札幌管区気象台で観測された CO2 濃度の日変動の特徴
稲飯洋一（札幌管区気象台 気象防災部予報課）
藤田遼（気象研究所 気候・環境研究部）
山口小雪（札幌管区気象台 気象防災部予報課）
測している外気気温、風向・風速、日照時間

１．はじめに化石燃料消費などにより人為的に放出されたの 10 分値データと合わせて解析に用いた。

二酸化炭素（CO2）は 2 割が海洋に、3 割が陸上

解析に先立ち、CO2 測定器を保管庫へ設置

植物に吸収され、残りが大気中に蓄積し地球温する前後にて気象研究所で高精度のレーザー暖化の主要な原因物質となっている（例えば分光式測定器と CO2 濃度の並行観測を行った。

Friedlingstein et al., 2022）。有効な CO2 濃度抑制

その結果、両者の観測濃度には系統差がある策を講じるためには、様々な空間スケール（全球、 ものの、日変動は概ね一致することが確認さ国、都市レベル）で CO2 の放出・吸収・輸送過程れた。本研究で示す CO2 濃度は系統差の補正を理解することが不可欠である。しかし観測に前のため絶対値の信頼性は高くはないが、解要するコストの高さにより、CO2 濃度を定常的に析には 21 日移動平均値からの偏差を用いる

観測している地上サイト数は限られており、さため、解析結果及び日変動に関する議論へのらにその多くは背景量をモニタリングすること影響は小さいと判断した。

を目的としているため、人為的な CO2 の主要な放出源である都市環境中の観測サイト数は非常

３．手法と結果
CO2 濃度は、都市環境中における人間活動に少ない。
このような背景の下、気象研究所では 2022 年に伴う放出や植生の光合成による吸収と呼吸度からローコストな観測システムを用いた CO2による放出、都市域外からの大気輸送などに観測網の拡充に取り組んでおり、2023 年に札幌より変動すると考えられる。札幌で観測され管区気象台においても試験的な CO2 濃度観測がた CO2 濃度偏差の時系列（第 1 図）からは、実施された。本研究では、その観測データに見ら日変動が卓越していることが見て取れた。される CO2 濃度変動の特徴や、都市環境中におけらにその日変動の特徴は、日照時間や平日/休る CO2 濃度変動要因などについて考察する。

日によって異 なってい る様子も見て 取れた（図略）。

２．データ

人間活動は現地時刻及び休日/平日に、植生

2023 年 3 月 27 日から 5 月 23 日にかけて札の光合成は日照時間に、大気境界層の発達や幌管区気象台の 4 階、普段は人の出入りがな

局地風は現地時刻及び気象条件（総観場に加い保管庫の天井にあるロスナイ換気の外気吹えて晴れか曇りかなど）に依存すると考えら

き出し口に Udome 社製新型 CO2 測定器を設れる。観測された CO2 濃度偏差の日変動の特置する事で連続観測を行った。使用されたセ徴は、それらの要因、すなわち人間活動と植ン サ ー は SenseAir 社 製 の NDIR 方 式 K30

物活動、大気境界層や局地風の日変動の影響（https://senseair.com/product/k30/）であり、測を受けた結果であると考えられる。

定間隔は 10 秒で、CO2 濃度に加えて観測空気これらの影響をできる限り切り分けて議論の気温と相対湿度も測定している。観測デーするために、人間活動が異なる平日と休日をタは 10 分平均し、札幌管区気象台が露場で観区分し、さらに光合成の影響が異なる晴れの17日（日照時間 5 時間/日以上）と曇りの日（同2 時間/日未満）を区分して、これら 2 つの曜日カテゴリーと 2 つの天気カテゴリーを掛け合わせた計 4 つのカテゴリーそれぞれについて現地時刻 1 時間毎の CO2 濃度偏差の平均値を計算し、平均的日変動の影響について推定した（第 2 図）。
その結果得られた特徴を以下にまとめる。
特徴１）深夜から明け方にかけてはカテゴリー間の CO2 濃度差が小さい。
特徴２）同じ天気カテゴリーで比較すると平日の方が休日より日中午後の時間帯をピー

第 2 図：曇りの平日（黒破線）、晴れの平日（黒クとして 30 ppmv 程度 CO2 濃度が高い。

実線）、曇りの休日（赤破線）、晴れの休日（赤実線）について平均した CO2 濃度の日変動。バ特徴３）同じ曜日カテゴリーで比較した場

ーは標準誤差を示す。

合、日中の時間帯は曇りの日よりも晴れの日の方が 10-20 ppmv 程度 CO2 濃度が低い。
4 つのカテゴリーそれぞれの CO2 平均濃度の差を示したのが第 3 図であり、図から上記の特徴がより明確に見てとれる。

第 3 図：曇りにおける平日-休日の差（青破線）、晴れにおける平日-休日の差（橙破線）、平日における晴れ-曇りの差（黒実線）、休日における晴れ-曇りの差（赤実線）。

第 1 図：3 月 28 日から 5 月 22 日までの 10 分

４．１ 日変動要因に関する考察

平均 CO2 濃度偏差（21 日移動平均値からの偏上記の特徴１）について、深夜から明け方に差）の時系列。赤点は晴れの日（日照時間が 5かけての時間帯は、曜日に関係なく人間活動時間/日以上）、青点は曇りの日（日照時間が 2 時が少なく天気に関係なく日照がない時間帯の間/日未満）、緑点はどちらでもない日を示す。

ため、CO2 濃度は 4 つのカテゴリー区分に依存しなかったと考えられる。
特徴２）については、休日よりも平日の方が18

人間活動が活発で CO2 放出量も大きくなるた

同じ仮定を、特徴３）の「曇りの日に比べてめ、その差が CO2 濃度として現れていると考

晴れの日の日中の CO2 濃度が 10-20 ppmv 低えられる。

い」ことに適用し、濃度低下の原因が植生に

特徴３）については、植生の光合成によるよる吸収のみであったと仮定すると、CO2 フ

CO2 吸収は日照時間に依存していること、境ラックスにして 5-10 gC/m2 の吸収と計算でき界層の発達の程度や局地風の日変動も晴れのる。この吸収フラックスは初夏の落葉針葉樹

日と曇りの日で異なることが影響していると林の吸収フラックス（国立環境研究所,考えられる。そこで、観測期間中の札幌管区

https://www.nies.go.jp/fushigi/050713.html ） の気象台の風向頻度分布（風配図）を確認した

約 1/6~1/3 に相当する。札幌市南西部の森林

ところ、晴れの日・曇りの日ともに北西風と帯の植生は常緑針葉樹と落葉樹の混合林であ

南東風の頻度が高いが、晴れの日に限って西ることと観測期間を考えると、大気境界層に風から南西風の頻度も高いことが示された。

関する仮定が単純すぎる点には注意が必要でさらに風向別・時間帯別の CO2 濃度を調べたあるが、植生による吸収フラックスの推定値

ところ、山地の広がる方角である西風-南西風として見当違いというほど悪いものではない-南風時の CO2 濃度が特に日中の時間帯は低かもしれない。今後、より慎重な議論や仮定いことが示された。これらのことから、特徴の仕方を工夫することで CO2 濃度と気象要素

３）の要因は、天気によって風向頻度分布がの同時観測から周辺地域の CO2 フラックスを異なることに加えて植生の光合成の影響も受推定する手法を提案するような研究として発けた結果であると推測される。

展させたい。

４．２ CO2 吸収/放出量に関する考察

参考文献

観測地点周辺における CO2 の吸収や放出にFriedlingstein, P., et al.: Global Carbon Budget
2022, Earth Syst. Sci. Data, 14, 4811–4900,
https://doi.org/10.5194/essd-14-4811-2022,2022.
札幌市: 「札幌市気候変動対策行動計画」進行
管理報告書（2021 年速報値・2019 年確定値）,
https://www.city.sapporo.jp/kankyo/ondanka/
kikouhendou_plan2020/documents/02_2021_r
eport_material.pdf, 2023.
Stein, A. F., et al.: NOAA ’ s HYSPLIT
atmospheric transport and dispersion modelingsystem, Bull. Amer. Meteor. Soc., 96, 20592077, http://dx.doi.org/10.1175/BAMS-D-1400110.1, 2015.

ついて、大気境界層の厚さ、大気境界層内のCO2 濃度分布、大気境界層内外の大気質交換速度を仮定すれば、先述の特徴２）と３）を利用して CO2 の放出量や吸収量に関する議論を行うことができる。最も単純な仮定として
大気境界層の厚さを 1 km で時間変化なし、大気境界層内の CO2 濃度は均一、大気境界層内外の大気質交換はない、と仮定すると、特徴
２）の「休日に比べて平日の日中の CO2 濃度が 30 ppmv 高い」ことから、平日の CO2 放出フラックスが休日に比べて 15 gC/m2 大きいという推定値を導くことができる。さらに札幌圏の都市面積を 100 km2 と仮定すると、CO2 放出量の増加分として 5x109 gCO2/day という値となる。この値は札幌市の日平均 CO2 排出量（札幌市, 2023）のおよそ 20%に相当、すなわ
ち休日に比べて平日は CO2 排出量が 2 割増加するとの試算となる。
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