学院環境学研
究科・国立環境研究所
研究者名：植松光夫、鶴田治雄、打田純也、五藤大輔、鵜野伊津志、須藤健悟、大原利眞	
 a. NICAM-Chem モ デ ル の 検 証 と 改 良
a.1	
  序 論
	
  平 成 25 年 度 は 、 平 成 24 年 度 ま で 継 続 的 に 取 り 組 ん だ 全 球 大 気 化 学 輸 送 モ デ ル（NICAM-Chem）の検証を実施した。このモデルは、全球雲解像モデルである NICAM にエアロゾル放射輸送モデル（SPRINTARS）と大気化学輸送モデル（CHASER）を組み込んだものである。NICAM-Chem を用いて本研究課題の対象地域である関東地方を中心としたシミュ
レーションを効率良く行うため、NICAM はグリッドの一部を集中的に縮小したストレッチ格子法を適用した。

a.2	
  モ デ ル 概 要
a.2.1	  SPRINTARS	  SPRINTARS は、国立大学法人東京大学／独立行政法人国立環境研究所／独立行政法人海洋開発機構で共同開発された大気大循環モデル（MIROC）と結合した MIROC-SPRINTARS を軸に開発が進められてきた（Takemura et al., 2002; 2005）。その後、本研究で用いている NICAMと結合した SPRINTARS が開発された（Suzuki et al., 2008）。SPRINTARS は、対流圏の主要なエアロゾルである、土壌粒子（0.13 µm から 8.2µm のサイズ幅を考慮し、それを 10 個のビンに分けている）、炭素性エアロゾル（有機炭素エアロゾル、つまり OC、と黒色炭素、つまりBC が内部混合した半径 0.1 µm の粒子が 5 種類、植物起源二次生成 OC で半径 0.1 µm の粒子
が 1 種類、化石燃焼起源の純粋な BC で半径 0.0118 µm の粒子が 1 種類、の合計 7 種類を仮定している。純粋な BC 以外は吸湿成長を考慮している）、海塩粒子（0.174 µm か 5.62 µm のサ
イズ幅を考慮し、それを 4 個のビンに分けており、吸湿成長を考慮している）、硫酸塩（半径0.0695µm の粒子を仮定しており、吸湿成長も考慮している）などの大気中の濃度を計算できるモジュールである。SPRINTARS では、エアロゾル及びその前駆気体の排出、移流、鉛直拡
散、硫酸系の化学反応、湿性沈着、乾性沈着、重力落下、の諸過程が考慮されているが、硫酸系の化学反応で使用する酸化剤（オゾン、OH ラジカル、H2O2）に関してはオフラインで与えている。また、放射コード MSTRN-X（Sekiguchi and Nakajima, 2008）とも結合している
ため、エアロゾルの直接効果・間接効果を計算することが可能である。SPRINTARS で計算されたエアロゾル濃度や光学特性は、観測結果と概ね整合的であり、AeroCom のような国際的50

なモデル相互比較研究でも他のモデル間のばらつき内に収まっている（e.g., Myhre et al.,2013）。

a.2.2	
  CHASER	  CHASER は、化学反応に加え、大規模移流輸送、積雲対流による鉛直輸送、人為・自然起
源の気体放出、雷による NOx 生成、湿性/乾性沈着が考慮され、光化学過程では対流圏光化学の基本サイクル（O3-NOx-HOx-CO-CH4）と非メタン炭化水素（NMHCs）の酸化反応、および不均一反応が考慮されている（Sudo et al., 2002a, 2002b, 2007）。また取り扱っている化学反応
数や化学種は、米国で開発された WRF-Chem（Fast et al., 2006）で使用されているモジュール
である CBM-Z や RAMD2、あるいは CMAQ（Byun and Schere, 2006）で使用される化学モジ
ュールである CBM-IV や SAPRC-99、などの世界的に広く利用されているモジュールに比べても同程度の表現をしている。CHASER で計算されたオゾンやオゾン前駆気体の分布は様々な観測値と整合的であり、ACCMIP のような国際的なモデル相互比較研究でも他のモデル間のばらつき内に収まっており、オゾン生成・消滅過程の表現の妥当性が確認されている（Sudoet al., 2002a, 2002b, 2007; Stevenson et al., 2013）。

a.2.3	
  Stretch-NICAM
	  本研究で使用する NICAM （Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model; Tomita and Satoh,2004; Satoh et al., 2008）は、一般的な全球モデルが必要とする積雲パラメタリゼーションが不要な、全球雲解像モデル（Global cloud resolving model, GCRM）である。Miura et al.（2007）
では、全球 3.5km 実験を行い、世界で初めてマッデンジュリアン振動（MJO）をモデルで再現した。また、Suzuki et al.（2008）では全球 7km 実験を行い、これまでにない高分解能の全球エアロゾル分布を再現した。ごく近年では、世界最高分解能の全球 870 m メッシュによる実験を成功させている（Miyamoto et al., 2013）。また、NICAM は低分解能実験も行うことができ、大気大循環モデル（AGCM）としても利用可能である（Niwa et al., 2011; Dai et al., 2014）。
さらに、ストレッチ格子法を用いて領域スケールでの高分解能実験を行うことができるモデルである（Tomita, 2008a）。このモデルを”Stretch-NICAM”と呼ぶ。本年度は、関東地方に焦点を当てた Stretch-NICAM（図 3.2.1）を用いた実験（Goto et al., 2014）の報告を行った。
	
  NICAM では、モデルの水平分解能を、g-level（正二十面体を分割する回数が増えるほど値が大きくなる）の数を用いて表現している。本実験では、ストレッチ法を用いて g-level を 6に設定して最高水平分解能を約 10km スケールまで小さくした。また、これまでの実験（e.g.,
Tomita et al., 2005; Sato et al., 2009; Nasuno, 2013）を基にして、積雲パラメタリゼーションは用いていない。NICAM を用いた本研究の実験では、放射過程は MSTRN-X （Sekiguchi and
Nakajima, 2008）、陸面過程は MATSIRO（Takata et al., 2003）、乱流スキームは MY2MOIST
51

（Mellor and Yamada, 1974, 1982; Nakanishi and Niino, 2004, 2009; Noda et al., 2009）、雲物理ス
キームは、雲、雨、氷、雪、霰、雹の 6 変数を予報する 1-moment bulk 法（Tomita, 2008b） を採用した。

Ė 2.1.1.1 NICAM zc&²ȹBAXda`Ȁ,³Xda`,Ż-ǒ
35N̈́*ˆĽ%@Ż*Ć4(R~ae̜̐ŋ)"% A
図 ̓140E,
3.2.1	
  NICAM
モデルで使用されるストレッチ格子法の例。ストレッチの中心は関東地方（140°E, 35°N）に設定しており、中心に向かうほどグリッド間隔が小さくなっている。

2.1.1.2.4 ľ ̽ ǐ §a.2.4	
 実験条件
 Stretch-NICAM
zc&-ľ̳̽ğ*̑%-Xda`,ŻE̓140.00E, 35.00N̈́
	  Stretch-NICAM
では、実験領域に関してはストレッチの中心を（140.00°E, 35.00°N）に据え*ƙ ǒGWG̳ğǶšˀÅŦ11km̍Ɋő- 40 ő& @ɥÔǁ̐2007
た東アジア領域（図40 層と設定し、積分時間は2007
Ţ 8 ǈ 1 Ƶ? 173.2.1）、水平解像度はƵ̐̓XoGar 611km、鉛直層はƵ̐̈́ǁ̐Xbar30 ɠ& ALG
年 ],×Ǌ¾8 月、時間ステップは
20 秒あるいは &˂ɯȚŦĢEȹ
30 秒とした。エアロゾルおよび短寿命気体の初期値
MIROC-SPRINTARSǵ˘Ģ,×Ǌ¾>
は 0faWRc
MIROC-SPRINTARS
および MIROC-CHASER で計算した濃度場を用いた。
^-ɴėȷĤġZ^
̓NCEP̈́*>AʏŦʃŦ 1気象場の初期値
Ŧ,ÊȵĿおよびナッジングデータは、米国環境予報センター（NCEP）による緯度経度
1 度の全球客観ʾˀǔc ^̓http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2/̈́Eȹ ̓¥Ŷñ* NCEP-FNL'
解析データ（http://dss.ucar.edu/datasets/ds083.2/）を用いた（以後、単にNCEP-FNLと呼ぶ）。
Č1̈́faWR*- 6 ǁ̐',ǵȏ'̷,c ^Eȹ %̾Ŧ2km >@ő
ナッジングには
6 時間ごとの気温と風のデータを用いて、高度 2km c
より上層で行った（Niwa,&ʬ"̓Niwa,
2011̈́6ȉǶȏŦ- 1 ǁ̐' NCEP-FNL^EfaWR2011）。また海水温度は1 時間ごとNCEP-FNL
データをナッジングした。本研究では、ǎɕɦ&-Stretch-NICAM*ʄăSPRINTARS
>0 CHASER zc,ʄǖStretch-NICAMに結合した SPRINTARS および CHASER、即ち、”Stretch-NICAM-Chem”の結Eɛzc,ǡˉĢƌ-̑ǒěƳEŻ'ƵǎÊ°&ǡˉǊ̐2007 Ţ果を示した。モデルの検証場所は関東地方を中心とした日本全体で、検証データとして
8 ǈ 7 Ƶ?ɻ 10 Ƶ̐Eņ˘Ǌ̐*ˆĽB-Ǌ̐Þî&- FAMIKA rW
FAMIKA
プロジェクト（長谷川ら,
2008; 国立環境研究所,
2009; Fushimi et al.,2011）や大気常KQd̓̎˗Ŗ?,
2008; ėɩȷĤɕɦƌ,
2009̈́<ĭǵŞǁʾȐVXbx
̓?69̈́

時観測システム（そらまめ）、地方自治体による常時観測によって得られたデータを利用した。
ěƳʝǾ°*>AŞǁʾȐ*>"%Ÿ?BLG],ʾȐc^ƮÃB%
本年度行った検証した都市は図3.2.2AǎŢŦʬ"ǡˉ̇ś-Ėで提示した場所を中心に行った。 2.1.1.3 &Ơɛ@zcǡˉýʛ)9&ĢƌEŻ*ʬ"LG]ǡˉĢƌ&²ȹ̼ʵ-ä̲*ņŽ#.ęȇǇŃ@ȯǺ-ȼȺǇŃ@,UId'7)
52
 NICAM-SPRINTARS &ņ˘')ȢˡȒƚÓȬ˞- BC ' SO2 &@

NICAM-CHASER &ņ˘'ƚÓȬ˞- SO2ȢˡȒȠèǶɾ̶̓C2H4, C2H6, C3H6,

図 3.2.2	
  本研究でモデル検証用に比較した場所

	
  NICAM-Chem で対象とした主な人為起源排出物質は BC、SO2、人為起源炭化水素類（C2H4,
C2H6, C3H6, C3H8, CH3COCH3, CH3OH, ONMV）、自然起源炭化水素類（C5H8, C10H16, CH3OH）である。日本における排出インベントリは、水平分解能 1km の EAGrid2000（Kannari et al.,2007）、アジアにおける排出インベントリは、水平分解能 0.25 度メッシュ（約 30km）の REAS2.0（Kurokawa et al., 2013）、その他の地域では、水平分解能 1 度メッシュ（約 100km）の AeroCom
で使用されるインベントリ（Diehl et al., 2012）を用いた（図 3.2.3）。ただし、EAGrid2000 では PM2.5 のインベントリをベースにして、PM2.5 と BC の比を用いることで、BC のインベントリを見積もった（Morino et al., 2010a; 2010b）。実験対象期間が 2007 年ではあるが、Morino etal. (2010a; 2010b)のように、EAGrid2000 で見積もられた 2000 年ベースのインベントリをそのまま利用した。また、SPRINTARS の計算に必要な酸化物質の 3 次元濃度は、MIROC-CHASER（Sudo et al., 2002a）で計算した 3 時間ごとの月平均値をオフラインで与えた。
	
  本研究では、平成 24 年度までの報告書にあるシミュレーションをさらに改良したが、気象場の再現性に関しては平成 24 年度報告書とほとんど変わっておらず、Goto et al. (2014)にも示したように概ね良好であり、Stretch-NICAM を用いた大気汚染物質のシミュレーションが十分に可能であることが示されている。従って、平成 25 年度報告書では、Goto et al. (2014)
で示されたエアロゾル場と、村田 (2014) による大気化学場の再現性に関する検証を述べる。

53

図 3.2.3	
  本研究で使用した東アジアにおける各種の排出インベントリの例。

a.3	
  結 果
a.3.1	
  エ ア ロ ゾ ル	  Stretch-NICAM-Chem で計算されたエアロゾル場の再現性を検証するために、一次生成粒子の代表である BC、二次生成粒子の代表である硫酸イオン、硫酸塩の前駆気体である SO2、
PM2.5 に関して、FAMIKA 集中観測結果や自治体観測データを用いて比較検証を行った。図
3.2.4 から図 3.2.6 では、FAMIKA 集中観測で利用した関東地方の 4 都市（前橋・騎西・狛江・つくば）における地上付近の BC、硫酸イオン、SO2 の濃度時間変動を比較した。
	  前橋・騎西・つくばでは、Stretch-NICAM-Chem で計算した BC 濃度は観測に比べて過小評
価傾向があったが、前橋・騎西での過小評価は Morino et al.（2010a; 2010b）でも同様の傾向にあるため、BC の排出インベントリの過小評価傾向が主要因であると考えられる。狛江は良好な結果が得られた。それに対して、硫酸イオンは BC よりも Stretch-NICAM-Chem で計算した結果が観測結果に近かった。SO2 はどのサイトにおいても Stretch-NICAM-Chem で計算した結果と観測結果が概ね一致していた。
	 54

図 3.2.4	
  Stretch-NICAM-Chem で計算した結果と FAMIKA 集中観測データ結果を用いた、関東 4 都市（前橋・加須（騎西）・狛江・つくば）におけるブラックカーボン（BC）の地表面付近濃度の時系列変動の比較結果。黒線の欠損は観測データの欠損に対応する。パネル右上にある値は、モデル（SIM）と観測（OBS）の同期間での平均値を示す。Goto et al. (2014)から引用。

図 3.2.5	
  図 3.2.4 と同じだが、硫酸イオン（SO42-）の比較結果。Goto et al. (2014)から引用。

55

図 3.2.6	
  図 3.2.4 と同じだが、SO2 の比較結果。Goto et al. (2014)から引用。

	  また図 3.2.7 では、日本にある EANET（Acid Deposition Monitoring Network in East Asia;

http://www.eanet.asia/index.html）のサイトにおいて、硫酸イオンと SO2 の 8 月平均値を対象として、Stretch-NICAM-Chem の計算値と観測値の比較を行った。硫酸イオンに関しては、モデルが観測よりも平均して 40%過小評価しており、相関係数が 0.79 であったが、降水の過大評価に伴う硫酸イオンの過小評価傾向が顕著な辺戸岬での結果を除くと、相関係数が 0.86 となった。SO2 に関しては、関東地方での結果と同様に、モデルと観測が非常に高い一致性を示していた。
	  図 3.2.8 には、2007 年 8 月平均の硫酸イオンと SO2 の濃度分布を示した。一次生成物質のSO2 濃度が都市部などに集中しており、二次生成物質の硫酸塩が中国から日本海にかけて広く分布する越境汚染と、日本国内で発生した都市汚染の両方の大気汚染が拡散している様子
がわかる。

56

図 3.2.7	
  Stretch-NICAM-Chem で計算した（a）にある観測サイトにおける（b）硫酸イオンの2007 年 8 月平均値と（b）SO2 の 2007 年 8 月平均値。パネル（b）と（c）の左上にある数字は、単回帰直線の式と相関係数を表している。Goto et al. (2014)から引用。

図 3.2.8	
  Stretch-NICAM-Chem で計算した（a）硫酸イオン（SO42-; Sulfate）の 8 月平均濃度場と（b）SO2 の 2007 年 8 月平均濃度場。Goto et al. (2014)から引用。

57

	
  次に、エアロゾル再現性に関する不確実性を見積もるために、複数の感度実験を行い、関
東 4 地点における濃度変化を調べた（図 3.2.9）。BC は一次生成物質であるため、排出インベ
ントリの不確実性が大きいと考えられる。そこで、BC の排出量を半減・2 倍した感度実験（BCemission sensitivity）を行い、図中のバーで示した。その結果、BC の排出量を 2 倍にしたとしても、FAMIKA 観測で得られた値よりも小さく、過小評価が改善されないことがわかった。
このような傾向は Morino et al.（2010a; 2010b）でも得られている。従って、そもそもの BC
排出インベントリが大幅に過小評価している可能性がある。一方、硫酸イオンの不確実性に関しては、前駆気体 SO2 の排出量を半減・2 倍した感度実験（SO2 emission sensitivity）、および、硫酸生成で用いられる酸化物質濃度の半減・2 倍した感度実験（OH sensitivity）を行った。
その結果、OH の感度実験よりも SO2 の感度実験の方が、硫酸イオン濃度変化が大きかった。
このことは、酸化物質をオフラインで与える SPRINTARS 単体実験であっても、ある程度の濃度場が正しければ、硫酸イオン濃度のモデル再現性は良いということを示しており、SO2のより精密な排出インベントリを精緻する方が重要であるといえる。

図 3.2.9	  関東の 4 地点における（a）BC と（b）硫酸イオンの平均質量濃度の実験結果間の比較図。バーは比較期間のばらつきを示す。Goto et al. (2014)から引用。
58

	
  健康影響評価をする上で重要になる PM2.5 の比較を、関東地域にある 8 つのサイト、関西（大阪・尼崎）の 2 つのサイト、および東北の箟岳サイトで行った（図 3.2.10）。その結果、Stretch-NICAM-Chem の結果は、観測結果に比べて 2 倍程度過小評価であることがわかったが、多くの地点で時間変動は非常に良く再現されていた。濃度が過小評価である原因としては、二次生成有機炭素エアロゾルの過小評価（e.g., Matsui et al., 2009）や、モデルで取り扱っていない成分が PM2.5 の 30-50%は存在する（自治体観測データ解析から推定）ことが挙げられる。

図 3.2.10	
  Stretch-NICAM-Chem で計算した結果と FAMIKA 集中観測・自治体観測データ結果を用いた、関東 8 都市（前橋・加須（騎西）・狛江・つくば・江東区・町田・足立区・河﨑）と大阪・尼崎・箟岳における PM2.5 の地表面付近濃度の時系列変動の比較結果。黒線がモデル結果で Y 軸は左側、十字マークが観測結果で Y 軸は右側である。十字マークの欠損は観測データの欠損に対応する。Goto et al. (2014)から引用。
59

最後に、図 3.2.11 では国立環境研究所ライダー観測網の結果を用いて、球形エアロゾルの鉛直分布を比較した。Stretch-NICAM-Chem で計算された球形エアロゾルは、BC、OC、および硫酸塩の和として定義した。その結果、高度 3km 以下ではモデルと観測は概ね一致していたが、地表面に近い高度ではモデルが過小評価であった。このことは、モデルの PM2.5 が過小評価していたことと矛盾しない。

図 3.2.11	
 （a）つくば市と（b）千葉市において Stretch-NICAM-SPRINTARS で計算した球形粒子の消散係数と国立環境研究所ライダー観測データを用いた結果の鉛直分
布比較。観測結果のバーは 25-75%タイル幅を示す。Goto et al. (2014)から引用。

a.3.2	
  短 寿 命 気 体	  平成 24 年度は全球規模での計算を行ったが、平成 25 年度は関東地方に焦点を当てた
Stretch-NICAM-Chem を 用 い た 短 寿 命 気 体 に 関 す る 計 算 を 行 っ た 。 図 3.2.12 に はStretch-NICAM-Chem で計算したオゾン（Ox）の時系列変化を提示した。昨年度までのモデル（従来のモデル）ではオゾンの日内変動が再現できていなかったが、今年度改良したモデル
では観測で得られているような日内変動をうまく再現できていることがわかり、改良したモデルがオゾン予測のためのモデルとして利用できることを表している。
60

150"








120"




90"
60"
30"
0"
7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00" 0:00"

図 3.2.12	
  Stretch-NICAM-Chem で計算したオゾン濃度（太線：改良版、細線：従来版、点線：
観測結果）の、新宿における時系列変動（2007 年 8 月 7 日 00JST から 2007 年 8 月
16 日 00JST）。オゾン濃度は ppbv 表示。

	  図 3.2.13 には、夏季の典型的な様子としてオゾンの水平分布図を示し、モデル再現性を検証した。図に示した 2007 年 8 月 7 日は関東地方の天気は概ね晴れで、この日は関東地方全域
で南よりの風が卓越しており、Stretch-NICAM-Chem による風の場もそれを良く再現していた。
12:00、15:00、18:00 の 3 時間ごとの関東域におけるオゾン分布図を見ると、都心部で発生した大気汚染物質が南よりの風によって北へ運ばれ、8 月 7 日 12:00 には 80ppbv 以上のオゾン濃度域が埼玉県北西部や群馬県南部、栃木県の南部に広がっている様子が見られる。15:00 頃には群馬県南部や栃木県全域、茨城県北部で 100ppbv 以上のオゾン高濃度域が広がり、18:00
頃はオゾン濃度が減少に転じている様子がみられる。この一連の時間経過によるオゾン分布
図の変化は左図の観測値の分布図と比較すると、各時刻とも非常によく再現できていることがわかる。また右図には、Morino et al. (2010a; 2010b) によって計算された WRF-CWAQ による結果を示したが、8 月 7 日においては世界中で広く利用されている領域モデルのWRF-CMAQ の結果よりも Stretch-NICAM-Chem の結果の方が観測値に近かった。

61

(a) 12:00, August 7

NICAM-CHASER

WRF-CMAQ(a) 8Stretch-NICAM-Chem

WRF-CMAQ

Stretch-NICAM-Chem

WRF-CMAQ

Stretch-NICAM-Chem

WRF-CMAQ

7Observation
12:00(b) 15:00, August 7(b) 8

7Observation
15:00(c) 18:00, August 7(c) 87Observation
18:00

図 3.2.13 （a）2007 年 8 月 7 日 12JST、（b）同日 15JST、（c）同日 18JST における地表面オ
ゾン分布図。左列が自治体観測による結果、中央列が Stretch-NICAM-Chem で計算した結果、右列が WRF-CMAQ で計算した結果。単位は全て ppbv で表示。

62

	  図 3.2.14 では関東地方 9 地点における Stretch-NICAM-Chem と WRF-CMAQ によるモデル
結果と観測結果のオゾン濃度の時系列変化を示した。観測は前橋のみ FAMIKA による観測結果で、それ以外の地点は大気汚染物質常時観測データである。また Stretch-NICAM-Chem によるモデル値と観測値の散布図を描画し、その相関関係を調べたところ、比較したどの地点においても、図 3.2.12 で見られたようなオゾンの典型的な日変動が再現できた。特に 11 日や16 日の新宿の日中や 11 日の多摩の日中では、Strech-NICAM-Chem は観測で得られたような160ppbv 程 度 の 高 濃 度 オ ゾ ン を 再 現 す る こ と が で き た 。 ま た 、 各 地 点 に お け る
Stretch-NICAM-Chem の日変動は WRF-CMAQ による結果と比較しても同程度の結果であった。
	
  散布図を用いて観測値に対する Stretch-NICAM-Chem のより詳細な評価を行った結果、単回帰直線の傾きが 0.9 から 1.1 のものである非常に高い相関であった地点は、新宿、藤沢、成田、土浦、多摩といった都心部の中心域及び北東の臨海部だったが、Stretch-NICAM-Chem の結果は観測よりも 17ppbv から 20ppbv 過大評価していた。このような過大評価傾向は、モデルで計算した夜間のオゾン濃度が低下しにくいことが理由として挙げられる。同様の傾向は、Chatani and Sudo (2011) で 報 告 さ れ て い る よ う に 、 他 の 大 気 化 学 輸 送 モ デ ル で あ る
WRF-CMAQ や MIROC-CHASER でも見られるため、その主要因は Stretch-NICAM-Chem 自体の問題ではない。可能性としては、乾性沈着などの除去過程を過小評価していることが考えられ、今後取り組むべき課題である。やや内陸にある小山や前橋では、決定係数（R2）の値
が 0.58 と 0.56 であったが、単回帰直線の傾きが 0.64 と 0.79 であり、全体に 24ppbv および20ppbv 過大評価していた。平成 24 年度報告書や Goto et al. (2014)でも示したが、モデルの水平分解能の粗さ故に、内陸の地点ほど風の場のずれが生じているため、オゾンの移流を正確に表現できていなかったと考えられる。また、東京湾岸にある市原では、新宿よりもモデル
再現性は良くないが小山よりもモデル再現性が良かった。市原では他の地点での傾向とは異なり、NOx 濃度が過大評価であることから（図示していない）、NOx の光解離反応が進み、オゾン濃度が過大評価されたことが原因であると推察されるため、NOx の排出インベントリの過大評価がオゾン濃度の再現性を低下させている可能性もある。また、この付近での日射量の過大評価による光解離反応の促進もオゾン濃度の過大評価の一因であるとも考えられる。
	  図 3.2.15 にあるように、関東以外の場所（西日本）におけるオゾン濃度の検証も行ったと
ころ、関東以外の場所でも Stretch-NICAM-Chem によるオゾンの日変動がうまく再現されていることがわかった。しかし、関東地方の結果とは異なり、Stretch-NICAM-Chem のオゾン濃度の過大評価が目立った。考えられる要因としては、本研究では使用したストレッチ法では中心から遠ざかるほどモデル解像度が粗くなるため、西日本では東日本よりも低解像度であることが挙げられる（Stock et al., 2013）。今後は高解像度で実験を行うことで、この過大評価は改善されるものと期待できる。

63

64

図 3.2.14	
  Stretch-NICAM-Chem および WRF-CMAQ（Morino et al., 2010a）で計算したオゾン濃度と観測結果の時系列変化（左側）とその散布図（右側）。時系列変化の比較図
では、赤が Stretch-NICAM-Chem の結果、緑が WRF-CMAQ の結果、黒が観測結果である。また散布図中では、赤線が単回帰直線、黒線が 1:1 の直線、点線が±50%の直線であり、パネルにある数字は単回帰直線の式と決定係数（R2）も書かれている。濃度は ppbv 表示。

65

図 3.2.15	
  Stretch-NICAM-Chem で計算した結果と自治体観測データ結果を用いて比較した各地点（a. 名古屋, b. 八幡, c. 大阪, d. 尼崎, e. 倉敷, f. 松江, g. 北九州）における地表面付近オゾン濃度の時系列変動結果。黒線が観測で赤線がモデル結果。

66

a.4	
  ま と め	  本年度は、本研究課題の対象地域である関東地方を中心としたシミュレーションを実施するために、グリッドの一部を集中的に縮小して水平分解能 10km 程度のエアロゾル-大気化学
輸送モデルである“Stretch-NICAM-Chem”を使用し、エアロゾルおよびオゾン場のモデル再現性の検証を行った。関東平野の縁にあたる山の近い都市では、NICAM の気象場再現性があまり良くなかったが、関東平野の中心にかけての地域では気象場、エアロゾル場、オゾン場の再現性が良かった。モデルの降水量が過大評価であることに伴うエアロゾル過小評価傾向や、
夜間オゾン濃度の過大評価のために平均的なオゾン濃度の過大評価といった個々の問題がいくつか明らかになったので、来年度はこれらの問題が解決されるように取り組みたい。また、Strech-NICAM-Chem で計算した PM2.5 値が 2 倍程過小評価傾向であったため、これを健康影
響評価で使用する場合には、バイアス補正をする必要があることも示された。

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国立環境研究所と区別研究報告、SR-91-2009.
長谷川就一, 小林伸治, 大原利眞, 田邊潔, 速水洋, 米持真一, 梅沢夏実, 飯島明宏, 熊谷貴美
代（2008）：2007 年夏季関東における微小粒子広域観測とモデリング(1)—観測概要—, 第70

49 回大気環境学会年会講演要旨集, 377.
村田諒（2014）：NICAM-CHASER 非静力学大気モデルによる領域スケールの大気化学モデリ
ングの研究, 東京大学大学院新領域創成科学研究科環境学研究系自然環境学専攻, 修士
論文, pp.50.

b.	
 NICAM に よ る エ ア ロ ゾ ル の 同 化 シ ス テ ム を 用 い た モ デ ル 解 析 と 将 来 実 験b.1	
 NICAM に よ る エ ア ロ ゾ ル の 同 化 シ ス テ ム 開 発

b.1.1	
  序 論
	
  平成 25 年度は、平成 24 年度までに開発した NICAM-SPRINTARS-LETKF モデル（局所アンサンブル変換カルマンフィルタである LETKF 法を NICAM-SPRINTARS へ組み込んだ新しいモデル）を用いて、LETKF のチューニングパラメータに関する感度実験を行い、東アジア領域でのエアロゾル光学的厚さの再現性を検証した。

b.1.2	
  モ デ ル 概 要	  使用したモデルは、全球一様グリッドによる NICAM-SPRINTARS モデル（モデル概要はa.2 章を参照）に、局所アンサンブル変換カルマンフィルタ（LETKF, Hunt et al., 2007; Miyoshi
and Yamane, 2007）を適用した“NICAM-SPRINTARS-LETKF”である。実験設定は、NICAM 全球実験を g-level5 で行い、解析対象領域は東アジアとした。積分期間は、2006 年 4 月の 1 ヶ月とした。本研究では、アンサンブル数を 10 とし、局所領域のサイズを 1500 km と、時空間依存した摂動を与えた実験を標準実験とし、アンサンブル数（ensemble members）や局所領域
サイズ（local path radius）を変えた感度実験（表 3.2.1）を行った。アンサンブルは排出量に摂動（perturb）を与えることで作り、モデルで計算した鉛直積算量であるエアロゾル光学的厚さ（Aerosol Optical Thickness; AOT）を衛星に搭載された MODIS によって観測された AOTに同化し、地上観測 AERONET によって観測された AOT およびオングストローム指数（Ångström Exponent; AE）によって検証を行った。なお、この結果は Dai et al.（Improvementof aerosol optical properties modeling over Eastern Asia with MODIS AOD assimilation in a global
non-hydrostatic icosahedral aerosol transport model, submitted to Environmental pollution, 2014）として投稿段階である。

71

表 3.2.1	
  同化システム検証の設定一覧
実験名

EXP1

アンサンブル

局所領域サイ数ズ

101500km

○

20

×

EXP4
EXP5

○

40

×

EXP6
EXP7

○
×

EXP2
EXP3

摂動の時空間依存性

10

EXP8

1000km○2000kmb.1.3	
  結 果
	  図 3.2.16 と図 3.2.17 には、東アジアにある AERONET サイトにおける AOT および AE の時
系列変化を比較した結果である。図中にある STD はデータ同化なしの結果であり、他の“EXP”
は表 3.2.1 にある実験名と対応している。図から、すべてのサイトにおいて、MODIS でデータ同化した結果の方が同化なしの結果よりも AERONET 観測値に近づいていることがわかる。
例えば Xinglong では、データ同化をした結果、4 月 7 日から 10 日にかけて広がった土壌粒子（AOT の値が大きく AE の値が小さい）および 4 月 27 日における人為起源微小粒子（AOTの値が大きく AE の値も大きい）の再現性が向上した。しかし、Taihu では 4 月 7 日から 10日にかけての AE の値は、データ同化することによってモデル再現性が悪くなった。また、
アンサンブル数および局所領域サイズが結果に及ぼす影響は、AOT よりも AE の方が大きく、時空間的に依存した摂動を与えた方が、依存していない摂動よりも結果に与える影響が大き
いこともわかった。

b.1.4	
  ま と め	  NICAM-SPRINTARS-LETKF で計算された AOT を衛星観測された AOT で同化するシステ
ムに関して、春季東アジアを中心にして、LETKF に含まれるパラメーター依存性を調べるた
めの感度実験を行い、同化システムが正常に機能していることが確認された。来年度は、この知見を生かし、ストレッチグリッド法を適用した NICAM-SPRINTARS-LETKF を運用し、より確からしいエアロゾル分布を得たい。

72

図 3.2.16（a）EXP1 で計算された AERONET の 12 サイトにおけるデータ同化効率の値と、（b）-（f）EXP1-EXP8、データ同化無しの結果（STD）､AERONET 観測結果を用いて表示した各地点における 2006 年 4 月の時系列変化。観測サイトは、Xinglong (b)、Gosan_SNU (c)、Shirahama (d)、Taihu (e)、Hong_Kong_PolyU (f)である。

73

図 3.2.17	
 図 3.2.16 と同じだが、物理量がオングストローム指数（AE）

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74b.2 シ ナ リ オ 実 験
b.2.1 歴 史 実 験
b.2.1.1 序 論	  平成 25 年度は、平成 24 年度に引き続き、Stretch-NICAM-SPRINTARS を用いて、異なる年代における気象場およびエアロゾル場のシミュレーションを行った。対象とした年代は、日本における大気汚染が深刻であった 1970 年前後（過去）、2000 年前後（現在）、将来シナリ
オ対象年として 2030 年前後（未来）である。本研究の目的は、気温場とエアロゾル場の時代変遷を再現し、その結果を用いて、各時代の気温・大気汚染による健康影響評価も行い、その変遷を見ることである。本来の将来シナリオ実験を行う際には、海洋応答を含めたスピン
アップまで計算する必要があるが、現在の Stretch-NICAM でそれを行うことはモデルの特性および計算資源の点から現実的ではない。そこで、平成 24 年度報告書で提案したような将来
シナリオ場を計算した大気海洋結合モデル（MIROC-CGCM）の結果を境界条件として利用し、Stretch-NICAM モデルによるシナリオ実験を行った。平成 25 年度は、各年代における気温と日射量に注目、Stretch-NICAM-SPRINTARS と MIROC-CGCM の両者の結果を比較し、両者の結果の差を小さくするためのバイアス補正も提案した。また、実観測とのバイアスの要因ともなる人工排熱の効果を加味するために、年代別の人工排熱分布のも考慮し、気温再現性に関する考察を行った。

b.2.1.2 実 験 設 定
	  使用したモデルは Stretch-NICAM-SPRINTARS であり、モデルの詳細は a.2 章を参照されたい。但し、実験設定はナッジングデータと排出インベントリのみ異なる。ナッジングデータ
は、過去・現在・未来の気象場は、国立大学法人東京大学／独立行政法人国立環境研究所／
独立行政法人海洋開発機構で共同開発された大気海洋結合モデル（MIROC-CGCM; Watanabe
et al., 2010）によって IPCC 第 5 次報告書のために計算された近未来実験（MIROC-4H）の結果を用いた。このモデル結果は、過去と現在における場は 20 世紀再現実験の結果に対応し、未来における場は RCP4.5 シナリオを用いた将来予測実験の結果である。この MIROC-CGCMの結果は、1950-2035 年までの期間を対象として計算されており、6 時間ごとの気象（気温・
水蒸気量・風）および 3 時間ごとの海水面温度の出力結果が利用でき、その水平分解能は T213
（約 50km）である。エアロゾルの排出インベントリおよび酸化物質の 3 次元濃度場も MIROC
近未来実験で使用したものを利用した（Takemura, 2012）。
	  Stretch-NICAM では MIROC に比べて計算コストが大きいため、MIROC を用いて行った長期実験を行うことはできない。そこで本研究では、各年（1970、2000、2030）を基準とした±5 年における MIROC の気象場を解析し、その平均場に近い結果を NICAM のナッジングデータとして利用する方法を用いた。その結果を表 3.2.2 にまとめたが、例えば 1970 年の夏季
75

実験では、1965 年から 1975 年の気温および降水場を解析し、その平均場に最も近い 1968 年
を基準場として採用した。詳細は平成 24 年度報告書を参照されたい。

表 3.2.2	
  歴史シナリオ実験に使用した境界条件
実験名

境界条件

SPRINTARS 用のデータ

対象年月 a,b

エアロゾル関連排出インベントリ c

酸化物質（O3, OH, H2O2）d1970 年

1968 年 8 月

BC, SO2: 1965-1975 年の年平均場

1965-1975 年の 8 月平均場

2000 年

2003 年 8 月

BC, SO2: 1995-2005 年の年平均場

1995-2005 年の 8 月平均場

2030 年

2032 年 8 月

BC, SO2: 2025-2035 年の年平均場

2025-2035 年の 8 月平均場

a. 土地利用データは、年代に係らず 2000 年代のものを使用する。
b. Stretch-NICAM-SPRINTARS では少なくとも１ヶ月間のスピンアップとした。
c. 日変動・月変動は加味しない。また、バイオマス燃焼は、今回のシナリオ実験では日本の夏季に注目しているので無視した。また、自然起源の二次生成有機炭素エアロゾルと火山由来の SO2 は気候値を考慮したが、年代の違いは考慮しない。
d. 酸化物質は月平均値で与える。2030 年の場は、RCP の結果がベースである。

	  エアロゾル・前駆物質の排出インベントリおよび酸化物質濃度は各年代の月平均場を利用した（図 3.2.18 - 図 3.2.20）。但し、日本国内における BC および SO2 の排出インベントリは変遷のみを利用し、分布に関しては高分解能インベントリである EAGrid2000（Kannari et al.,2007）をベースとした。また、今回注目する夏季日本では森林燃焼起源バイオマス燃焼の影
響が小さいと考えられるので、バイオマス燃焼起源の BC と SO2 は加味していない。また、火山由来の SO2 および自然起源の二次生成有機炭素エアロゾルはモデル計算で考慮したが、年による違いは考慮せず、現代における気候値を用いた。また、平成 24 年度の報告書で行った結果から、年代別の土地利用変化に起因する気温の差は年代間の気温差よりもかなり小さ
いので、土地利用データも、年に関わらず 2000 年のものを用いた。気温およびエアロゾル場の再現性に関しては、平成 24 年度報告書を参照されたい。

76

図 3.2.18	
  本実験で使用した各年における日本付近の人為起源 BC の排出インベントリ

Temporal)varia,on)of)surface)ozone)distribu,on)in)summer
図 3.2.19	
  図 3.2.18 と同じだが、人為起源 SO2 の排出インベントリ(b) 1995-2005yrs

(a) 1965-1975yrs

0

10

20

30

40

(c) 2025-2035yrs

50[ppbv]

60

図 3.2.20	
  本実験で使用した各年における日本付近のオゾンの地表面濃度77

>E2tÓ.»Ð"±.c&7@G/:B$Á²

*
Stretch-NICAM ,.»"D<FªHÁ²Ä¢§j!
  

ª"\nd"w5>E2o.Á² MIROCµ.>:6G4<I8[¨Stretch-NICAM
D<F (+
2tÓ.»Ð"±.c&7@G/:B$Á²
改良モデル
tÓ.»Ð b.2.1.3"±.c&7@G/:B$Á²
>E2tÓ.»Ð"±.c&7@G/:B$Á²
tÓ.»!µ"Stretch-NICAMÁ²¡o§j!
Stretch-NICAM
,.»"D<FªHÁ²Ä¢b.2.1.3.1 気,.»"D<FªHÁ²Ä¢
温・日射量のバイアス補正方法§j!
Stretch-NICAM
*§j!
Stretch-NICAM
,.»"D<FªHÁ²Ä¢!T'J¹xONA0:;0G4ÔLSFÕ
(+?1"
\nd"w5>E2o.Á²
MIROC
	
 \nd"w5>E2o.Á²
本年度は比較対象としたのは地上気温と日射量である。日射量は、地表面における下向き
MIROCª"
\nd"w5>E2o.Á²
MIROC
¾
.>:6G4<I8[¨Stretch-NICAM
D<F (+
短波放射フラックスとのことであり、太陽からの到達する放射が大気中の散乱・吸収物質>:6G4<I8[¨Stretch-NICAM D<FD<F(+ (+µ.>:6G4<I8[¨Stretch-NICAM.»!µ"Stretch-NICAMÁ²¡o（雲・気体・エアロゾル）によって変化させられた結果、最終的に地表面にどれだけ到達す.»!µ"Stretch-NICAMÁ²¡otÓ.»!µ"Stretch-NICAMÁ²¡o"Stretch-NICAM!Á²µ)MIROC!¡o(T2m)v
'J¹xONA0:;0G4ÔLSFÕ
(+?1
るかを表しており、モデルの中では放射コード
MSTRN で計算される。各年代の実験によっ
'J¹xONA0:;0G4ÔLSFÕ (+?1!T'J¹xONA0:;0G4ÔLSFÕ
(+?1Ë W§+NICAM o.&+¾
てStretch-NICAM-SPRINTARS（以下単にNICAMと呼ぶ）で計算された気温と日射量を、

¾
MIROC-CGCM（以下単に MIROC と呼ぶ）で計算された月平均気温と月平均日射量に同時に}H2003}H2032}! 8  )MIROC
Stretch-NICAM
Á²,
tretch-NICAM!Á²µ!¡o(T2m)v
Squares Fitting method; LSF）によretch-NICAM最適化する方法として、最小二乗フィッティング法（Least!Á²µ)MIROC!¡o(T2m)v"Stretch-NICAM!Á²µ)MIROC!¡o(T2m)v
Á²,|l¡|lvÍËvÍo.
W§+MIROC
NICAM
o.&+
るバイアス補正を考案した。そのために、式(3.2.1) のb
χ2 を最小化する重み ci を求める。
W§+
NICAM
o.&+
Ë
W§+
NICAM
o.&+
+!& !2 .x]+Ì% c i .&+

03 }H2032 }! 8 Á²,
!Stretch-NICAM!
3 }H2032}! 8}!
 18 
Stretch-NICAM
Á²,
!
}H2003}H2032
Stretch-NICAM
Á²,
!
!
−!
! !,!,!
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!
Ío. MIROC!Á²,|l¡|lvÍb=o. MIROCÁ²,|l¡|lvÍ
b b
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vÍo.
MIROC
Á²,|l¡|lvÍ!2 .x]+Ì%
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,
	
 
	
  	
  	
  	
  	
  （3.2.1）
!& !
c i .&+
2 .x]+Ì%
2
!&
!

c i .&+
+!& ! .x]+Ì%
c i .&+
LQ r N " NICAMN!µ.M " MIROC !µ.¼y
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1
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! = ここで、下付き添字
1 ! !,!,!!! !N!,!,!
− !!,!の結果を、MはNICAMは MIROC
の結果を表し、y は対象領域の状態
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!! µ!VÒmHV
!!NICAM!!
¼r*m! ")Á²£
は物理量を表し、1
は気温、2 は日射量に対応する。t は!列ベクトルを表している。また、m!

!

2 .x]+Ì%+
c i "rN" NICAMN!µ.M"(s,+
MIROC !µ.¼y
日にちを表し、Nは 30 日に対応する。σ
・全日数m は今回の対象領域（125°-150°E, 26°-46°N）
r
N" NICAMN!µ.M" MIROC!µ.¼y
LQ r
N " NICAMN!µ.M" MIROC!µ.¼y!!
!
!
¦ZC3=F+
m=2 "v u=!!m=1!! "¡!!30!!日）から計算した標準偏差である。式（1）から（8 月の !1$
ヶ月分であるχ2 を最小化する
ZC3=F+$m=1"¡
m=2 "vum!¦ZC3=F+
$
m=1
"¡
m=2 "vur*重み
NICAMµ!VÒmHV )Á²£m" ci は式 (3.2.2)から(3.2.4) によって決定される。
r*m " 
NICAMµ!VÒmHV)Á²£¼r*µ!VÒmHV)Á²£
m " NICAM!
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  (3.2.2)
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  (3.2.3)!
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(3.2.4)NICAM と MIROC の水平分解能は、それぞれ約 10km と約 50km で、両者の値が異なるため、
重み c を計算する際には線形補間によって NICAM の結果を MIROC の水平分解能に合わせた。
78

b.2.1.3.2 人 工 排 熱 の 導 入	  NICAM の標準版には人工排熱の影響は加味されていないため、都市部を中心に人工排熱に伴う温暖化の再現性が良くない傾向が見られた。そこで平成 25 年度は、NICAM に人工排熱効果も考慮した。地表面での熱フラックスを取り扱う MATSIRO モジュール内に、人工排熱（Artificial Heat Radiation; AHR）による熱を外部境界データとして与えた。使用した AHR の境界データは、萱場ら（2010）によって推定された、日本全国を対象とした 3 次メッシュ（約1 km×1 km）で人口密度・従業者密度・幹線交通用地割合を加味した 1 時間毎のものである。
	  年代毎の推定は、環境省の地球環境研究総合推進費 S-8 の山形グループで見積もられたものを利用した。1970 年前後は、人口は 1970 年、従業者数は 1975 年を対象としたもので、統計情報研究開発センターのシンフォニカデータ（関東地方のみ）を利用し、幹線交通要地は
1976 年を対象とした国土数値情報土地利用データを利用した。2000 年前後は、人口は 2000
年、従業者数は 2001 年を対象としたもので、総務省統計局の地域メッシュ総計を利用し、幹線交通用地は 1997 年を対象とした国土数値情報土地利用データを利用した。2030 年前後は、
人口は 2030 年を対象とした国立社会保障・人口問題研究所の市区町村別将来人口推計結果を基に、2005 年人口でメッシュに按分したものを利用し、従業者数は 2030 年を対象とした 1996
年と 2001 年と 2006 年のデータから統計的に外挿して予測した値を基に、2006 年従業者数でメッシュに按分したものを利用し、幹線交通要地は 2009 年以降道路の新設や撤去はないと仮定した上で、2009 年を対象とした国土数値情報土地利用データを利用した。図 3.2.21 には各年代で推定された関東地方における人工排熱の日変動の様子を載せた。人間活動の盛んな日
中には、夜間よりも 3-5 倍近く大きくなる様子が見られ、年代別では 2000 年代が最も高い値を示した。

図 3.2.21	
  関東地方（138.5°-140.5°E, 34.5°-36.5°N）における、各年代の 8 月平均人工排熱の時間変化（推進費 S-8 の山形グループで得られた結果）。1970 年代が赤線、2000
年代が青線、2030 年代が緑線である。
79

b.2.1.4 結 果
b.2.1.4.1 バ イ ア ス 補 正 の 影 響	  表 3.2.3 に 3 つの異なる NICAM の結果（NICAM-CTL; 補正なしの NICAM、NICAM-LSF-T;
MIROC の気温のみで最適化係数を算出し、その係数を日射量バイアス補正に適用した
NICAM、NICAM-LSF-TS; 気温と日射量を同時に最適化してバイアス補正をした NICAM）と
MIROC の結果を用いて、領域平均の月平均気温に関する二乗平均偏差（Root Mean Square
Deviation; RMSD）を載せた。また、MIROC の結果において、異なる年代間での見積もった
RMSD も載せた。気温は、MIROC のシナリオ実験による年代間の変化より、補正なしの
NICAM の結果（NICAM-CTL）は 1 オーダー近く RMSD が小さく、LSF でバイアス補正をした NICAM の結果（NICAM-LSF-T と NICAM-LSF-TS）は NICAM-CTL よりも RMSD がさらに小さくなった。また、気温のみでの最適化によって RMSD が 50%程度減少しているのに対し、気温と日射量を同時に最適化した場合は 10-30%程度減少していた。一方、表 3.2.4 には日射量に RMSD の結果を載せた。NICAM-LSF-T の結果は NICAM-CTL より RMSD が大きくなっている一方、NICAM-LSF-TS の結果は NICAM-CTL より若干 RMSD が小さくなり、日射場のバイアスが減少できていることがわかる。以上のことから、今回の適用したバイアス補
正では、NICAM で得られた地上気温と日射量の間には相関が小さいため、気温場のみで算出した最適化係数を日射量に適用することが不適当であることを示唆しており、気温場のみの改善には日射量の情報は必要ない（その逆も同様）ことを示唆している。
	  図 3.2.22 には、３つの NICAM（NICAM-CTL、NICAM-LSF-T、NICAM-LSF-TS）と MIROCの結果を用いて、各年代における平均地上気温と日射量の日本周辺の分布を示した。表 3.2.3
および表 3.2.4 で考察したように、NICAM-CTL の気温場は NICAM-LSF-T が最も MIROC の結果に近く、NICAM-CTL の日射量場は NICAM-LSF-TS が MIROC の結果に最も近くなった。
しかし、NICAM-LSF-T で得られた日射量は NICAM-CTL よりも MIROC に遠のいたことがわかる。これは重み付けによって特定の日に重みがかけられたため日射場が平滑化されてないことを示しており、前述の通り気温場と日射量場の相関が小さかったことに起因すると考え
られる。

80

表 3.2.3	
  各年代（1970、2000、2030 年）におけるバイアス補正前後の NICAM と MIROC との領域月平均気温値に関する二乗平均偏差（RMSD）。気温は対象領域（125°-150°E,
26°-46°N）と全日数（8 月の 1 ヶ月分である 30 日）である。
(a) NICAM と MIROC との RMSD
Year 1970

Year 2000

Year 2030

NICAM-CTL

0.70730.62680.7269NICAM-LSF-T

0.35030.36020.4263

NICAM-LSF-TS

0.52770.48760.6299(b) MIROC の年代間の RMSD

MIROC

1970-2000

2000-2030

1.36751.7265

表 3.2.4	
  表 3.2.3 と同じだが、領域月平均日射量に関する RMSD(a) NICAM と MIROC との RMSD
Year 1970

Year 2000

Year 2030

NICAM-CTL

18.7883

21.0561

19.3746

NICAM-LSF-T

35.352349.4256

98.2809

NICAM-LSF-TS

16.8169

17.5630

14.6325(b) MIROC の年代間の RMSD

MIROC

1970-2000

2000-2030

26.710224.417881

図 3.2.22	
  表 3.2.3 で示した実験によって得られた 1970 年 8 月における日本周辺の平均気温（左列）と平均日射量（右列）82図 3.2.23	
  図 3.2.22 と同じだが、2000 年の結果

83

図 3.2.24	
  図 3.2.22 と同じだが、2030 年の結果

84b.2.1.4.2 人 工 排 熱 の 影 響	  図 3.2.25 には関東地方における各年代 8 月の人工排熱フラックス量（AHR）の分布を、図3.2.26 には AHR を加味したことによる地上気温の変化量の分布を示している。図 3.2.21 で見たように年代間では 2000 年で AHR 値が最大となっているため、気温変化量も 2000 年が最も大きく、その値は 1℃で、東京を中心として広がっており、他の年代よりも広域に見られる。
前橋など内陸においても 0.5℃以上の変化が見られ、人口分布などが強く反映された不均一な分布が見られる。また、1970 年および 2030 年においても気温変化量の最大値は 1℃程度となった。従って、人工排熱効果を NICAM で標準的に考慮することで、より確からしい気温分布が得られるといえる。
	 図 3.2.25	
  各年代（1970、2000、2030 年）における 8 月平均の人工排熱。単位は W/m2。

図 3.2.26	
  各年代（1970、2000、2030 年）における人工排熱導入による気温変化。単位は K。

85

b.2.1.5	  ま と め	  本研究では Stretch-NICAM-SPRINTARS を用いて、MIROC-CGCM（MIROC-4H）の大気海
洋結合モデルの結果をナッジングデータとして、1970 年、2000 年、2030 年 RCP4.5 シナリオの各年代における、夏季（8 月）の数値シミュレーションを行い、気温と日射量について注目した。MIROC-CGCM の気象場をナッジングして Stretch-NICAM-SPRINTARS を計算しても、MIROC-CGCM との差が見られたので、そのバイアス補正方法として LSF による手法の導入と人工排熱の考慮を行った。平成 26 年度は、気温・PM2.5・オゾンによる健康影響の年代変遷をより高い精度で見積もる予定である。

参考文献
Kannari, A., Y. Tonooka, T. Baba, and K. Murano (2007), Development of multiple-species 1 km x 1
km resolution hourly basis emissions inventory for Japan, Atmos. Environ., 3428-3439.
Takemura, T. (2012), Distributions and climate effects of atmospheric aerosols from the preindustrial
era to 2100 along Representative Concentration Pathways (RCPs) simulated using the global
aerosol model SPRINTARS. Atmos. Chem. Phys., 12, 11555-11572.
Watanabe, M., T. Suzuki, R. O’ishi, Y. Komuro, S. Watanabe, S. Emori, T. Takemura, M. Chikira, T.
Ogura, M. Sekiguchi, K. Takata, D. Yamazaki, T. Yokohata, T., Nozawa, H. Hasumi, H. Tatebe,
and M. Kimoto (2010), Improved climate simulation by MIROC 5: mean states, variability, andclimate sensitivity, J. Climate, 23, 6312-6335.
萱場亙起, 青栁曉典, 高橋俊二（2010）：重回帰分析による人工排熱量の推定, 測候時, 77, 4-6.

b.2.2 土 地 シ ナ リ オ 実 験	  第 3 班の緑化影響評価グループと連携し、土地シナリオの違いによる気温感度を調べるた
めに、NHM モデルを用いて感度実験を行った。この実験では気温影響を調べることが目的のため、エアロゾルおよび短寿命気体は取り扱っていない。
	
  本研究で使用したモデルは 3 次元気象庁非静力学モデル（NHM）であり、気象庁によって開発され、天気予報にも使用されている領域気象モデルである（Saito et al., 2006）。乱流スキームは MYNN スキーム（Nakanishi and Niino, 2006）、雲物理スキームは、雲、雨、氷、雪、
霰、雹を予報する 2-moment bulk 法（橋本ら、2010） 、放射過程は気象庁の標準版 （北川、2000）、陸面過程は SiB model （佐藤、1989）を採用した。
	  実験領域は関東地方を中心とした領域（138.765°-141.065°E、34.786°-36.586°N）、水平解
像度は 2km、鉛直層は 40 層、大気最下層は高度 20m であり、積分時間は 2007 年 8 月 6 日から 10 日間（スピンアップ 1 日間）、時間ステップは 3 秒である。力学場の境界条件は、NCEP_FNL
86

から 6 時間おきにネスト（境界は時空間的に線形内挿）し、エアロゾルの境界条件は、
MIROC-SPRINTARS より 1 時間おきにネストした。また、地形データは GTOPO30（数値地形モデル、Global Topographic Data）の 1km データ、植生データは第 3 班で準備した国土数値
情報の 1km データを使用した（第 3 班の緑化影響評価の項）。本研究では、土地利用変化に対する気温応答を見るために、各年代間では土地利用図のみ変化させ、境界条件や初期値に関しては、どの年代も 2000 年前後の結果を使用した。
	  その結果、第 3 班の緑化影響評価グループの章にあるように、気温応答は緑化した土地で最大 5℃程度見られ、NHM を用いた土地シナリオの変化に対する気温応答を調べることができた。結果の主要部分に関しては第 3 班の緑化影響評価の項を参照されたい。平成 26 年度は様々な土地シナリオを準備し、社会適応策を考える科学的知見にしていきたい。

参考文献
Nakanishi, M. and H. Niino (2006), An improved Mellor-Yamada level-3 model: Its numericalstability and application to a regional prediction of advection fog. Bound.-Layer Meteor., 119,
397–407.
Saito, K., T. Fujita, Y. Yamada, J. Ishida, Y. Kumagai, K. Aranami, S. Ohmori, R. Nagasawa, S.
Kumagai, C. Muroi, T. Kato, H. Eito, and Y. Yamazaki (2006), The operational JMA
nonhydrostatic mesoscale model. Mon. Wea. Rev., 134, 1266-1298.
北川裕人 (2000): 放射過程. 数値予報課報告・別冊第 46 号, 気象庁予報部, 16–31.
佐藤信夫 (1989): 生物圏と大気圏の相互作用. 数値予報 課報告・別冊第 35 号, 気象庁予報部, 4-73.
橋本明弘, 三隅良平, 村上正隆 (2010): 4-ICE バルク法微物理過程の開発, 2010 年度気象学会
秋季大会, P393.

c. 将 来 実 験 に 伴 う デ ー タ 整 備 と 大 気 汚 染 物 質 排 出 イ ン ベ ン ト リ の 高 精 度 化
c.1 将 来 実 験 に 伴 う デ ー タ 整 備
将来実験を行うために、第 1 班と協力しながら、境界データや大気汚染物質排出インベン
トリを収集し、NICAM や NHM で利用できるデータ形式に加工し、前節でのシナリオ実験を行った。

c.2 大 気 汚 染 物 質 排 出 イ ン ベ ン ト リ の 高 精 度 化
c.2.1 序 論
エアロゾルおよびその前駆気体の排出インベントリの見積もりは、これまではボトムアッ87

プ式のアプローチをとっており、国別の統計データなどを組み合わせることで作成されてきた（e.g., Kurokawa et al. 2013）。しかし、統計データの分解能の問題や欠損している重要な過程もあると考えられるため、トップダウン式の方法を用いて排出インベントリの逆推定が行われてきた（e.g., Yumimoto et al., 2012）。平成 25 年度は、大気汚染物質排出インベントリの高精度化を行うシステム開発として、これまでよく検証されてきた大気大循環モデルである
MIROC と結合した SPRINTARS を土台として開発が進められたアンサンブルカルマンスムー
ザー法（EnKS 法）によって推定するシステム（Schutgens et al., 2012）に関する報告を行う。
EnKS 法を用いると、不確実性が高いエアロゾルなどの排出インベントリの逆推定を行うことができるため、本プロジェクトで対象としている関東地方を含んだ日本周辺におけるエアロ
ゾルおよびその前駆気体のより高精度の排出インベントリを導出することができる。

c.2.2 モ デ ル 概 要
エアロゾルデータ同化に関しては、アンサンブルカルマンフィルター法（EnKF 法）のよう
Version September 11, 2012 submitted to Remote Sens.
に、モデル計算値が真値に近づくように、その時刻の観測データを用いて随時モデル計算値

5 of 16を修正するのであるが、EnKS 法は観測データでモデル計算値を修正するときに、修正に利用
Figure 1. Schematic of the estimation of model parameters by the Kalman smoother. The
するデータが複数の時刻にまたがっている点が大きな違いである（図 3.2.27）。従って、この
forecast time evolution is shown along the horizontal axis, while the vertical axis indicates
方法によって、エアロゾルおよびその前駆気体の放出起源を推定することが可能であり、本subsequent analyses. Vertical arrows represent the actual assimilation. Different colours
represents different
ensembleof 法によって海塩粒子、土壌粒子、炭素性エア
parameter perturbations, constant over a finite time. The
研究では MIROC-SPRINTARS
に導入した
EnKS
colour white indicates our initial ensemble. Here T = 6 days and t = 2 days.
ロゾル、SO2 の排出インベントリを逆推定で見積もった。
days
1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

obs
forecast

1

analysis1

forecast

2

analysis2

forecast

3

analysis3

forecast

4

analysis

4

obs

obs

obs

information. If T is much larger than the aerosol residence time, we have used all available information
as muchas we possibly can. In the current experiments, we will use t = 2 and T = 6 days.
図 3.2.27 134
EnKS法によるモデルパラメータの推定の模式図。縦方向に沿って時刻が進んでい135
A Kalman filter would use T = t and would not recalculate the forecast for the new emissions. Inき、予報（forecast）とデータ同化（analysis）を交互に行う。横軸は積分時間であ136
the Kalman smoother new emission estimates are made T / t times using different observations (but
り、矢印が実際にデータ同化を行う部分である。色の違いはパラメーターのばら
137
subsequent in time). Note that the temporal resolution of the perturbed factors is t.
つきによる異なるアンサンブルを表す。白色が最初のアンサンブルを示している。
138
3. Results
133

139
140
141
142

88
The purpose of the assimilation system is to improve estimates of the emissions, here for January
2009. We will test the system by running a forecast with the new emissions and compare them against
observations. First we will compare against the observations that we assimilated (AERONET AOT & AE
as well as MODIS Terra AOT over ocean) to see how readily the system adjusts to those observations.

c.2.3 結 果
通常用いられる排出量インベントリと比較して、SO2 は 145Tg/yr から 219Tg/yr に増加し、土壌性粒子の排出量は 4470 Tg/yr から 3244 Tg/yr へと 26%減少し、海塩粒子の排出量は 3145
Tg/y から 9073 Tg/yr へと 190%増加し、炭素性粒子の排出量はから 83 Tg/yr から 136 Tg/yr へと 45%増加した（表 3.2.5）。推定した土壌性粒子と海塩粒子の排出量はモデル相互比較プロ
ジェクト AeroCom に参加しているモデルの排出量の平均値（Textor et al., 2006）に近くなり、他のデータとの違いが小さくなった。水平分布を図 3.2.28 に示すと、SO2 は中国での発生量が増加した。土壌粒子の排出量は平均値では大きな差がなかったが、発生イベントの時間に違いがあった。また、海塩粒子の排出量は全球的に 3 倍程度大きくなっているが、発生イベ
ントの場所と時間には違いがなかった。

表 3.2.5 2009 年 1 月におけるエアロゾル排出量の比較。ボトムアップ法で算出された排出量（従来版）と同化システムにより推定した排出量（逆推定版）と AeroCom モデルの排出量の平均値（AeroCom）。
化学種

従来版

逆推定版

AeroCom (Textor et al., 2006)

SO2

145

219

-

炭素性粒子

83

136

109

土壌性粒子

4470

3244

1840

海塩粒子

3145

9073

16600

89

occur with a three hour delay from Terra and, due to cloudiness, will have different locations.
Figure 9. Global SO2, sea salt emission and dust emission (averaged over 9–30 January) for
forecast runs with either the standard or new emissions.

図3.2.28	 emission）と逆推定法（newOver
land, ボトムアップ法（standard
the comparison against Aqua
also shows improvementemission）によって見積もっ
in AOT due to new emissions.

But as the た
assimilated
data （Seasalt）(AERONET)and validation
data(Aqua)
quite different, there are
SO2、海塩粒子、土壌性粒子（Dust）の 2009年 1are
月の排出フラックス値。
also observational biases and sampling that affect the validation. The standard emissions yield, quite
generally, an AOT that is too low (this was also seen for AERONET, see Figure 5). This negative bias
becomes more pronounced at high AOT (a feature not clearly seen in the AERONET data, probably
due to different sampling). For the new emissions, the bias has mostly disappeared but now some90

この推定した排出量を用いてデータ同化なしの SPRINTARS のシミュレーションを行い、Remote Sens. 2012, 43537
従来の排出量を用いて計算した AOT と比較した（図 3.2.29）。また検証のため、モデル AOT
similarin Terra and Aqua). In Figure
8, we
see that the new emissions
also yieldsignificant
improvementをデータ同化に用いていない
Aqua
衛星に搭載されている
MODIS
センサの
AOT
と比較した
against
Aqua
AOT
(Aqua
and
Terra
make
observationsatdifferent
times).
（図 3.2.30）。従来のモデルと比べて、海上、陸上ともに、AOT の過小評価が改善されている。
Figure 7. The AOT andAE がbias0.2(last
three weeks of January 2009) in the new emissions
しかし、陸上でもモデルAOT以上となる場合、観測よりモデルの方が大きくなった。
Remote
Sens.
2012,
4
3534
forecast vs the standard emissions forecast for individual AERONET sites.
この過大評価は、データ同化に用いた観測データが少ない中央アフリカや南アジアなどの領域で起こった。
Figure 3. Global AOT (averaged over 9–30 January) for forecast runs with either the
standard or new emissions.

Figure 8. Distribution of co-located experiment and MODIS Aqua AOT over land and ocean
図 3.2.29
ボトムアップ法（standard
emission）と逆推定法（newemission）によって見積もった
for thelast three weeks of January 2009.
The central black line represents
y = x and the outer
Figure 4. Distribution of 3-hourly co-located experiment and MODIS Terra AOT over ocean
two blacklines
represent
minimum
MODIS
AOT
errors.
The
colourbarshows percentage
排出フラックス量を用いて計算したエアロゾル光学的厚み
for thelast three weeks of January 2009. The central black line represents y = x and the outerof total observations.
two black lines represent minimum MODIS AOT errors. The colour bar shows percentage
of total observations. Standard emissions, landStandard emissions, ocean
1.00

1.00

Standard emissions, oceanStandard emissions, ocean
Experiment AOT
Experiment AOT

1.00

0.20
0.10
Experiment AOT

Experiment AOT

0.25

0.10

0.15

0.10

0.010.05
0.01
0.00
0.00
1.00

0.10
MODIS Aqua AOT

New emissions,
land
0.05
0.10
0.15
MODIS Terra AOT

1.00

0.20

0.25

0.10

0.01
0.01

0.10
MODIS Aqua AOT

0.01
0.01
1.00

New emissions,0.10 ocean
New emissions, ocean

Experiment AOT
Experiment AOT

1.00

0.20

0.10
Experiment AOT

Experiment AOT

0.25

0.10

0.15

0.10

0.010.05
0.01

0.00

図 3.2.30

1.00

MODIS Terra AOT

New emissions, ocean

0.00
0.00

1.00

0.10
MODIS Aqua AOT
0.05

0.10
0.15
0.20
MODIS Terra AOT0.25

1.00
0.25

0.10

0.01
0.01

0.10
MODIS Aqua AOT

0.01
0.01
0.50

0.10
MODIS Terra AOT

1.00
1.00
0.75

0.00
0.25
0.75
2009 年 1 月のモデル（縦軸）と観測（横軸）の0.50AOT（550 nm）の比較。
上段は Standard

emissionemissionを用いて計算した結果。左図は陸上、右図は海Over ocean,
we see を、下段はa very similarnew
pictureas in Figure
4. The standard emissions cause a negative
In
Figure4,adensityplot
ofthe
distributionofco-located
MODIS Terraoverexperimentbias in the forecast,which
is effectively removed by the new emissions.
Note
thatoceanalso andthe correlation
上の AOT
を比較している。
AOT is shown for forecast runs with either the standard or new emissions. We present density plots
with both linear and logarithmic axis to show that results do not differ depending AOT magnitudes. For91
the standard emissions, AOT over ocean is generally estimated too low with a poor correlation withthe observations. This bias is removed for the new emissions, just as correlation with the observations

c.2.3 ま と め	  平成 25 年度は、大気汚染物質排出インベントリの高精度化を行うシステム開発として、
MIROC と結合した SPRINTARS モデル上でアンサンブルカルマンスムーザー法（EnKS 法）によって推定するシステムに関する結果を報告した。平成 26 年度は、これらの方法を NICAMに組み込み、日本付近での排出インベントリの高精度化を目指す。

参考文献
Kurokawa, J., T. Ohara, T. Morikawa, S. Hanayama, J.-M., Greet, T. Fukui, K. Kawashima, and H.
Akimoto (2013), Emissions of air pollutants and greenhouse gases over Asian regions during
2000-2008: Regional emission inventory in Asia (REAS) version 2, Atmos. Chem. Phys., 13,11019-11058.
Schutgens, N., M. Nakata, and T. Nakajima (2012), Estimating aerosol emissions by assimilating
remote sensing observations into a global transport model, Remote. Sens., 4, 3528-3543.
Textor, C., M. Schulz, S. Guibert, S. Kinne, Y. Balkanski, S. Bauer, T. Berntsen, T. Berglen, O.
Boucher, M. Chin, F. Dentener, T. Diehl, R. Easter, J. Feichter, D. Fillmore, S. Ghan, P. Ginoux,
S. Gong, A. Grini, J. Hendricks, L. Horowitz, P. Huang, I. Isaksen, T. Iversen, S. Kloster, D.
Koch, A. Kirkevåg, J. E. Kristjansson, M. Krol, A. Lauer, J. F. Lamarque, X. Liu, V. Montanaro,
G. Myhre, J. E. Penner, G. Pitari, S. Reddy, Ø. Seland, P. Stier, T. Takemura, and X. Tie (2006),
Analysis and quantification of the diversities of aerosol life cycles within AeroCom, Atmos.
Chem. Phys., 6, 1777–1813, doi: 10.5194/acp-6-1777-2006.
Yumimoto, K., I. Uno, A. Shimizu, N. Sugimoto, Y. Hara, and T. Takemura (2012), Size-resolved
adjoint inversion of Asian dust, Geophys. Res. Lett., 39, L24807, doi:10.1029/2012GL053890.

d. 福 島 第 一 原 子 力 発 電 所 事 故 に よ り 放 出 さ れ た 放 射 性 物 質 に 関 す る 研 究
d.1 福 島 県 東 部 と 茨 城 県 東 部 沿 岸 域 に お け る 放 射 性 物 質 (131I と 137Cs) の 大 気 中 に お け
る 初 期 (2011 年 3 月 ) 動 態
福島第一原子力発電所 (FD1NPP) の事故後の初期に、独立行政法人日本原子力研究開発機
構 (JAEA) 原子力科学研究所 (JAEA-NSRI) 、JAEA 東海研究開発センター核燃料サイクル工学研究所 (JAEA-NCL) 、および大洗の JAEA 大洗研究開発センター (JAEA-ORDIC) が関東
地方東部沿岸地域を対象に、また文部科学省 (MEXT) と米国国家核安全保障局 (NNSA) が福島県東部を対象に、測定した 131I と 137Cs 大気中濃度のデータを詳細に解析したところ、次の 4 つのことが新たに明らかになったので報告する（鶴田ら、2013a、2013b）。
(1) 関東地方東部での測定結果によれば、これまでよく報告されていた、2011 年 3 月 15 日 6~892時 (P3) と 3 月 21 日の 4~6 時 (P6) の高濃度のほかに、3 月 15 日の 0~2 時 (P1) と 4~5
時 (P2) 、3 月 16 日の 6~8 時 (P4) 、3 月 20 日の 11~13 時 (P5) にも、高濃度の放射性物質が輸送されたことが明らかになり、P3 と P6 のピーク時よりも 131I と 137Cs の大気中濃度は低かった。
(2) 大量の放射性物質を含む汚染気塊 ([131I]>10 Bq m-3) が到達したときの大気中の 131I と131

I/137Cs との関係を解析したところ、131I/137Cs 値は 0.48-0.65 と大きく、約半分は粒子状で存在していた。しかし、10 Bq m-3<[131I]<1000 Bq m-3 の時には、131I/137Cs 値は 0.24~0.71 と非常に巾が大きく、汚染気塊の違いによって 131I/137Cs 値が大きく変化したと推測される。
なお、北西の季節風などが卓越して汚染気塊が直接輸送されなかった場合は 131I/137Cs 値
は 0.3 以下となり、131I が特に低濃度 (~1 Bq m-3) の時は 131I/137Cs 値が 0.05~0.1 で、131I は
ほとんどガス状で存在していた。
(3) 汚染気塊中の 131I/137Cs と 131I 総量に占める粒子状 131Ia の割合 (RI=Ia/(Ia+Ig); Ia はエアロゾ
ル状の 131I、Ig は気体状の 131I) は 3 分類できた。第 1 グループ (図 3.2.31 の A: P2、P3、
P5、P6 の期間に対応する) は、131I/137Cs 値が 10 以下で、RI 値が 0.44~0.71 となり、原子炉容器内の初期インベントリ(西原ら、2012) で推定された RI 値に近かったので、放射性物質は水を通過することなくドライな状態で大気中に放出されたと推測される。第 2 グ
ループ (図 3.2.31 の B: P1 と P4 の期間に対応する) は、131I/137Cs 値が 43-67 と大きかった
が、RI 値は 0.24~0.34 と小さかったので、第 1 グループとは異なり、放射性物質は水を通過した後に大気中に放出されたと推測される。一方、第 3 グループ (図 3.2.31 の C: 3
月 21 日午後の P7 の期間に対応する) は、131I/137Cs 値が 110~120 と非常に大きく、またRI 値も 0.40~0.55 と比較的大きかったので、放射性物質は第 1 および第 2 グループとは質的に異なった状態で大気中に放出されたと推測される。
(4) MEXT と NNSA が独自に実施した福島県東部における大気中放射性物質の測定によれば、
3 月 20 日午後に FD1NPP から北西側に輸送された汚染気塊中では 131I/137Cs 値が 4.4~6.3と小さかったが、3 月 21 日午後に高濃度となった FD1NPP の南側では 131I/137Cs 値が約70~177 と非常に大きかった (図 3.2.32)。一方、関東南部に 3 月 21 日午前中に到達した汚染気塊中 (P6) では 131I/137Cs 値が 4.3~5.7 で、3 月 20 日午後の福島県内の汚染気塊での値とほぼ同じだったので、これらは、FD1NPP の同じ発生源から放出された可能性がある。
しかし、JAEA-NSRI で測定された P7 (3 月 22 日日中)では 131I/137Cs 値が 100 以上と大きく、
3 月 21 日午後の福島県内での値とほぼ同じだった。これらから、FD1NPP からの放射性物質の放出機構は、3 月 21 日の午前と午後とで質的に大きく変化したと推測される。

93

131Ia/(131Ia+131Ig)

1.0
0.8

131I>1000

JAEA-­‐NSRI(Bq	
  m-­‐3)

P1(15AM)
P2(15AM)
P3(15AM)

0.6

A

C

0.4
0.2
0.0
1.E+00P4(16AM)
P5(20PM)P6(21AM)

Inventoryin	
  the	
  core131I/137Cs

P7(22-­‐23)

B

NNSA(21PM)
1.E+01

1.E+02

1.E+03

131I/137Cs

図3.2.31 茨城県東海村 (P1~P7期間。NSRIによる測定) と福島県いわき市 (NNSAによる測定)で測定された汚染気塊中の131I/137Csと131Ia/(131Ia+131Ig)の散布図。

Mar. 20 PM
131I/137Cs

Mar. 25 PM
131I/137Cs=21-45=4.4-6.3
Mar. 21 PM
131I/137Cs= 70, 156, 168(Hirono)= 153-177(Iwaki)

図3.2.32	  福島県東部で2011年3月20、21、25日午後に測定された汚染気塊中の131I/137Cs値。●と△はMEXT、○はNNSAの測定地点。☆がFD1NPPの場所。

d.2 宮 城 県 丸 森 町 に お け る 大 気 エ ア ロ ゾ ル 中 の 137Cs濃 度 の 長 期 変 化
FD1NPPの事故後の2011年4月から、東京大学大気海洋研究所、茨城大学、東京大学アイソ
トープ総合センター、大阪大学などを含む日本地球惑星科学連合緊急放射性物質調査研究チームが、FD1NPPを取り囲む広範囲な地域を対象として、ハイボリュームエアサンプラーを用いた大気エアロゾル中の放射性物質の多点観測を開始した (2014年2月の現在においても、宮城県丸森町、福島県福島市、福島県郡山市、および茨城県日立市の4地点で継続して測定中である)。そこで、長期観測中にしばしば大気中の137Csが高濃度を測定した宮城県丸森町のデー
タについて解析した結果を述べる (鶴田、2014)。
(1) 137 Cs 濃度の長期的な変動に関しては、2011 年 12 月から 2012 年 4 月の期間は 10 -4 Bq
94

m -3 のレベルだったが、2012 年 4 月以降次第に減少して 2013 年後半には 10 -5 Bq m -3付近となった (図 3.2.33)。しかし、 137 Cs 濃度が一時的に急増する期間もしばしば見られた。137 Cs の期間最高濃度は、2013 年 8 月 16 日から 20 日にかけての 4.58×10-3 Bq
m-3 (図 3.2.33 の期間 I に対応する)であったが、2012 年の 9 月と 11 月および 2013 年の5 月から 8 月にかけても、しばしば 10 -3 Bq m -3 以上の高い 137 Cs 濃度が観測された (図3.2.33 の期間 B、期間 C、期間 E～期間 I に対応する)。また、冬から春先にかけても高濃度 137 Cs が観測された (図 3.2.33 の期間 A と期間 D) 。一方、 137 Cs の期間最低濃度は、2012 年 3 月 2 日から 6 日と 2013 年 10 月 18 日から 22 日の 8×10-6 Bq m-3 (図3.2.33 の X と Y の逆ピークに対応する) だった。
(2) 2013 年 8 月 16 日から 20 日 (期間 I) では、福島県放射線監視室の公表資料によれ
ば、FD1NPP から 2.8km 北北西の双葉町郡山局で、8 月 19 日の 06~12 時と 12~18
時にダストモニターから回収した集塵ろ紙中の 137 Cs は、それぞれ各 7.1×10 -1 、8.7
×10 -1 Bq m -3 と非常に高い濃度を示した。また、FD1NPP は、「8 月 19 日の午前 9時半頃に免震重要棟前の連測ダストモニターで放射能高警報が発生しており、9 時
50 分～10 時 10 分にダスト採取した結果、134 Cs と 137 Cs の濃度が、各 2.6x10 2 、5.8x10 2
Bq m -3 で放射性 Cs 濃度の上昇を確認した」とプレス発表した。8 月 19 日の前方流跡線解析によれば、09 時と 12 時に FD1NPP から放出された大気塊は、それぞれ 15
時と 18 時頃には、南よりの風によって宮城県丸森町に到達していた。これらから、丸森で 8 月 16 日から 20 日に観測された高濃度の 137 Cs は、FD1NPP から直接輸送された汚染気塊が到達したためと推測された。
(3) 期間 I 以外の高濃度時期(図 3.2.33 の期間 B、期間 C、期間 E～期間 H に対応する)も、前方流跡線解析によれば、期間 E を除くほとんどの場合、FD1NPP から午前中に出発した大気塊が、午後から夕方にかけて丸森町に到達していたので、FD1NPPからの汚染気塊が直接到達したためと推定された。
(4) 期間 A と D の高濃度時期において、 137 Cs 濃度が一時的に急増する要因は、風速が大きく、また相対湿度が低く大気が乾燥しているので、土壌などからの放射性物質の再飛散であると推測された。
(5) 137 Cs の期間濃度が最低となった 2012 年 3 月 2 日から 6 日、および、2012 年 10 月 18 日
から 22 日では、前者の期間は 10cm 以上の積雪のため、後者の期間は降水量が 10 月 18
日には 85.5mm、10 月 22 日には 47.5mm というまとまった雨のため、土壌からの再飛散が抑えられたと推測された。
(6) FD1NPP 事故以降、137 Cs の大気中での濃度が減少し続けて、137Cs の濃度は低くなったが、FD1NPP からの直接の影響とみられる高濃度現象がしばしば見られることが把握できた
ので、継続して大気中の 137 Cs 濃度を観測することが必要と思われる。
95

A	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  B	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  C	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  D	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  E	
  	
  	
  F	
  	
  	
  G	
  	
  H	
  	
  	
  	
  I

0.001
0.00010.00001

0.000001

X	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  Y

2011

2012	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  	
  201312月02日
01月06日
02月10日
03月16日
04月20日05月25日06月29日08月03日09月07日
10月12日
11月16日
12月21日
01月29日03月05日04月09日05月14日
06月18日07月23日08月27日10月01日11月05日
12月10日⼤大気中Cs-­‐137濃度度(Bq	
  m-­‐3)0.01

⼤大気採取⽇日（2011年年12⽉月２⽇日〜～2013年年12⽉月24⽇日）

図3.2.33	  宮城県丸森町での大気エアロゾル中の137Cs濃度の長期変化 (2012年12月2日から
2013年12月24日までの結果)

謝辞
	  大気を採取してくださった宮城県丸森町役場の方々に深く感謝申し上げます。

引用文献
西原健司，山岸功，安田健一郎，石森健一郎，田中究，久野剛彦，稲田聡，後藤雄一 (2012):
福島第一原子力発電所の滞留水への放射性核種放出, 日本原子力学会和文論文誌，11(1),13-19, doi:10.3327/taesj.J11.040
鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 中島映至 (2013a): 福島第１原子力発電所
事故後初期に茨城県東部沿岸域で測定された複数の汚染気塊の考察, 放射化学, 第28号,
9-16.
鶴田治雄, 荒井俊昭, 司馬薫, 山田裕子, 草間優子, 中島映至 (2013b): 福島第１原子力発電所
事故後初期に茨城県東部沿岸地域と福島県東部で測定された大気中の131Iと137Csの動態,
Proceedings of the 14th Workshop on Environmental Radiochemistry, KEK, Tsukuba, Japan,
February 26-28, 2013, 90-98.
鶴田治雄 (2014)：「宮城県丸森町における大気中の放射性物質の観測」に関する報告書, 日本
地球惑星科学連合緊急放射性物質調査研究チーム.

96

e. MIROC ベ ー ス の CHASER-SPRINTARS を 用 い た 研 究
e.1 は じ め に	  本業務では、化学気候モデル CHASER とエアロゾル気候モデル SPRINTARS の連携・結合により、NICAM モデルへの応用を図るとともに、両モデルを用いた実験・解析を実施し、大気環境物質動態についての基礎的な理解を得ることを目的とする。平成 25 年度では、まず、
これまでの作業により連携が図られた CHASER-SPRINTARS による大気化学・エアロゾル計
算の総合的な検証を行った。また、CHASER 中の化学反応過程の見直しを実施し、オゾン生
成や大気酸化能（OH ラジカル濃度）の計算の精度向上を行った。さらに、NICAM および
MIROC ベースの CHASER・SPRINTARS が利用可能な全球排出量データ（1960～2011 年）の整備も行い、今後の過去再現検証実験の準備を行った。以下に化学・エアロゾル結合モデルの概略と、本年度に行った研究の作業方法・手順について記述する。

e.2 モ デ ル 概 略 ： こ れ ま で の 構 築 と 改 良	  本サブ課題研究では、全球化学・気候モデル CHASER (Sudo et al.,2002a,b; Sudo andAkimoto, 2007) および全球エアロゾル・気候モデルSPRINTARS（Takemura et al., 2002, 2005）
を軸としたモデル研究を行う。CHASERモデルでは、化学反応に加え、大規模移流輸送、積雲対流による鉛直輸送、人為・自然起源地表 emission、雷による NOx 生成、湿性/乾性沈着が考慮され、光化学過程では対流圏光化学の基本サイクル(O3-NOx-HOx-CO-CH4) と非メタン
炭化水素(NMHCs)の酸化反応、および不均一反応が考慮されている。CHASERモデルで計算されたオゾンや各オゾン前駆気体の分布は各観測値と整合的であり、オゾン生成・消滅過程の表現の妥当性が確認されている (Sudo et al., 2002, 2007)。一方、SPRINTARSでは硫酸塩（SO42-）、黒色炭素（BC）・有機炭素（OC）、土壌ダスト、海塩の各種エアロゾルの全球分布をシミュレートし、これらの大気放射、雲・降水過程への影響を計算する。本研究では、これまでの作業により、CHASERとSPRINTARSの両モデルが結合され、エアロゾルとオゾン化学の同時計算が可能となっており、二次有機エアロゾルの生成過程の計算や、硫酸塩と土壌
ダストとの相互作計算（平成23年度）も導入されている。また、BCについては、水溶性成分（硫酸や低揮発性VOCs）による被覆過程の表現が導入されており（平成24年度）、BC粒子の大気中での輸送や除去過程の計算の精緻化が行われた。

e.3 最 新 版 CHASER-SPRINTARSの 改 良 ・ 検 証 お よ び 過 去 長 期 実 験 用 排 出 量 デ ー タ 整 備	  上述のように、平成24年度までの作業により構築・改良された大気化学・エアロゾルモデ
ルにより2000年代を対象にした診断実験を行い、実験結果の検証を行った。検証には、地表観測地点での観測、各種航空機観測、およびゾンデ（気球）観測によるデータを用い、系統的な評価を実施した。さらに、本モデルコンポーネントの改良をNICAMモデルへ導入・反映
97

する作業も、他課題との連携の上に進めた。
	  また、本年度では、CHASERの化学過程でこれまで考慮されてこなかった化学反応を導入
し、全球のオゾン場やOHラジカル場へ与える影響を詳細に検討した。今回導入した反応
HO2 + NO ! HNO3

(R1b)は、NOxによりオゾンが生成される反応(R1)の分岐反応である（Butkovskaya et al., 2005, 2007）。
HO2 + NO ! OH + NO2(R1)

この分岐反応(R1b)により、反応(R1)によるオゾン生成やOH生成が大きく抑制されるため、全球の大気化学場へ与える影響は大きいと考えられる。しかしながら、ほとんどの大気化学気候モデルでは、この分岐反応が無視されているのが現状である。そこで本研究では、
Butkovskaya et al. (2005) で提唱されている分岐率データを用い、分岐反応(R1b)がオゾン・OH
場に与える影響を検討した。
	  さらに、エアロゾルや前駆気体の排出量（エミッション）について、過去50年間を対象とするインベントリの整備を行った。ここでは、CCMIやHTAPなどの国際プロジェクトの枠組みで行われている過去再現実験用のエミッションデータ（MACCity）を元に、MIROCおよびNICAMベースのCHASER-SPRINTARSで使用可能なエミッションデータを作成した。図3.2.34に、NOxについて、本作業で構築・整理された全球エミッション総量の時系列データを例示する。航空機や人為起源の全球エミッションは、欧州・北米での排出量減少と中国を含む東アジアでの増加を反映し、1990年代以降フラットな変動パターンとなっている。バイオマス
燃焼起源のエミッションの年々変動は最大で10 TgN a-1であり、エミッション総量の変動に対しても重要な寄与を及ぼしていることがわかる。本研究で整備されたエミッションデータは、
今後計画しているMIROC/NICAMをベースとした全球大気化学・エアロゾルの過去再現実験に活用する予定である。

図3.2.34 MACCityデータ等を元に作成されたNOxエミッション（全球総量：TgN a-1）の時系
列変化（1960-2011年）。(a)航空機起源、(b)人為起源、(c)バイオマス燃焼について示す。

98

e.4 結 果
e.4.1 全 球 大 気 化 学 ・ エ ア ロ ゾ ル 計 算 の 検 証	  上述の通り、平成25年度では、まず各種観測データを用い、CHASER-SPRINTARSモデルによる診断実験の検証を行った。図3.2.35に、検証例として、長崎県福江島で観測された地表BC、
O3、PM2.5とモデル結果との比較を示す。現状のモデルは、これらの濃度の季節変動を定量的にもよく捉えられていることがわかる。BCについては、これまでの研究・作業により導入されたBCの被覆過程（須藤ら、2011; Liu et al., 2011）が夏季の濃度極小に少なからず寄与していることも確認された。PM2.5については、硫酸塩（SO42-）の寄与が支配的であるが、硝酸塩（NO3-）や有機成分の寄与も重要であることが、モデル計算により示された。

図3.2.35 CHASER-SPRINTARSで計算された地表BC、O3、およびPM2.5（赤実線）の検証。観
測データは、長崎県・福江島での測定（Kanaya et al., 2012）を用い、黒実線で示す。
モデルのPM2.5については、各種成分の寄与（カラー実線）も示す。
	 	  この他、HIPPO（Hiapper Pole to Pole Observations）などの航空機観測データ、O3ゾンデ観測、および衛星観測によるデータを用いて系統的な評価を行った。この結果、現状のモデル
は、加熱性SLCPsのうち、対流圏O3やBCの分布については、高度分布も含めて定量的にもよく再現することができているが（ただし、低緯度域・自由対流圏のBCには無視できない過大評価がみられた）、一酸化炭素（CO）やメタン（CH4）については、過小評価が目立つ結果と99なった。これは、現状モデル中で大気酸化能（OHラジカル）が過大評価されている可能性を示唆する結果である。

e.4.2 CHASER 化 学 反 応 の 改 良 ・ 精 緻 化	  上述した通り、現状の CHASER の化学過程では、OH ラジカル濃度計算に誤差が大きい可能性がある。そこで、e.3 節で述べた NOx 化学にまつわる分岐反応（HO2+NO!HNO3）を新たに導入した計算を行い、効果を検討した。表 3.2.6 は、対流圏 O3 の全球収支や、メタンの大気中寿命について、本分岐反応を含む実験と含まない実験を比較したものである。これによると、分岐反応により対流圏中の O3 生成が顕著に抑制されることがわかる。オゾン分布としては、熱帯域上部対流圏や夏季南極域でとくに大きなオゾンの減少が分岐反応を含む実験で計算された。このようなオゾン分布について、オゾンゾンデ観測データを用いた検証を行ったところ、分岐反応を含む実験結果の方が、モデルと観測の相関は向上することが確認された。また、分岐反応により CH4 寿命が 11％以上増加しており、OH ラジカル量も大きく調節されることもわかった。

表 3.2.6	
  HO2+NO 反応の分岐反応（HO2+NO!HNO3）を入れない実験（標準実験）と入れた
実験における、全球対流圏 O3 収支やメタン寿命。
分岐反応を

分岐反応を

分岐反応考慮による含まない実験

含む実験

差 [%]

O3 生 成 P(Oy) [TgO3 yr-1]

5466

4997

-8.5

ネ ッ ト 生 成 P-L(Oy) [TgO3 yr-1]

383

356

-7.0

STE [TgO3 yr-1]

564

549

-2.7

全 球 総 量 Burden [TgO3]

338

314

-7.1

CH4 lifetime [yr]

9.87

11.0

+11.4

e.5 お わ り に	  平成25年度は、化学・エアロゾルモデル（CHASER-SPRINTARS）の枠組みについて、これまでの改良作業を検証する総合的な検証を実施した。エアロゾルやO3などの気体成分について、モデルの計算結果は概ね観測と整合的であったが、自由対流圏のBCの再現性やOHラジカルの計算については更なる改善の余地がみられた。また、CHASERの化学過程で無視されていた化学反応を導入し、その影響を検討したところ、全球のオゾン分布やOH濃度に無視できない寄与を及ぼすことが確認された。このようなモデルの検証は現在のところ、MIROCベースのCHASER-SPRINTARSモデルについて行なっているので、今後は、NICHAMベースの同モデルに対しても同様な検証・改良を行っていく必要がある。
100

引用文献
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101

3. 影 響 評 価 と 適 応 策 の 構 築
担当機関：国立環境研究所・東京大学大学院医学系研究科・東京大学大学院新領域創成科
学研究科自然環境学専攻・筑波大学システム情報工学研究科・埼玉県環境科学国際セン
ター・千葉大学環境リモートセンシング研究センター
研究者名：高見昭憲、上田佳代、Ng Chris Fook Sheng、渡辺知保、小西祥子、安本晋也、
新杉知沙、横張真、村上暁信、増冨祐司、樋口篤志

a. 健 康 影 響・オ ゾ ン お よ び PM 関 連 死 亡 の 推 定 （ NICAM）
	  NICAM-SPRINTARS モデルによる 2007 年 8 月のオゾンおよび PM2.5 濃度の分布情報を用いて、都道府県別のオゾンと PM2.5 による超過死亡を推定した。
	  メッシュ毎（1km×1km）に、閾値を越える気温・大気汚染物質濃度による超過死亡の推定には以下の式を用いた。
	
 メッシュ別超過死亡数	
  ＝	  N ×[ exp(β) －1 ] ×ΔX	  β は単位曝露量あたり死亡リスクの変化率、ΔX は閾値を越えた曝露量を示す。メッシュ
別期待死亡数 N は、国勢調査の 2005 年におけるメッシュ別人口に死亡率を乗じて算出した。
β の値として、オゾン濃度 10ppb あたり 0.39%、PM2.5 濃度 10µg/m3 あたり 0.53%を用いた。
	  図 3.3.1 に 2007 年 8 月の全国および関東におけるにおけるオゾン濃度、オゾンによる超過死亡数と総死亡数に占める割合の分布を示す。オゾン濃度は関東から東北にかけて濃度が高い。一方、超過死亡数は人口密度を反映しているため、都市部で多くなる。PM2.5 濃度, PM2.5
による超過死亡数と総死亡数に占める割合の分布（図 3.3.2）も同様の傾向を示している。	
 	
  図 3.3.3 では、この分布から算出された都道府県別のオゾンと PM2.5 による超過死亡数を示す。オゾンによる超過死亡数（2007 年 8 月）の総数は全国が 851 人（都道府県別では 4～92人）、関東（1 都 6 県）で 288 人（都道府県別では 18～92 人）であった。8 月の総死亡数に対するオゾン死亡の寄与率は、全国では 0.7～1.8%、関東では、1.5～1.8％を占めた。一方、PM2.5
による超過死亡総数は全国で 565 人（都道府県別では 2～75 人）、関東では 229 人（都道府県別では 14～75 人）であり、PM2.5 の寄与率は全国では 0.2～1.4%、関東では、1.1～1.4％であった。超過死亡数は、大気汚染物質濃度だけでなく、曝露人口も反映されるため、都市部での人数が大きい。
	  また、疾患別にオゾンと PM2.5 による超過死亡数とそれぞれの死亡数に対する割合を表
3.3.1 と 3.3.2 に示す。

102

表 3.3.1. 2007 年 8 月におけるオゾンによる超過死亡数とその割合
超過死亡数(人／都道府県）	 

超過死亡の割合（％）

	
 

総数

平均値 中央値 最小

最大

総死亡

851.2

18.1

11.9

3.6

91.8

1.3

循環器疾患死亡 全国

400.3

8.5

5.6

1.7

43.2

呼吸器疾患死亡

272.1

5.8

3.8

1.2

総死亡

288.2

41.2

37.3

循環器疾患死亡 関東

135.5

19.4

呼吸器疾患死亡

92.1

13.2

表 3.3.2

平均値 中央値

最小

最大

1.2

0.7

1.8

1.9

1.8

1.1

2.6

29.4

3.0

3.0

1.7

4.2

17.9

91.8

1.6

1.7

1.5

1.8

17.5

8.4

43.2

2.4

2.5

2.2

2.6

11.9

5.7

29.4

3.9

4.0

3.5

4.2

2007 年 8 月における PM2.5 による超過死亡数とその割合
超過死亡数(人／都道府県）	 

超過死亡の割合（％）

	
 

総数

平均値 中央値 最小

最大

総死亡

565.1

12.0

7.4

1.5

75.0

0.8

循環器疾患死亡 全国

428.2

9.1

5.6

1.1

56.8

呼吸器疾患死亡

228.7

4.9

3.0

0.6

総死亡

229.3

32.8

32.1

循環器疾患死亡 関東

173.8

24.8

呼吸器疾患死亡

92.8

13.3

平均値 中央値

最小

最大

0.7

0.2

1.4

1.8

1.7

0.5

3.3

30.4

2.3

2.1

0.7

4.2

14.4

75.0

1.3

1.3

1.1

1.4

24.4

10.9

56.8

3.1

3.2

2.5

3.3

13.0

5.8

30.4

3.9

4.0

3.2

4.2

・関東における熱中症による救急搬送数の将来予測
	  気温による健康インパクトに関して、昨年度までは、死亡に対する評価を行ってきたが、今年度は温暖化に伴う夏季の気温上昇に伴い、熱中症による救急搬送数がどの程度変化するかを検討した。
	  2000-2009 年の関東 5 都市（東京都 23 区、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市）における熱中症による救急搬送数のデータと、気温と湿度を考慮した体感気温(Apparent Temperature,AT)との関数を作成した。AT は以下の式より求めた値を用いた。
AT = − 2.653 + (0.994 × 気温) + (0.0153 × 露点温度 2)
図 3.3.4 に AT と日々の救急搬送数の散布図を示す。AT と熱中症による救急搬送数との関係
は線形ではないので、指数モデルに当てはめ、以下のような関数を得た。
	
  関東 5 都市の熱中症による救急搬送数(人/日) =exp(-11.83137907)×exp(0.413271673×AT)
103

上記関数を用い、各県の熱中症救急搬送数（人/日）は、のように計算される。
	  適応がないと仮定した場合、2000 年に比較して、2030 年の救急搬送数は、現在（2007～2009
年平均）の約 2～3.5 倍程度と増加する可能性がある（図 3.3.5）。本検討では、年齢を考慮していない。気温と熱中症の関連は年齢の影響も大きく、高齢者ほどその影響は大きくなると思われる。それを考慮すると、高齢化の進む 2030 年における熱中症による救急搬送数は、今回の推定値よりもさらに多い可能性が高い。
	
 

104

図 3.3.1	
 	
 2007 年 8 月におけるオゾン濃度（上段）、オゾンによる超過死亡数（中段）と総死亡数に占める割合（下段）	
 105

図 3.3.2

2007 年 8 月における PM2.5 濃度（上段）、PM2.5 による超過死亡数（中段）と総死亡数に占める割合（下段）

106

(A)

(B)

図 3.3.3

2007 年 8 月におけるオゾン(A)と PM2.5(B)による県別超過死亡数。青線は各大気汚
染物質の 8 月における平均濃度を示す。桃色の棒グラフは、各大気汚染物質による超過死亡、茶色はカットオフ値（オゾンは 60ppb, PM2.5 は 15µg/m3）を超えた分による超過死亡数を示す。いずれも、左から都道府県コード順に示した。
107

図 3.3.4

関東 5 都市における熱中症による救急搬送数と体感気温(AT)の散布図

図 3.3.5 関東地域（1 都 6 県）における熱中症による救急搬送数の将来推定。青色は関数より推定された 2000 年の熱中症搬送数、緑は 2007～2009 年の熱中症搬送数（観測数）の平均、桃色は 2030 年の熱中症搬送数の推定。

・ PM2.5 と 花 粉 症 受 診 患 者 数 の 関 連	  千代田区の耳鼻咽喉科診療所（N=１）における、日ごとの花粉症初診患者数（2001-2011
年, 毎年 1 月 1 日から 5 月 31 日）（N=11,713 visits）をアウトカムとして、PM2.5 濃度の影響についてケースクロスオーバー法を用いて推定した。
	  各シーズン（各年）に花粉症の症状を呈して以降はじめて、同診療所を受診した者を初診患者と定義した。同じシーズン中に再び同クリニックを受診した場合は再診患者となるため、解析の対象から除外した。ここでは、同診療所における花粉症の初診患者数は、日ごとの東京都心部の花粉症発症者数の推移を反映すると仮定している。
108	  ケース（受診日）の日平均 PM2.5 濃度によって、解析対象日を低（< 5 パーセンタイル〔7.3µg/m3〕；N=79 日）・中（5-95 パーセンタイル〔7.3 - 38.0µg/m3〕；N=1,415 日）・高（> 95 パー
センタイル〔38.0 µg/m3〕；N=79 日）の３カテゴリに分けた。各 PM2.5 カテゴリ内において、
花粉飛散数の四分位数範囲（およそ 20 個/cm2）増加あたりの初診患者数の増加割合を、花粉飛散数のラグ別（0,1,2,3,4,5,1-5）に計算した。
	  日ごとの初診患者数や花粉飛散数、大気汚染物質濃度、気象変数の記述統計量を表 3.3.3 に示す。花粉飛散数の四分位数範囲増加あたりの初診患者数増加は、低・中 PM2.5 濃度の日と比較して高 PM2.5 の日に多かった（図 3.3.6）。この原因として、大気中の PM2.5 が鼻粘膜の過敏性を上昇させ、花粉症抗原に対する免疫応答を促進している可能性が考えられた。

表 3.3.3	
  調査期間内における日ごとの花粉飛散数、大気汚染物質濃度、気温、相対湿度の記
述統計量
Min

P5

P25

Median

P75

P95

Max

0

0

0

1

21

227

1364

PM2.5 (µg/m3)

2.0

7.3

11.9

17.8

25.1

38.0

79.4

SPM (µg/m3)

5.6

12.9

20.1

28.1

39.0

60.0

124.8

SO2 (ppbv)

0.7

1.1

1.9

2.9

4.3

7.7

24.7

NO2 (ppbv)

10.4

20.5

30.9

37.8

44.4

55.2

83.8

CO (0.1ppmv)

2.6

4.0

5.5

6.8

8.6

12.3

26.3

O3 (ppbv)

1.0

4.9

12.3

20.1

27.5

39.4

54.9

気温 (°C)

0.5

4.0

6.6

10.3

16.1

21.1

26.3

相対湿度 (%)

22

29

40

52

64

80

88

花粉飛散数*（個/cm2）

大気汚染物質気象変数

P5: 5 パーセンタイル; P25: 25 パーセンタイル; P75: 75 パーセンタイル; P95: 95 パーセンタイル.
* 東京都内 9 か所の測定地点においてダーラム法で測定されたスギとヒノキの花粉数の合計

109

図 3.3.6	  異なる PM2.5 濃度に対する花粉飛散数が花粉症初診患者数に及ぼす影響

b. 都 市 緑 化
歴史実験のための全国土地利用データセットの整備	  2012 年度には 1970 年代からの歴史実験のため、関東域の土地利用データセットの整備、およびモデル班への提供（NHM への適応）を行ったが、NICAM では Diamond-NICAM においても日本全国レベルでの土地利用データセットが歴史実験を再度実施する際にも必要となるため、土地利用データセットの整備範囲を関東から日本全国に広げた。
	
  整備のために使用した元データは 2012 年度同様国土交通省が公開している国土数値情報である．公開は日本国土を図 3.3.7 で示すようなメッシュに区切ってなされているために、全てのデータのダウンロードを行った。

110

図 3.3.7 国土数値情報を公開している範囲、および各メッシュ	  ダウンロードした各メッシュの数値情報に対し、2012 年度版では 1km メッシュ内で最も面積比率が高い土地利用種別のみを合成していたが、都市域での緑化実験およびそのルールを再考するためには、1km 内での面積比率を保持した状態で全国合成処理を施した（土地利用毎に面積比のファイルを作成した）．これらの処理は ArcGIS 上で行い、得られたシェープフ
ァイル（ベクターファイル）をラスターファイルに変換し、汎用的に読める形式とした。作成されたラスターファイルの諸元は解像度緯度経度共に 0.01°（緯度経度直交座標系）、2517
pixel × 3113 line、 4 byte 浮動小数点、南西位置（122.87349612934°E, 20.421376721491°N）世界測地系としている。
	  土地利用種別はオリジナルの国土数値情報を踏襲した。1977、2009 年が他の作成年と異なる（表 3.3.4 と表 3.3.5）ため注意が必要であるが、合成処理の段階では再統合は行っていない。

111

表 3.3.4 1977 年（昭和 51 年）の例
Code

対応内容

定義

1

田

田、湿田、蓮田

2

畑

畑：麦、陸稲、野菜、牧草、芝地を含む

3

果樹園

リンゴ、梨、桃、ブドウ

4

その他果樹園桑畑、茶畑等

5森林

広葉樹林、針葉樹林、竹畑、高さ 2m 以上

6

荒れ地

いろいろ

7

建物地 A

3 階建て以上等

8

建物地 B

2 階建て以下

9

交通用地

鉄道、道路、駐車場

..15

等々

表 3.3.5

2009 年（平成 21 年）の例

Code

種別

定義

0100

田

同じ定義

0200

その他農用地1977 年の 2、3、4 を合併

0500

森林

同じ定義

0600

荒れ地

同じ定義

0700

建物用地

1977 年の 7 と 8 を合併

0901

道路

1977 年の 9 を分離

0902

鉄道

1977 年の 9 を分離

1000

その他用地

湖や河川、河川敷

1400

海浜

海岸に接する砂、礫、岩区域

1500

海水域

1600

ゴルフ場

ゴルフ場のフェアウェイ・ラフ

112

本処理で 1977、1987、1991、1997、2009 の全国合成土地利用ラスターデータセットを作成した。一例として、図 3.3.8 に合成処理した土地利用ラスターデータを各土地利用で 3 色合成(1977 年を青、1991 年を緑、2009 年を赤に割り振った) を行った。対象となる土地被覆が 1km
メッシュ内に全くない場合には黒、対象の 3 カ年 1km メッシュ内で占有し、かつ変化のない
場合は白、変化がある（増えた/減った）際には、その対象年に割り当てた色が変化する（増える/減る）ことになる。図 3.3.8 より、森林は 30 年間でほぼ面積は変わっていないこと、人口構造物（建物、道路等）は拡張していること、水田も減反政策で作付面積は減少しているはずだが、土地利用分類上では 30 年間でほぼ変わらないこと、畑地は特に関東平野で複雑な変化をしていること、等の情報が読み取れる。

1977$1991$20093 






 

図 3.3.8 1977 年、1991 年、2009 年をそれぞれ青、緑、赤に割り当て、3 色合成を代表的な土地利用区分（水田、森林、畑、人工構造物）に対して行った例。抽出した 3 期間の土地利用区分が森林以外異なるため、面積合算処理等を行っている。

現況土地利用に対する緑化の影響評価(1) 緑化シナリオの作成
都市緑化グループでは土地利用に関する情報を収集して必要なデータセットを作成し、第113

1、 2 班が行うシミュレーションによって土地利用の変化に伴う気温分布変化を分析することを目的としている。その際、土地利用変化が与える影響を考察できるようにするために、現在の土地利用のデータだけでなく、過去の土地利用、適応策に対応する土地利用のデータベースを作成することとしている。適応策に対応する土地利用（将来の土地利用）について
は、緑地計画や土地利用計画等の各種制度との整合性を考慮しつつ作成する。本年度は現況
土地利用データを準備した上で、緑化シナリオを検討して将来土地利用データを作成した。
作成されたデータを用いて第 1、 2 班がシミュレーションを行い、緑化シナリオの効果を考察した。
緑化シナリオ（図 3.3.9）としては、「市街地を 50％緑化する」「首都圏整備計画の緑地保全
計画地を森林化」の二点を採用した。現在、国の緑化地域制度では一定規模以上の開発に際して、定められた比率以上の緑化をすることが義務付けられている。また東京都の自然保護条例をはじめとする各地の条例でも緑化が義務付けられている。他にも緑化に対する補助金も整備されているほか、緑化を条件に容積率規制の緩和を認める制度も展開されている。このように市街地での緑化については様々な施策が展開されており、今後も市街地の緑は増えていくものと予想される。緑化地域等では緑被率 30％の基準が多く用いられていることを踏
まえて、今回のシナリオでは市街地を 50％緑化することとした。
もう一点、郊外部については首都圏整備計画を参照してシナリオに適用した。首都圏整備
計画は首都圏の土地利用、緑地計画に関わる計画である。首都圏整備法（昭和 31 年法律第83 号）に基づいて作成されるものであって、東京都、埼玉県、千葉県、神奈川県、茨城県、栃木県、群馬県及び山梨県の区域を対象とし、長期的かつ総合的な視点から今後の首都圏整備に対する基本方針、目指すべき首都圏の将来像及びその実現に向けて取り組むべき方向を示している。本計画は関係行政機関及び関係地方公共団体の首都圏の整備に関する諸計画の指針となるものである。さらに首都圏整備計画を踏まえて、平成 16 年に「首都圏の都市環境
インフラのグランドデザイン」が策定・公表されている。このグランドデザインは将来の首都圏に水と緑のネットワークを形成することを目的に取りまとめられたものであることから、首都圏の緑地配置を検討するに当たり、参照することは妥当であるといえる。緑化にかかわる現行の制度では、首都圏整備計画や首都圏の都市環境インフラのグランドデザインを受けて、各都県が広域緑地計画を策定し、さらに各広域緑地計画に基づき各市町村が緑の基本計
画を策定することになっている。都道府県広域緑地計画とは「緑のマスタープラン策定に関する今後の方針（昭和 56 年 9 月建設省都市局都市計画課長通達）」に基づき、都道府県が策定するものである。市町村が策定する緑の基本計画に対して、より広域的な緑地配置等を示すものであり、その役割も重要になっている。関東地方の一都六県では北関東三県（栃木県は策定中）以外は策定が完了し、またウェブサイト等で公表もされている。以上から、本研究で使用する将来土地利用シナリオの作成に当たっては「首都圏の都市環境インフラのグラ
114

ンドデザイン」の指針を基に、広域緑地計画が策定されている地区については同計画、及び更に緑の基本計画を参照し、そこで計画された緑地範囲を優先すべき緑地保全計画として抽出した。これまでは計画図に描かれた緑地全てが実際に創出される訳ではなかったが、今後は人口減少による都市縮退が確実視されており、土地利用計画においては撤退した地域の自然再生に向けた制度設計が検討されていることから、本シナリオでは計画された区域が全て森林になることを想定した。

現況土地利用緑化シナリオ

図 3.3.9	
  現況土地利用分布と緑化シナリオ

図 3.3.10	
  現況土地利用分布と緑化シナリオの気温分布図115

図 3.3.11	
  緑化シナリオを展開した際の気温変化(2) 緑化の影響評価
図 3.3.10 に現況土地利用分布と緑化シナリオの気温分布を、図 3.3.11 に緑化シナリオを展開した際の気温変化を示す。図 3.3.11 では東京都 23 区などの都心部では 3～4℃の気温低下がみられる。この気温低下は、市街地における緑化の影響が反映したものと考えられる。一方で、東京都心から 30～50km 圏では所沢や東松原など気温が大きく上昇する地域が散在している。また、ひたちなか市・水戸市から高崎市にかけて気温の大幅な低減、大幅な上昇が混在する地域がベルト状に分布している。森林再生が正と負の大きな影響をもたらしたものと考えられるが、その理由については今後さらに検討する必要がある。それ以外の地域では
概ね-1～1℃の変化に留まる地域が優占しているが、所々で 3～4℃の上昇がみられる。今後これらの上昇の要因については複数のシナリオを検討しつつ分析する必要がある。
土地利用変化に伴う気温変化の特徴、及び現行の土地利用からは次のような適応策が考えられる。
(1) 東京都心から 30～50km 圏で所々気温が大きく上昇する地域が散在している他、1~2℃
程度気温が上昇している地域では、水系の復活や森林の再生などが考えられる。これらの地域には従前水田が多く存在していたと考えられることから、農地への通水による水田再生といったミクロスケールでの対策を講じて気温上昇に対応していくことが考えられる。どの程116

度の水田再生や森林再生を行う必要があるかは、今後複数のシナリオを検討して影響評価を重ねていくことで検討を進めていく。
(2) 茨城県北東部から高崎市にかけて高温化する場所と低温化する場所が複雑に混在している地域では、里山の保全や活用策を自治体レベルで展開することなどが考えられる。どのような場所で森林再生や里山保全を展開していくことが効果的なのかについては、引き続きシナリオの影響評価を蓄積していく必要がある。

c． 自 治 体 と の 検 討 会
今年度は、昨年度、一昨年度に実施した自治体職員に対する研究ニーズアンケートについて整理し、今後のシミュレーション実験において必要となる要件について考察した。
まず昨年度、一昨年度に実施した自治体職員に対する研究ニーズアンケートについて整理する。平成 24 年度は、埼玉県環境部の温暖化対策課の全職員（23 人）およびみどり再生課の全職員（19 人）を対象にアンケートを実施し、平成 25 年度は同環境部の大気環境課の全職員（29 人）を対象にアンケートを実施した。アンケートは、あらかじめ作成した問いのリストの中から、答えを知りたい問いについて順序をつけて５つ選択してもらった。このアンケートは、アンケート結果により、どういう問いに対する答えを研究者が提供すればよいかがわかるように設計した。実際に使用したアンケート調査票を図 3.3.12 と 3.3.13 に示す。アンケートはメールで調査票を添付し、メールで回答を返信してもらうことにより実施した。
アンケート回収期間は１週間〜2 週間程度とし、温暖化対策課については平成 23 年 11 月 11日（金）〜11 月 18 日（金）、みどり再生課については平成 23 年 11 月 29 日（火）〜12 月 6日（火）、大気環境課については平成 25 年 3 月 8 日（金）〜3 月 19 日（火）に実施した。ア
ンケート回収率は温暖化対策課については 60.9%（23 人中、14 人）、みどり再生課について
は 84.2%（19 人中、16 人）、みどり再生課については 62.1%（29 人中、18 人）であり、全体では 67.6%（71 人中、48 人）であった。以上のアンケート概要について、表 3.3.6 にまとめる。
	 表 3.3.6	
  平成 23 年度、平成 24 年度に実施したアンケート概要
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  次にアンケート結果について整理し、今後のシミュレーション実験において必要な要件について考察する。まず温暖化対策課およびみどり再生課については以下の問いに対するニーズが高かった。それらは、「県内の緑地をどのように配置すると温暖化・ヒートアイランド
軽減効果が高いか？」、「温度を 1 度下げるには緑地率をどれくらいにすればよいか？」、「1人 1 本植樹運動はどれくらい効果があるか？」である。また大気環境課については以下の問いに対するニーズが高かった。
「Ox、PM2.5、およびその原因物質は、自動車等の移動発生源
も含めて県内のどこからどれくらい発生しているか？、県内の発生源・原因物質の定量的マップの作成」、「Ox、PM2.5 の環境基準達成に向けて、現在行っている自動車に対する対策の中で最も有効な対策はどれか？、2 番目、3 番目、、、に有効な対策はどれか？」、「現在、大気環境課では工場・事業場に対する規制および自動車の排出対策を実施しているが、これらの対策の効果は？、県内の Ox、PM2.5 の濃度を何%変化させてきたか？」である。以上のアンケート結果からわかることは、それぞれの課が現在実施している 1 人 1 本運動や自動車対策といった施策の効果に対する研究ニーズが高いこと、および緑地の配置や発生源マップといった空間情報に関する研究ニーズが高いことである。したがって現行あるいは検討中の施策を整理し、これらの効果を検証するようなシミュレーション実験を設計する必要がある。また緑地の配置や発生源マップといった空間情報を提供するようなシミュレーション実験を設計する必要があること考えられる。

118

図 3.3.12	  平成 23 年度に実際に使用したアンケート調査票（温暖化対策課・みどり再生課用）

119

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図 3.3.13	
  平成 24 年度に実際に使用したアンケート調査票（大気環境課用）

120

4. 研 究 の 推 進 （ 総 括 班 ）	  チーム全体、および、チーム外の調整、成果発信に努めた。また、平成 25 年度は、データベースの構築とダウンスケーリング調査を特に進めたので、それらに関しては下記に詳細を記す。

a． 自 治 体 と の 連 携 体 制 の 構 築	  第 3 班の自治体との検討会の結果を、チーム全体に反映させるようにした。

b． 総 合 モ デ ル と 総 合 デ ー タ ベ ー ス の 構 築	  東京大学大気海洋研究所地球表層圏変動センターのホームページにて、本研究で得られた成果物である、大気汚染物質の排出インベントリ、NICAM-Chem で計算した得られた気温、
PM2.5、オゾン、および、それらによる超過死亡数と総死亡数に対する割合、NHM で計算した異なる土地シナリオ下での気温変化、MIROC-SPRINTARS を用いたエアロゾルデータ同化
結果を公開した（http://cesd.aori.u-tokyo.ac.jp/cesd/index_atmos.html）。来年度は、第 1 班で得られた NICAM-TM および AIST-MM で計算された CO2 濃度分布や来年度行うシナリオ実験結果
も加え、SALSA 総合システムで得られた結果を公開予定である。また同時に、東京大学の地
球環境に関するデータ統合・解析システム （DIAS）上でのデータ公開も進めており、
NICAM-TM および AIST-MM で計算された CO2 濃度データは既に公開されている。
	  以下に、SALSA ウェブシステムの例として、大気汚染物質の排出インベントリデータと健康影響評価のページについて紹介する。

・	
 大気汚染物質の排出インベントリのページ
	  整備されたインベントリは、第 2 班の NICAM-SPRINTARS の実験で使用した REAS
(Kurokawa et al., 2013) と EAGrid2000 (Kannari et al., 2007) を 組 み 合 わ せ て 作 成 し た“REAS+EAGrid2000” の 、 2007 年 8 月 に お け る 人 為 起 源 SO2 と BC と 、 第 2 班 のNICAM-SPRINTARS の歴史実験で使用した IPCC (Lamarque et al., 2010; Moss et al., 2010)とEAGrid2000 (Kannari et al., 2007)を組み合わせて作成した “IPCC+EAGrid”の、1970、2000、2030
年 8 月における人為起源 SO2 と BC のものである。図 3.4.1 にウェブ上の表示を示したが、変数（VARIABLE）、領域（REGION）、期間（PERIOD）、表示方法を平均場（STANDARD）か差（CHANGE BETWEEN YEARS）などを閲覧者が選択し、図 3.4.2 のように図示するシステ
ムになっている。これらは、以下のアドレスからパスワードなしで誰でも閲覧できる。
（http://cesdweb.aori.u-tokyo.ac.jp/~database/salsa/SALSA_EMISSION/data_emission.html）

121

図 3.4.1	
  SALSA ウェブシステムの例（大気汚染物質の排出インベントリ）

図 3.4.2	
  図 3.4.1 の条件を選択し、表示（GO ボタン）を押した後に現われる画面・	
 健康影響評価のページ
	  整備されたデータは、本年度第 2 班と第 3 班によって報告された 2007 年 8 月を対象とした、
NICAM-Chem で計算された気温、PM2.5、オゾンの分布図とそれらによる超過死亡数と総死亡数に対する割合である。図 3.4.3 にウェブ上の表示を示したが、モデル（MODEL）、変数（VARIABLE）、領域（REGION）、期間（PERIOD）、表示方法を平均場（average）か各日の動画（animation）などを閲覧者が選択し図示される。また、変数を同時に複数選択できるの122で、図 3.4.4 のように、結果表示の画面ではそれらの複数の結果が同時にブラウザー上で表示されることになる。これらは、以下のアドレスからパスワードなしで閲覧可能。
（http://cesdweb.aori.u-tokyo.ac.jp/~database/salsa/SALSA_NICAM/data_health.html）

図 3.4.3	
  SALSA ウェブシステムの例（NICAM-Chem の計算結果による健康影響評価）
2014/03/20 10:12

Model - Variable : Stretch_NICAM_Chem - tatemp_ratio 熱関連死亡数の全死亡者数（非事故）に対する割合[％]
Region : japan
Period : 2007/08/06 - 2007/08/16--> Save this image 'tatemp_ratio.gif'

Model - Variable : Stretch_NICAM_Chem - tpm_ratio PM2.5 による超過死亡数の全死亡
数(非事故）に対する割合 [％]Region : japan
Period : 2007/08/06 - 2007/08/16--> Save this image 'tpm_ratio.gif'

Model - Variable : Stretch_NICAM_Chem - tox_ratio オゾンによる超過死亡数の全死亡数
図 3.4.4	
  図 3.4.3の条件を選択し、表示（GO ボタン）を押した後に現われる画面（非事故）に対する割合[％]
Region : japan
Period : 2007/08/06 - 2007/08/16

123

http://cesdweb.aori.u-tokyo.ac.jp/~database/salsa/SALSA_NICAM/out_abc.html

1/2 

c． ダ ウ ン ス ケ ー リ ン グ の 調 査
c.1	
  序 論
	
  大気大循環モデル MIROC（Watanabe et al., 2010）のような気候変動予測に用いられる全球モデルの多くは緯度経度によって区切られた格子システムを用いているが、全球雲解像モデ
ル NICAM（Tomita and Satoh, 2004; Satoh et al., 2008）は正二十面体を基として、各格子点の中間点を新たな格子点とすることにより、解像度を上げていく手法をとっている。そのため、緯度経度を用いる手法とは異なり、ほぼ均一なグリット間隔で全球を覆うことが出来る。また、緯度経度を用いる手法ではスペクトル法が適用されるが、NICAM では有限体積法を用いることで大規模な並列化計算を効率的に行うことができる。また、NICAM のような格子点をもつモデルの他の特色として、領域モデル (Limited Area Model; LAM)やストレッチ格子モデ
ル (Variable Resolution Global Climate Model; VRGCM)といった様々な派生モデルを開発できることが挙げられる。一般的な LAM は、特定領域のみを対象とし、その領域境界部分では外部からのデータを与えることによって、特定領域を独立して数値シミュレーションを行う
ことができる。一方、VRGCM ではシュミット法を用いて、ある特定の一点に向けて格子間隔を徐々に小さくすることによって、格子点数を集中させることが出来る。従って、これらの派生モデルを用いることで、ある領域を高解像度で、且つ、コンピュータ資源を効率的に生かした数値シミュレーションができる。しかし、境界部分または計算領域外に由来する誤差が境界内の計算結果に及ぼす影響が問題となる。一般的に、LAM では境界部分での時空間的な不整合に起因する数値誤差が発生しやすく、VRGCM では格子点が粗い箇所で発生する
数値誤差が研究対象領域に伝達することがあり、その度合いはストレッチの強さ (格子点の集中具合) によって変わる。しかし、このような数値誤差の定性的・定量的な理解は進んでいない。この理由としてその評価方法が難しいことが挙げられる。例えば、LAM の場合、境界面に使った外部データを用いて対象領域における比較を行っても、その外部データにも不確実性が含まれる。また計算に使用する LAM と境界条件で利用するモデルは、力学モデル
やモデルに組み込まれた物理過程が異なる。つまり、何を比較対象データとして利用するのかが最大の問題点である。このような問題に取り組むために本研究では、標準版全球 NICAM、NICAM から派生した LAM として“Diamond-NICAM”、同じく NICAM から派生した VRGCMとして“Stretch-NICAM” (Tomita, 2008)、といった世界でも類を見ない 3 つのモデル群を用いて、LAM と VRGCM で計算した結果に含まれる数値誤差の評価を行った。この 3 つのモデルは、
力学モデルや組み込まれた物理過程が共通しているので、唯一の違いである境界面やストレッチ格子グリッドを使うことによって起こる数値誤差だけを検証することが可能である。

124

c.2	
  地 形 の 起 伏 の 緩 や か な 場 所 （ ア メ リ カ ） に お け る モ デ ル 比 較
c.2.1	
  モ デ ル 設 定	  まず、標準版全球 NICAM は、g-level8 の一様格子 (g8 と呼ぶ)、g-level7 の一様格子(g7 と呼ぶ) の 2 つ、Stretch-NICAM は、g-level7 のストレッチ格子でストレッチ指数 16 (g7-str16 と呼ぶ)、g-level6 の一様格子 (g6 と呼ぶ) 、g-level6 のストレッチ格子で指数 16 (g6-str16 と呼ぶ)、g-level6 ストレッチ格子で指数 64 (g6-str64) の 4 つを用いた。ストレッチ指数とは最も粗いグリッド間と最も細かいグリッド間の比率であり、ストレッチ指数が 16 の場合は最も粗いグリッドが標準の 4 倍、最も細かいグリッド間が標準の 4 分の 1 の長さとなっている。水
平解像度は g8 で全球一様 28km、g7 で 56km、g6 で 111km となり、ストレッチ格子の場合は
g7-str16 で 14-223km、g6-str16 では 28-446km、g6-str64 では 14-893km となる。g7-str16 ではア
メリカのシカゴを、また g6-str16 と g6-str64 ではコロラド州にあるボルダーをストレッチの中心に設定した。計算期間は 2011 年 3 月 1 から 30 日までの 1 ヶ月間であり、初期値は全てNCEP-FNL を用いた。また、気象場のナッジングに関しては、ナッジング無しと有りの 2 つの設定で行った。ナッジング有りの実験では、毎 6 時間で水平風、温度、気圧、水蒸気量をナッジし、g6 の領域全体にナッジをかけたストレッチ格子で指数 16 (g6-str16-nud) のみ、ナッジング有りの実験とした。

c.2.2	
  結 果
c.2.2.1	
  ナ ッ ジ ン グ 無 し の 結 果	  図 3.4.5 は 500hPa 面 に お け る 気 温 に 関 す る モ デ ル 間 の 平 均 二 乗 偏 差（Root-Mean-Sqaure-Deviation; RMSD）を示した。この結果から、ストレッチ格子を使った計算ではストレッチを使っていないものと比べ、その RMSD が大きいことがわかる（ここではg7 と g6 の両方でその傾向が見られる）。これはストレッチ格子を使うことで全球規模では計算精度が下がることを示している。またここでは表示していないが 200hPa の気圧面の温度にも同様の傾向が見られた。
	  図 3.4.6 では図 3.4.5 のように g7（上図）と g6（下図）の g8 の結果からの RMSD を示した。
図 3.4.6 の上図 (g7 のケース)では、解像度は g7-str16 で 14km、g7 で 56km だが、ストレッチ
格子 (g7-str16) での計算（黄色の線）は図 3.4.5 で行った全球解析の結果とは異なり、全球一様格子と比べても RMSD が小さかった。また、図 3.4.6 の下図 (g6 のケース)でも g6-str64（青の線、解像度 14km）は RMSD が最大のようにも見えるが、g6-str16（赤の線、解像度 28km）のケースでは g6（緑の線、解像度 100km）より RMSD が小さかった。このことは、ストレッチ格子システムでは適度なストレッチ指数を使えば、ある一定の効果を得られることを示唆
している。

125

図 3.4.5 	
  500hPa 面 に お け る 気 温 に 関 す る モ デ ル 間 の 平 均 二 乗 偏 差（Root-Mean-Sqaure-Deviation; RMSD） (上図は 60°S-60°N における領域平均値、
下図は 30°S-30°N における領域平均値) の時間発展。色の違いは図中に示した。

126

図 3.4.6 	
  500hPa 面 に お け る 気 温 に 関 す る モ デ ル 間 の 平 均 二 乗 偏 差
Root-Mean-Square-Deviation (RMSD) (上図は g7 と g7-str16 を用いた比較、下図はg6、g6-str16、g6-str64 を用いた結果)。対象領域は、解析した領域をストレッチの中心から東西南北に 20°ずつ取った範囲である。RMSD は、g8 の結果と各実験との差をとった後で平均二乗偏差を算出した。色の違いは図中に示した。

c.2.2.2	
  ナ ッ ジ ン グ 有 り の 結 果	  g6-str16 と g6-str16-nud の比較を行い、ナッジをかけたストレッチ格子での計算誤差がどこまで縮小するかを確認した。図 3.4.7 では、ジオポテンシャル高度の 835m と 2100m 面上での温度を対象とし、RMSD は NCEP のナッジデータに対して計算した。図 3.4.7 の下図から見られるようにナッジをかけたストレッチ格子の計算（g6-str16-nud、緑の線）ではナッジなし（g6-str16、赤の線）と比べ、ほとんど NCEP との誤差が見られなくなる。従って、気象場をナッジングする方法がストレッチ格子で生じる全球規模の誤差を減らすのに効果があるのは確実で、逆にストレッチ格子を用いる場合はナッジを併用することが必要であるといえる。

127

図 3.4.7	
  ジオポテンシャル高度の各面における気温に関するモデル間の平均二乗偏差
Root-Mean-Square-Deviation (RMSD) (上図は 835m 面、下図は 2100m 面での結果)。
誤差は、NCEP-FNL データと各実験との差をとった後で平均二乗偏差を算出した。
色の違いは図中に示した。

c.3	
  地 形 の 起 伏 が 激 し い 場 所 （ 日 本 周 辺 ） に お け る モ デ ル 比 較
c.3.1	
  実 験 設 定	  Diamond-NICAM では格子点を比較対象の全球モデルと整合させた上で、Stretch-NICAM のg-level7 のストレッチ指数 64 のデータを境界面に使用し、全球モデルと領域モデルでの比較をおこなった。これにより境界条件に起因する純粋なエラーを解析することができる。ここでは、Stretch-NICAM の g-level7 のストレッチ指数 64（g7-str64）を用い、その中心は福島とした。日本付近はほぼ 7km の水平解像度となる。最初に、g7-str64 で 3 月 1 日から 2 日まで
ナッジなしで数値計算し、10 分ごとにその結果を出力した。次に、Diamond-NICAM を使い、グリッドを Stretch-NICAM と整合させた上で、その境界面に g7-str64 の結果を使用した。
g7-str64 のデータを直接使うことで、空間解像度のエラーをなくし、また時間解像度の差も10 分おきにデータを更新することによって起こりうるエラーが最小限になるように設定した。

128

Diamond-NICAM の計算領域では、Stretch-NICAM の g7-str64 の結果をナッジした場合としな
かった場合の 2 つを比較した。

c.3.2	
  結 果
c.3.2.1	
  ナ ッ ジ ン グ 無 し の 場 合	  図 3.4.8 は地上 2m における温度を実験開始から 13 時間後の時刻で Stretch-NICAM（左図）と Diamond-NICAM（右図）を並べたものである。ここで確認できるのは太平洋上に発生する前線（実験開始時は領域内には前線は見られない）の位置が全球と領域でほぼ一致していることである。これから Diamond-NICAM の結果は Stretch-NICAM と比べてもおおよその整合性があるといえる。

図 3.4.8	  初期値から 13 時間後の地上 2m における温度場。左は Stretch-NICAM（g7-str64）の
結果、右は Diamond-NICAM の結果である。領域版では境界面に g7-str64 の結果を使用した。

129

また、Dianond-NICAM と Stretch-NICAM との地上 2m における温度差をとったのが図 3.4.9である。誤差は、①領域の端から入ってくるもの（3 月 1 日 4 時の左上の値から顕著に見られる）。また、②内部の地形などから発生するもの（3 月 2 日 4 時の関東付近で顕著に見られる）、そして、③前線などの位置のずれによって見られるもの（3 月 1 日 13 時の静岡県沖など）がある。しかし、この場合、誤差自体は大きいものではなく、許容範囲内だと考えられる。この誤差の発生原因は境界面データの時間的解像度の問題も一部寄与すると考えられる。
また、本研究の特筆すべきこととして、一般の領域モデルでは境界面データの解像度の問題
でしばしば何層にも渡ってネスティングを行う必要があるのだが、Diamond-NICAM は
Stretch-NICAM を併用することによってネスティングの必要性を解消でき、領域モデルの新
しい利用法を開発したことである。

図 3.4.9	  4 つの異なる時刻での Diamond-NICAM と Stretch-NICAM（g7-str64）の地表 2m における温度場の差。カラーバーの値は K で、Diamond-NICAM での地表面温度が高い場合が正の値となる。

130

c.3.2.2	
  ナ ッ ジ ン グ 有 り の 場 合	  図 3.4.10 では図 3.4.8 と同じく地表 2m 面上の温度を左に全球ストレッチ格子 g7-str64、右に領域内でのナッジを使用した Diamond-NICAM の計算結果を並べた。この図では、図 3.4.8
では完全に再現されなかった静岡沖での前線の位置もほぼ一致している。これは内部ナッジを併用することで全球モデルと領域モデルの計算結果が細部に関しても、強い相関が表れることを示す。また図 3.4.11 では図 3.4.9 と同じく Stretch-NICAM と Diamond-NICAM の地表 2mの温度の差を取っている。ここでもナッジがかかっているために図 3.4.9 と比べて、誤差の軽減 が 顕 著 に 見 ら れ る 。 こ の よ う に 、 領 域 内 部 ナ ッ ジ の 併 用 で Diamond-NICAM は
Stretch-NICAM とほぼ変わらない精度になることが確認された。

図 3.4.10	
  図 3.4.8 と同じだが、Diamond-NICAM の計算領域にもナッジングを適用した結果。

131

図 3.4.11	
  図 3.4.9 と同じだが、Diamond-NICAM の計算領域にもナッジングを適用した結果。

c.4	
  ま と め	  本章では、全球ストレッチ格子モデル（VRGCM、本研究では Stretch-NICAM）と領域モデル（LAM、本研究では Diamond-NICAM）での誤差解析を行った。ストレッチ格子では全球一様格子と比べることにより、また領域モデルでは格子点を整合させた全球モデルと比較することによってモデル間の誤差を解析した。その結果、全球ストレッチ格子モデルではストレッチ指数が大きくなり過ぎなければ、格子点を集中させた領域では全球一様格子と同等か、それ以上に正確な結果になった。また領域モデルでは全球モデルとのほぼ同じ結果が得られ、一般的な LAM で用いられる多重ネスティングすることなくダウンスケーリングするシステ
ムを構築した。また、計算領域内部に対してもナッジングを適用することで、LAM および
VRGCM の結果をより正確なものとすることが可能であることが確認できた。

132

5. プ ロ グ ラ ム の 推 進 、 連 携 等	  以下の会合に参加あるいは企画し、プロジェクトの進捗状況の報告、意見交換、問題の検討・調整を行った。重要な案件は将来シナリオの中の大気汚染シナリオの適切な設定である。
・平成 25 年 7 月 4 日：RECCA プログラム研究調整委員会
	  研究の進捗状況と平成 25 年度の研究計画を説明した。関東平野スケールの広域の緑化における気温変化に関連する地域スケールの気候変化のメカニズム、健康被害が PM2.5 濃度
のみではなく社会の年齢構成にも依存する点、東日本大震災時に CO2 濃度が減ったメカニ
ズムに関する議論がされた。

・平成 25 年 9 月 9 日〜10 日：ABC-SLCP ワークショップ（韓国ソウル国立大学）
	 大気の褐色雲（Atmospheric Brown Cloud, ABC）と短寿命気候汚染因子（Short-Lived Climate
Pollutant, SLCP）に関するワークショップが、国連環境計画（UNEP）ABC プロジェクト・
ソウル大学・韓国国立環境研究所（NIER）・RECCA/SALSA プロジェクトの共催によってソウル国立大学にて開かれた。会合によって次の点が明らかになった。(1) SLCP の特性研究と影響評価に関して顕著な進歩が見られる。観測とモデルによって影響評価の不確実性と排出源の特定に関する手法が提案された。(2) UNEP/ABC プロジェクトはこれらの研究の良いプラットフォームになっている。特に、ネパールの例が示すように ABC 気候観測所の発展が見られる。(3) ABC アジアプロジェクトによるデータアーカイブとモデル比較の活動が行われている。(4) CCAC 国際枠組みがスタートした。これに関して UNEP/ABC
プロジェクトからの貢献を考えていくことになった。

表 3.5.1

Program of ABC-SLCP Symposium, Seoul, 8-10 September, 201309 September 2013 (Monday) - Mogam Hall (Bldg 501), Seoul National University
08:40~09:00

Registration

Session 1

ABC-SCLP Overview (Chair: Soonchang Yoon)(09:00~10:30)

S. Yoon. & T.

Opening Remarks

Nakajima

Congratulatory Remarks

You Deog Hong

Message from the International Chair of

Air Quality Division
Director, NIER

V. Ramanathan

SIO/UCSD

Brief history of UNEP project ABC

Surendra Shrestha

UNEP

Prospects of using the UNEP/ABC-Asia

Teruyuki Nakajima

University of Tokyo

project ABC (via Skpe)133

project heritage for SLCP impact studies
Report of Modeling Group Activities(tentative)
CCAC status and prospects (tentative)
10:30~11:00

University of Iowa

Helena Molin Valdes

CCAC, UNEP

Coffee BreakSession 2

Observations (Chair: Sang-woo Kim)

(11:00~13:00)
11:00~11:20

Greg Carmichael

Recommendations for reporting "black
carbon" measurements

John A. Ogren

NOAA/ESRL/GMD

Örjan Gustafsson

Stockholm University

Sachi Tripathi

IIT-Kanpur

Mei Zheng

Peking University

Jhoon Kim

Yonsei University

Seong Soo Yum

Yonsei University

ABC Observatory studies of sources and11:20~11:40

optical properties of BC and Brown
Carbon (BrC) in S and E Asia (and a startin Africa)
Long-term field observations and11:40~12:00

laboratory studies of carbonaceous
aerosols from Kanpur, Indo Gangetic
Basin

12:00~12:20

Characteristics of Fine Carbonaceous
Aerosol in Megacities of China
Monitoring of SLCP from geostationary

12:20~12:40

orbit: GEMS(Geostationary Environment
Monitoring Spectrometer)
On the submicron aerosol distributions

12:40~13:00

and CCN number concentrations in andaround the Korean Peninsula

13:00~14:20

Lunch

Session 3

Modeling & Emission (Chair: Chul Eddy Chung)(14:20~16:20)

Chinese Research

Prelimiary insight into China's black
14:20~14:40

carbon emissions under climate and clean

Guorui Zhi

air policy

14:40~15:00

Academy ofEnvironmental
Sciences

Air quality status and emissions in India

134

Sumit Sharma

The Energy andResources InstituteInverse analysis of CO2 emissions from a
15:00~15:20

mega-sized city using satellite and in situ

Ryoichi Imasu

University of Tokyo

Toshihiko Takemura

Kyushu University

observation data
15:20~15:40

Recent studies on the aerosol-climate
interaction with global models
Simulation and application of

15:40~16:00

National Institute foranthropogenic aerosols in Japan using a

Daisuke Goto

Non-hydrostatic Icosahedral

StudiesAtmospheric Model
Reducing the uncertainty in estimated
16:00~16:20

Gwangju Institute ofglobal direct aerosol radiative forcing by

Chul Eddy Chungobservations
Coffee BreakSession 4

Health Impacts (Chair: Ho Kim)

(16:50~18:10)

Health impacts of chronic exposure tohousehold air pollution from burning ofAnindita Dutta

biomass fuel in rural Indian women
Assessing the short-term mortality
17:10~17:30

impact of exposure to surface ozone inChris Fook Sheng Ng

Air Pollution Exposure and Human

Anobha Gurung

Health Burden in Nepal

Air Pollution and Temperature in Asia)

Ho KimCollaboration
18:30~20:30

Resources InstituteEnvironmental
Studies

Introducing HEATA (Health Effects of
17:50~18:10

The Energy andNational Institute forJapan using multi-city time-series study
17:30~17:50

Science andTechnology

16:20~16:50

16:50~17:10

Environmental

Yale University

Seoul National
Universtiy

Banquet (SNU Faculty Club)10 September 2013 (Tuesday) - Mogam Hall (Bldg 501), Seoul National University
Session 5(08:45~10:30)
08:45~09:00

09:00~09:15

Observation & Modeling (Chair: Maheswar Rupakheti)
The Atmosphere Initiative at ICIMOD Science, Mitigation and Policy
Overview of the SusKat-ABC field

Bidya Banmali Pradhan

Maheswar Rupakheti

campaign in Nepal

135

ICIMOD
Institute forAdvancedSustainability Studies
Light-absorbing Aerosol Properties in the
09:15~09:30

Kathmandu Valley during SusKat-ABC

Sang-Woo Kim

Field Campaign

Seoul National
Universtiy

Vertical profiles of aerosol optical
09:30~09:45

properties and wavelength dependent
absorption at Maldives Climate

Friederike Höpner

Stockholm University

Haruo Tsuruta

University of Tokyo

Fan Meng

China

Observatory Hanimaadhoo
Optical and chemical properties of
09:45~10:00

atmospheric aerosols in Phimai, Thailand
by surface measurements, satellite data
analysis, and the SPRINTARS model

10:00~10:15

Modeling Studies of Aerosol and it’s
impact on Radiation in East Asia
Investigation onto transboundary

10:15~10:30

Gwangju Institute ofparticulate matter pollution and direct

Chul-Han Songradiative forcing by aerosols over East

Technology

Asia
10:30~11:00

Coffee BreakSession 5

Observation & Modeling (Chair: Krishnan Raghavan)(11:00~12:00)

Simplified estimation of organic aerosol
11:00~11:15

Science andoptical properties considering

Chang Hoon Junghygroscopy and light absorption

Kyung-In Women's
University

Can an influence of changing aerosol
11:15~11:30

emissions be detected in the pattern ofsurface temperature change over Asia

Annica Ekman

Stockholm University

between 1970 and 2000?”
Understanding the South Asian
11:30~11:45

monsoonal variations to natural andKrishnan Raghavan

anthropogenic forcing

India Climate
Modeling Center

Multi-scale responses of the South Asian
11:45~12:00

monsoon system to anthropogenic

Dilip Ganguly

aerosols

136

IIT-Delhi

Session 6

Potential Collaboration with CCAC (Chair: Terry Nakajima)(12:00~13:00)
13:10~14:30
Session 7(14:30~18:00)

Lunch (Marronnier Room, 2nd floor of main building, Hoam Faculty House)-- closes the

Symposium
ABC Science Team Meeting (closed session) - Magnolia Hall, 1st Floor of Convention
Center, Hoam Faculty House・平成 25 年 9 月 12 日〜13 日：第 4 回 SALSA ワークショップ
プロジェクトの進捗状況を確認し、次のような研究上の案件を検討した： AIST-MM/CO2
逆問題シシステムの動作確認（G1）、NICAM-TM 全球システムへの接続（G1）、影響・軽減トレードオフ案の検討（G1）、NICAM-CHASER の改良（G2）、SPRINTARS の沈着過程の改良（G2）、G2 の結果に基づいた熱と PM2.5 の全国での影響評価結果（G3）、花粉 症 と 大 気 汚 染 の 関 連 に 関 す る 検 討 （ G3 ） 、 土 地 利 用 の 適 応 デ ザ イ ン 案 （ G3 ） 、NICAM-Diamond の普及案（G0）NICAM 人工排熱計算結果（G0, G2）、データベースの整備（G0）。(G0: 総括班, G1: 第 1 班, G2: 第 2 班, G3: 第 3 班)

表 3.5.2	
  第 4 回 SALSA ワークショップのプログラム
2013 年 9 月 12 日
10:00-10:10

Inoue, Nakajima

開会10:10-10:30

G0:Nakajima

総括班報告

10:30-10:50

G1:Imasu

CO2 排出量推定のための GOSAT 関東集中観測データの利用

10:50-11:10

G1:Kondo

産総研における炭素循環研究

11:10-11:30

G1:Niwa

NICAM-TM を用いた CO2 輸送計算の進捗状況

11:30-11:50

G1:Yoshimura

水同位体を用いた NICAM-TM における輸送プロセスの改良
Lunch

13:10-13:30

G2:Goto2013 年のグループ 2 の活動報告と今後の方向性

13:30-13:50

Takemura

エアロゾル週間予測へ適用するデータ同化システムの開発

13:50-14:10

G2:Sudo

14:10-14:30

G2:Sato

MIROC-ESM-CHEM の大気化学・エアロゾルコンポーネン
トの現状
CHASER、SPRINTARS、Bin モデルを実装した NHM での計算および SCALE-LES の紹介
Coffee Break137

14:50-15:10

G2:GotoStretch-NICAM-Chem モデルの検証とシナリオ実験への適用

15:10-15:30

G2:Uchida

Diamond-NICAM: validations and sample simulations

15:30-15:50

G2:Ohara

アジアにおける排出インベントリの現状

15:50-16:10

G2:Tsuruta

関東地方の大気エアロゾルデータの収集とその解析の現状
Coffee Break

16:30-16:50

G3:Higuchi

16:50-17:10

G3:Masutomi

土地利用データセット作成の現状
水田の取り扱い(MATCRO)、大気課へのアンケートの結果を踏まえたモザイク化ができたときのシミュレーション案
懇談会

2013 年 9 月 13 日
10:10-10:30
10:30-10:50

10:50-11:10

G0:Goto
G3:Konishi &Watanabe

健康影響に及ぼす大気環境物質のシミュレーション
大気汚染物質が花粉症の発症と受診に及ぼす影響

G3:Yasumoto &人の移動パターンを考慮した暑熱曝露量の推定研究	  ダッ

Watanabe

カにおけるケーススタディ

11:10-11:30

G3:Chris & Ueda

11:30-11:50

Nakajima

Heatstroke-related emergency ambulance dispatches and summer
temperature: a time-series study in the Kanto area of Japan
Summing Up
Lunch

13:00-16:00

次の実験計画打ち合わせ（主に G2 と G3）
閉会	
 ・平成 25 年 12 月 18 日：RECCA 研究調整委員会・研究成果報告会
次に挙げた今年度の成果を報告して、今後必要な課題を確認した：SALSA モデル・同化システムの確立、全球 NICAM と領域 AIST-MM の接続による妥当な CO2 濃度の鉛直プロ
ファイルの再現、関東域の CO2 濃度変動の様相の把握、原発事故発生によって変化した火力発電所からの CO2 排出量の見積もり、水同位体に関する関東域のデータ同化、短寿命ガ
ス・エアロゾルの新しい全球・領域ネスティングシステムの開発、 データ同化手法による全球・関東域の大気環境物質量の再現の改善、熱・大気環境物質・土地利用の適応策案、
高次成果物ウェブシステムの整備とその事例の提示。

138

謝辞
私どものMEXT/RECCA/SALSAプロジェクトを進めるにあたり、つぎに掲載いたしますよ
うに、非常に多くの機関や関係者の方々に、いろいろな面でご協力していただきましたので、ここに深く感謝申し上げます。どうかご一読されて、ご批判などをいただければ、幸いです。
なお今後ともご協力のほど、どうかよろしくお願い致します。

・	
 本研究で使用したモデルおよび解析結果に関して
NICAMモデル開発関係者、MIROCモデル開発関係者、NHMモデル開発関係者、計算機（東京大学FX10スーパーコンピュータ・東京大学SR16000システム・国立環境研究所スーパーコ
ンピュータ）、土地利用データチェック（千葉大学環境リモートセンシング研究センター・藤森博士）、アンケート回答（埼玉県大気環境課職員）

・	 観測などのデータ提供
NCAR/NCEP再解析データ、気象庁GPVデータ、EAGrid2000インベントリ（神成博士）、土
地利用データ（JAXA）、MIROC近未来実験チーム、近未来実験用インベントリ作成チーム、
S8社会経済シナリオチーム (山形博士、瀬谷博士)、二酸化炭素地上観測データ（茨城県生活環境部、埼玉県環境科学国際センター、東京都環境科学研究所、気象庁気象研究所）、FAMIKA
プロジェクト、気象およびSPMデータ（環境省大気常時観測データおよび関連自治体）、国立環境研究所ライダー（国立環境研究所：杉本博士、清水博士）、PM2.5データ（関東地方大気環境対策推進連絡会、浮遊粒子状物質合同調査会議、東京都環境局、川崎市公害研究所、
群馬県衛生環境研究所）、日本放射化学会連携緊急放射性物質調査研究チーム 、花粉症の受診に関するデータ（東京都千代田区）

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