「大気環境物質のためのシームレス同化システムの構築と応用」
I. 研究計画の概要
1. 研究の趣旨
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)。

背景：2025 年までに世界人口の 60%が都市環境に住むと言う予測がある。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。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)」(畠山史郎農工大教授代表、H20-24)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(風向きや気温、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、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1

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)。

図 1.1 本研究の背景と目的

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図 1.2 本研究のながれ

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

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2. 研究概要(１)概要：本研究は次の３つの課題を遂行する班と総括班によって構成される。

(a) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築班：二酸化炭素等の長寿命温室効果ガスの同化と逆問題システムを構築する。
(b)大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構築班：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。
(c) 影響評価と適応策の構築班：第１班と第２班のモデル結果、および他のデータを利用して影響評価を行い、適応策を自治体とともに構築する。
(d) 総括班：研究代表者、班代表者、有識者によって構成され、研究のステアリング、他チー
ムとの連携、国際対応、情報発信を行う。

協力を表明していただいた地方自治体と連携しながら、同化システムを用いて、メガシティ
ー規模の空間(本研究では関東平野)の設計と健康被害に関わる適応施策の構築を行う。このようなメガシティー域では、地球温暖化、広域大気汚染、都市化が複合的に重なって起こっており、それらを総合的に勘案する影響評価とそれに基づく適応策が必要である。このような複雑な場では、大気環境物質のデータ同化や排出源の推定が威力を発揮する。大気環境物質の情報発信は、すでに環境省、JAMSTEC、気象庁、大学のウェブページで行われているが、本研究では、自治体における適応策の構築に必要な情報の要求を積極的に調査し(ご用聞き作戦)、それに基づくモデルシミュレーション結果の提供を行う(図 1.4)。

モデル作りと適応策は多岐にわたり、本研究ですべてをカバーすることはできないので、本研究では特に関東平野領域での緑化等の都市構造の改善と健康被害について研究する。また、環境場と発生する影響をつなぐインパクトモデルの構築に関しては、先行研究や他プロジェ
クトの成果を活かすことを心がける。

このようなメガシティー領域は、中国を始めアジア域においても存在するので、日本の貢献としてこれらの地域への情報発信も行う。その国際フレームワークとして、中島が主査である、国連環境計画「アジアの大気の褐色雲プロジェクト(UNEP/ABC-Asia)」との連携を行う。
ここでは、UNEP の指導のもとに、ABC の気候、水循環、農業、健康に関する影響評価とそれを利用した適応策の研究が行われている。

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(２)本研究の特徴：
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、我が国の予測革新プロジ
ェクトなどの 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、また将来の 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5

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。

(３)研究の手法と達成目標

・NICAM モデルに二酸化炭素輸送モデル、水の同位体モデル、SPRINTARS エアロゾルモデ
ルと CHASER 大気化学モデルを組み込む。
これらのモデルを利用して、汎用性の高い Local
Ensemble Transform Kalman Filter(LETKF)法等を用いた同化システムと逆問題システムを構築する。その一部は既に稼働中である。

・上記モデルの検証を、GOSAT、MODIS、CALIPSO、OMI 等の衛星データおよび、CONTRAIL
航空機データ、EANET、ABC、環境省および自治体の地上観測データを利用して行う。二酸化炭素については月平均値で 0.5〜1 ppm 程度、エアロゾルについては光学的厚さで 0.05
〜0.1 程度、PM10 で 5 g/m3 以下の精度の実現を目指す。エアロゾルの地表面放射強制力については都市域で 1 W/m2 の精度を目指す。雲量の検証は MTSAT および気象庁データによって行う(図 1.5)。

・本同化システム(SALSA システムと呼ぶ)を用い、年間５週分のモデルケースについて、全衛星・地上データを用いた同化実験を実施する。それにより、関東平野における大気環境
物質の発生源推定、越境汚染量を把握する。真の発生量と越境汚染量を検証することは原
理的にはできないが、ボトムアップ型の二酸化炭素量、大気汚染物質排出インベントリとの整合性を検討することによって検証に代える。これを後半の３年間繰り返し、モデルと排出インベントリの改善を行う(図 1.6)。

・健康被害については、メガシティーにおけるヒトのモビリティーを考慮したインパクトフ
ァクターの構築を目指す。モデルケースにおける気象条件、日射量、大気環境物質量を用いてインパクトファクターの分布を求める。大気環境物質と健康被害との関係は、非常にばらつきが大きく、またデータも多くないので、ASEPH プロジェクトにおける北九州域のデータ、WHO 等による世界のデータも利用し、曝露量－健康影響関数を構築する。これにモビリティーモデルを併用して、疾患の発生率をモデル化し、それによってハザードマップを作成する。

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・緑化に関しては、NICAM モデルにおける MATSIRO 地表面モデルのパラメーターを土地タ
イプごとに変えることにより計算を行う。自治体で検討している緑化シナリオや本研究で提案するモデルについて、感度実験を行う。日射量で 10 W/m2、気温で±0.5 度程度の精度の確保を目指す。それによって、緑化のインパクトマップを作成する。

・実際に観測されたさまざまな気象条件ごとに、このような同化解析とインパクト解析を行うことにより、気象場と環境物質場の影響を分離し、環境の形成メカニズムを理解する。
このような知見とハザードマップ、緑化インパクトマップを利用して、自治体での都市計画案を検討・作成する(図 1.7)。

・データ同化を通して改善されたモデルとインパクトファクターを利用して、都市構造の改善や緑化に関するシナリオ実験を行う。シナリオ実験には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シナリオ気候を用いる。

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)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)や予測革新プロジェクト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組においては、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研究があるのでそれらの成果を応用する。このような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。

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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。

(a) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築班(第１班)二酸化炭素の観測データを輸送モデル(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、数 km といった空間スケールでの二酸化炭素濃度の偏在、特に、発電所等の大量発生源周辺における高濃度な二酸化炭素の分布が、周辺地域の気温場に与える影響の有無を評価し、その地域における高温対策の施策に反映させることも目標とする。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、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。

(b) 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)
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全球非静力正 20 面体大気モデル(NICAM)に、東京大学・国立環境研究所・海洋研究開発機構が共同開発した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、人工衛星からのエアロゾル光学的厚さやオゾン量、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。

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(c) 影響評価と適応策の構築班(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、自治体の機関に所属する研究者も参加する定期的協議会を実施し、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。

(d) 総括班
研究代表者、班代表者、有識者によって構成され、研究の方向性の確認、他チームとの連携、国際対応、情報発信を行う。

図 1.4 SALSA システムを利用した適応策の構築のながれ

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図 1.5 同化の実際。本例では MIROC 気候モデルに組み込んだ SPRITNARS モデルを利用して、
全球エアロゾルの同化と結果の検証を地上に設置した天空輝度計で行った。アフリカの検証例。

図 1.6 関東域での高分解能(1km 格子)排出インベントリに基づいた二酸化炭素濃度のシミュレーション。アンモニアなどの短寿命ガスやエアロゾルについても同様の排出インベントリが作られつつある。観測データも衛星、航空機、地上観測(自治体のものを含む)のものが蓄積さ
れている。
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図 1.7 様々な気象条件での同化解析結果と、影響モデルを利用してメガシティー域における適応策の検証の概念図

3. 研究年次計画(１)二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築
NICAM モデル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。

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
11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
NICAM モデルに 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。同時に CFORS/CMAQ モデルによる４次元同化モデルの高度化を行う。このNICAM-SPRINTARS-CHASER モデル(NICAM-Chem)と CFORS/CMAQ 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
12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、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。さらに、同じ問題を抱えているアジア域についての検討も行う。

(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。２年目と５年目に国際会議を開く。なお、全体の年次計画を図1.8 に記す。

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14

図 1.8

研究年次計画図

4. 平成 22 年度研究計画(１)二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築
平成 22 年度は観測データの整備の着手とモデル開発のための基礎技術の整備を中心に、次の７つのサブ課題を実施する。

a. 温室効果ガス観測技術衛星(ＧＯＳＡＴ)「いぶき」による集中観測データの整備・解析「いぶき」による関東地域における集中観測のデータ解析を実施する。その結果に基づいて衛星観測の有効性を評価する。

b. 地上観測データの収集、加工処理技術の検討
環境省などが実施している地上観測データを収集するとともに、データ同化システムへ導入するためのデータ加工処理技術の開発に着手する。

c. 四次元変分法(4D-VAR)用放射コードのためのカラム量導入部開発
最終的に開発を目指す 4D-VAR システムに衛星観測から得られる二酸化炭素の鉛直積
算量(カラム量)を導入するため、データ同化手法に関する情報を収集するとともに手法の検討を行い、コード開発に向けた作業を開始する。

d. NICAM-TM、および、AIST-MM の移植、基本動作試験
15二酸化炭素輸送モデル NICAM-TM、および、AIST-MM を本研究で利用する計算機シ
ステムへの移植し、基本動作試験を実施する。

e. AIST-MM 用シンセシスインバージョンの基礎計算
AIST-MM に、観測された評価対象物質の濃度から、その物質の発生源、吸収源の強度を推定する逆問題解析手法の一つであるシンセシスインバージョン手法を適用するための基礎計算を開始する。

f. GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)システムによる赤外線伝達計算部の高度化
画像処理チップの多目的利用技術である GPGPU システムを用いた高速データ処理技術の導入を検討する。平成 22 年度はそのための GPGPU 機器導入と、二酸化炭素による吸収を含む赤外線伝達計算部の高速化を図り、その性能を評価する。

g. 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
平成 22 年度は、次の３つのサブ課題に着手する。各種データベースの収集や整備については第３班とも協力しあって、適宜補完しながら進める。NICAM-CHASER モデルの開発と NICAM によるエアロゾルの同化システム開発については、スーパーコンピュータを用いて実施する。

a. 各種データベースの収集・整備
大気環境データの同化を行うために、主に関東地方を対象として、オゾンやその前駆物質、粒径 2.5 ミクロン以下の微粒子(PM2.5)、粒径 10 ミクロン以下の微粒子(PM10)、黒
色炭素や有機状炭素粒子、土壌粒子などの大気中濃度、また、硫黄酸化物、窒素酸化物、炭化水素、黒色炭素、土壌粒子などの発生量に関する観測データの収集とこれら観測項
目のデータベース整備を、関係自治体の協力を得ながら着手する。また、気温や日射量などの気象関係のデータベースを、気象庁の協力を得ながら着手する。さらに人工衛星からの各種の光学特性データや大気汚染物質の空間分布データの収集・整備を開始する。

b. NICAM-CHASER モデルの開発
16新 し い 全 球 雲 解 像 モ デ ル で あ る NICAM に エ ア ロ ゾ ル 全 球 放 射 輸 送 モ デ ル(SPRINTARS)と大気化学モデル(CHASER)を組み込んで、新たな全球大気化学輸送モデル(NICAM-Chem)の開発に着手する。また、国内外で開催される学会に参加し全球大気化学
輸送モデルに関する情報を収集する。

c. NICAM によるエアロゾルの同化システム開発
国立大学法人東京大学／独立行政法人国立環境研究所／独立行政法人海洋研究開発機
構が共同で開発中である大気大循環モデル(MIROC)に結合したエアロゾル放射輸送モデ
ル SPRINTARS(MIROC-SPRINTARS)に適用されているエアロゾル同化システムを、NICAM に結合した SPRINTARS(NICAM-SPRINTARS)へ移植・拡張に取り組み、新たなNICAM 同化システムの開発に着手する。また、国内外で開催される学会に参加し、同化システムに関する情報の収集を行う。

(３)影響評価と適応策の構築
本申請で開発された同化システムを用いて作成される高分解能の関東地域における気温の分布、大気汚染物質の濃度分布を気候変動影響評価に利用するため、平成 22 年度は、次の３つのサブ課題に着手する。健康影響については第２班や自治体と協力しあって進める。都市緑化に関しては必要なデータや電子計算機の購入など研究環境を整えながら実施する。なお、自治体との連携体制を取るために検討会を実施する。

a. 健康影響
関東地域における大気汚染物質の濃度分布を把握し、曝露量と健康影響指標の関連を、疫学的手法を用いて明らかにするため次の調査を行う。まず、濃度分布把握、検証のため自治体関係者と協議し大気汚染物質データ収集を行う。続いて、疫学調査を行うために自治体関係者と協議し疫学データ収集を行う。さらに、文献や国内外での学会に参加して最新の情報を入手する。これらを用いて、平成 22 年度は大気汚染物質の濃度分布の検証、物質濃度と健康被害(死亡率、救急搬送率)の関係について検討を開始する。

b. 都市緑化
関東地域における気象、気温などと都市緑化を通じた適応策を検討するため、屋内外
統合熱環境シミュレーションツール、コンピュータ支援設計(CAD)パッケージ、データ可視化に最適な電子計算機など適応策をシミュレートするのに必要な環境を整える。また、
土地利用情報、植生情報、気象情報なども必要なデータでありこれらを収集する。これ
17

らを用いて、平成 22 年度は気温分布など気象情報と都市緑化の効果について検討を開始
する。

c．自治体との検討会
関東地方の大気汚染物質の観測データ、疫学情報を入手するため、各自治体と協議する。また、適応策を立てる上で必要な情報についても協議し、取りまとめを行う。

(４)研究の総合的推進
平成 22 年度は、次の３つのサブ課題に着手する。各班での作業状況を適宜、チェックし、各班の成果のチーム全体への反映と自治体へのメッセージ発出ができるシステムの構築に努める。

a. 自治体との連絡体制の構築
協力を表明していただいた東京都、埼玉県、横浜市の担当者と本研究チームで構成する自治体フォーラムを形成する。

b. 総合モデルと総合データベースの構築
第１班と第２班が行う大気環境物質の同化モデルを一般の利用者が活用できる利用ウェブシステムの構築に取りかかる。またこれらのモデルを駆動するための様々なデータを総覧できるウェブシステムの構築に取りかかる。グループが共通してアクセスするための計算サーバーを整備する。構築にあたっては、当該分野において先駆者となる研究者との意見交換を実施し、システムへの反映を行う。

c. ダウンスケールシステムの調査
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に、
NICAM のストレッチ格子(高分解能化されたグリッド)利用および領域化を調査する。

(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」という)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。

18

(業務の方法)
本プログラムにおいて開催される各種委員会(3回程度)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、研究の進捗確認等を行う。また、成果報告会(1回)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。

5.平成 22 年度実施体制
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。

(1) 二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築班(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(3) 影響評価と適応策の構築班(4) 総括班

これらの研究課題については前述したが、以下は、研究機関ごとにまとめた機能を説明する。
これらの機関とは、適宜、再委託によって研究を実施する。各研究者の右肩に示す数字によって上記の班番号を示す。

共同研究参画機関名：
機関および研究者(東大)東京大学は、以下の大気海洋研究所、大学院医学系研究科、大学院新領域創成科学研究科の３つの部局で研究を実施する。以下の説明で３つの部局の総称は東大、それぞれの部局の略称は、それぞれ大海研、東大医、東大新とする。
(大海研) 東京大学大気海洋研究所: 中島映至 4、佐藤正樹 4、今須良一 1、芳村圭 1、植松光
夫 2、鶴田治雄 2、Nick Schutgens2、五藤大輔 2、木暮一啓 3(東大医) 東京大学大学院医学系研究科：渡辺知保 3(東大新) 東京大学大学院新領域創成科学研究科自然環境学専攻：横張真 3(環境研) 国立環境研究所: 横田達也 1、町田敏暢 1、大原利眞 2、高見昭憲 3、上田佳代 3(気象研) 気象庁気象研究所: 松枝秀和 1、丹羽洋介 1(産総研) 産業技術総合研究所：近藤裕昭 1(九大) 九州大学応用力学研究所：鵜野伊津志 2、竹村俊彦 2(名大) 名古屋大学大学院環境学研究科：須藤健悟 2
19

(JAMSTEC) 海洋研究開発機構：河宮未知生 3(千葉大) 千葉大学環境リモートセンシング研究センター：樋口篤志 3(筑波大) 筑波大学システム情報工学研究科：村上暁信 3(都環研) 東京都環境整備公社東京都環境科学研究所調査研究科：石井康一郎 3(埼玉環境) 埼玉県環境科学国際センター：増冨祐司 3

以下の研究機関と地方自治体所轄部署に協力を仰ぐ(東北大) 東北大学大気海洋変動観測研究センター：中澤高清 0(JAXA)宇宙航空研究開発機構地球観測研究センター：村上浩 0(東京都) 東京都環境局環境政策部(埼玉県) 埼玉県環境部(横浜市) 横浜市地球温暖化対策事業本部

海外研究協力者・James J. Schauer, Ph.D., PE, Professor, Civil and Environmental Engineering Department, Universityof Wisconsin-Madison
・ Soonchang Yoon, Professor, School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National
University
・ Hua Zhang, Professor, Laboratory for Climate Studies, CMA, National Climate Center

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
20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。

実施機関(受託者(委託先))
住所

千葉県柏市柏の葉５丁目１番５号

機関名

国立大学法人

東京大学(再委託先)
住所茨城県つくば市小野川１６番２号

機関名

独立行政法人

国立環境研究所(再委託先)
住所福岡県春日市春日公園６番１号

機関名

国立大学法人

九州大学(再委託先)
住所

愛知県名古屋市不老町

機関名

国立大学法人

名古屋大学(再委託先)
住所茨城県つくば市梅園１丁目１番１号

機関名

独立行政法人

中央第 2

産業技術総合研究所(再委託先)
21住所千葉県千葉市稲毛区弥生町１丁目３３番

機関名

国立大学法人

千葉大学研究代表者：東京大学大気海洋研究所
教授 中島

映至

研究班代表：
中島 映至

東京大学大気海洋研究所

教授

今須 良一

東京大学大気海洋研究所

准教授

植松 光夫

東京大学大気海洋研究所教授

高見

国立環境研究所昭憲

室長

業務実施計画区分

4(1)研究の総合的推進
ａ．自治体との連携体制構築
ｂ．総合データベースの構築着手
ｃ. ダウンスケールシステムの調査(2)二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築
a. GOSAT「いぶき」による集中観測
b. 地上観測データの収集、加工処理技
術の検討
c. 4D-VAR 用放射コードのためのカラム量導入部開発
d. NICAM-TM、および、AIST-MM の移植、基本動作試験
e. AIST-MM 用シンセシスインバージ
ョンの基礎計算
f. GPGPU システムによる赤外線伝達
計算部の高速化
g. 本研究で利用可能なデータ同化技術の最新の研究動向把握(3)大気汚染物質・ダストの同化と逆問題システムの構築
22

5

6

7

8

9

10

11 12

1

2

3

a. 各種データベースの収集・整備
b. NICAM-CHASER モデルの開発着手
c. NICAM によるエアロゾルの同化モ
デル開発(4) 影響評価と適応策の構築
a. 健康影響b. 都市緑化
c. 自治体研究者との検討会の実施(5)プログラムの推進、連携等

△
△

△

△

△

△

△

業務参加者リスト
中島映至(東京大学・大気海洋研究所・教授)
佐藤正樹(東京大学・大気海洋研究所・准教授)
今須良一(東京大学・大気海洋研究所・准教授)
芳村圭(東京大学・大気海洋研究所・准教授)
植松光夫(東京大学・大気海洋研究所・教授)
Nick Schutgens(東京大学・大気海洋研究所・研究員)
五藤大輔(東京大学・大気海洋研究所・研究員)
木暮一啓(東京大学・大気海洋研究所・研究員)
渡辺知保(東京大学・大学院医学研究科・教授)
横張真(東京大学・大学院新領域創成科学研究科・教授)
新井豊(東京大学・大気海洋研究所・研究生)
林洋司(東京大学・大気海洋研究所・大学院生)
横田達也 (国立環境研究所・地球環境研究センター・室長)
町田敏暢 (国立環境研究所・地球環境研究センター・室長)
大原利眞(国立環境研究所・アジア自然共生研究グループ・広域大気モデリング研究室・室長)
高見昭憲 (国立環境研究所・アジア自然共生研究グループ・アジア広域大気研究室・室長)
上田佳代 (国立環境研究所・健康研究領域・研究員)
田中かんじ(国立環境研究所・アジア自然共生研究グループ・高度技能専門員)
加藤吉康(国立環境研究所・アジア自然共生研究グループ・ﾎﾟｽﾄﾞｸﾌｪﾛｰ)
23

伊禮聡

(国立環境研究所・アジア自然共生研究グループ・ﾎﾟｽﾄﾞｸﾌｪﾛｰ)

近藤裕昭 (産業技術総合研究所・大気環境評価研究グループ・研究グループ長)
鵜野伊津志(九州大学・応用力学研究所・地球環境力学部門・教授)
竹村俊彦 (九州大学・応用力学研究所・地球環境力学部門・准教授)
須藤健悟 (名古屋大学・大学院環境学研究科・地球環境科学専攻・准教授)
樋口篤志 (千葉大学・環境リモートセンシング研究センター・准教授)
松枝秀和 (気象研究所・地球化学研究部・室長)
丹羽洋介 (気象研究所・地球化学研究部・研究官)
河宮未知生(海洋研究開発機構・チームリーダー)
村上暁信 (筑波大学・システム情報工学研究科・社会システム・マネジメント専攻・講師)
石井康一郎(東京都環境整備公社・東京都環境科学研究所・ 調査研究科・主任研究員)
増冨祐司 (埼玉県環境科学国際センター・温暖化対策研究室・研究員)

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・教授、センター長)検討委員会 委員長
西田睦(東京大学・大気海洋研究所・教授、所長)

検討委員会

委員

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) 検討委員会

委員

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(地球環境・自然共生研究領域) 副室長)

検討委員会
信時正人 (横浜市

検討委員会

検討委員会

委員

委員

委員

地球温暖化対策事業本部・本部長)

検討委員会

委員

James Schauer(ウイスコンシン大学・環境工学学部・教授) 研究アドバイザー
Soonchang Yoon(国立ソウル大学・地球環境学部・教授)

研究アドバイザー

Hua Zhang(中国気象局・気候センター・気候研究部・教授) 研究アドバイザー
富田浩文(海洋研究開発機構・地球環境変動領域・主任研究員)
清木達也(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)
稲子谷昂子(東京大学・大気海洋研究所・大学院生)
染谷有(東京大学・大気海洋研究所・大学院生)
竹中栄晶(千葉大学・環境リモートセンシング研究センター・特任助教)
山本宗尚(千葉大学・環境リモートセンシング研究センター・特任助教)
早崎将光(千葉大学・環境リモートセンシング研究センター・特任助教)

24

6.研究運営委員会、研究連絡会議
今年度は、２回のプロジェクト会議(2010 年 10 月 4 日および 2011 年 3 月 8 日から 10 日)を開き、研究方針の確認、各班の問題の洗い出しとその解決に向けた方策の検討を行った。３月の会議は国際会議として行い次の５名の外国人専門家を招聘し、プロジェクトの海外発信
および、研究の推進に関するアドバイスを得た。

Boris Fomin, Central Aerological Observatory, Moscow, Russia: 二酸化炭素のリモートセンシング
手法の改良について
Xinbiao Guo, School of Public Health, Peking University：北京オリンピック中の大気質変化とその健康影響
Ho Kim, School of Public Health, Seoul National University, Korea：大気汚染と気温が及ぼす健康影響についてSoon-chang Yoon, School of Earth and Environmental Sciences, Seoul National University, Korea：韓国済州島における気候変動要因の観測について
Hua Zhang, National Climate Center, China Meteorological Administration, China：東アジアにおけるエアロゾルの直接放射影響について

また、RECCA プログラムの研究調整委員会に参加し、全体方針の把握とプロジェクトの進捗状況の報告を行った。環境省の S8 プログラムの地域班と RECCA との間の研究課題連携打ち
合わせ (2010 年 12 月 28 日)に参加した。

25

II.研究成果の概要
1.総括
研究の初年度としての本年度の成果は、研究の各部分における具体的な活動項目の設定と、必要なモデル開発とデータ収集の準備ができたことである。特に、システム構築(第１班と第２班)の成果を影響と適応策(第３班)に結びつける道筋は非常に難しい問題であるが、本年度の研究を通して明確な方針が得られた。また、SALSA 国際会議(３月)等を通して、同様な問題に高い知見を持つ世界の研究者との間に連携が生まれたことである。これらの活動を通して、研究はほぼ計画通り進むことができた。

2.サブテーマごと、個別項目ごとの概要(１)二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築
温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT「いぶき」による関東地域における集中観測を開始し、データ解析を実施した。その結果、火力発電所など二酸化炭素の大規模発生源の風下で高濃度の値となるなど、衛星観測の有効性を示せた。これらの成果を米国地球物理学連合などで発表した。自治体などが実施している二酸化炭素の地上観測データの情報を収集した。このうち、埼玉県、神奈川県、および東京都の複数の地点では同化に利用できる１時間値のデー
タの存在を確認した。これを踏まえデータ同化システムへ導入するためのデータ加工処理技術の開発に着手した。最終的に開発を目指す 4D-VAR システムに、衛星観測から得られる二酸化炭素の鉛直積算量(カラム量)を導入するため、データ同化手法に関する情報を収集した。
この手法を NICAM-TM に反映するためのコード開発に向けた作業として、プログラム中の該
当箇所の特定を行い、改訂方針の検討を実施した。特にヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)において SCIAMACHY という衛星搭載センサーから導出される二酸化炭素の鉛直積算量を「環境と安全に関する全球監視システム(GMES)」というプログラムで運用するシス
テムに導入する手法が本研究においても有効である可能性があり、今後、同センターとの情報交換を進める。二酸化炭素の全球輸送モデル二酸化炭素輸送モデルである NICAM-TM、および、領域モデルである AIST-MM を本研究で利用する計算機システムへ移植し、基本動作試
験を実施した。このうち AIST-MM については、観測された評価対象物質の濃度からその物質の発生源、吸収源の強度を推定する逆問題解析手法の一つであるシンセシスインバージョン
手法を適用するための基礎計算を開始した。同化モデルでの高速計算を実現する手段として、画像処理チップの多目的利用技術である GPGPU ユニットを用いた高速データ処理技術の導入を検討している。今年度はそのための GPGPU 機器の導入を行った。本研究で利用可能なデータ同化技術について、最新の研究動向把握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、二酸化炭素の衛星観測データを最初に公開した
米国 Aqua 衛星搭載の AIRS センサーのグループが、物質輸送モデルである GEOS-Chem に、26アンサンブルカルマンフィルター(EnKF)と呼ばれる手法を適用して衛星データを同化する研究が注目され、本研究でも同化システムを構成する手法の一つの候補として、次年度以降、あらためて検討していくことを考えている。これとは別に、物質輸送に関するデータ同化を行う場合、雲や雨を含む対流現象中での物質の振る舞いについて、モデルとしての正確な記述が行われる必要がある。その評価を行う一つの手法として、水の安定同位体をトレーサーとして用いる方法があり、本課題では NICAM-TM に水の安定同位体計算を取り入れたモデルの開発にも着手し、暫定結果ながら、モデル計算結果と観測値との比較を行い、良い相関を得た。

(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班は、図 2.1 に示すような、５カ年計画を立てて、平成 22 年度は次のような成果を得た。

図 2.1 第２班の研究体制

a. 大気環境データベースの収集・整備
本プロジェクトに必要な大気環境データがどこにどのようなデータベースで存在しているかを調査した。その結果、東アジア酸性雨モニタリングネットワーク(EANET)、国設大気汚染監視網、地方自治体による大気汚染物質広域監視網、関東地方浮遊粒子状物質合同調査などのデータベースがあることが、明らかになった。同化の対象となる、オゾン(O3、あるいはOx)、二酸化硫黄(SO2)や窒素酸化物(NOx)および浮遊粒子状物質(SPM; 補正をかけて粒径 10 ミ
クロン以下の粒子(PM10)として用いる)については、多くの地点で年間を通して実施されているが、粒径 2.5 ミクロン以下の粒子(PM2.5)、黒色炭素エアロゾル(BC)、有機炭素エアロゾル(OC)、および硫酸塩(SO4)などの水溶性イオンについては、広域に多地点での測定は、短期間に限ら27

れていることがわかった。
b. 発生源排出インベントリ
排出インベントリの現状を把握するとともに、関連情報を収集・整理した上で、本プロジ
ェクトで作成するインベントリのフレームワークを設計した。現在使用している REAS1.1 モデルの推計精度を向上させるため、新しい REAS2.0 では、研究論文や調査資料をもとに、より詳細なプロセス毎に活動量、排出係数、除去率を設定した。これを用いて、2000-2008 年の
東・東南・南アジアを対象に、燃料燃焼・産業プロセスに伴い発生する SO2、NOx だけでな
く、PM10 の排出量が初めて推計された。
c. NICAM-Chem モデルの開発
オ ゾ ン な ど の 短 寿 命 気 体 を 予 報 す る CHASER モ デ ル を NICAM に 組 み 込 ん だ
NICAM-CHASER モデルを開発する作業を開始した。また、通常の全球計算時に用いる水平分解能 300km と高分解能の領域計算時に用いる水平分解能 20km を、NICAM-CHASER の初期値として与えるオゾン分布図で比較した結果、これまで見えなかった現象が発見できる可能性があることがわかった。さらに、エアロゾルを取り扱う SPRINTARS モデルと NICAM が結合した NICAM-SPRINTARS モデルの結果を用いて、分解能の違いによるエアロゾル濃度差の考察も行い、EANET 観測サイトや関東平野の疑似サイトにおけるエアロゾルの光学的厚さ(ここでは硫酸塩と炭素性エアロゾルの和に対応)が、分解能の違いによって、大きく変化する
ことがわかった。このように、大気化学輸送モデルを高分解能で実験することの意義が明らかになった。
d. CHASER-SPRINTARS の高度化
CHASER-SPRINTARS モデルの枠組みにおいて、SOA(二次有機エアロゾル)の生成過程の高度化を行い、SOA 生成量及びその濃度分布・季節変動を評価・検証するとともに、SOA の人
為的な変動要因を定量・評価した。その結果、全球 SOA 生成量は 23.8 Tg yr-1 と計算され、イ
ソプレンと OH の反応による生成の寄与が最大(約 60%)であることが新たにわかった。さらに人間活動による SOA 生成への影響としては、1) 人為起源 VOCs(揮発性有機化合物)エミッシ
ョンの増加、2) 大気化学場(VOCs の酸化剤の分布)の変動、3) POA(一次有機エアロゾル)のエミッションの変化、4) 土地利用変化による植物起源 VOCs 変動、がそれぞれ顕著に影響していることを定量的に明らかにした。
e. CMAQ と MODIS によるアジア域の光学的厚さの経年変化
関東スケールのエアロゾル濃度へのアジア起源の寄与と経年変化を推定するために、
MODIS(Terra 及び Aqua 衛星に搭載されたセンサー)による AOD(エアロゾル光学的厚さ)の解析を 10 年間行い、あわせて CMAQ モデルによる AOD も計算した。両者は良く一致しており、また、MODIS の結果から、東アジア全域で AOD は、2000-2005 年までは増加していたが、2006から 2010 年にかけては減少傾向を示した。このような AOD の増加・減少は発生源、特に、
28

SO2 の排出量の増減と密接に関連していることがわかった。今後は、このような事実をもとに、近年の SO2 の発生源インベントリの整備を進める必要がある。
f. NICAM によるエアロゾル同化システムの開発
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 に結合した SPRINTARS モデル(MIROC-SPRINTARS)に既に組み込まれているアンサンブルカルマンフィルター法(EnKF 法)の、NICAM-SPRINTARS モデルへの組み込み作業を行うときの問題点を明らかにして、その解決方法を明らかにした。また、本研究課題では、エアロゾルの発生量の推定も大きなトピックであるので、MIROC-SPRINTARS にすでに適用されているカルマンフイルタースムーザ
ー法(KS 法)も使用することを検討した。そこで、SO4 の前駆気体である SO2 のエミッション
インベントリに適用し、KS 法でデータ同化すると、かなりエミッションインベントリの値が変化し、東アジアでは増加し、ヨーロッパでは減少することがわかった。また、KS 法を用いて計算することによって数日スケールでエミッションインベントリデータが得られることになり、より良いデータセットを準備することが可能となることがわかった。

(３)影響評価と適応策の構築
a. 健康影響班
健康影響班の目的は、シームレス同化システムにより得られた大気汚染物質濃度推定値および他の大気環境データを用いて、気候変動や広域大気汚染が人の健康に及ぼす影響関数を作成し、それを用いて関東地域におけるハザードマップを作成し、適応策を提案することである。平成 22 年度は、影響関数作成のために必要な過去の知見の整理と、ハザードマップ作
成のためのメッシュ別死亡データ作成を行った。
・文献レビューの実施
気温や大気汚染物質が健康に与える影響を評価する曝露量－健康影響関数を構築するための準備段階として、平成 22 年度は、海外および日本における気温や大気汚染の健康影響に関する文献のレビューを実施し、各大気環境因子と健康影響との関連について整理した。
気候変動やそれに伴う大気汚染による健康影響は、熱中症、アレルギー疾患、感染性疾患、死亡リスクの増加など多岐にわたる。平成 22 年度は、最も重篤なエンドポイントである死亡に焦点を絞って文献レビューを実施した。曝露要因は気温、オゾン、PM2.5、PM 成分別の 4つに限定した。大気環境要因の曝露による健康影響は、時間的観点から短期曝露影響と長期曝露影響に分類することができる。短期曝露は、その曝露時間が数時間～数日間であり、長期曝露はそれよりも長い数カ月～数年以上を想定している。短期曝露影響、長期曝露影響ともに考慮するのが望ましいものの、後者については曝露量や時期の推定が難しいといった方
法論上の制約から、主に短期曝露影響に重点を置いてレビューを行った。また年齢や性など
29

個人の属性によって、同じ曝露を受けても健康影響の大きさが異なるとの報告もあることから、年齢階層ごとの層別化の有無などに注目して文献を整理した。
レビューの結果、大気汚染や気候変動による健康影響に関する文献は、欧米を中心として数多く報告されているが、日本における知見は少なかった。また、大気環境因子への影響について、より高齢の集団で影響が大きくなる、また地域の気候によっても異なることが明らかになった。よって曝露量－健康影響関数のモデル化に際しては、地域(気候)と年齢階層別に解析を行う必要があると示唆された。
・メッシュ別死亡データの作成
文献レビューから得られた結果を用いて気温や大気汚染が死亡に与える影響のハザードマップを作成する際に必要なメッシュ別死亡データを作成した。関東 5 都県(茨城県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)について、都道府県別死亡者数を国勢調査メッシュ別人口比で除し、各年齢区分におけるメッシュ別死亡数を推定した。
・沿道大気中の微小粒子化学組成の測定
2011 年 2 月に、交通量の非常に多い川崎市池上の交叉点において簡易型エアロゾル質量分析計を用いて、
微小粒子状物質の重量濃度、化学組成を観測した。重量濃度は多い時で 20g/m3に達し、主要成分は有機物と硝酸塩であった。また塩化物が多いことも特徴的であった。シミュレーションによる濃度分布の検証、および、粒子状物質の化学組成が健康影響に及ぼす影響を考慮するための基礎データとなる。

b. 都市緑化班
実際の土地利用や土地被覆の分布と都市計画に関連する諸政策との関係を考察するために，
航空機・衛星リモートセンシングデータや地図情報の解析と，現地での調査，自治体都市計
画関連部局担当官へのヒアリングなどを実施した。例として、現況での都市化が温度環境に与える影響，特に緑地が地表面温度低下に与える役割に着目し，千葉県柏市を中心とする地域を対象として衛星データを用いた解析を行った．その結果を受けて，都市計画規制や現行の農業政策による土地被覆への影響を整理した。現況の土地利用や土地被覆，例えば農地という土地利用であっても水田，畑地，耕作放棄地などの状況によって土地被覆が変化するが，政策の影響を評価するためにはこれらの変化を本プロジェクトで開発されるシミュレーショ
ンモデルへの入力データとして適切に整備する必要がある。そこで，ワークショップへの参加やシミュレーション研究者との議論を通じて，データ整備の手法を検討した。

c. 自治体の適応策班
平成 22 年度は、平成 23 年度以降の研究の準備的な作業として以下の 2 つを実施した。①：
埼玉県環境科学国際センターにおいて現在実施している大気環境物質(PM、BC、CO2 等)の観30

測について整理を行った、②：埼玉県で実施されている緑地保全・緑化政策について、公表されている資料・データをもとに予備的な調査を実施した。①に関しては、グループ１(CO2
同化グループ)に提供可能な CO2 の長期観測を実施していることがわかった。またグループ
2(大気汚染物質同化グループ)に対しても提供可能な大気汚染物質を複数観測していることがわかった。②に関しては、県民の緑地保全・緑化への高いニーズのもと、県として積極的に施策の実施していることがわかった。

(４)研究の推進(総括班)
総括班では、研究全体の進行の把握と調整、および、班にまたがった問題の検討、そして班外への発信を行っている。今年度は、２回の本プロジェクト全体会合を、平成22年10月と平成23年3月に行い、研究戦略の確認と課題検討を行った。3月の会合は国際会議とし、海外の研究者からの助言を得た。RECCAプログラムへの調整としては、研究調整委員会および、
都市領域運営委員会の会合に出席し、全体との連携および自治体との連携について検討した。

プロジェクト内部の課題としては、次の２点があり、その解決を行った。

・本プロジェクトで採用しているモデルの共通化を検討した。その結果、第１班ではNICAMの全球モデルとAIST-MM領域モデルの複合利用、第２班では、ストレッチ格子とダイアモン
ド格子によるNICAMモデルの利用をそれぞれプロジェクトの中心に置くことを決定した。

・第３班の研究戦略を、他班を含めて検討した。モデル的知見を、影響評価と適応策策定に結びつけるには、用意周到な準備が必要となり、過去の大規模研究でも難しいことが知られている。今年度はこの検討を行い、本研究では、健康被害の軽減と関東平野全域スケールでの土地利用の最適化の２つの課題のみに問題を絞った。さらに、応用に重点を置くために、過去研究で得られたインパクト式等の知見の収集を優先することを決定した。さらに第１班と第２班からのモデル値の引き渡しの段取りを決定した。第２班から送る必要のある曝露要
因は気温、オゾン、PM2.5、PM 成分別の 4 つとした。
3.波及効果、発展方向、改善点等
第一班
二酸化炭素の同化用データの中心となる観測データを取得するために、GOSAT 衛星による
関東地域での集中観測を実施している。このようなデータの取得は、同分野を研究している各国の研究者からも注目されている。特に、二酸化炭素の発生源・吸収源を推定するインバージョン解析モデルの比較のための国際的な研究コミュニティーである TransCom は、米国地
31

球物理学連合においてスペシャルセッションを設けて都市域からの二酸化炭素放出の問題を今後積極的に扱っていく方針を示しているが、そのメンバーからも GOSAT による集中観測データに注目が集められている。今後、このデータの有用性が示されれば、類似の観測を他の都市でも実施するよう要望が出てくる可能性があり、GOSAT の幅広い利用に繋がると同時に、
本プロジェクトでの成果として評価されることになる。
一方、1 から数 km といった高い空間分解能の物質輸送モデルを用いた二酸化炭素などの発生源・吸収源推定のためのインバージョン解析は前例がなく、本研究で試みているシンセシ
スインバージョン法を始めとする各種アプローチが実利用されれば、温室効果ガス削減対策の効果の検証を行うための有効な手段として利用されることになるであろう。

第二班
国連環境計画（UNEP）大気の褐色雲プロジェクト（UNEP/ABC）のアジア領域プロジェク
ト（ABC-Asia）のサイエンスチーム会合にて本研究計画を報告した。ABC-Asiaでは、2011年
8月より１年間、アジア域に展開したABC気候観測所（我が国からは国立環境研究所と大学が運用する辺戸岬観測所が登録されている）からのデータ等をモデル群（東京大学、気象研究所、アイオワ大学、マックスプランク、中国気象局、ソウル大学等）によって解析する集中解析期間（IAP）が始動するが、本プロジェクトからも参加する。この解析によって得られる結果は、ABC-Asia内の健康、農業、水資源に関わるインパクトスタディーグループに渡され、当該の影響評価が行われるので、本研究へのフィードバックが期待できる。同化に必要とされる観測データについても、このような国際フレームワークを通して確保する計画である。
東北地方太平洋沖地震によって発生した福島第一原子力発電所事故による放射性物質の拡散現象についても、第２版で開発中のモデルが適用できるので貢献を検討している。

第三班
・健康影響班
本研究課題では、影響関数およびハザードマップを作成することが目的の一つである。その準備としての文献レビューでは、評価する大気環境因子の健康影響には国や地域に異なることが明らかになった。この地域差を考慮すると、影響関数の構築には、日本における知見を用いることが望ましい。平成 23 年度以降は、日本における先行研究のデータを用いて健康影響の推定値を算出する。同時に、日本における知見が限られるものもあることから、収集した先行研究のデータをメタ解析の手法を用いて統合した推定値を算出する。上記から算出された推定値を用いて、死亡や疾患の発症・増悪の超過リスクについて、気温、PM 濃度、オ
ゾン濃度などの大気環境因子で説明するモデルを構築する。さらに、対象者の属性や季節など、より多様な視点からの健康影響の評価を目指す。
32

・都市緑化班
今後，評価シナリオを作成するための基礎的知見を得るために，首都圏の近郊地域を対象として，温熱環境調査と生物季節調査を実施して，土地利用・土地被覆以外に気候の地域特性が生物環境や生活環境に与え得る影響を評価した。その結果，土地被覆分布の状況が生物
季節に大きく影響を与えるものの，季節風といった各地域の環境特性によりその影響の度合
いは異なることが示された。このことから，土地利用規制などの都市計画制度を想定したシナリオを描く際に，地域によって効果が違ってくるものと想定され，今後のシナリオ分析においてはこの点を考慮して進めていく必要があるといえる。
衛星データの解析により、都市に近いピクセルの温度が明瞭に高いことが分かった．この
結果は温暖化後の将来予測で都市域の，特に夏季の地表面温度を下げるための施策提言(都市緑化)について示唆的な意義を持つものと思われる・自治体の適応策班
埼玉県環境科学国際センターにおける大気環境物質の観測の整理に関しては、今後グループ 1(CO2 同化グループ)およびにグループ 2(大気汚染物質同化グループ)に提供可能なデータとして示していき、本プロジェクト内で利活用されることが期待される。また埼玉県における緑地保全・緑化政策の整理については、今後行政のニーズ把握のため県庁へのヒアリングを実施する予定であるが、その際の基礎的な資料となる。

4.研究成果の発表状況(1) R. Imasu, G. Inoue, H. Kondo, Y. Niwa, H. Matsueda, T. Machida, Y. Matsumi, M. Kawasaki, T.
Nakayama, Y. Hayashi, A. Inagoya, N. Saitoh, T. Yokota, GOSAT specific observation targeting
urban CO2 emissions, AGU fall meeting, A13F-0281, San Francisco, USA, Dec. 13, 2010.
(2) Kengo Sudo, Prabir Patra, Akihiko Ito, “Leveling-off of atmospheric methane caused by couplingof climate change and tropospheric chemistry”, AGU fall meeting, San Francisco, 13-17 Dec.
2010.
(3) Kengo Sudo, “Global air pollution and its interaction with climate”, the 2nd Workshop on Climate
and Environment between Nanjing University and Nagoya University, Nagoya University, 5-6
December 2010.
(4) 須藤健悟、Patra Prabir、伊藤昭彦、化学気候モデルを用いた1970-2008年のメタン変動要因の解明、大気化学討論会、首都大学東京、八王子、2010年11月18日。
(5) Kengo Sudo, “Modeling the Climate Impacts of Global Air Pollution and Short-lived Climate
Forcers”, International Workshop on “Impact of Asian Megacity Development on Local to Global
33

Climate Change” (1st MOST-JST Project Meeting) 10-12 Oct. 2010, Beijing Foreign Expert Hotel.

5.国際共同 (協力) 研究の状況
平成 23 年 3 月 8～9 日に開催された第 1 回 SALSA ワークショップにおいて、健康影響班の研究概要を紹介するとともに、Xinbiao Guo 教授(Department of Occupational & Environmental
Health Sciences, Peking University School of Public Health)および Ho Kim 教授(Biostatistics &Epidemiology, School of Public Health, Seoul National University)を招聘し、それぞれ「The healthoutcomes of air quality actions implemented during the Beijing Olympic Games」、「Interactions
between air pollution and temperature on human health」と題した講演を行い、情報交換および、研究計画に関する議論を行った。都市緑化、土地利用、自治体の適応策についてもそれぞれ担当者から発表があった。表 2.1 にプログラムを示す。

表 2.1 SALSA ワークショップのプログラム
10:00 - 10:05

Opening (Chair: Inoue)

10:05 -10:10

Welcome: Teruyuki NakajimaGroup 4: Managing

10:10 - 10:40
10:40 - 11:10
11:10 - 11:20
11:20 - 11:40
11:40 - 12:00
3/8
(Tue)

12:00 - 12:20
14:00 - 14:20
14:20 - 14:40

14:40 - 15:00
15:00 - 15:30
15:30 - 15:50
15:50 - 16:10
16:10 - 16:30

G4_1: Teruyuki Nakajima : Outline of SALSA
Invited: Hua Zhang : Changes in solar radiation and their influence on
temperature in China
BreakGroup 1: CO2 assimilation and inversion group
G1_1: Ryoichi Imasu(Chair) : Objective of Group 1 studies and
GOSAT specific observations targeting at urban CO2 emissions
G1_2: Yosuke Niwa : Transport simulation of atmospheric CO2 by
NICAM-TM
G1_3: Kei Yoshimura : Development of NICAM-Isotope
Lunch
G1_4: Boris Fomin : Basic performance of radiative transfer model
used for CO2 remote sensing
G1_5: Gen Inoue, Masahiro Kawasaki, Yutaka Matsumi : Carbon
dioxide measurement in urban area using balloon sonde and solar
spectral sensors
Group 2: Air pollutant assimilation and inversion group
G2_1: Haruo Tsuruta(Chair) and Mitsuo Uematsu : Outline of Group
2 activities----goal and outcome---Invited: Soon-Chang Yoon : Long-term observation of climate change
factors, aerosols and greenhouse gases, at Gosan Observatory in Korea
G2_2: Kentaroh Suzuki : Current status of NICAMSPRINTARS:Warm cloud microphysics and its link to aerosols
BreakG2_3: Tatsuya Seiki : Global Cloud Resolving Simulation with asophisticated cloud microphysics scheme -Our future design to couple
34

with aerosols16:30 - 16:50
16:50 - 17:10
17:10 - 17:30

G2_4: Daisuke Goto (Chair) : Development of an unified
chemistry-aerosol model coupled to a global cloud resolving model:
perspective and interim report
G2_5: Nick Schutgens : Plans and progress for aerosol assimilation in
NICAM-SPRINTARS
G2_6: Toshimasa Ohara : Emission Inventory for SALSA Project

18:00 - 20:00

9:30 - 9:50
9:50 -10:20
10:20 - 10:50
10:50 - 11:00
11:00 - 11:20
3/9
11:20 - 11:40(Wed)
11:40 - 12:00
12:00 - 12:20

group 3: Impact assessment group
G3_1: Akinori Takami(Chair) : Outline of the project -Impact
assessment and adaptationInvited: Xinbiao Guo : The health outcomes of air quality actions
implemented during the Beijing Olympic Games
Invited: Ho Kim : Interactions between air pollution and temperature on
human health
Break
G3_2: Kayo Ueda(Chair) : Health impact assessment of weather and air
pollutants in urban cities
G3_3: Akinobu Murakami : Urban land-use/land-cover control andactual condition
G3_4: Atsushi Higuchi : Relationship between vegetation fraction andthe surface temperature revealed by high-resolution satellite image- The case study around Kashiwa-City, Chiba, Japan –G3_5: Yuji Masutomi : Green Conservation and Greening Plans in
SaitamaLunch

14:00 - 16:00

Group Meeting

16:00-16:30

Group Leader Report

16:30-17:00

Summary by Prof. Nakajima

17:00

Adjourn35

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 22 年度は観測データ整備の着手とモデル開発のための基礎技術の整備を中心に、次の７つのサブ課題を実施した。

a. 温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT「いぶき」による集中観測データの整備・解析
GOSAT (Kuze et al., 2009)による関東地域における集中観測のデータ解析を実施した。その結果に基づいて衛星観測の有効性を評価した。これらの成果を国外で開催される国際学会等で発表した。詳細は以下の通り
GOSAT は、宇宙航空研究開発機構(JAXA)、(独)国立環境研究所、環境省の共同プロジェク
トであり、本課題とは直接の関係はもたない。しかし、本課題の研究担当者がプロジェクトのサイエンスチームのメンバーとなっていることから、そのチームの研究として観測要求を出せる。そのため、RECCA のプロジェクトからの支援を得ていることの了承を得た上で、GOSAT による関東集中観測の要求を出せることとなった。GOSAT は、ある地点の上空通過時に、その周辺の４×４＝計１６地点を集中的に観測することができる。そのため、本課題で二酸化炭素の同化用データとして利用するため、２タイプの観測地点の設定パターンを作成した。その一つ(タイプ２)では、ほぼ 30km の等間隔の格子状点に観測点を配置する。もう一つ(タイプ１)では、タイプ２を基本としつつ、二酸化炭素の地上観測などを行える検証点をすべてカバーするよう、観測点を配置する。この時、10.5km の GOSAT のセンサー視野の中の
標高のバラツキが 25m 以上となるとデータ解析精度が低下するとの理由から、観測要求立案の段階で観測予定点からはずされてしまうため、視野内の標高のバラツキもあらかじめ計算した上で、全体の観測点の配置を決定した。図 3.1.1 は、タイプ１，２の観測点の配置である。
色は、視野内の標高のバラツキの標準偏差値であり、いずれの点も 12m 以下となっている。
図 3.1.2 は、実際に観測要求に従い、観測されたシーンの雲エアロゾルセンサー(CAI)の画像である。あいにくこの例ではセンサー視野内に雲が入り、二酸化炭素濃度の解析は行われなかった。観測要求は、本研究課題がスタートした平成 22 年 11 月から、タイプ１と２を交互に、それぞれ 12 日間隔(全体では 6 日間隔)で申請し、受理されている。平成 22 年 3 月までに、
20 数回の観測が実施された(3 月の東日本大震災により集中観測は年度内一杯は中断)。
表 3.1.1には、その間の観測結果のまとめを示す。センサー視野内が雲に覆われている場合、二酸化
炭素濃度(レベル２データ)の解析が行われない。平成 22 年 11 月か36

図 3.1.1 GOSAT 集中観測における２つの観測パターンにおける観測地点。左がタイプ１で全検証点を含む。右がタイプ２でほぼメッシュ点における観測。色は視野内の標高の分散値。

図 3.1.2 GOSAT 集中観測時の TANSO-CAI 画像の例。観測日は 2010 年 12 月 2 日。この日はあいにく曇り点が多かった。(データ：国立環境研究所提供)

37

表 3.1.1 GOSAT 集中観測のまとめ“／”：データ無し, “×”：曇り , “○”：晴れ、しかし L2 データ無し、 “◎”：晴れ、L2 データ有り、□”：L2 データの強制処理要求中ら平成 23 年 3 月までの 4 ヶ月間に、約 50 点の有効な観測データを得ている。これらの時系
列データのうち、平成 23 年 1 月までの 3 ヶ月分を図 3.1.3(a)に示す。ここでは、短波長赤外(SWIR)バンドの解析から得られる二酸化炭素の鉛直積算濃度データを示す。この結果を見ると、375ppmv から 395ppmv の広い範囲にわたっていることが分かる。これを水平分布としてプロットしたものが、図 3.1.3(b)である。千葉県市原市などにある二酸化炭素を大量に放出していると考えられる火力発電所と観測点との相対的な位置関係に注目してみると、高濃度の値が観測されているのは、いずれも火力発電所の風下に位置している場合であったことが、これまでの簡単な調査で判明している。本観測が、都市域周辺の高濃度排出源を捕らえるのに有効であることを示す結果であると言える。
これらの結果は、米国地球物理学連合(AGU)の秋季大会(サンフランシスコで開催)において発表を行った。

38

図 3.1.3 GOSAT による関東集中観測時の二酸化炭素の鉛直積算量。(a)全観測点の時系列プロット。(b)全観測点の水平プロット。データは平成 22 年 11 月から平成 23 年 1 月分まで。

b. 地上観測データの収集、加工処理技術の検討
環境省などが実施している地上観測データの収集を開始し、データ同化システムへ導入するためのデータ加工処理技術の開発に着手した。
まず、同化用の入力用データとして利用できる二酸化炭素濃度の地上観測データの調査を実施した。これは、主に自治体などが発行している環境白書等の調べにもとづくものである。
以下、自治体ごと概要を記す。
【東京都】
４７ある東京都の大気汚染常時監視測定局のすべてにおいて、二酸化炭素濃度を測定している観測局はなかた。しかし、都の環境科学研究所測定局の行う観測地点のうち、以下の３地点については、二酸化炭素濃度の測定が実施されていることが分かった。
・江東：環境科学研究所測定局
江東区新砂１－７－５

地上６階(地上約３３ｍ)

・新宿：都庁地球環境測定局(平成１０年度閉局)
新宿区西新宿２－８－１

地上４７階(地上約 23０ｍ)

・町田：町田市能ケ谷測定局(平成１０年度閉局)
町田市能ケ谷１５１２

地上１階(ＣＯ２のみ地上約１８ｍ)
39これらの地点での観測値は、１時間平均値を基本とし、月平均、年平均値を計算している。
データ同化用には、１時間平均値が必要となるが、今後、このデータを提供してもらえるよう、環境科学研究所との交渉を行っていきたい【埼玉県】
世界気象機関(WMO)のプログラムのもとので運用されている温室効果ガス世界資料センター(WDCGG)にもデータ提供しているステーションが以下の３箇所存在する。
・北埼玉郡騎西町(36.08ºN, 139.55ºE, 13m)
・秩父郡東秩父村白石(堂平山)(36.00ºN, 139.18ºE, 840m)
・さいたま市桜区上大久保(35.87ºN, 139.60ºE, 10m)ただし、WDCGG には 2002 年まで提供していただく場合の最も時間分解能の良いデータの形式については不明であるが、WMO の基準に則って観測、解析されていることから、精度に関しては、信頼できるものと考えられる。
【神奈川県】
神奈川県環境科学センターにより、以下の 5 地点で観測が継続されていることがわかった。
・県庁・鶴見・三浦市三崎・愛川町角田・西丹沢犬越路
ただし、【千葉県】
県の実施する大気環境常時測定局での測定については、二酸化炭素は観測項目には無い。
【茨城県】
一般大気測定局中で二酸化炭素濃度の測定を行っているのは、以下の２地点である。
・水戸市
・神栖市
県の環境白書では、年平均値のみが公開されているが、時間平均値の提供が可能か、今後、件に問い合わせを行っていく予定である。
【気象庁】
気象庁は、二酸化炭素の測定については、国内数箇所の定点観測所があるが、いずれも関東地域ではない。関東地域にある唯一の連続観測地点は気象研究所であり、本課題の参加者も関係者であることから、次年度以降、データの入手について具体的に交渉を進める予定である。

40このように、自治体などから提供されるであろう二酸化炭素の地上観測データについては、
その品質や時間分解能に大きなばらつきがある可能性があり、データ同化システムに導入するにあたっては、その品質管理情報を考慮し、きめ細かい注意を払って扱う必要があると言える。

c. 四次元変分法(4D-VAR)用放射コードのためのカラム量導入部開発
最終的に開発を目指す 4D-VAR システムに、衛星観測から得られる二酸化炭素の鉛直積算量(カラム量)を導入するため、データ同化手法に関する情報を収集した。この手法を
NICAM-TM に反映するためのコード開発に向けた作業として、プログラム中の該当箇所の特定を行い、改訂方針の検討を実施した。
上記のような、二酸化炭素濃度の鉛直積算値を同化システムに入れる研究としては、イギ
リスにあるヨーロッパにおける気象予報業務を行っているヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)における研究が、世界で最も先行している。ここでは、欧州宇宙局(ESA)の打ち上
げた SCIAMACHY というセンサーから導出される二酸化炭素の鉛直積算量を、ECMWF の環
境と安全に関する全球監視システム(GMES)というプログラムで運用するシステムに導入し、二酸化炭素を始めとする様々な大気環境成分の予報を行っている。GOSAT の短波長赤外(SWIR)バンドから得られる鉛直積算量データを導入する場合にも、基本的には、ECMWF における手法と同じ方法が利用できるはずである。これまでに、ECMWF の GMES の責任者である Dr.Simons、および、当該部門責任者である Dr.Engelen とコンタクトし、情報交換を開始した。それによると、彼らの基本的な考え方は、二酸化炭素濃度の鉛直分布については、輸送モデルによる予報プロファイルを基本とし、それに衛星搭載センサーによる観測における
鉛直方向の荷重関数の重みを付けて情報量を分配するというものである。このような方法は、
GOSAT 衛星による観測と NICAM-TM を基本とした同化システムにも利用できるものであり、次年度以降に具体的なプログラミングの検討に入る予定である。

d. NICAM-TM、および、AIST-MM の移植、基本動作試験
二酸化炭素の全球輸送モデル二酸化炭素輸送モデルである NICAM-TM、および、領域モデルである AIST-MM を本研究で利用する計算機システムへの移植し、基本動作試験を実施した。
NICAM-TM は、元々気候変動予測などに用いる目的で東京大学大気海洋研究所の佐藤准教
授らが開発した大気大循環モデル(Satoh et al., 2008)を基礎に、現、気象研究所の丹羽洋介氏が各種化学物質等の輸送を計算できるように改良したものである。通常はスーパーコンピュータ上で動作させているが、データ同化システムへの応用を考える場合、その入力データの多さから、スーパーコンピュータ上で動作させることは難しく、入力データの保管場所に近いLinux ベースのワークステーションでの動作が適切と考えられる。そのため、本年度は、同プ
41

ログラムを研究室内で運用管理するワークステーションに移植し、動作試験を実施した。

図 3.1.4 AIST-MM の計算領域

図 3.1.5 人為起源の二酸化炭素排出量分布図(Kondo et al., 2008)(Kannari, 2007)

一方、AIST-MM は、大気環境アセスメントなどの行政への応用も目的として、工業技術院
資源環境技術総合研究所(現、産業技術総合研究所)の近藤裕昭氏らにより開発された領域物質輸送モデルである。本研究では、このモデルをベースに二酸化炭素輸送計算用に改良されたバージョンのプログラムを利用する。空間分解能は最高で 1km である。このモデルの詳細については文献(Kondo et al., 1990; Kondo et al., 1995)を参照されたい。図 3.1.4 には、このモデルの計算対象とする領域の例を示す(Kondo et al., 2008)。また、図 3.1.5 には、AIST-MM で使用する人為起源の二酸化炭素排出量のマップ(East Asian Air Pollutant Emissions Grid Inventory：
Kannari et al., 2007)を示す。本年度、このモデルも NICAM-TM 同様、研究室のサーバーに移植し、動作試験を実施した。
NICAM-TM、AIST-MM の両モデルによる二酸化炭素濃度の計算例を図 3.1.6 に示す。計
算は、NICAM-TM による全球規模から、AIST-MM による領域、そして、地域レベルを対象に行われることが分かるであろう。特に図 3.1.7 には、二酸化炭素の大規模発生源である火力発電所周辺において、風向きにより高濃度の二酸化炭素が輸送される方角が異なる様子を
AIST-MM で再現計算した例を示す。この両日には GOSAT によるこの地域の集中観測が実施されており、モデル計算結果との比較作業が進められている。

e.

AIST-MM 用シンセシスインバージョンの基礎計算
AIST-MM に、観測された評価対象物質の濃度から、その物質の発生源、吸収源の強度を推定する逆問題解析手法の一つであるシンセシスインバージョン手法を適用するための基礎計算を開始した。
シンセシスインバージョン手法は、二酸化炭素の全球規模での発生源、吸収源強度を推定するためのモデルの比較を行うための研究コミュニティーである TransCom で採用され、発展42してきた手法である。これは、基本となる物質の発生源、吸収源の情報を元に、風による

図 3.1.6 NICAM-TM、および、AIST-MM による二酸化炭素濃度の計算の例

図 3.1.7 AIST-MM による計算により、火力発電所周辺において風向きにより高濃度の二酸化炭素が輸送される方角が異なる様子を再現した例。この両日には GOSAT によるこの地域の集中観測が実施されている。

物質輸送プロセスを考慮して評価対象物質の濃度を計算(フォワードモデル計算という)した
43

結果を基礎にする計算手法である。まず、仮定された発生源、吸収源をいくつかの地域ごとに分割し、それぞれの領域における単位量当たりの物質の発生・吸収量変化が、それ以外の地域にどのように影響するかを計算する。この計算をすべての地域と地域の組み合わせについて行い、結果を行列形式の表としてまとめる。この行列が、ある地域における物質発生・吸収が他の地域における物質濃度に与える影響の感度を表すものとなる。この行列の一般化
逆行列を用いれば、予想された物質濃度と実際に観測された濃度の違いを情報として、元の仮定した発生源・吸収源の間違いを修正が可能となる。これがシンセシスインバージョン手法の原理である。これまで、この手法は全球規模での二酸化炭素の発生源・吸収源解析に用いられてきたが、本研究で開発を目指すデータ同化手法の作成の前段階として、この手法を領域サイズの計算に適用する試みを実施する。
この計算を実施するに当たり、より広域の二酸化炭素濃度計算を NICAM-TM で実施し、AIST-MM の計算領域の周縁での境界条件としての濃度データを提供する。これを行わないで
AIST-MM 単独で濃度計算を実施した場合、より長距離の輸送の影響を受ける自由対流圏(高度 2000m 程度までの境界層より上の大気)において、濃度勾配が実際よりもかなり小さくなってしまうという問題がある。図 3.1.8 にその一例として、大規模発生源の風下における濃度の鉛直分布の計算結果の例を示す。次年度以降、NICAM-TM と AIST-MM の計算を結合する手法の開発を実施する計画である。

図 3.1.8 AIST-MM による二酸化炭素濃度の鉛直分布計算の例

f. GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)システムによる赤外線伝達
計算部の高速化
本研究では、同化モデルの高速計算を実施する手段として、画像処理チップの多目的利用技術である GPGPU ユニットを用いた高速データ処理技術の導入を検討する。今年度はその44

ための GPGPU 機器の導入を行った。
GPGPU ユニットによる各種プログラムの並列化計算のテストを開始するに当たり、衛星観測データの解析により二酸化炭素濃度を求める時に使用する赤外線伝達計算コードの高速化試験を実施した。このモデルは、元々ロシア中央気象台の Dr.Fomin により開発され、本プロジェクトでの使用のためにチューニングされたもので、以下の性能を有する。
・Line-by-Line calc. based on HITRAN・Line mixing (CO2 and CH4) : full cal. ver. & approx. ver.
・Continuum : MT_CKD_2.4(from AER)

・Multiple-scattering : based on Monte Calro method
・Particle models : Lowtran like

図 3.1.9 本研究課題で使用する放射計算コード(new)と LBLRTM との計算結果の比較

図 3.1.9 には、世界的に広く用いられている類似の放射コードである LBLRTM との計算結果の比較を行った結果を示す。本研究で用いるコードは、ラインミキシングの計算を、より効率的なテーブル参照方式にすることで LBLRTM よりも 3～5 倍高速化している。反面、図でも分かるとおり、二酸化炭素の吸収線の Q-枝付近の計算精度がやや落ちる。しかし、この影響は上部成層圏にのみ現れ、対流圏での二酸化炭素濃度解析に関する計算に及ぼす影響はほとんどない。
この放射コードについて並列化計算の性能評価を行うが、今年度は GPU ユニットの動作試
験の前段階としての 6 コア２CPU による SMP(メモリー共有型並列計算)動作試験のみを実施した。その結果、非並列化時と比べて数倍の高速化が実現することが分かった。次年度において、このコードにより GPU ユニットの動作試験を実施し、その先に目指すデータ同化シス
テムの並列化のための課題の抽出と性能予測を行う予定である。

g. 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45

本研究で利用可能なデータ同化技術について、最新の研究動向把握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、二酸化炭素の衛星観測データを最初に公開した米国 Aqua 衛星搭載の AIRS センサーのグループを中心に開催された、NASA サウンダーミーティングなどの会議に出席し、最新の研究動向調査を行った。この中で、米国のグループを中心に、物質輸送モデルである
GEOS-Chem と呼ばれるモデルに、アンサンブルカルマンフィルター(ＥｎＫＦ)と呼ばれる手法を適用して衛星データを同化する研究が盛んに行われている点が注目される。この手法は、
本研究課題の中でも用いるエアロゾル輸送モデル SPRINTARS にも既に適用されているものであり、その基礎技術は確保できている。したがって、二酸化炭素のデータ同化システムを構成する手法の一つの候補として、次年度以降、あらためて検討していくことを考えている。

図 3.1.10 水の安定同位体の振る舞いの概念図

これとは別に、物質輸送に関するデータ同化を行う場合、雲や雨を含む対流現象中での物
質の振る舞いについて、モデルとしての正確な記述が行われる必要がある。その評価を行う
一つの手法として、水の安定同位体をトレーサーとして用いる方法がある。そのため、本課
題では、上記 NICAM-TM に水の安定同位体計算を取り入れたモデルの開発も進めている。
水 の 中 の 水 素 安 定 同 位 体 比 (D/H) 或 い は 酸 素 安 定 同 位 体 比 (18O/16O)は、地球上において時間的・空間的な大きな偏りを持って分布しているため、私たちはそれらを観察することによって水を区別することが可能となる。また水の安定同位体比は水が相変化する際に特徴的に変化するため、相変化を伴って輸送される地球表面及び大気中での水の循環を逆推定する有力な材料となる。図 3.1.10 にその概念図を示す。本研究では、非静力
全球大気モデルである NICAM に水安定同位体比を導入し、大気中の水同位体比の挙動をより詳細に解明し、特に雲中における同位体比の挙動を詳しく調べるとともに、雲微物理過程の改良に資することを目的とする。今年度は、対流パラメタリゼーション(荒川・シューベル
46

トスキーム)とシンプルな雲微物理過程(大規模凝結スキーム)を実装した低解像度版 NICAM
への水同位体比の導入を試みた。水同位体比の導入は、水が関わる過程すべてに関係するため 、 ほ ぼ す べ て の 物 理 過 程 サ ブ ル ー チ ン コ ー ド を 書 き 換 え た 。
図 3.1.11，図 3.1.12 には、モデルによる計算結果と GNIP の観測結果とを比較した初期的な結果を示す。北半球冬(1 月)と北半球夏(7 月)ともに、高い一致性を示している。今後は、30年ナッジング実験を行い同位体比の日単位から年々変動までを検証するほか、雲解像スケー
ルでの同位体比分布をモデル化し、より細かいスケールでの観測(例えば衛星観測や航空機観測)との比較を行う予定である。

図 3.1.11 NICAM による計算結果と GNIP の観測結果との比較(１月)47図 3.1.12 NICAM による計算結果と GNIP の観測結果との比較(７月)

引用文献
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(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、五藤大輔、Nick Schutgens、鵜野伊津志、竹村俊彦、須藤
健悟、大原利眞

大気環境データベースの収集・整備(植松、鶴田)平成 22 年度は、シームレス同化を行うために必要な大気環境データが、どこにどのような形で存在しているのかを、関東だけでなく、日本を含むアジアの範囲で調べた。その結果、つぎのことがわかった。
a. 東アジア酸性雨モニタリングネットワーク(EANET)
財団法人日本環境衛生センターアジア大気汚染センターが中心となっており、図 3.2.1 に示
すように、アジアの 13 カ国が参加し、約 40 地点で、湿性沈着、乾性沈着、および大気中のガス((SO2,NO2,O3 など)と粒子状物質(PM10、PM2.5)を測定している。ただし、フィルターパッ
ク法と、自動連続測定法とが混在しており、また、PM10 が主で、PM2.5 の測定地点は、非常に少ない。また、BC,OC は測定されておらず、現在検討中である。
b. 国設大気汚染監視網
大気汚染を全国的な視野で把握するとともに、大気保全の推進等のための資料を得る目的
で、図 3.2.2 に示すように、国設大気環境測定所(9 ヶ所)と国設自動車交通環境測定所(10 ヶ所)が設置され、SO2、(NO)、NO2、Ox、NMHC、SPM(PM10 とはカット粒径とは異なる)、風向風
速、気温が測定されている(さらに酸性雨測定所も設置されている)。さらに、重金属濃度が測定されており、黄砂に含まれる鉱物などが分析されている。しかし、BC、OC、PM2.5 は、これまでは測定されていない。

49

図 3.2.1 東アジア酸性雨モニタリング網

図 3.2.2 国設大気汚染監視網(アジア大気汚染センターHP より)

c. 地方自治体による大気汚染物質広域監視網
大気汚染防止法にもとづいて、各自治体が常時監視局を設置して、平成 20 年度末現在、全国で 1,987 の測定局(一般環境大気測定局：1,549 局、自動車排出ガス測定局：438 局)において、
SO2、(NO)、NO2、Ox、NMHC、SPM、風向風速や気温などを連続測定している。ただし、BC,OC、
PM2.5 は、これまでは測定されていない。図 3.2.3 は、関東甲信越静地域の一般局の SPM 濃度
分布図の一例である。

一般局
関東
2010年
10月３日12時

図 3.2.3 大気汚染物質広域監視網(関東甲信越静地域の SPM 濃度、2010 年 10 月３日 12 時)
50

d. 関東地方浮遊粒子状物質合同調査
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が、関東甲信静の１都９県６市(茨城県、栃木県、群馬県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県、山梨県、長野県、静岡
県、さいたま市、千葉市、横浜市、川崎市、静岡市、浜松市)の行政機関、試験研究機関とが協調して、大気エアロゾルの実態解明、トレンドの把握、行政施策の効果の検証などを目的とし、図 3.2.4 に示すような広域的な調査や解析、情報交換を行っている。調査はおもに夏期の約２週間、16 地点で、PM2.5 と その成分(BC、OC、および SO4 などの水溶性イオン)を測定している。

図 3.2.4 関東地域浮遊粒子状物質合同調査地域

e. その他
PM2.5 については、これまでに、長期間測定している自治体があるが、測定はおもに TEOMを用いていたので、このデータを利用するためには、データの補正方法を検討する必要がある。また、国立環境研究所でも全国の自治体の環境研究所などと、PM2.5 に関する共同調査を実施している。
f. PM2.5 とその化学成分に関する今後の常時測定
かつ、1 日平均値が 35μg/m3
2009 年 9 月に、PM2.5 の環境基準(1 年平均値が 15μg/m3 以下であり、以下であること)が決まり、それにより、2011 年度から、大気汚染防止法に基づいて、各自治体で常時監視測定を実施することが決まった。測定は、PM2.5，BC、OC、および SO4 などの水溶性成分である。
51

以上から、同化の対象となる、オゾン(O3、あるいは Ox)、SO2 や NOx および SPM(補正をかけて PM10 として用いる)については、多くの地点で年間を通して実施されているが、PM2.5、BC、OC、および SO4 などの水溶性イオンについては、広域に多地点での測定は、短期間に限られていることがわかった。当面は、これらの短期間のデータを用いて同化を行い、PM2.5 の常時監視網での測定が軌道にのれば、その長期間のデータを用いて、同化を行うことができる。
平成 23 年度は、これらのデータを、同化に利用しやすいようなフォーマットを作成して、実際にデータを収集し、データベースを構築する。

発生源インベントリ(大原)化学輸送モデルでは、モデルへの入力データとして、物質別、メッシュ別の発生源インベ
ントリが必要となる。本研究では、アジア域排出インベントリREASと日本国内における精緻な排出インベントリに関する情報を収集・整理し、これらのインベントリを統合することによって、本プロジェクトのモデリングで使用するためのインベントリデータを整備することを目的とする。平成22年度は、排出インベントリの現状を把握するとともに、関連情報を収集・整理した上で、本プロジェクトで作成するインベントリのフレームワークを設計した。
a. REAS の改訂概要
現在、REAS1.1(Ohara et al., 2007)の改訂が進められている。表 3.2.1 は、REAS 更新前後における基本フレームの変更点を整理したものである。なお、更新後の REAS を REAS2.0 と称している。対象物質として PM2.5 と PM10 が、また、地球温暖化物質である N2O が追加されている。発生源は基本的に REAS1.1 と同様であり、燃料燃焼、産業プロセス、農業起源とともに、各物質に特有の発生源(例えば、NMVOC 蒸発発生源)が考慮される。なお、最新対象年は2008 年としているが、最新の統計データがリリースされ次第、順次延長される予定である。
対象領域は REAS1.1 では、東、東南、南アジアとしたが、REAS2.0 ではこれに中央アジア諸国、アジア域ロシアが加えられている。水平分解能については、経緯度 0.25 度メッシュに細分化され、また、REAS2.0 では月変動が与えられる。
方法論に関しては、REAS1.1 では、基本的に各発生源における総活動量と平均的な排出係数に基づいて排出量が推計された。これに対し推計精度を向上させるため、REAS2.0 では、研究論文や調査資料をもとに、より詳細なプロセス毎に活動量、排出係数、除去率が設定される。また、大規模な火力発電所に関する情報についても見直される。

52

表 3.2.1．REAS の基本構成の更新前後における変更点
REAS1.1

REAS2.0

対象物質

SO 2 ,NO x ,CO,BC,OC,MMVOC,NH 3 ,CH 4 ,CO 2

REAS1.1＋PM 2.5 ,PM 10,N 2 O

対象発生源

燃料燃焼、産業プロセス、農業、

REAS1.1と同じ

対象年（過去）1980-2003年

2000-2008年（最新年は毎年延長）

対象年（将来）2020年（基準年：2000年）

2050年まで

将来シナリオ

中国能源研究所提供シナリオ

サブテーマ３より提供されるその他物質特有の発生源（基準年：2005年）

IEA World Energy Outlook

将来シナリオ

対象領域

東、東南、南アジア

REAS1.1＋旧ソ連アジア域

水平分解能

0.5度メッシュ

0.25度メッシュ

時間分解能

一定（年間総排出量のみ）

月変動

b. REAS による推計結果
表 3.2.1 に示す基本フレームに従って、2000-2008 年の東・東南・南アジアを対象に、燃料
燃焼・産業プロセスに伴い発生する SO2、NOx、PM10 の排出量が推計された。
アジア域の SO2 排出量は、2000-2008 年の間に 37.4Mt から 52.4Mt まで約 40%増加したが、2005 年以降はほぼ横ばいとなっている。2005 年以降のトレンドを詳しく見ると、中国がほぼ同じ傾向を示していること、また、発電所起源の排出量が 2005 年以降減少に転じていることが分かる。これは、中国の大規模発電所に設置されてきた脱硫装置の効果が顕在化してきていることを示す。また、インドの排出量はこの期間に大幅に増加し(約 50%)、一方で日本の排出量は約 20%減少した。日本の排出量は、排出規制の効果と経済状況を反映し、ほぼ全ての物質で概ね減少傾向となった。
NOx 排出量については、2000-2008 年の増加率は SO2 の場合よりも大きく、27.1Mt から 45.4Mtと約 67%となっており、特に中国では、エネルギー消費量の増加に伴いほぼ倍増している。
中国の排出量は、近年増加率がやや小さくなってきているが、これは新たに建設された発電所には低 NOx ボイラーが設置されていること、自動車への規制が進んでいることに対応していると考えられる。しかし、脱硝装置の導入はまだ進んでいないため、SO2 の場合に比べ対策効果は少ない。発電所、自動車での燃料消費量の増加に伴う NOx 排出量の増加は、東南ア
ジアと南アジアでも大きく、2000-2008 年の増加率はそれぞれ 65%、40%を示した。
PM10 排出量は、2000-2008 年の間に 23.1Mt から 32.9Mt まで約 42%増加した。トレンドや地域別構成は CO の場合に比較的近いが、発生源構成は CO の場合とやや異なっている。即ち、産業、民生の寄与が高いのは CO の場合と同様であるが、発電所からもある程度の寄与があること、自動車からの寄与が小さいこと、などの CO とは異なる特徴も見られる。ただし、自動車からの寄与については、日本、韓国、台湾の先進諸国では比較的高い。
NICAM-Chem モデルの開発(五藤・須藤・竹村)

a. NICAM-Chem の開発計画
今年度は期間が短かったため、各作業の立ち上げに伴う準備期間に当てた(図 3.2.5)。本研
53

究課題の軸は NICAM-Chem モデルの開発であるが、このモデルには 2 つの異なる化学モジュールがあるため、両者の整備を行う必要があった。1 つは土壌粒子などのエアロゾルを取り扱う SPRINTARS モデル、もう 1 つはオゾンなどの短寿命気体を取り扱う CHASER モデルである。

図 3.2.5. 平成 22 年度から 23 年度にかけての研究開発計画のスケジュール

これまで 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(例えば、Takemura et al., 2005)。本研究課題が開始される以前に、NICAM と SPRINTARS 結合した NICAM-SPRINTARS が開発された(Suzuki et al., 2008)が、この時点で組み込まれていた SPRINTARS も最新版 SPRINTARS に更新する必要があった。SPRINTARS は対流圏の主要なエアロゾルである、土壌粒子、炭素性エア
ロゾル、海塩粒子、硫酸塩などの大気中の濃度を計算できるモジュールであり、
MIROC-SPRINTARS の結果は IPCC 報告書を始め、これまで国際的な貢献を続けている(IPCC-AR4, 2007)。SPRINTARS で取り扱っている各化学種の計算過程に対して、以下の更新作業を行い、作業期間は平成 23 年度の夏期を目標とした。
・ 土壌粒子：取り扱う粒子半径の個数を 10 個から 6 個に減らし、再現性と計算コストのバ
ランスの効率を上げる。
・ 炭素性エアロゾル：発生源別に 7 種類に分けたものを、より効率よく表現するために 4 種類にする。
・ 海塩粒子：発生関数を半経験的な式で表現していたが、実験的に導出された式を用いる。
・ 硫酸塩：生成過程を改良し、都市大気で重要な硝酸塩を取り扱う。

54

また、平成 22 年度は短寿命気体を予報する CHASER モデルを NICAM に組み込んだ
NICAM-CHASER モ デ ル を 開 発 す る 作 業 を 開 始 し た 。 CHASER は オ ゾ ン を 中 心 と し た
O3-OHx-NOx-CO-CH4 系の大気化学反応を取り扱っており、IPCC 報告書を始め、様々な国際的な貢献を続けている(例えば Sudo et al., 2002)。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 モデル(例えば、Fast et al., 2006)にモジュールである CBM-Z や
RAMD2、あるいは CMAQ モデル(例えば、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モジュールである。
平成 23 年度夏期までには、NICAM-CHASER モデルを開発し、MIROC と結合した CHASER(以後、MIROC-CHASER と呼ぶ)との比較を行い、モデル自身の性能を確認する作業を終える予定である(図 3.2.5)。平成 22 年度では NICAM-CHASER に必要な初期値データや境界値データの作成を行い、それと同時に CHASER の NICAM への移植作業に着手した。
平成 23 年度夏期から、NICAM-SPRINTARS と NICAM-CHASER を完全カップリングする作業を夏期の数ヶ月間で行い、新しい結合モデルである NICAM-CHASER-SPRINTARS(これをNICAM-Chem と呼んでいる)を作成する(図 3.2.5)。両者のカップリングに関しては、より精度
良くエアロゾル及び短寿命気体を予報する上で重要な相互作用であり、ここをスムーズに行うことがモデル自身の性能を向上させるために必要な開発作業である(図 3.2.6)。
平成 23 年度夏期以降、NICAM-Chem を用いて、東アジア域での高分解能実験を行い、領域モデルである CFORS/CMAQ モデル(Uno et al., 2004)との比較、及び観測結果との比較検証
を重ねて行う予定である。東アジア域での検証を重ねた後に、関東平野に焦点を絞った超高分解能実験を行い、同じく CFORS/CMAQ モデルと観測結果との比較を行う。なお、このモデルで計算される気温、オゾン量、エアロゾル量、などは本研究課題のグループ 3 の健康影
響と強く結びついている。

図 3.2.6. 短寿命気体-エアロゾル-雲の相互作用55

b. 大気輸送モデルに関する最新の情報収集結果
本研究課題が対象としている領域スケールでの短寿命気体及びエアロゾルのシミュレーシ
ョンに関して、世界の最新動向の把握と意見交換する必要があったため、今年度は米国地球物理国際学会などの国際学会への出席や文献収集も行った。関東領域が対象ではあるが、越境汚染の影響のために東アジア域及び北半球まで焦点を広げた。
半球規模でのモデル比較を行った HTAP プロジェクトでは、20 個程度の化学輸送モデルが数百 km スケール程度の空間分解能で実験を行い、オゾンとエアロゾルの比較を行った(http://www.htap.org)。また、東アジア域に焦点を絞った MICS-Asia プロジェクトでは、10 個程度の化学輸送モデルが 50km スケール程度の空間分解能で実験を行い、オゾンとエアロゾ
ルの比較を行った(Carmicheal et al., 2008)。この２つ以外にもモデル比較プロジェクトがあり、特に東アジア域をターゲットにしたモデル研究の情報収集を表 3.2.2 にまとめた。
表 3.2.2 でまとめた研究結果からモデルの空間分解能をまとめると、半球計算では 100km 程度、アジア領域計算では 50km 程度、都市領域計算では 5km 程度、というのが現状であるといえる。参考までに通常の全球計算時に用いる水平分解能 300km と高分解能の領域計算時に用いる水平分解能 20km を、NICAM-CHASER の初期値として与えるオゾン分布図で比較した(図 3.2.7)。本研究課題で開発する NICAM-Chem では高分解能実験が可能であるため、全球計
算では 56km、アジア領域計算では 14km、都市計算では 3.5km、などと従来のモデルでは計算できなかった細かい分解能で計算することができるため、これまで見えなかった現象が発見できる可能性がある。また、領域モデルを用いる際には計算領域以外は別のモデル結果(境界データ)を使用することになり、特に二次生成成分であるオゾンや硫酸塩は境界データの再現性の影響が強く出ることが知られている(Matsui et al., 2009b)。また春季日本のオゾンに関しては、大陸からの輸送や成層圏からの流入も影響していることがわかっているため、領域モ
デルではオゾンの再現性に問題が生じると予想される(Terao et al., 2008; Kurokawa et al., 2009)。
その他に、Lin et al. (2008a,2008b)ではモデルの空間分解能の違い(81km と 27km)によってオゾンの計算結果にも影響することを確かめた。この理由としては、次の３点が挙げられる。
・ 降水の再現性が異なり、除去過程が異なる。
・ 雲場によって光分解反応定数と不均一反応定数も異なる。


オゾンは 20%程度、二酸化硫黄は 55%程度、濃度が変化する(Tang et al., 2004)。

・ 対流雲の表現が異なることで、鉛直輸送や NOx の雷生成にも影響する。


オゾン、一酸化炭素、OH などの濃度は最大 20%程度の差を生む(Tie et al., 2003)。



二酸化窒素やオゾンの生成量に違いが生じる(Zhao et al., 2009)。

また、Matsui et al. (2009)による夏期東京での計算結果によれば、空間分解能が 27km と 9km
56

での再現するオゾン濃度などの二次生成物の濃度結果の差はあまりないが、大気中に粒子として放出されるブラックカーボンなどの一次生成物質では鉛直拡散の差によって濃度に違いが生まれることがわかった。以上のような結果は、本研究で開発される NICAM-Chem を用いても予想されるものであり、本研究ではさらに新しい発見がなされることが期待される。

表 3.2.2. 東アジア域における化学輸送モデルの研究
モデル
CMAQ

CMAQ
HTAP
MISC-Asia II
CMAQ
CMAQ
CMAQ
CMAQ, WRF-Chem
STEM

領域と空間分解能
オゾン
東アジア、〜80km

引用文献
Tanimoto et al. (2005)
Yamaji et al. (2006, 2008)
Kurokawa et al. (2009)

二酸化窒素
Uno et al. (2007)
東アジア、〜80km
オゾン、その他の気体、エアロゾル
HTAP (2007)
北半球、100-300km
Carmicheal et al. (2008)
東アジア、50-100km
Lin et al. (2008a, 2008b)
東アジア、81km と 27km
Matsui et al. (2009a)
東京、20kmMorino et al. (2010)
東京、4-6km
Matsui et al. (2009b)
北京、9km東アジアと北太平洋、50km Adhikary et al. (2010)

図 3.2.7. 異なる水平分解能に対するオゾン分布図(2002 年 1 月 1 日に対応する地表面付近のオゾン混合比で、単位は x1010kg/kg)

57

c. NICAM-SPRINTARS の結果の解析
今年度は、Suzuki et al. (2008)で開発された NICAM-SPRINTARS の結果を用いて、分解能の違いによるエアロゾル濃度差の考察も行った。図 3.2.8 には、平成 23 年度のモデル結果比較
検証で使用する EANET 観測サイトにおけるエアロゾル光学的厚み(ここでは硫酸塩と炭素性エアロゾルの和に対応)に注目した。時期は 2006 年 7 月であり、モデル分解能は 7km と 14kmの 2 つのものであり、使用した排出量インベントリや初期値データなどは同一のものを使用している。図 3.2.8(a)を見ると、Rishiri(利尻)、Tappi(竜飛)、Oki(隠岐)などの日本海側のサイ
トでは 7 月 4 日午後を中心に最大 0.5 程度の差が見られる。これは、分解能の違いによって低気圧性の雲の再現性が異なり、エアロゾルの分布の違いが見られたためであると解釈できる。
一方で、Hedo(辺戸)や Ogasawara(小笠原)などの南日本のサイトでは、分解能の差によるエア
ロゾル光学的厚みの差はほとんどなかった。図 3.2.8(a)で比較したサイトは都市域から離れた場所にあるサイトのために、ある程度低分解能のモデル結果においてもエアロゾル量の差は相対的に起こりにくいと予想されるが、本研究課題である関東平野のような都市域ではモデ
ル分解能の違いによるモデル計算値の違いが大きくなることが想定される。図 3.2.8(b)では関
東平野の 4 つのサイトを比較したが、時間によっては最大 2 倍程度の違いが生じていることがわかる。実際に観測されたデータと比べてどちらが正しいかを議論する必要もあるが、これらの結果からモデル分解能の差が関東の各サイトでの結果に大きな影響を与えることがわ
かった。

58

図 3.2.8(a). 異なるモデル分解能を用いた実験で計算された日本の観測サイトにおける 2006 年
7 月のエアロゾル光学的厚み(硫酸塩＋炭素性エアロゾル)59図 3.2.8(b). 異なるモデル分解能を用いた実験で計算された関東平野における 2006 年 7 月のエ
アロゾル光学的厚み(硫酸塩＋炭素性エアロゾル)

d. 高分解能実験の計画とその問題点
前章で述べたように、大気化学輸送モデルを高分解能で実験することの意義は非常に深い。
しかし、高分解能実験では多大な計算コスト、及び高分解能のエアロゾルなどの排出量イン
ベントリデータが必要となる。
本研究課題においては、関東平野を目標 1-3.5km 空間分解能で計算することではあるが、平成 23 年度においては計算資源の確保と必要な入力データの整備の点から、7-28km 程度の実験を行うことを目標とする。また、従来の NICAM モデルではストレッチ格子法を用いて領域スケールの計算を高分解能で行うことができるのだが、それよりも計算コストの良い切断格子法を用いた計算を行う見込みである(図 3.2.9)。但し、計算機資源は東京大学 SR11000
スーパーコンピュータを利用する計画であったが、先の東日本大震災の影響で十分に活用することが難しいため、自前のクラスター計算機も利用することになる。そのため、平成 23 年
度の結果では低分解能実験になる可能性が高い。また、NICAM-Chem は標準版 NICAM に比べて、短寿命気体の計算で２倍、エアロゾルの計算でさらに２倍、雲微物理過程の計算でさ60

らに２倍の計算コストがかかると見積もることができるので、雲微物理過程を含めた計算は
平成 23 年度中に目処を立てて、平成 24 年度以降に全てを加味した計算を行うことを目標としている。

図 3.2.9 ストレッチ法と切断格子法

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Tie, X.X., et al., Effect of sulfate aerosol on tropospheric NOx and ozone budgets: Model simulations
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Uno, I., et al., Numerical study of Asian dust transport during the springtime of 2001 simulated with theChemical Weather Forecasting System (CFORS) model, J. Geophys. Res., 109, D19S24,
doi:10.1029/2003JD004222, 2004
Uno, I., et al., Systematic analysis of interannual and seasonal variations of model-simulated
tropospheric NO2 in Asia and comparison with GOME-satellite data, Atmos. Chem. Phys., 7,1671-1681, 2007
Yamaji, K., et al., Analysis of the seasonal variation of ozone in the boundary layer in East Asia using
the Community Multi-scale Air Quality model: What controls surface ozone levels over Japan?
Atmos. Environ., 40, 1856-1868, 2006.
62

Yamaji, K., et al., Future prediction of surface ozone over east Asia using Models-3 Community
Multiscale Air Quality Modeling System and Regional Emission Inventory in Asia, J. Geophys.
Res., 113, D08306, doi:10.1029/2007JD008663, 2008.
Zhao, C. et al., Summertime impact of convective transport and lighting NOx production over North
America: modeling dependence on meteorological simulations, Atmos. Chem. Phys., 9, 4315-4327,
2009.

CHASER-SPRINTARS の高度化

(須藤)

a. モデル構築・改良と実験方法
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 and Akimoto,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。本サブ課題では、これまで本モデルで考慮されていなかったSOA(二次有機エアロゾル)の生成過程の詳細な計算を導入し、エアロゾル計算を精緻化した。本研究では、上述の化学・エアロゾル結合モデルについて、２次有機エアロゾル計算スキームを導入した。
ここでは、前駆体として考慮するVOCs・化学反応の種類を拡大し、人為起源の有機エアロゾ
ルの考慮も行えるようにした。本研究ではSOAの生成モデリングに2-product model (Odum etal., 1996) を採用した。2-product modelにおける各VOCの酸化反応は以下のような式で表される。

VOC  oxidant  1 P1   2 P2
ここでP1、P2はOVOC、オキシダント(oxidant)はOH、O3、およびNO3を指す。本研究で考慮されるVOCsについては、植物起源VOCsはモノテルペン・イソプレンの2種、人為起源VOCs
についてはベンゼン・トルエン・キシレンの3種である。本モデルを用い、過去・現在を対象とした実験を行い、SOAの現状濃度および変動を診断した。

b. 結果
図3.2.10は本研究で現在を対象に計算されたSOAの全球生成量の内訳(各生成反応別)を示す。
本研究では、SOAの全球での生成量は25 Tg yr-1 と計算され、これに対する寄与としては、植物起源イソプレンのOHによる酸化反応が約60%と最大であり、同様に植物起源のモノテルペンのO3およびNO3による酸化反応の寄与が、それぞれ15%、13%と続く。一方、人為起源VOCsの寄与は、トルエン・ベンゼン・キシレンなどの芳香族化合物の酸化によるものが主であり、全体では、5%程度の寄与を持っていることがわかる。なお、本研究の解析から、人為起源VOCs
は、その酸化により直接的にSOA生成量を増加させるだけでなく、このSOA生成量の増加を通じて、植物起源SOAの生成量にも影響(+0.6%)を与えることが確認されている。

63

図 3.2.10 CHASER-SPRINTARS モデルで計算された全球 SOA 生成量(25Tg/yr)の内約(2000
年対象)

さらに、本研究では、各種変動要因があたえる SOA 生成への影響を評価した。この結果、人間活動による SOA 生成への影響としては、1) 人為起源 VOCs(揮発性有機化合物)エミッシ
ョンの増加、2) 大気化学場(VOCs の酸化剤の分布)の変動、3) POA(一次有機エアロゾル)エミッションの変化、4) 土地利用変化による植物起源 VOCs 変動、がそれぞれ顕著に影響していることを定量的に明らかにした。

c. おわりに
平成22年度は、主に二次有機エアロゾルの計算を改良し、各種観測との比較も行うとともに、現状モデルで計算されるSOAの全球収支や各種変動要因の評価を行った。本研究で行ったSOAモデル結果の観測との比較では、SOAは依然として過小評価傾向にあるため、他の前駆VOCsからの酸化や、雲水中の液相酸化生成反応過程の導入も検討するべきである。

引用文献
Odum, J. R., Hoffmann, T., Bowman, F., Collins, D., Flagan, R. C. and Seinfeld, J. H. (1996):
Gas/Particle Partitioning and Secondary Organic Aerosol Yields, Environ. Sci. Technol., 30(8), 2580-2585.
Sudo, K., M. Takahashi, J. Kurokawa, and H. Akimoto (2002a) CHASER: A global chemical model ofthe troposphere 1. Model description, J. Geophys. Res., 107, 10.1029/2001JD001113.
Sudo, K., M. Takahashi, and H. Akimoto (2002b), CHASER: A global chemical model of thetroposphere 2. Model results and evaluation, J. Geophys. Res., 107, 10.1029/2001/JD001114.
Sudo, K., and H. Akimoto (2007) Global source attribution of tropospheric ozone: Long-range transport
64

from various source regions, J. Geophys. Res., 112, D12302, doi:10.1029/2006JD007992.
Takemura, T., T. Nakajima, O. Dubovik, B.N. Holben, and S. Kinne (2002) Single-Scattering albedo
and radiative forcing of various aerosol species with a global three-dimensional model, Journalof Climate, 15, 4, 333-352.
Takemura T, T. Nozawa, S. Emori, T.Y. Nakajima, T. Nakajima (2005) Simulation of climate response
to aerosol direct and indirect effects with aerosol transport-radiation model, J. Geophys. Res.,
110, doi:10.1029/2004JD005029.

CMAQ と MODIS によるアジア域の光学的厚さの経年変化

(鵜野)

a. 目的
アジアスケールの越境大気汚染に起因する光化学オキシダントの増加傾向が報告されている。越境大気汚染時にはオキシダントなどの汚染ガスのみでなく、大気微粒子エアロゾル(硫酸塩、硝酸塩など)も同時に増加することが知られている。エアロゾルは雲の凝結核として作用して雲の微物理特性や降水効率などを変調させ、グローバルなエネルギー収支に重要な役割を持つ。そのため、大気汚染に起因するエアロゾルの分布、その物理化学的な特徴、経年変化と気象変化への影響を調べる必要がある。地上のオキシダントは大気汚染常時監視局における観測値の経年変化を解析することで増加傾向をとらえることが出来るが、エアロゾルについては経年変化の解析に利用できる地上観測点は極めて限定的であり、その経年変化の実態は十分に把握されていない。これに対して、人工衛星に搭載された MODIS (Moderate
Resolution Imaging Spectroradiometer) セ ン サ ー の エ ア ロ ゾ ル の 光 学 的 厚 さ (Aerosol Optical
Depth; AOD)の観測データは 2000 年から得られている。AOD は大気の鉛直気柱内のエアロゾ
ル濃度と明瞭な対応関係がある。そのため MODIS AOD の観測結果を解析することで 10 年ス
ケールのアジア域のエアロゾル濃度の地域的な経年変化を調べることができる。ここでは、関東スケールのエアロゾル濃度シミュレーションに関して、アジア起源の寄与と経年変化を推定するために、MODIS/Terra によるアジア域のエアロゾル光学的厚さ AOD の解析を行った。

b. 観測とモデル
Terra 衛星に搭載された MODIS センサーのレベル３の 550nm の AOD データ(1˚x1˚ 緯度経度
格子の月平均値)を用いた。解析では、AOD への土壌粒子などの大粒子の寄与を除くために
MODIS fine-mode の AOD を取り出し利用した。
化学物質輸送モデルには CMAQ(version 4.4) を用いた。人為起源汚染質の排出量は REAS Ver 1.1 を用い、人為起源排出量推計の整備されている 2005 年までを計算対象とした。計算に利用した 2005 年の SO2 の排出量の分布は図 3.2.11
に示した。

65

図 3.2.11 SO2 の排出量の分布と光学的厚さの経年変化の検査領域
c. 結果
図 3.2.12 は MODIS とモデルの AOD の比較結果を示す。
図 3.2.12a は、MODIS AOD の 2004-2006
年の３年平均値、 図 3.2.12b は CMAQ で計算された 2000-2005 年の 6 年平均値を示す。図から AOD> 0.5 の領域が黄海から東シナ海にかけて広がり、AOD の高い尾根線が、黄海から韓国、日本海、北日本にかけて伸び、その南東方向には減少していることが判る。尾根線は汚染質が中国域から北太平洋域に向けて流れやすいパスに相当している。図 3.2.12b にはモデル計算による硫酸塩の AOD 中の割合のコンターも同時に示している。その割合は、アジア大陸
近傍では 70%、日本付近では 80%に達している。
図 3.2.12c-d には、３年間平均の AOD の差を示している。則ち、図 3.2.12c には、(2004-2006
年平均) - (2000-2002 年平均)を、図 3.2.12d には、(2008-2010 年平均) - (2004-2006 年平均)を示している。この結果から、2000 年から 2005 年にかけては、AOD は東アジアのほぼ全域で上昇していることが判るが、その後は一転して減少になっている。

図 3.2.12 (a)MODIS(陸上は黒塗りしている)、(b)CMAQ での光学的厚さ、(c)、(d)は光学的厚さの３年平均の差66

図 3.2.13 図 3.2.11 に示した検査領域での AOD の経年変化(MODIS と CMAQ)

図 3.2.12 には解析領域毎の月平均 AOD の 2000 年から 2010 年 12 月までの時系列を示す。
図には、2005 年までの CMAQ モデルによる AOD の計算値(MODIS との回帰結果)も同時に示す。2001 年から 2005 年にかけて、東アジア域の AOD は、4 – 8 %/年で有意に増加していることが判る。一方、前述のように、2006 年から 2010 年にかけては 4-7%/年の割合で減少している。このように、2000 年から 2010 年の 10 年間の前半で劇的な増加を示した後に、ここで示した領域では後半５年間で減少に転じている。これは、SO2 の排出量の減少で生成される硫酸塩が減少しているためと考えられる。
このような AOD の増加・減少は発生源、特に、SO2 の排出量の増減と密接に関連しており、今後は、このような事実をもとに、近年の SO2 の発生源インベントリの整備を進める必要がある。

NICAMによるエアロゾル同化システムの開発(Nick Schutgens)a. アンサンブルカルマンフィルター法のNICAM-SPRINTARSへの組み込み
平成 22 年 10 月から 12 月まで、アンサンブルカルマンフィルター法(EnKF 法)のNICAM-SPRINTARS モ デ ル へ の 組 み 込 み 作 業 を 行 っ て き た 。 こ の EnKF 法 は
MIROC-SPRINTARS モデルに既に組み込まれているが、次に挙げる点がネックとなることが
わかった。
67

・ NICAM と MIROC の母体モデルがかなり異なるファイル形式を扱っており、NICAM 用のコードを作成する必要がある。これに加えて、NICAM のファイル形式は EnKF 法にとっては実用的なものではない。
・ MIROC-SPRINTARS に組み込まれた EnKF 法は、国立環境研究所のスーパーコンピュータ
である SX-8R に対応したコーディングをしており、NICAM-SPRINTARS は事なるスーパーコンピュータで計算を行う予定であるため、いくつかのスクリプトファイルを修正する必要がある。
・ MIROC-SPRINTARS に組み込まれた EnKF 法は、AERONET 地上観測網、MODIS やCALIPSO のような人工衛星のエアロゾル光学データを用いて計算しているのだが、本研究課題では地上観測網で観測されたエアロゾル質量(SPM)を用いて計算することになる。これに加えて、MIROC-SPRINTARS に適用した EnKF 法では空間スケールが 300km 程度の計算を行っていたのだが、本研究課題では空間スケールが 10km 程度と非常に細かくなっている。従って、EnKF 法で観測値を制御するプログラムを新しく作成する必要がある。

平成 22 年度においては、NICAM-SPRINTARS に適用した EnKF 法が導入済みであるが、平成
23 年度にかけて多くの試験を行う必要がある段階である。平成 22 年度は、上記に挙げた問題 1 に対して、NICAM のデータ形式を MIROC のデータ形式に変換して EnKF法を適用する手段をとった。MIROC では１つの変数データが全球データとして１つのファイルに出力されるのだが、NICAM では複数の変数データが場所毎に複数のファイルに出力される。さらに、１グリッドの形に注目すると、MIROC は四角形であるが NICAM は六角形である。これらの違いが MIROC-SPRINTARS に適用された EnKF 法を NICAM-SPRINTARS に適用する際に大きな問題となる。NICAM-SPRINTARS に組み込んだ EnKF 法のテスト実験ではうまくいったが、計算結果には数値エラーが含まれている可能性があるので、平成 23 年度はそれらの問題にさらに取り組む予定である。


現在は硫酸塩のみに対して EnKF 法を適用しているので、他のエアロゾル種である土壌粒子、海塩粒子、炭素性エアロゾルに対しても EnKF 法を拡張する



SPM データに対しても EnKF 法を適用するための観測値制御プログラムを作成する。



QA-SPM 観測を平均化したり抽出したりするプログラムを作成する。



気象場をナッジングして NICAM-SPRINTARS の数値計算を行う。



初期テストを行う。



NICAM のファイル形式に EnKF 法をそのまま活用できるようにする

68b. カルマンフイルタースムーザー法の適用
本研究課題で開発するデータ同化システムには、カルマンフイルター法(KF 法)とカルマン
フイルタースムーザー法(KS 法)という２種類の方法が存在する。本研究課題では、エアロゾ
ルの発生量の推定も大きなトピックであるので、KS 法を用いる。
KF 法ではデータ同化するものはモデルの予報変数であるエアロゾル混合比であるが、KS 法
ではデータ同化するものはエアロゾル発生量(エミッションインベントリ)である。KS 法では１つのエアロゾルエミッションインベントリを用いて複数の観測データに対して何回も解析し、最適なエアロゾルエミッションインベントリを計算するシステムである。本研究で使用する KS 法は、Petters et al. (2005)で使用されている二酸化炭素のデータ同化と非常に良く似たものであり、図 3.2.14 にシステムのフローチャートを記載した。

図 3.2.14 KS 法を用いてエアロゾルエミッションをデータ同化するフローチャート

平成 22 年度では、KS 法の NICAM-SPRINTARS への導入までは着手できなかったが、MIROC-SPRINTARS には適用されており、KS 法の適用効果は MIROC の結果でも確認が十分できる。そこで図 3.2.15 には硫酸塩の前駆気体である二酸化硫黄のエミッションインベント
リの結果を載せた。この図から KS 法でデータ同化すると、かなりエミッションインベント
リの値が変化し、東アジアでは増加し、ヨーロッパでは減少することがわかった。その他、
通常のエミッションインベントリデータは月平均値あるいは年平均値しか準備できないのだ
が、KS 法を用いて計算することによって数日スケールでエミッションインベントリデータが得られることになり、より良いデータセットを準備することが可能となる。
69

図 3.2.15 二酸化硫黄のエミッションインベントリデータ。標準版の結果(左)と KS 法
を用いて導出した結果(右)これらの結果は、AERONET のエアロゾル光学的厚み(AOT)及びオングストローム指数(AE)、MODIS の AOT を用いて、32 メンバーでのアンサンブルアシミレーションして得られたものである。また SPRINTARS ではエアロゾルの各種が別々に予報されているが、ここでは混在するエアロゾルを微小と粗大の２つの粒子が存在すると仮定して計算したものである。将来
的には SPRINTARS の予報変数とデータ同化して得られる変数を同一にする。また、AE をデータ同化することは、海上で発生する海塩粒子と DMS を区別する上で重要である。
KS 法を用いて導出したエミッションインベントリを用いて再度 SPRINTARS を計算すると、いつでも AOT の結果は非常に良くなるがわかっている。図 3.2.16 には海上での AOT の比較
検証結果、及び、図 3.2.17 には陸上での AOT の比較検証結果、を載せたが、どの結果においても改善されていることがわかる。図 3.2.18 には月平均値でのモデル結果と観測結果の誤差を示した。結果は必ず良くなると考えられるが、アメリカやカナダでの結果は悪くなった。
これは、もともとこの版の SPRINTARS の結果はアメリカで良くなかったためであり、この原因としては、炭素性エアロゾルの大気変質過程を無視している点、二次生成有機炭素エア
ロゾルを十分加味していない点、硝酸塩を計算していない点、が挙げられる。平成 23 年度に更新される NICAM-SPRINTARS の版ではここで挙げた問題を解決できるために、データ同化
した結果も改善されることが見込まれる。

70

図 3.2.16. 月平均での MODIS とモデルの AOT の比較図。標準版 SPRINTARS で使用されているエミッションインベントリを用いた結果(左)と KS 法で計算して得られたエミッションイン
ベントリを用いた結果(右)。右の結果が多少モデル過小評価しているのは KS 法で利用できた
観測点が非常に少ないため。

図 3.2.17. 新しいエミッションインベントリを用いて計算した AOT の時系列変化

71

図 3.2.18. KS 法を利用した後のモデル結果と AERONET 結果の月平均誤差の分布図。点はAERONET 観測点に対応する。図中の色は、75%以上の誤差減少(緑)、25%以上の誤差減少(黒)、変わらない(赤)、を表す。

引用文献
Anderson J.L., “An ensemble adjustment filter for data assimilation”, Mon. Wea. Rev. 129, 2001.
Annan J.D., Hargreaves J.C., Edwards N.R., Marsch R., “Parameter estimation in an intermediate
complexity earth system model using an ensemble Kalman filter”, Ocean Mod. 8, 2005.
Holben, B. N., T. F. Eck, I. Slutsker, D. Tanre, J. P. Buis, A. Setzer, E. Vermote, J. A. Reagan, Y. J.
Kaufman, T. Nakajima, F. Lavenu, I. Jankowiak, and A. Smirnov, 1998: AERONET—A federated
instrument network and data archive for aerosol characterization, Remote Sens. Environ., 66, 1– 16.
Zupanski D., Zupanski M., “Model error estimation employing an ensemble data assimilation
approach”, Mon. Wea. Rev. 134, 2005.

(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、渡辺知保、横張真、村上暁信、増冨祐司、樋口篤志

a. 健康影響班
文献レビュー
１．気温が死亡に及ぼす影響に関する文献レビュー72

気温の低下と上昇にともなう死亡率の上昇は、どの文献でも共通して報告されていた。しかし死亡率が最も低くなる最適気温と、気温の上昇と低下にともなう死亡率の変化量は、各地域によって大きく異なっていた。地域差の１つの理由としては、家の構造や冷暖房の有無などが考えられる。また居住する気候によって、気温への体の適応能が異なる可能性を記述した論文も見受けられたが、その仮説を支持するデータは提示されていなかった。
また死亡率の季節差に言及した論文ではおしなべて、冬季の死亡率が最も高かった。ゆえに気候変動にともなって夏季の死亡率が上昇したとしても、冬季の死亡率はさらに大きく低下する可能性も示唆された。これらを考慮すると、季節別の検討も必要と考えられる。
２．PM2.5 および PM 成分が死亡に及ぼす影響に関する文献レビュー
今回、短期曝露を扱った文献に限定してレビューを行ったが、PM2.5 曝露と死亡との関連を検討した報告には、外因を除く全死亡、循環器疾患死亡、呼吸器系疾患死亡についてのものが多かった。研究を実施した地域により、影響の大きさにばらつきが見られた。また、死亡原因となる疾病の種類によって PM2.5 の健康影響が現出する時間にばらつきがあることが示唆される。曝露－影響関数の構築には、これらのラグを考慮したモデルが必要と考えられた。
一方、対象者属性により、PM2.5 の健康影響の大きさが異なることを示唆する報告も見られた。
その為、年齢や既往歴等などの因子についても、考慮する必要がある。
PM の化学成分が死亡に及ぼす影響については、いくつか検討がされており、ある特定の成分(燃焼由来の成分など)と死亡との関連がみられるとする報告が見られた。また、死亡原因となる疾患により、関連のみられる成分が異なるとの報告もあった。
３．オゾンが死亡に及ぼす影響に関する文献レビュー
オゾンの健康影響に関する報告は多数ある。動物実験やヒトボランティア実験により、高濃度のオゾン曝露により炎症や肺の細胞に対する傷害が引き起こされ、そのことにより数日後に肺機能が低下することが観察される可能性が示唆された。疫学調査によるオゾンが死亡に与える影響の推定値の大きさは研究により異なり、死亡原因となる疾患や、研究地域の気象パターンや大気汚染物質レベルの違い、統計モデル・モデルに含める交絡因子などの違い、用いる指標の違い(例えば 24 時間平均、8 時間平均の日最大値など)によるものと思われる。
一方、高齢者や心疾患や肺疾患などの基礎疾患のある者により大きな影響が観察され、夏季にオゾンの影響が大きく見られることが確認された。
・メッシュ別死亡データの作成
関東 5 都県(茨城県、埼玉県、千葉県、東京都、神奈川県)におけるメッシュ別死亡データを作成するために、「平成 17 年人口動態死亡統計／死因(都道府県編)」(厚生統計協会)のデータを用いた。このデータより、0 歳以上 20 歳未満、20 歳以上 65 歳未満、65 歳以上の年齢区分についての非事故死亡数を整理し(表 3.3.1)、都道府県別死亡者数を国勢調査メッシュ別人口比で除し、各年齢区分におけるメッシュ別死亡数を推定した(図 3.3.1)。メッシュには、「統計73

に用いる標準地域メッシュおよび標準地域メッシュ・コード」(昭和 48 年７月 12 日行政管理
庁告示第 143 号)による第 3 次メッシュを用いた。第 3 次メッシュは緯度差 30 秒×経度差 45 秒
(約 1km×1km)のメッシュである。
表 3.3.1 関東 5 都県における非事故死亡数(平成 17 年)

図 3.3.1 年齢区分別メッシュ別死亡数と人口の分布(平成 17 年)
74・沿道大気中の微小粒子化学組成の測定
2011 年 2 月 9 日から 17 日にかけて、交通量の非常に多い首都高横羽線、産業道路わきにある川崎市池上新田公園において簡易型エアロゾル質量分析計、走査型粒径分布測定器などを用いて、微小粒子状物質の重量濃度、化学組成を観測した(図 3.2.2)。重量濃度は多い時で20g/m3 に達し、主要成分は有機物と硝酸塩であった。また塩化物が多いことも特徴的であった。シミュレーションによる濃度分布の検証、および、粒子状物質の化学組成が健康影響に及ぼす影響を考慮するための基礎データとなる。

図 3.2.2 川崎市池上新田公園における微小粒子状物質の化学組成観測

b. 都市緑化班
今後，評価シナリオを作成するための基礎的知見を得るために，茨城県土浦市～つくば市
において，温熱環境調査と生物季節調査を実施して，土地利用・土地被覆以外に気候の地域
特性が生物環境や生活環境に与え得る影響を評価した。生物季節とは，生物が季節の推移に応じて示す生活の種々相のことであり，植物においては開花，紅葉，落葉などがこれに当たる。地球温暖化が顕著にみられるようになってきた昨今，気温の上昇は多くの生物に影響を及ぼし，分布域の北上や生長期間の拡張，開花の早期化などの生物季節の変化が生じている。
地球規模での生物季節の変化が懸念される一方で，都市環境の改変による生物季節の変化も生じている。
本年度は，都市およびその近郊地域における生物季節の空間的差異をソメイヨシノの開花調査から明らかにし，都市化の程度との関連性を考察することを目的とした。都市化の程度
75

は土地被覆を用いて評価した。土地被覆は自然環境と都市環境の大きな違いの一つであるため都市化の程度を表す指標となり，人為による生物への影響という観点からの評価が可能であると考えられる。
分析対象地は首都圏近郊地域から茨城県つくば市および土浦市を選定した(図 3.3.3，表
3.3.2)。両市は茨城県県南地域において最も人口の多い自治体であり，業務核都市にも位置付けられている。市街地中心部では住宅地や商業施設が密集する一方で公園など緑地も点在する。さらに，中心部から離れると農地や樹林地も広がることから，多様な環境における生物
季節と土地被覆の関係の比較が可能である(図 3.3.4)。

図 3.3.3 研究対象地と航空機観測表 3.3.2 対象地概要

図 3.3.4 対象地の航空機リモートセンシング可視画像と観測値の写真
76

１．方法
(１)生物季節観測
本研究で対象とする樹木の生物季節現象はソメイヨシノ(Prunus×yedoensis)の開花とした。
ソメイヨシノは対象地内の街路，学校，公園などに広く植栽されており，多数の個体が存在している。調査範囲は，土浦駅と研究学園駅間に存在する都市的環境から里山・農地など自然環境までの環境傾度を取るように，東西方向にベルト状に設定した(東西約 13km×南北約0.8km)。対象範囲内の標高は 1～36m である。観測は対象範囲内の 68 地点，各地点 1-3 個体，
合計 168 個体に対して，2010 年 3 月 22 日より毎日行った。解析に際してはこれらのデータを使用した。
(２)航空機リモートセンシングデータを用いた土地被覆解析
本研究では航空機搭載 MSS-AZM を用いて，2009 年 12 月 22 日の昼間に可視域から赤外域までの 12 バンドのデータを取得したものを使用した。観測時期は落葉樹の落葉期間に当たるが，ソメイヨシノの開花には晩秋から春季までの気温が影響するため，落葉期の観測データ
から周辺環境を評価することとした。観測高度は海抜 450ｍ，空間分解能は 0.5ｍである。RS
観測範囲は(１)の観測地点をほぼ含むよう設定した。得られた RS 画像は茨城県数値地図を参照し，アフィン変換による幾何補正を行った。土地被覆分類は航空機観測により取得した可視域 2 バンド(中心波長 565nm，667nm)，近赤外域 1 バンド(中心波長 848nm)，熱赤外域 1 バ
ンド(中心波長 9245nm)のデータをもとに教師なし分類によって 120 クラスに分類した後に，最終的に建築物，人工舗装面，水面，緑被地，裸地の 5 つに再分類した。
(３)調査地点の周辺土地被覆の評価(２)により得られた土地被覆分類結果を用い，各調査地点の周辺土地被覆の割合を求めた。
近傍の土地被覆の影響から広域的な土地被覆の影響までを考慮する為に，分析範囲は調査地
点から半径 10m，50m，100m，200m と複数設定した。
２．結果(１)ソメイヨシノの開花日
個体別の開花日を図 3.3.5 に，調査地点別の開花開始日および開花完了日を図 3.3.6 に示す。
最も早い開花(10 輪以上が開花)は 3 月 26 日に 5 個体で見られた。全体の 80％の個体は 4 月 1
日と 4 月 2 日に開花し，4 月 3 日には全ての個体が開花に達した(図 3.3.5)。4 月 1 日と 2 日に開花日を迎えた個体が集中したが，これは 3 月下旬に平年の 3 月下旬の平均気温(8.5 ／土浦
気象観測所)を下回る日が続き，4 月 1，2 日の急激に上昇した気温の傾向と対応していた(図3.3.5)。
調査地点毎では，4 月 1 日と 2 日に最初の開花が見られたのは 48 地点で(68％)，
55 地点(81％)
が 4 月 1 日と 2 日に開花を完了した(図 3.3.6)。つくば駅と土浦駅をそれぞれの市街地の中心とみなし，各調査地点と両駅の距離から，各調査地点をつくばと土浦に分類した(図 3.3.7)。
77

つくばと土浦を比較すると，土浦では調査地点間の開花日のばらつきが小さく，最も早い開花開始日と開花完了日はそれぞれ 3 月 28 日と 3 月 31 日であった。3 月 31 日までに開花を完了した地点数も，つくばの 8 地点に対し，土浦では土浦駅前の 1 地点のみであるなど，全体につくばで開花が早く進行した。
各観測地点の開花開始日および開花完了日のデータをもとに，逆距離加重法(IDW 法)を用いて内挿補間を行い，開花日の分布図を作成したところ，土浦駅周辺，つくば駅周辺で開花が早く，宍塚近辺で開花が遅くなっている傾向が明確に表れた(図 3.3.7)。

図 3.3.5 ソメイヨシノの開花個体数と図 3.3.6 調査地点別の開花開始日と日平均気温（日平均気温は土浦の気象

開花完了日。研究学園駅に近い２調観測所の観測値を使用）

査地点は本図から除いた。

図 3.3.7 ソメイヨシノの開花開始日(上)と開花完了日(下)の空間的差異(２)土地被覆解析結果
建築物や人工舗装面は土浦駅，つくば駅，研究学園駅の駅周辺で多く，緑被地や裸地は
里山林の優占する宍塚周辺や農的土地利用が広がる郊外部に多く分布していた(図 3.3.8)。なお，本研究の RS 観測が行われたのは冬季であり，落葉樹の落葉期にあたるため，緑被地に分類された土地は常緑樹および草本種の広がる土地となる。また，裸地として分類された土地の多くは農地であるが，開発の進むつくば駅以西の地域については，宅地用の造成地が含まれた。つくば駅周辺と土浦駅周辺の土地被覆を比較すると，土浦駅周辺では建築物と人工舗
78

装面が土地被覆の大半を占め，つくば駅周辺では土浦駅周辺に比べ緑被地の割合が大きかった。

図 3.3.8 土地被覆分類図(３)ソメイヨシノの開花日と周辺土地被覆の関係
本研究の土地被覆解析は航空機 RS データをもとに行っているため，航空機 RS データの観測範囲の辺縁部に位置する開花日調査地点は解析から除外した。各半径の円のうち，95％以
上が RS 観測範囲に含まれている調査地点のみを抽出したところ，半径 10m，50m，100m，200m ではそれぞれ 64，62，57，47 地点が抽出された。
抽出された調査地点に対して，それぞれの半径の円内の各土地被覆割合を算出した。半径100m の土地被覆解析において，人工的な土地被覆である建築物と人工舗装面の各割合の和が最も大きいのは土浦駅前の調査地点で，値は 85％であった。逆に最も割合が小さいのは霞ヶ浦に繋がる桜川の堤防沿いの中で最も市街地中心から離れている調査地点の 19％であった。
同様に，つくばで建築物と人工舗装面の割合の和を算出したところ，最大値と最小値はそれ
ぞれ 56％と 17％となり，土浦に比べて調査地点周辺の人工的な土地被覆の割合が小さく，調査地点間の差も小さかった。水面は土浦だけで見られた土地被覆であり，霞ヶ浦湖岸や桜川沿いの調査地点周辺に 10～48％存在した。
図 3.3.9 は各調査地点を開花日の早晩により 3 群に分類し，各群に含まれる調査地点の各半径における周辺土地被覆の平均値を示したもの，表 3.3.3 は開花日と各土地被覆割合の相関係数(Spearman の順位相関係数)を示したものである。

79

図 3.3.9 各調査地点周辺の土地被覆割合と開花日の関係。各グラフの縦軸は各土地被覆の割合を、横軸は開花日を表す。図中の「-3 月 31 日」は 3 月 26 日〜31 日に開花した群を示す。

表 3.3.3 土地被覆と開花日の相関(Spearman の順位相関)

１)つくば
開花日と各土地被覆の関係を見ると，5～10％と僅かではあるが，開花日の早い調査地点周辺の人工的な土地被覆割合(半径 100m，200m)の平均値が，開花の遅かった地点に比べて高い傾向が見られた(図 3.3.9)。
Spearman の順位相関係数による分析では，人工舗装面(半径 100m，200m)の割合が大きいほど開花が早まり，
裸地(半径 50m，100m)の割合が大きいほど開花が遅くなる傾向があった(表3.3.3)。建築物の割合と開花日には関係性は見られなかった。緑被地は半径 50m の解析においてのみ開花を早める傾向が見られた。半径 10m の解析においては，いずれの土地被覆とも有80

意な相関関係は見られなかった。
２)土浦
土浦では，建築物(半径 10m)や人工舗装面(半径 50m，100m)の割合と開花日の間には負の相関関係が，緑被地(半径 50m，200m)や裸地(半径 50m，100m)の割合と開花日の間には正の相関関係が見られた(表 3.3.3)。また，土浦にのみ見られた土地被覆である水面は，半径 50m の解析において開花日と有意な正の相関関係があった。しかし，2 日に開花完了した群と 3 日に開花完了した群の土地被覆を比較すると，裸地，緑被地，水面割合の和(半径 200m)はともに55～60％程度であるものの，水面の割合は 2 日に開花した群のほうが大きかった(図 3.3.9)。
３．考察(１)ソメイヨシノの開花
開花日には最大で 8 日間の差が見られた。個体間差があることは確かであるが，この差は2010 年の各気象観測所のソメイヨシノの開花日の観測結果 と比較すると，水戸と津の 9 日間，水戸と鳥取の 8 日間などと近い値である。このように市街地とその周辺地域に存在する開花
日の差は，地理的に遠く離れた環境で生じる差にも匹敵し得るものである。今後，都市化による生物季節の変化は，都市生態系における種間相互作用や種内遺伝子流動などを考える際に，考慮すべき現象であると言える。
また，市街地から離れた郊外部で開花が遅い一方，土浦とつくばの市街地では開花日にばらつきがあり，早い開花は都市部でのみ見られたことから(図 3.3.7)，都市化に伴い，樹木の生物季節に変化が生じていることが確認された。
(２)ソメイヨシノの開花日と周辺土地被覆の関係
市街地で開花の早い地点が現れたものの，人工的な土地被覆である建築物と人工舗装面を比べると，周辺に人工舗装面の割合の大きい環境は開花が早い傾向があった一方，建築物については同様の傾向は見られなかった(表 3.3.3)。この理由として，建築物と樹木の位置関係
によっては日射量の減少や，風の遮蔽効果などに差が生じることや，土地被覆による解析で
は延床面積や用途の違いが反映されないことなどが考えられた。
裸地，緑被地，水面といった非人工的な土地被覆についても，開花日との関係にはそれぞれ特徴が見られた。つくばと土浦ともに，裸地割合が大きい環境では開花日が遅くなる傾向が見られた(表 3.3.3；半径 50m，100m)。一方，緑被地については，つくばでは開花日との間に一定の関係はなく，半径 50m の解析においては開花を早める傾向が見られた。緑被地はその分類の中において，常緑樹や草地が同等に扱われ，樹冠下の被覆の違いも反映されない。
このように同じ緑被地に分類された土地の中にも質的に異なる環境が含まれることが，緑被
地と開花日の間に明確な関係性が現れなかった一因であると考えられる。水面に関して，土浦において，2 日に開花した群と 3 日に開花した群を比較すると，裸地，緑被地，水面の割合の和は同等であるものの，水面の割合は 2 日に開花した群のほうが大きかった。一般的に，
81

海辺や川辺など大規模な水域に近い地域では，最低気温と最高気温の差が小さくなることが知られており，この水域の気候緩和効果が裸地や緑被地とは異なる影響を開花に及ぼしていることが示唆された。
開花に影響を及ぼす周辺環境の範囲については，半径 50m の解析において，土地被覆と開花日の間に多くの有意な相関関係が見られたことから，市街地およびその近郊地域における
ソメイヨシノの開花日の差は同範囲程度の環境の違いによる影響が大きいことが考えられる。
(３)周辺土地被覆以外の要因による開花日の差
つくばと土浦を比較すると，建築物や人工舗装面は土浦で密に分布している(図 3.3.8)のに対し，開花はつくばで早い傾向(図 3.3.7)が見られた。このような結果が得られた要因として，
よりマクロなスケールでの環境差の影響の存在が考えられる。
土浦の調査地点の多くは霞ヶ浦の気候緩和効果により県内でも最低気温が比較的高い地域に位置し，つくばの調査地点の多くは県内でも特に冬季の最低気温が低くなりやすい地域に位置する春季の生物季節については，気温の高い地点で早く進行することが知られており，4
樹種の展葉や開花の進行過程を調査した原田らも，臨海部に比べて内陸部で生物季節の進行が遅いことを報告している。しかしながら，本研究の結果は水域に近い土浦で開花が遅く，内陸部のつくばで開花が早い傾向を示した。ソメイヨシノの開花は，晩秋から冬季の低温にさらされることで休眠が打破され，その後の平均気温の積算により開花の早晩が決定される。
暖冬であった 2005 年は全国的に開花が遅くなったように，水域に近い土浦はつくばに比べて最低気温が高く保たれ，休眠打破が遅れた可能性が考えられる。本研究では，周辺環境として各調査地点から半径 200m 内の土地被覆のみを解析したが，土浦とつくばの生物季節の比較においては，より広域的な環境の違いが開花日の差をもたらしている可能性が考えられる。
さらに，広域的な影響による開花日の差が見られた一方で，同調査地点内にも開花日に数日の差が見られた。これは一部には樹木の個体間差によるものと考えられる。しかし，土浦
で他個体が 3 月 31 日以降に開花する中，唯一 3 月 28 日に開花した個体の近傍にはポンプ場の熱の排出口が確認された。このように，個体の植栽位置によっては局所的な周辺環境による影響を受け，特に開花開始日の早晩に関係すると考えられ，土浦で半径 10m 内の建築物の割合と開花日の間に相関関係が見られたことも，建築物の隣接に伴う局所的な影響の存在を反映した可能性が考えられる。

本研究は都市化の影響による生物季節の変化を明らかにするため，都市的環境から農的・
自然的環境まで比較可能である郊外都市において，ソメイヨシノの開花日と周辺土地被覆の関係を調査した。その結果，市街地では郊外部に比べて開花日のばらつきが大きく，開花日の早い地点が現れ得ることがわかった。つくばと土浦，それぞれの都市内における開花日と土地被覆の関係性の分析結果からは，5 つに分類した土地被覆はそれぞれに開花への影響に82

差異が見られることが確認された。人工舗装面の多い環境では開花が早くなり，裸地の多い環境では開花が遅くなる傾向がある一方，建築物や緑被地と開花日には必ずしも一定の関係が見られなかった。緑被地や建築物は同分類内にもそれぞれ，木本と草本や高木と低木の違い，延床面積や用途の違いが内包されていることから，一定の傾向が表れにくかったものと考えられる。これらのことから，人工物の増加が単純に開花時期の変化をもたらすのではな
く，周辺環境の性質によって開花日への影響は異なることが考えられる。また，樹木から半径 50m 程の範囲内の土地被覆の違いが，市街地とその近郊地域の開花日の差に最も影響している可能性が考えられた。さらに，地域間の開花日と土地被覆の関係性の比較からは，地域間に生じた開花日の差は，沿岸部か内陸部かといった，より広域的な環境の違いが反映されていることが推察された。今後は，建築物や緑被地に分類された土地の中に含まれる差異，
各土地被覆と樹木の位置関係を踏まえることで，より詳細な土地被覆と開花の関係が議論できるものと考えられる。

c. 高解像度衛星データによる土地被覆の違いが地表面温度分布に与える影響
温暖化後の都市域での施策を考える上で，温度環境の変化は重要なファクターの一つである．ここでは，現況での都市化が温度環境に与える影響，特に緑地が地表面温度低下に与える役割に着目し，衛星データを用いた解析を行った．こうした影響評価を行う際に，衛星データは有効なツールである．
解析対象地域は，都市域と郊外の田園がバランス良く含まれている千葉県柏市を中心とする千葉県北西部(図 3.3.10)とした．使用した衛星データは商用衛星である QuickBard により2003 年 06 月 05 日に撮影された可視〜近赤外 4 チャンネル画像，および熱環境モニタリング
として，米国 Terra 衛星に搭載された ASTER より提供される地表面温度プロダクトである．
Terra/ASTER データは 2003 年 04 月 07 日(昼間; 図 3.3.11 左)および 2003 年 08 月 04 日(夜間；図 3.3.11 右)の 2 シーンである．空間解像度は QuickBird は衛星直下で 2.44m，Terra/ASTER は
同じく直下で 60m である．撮影時期が異なるのは，衛星軌道が異なることと，光学センサーの宿命として，晴天時の画像取得が困難であること，共に高空間解像センサーであることから，回帰日数が多く，対象地域直上を通過することが少ないことが挙げられる．ほかに土地利用データとして，10m メッシュ土地利用データを使用した．

83

[ ][km] 30

31

32

33

[ ]
[km] 5 10 15 20 25 30 3534

図 3.3.10 Terra/ASTER 地表面温度画像(左：2003/04/07 昼、右：2003/03/04 夜)

図 3.3.11 研究対象地域ならびに Quickbird 画像84

図 3.3.12 植皮率と 90m メッシュ内平均 NDVI(左)と 90m メッシュ内植生域での平均 NDVI(右)と４月昼間での地表面温度との関係

緑地化が表面温度形成に与える影響を評価するために，90m グリッド(Terra/ASTER1 ピクセ
ルサイズ)内での緑被率，ならびに緑地度を算出した．前者は正規化植生指標(NDVI)が 0.1 を超える割合とし，後者はさらに二つに分け，90m グリッド内での平均 NDVI(NDVI90m)，なら
びに NDVI 0.1 以上のピクセル数で平均した NDVI(NDVI90m_veg)をそれぞれ算出し，Terra/ASTER の地表面温度との比較を行った．図 3.3.12 に 4 月 7 日の地表面温度を元にした植皮率と NDVI90m(左)ならびに NDVI90m_veg(右)と地表面温度の関係を示す．色が平均地表面温度を示す．どちらでも緑被率が増え，かつ 90m グリッド内での NDVI が増えると温度が下がる傾向が認められる．しかし，NDVI90m_veg では，緑被率が低く，かつ NDVI が高い領域(都市域での街路樹を抽出していたことが 10ｍメッシュ土地利用データより検証された)で異常に低い表面温度となっている．これはサンプル数が少なすぎるため，表面温度算出アルゴ
リズム上のエラーあるいは誤差である可能性が高い．なお，盛夏夜間で同様の解析を行った
結果，緑被率・NDVI と地表面温度との関連性は春・昼間より低く(しかし，緑被率 90％以上
かつ NDVI0.3 以下の領域で明瞭に低い温度が抽出される傾向は認められた)，ヒートアイランドに代表されるように都市構造物からの距離に比例して温度が低くなっていたことが分かった(図省略)．さらに関連性をみるため，4 月の地表面温度情報の中で，


0.3 <緑被率<0.6, 0.2 <NDVI<0.3



0.5<緑被率<0.8, 0.3<NDVI<0.485の領域を抽出し，地図化したものが図 3.3.13 となる．図 3.3.13 より，同様のカテゴリに分類されたところであっても，都市に近いピクセルが温度が明瞭に高いことが分かる．この結果
は温暖化後の将来予測で都市域の，特に夏季の地表面温度を下げるための施策提言(都市緑化)について示唆的な意義を持つものと思われる．

 s s  »   …  

26

30

[km]

[ ]
24

28

32

34

図 3.3.13 図 3.3.11 より緑被率、NDVI に条件を与えてマスクした図。条件は本文参照。

d. 自治体の適応策班
平成 22 年度は、平成 23 年度以降の研究の準備的な作業として以下の 2 つを実施した。①：
埼玉県環境科学国際センターにおいて現在実施している大気環境物質(PM、BC、CO2 等)の観測について整理を行った、②：埼玉県で実施されている緑地保全・緑化政策について、公表されている資料・データをもとに予備的な調査を実施した。以下、それぞれの詳細について記述する。

①：埼玉県環境科学国際センターにおいて観測している大気環境物質
表 3.3.4 に埼玉県環境科学国際センターにおいて現在実施している大気環境物質の観測について整理したものを示す。PM2.5 に関しては、2000 年から現在まで、化学組成を含めた週単位の通年観測を行っており、2009 年からはこれと並行した日単位の観測も行っている。
また、
更に人為発生源由来の粒子にフォーカスした PM1 に関しても 2005 年から観測を行っている。
このような微小粒子の通年かつ長期観測を行っている観測点は全国的にも非常に少なく、貴重な観測データが得られていることがわかった。CO2 に関しても WMO 標準ガスを基準とした高精度な観測を実施しており、また人間活動の影響が現れる都市近郊の観測は世界的に珍86

しい。これらのデータは今後グループ 1(CO2 同化グループ)およびにグループ 2(大気汚染物質
同化グループ)に提供可能なデータとして示していき、本プロジェクト内で利活用されることが期待される。

表 3.3.4 埼玉県環境科学国際センターにおいて観測している(いた)大気環境物質
物質

測定項目

測定法

PM2.5

質量濃度

PM2.5

時間分解能

緯度

経度

開始年月

測定頻度 備考

TEOM1400a/SES付き（連1時間
続自動測定）

36.08N139.55E

2000年4月～

通年

質量濃度＋成分

FRM2025（フィルター捕集）

1週間

36.08N139.55E

2000年9月～

通年

同時に水溶性無機イオ
ン8成分+炭素2成分+PAHs3成分を分析

PM2.5

質量濃度+成分

FRM2025（フィルター捕集）

1日

36.08N139.55E

2009年4月～

通年

同時に水溶性無機イオ
ン8成分を分析PM1

質量濃度+成分PM1サンプラー（手製,分級器にはPM11週間
SharpCutCyclonを使用）

36.08N139.55E

2005年4月～

通年

同時に水溶性無機イオ
ン8成分+炭素成分2成分+PAHsを分析

ブラックカーボン -アセロメーター8100（1のTEOMに付設,連続自動測 毎正時の瞬時値 36.08N
定）139.55E

2006年9月～

通年

不具合多く,データは間
欠的

ガス状硝酸

-

4段フィルターパック法

1週間

36.08N139.55E

2002年～

通年

同時に以下のガス状物
質（アンモニア+塩化水
素+二酸化硫黄+亜硝
酸）

CO2

体積濃度

非分散型赤外線分析法

30秒（毎秒値の30秒平均値）

36.08N139.55E

2001年1月～

通年

CO2

体積濃度

非分散型赤外線分析法

30秒（毎秒値の31秒平均値）

36.00N139.18E

1992年4月～

通年

CO2

体積濃度

非分散型赤外線分析法

30秒（毎秒値の32秒平均値）

35.87N139.60E

1991年4月～2002
通年
年3月②：埼玉県で実施されている緑地保全・緑化政策の整理
図 3.3.14 に埼玉県で実施されている緑地保全・緑化政策について整理したものを示す。まず、県が毎年実施している県政世論調査では緑地保全・緑化政策に対する県民のニーズは高く、2005 年には 4 位、その他の年も比較的高いニーズがあることがわかった。これに対し、
埼玉県では 2006 年に緑地保全・緑化の目標と計画をまとめた「埼玉県広域緑地計画」を発表
し、県としても積極的に緑地保全・緑化を推進している。また緑地保全・緑化の具体的な手段として、公有地化、一人一本植樹運動、緑地保全地区指定、緑地保全・緑化活動への補助金、大規模開発時の法規制など、様々なタイプの施策を展開していることがわかった。さらに施策実施のための予算として、彩の国みどりの基金やさいたま環境創造基金などがあり、彩の国みどりの基金に関しては、主として県税である自動車税の一部を利用し、2009 年は 14
億 6 千万円という大きな予算を有していることがわかった。

87•

県民の緑地保全・緑化に対するニーズは高い–•

2006 年発表
2016 年までの緑地保全・

緑化 に関する目標などが記述されている

現在実施されている緑地保全・緑化のための具体的な施策
–
–
–
–
–
–

•

2005 年)： 4 位

これを受け、埼玉県広域緑地計画を策定––•

県政世論調査(

公有地化
一人一本植樹運動
緑地保全地区指定
緑地保全・緑化活動への補助金
大規模開発への法規制など

施策実施のための予算–

彩の国みどりの基金
•
•

–

–

14 億 6 千万円( 2009 年)
自動車税の一部を利用。

さいたま環境創造基金•••

見沼田圃の保全に活用
97 億 4千万円( 2011 年 3月)
さいたま市、川口市との共同基金など

図 3.3.14 埼玉県で実施されている緑地保全・緑化政策の整理(４)研究の推進(総括班)
ａ．自治体との連携体制構築
本年は海外から、大気汚染と温暖化に伴う健康被害および、風下側に位置する我が国への大
気汚染物質の輸送と気候影響に専門家を 中国、韓国から招聘し、国際会議を開いた。会議では、健康被害と温暖化・大気汚染に関するパラメータとの間の定量化に関する可能 なモデルの洗い出し、SALSA システムを駆動するためのデータ確保に関して議論を行い、その見通しが得られた。
平行して、協力を表明している各自治体関係者と協議を開始した。今年度は、自治体が必要としているデータセットおよび自治体で 運用している観測についての情報を共有した。また、環境省の S8 プログラムの地域班と RECCA との間の研究課題連携打ち合わせ (2010 年 12月 28 日)に参加して、自治体との情報交換のための会議の仕組みと、各プロジェクトが生成するデータベースについての検討に貢献した。

ｂ．総合データベースの構築着手
今年度は、本プロジェクト(SALSA プロジェクト)のためのホームページを設定した。
http://www.mext-isacc.jp/
88http://157.82.240.167/~salsa/index.html
同時に同化システムに必要な高分解能のデータと排出インベントリの調査を行った。その結果、エアロゾルと短寿命ガスデータは関東域には十分存在することが明らかになった。二酸化炭素については、埼玉県が実施する観測点をのぞいて、高い分解能の地上データが存在しないので、航空機観測データと GOSAT 衛星データを組み合わせる手法を検討した。データ取得に必要な GOSAT による関東集中観測がグループ１によって開始された。

ｃ. ダウンスケールシステムの調査
本研究に使用する NICAM は、全球モデルとして開発されたものである。しかし、流体計
算には有限格子による差分計算アルゴリズムが採用されており、領域モデルとしても使用できることが、通常のスペクトル型大循環モデルと異なる。本年度は、全球計算と領域計算が可能なモデルのよる同化システムを実現するために、NICAM の領域化について検討した。そのひとつとして、ストレッチ格子による領域化手法がある。

d. システム構築と影響・適応策の間の結合方針について
システム構築(第１班と第２班)の成果を影響と適応策(第３班)に結びつける道筋は非常に難しい問題であるが、本年度の研究を通して明確な方針が得られた。

89