「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
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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の成果を応用する。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を形成する。以上の研究のながれを図 1.4 に示す。
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。

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(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。図 1.5 に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
ョンの事例を示す。

(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・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。図 1.6 に研究のスタートとなった MIROC 気候モデルによるエアロゾル同化の事例を示す。

(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3

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（図 1.7）。
この取り組みにおいては、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。

(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、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。

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
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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
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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

図 1.5 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の事例。観測データとして、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 1.6 エアロゾル同化の事例。MODIS 衛星搭載センサーによって観測されたエアロゾル光学
的厚さ（波長 550nm）の分布（上左図）と、MIROC 気候モデルに組み込んだ SPRITNARS
モデルによるシミュレーション（上右図）。下図は、アフリカに設置された天空輝度計から得られた値との比較を示す。モデル計算値はそのまま（赤）では地上観測値と大きく違うが、同化を行う（青）と観測値に近づく。

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。同化解析によって、環境物質濃度がより正確に与えられるので、緑化などの適応策のモデル検証が容易になる。
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5. 研究計画
図 1.8 に全期間の研究計画を示す。前年度までに開発した、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、都市緑化シナリオを用いて、今年度は本格的な計算を開始し、より多くのデータと比較を開始した。次年度は、計算結果を自治体と共同で解析し、自治体が必要としている施策への利用を検討する。下記に各班の年次計画を示す。図 1.9 に開発項目の計画を示す。研究集会については前年度の計画案から若干の変更がある。

(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
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。
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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
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。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 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。
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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。全体の年次計画の概要と個々の開発課題をそれぞれ図 1.8 と図1.9 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（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 2011 年 3 月と 2013 年 9 月に実施、あるいは実施予定である。また準国際会議を 2011 年 11 月に行った。2013 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
で行う。
現在までに、平成 24 年度までの課題がほぼ予定通り終了した。来年度（H25 年度）は、これまで開発してきたモデルシステムとデータ群を用いて、より多くの計算を行う。それを地方自治体と共に解析することにより、影響評価と適応策の研究を行う。

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図 1.8

図 1.9

研究計画の概要

研究課題の開発計画
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6. 平成 24 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 24 年度は、都市域における二酸化炭素データ同化モデルの基本部分の作成と、集中観測データの解析による発生源強度の解析、および、その誤差評価を行う。また、発電所周辺などの二酸化炭素高濃度域における気温場への影響評価を実施する。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て、都市域における
二酸化炭素の発生源強度の推定を実施する。また、国内外の会議に出席し、大気と陸域間の二酸化炭素交換に関する情報収集を行う。
b. AIST-MM の 4 次元変分法（4D-VAR）化のための基本プログラム作成
AIST-MM の 4 次元変分法への適応に向けた基本部分のプログラム作成を実施する。また、その高速計算化に向けた高速計算機ユニット（GPGPU）の利用を検討し、技術的課
題の洗い出しを行い、その対応方法を検討する。
c. 二酸化炭素高濃度域における気温場への影響評価
発電所周辺などの二酸化炭素高濃度域において、高濃度事例の年間出現頻度を評価した上で、それが局所的な地表気温場へ与える影響を評価する。
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 24 年度は、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。

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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。
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議論を行い、情報を収集する。
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
前年度までに第 2 班で構築したエアロゾル同化システムと、前年度までに総括班で開発した 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。さらに本プログラム共通シナリオを用いた実験に着手し、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、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。
b. 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
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 NICAM モデルで利用できる形式に整備する。また、引き続き必要な観測デー
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、前年度までに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 24 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、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、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
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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、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。各自治体が適応策立案の検討を行うための参考として、健康影響予測マップなどを自治体関係者に提供する。
b. 都市緑化
都市緑化に関しては、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）のデータベースを作成する。
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、複数の土地利用シナリ
オに基づいて気温や大気汚染物質の濃度変化の評価を行う。その際に、自治体の各種の緑地保全策や緑地保全に関する法制度等も考慮し、必要となる対策に資する土地利用シ
ナリオを作成する。
c．自治体との検討会
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行う。

（4）研究の総合的推進（総括班）
平成 24 年度は、平成 23 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構築する。

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。
b. 総合モデルと総合データベースの構築
平成 23 年度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。構築にあたっては、当該分野における専門家との意見交換を実施し、ウェブ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
平成 23 年度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
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d. 国際的な情報収集と発信
本研究の進捗状況に関し、海外の専門家と意見交換を行い、研究の改良に役立てる。
また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。

7. 平成 24 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

データ解析補助今須良一 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16

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

染谷有 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

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

Tie Dai2

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

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

大学院新領域創成科学 教授

影響評価と適応策研究科
小西祥子 3

医学部

助教

健康影響評価の解析

竹内昌平 3

医学部

研究補助

健康影響評価の解析補助

新城利奈子 3

医学部

研究補助

健康影響評価の解析補助

安本晋也 3

医学部

研究員

健康影響評価の解析(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

西澤匡人 2

地域環境研究センター研究員

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

藤田佳子 2

地域環境研究センター

ア シ ス タ ン 文献収集と整理
17

NICAM 化学モデル開発

トスタッフ高見昭憲 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上田佳代 3

環境健康研究センター

Ng Chris Fook 環境健康研究センター
Sheng

3

伊禮聡 3

研究員

疫学調査に関する研究

ポ ス ド ク フ 疫学調査に関する研究ェロー

地域環境研究センター

ポ ス ド ク フ 観測データの収集ェロー

木田弥生 3

地域環境研究センター

ア シ ス タ ン 文献収集と整理
トスタッフ（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

副研究部門長二酸化炭素領域モデル開発

応用力学研究所教授

領域気象化学モデルの開（九州大学）
鵜野伊津志 2

地球環境力学部門発・応用（名古屋大学）須藤健悟２

大学院環境学研究科

准教授

NICAM 化学モデルの開発

地球環境科学専攻（千葉大学）
樋口篤志 3

高村民雄 3

環境リモートセンシング 准教授

静止気象衛星データ整備と研究センター

データ提供

環境リモートセンシング 教授

SKYNET 放射ネットワーク

研究センターのデータ解析

（その他）
松枝秀和 1

気象研究所

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

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

チ ー ム リ ー 物質循環モデルの開発
ダー

村上暁信 3筑波大学大学院 システ 講師
18

都市環境の適応策

ム情報工学研究科
社会システム・マネジメ
ント専攻
石井康一郎 3

東京都環境整備公社

主任研究員

都市環境の適応策

東京都環境科学研究所
増冨祐司 3

埼玉県環境科学国際セ 研究員
ンター

都市環境の適応策

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

客員研究員

西田睦

東京大学 大気海洋研究所

客員研究員

村上浩

宇宙航空研究機構

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

井上元

東京大学

清木達也

理化学研究所

計算科学研究機構

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

高見澤秀樹

東京大学

大気海洋研究所

大学院生

竹中栄晶

東京大学

大気海洋研究所

研究員

竹村俊彦

九州大学

応用力学研究所

准教授

森野悠

国立環境研究所

滝川雅之

海洋研究開発機構

チームリーダー

原政之

海洋研究開発機構

研究員

地球観測研究センター

計算科学研究機構

大気海洋研究所

チームリーダー
客員教授

地域環境研究センター

協力を仰ぐ地方自治体
東京都環境局環境政策部
19

研究員

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

Soonchang Yoon

国立ソウル大学

Hua Zhang中国気象局気候センター

Ho Kim

国立ソウル大学

Xinbiao Guo

北京大学

環境工学学部

地球環境学部
気候研究部

地球環境学部

公衆健康学部

教授
教授
教授
教授
教授

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。機関は略称によって示す（略称は、東京大学大気海洋研究所は大海研、東京大学大学院医学系研究科
は東大医、東京大学新領域創成科学研究科は東大新、国立環境研究所は環境研、産業技術総合研究所は産総研、九州大学応用力学研究所は九大、名古屋大学大学院環境学研究科は名大、千葉大学環境リモートセンシング研究センターは千葉大、筑波大学システム情報工学研究科
は筑波大、東京都環境整備公社東京都環境科学研究所調査研究科は都環研、埼玉県環境科学
国際センターは埼玉環境、気象庁気象研究所は気象研、海洋研究開発機構は JAMSTEC、宇宙航空研究開発機構地球観測研究センターは JAXA、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は自治体、を表す）。

・ 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。
・ 環境研は大海研と協力して、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。
・ 気象研は大海研と協力して、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。
・ 産総研は大海研と協力して 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
20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大海研と環境研に集約し、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。

21

II. 研究成果の概要
1. 評価と対応
H24 年度には中間評価を受け、下記の指摘点を頂いた。これらについて次のような対策を取った。
・指摘点 1：化学モデル接続は大きな成果。緩和分野も含め科学的・社会的意義は極めて高い。
（対策）重要なモデルコンポーネントの開発開発に 1 年半かかったが、世界的にもユニークなモデル群ができた。これらを H24 年度でシステムとして統合できた。その結果、同じ力学フレームで領域から全球までをカバーし、CO2 から大気汚染物質まで扱えるモデルができた。
また、このようなモデルを運用できる効率的なチームが育っている。NICAM 利用は開発人数が少ない我が国にとって利益である。力学輸送部分はフラックス保存性が重要な CO2 グルー
プが進んでおり、領域モデル化は不均質性が強い大気汚染のグループが進んでいる。そのために、班同士で相互に助け合って非常に効率よく開発ができている。

・指摘 2, 3：開発モデルが温暖化予測や適応策検討にどう活かされるかをより明確にする必要がある。熱被害には化学モデルは不要、大気汚染問題は温暖化適応策と無関係というように必ずしも適応策に直接結びつかない研究項目が含まれている。また、CO2 は排出場所によらず広域の温暖化を引き起こすので排出量の逆推定や見える化は必要が無い。意義を明確化にするべきである。
（対策）適応策への道筋を十分示していない点は反省するが、問題は複雑であり、計算本格化を通して、道筋を示す。温暖化・大気汚染・都市化は同時進行しており、分離は難しい。
適応策に関しては健康影響と緑化に特化して事例を構築する予定である。両者の複合施策も考えられる。すなわち、高温下で大気汚染の健康影響はより大きくなる可能性があり、直接の熱被害と同時に考慮する必要がある。緑化も熱被害の軽減と大気汚染物質分布に影響を与える。SRES、RCP 等で将来の大気汚染シナリオは大きく異なり、同化手法や逆問題を併用することにより、モニタリングする能力を身につけることが適応策の重要な点である。
本研究では、 適応策のみに特化することなく、適応策・軽減策の協調戦略の検討を行いたい。例えば、昨今問題になっている PM2.5 などの越境汚染の問題は、削減策と適応策の両面から検討する必要がある。また、原発事故による電力制限下では、電力削減と熱による健康被害の適応策は一緒に検討すべきである。このような適応策と削減策の強い結びつきは、将来のエネルギー削減過程でも同様で、むやみな削減は適応策をも圧迫するので、両者の最適化の観点が重要である。最近では CCAC（Climate and Clean Air Coalition）国際枠組みが米国、日本などの参加で始まっているが、これは長寿命温室効果ガス（LLHG）と 短期気候汚染物
22

質（SLCP: Short-lived Climate Pollutants）の削減策と適応策を同時に考える戦略に基づいており、本研究の戦略と近い。

2. 進捗状況と成果
研究は、ほぼ予定通りに進んでいる。以下にその概要を示す。
・モデル開発：平成 24 年度までに開発してきた、各班が目標としている各大気環境物質モデ
ル、超過死亡モデルを組み合わせてシステム化を行った（図 2.1）
。これらのモデルを稼働するために必要なデータの整備も行われた。これによって、数キロメートルの分解能で、全球から関東平野スケールの領域を目的に合わせて、効率良く計算できるモデリングシステムを構築することができた。これらは 1990 年代に始められた MIROC 数値モデリングシステムのうち、大気部分の次世代型モデルに対応する。使用されている物質モデルは SPRINTARS と、酸素同位体（18O）、短寿命物質CHASER などが受け継がれており、長寿命ガス（CO2, CH4）
（SO2、各種エアロゾルなど）が扱える。また、逆問題システムも準備されており、これらの物質の排出源の推定に使える。本開発は理研の「京」プロジェクトとも密接に連絡を取りながら行われているので、我が国の次世代モデルとして波及効果を生み出すことが期待できる。
図 2.2 に本モデルの特色である NICAM（Non-hydrostatic Icosahedron Atmospheric Model）モ
デル上に組み込まれた２つの差分計算格子を示す。NICAM システムでは、標準的な全球一様な格子システムの他に、注目する領域により多数の計算点を配置する Stretched 格子が装備されているが、本プロジェクトによって新たに Diamond 格子と呼ばれる格子システムを理化学研究所および海洋開発研究機構の協力の基に作り上げた。このシステムによって、着目する領域のみに計算リソースを割り当てて計算する NICAM 領域モデリングが可能になった。新
たに境界値を適切に与える必要があるが、例えば、Stretched-NICAM と Diamond-NICAM を組み合わせることにより全球から領域スケールの計算を２段程度のネスティングで踏破できる可能性が生まれた。
本年度は、日本付近の計算には主に Stretched-NICAM を用いた。また、Diamond-NICAM の応用例として、福島第一原子力発電所事故による放射性物質の分布に関するシミュレーショ
ンを行った。事故当時の風向風速および、文部科学省の航空機モニタリングによる放射線量データから類推できる放射性物質の輸送パターンと整合する結果を得た。
・二酸化炭素の逆問題システム：二酸化炭素の同化と逆問題システムの構築については、４次元同化システム化に向けたコンポーネントの整備や基本パフォーマンスのチューニングを
開始した。
一方、
逆問題解析の手法の一つであるシンセシスインバージョン手法を用いて 2011年 3 月の東日本大震災前後のデータ解析を実施したところ、鹿島臨海工業地帯を中心に約30%相当の二酸化炭素排出量の減少を検知したという結果となった。その他の期間を含む観23

測データについては、自治体からのデータ提供が進み、日変化の季節変動などがきれいに抽出でき、システムへの入力データとして整備された。GOSAT による関東集中観測は継続されているが、コンクリートやアスファルト面を多く含む都市上空での観測データに負のバイア
スがあることが判明したため、精度向上のための改良を開始した。
・短寿命物質：前年度に開発した Stretched-NICAM に SPRINTARS エアロゾルモデルを組み込んだモデルを用いて、Stretch-NICAM-Chem による大気汚染物質のシミュレーションを行い、観測データによって検証した結果、関東地方のエアロゾル場のシミュレーションをある程度の精度をもって行うことが可能なモデルであることが明らかになった。また、このモデルを利用して、関東平野スケールの短寿命物質（大気汚染物質等）に関する逆問題システムを開発した。このシステムを利用して、環境省大気汚染物質広域監視システムで観測された浮遊粒子状物質 (Suspended Particulate Matter; SPM) に同化した結果、関東内陸部での SPM の過小評価が改善されることが確認された（図 2.4）。従来型の MIROC+SPRINTARS 同化システムを利用した全球スケールの短寿命物質の排出量評価も同時に行った（図 2.4）。
前年度に引き続き本年度はグループ 3（G3）に計算データを供給するためにより多くの計算を Stretched-NICAM を用いて行った。特に、削減施策の効果や適応例を調査するために、
1970 年代、2000 年代、2030 年代の期間の気候と大気質の状況を見る「歴史実験」を実施した（図 2.5）。そのために、新たに 1970 年代と 2030 年代の気候データと短寿命物質の排出分
布、植生分布を過去データとシナリオ実験結果から収集した。
・健康影響：気候変動に伴う気温の上昇が及ぼす健康影響について総合的に評価するために、
熱関連死亡だけでなく、低気温関連死亡に着目して解析を行った。過去の気温および日死亡数のデータおよび、G2 班による歴史実験（1970 年代、2000 年代、2030 年代）の気温分布の推定データを用いて、低気温関連死亡数の分布および、全死亡に占める割合の分布のマップを作成した。
また、粒子状物質(PM)関連死亡については、夏季だけでなく冬季についても推定し、都道府県別の人数について算出した。2030 年代には PM2.5 濃度は不変～減少（シナリオにもよる）にも関わらず、高齢化を反映して超過死亡数自体は増加した（図 2.6）。しかし、シナリオ依存性が大きいので、複数シナリオによる適応策を考える必要がある。
気候変動に伴う気温や大気汚染物質濃度の変化が健康に及ぼす影響についてより総合的に評価することを目的として、アレルギー疾患（特に花粉症、喘息）を健康影響の指標として用いるための予備的な解析を行った。
・都市緑化：本年度は、戦後の緑地に関わる各種の計画や取り組みについての整理、実在の市街地を対象にして緑被率の現状把握、さらに今後の市街地における緑化可能性を検討した。
それに基づいてシナリオとそのためのデータセットを作成して、G2 班とともにシミュレーシ
24ョンを行った。歴史実験の結果の特徴から次のような適応策が考えられる（図 2.7）。(1) 埼玉
東部、茨城、千葉北西部の農地の市街化に対しては、水系の復活や都市内緑化を進めるのが有効と思われる。 (2) 茨城の霞ケ浦北部の高温化に対しては、温暖化影響が大きく生じる場
所の森林化や「首都圏環境インフラのグランドデザイン」展開等が考えられる。(3)熊谷から八王子の高温化（広大な水田地帯の市街地化）に対しては、農地への通水による水田再生が考えられる。(4) 千葉全域・神奈川東部・都西部に関しては高温化する場所と低温化する場
所が複雑に混在しており、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。
・地表面過程の高度化：水田における熱収支に関する改良モデル（MATCRO）を開発し、予備数値実験を行った。結果は良好であり、MATSIRO に比べて潜熱、顕熱フラックスの再現が良好であった（図 2.8）
。また国立環境研究所の瀬谷

創博士の人工廃熱モデル（環境省／推進費 S5 課題成果）を NICAM に組み込み、人工廃熱効果を予備的に算定した（図 2.8）。今後、
これらのモデルの SALSA システムへの組み込みを検討する。
・福島第一発電所事故による環境汚染の実態把握：本問題の解決に貢献するために、本年は開発した Diamond-NICAM+SPRINTARS モデルを放射性物質の点状発生源に関する数値実験を行った。同時に、事故直後から実施している大気中の放射性物質測定に協力して、観測とデータ解析を行った。その結果、風が強く相対湿度が低いときにしばしば高濃度になり、降水で地表面が湿っているときは低濃度になる傾向が見られたので、土壌からの放射性物質の再飛散があったと考えられるなどの知見を得た。
・自治体との連携： 2012 年 7 月 26 日に SALSA 自治体会懇談会を開催して、進捗状況に関する報告を行った（図 2.9）。
また、適応策および緩和策を検討・実施する主体である地方自治体の職員が、実際に対策を検討・実施する上で、どのような科学的な情報を必要としているかについて調査した。調
査は埼玉県の大気環境課の職員を対象にアンケート調査により行った。その結果、「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？」、「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？」、「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？」等の問いに対する科学的情報を強く必要としていることがわかった。

3. 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： NICAM 領域版と大気化学モデルの開発連携を行っており、将来のハイフォーマンスコンピューティング
25

（HPC）による超高解像度シミュレーションへの道が開かれている。
・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。
・平成 24 年度発足の新学術領域研究（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）で実施されている放射性物質の輸送シミュレーションおよび、大気中の動態に関する研究において、本研
究で開発した NICAM+SPRINTARS モデルシステムを用いた数値実験を行った。並行して、大気中を輸送された放射性物質に関するデータを収集・整備しているが、その中には、今後、
SALSA モデルシステムの検証のために役立つ重要なものが多い。

4. 社会的ニーズ
・本研究において行われた 2011 年 3 月期の CO2 排出量の逆問題推計は、社会的にも関心がもたれ新聞報道された。
・今年度特に社会的関心の高かった粒子状物質（PM2.5）の大陸からの越境汚染と関連する健康被害についても社会的関心が高く、ウェブニュースへの対応を行った。
・国際社会では、CCAC（Climate and Clean Atmosphere Coalition）が日本を参加して発足し、その科学企画会議（2013 年 2 月 2 日、ストックホルム環境研究所（SEI）バンコックオフィス）に中島が出席した。
・以上の適応と緩和に関わる研究には、我が国の GOSAT2、GCOM/W、GCOM/C、EarthCARE
衛星が良いモニタリングツールとして期待されているが、これらのミッションで同時運用できる大気環境モデルとして利用準備を進めている。

5. 今後の進め方
・ H25 年度は確立した SALSA モデリングシステムで計算する事例をできるだけ増やし、モデルの検証を行う。さらに、自治体と協力してモデル結果を解析して、利用した適応策・緩和策への提案を行う。H26 年度では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。
・本研究を応用して最適な SLCP の削減パスを探索するために、環境省

環境研究総合推進

費「温室効果ガスおよび短寿命気候因子（SCLP）緩和策が引き起こす環境影響の能動的評価」（フィージビリティ調査）を H25 年度に実施することが決まった。ここでは SALSA モデリ
ングシステムを利用して、削減施策によって起こる領域スケールの大気質の変化の解析、そ26

れらの結果を社会統合評価モデル（AIM モデル）に反映して、当該の削減施策が全球スケー
ルで実施された場合の気候と環境への影響評価を行い、それによって最適パスを探索することが可能か否かのフィージビリティ調査を行う（図 2.10）。
・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 SALSA とソウル大学等の共催で、ABC-SLCP-CCAC シンポジウムを 2013 年 9 月 8 日から 10 日まで開催することを決めて、その準備を行っている。

図 2.1 SALSA モデリングシステム

27図 2.2NICAM 格子システムの拡張。Stretched-NICAM に加えて、全球の一部のみに計算リソースを割り当てて計算する Diamon-NICAM を開発した。

図 2.3

CO2 の関東域におけるインバージョン。2011 年 3 月の事例。CO2 の排出が大きく変化したことを推測させる結果が得られた。
28

図 2.4短寿命物質（大気汚染物質等）のインバージョン。MIROC モデルによる全球での排出量の推定と NICAM モデルによる関東域の同化事例を示す。

図 2.5

1970 年代、2000 年代、2030 年代の気候変化と大気汚染の状況を調査するための歴史実験。
29

図 2.6

歴史実験における健康被害の様相。

図 2.7

土地利用変化による気温影響の評価。
30

図 2.8

地表面状態の変化による気候影響評価の予備実験。

図 2.9 SALSA 自治体懇談会（2012 年 7 月 26 日）

31図 2.10SALSA システムの応用例：「温室効果ガスおよび短寿命気候因子（SCLP）緩和策が引き起こす環境影響の能動的評価」フィージビリティ調査研究。

6. 研究成果の発表状況
論文（査読付き）(1) Aoyama, M., D. Tsumune, M. Uematsu, F. Kondo, and Y. Hamajima (2012), Temporal variation of
134Cs and 137Cs activities in surface water at stations along coastal line near the Fukushima
Dai-ichi Neclear Power Plant accident site, Japan, Geochemical Journal, 46, 321-325.
(2) Aoyama, M., M. Uematsu, D. Tsumune, and Y. Hamajima (2013), Surface pathway of radioactive
plume of TEPCO Fukushima NPP1 released 134Cs and 137Cs, Biogeosciences Discussion, 10,265-283, doi:10.5194/bgd-10-265-2013.
(3) Goto, D., S. Kanazawa, T. Nakajima, and T. Takemura (2012), Evaluation of a relationshipbetween aerosols and surface downward shortwave flux through an integrative analysis ofmodeling and observation, Atmospheric Environment, 49, 294-301.
(4) Goto, D., N. Oshima, T. Nakajima, T. Takemura, and T. Ohara (2012), Impact of the aging processof black carbon aerosols on their spatial distribution, hygroscopicity, and radiative forcing in a
global climate model, Atmospheric Chemistry and Physics Discussion, 12, 29801-29849.
32

(5) Hashimoto, M., T. Nakajima, O. Dubovik, M. Campanelli, H. Che, P. Khatri, T. Takamura, and G.
Pandithurai (2012), Development of a new data processing method for the SKYNET
skyradiometer

observation,

AtmosphericMeasurement

Technique,5,2723-2737,

doi:10.5194/amt-5-2723-2012.
(6) Ibn Azkar M.A.M.B., S. Chatani, and K. Sudo (2012), Simulation of urban and regional air
pollutioninBangladesh,

JournalofGeophysicalResearch-Atmospheres,

117,

doi:10.1029/2011JD016509.
(7) Kaskaoutis, D.G., R. Gautam, R. P. Singh, E. E. Houssos, D. Goto, S. N. Singh, A. Bartzokas, P. G.
Kosmopoulos, M. Sharma, N. C. Hsu, B. N. Holben, and T. Takemura (2012), Influence of
anomalous dry conditions on aerosols over India: Transport, distribution and properties, Journal ofGeophysical Research, 117, D09106, doi:10.1029/2011JD017314.
(8) Moffet, R. C., H. Furutani, T. C. Rödel, T. R. Henn, P. O. Sprau, A. Laskin, M. Uematsu, and M. K.
Gilles (2012), Iron speciation and mixing in single aerosol particles from the Asian continental
outflow, Journal of Geophysical Research, 117, D07204, doi.org/10.1029/2011JD016746.
(9) Ng, C.F.S., K. Ueda, M. Ono, H. Nitta, and A. Takami (2013), Characterizing the effect of summer
temperature on heatstroke-related emergency ambulance dispatches in the Kanto area of Japan,
International Journal of Biometeorology, doi:10.1007/s00484-013-0677-4.
(10) Ng, C.F.S., K. Ueda, H. Nitta, and A. Takeuchi (2013), Seasonal variation in the acute effects ofozone on premature mortality among elderly Japanese, Environmental Monitoring and Assessment,
doi:10.1007/s10661-013-3211-6.
(11) Niwa, Y., T. Machida, Y. Sawa, H. Matsueda, T. J. Schuck, C. A. M. Brenninkmeijer, R. Imasu, M.
Satoh, (2012), Imposing strong constraints on tropical terrestrial CO2 fluxes using passenger
aircraftbased

measurements,

JournalofGeophysicalResearch,

117,

D11303,

doi:10.1029/2012JD017474.
(12) Nurhayati, N., and T. Nakajima (2012), A study of aerosol optical properties at the global GAW
station Bukit Kototabang, Sumatra, Indonesia, Atmospheric Environment, 46, 597-606.
(13) Oikawa, E., T. Nakajima, T. Inoue, and D. Winker (2013), A study of the shortwave direct aerosol
forcing using ESSP/CALIPSO observation and GCM simulation, Journal of GeophysicalResearch-Atmosphere, 118, doi:10.1002/jgrf.50227.
(14) Sato, Y., T.Y. Nakajima and T. Nakajima (2012), Investigation of the vertical structure ofwarm-cloud microphysical properties using the Cloud Evolution Diagram, CFODD, simulated bya three dimensional spectral bin microphysical model, Journal of Atmospheric Science, 69,
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(2) Aoyama, M., M. Kajino, T. Y. Tanaka, T. T. Sekiyama, D. Tsumune, T. Tsubono, Y. Hamajima, T.
Gamo, M. Uematsu, T. Kawano, A. Murata, Y. Kumamoto, M. Fukasawa, and M. Chino (2013),
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(4) Goto D., S. Kanazawa, T. Nakajima, T. Takemura (2012), Evaluation of a relationship between
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(7) Imasu R., A. Inagoya, Y. Hayashi, N. Saitoh, and K. Shiomi(2012), Retrieval ofminor

constituents using GOSAT TANSO-FTS thermal infrared (TIR) data, IWGGMS, Pasadena, USA(8) Ng C.F.S., K. Ueda, A. Takeuchi, and H. Nitta (2013), Effect of the geographic variation oftemperature latency on the association between temperature and mortality in Japan, 23rd Annual
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(14) Niwa, Y., T. Machida, Y. Sawa, H. Matsueda, T. J. Schuck, C. A. M. Brenninkmeijer, R. Imasu,
and M. Satoh (2012), Atmospheric CO2 inversion for 2006-2008 using CONTRAIL data, The
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37

(30) 今須良一, 新井豊, 近藤裕昭, 丹羽洋介, 横田達也, 町田敏暢 (2012)，関東域からの二酸化炭素放出量推定のための GOSAT による集中観測, 日本気象学会 2012 年秋季大会, 札幌(31) 植松光夫 (2012), 福島原発事故の放射能を海で計る－海の中でどこにたまり、どこまで拡がったか－, 日本海洋学会・東海大学海洋学部市民講演会「東日本大震災による海洋放射能汚染の現状と今後」, 静岡市(32) 植松光夫 (2012), 西部太平洋における海洋表層・大気下層間の生物地球化学的循環リン
ケージ, Techno-Ocean2012 シンポジウム, 神戸市(33) 植松光夫 (2013), W-PASS で判った黄砂の老化, 砂漠学会分科会/風送ダスト研究会「風送ダストに関する最近の話題と今後の展望」, 福岡市(34) 打田純也, 五藤大輔, 原政之, 中島映至, SALSA プロジェクトチーム (2012), ダイアモン
ド格子システムを適用した NICAM 領域モデルによる大気汚染物質予測, 日本気象学会
2012 年秋季大会, 札幌.
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篠原厚 (2012), 福島周辺におけるエアダスト試料の放射能測定, 放射化学会年会, 東京.
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(37) 川田大樹, 関谷高志, 須藤健悟 (2012), 化学気候モデルを用いた 1991 年ピナツボ火山噴火に伴う硫酸エアロゾル時空間変動の評価, 日本気象学会 2012 年度秋季大会, 札幌.
(38) 北和之、田中美佐子、佐藤かおり、出水宏幸、渡邊明、鶴田治雄、植松光夫、桧垣正吾、
吉田尚弘、豊田栄、山田桂大、篠原厚、五十嵐康、三上正男、恩田裕一、末木啓介、滝川雅之、長林久夫、横山明彦、菅原敏 (2012), 福島第一原発事故後の大気放射能濃度の変動と大気再浮遊の影響, 第 18 回大気化学討論会, 朝倉(39) 五藤大輔, 中島映至, 竹村俊彦 (2012), Evaluation of spatial distribution of Asian aerosol
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(40) 五藤大輔, 中島映至, Tie Dai, 打田純也, 清木達也, 佐藤陽祐, 佐藤正樹, 富田浩文, 八代尚, 原政之, 鈴木健太郎, 竹村俊彦, 須藤健悟, 森野悠, 大原利眞, 丹羽洋介, 滝川雅之,
鵜野伊津志, 宮地あかね, 三澤翔大, 植松光夫, 鶴田治雄, 井上豊志郎 (2012), SALSA プ
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2012 年秋季大会, 札幌.
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Chris Fook Sheng, 佐藤正樹, 富田浩文, 八代尚, 原政之, 鈴木健太郎, 竹村俊彦, 須藤健悟, 森野悠, 大原利眞, 丹羽洋介, 滝川雅之, 鵜野伊津志, 宮地あかね, 三澤翔大,
YingLuo Li, 植松光夫, 鶴田治雄, 井上豊志郎 (2012), 全球から領域スケールに対応した
38

大気化学モデル実験とその応用, 第 18 回大気化学討論会, 朝倉.
(42) 近藤裕昭 (2012), 局所 CO2 輸送モデルへの生態系吸収・発生源の組み込み, 近藤 裕昭,
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(45) 須藤健悟 (2012), 化学・エアロゾル結合気候モデルの開発と全球における対流圏オゾン
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(50) 張子見, 柿谷俊輔, 二宮和彦, 高橋成人, 山口喜郎, 吉村崇, 齊藤敬, 北和之, 鶴田治雄,
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(54) 鶴田治雄, 司馬薫, 谷畑勇夫, 藤原守, 下浦享, 篠原厚, 恩田裕一, 大塚孝治, 滝川雅之,
中島映至 (2012), 福島原発事故によるヨウ素 131 とセシウム 137 の土壌への沈着量比, 第49 回アイソトープ・放射線研究発表会, 東京.
(55) 鶴田治雄, 中島映至, 滝川雅之 (2012), 福島原発事故による放射性エアロゾルの輸送・沈39

着過程, シンポジウム「放射性エアロゾルの動向とその生体影響」, 第 29 回エアロゾル
科学・技術研究討論会, 北九州.
(56) 鶴田治雄, 司馬薫, 谷畑勇夫, 藤原守, 下浦享, 篠原厚, 恩田裕一, 大塚孝治, 滝川雅之,
中島映至 (2012), 文科省等の土壌マップ調査結果とその要因解析, 第 53 回大気環境学会
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(57) 鶴田治雄, 司馬薫, 荒井俊昭，山田裕子，草間優子, 中島映至 (2013), 福島原発事故後の2011 年３月における放射性物質(I-131 と Cs-137)の大気中での動態--福島及び関東地方の多機関で独自に実施された測定結果の総合解析でわかったこと--, 第 14 回環境放射能研
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(58) 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--, 第 14 回環
境放射能研究会, つくば(59) 中島映至, 五藤大輔, Tie Dai, N.A.J. Schutgens, SALSA プロジェクトチーム (2012), アジ
ア域の大気環境物質のデータ同化について, 日本気象学会 2012 年秋季大会, 札幌.
(60) 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 (2012), CO2 逆解析のための NICAM–4D-Var の開発, 第 18 回大気化学討論会, 朝倉.
(61) 林洋司, 今須良一, 塩見慶 (2012), GOSAT 関東集中観測データを用いた対流圏オゾンの観測, 日本気象学会 2012 年春季大会, つくば.
(62) 古谷浩志、河田綾、中山寛康、上田紗也子、三浦和彦 (2013), アジア大陸から中部北太平洋域に長距離輸送される陸起源大気エアロゾルの化学組成, 2013 年度日本海洋学会春季大会, 東京(63) 古山昭子, 藤谷雄二, 高見昭憲, 平野靖史郎 (2012), 二次生成有機エアロゾル（SOA）の細胞毒性. 第 53 回大気環境学会年会, 横浜.
(64) 宮地あかね, 五藤大輔, Tie Dai, 中島映至, 鶴田治雄, 鈴木健太郎, 清木達也, 佐藤正樹,
富田浩文 (2012), NICAM-SPRINTARS を用いた関東地方におけるエアロゾル濃度分布評
価, 第 18 回大気化学討論会, 朝倉.
(65) 和田明久, 須藤健悟 (2012), 黒色炭素の全球分布と長距離輸送における支配要因の評価,
日本気象学会 2012 年度秋季大会, 札幌.

マスコミ等への公表・報道等(1) 今須良一（2013）：読売新聞記事「震災の 3 月、CO2 激減―工場など停止関東の工業地帯 3
割」, 2013 年 5 月 20 日
(2) 今須良一（2013）：読売オンライン「鹿島・京葉から排出の CO2、の震災の月は 3 割減」,
40

http://www.yomiuri.co.jp/eco/news/20130520-OYT1T00733.htm(3) 鶴田治雄 (2013): NHK スペシャル、東日本大震災「空白の初期被ばく～消えたヨウ素 131を追う」, 2013 年 01 月 12 日放映, 取材協力.
(4) 鶴田治雄(2013): 東北放送、「震災の記憶～復興への羅針盤～」、2013 年 3 月 11 日放映、取材協力
(5) 東大大気海洋研究所グループ(2013): 日本経済新聞記事「原子炉は２度壊れたか足りない事故の全容解明」、第 14 回環境放射能研究会での発表を引用、2013 年３月 18 日
(6) 中島映至 (2013): マイナビウェブ記事「黄砂の季節到来！

PM2.5「越境汚染」で日本が危 な い 」 で 大 陸 起 源 の 越 境 汚 染 に つ い て 説 明 。 2013 年 3 月 6 日 .
http://news.mynavi.jp/c_career/level1/yoko/2013/03/pm25.html(7) 中島映至 (2013): 日経新聞記事「内部被曝、大気データから推定」, ベータ線のデータ解析結果について報道。2013 年 3 月 5 日.
(8) 中島映至 (2012): 読売新聞記事「日本あれから」特集で、原発事故時の科学者の情報発信について.「不確かでも見解公開」に関する意見. 2012 年 8 月 12 日.
(9) 中島映至 (2012): 日本経済新聞記事「温暖化予測、精度課題に」, 温暖化精度についてコ
メント, 2012 年 4 月 30 日.

41

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 24 年度は、同化システムへの入力データとなる衛星による都市域集中観測データの解析を進めると同時に、これまでに完成したインバージョン解析システムを用いて、実際の二酸化炭素発生量推定を試みた。これらの結果を中心に、以下、7 つのサブ項目について詳細を記す。

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
生源強度推定始めに、領域物質輸送モデル AIST-MM への入力データとして重要となる観測データについて記す。人工衛星「いぶき」による関東域集中観測は本年度も約 60 回実施した。その結果、過去 2 年余りのうちに、有効な観測データ 390 個を取得した。これらの例を、図 3.1.1 に示す。この図では、植物による二酸化炭素の吸収量が多い春から夏にかけてと、それ以外の季節に分けてプロットしたものの、あまり特徴的な違いが現れていない。特に、季節依存性が小さいと考えられる都心部において、あまり高濃度の値が現れていない。比較のために、
図 3.1.2 左には、モデル計算の入力値として用いる発生源インベントリーデータを、図 3.1.2
右には、これを用いて計算された地上における二酸化炭素濃度の月平均値を示す。これらによれば、都心部を中心に、放射状に広がる形で二酸化炭素の濃度分布が見られるはずである。
このことを踏まえ、集中観測以外のデータも含む、過去 4 年間のデータすべてをプロットしたものが、図 3.1.3 左であり、その値を都心部からの距離（緯度・経度の二乗値）でプロットしたものが、図 3.1.3 右である。全体として都心部からの距離が増すに連れ、二酸化炭素濃度が下がる傾向が見られないとは言えないが、モデル予想値と比べると、明らかにそのバラツキが大きい。特に、都心部における値は、一般的な地表濃度と比べてもかなり低い値となっている。現在、この原因を調査中であるが、恐らく、気体濃度と同時推定している太陽光に対する地表面反射率の推定誤差が原因ではないかと考えている。特に、都心部においては、
地表面がコンクリートやアスファルトであるため、通常よりも反射率が高く、その値が正確に推定されていないために、誤差分が気体濃度の過小評価として現れているものと考えられる。
この点を確認する意味も含め、観測された二酸化炭素と、測定点における風向風速の関係
42

を示したのが図 3.1.4 である。左図は参考までに示した成田空港に離着陸する航空機による観測データ（日本航空の CONTRAIL プロジェクト提供）を風向の関数として示したもので、都心の方向である西（図では-90°）からの風の場合に高濃度を示している。一方、右図は、GOSAT
観測点ごとに、風向風速を矢印で、また、観測された二酸化炭素濃度をその色で表したものである。

図 3.1.1

図 3.1.2
43

図 3.1.3

図 3.1.4
44

図 3.1.5

しかし、都心部周辺を中心に見る限り、GOSAT 観測データについては、風向依存性はあまり見られない。一方、地表面が農地や森林と考えられる周辺地域、例えば、図 3.1.5 の拡大図の千葉県北西部の観測地点などでは、明らかに都心部からの風の場合に二酸化炭素濃度が高い傾向が伺えることから、やはり測定誤差の主要因は、コンクリートやアスファルトなどの人工物に対する地表面反射率の誤推定であるものと考えられる。
次に、広域輸送モデル NICAM-TM による二酸化炭素濃度の計算結果を領域輸送モデル
AIST-MM に受け渡す手法について記す。平成 23 年度において、両モデルの境界領域において物質量保存性を保証するための計算手法を調査し、データ受け渡し用プログラムを作成した。今年度、これらを用いて、実際の二酸化炭素輸送計算を実施し、問題点の抽出を行った。
これまでに検討し、最も適していると考えられる内挿方式を基本として計算した結果のうち、地表濃度の結果を図 3.1.6 に、850hPa の高度の結果を図 3.1.7 に示す。
いずれの図においても、左上が AIST-MM 単独での計算結果、左下が NICAM-TM の g-レベル 5（水平分解能は約220km）と呼ばれる設定での計算結果、そして、右上の図が、NICAM-TM による計算結果を境界として、計算した AIST-MM による結果である。それぞれ、スナップショットを取った
時刻が異なるため、AIST-MMの平均場と、NICAM-TM の平均場の大小が異なる。地表デ45

ータである図 3.1.6 の場合には、低い AIST-MMの平均場が、NICAM-TM の結果に引きずられて、全体のかさ上げされていることが分かる。一方、平均場の大小が逆となる図 3.1.7 のケースでは、AIST-MM による結果が低く抑えられていることが読み取れ、全体として、2 つのモデルの結合がうまくいっているように見受けられる。今後、モデルの結合により、モデル
内での物質の保存性がどの程度乱されているか、定量的な評価を実施していく予定である。
保存性の問題で、最も注意が必要な点が、植生による二酸化炭素の吸収量の扱いである。
NICAM-TM（g-レベル 5）の場合、計算用メッシュが荒いため、日本付近の植生による二酸化炭素の吸収をうまく表現できていない（全球的には総量として整合性があるような基礎データが用いられている）。一方、AIST-MM では、最高分解能 1km の精度で植生域が表現されているため、中部日本における植生への二酸化炭素の取り込みは、NICAM-TM よりも正確に表現されていると考えられる。図 3.1.8 は、AIST-MM の計算領域内の二酸化炭素総量を、2つのモデルで比較した結果の例である。横軸は１ヶ月分であり、AIST-MM の結果（赤色）では、日中の植生による二酸化炭素の吸収に起因した大気中濃度の低下が大きな振幅として見られ一方、NICAM-TM については、1 週間程度の大きな気象場による変動が卓越していて、日々の変化は小さい。今後、これらの点を考慮した上で、どのように植生影響を評価していくべきか、検討が必要である。
上記の通り、計算がスムーズに進行している場合には、その結果に問題は無さそうである
が、一方で、異常値の見地により、計算が途中で停止してしまうケースもあることが分かった。その停止の直前には、図 3.1.7 の駿河湾から沖合にかけての領域に見られるような、計算領域の周辺部からの反射波と思われるものの振幅が大きくなっていることが確認されている。
境界条件として、安定的に計算されている NICAM-TM の出力を用いているにもかかわらず、
なぜこのような異常な反射波の振幅が拡大していくのか、今のところ不明であるが、考えられる原因としては、1）ナッジングに用いている気象データの異常、2）2 つのモデル間で二酸化炭素濃度の差が極端に大きい、3）今回開発したデータ受け渡し部の単なるバグ、などが挙げられる。次年度以降、これらの点を確認し、安定的に長期計算ができるよう、作業を進めていく方針である。

46

図 3.1.6

図 3.1.747

図 3.1.8

平成 23 年度において、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 AIST-MM に適用するためのコード作成を行い、基本動作試験を実施した。今年度は、上記のような観測データの整備と、モデルの改良を踏まえ、実際の観測データを入力データとした解析を実施した。上記の通り、入力データの主力となる GOSAT 衛星による集中観測データには、都市部においてバイアス誤差があると考えられることから、今年度は、自治体から提供された地
上観測データのみを用いた解析を行った。
まず、モデル計算と地上観測データとの比較を行った結果を、図 3.1.9 に示す。この図では、埼玉県と茨城県の 2 地点について、それぞれ 30 日間、と 10 日間の比較結果を示してある。
いずれの地点においても、振幅の大小はあるものの、日変化と、天気の移り変わりに対応した時間スケール（シノプティックスケール）の変化がよく再現されていると言えよう。
図 3.1.10 は、埼玉県と茨城県の 4 地点における、過去の全観測データをプロットしたものである。いずれの地点についても、時間値として提供されたものを元に、月平均値をプロッ
トとしてある。長いところで約 20 年間のデータがあるが、いずれの地点においても、年々大48

図 3.1.9

図 3.1.1049

図 3.1.11

図 3.1.1250

図 3.1.13
気中濃度が上昇していることが分かるが、赤色で示した 2011 年については、他の年と比べて特徴的な変化を示している。特に、左上に示した埼玉県堂平の例で顕著なように、東日本大震災のあった 2011 年 3 月から、数ヶ月間、それまでの年と比べて、明らかに低い濃度を示している。3 月の場合、その差は 5 ppmv 以上である。これらの変化は、震災や津波の影響により、二酸化炭素の大量排出源である工業地帯の活動が停止、あるいは、低下したことと対応していると予想される。
これらのデータを入力データとしてインバージョン解析を実施するが、それに先立ち、今回用いたシステムの基本性能を調べる目的で、解析対象となる各分割ブロック（詳細は平成
23 年度報告書参照）に１つずつの観測点がり、
その測定誤差が無限小である計算を実施した。
図 3.1.11 は、基本的な濃度計算を元に作成した、ヤコビアン行列と呼ばれるインバージョン
解析で核となる行列である。これについて、空間分解能関数を描いたのが図 3.1.12 である。
横軸がブロック番号である。この図の 1 本 1 本の線が、インバージョン解析での空間分解能を表す。理想的には、当該ブロックに対して、δ関数となるのであるが、図から分かるように、ブロックによっては、複数のブロックにピークがある。このことは、これらのブロックでは、二酸化炭素の発生強度が変わっても、どのブロックで変化があったのか区別が難しいことを表している。今後、すべてのブロックが可能な限り独立するような分割方法の検討も進めていく必要がある。上記を踏まえ、観測データの精度を 1ppmv 程度として、2011 年 3 月
51

を事例として二酸化炭素の発生源強度のインバージョン解析を行った結果が、図 3.1.13 である。全体的に情報量が少なく、計算結果は不安定ではあるが、鹿島臨海工業地帯に非常に大きな負の値が現れているのが特徴的である。この点は、他の解析パラメータを多少変更しても揺るぎなく、この地域での工業活動の低下を反映して、二酸化炭素の放出量が減少していたことは、ほぼ間違いないものと考えられる。これらの結果は、2013 年 5 月 20 日に開催された日本地球惑星科学連合の大会で発表され、同日の読売新聞夕刊などにも掲載された。今後、同システムの計算精度や、GOSAT 観測データの精度向上を図ると共に、その応用分野の拡大も視野に入れ、システム開発を続けていきたい。

b. AIST-MM の 4 次元変分法（4D-VAR）化のための基本プログラム作成
AIST-MM の 4 次元変分法への適応に向けた基本部分のプログラム作成を開始。特に、二酸化炭素の鉛直濃度分布に影響を及ぼす鉛直拡散計算部を改良することで、同手法の導入時に計算不整合が生じないよう工夫を施す作業を実施した。図 3.1.14 は、これまでのプログラム
中で行っていた鉛直濃度分布の拘束条件となるルーチンを入れた場合と入れない場合の比較の結果である。拘束条件を緩めることで、AIST-MM による計算で、これまで問題となっていた、自由対流圏中での低濃度の問題は解消される傾向にあるが、以前、濃度の鉛直勾配が小さい問題があり、さらなる改良を行う必要があるといえる。
一方、AIST-MM 用の境界条件を提供する全球モデルである NICAM-TM 単独でも 4 次元同化システム化に向けた改良を進めている。図 3.1.15 は、濃度パケットの復元試験の結果の例である。今後、このような基礎的な実験を踏まえながら、システム全体の同化システム化に向けた作業を行っていく。

c. 二酸化炭素高濃度域における気温場への影響評価
発電所周辺などの二酸化炭素高濃度域において、高濃度事例の年間出現頻度を評価した上で、それが局所的な地表気温場へ与える影響を評価した。その結果、地表面温度が地表気温よりも高い（温度コントラストが高いという）状況において、気温場への影響が大きいことが分かった。図 3.1.16 には、二酸化炭素の地上濃度の日変化について、その季節変動の観測例を示す。この図から、一日のうちで最も気温が低く、逆転層の形成が起こる朝方において、地表の二酸化炭素濃度は最も高くなることが分かる。このような状況では、放射冷却率の低下により、上記のような高濃度二酸化炭素の気温場への影響が最も大きくなることが予想されることから、次年度以降、その定量的な解析を実施していく方針である。

52

図 3.1.14

図 3.1.15

53

図 3.1.16

d. 物質輸送計算における水同位体利用の有効性の調査
二酸化炭素などの物質輸送計算の元になる大気大循環モデルなどでは、水蒸気に代表される物質輸送が正確に表現されている必要がある。しかし、対流降水活動に起因する激しい相変化に伴う水の循環、特に対流圏中上層における水の挙動の理解は未だ十分とは言えない。
また、降水中の同位体比の物理的決定メカニズムは極めて複雑であるにも関わらず、多くの
古気候研究では過分に単純化されて用いられている。本研究では、特に対流圏中上層における水循環過程のより深い理解と、同位体比データを包括的かつ整合的に用いた過去気候の復元に向けて、水同位体大気大循環モデルとアンサンブルカルマンフィルタを用いた水同位体
比データ同化システムを世界に先駆けて構築した。その概要を図 3.1.17 に示す。アンサンブ
ルカルマンフィルタとしては LETKF（局所アンサンブル変換カルマンフィルタ）を用いた。
LETKF とは、平方根フィルタを用いたアンサンブルカルマンフィルタの一つであり、メリーランド大で開発された高度なデータ同化手法である（Miyoshi and Yamane, 2007）。空間的な局所性（独立性）を考慮することにより、並列計算効率が非常に高い。予報アンサンブル摂動から計算される予報誤差共分散行列と、与えられた観測誤差共分散行列から、カルマンフ
ィルタの最適解であるカルマンゲイン及びアンサンブル平均の解析値を求める。前述のとおり、空間的な局所性を考慮しているほか、予報誤差の過小評価を解消する特殊な手法を採用することにより、観測が密な場所では予報誤差共分散（アンサンブルスプレッド）をより膨張させることが可能となっている。水同位体大気大循環モデルとしては IsoGSM を用いた。
IsoGSM とは、Yoshimura et al. (2008)が、米国環境予測センター(NCEP)とスクリプス海洋学研究所にて開発されてきた中長期数値予報用大気大循環モデル Global Spectral, Model (GSM)に、
新たなトレーサーとして水蒸気同位体（HDO と H218O）を導入して構築したモデルである。
54

水蒸気同位体は受動的なものであり大気循環場に全く影響を及ぼさない。モデルでは、凝結や蒸発が生じる際の同位体分別によって水蒸気同位体の濃度に偏りが生じる過程が詳細に定式化されており、様々な状況における検証を経て、信頼できる結果を残している。その上で仮想的な観測網をデータ同化場合にどのような効果が得られるのか、水蒸気同位体比を対象にした OSSE（観測システムシミュレーション実験）を行った。その結果を図 3.1.18 に示す。
同図では、同化なし実験（NoObs:上図）と同位体比同化実験（DeltaOnly:下図）の大気第 6 層（約 880hPa）での気温の時間変化の比較（2006 年 1 月）を示す。黒線は真値、灰色線は 20のアンサンブルメンバー、緑線はアンサンブル平均を表す。下図では、黒線と緑線が良く一致しており、これにより、水同位体比をデータ同化することによって、気温にまで良い影響が及んでいることを示している。水蒸気同位体比をデータ同化することにより、同位体分布そのものだけでなく風速や気温といった大気場の時空間分布をも修正することができることが示された。すなわち、近年注目を集めている大気中の水同位体比の観測データ（Aura に搭載された TES（Worden et al., 2007）や EnviSat に搭載された SCIAMACHY（Schrijver et al. 2009）、
GOSAT に搭載された FTS（Imasu, 私信）に加え、地上の赤外線分光計ネットワーク（Schneider
et al., 2012）など）により、水蒸気同位体比だけでなく大気中の循環場（気温・風速・水蒸気量）の解析精度を向上させる可能性があることを示唆している。

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調査した。特に、国際的な研究コミュニティーの定例会合である
TransCom 会議では、4 次元変分法における最新の技術動向を把握することができた。

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。

55

IsoGSM
H
18O

Ensemble Forecasting
Forecasted fields ofEnsemble members

EnKF
Obs.Data

Analyzed fields ofEnsemble members

D

EnKF

Obs.Data

16O

Forecasted fields of H
Ensemble members

Forecasted fields ofEnsemble members

Model

H

Model

EnKF

Obs.Data

Analyzed fields ofEnsemble membersX  x1 Analyzed
δX ofX  X
 x m , fields
Ensemble members

K  δX f UD 1UT (HδX f )T R 1
X a  X f  K (y o  H ( X f ))  δX a

LETKF

R.S. HDO obs.data

図 3.1.17

NoObs

DeltaOnly

図 3.1.18
56

参考文献
Miyoshi, T. and S. Yamane, Local ensemble transform Kalman filtering with an AGCM at a T159/L48
resolution, Mon. Wether Rev., 135, 3541-3861, DOI: 10.1175/2007MWR1873.1, 2007.
Yoshimura, K. and M. Kanamitsu, Dynamical global downscaling of global reanalysis, Mon. Wether
Rev., 138, 2983-2998, DOI: 10.1175/2008MWR2281.1, 2008.
Worden, J., X. Lu, K. Bowman et al., Importance of rain evaporation and continental convection in thetropical water cycle, Geophys. Res. Lett., 34, L01809, DOI: 10.1029/2006GL027806, 2007.
Schrijver, H., A.M.S. Gloudemans, and C. Frankenberg, Water vapour total columns fromSCIAMACHY spectra in the 2.36 mu m window, Atmos. Meas. Tech., 2, 561-571, 2009.

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、Tie Dai、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

Stretch-NICAM-SPRINTARS および Stretch-NICAM-CHASER モデル

a.1.1

序論

平成 24 年度は、平成 23 年度まで継続的に取り組んだ、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）を組み込んだ全球大気化学輸送モデル（NICAM-Chem）の検証を実施した。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したため、NICAM はグリッドの一部を集中的に縮小した Stretch-NICAM を使用した。

a.1.2
a.1.2.1

モデル概要
SPRINTARSSPRINTARS モデルは、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m から 8.2m 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（OC と BC が内部混合し57

た半径 0.1m の粒子が 5 種類、植物起源二次生成 OC で半径 0.1m の粒子が 1 種類、化石燃
焼起源の BC で半径 0.0118m 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m か 5.62m 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 0.0695m 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。
本研究では PM2.5 に関して標準版 SPRINTARS と異なる方法で計算している。SPRINTARS
ではアンモニウム塩と硝酸塩を陽に計算していないので、夏季の場合にはアンモニウム塩濃度は硫酸塩の 0.27 倍、硝酸塩濃度は 1.29µg/m3 と仮定した。これらは綾瀬・町田・川崎・前橋といった関東地方における PM2.5 の成分分析された観測結果を基に仮定している（図 3．
2.33）。

a.1.2.2

CHASERCHASER モデルは、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。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（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（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。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）。

a.1.2.3

Stretch-NICAM

本研究で使用する NICAM （Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model）モデル（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（e.g., Satohet al., 2008; Miura et al., 2007）。これまで 3.5km メッシュを用いて全球実験を成功させている。
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
58

可能である。さらに、ストレッチ法を用いて領域スケールでの雲解像実験を行うことができるモデルである（Tomita, 2008a）。本年度は主に Stretch-NICAM モデルを用いた実験を行った（図 3.2.1）。
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。特に本実験では、ストレッチ法を用いて g-levelを 6 に設定して水平分解能を 10km スケールまで小さくしたため、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（Mellor and Yamada, 1974, 1982）、雲物理スキームは、雲、雨、氷、雪、霰、雹を予報する
1-moment bulk 法（Tomita, 2008b） を採用した。

図 3.2.1

NICAM モデルで使用されるストレッチ法の例。ストレッチの中心は東京（140E,

35N）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。

a.1.2.4

実験条件

Stretch-NICAM モデルでは、実験領域に関してはストレッチの中心を（140.00E, 35.00N）に据えた東アジア領域、水平解像度は 11km、鉛直層は 40 層であり、積分時間は 2007 年 8 月 1
日から 17 日間（スピンアップ 6 日間）、時間ステップは 30 秒である。エアロゾルの初期値
は MIROC-SPRINTARS で計算した濃度場を用いた。気象場の初期値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 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）。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 より上層で行った（Niwa, 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、Stretch-NICAM
59

に結合した SPRINTARS および CHASER モデルの結果を示した。モデルの検証場所は関東地方を中心とした日本全体で、検証期間は 2007 年 8 月 7 日から約 10 日間を対象期間に設定した。これは、期間前半では FAMIKA プロジェクト（長谷川ら, 2008; 国立環境研究所, 2009）や大気常時観測システム（そらまめ）、地方自治体による常時観測によって得られたエアロゾ
ルの観測データが整備されており、モデル検証が可能なためである。本年度行った検証した都市は図 3.2.2 で提示した場所を中心に行った。エアロゾル検証場所で使用した、騎西は加須に対応、つくばは土浦が最寄り、狛江は町田が最寄りのサイトとみなした。
NICAM-SPRINTARS で 対 象 と し た 主 な 人 為 起 源 排 出 物 質 は BC と SO2 で あ り 、NICAM-CHASER で対象とした排出物質は 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）であった。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 andOhara, personal, 2012）、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。但し、2007 年用のデータにするた
め、低位の代表的濃度パス（RCP4.5 シナリオ）による換算を行ったものを使用した（図 3.2.3）。
今回は、一次生成粒子の代表としてブラックカーボン（BC）、二次生成粒子の代表として硫酸塩エアロゾルに注目した。また、SPRINTARS の計算に必要な酸化物質の 3 次元濃度は、
MIROC-CHASER 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。

3km

2km

1km

0km

図 3.2.2 本研究でモデル検証用に比較した場所。背景の図は標高を示す。

60

図 3.2.3 東アジアにおける SO2 の排出インベントリ。アジアは REASv2.0、日本は
EAGrid2000 の排出インベントリを Stretch-NICAM-SPRINTARS 実験用に変換したもので、単位は[µg/m2/s]である。

a.1.3
a.1.3.1

結果
気象場

Stretch-NICAM で計算した気象場の再現性を調べるために、気温・相対湿度（RH）
・風の場
に関して、自治体観測データを用いて比較検証を行った。図 3.2.4 では、関東地方の 4 都市における地上 2m 付近の気温結果に関して、モデル値と観測値の相関関係の比較を行った。絶対値は、ほとんどの場所で NICAM が 3℃前後の過小評価であった。ここで提示した以外の関東の都市での比較も行ったのだが、関東平野の中心から沿岸部でのモデル結果は良く再現されていたが、山沿いにある前橋でのモデル結果は再現性が特に悪く、40℃近くの値が観測されたものが再現できなかった。相関係数 R2 はどの地点でも 0.8-0.9 程度であり、変動はうまく再現できていた。図 3.2.5 では RH の比較を行ったが、ほとんどの場所で NICAM が 5%前
後過大評価であった。相関係数 R2 は 0.7 以上であったが、沿岸近くである横浜や千葉市など
では 0.66-0.68 程度であった（図省略）。図 3.2.6 から図 3.2.8 では風の場の比較を行った。図
3.2.6 にある東京近辺の 3 都市（図 3.2.2 の桃色の丸）では、風向は概ね良く再現できており、
風速は NICAM がやや過大評価傾向であったが、相関係数 R2 が 0.6 前後であるので悪くない結果であった。図 3.2.7 にある関東平野東部の 3 都市（図 3.2.2 の緑色の丸）では、東京近辺の都市よりも再現性が良くなかったが、概ね良い再現性が得られた。水戸では NICAM の風
速が観測よりも過小評価であったので、NICAM の結果がどの場所でも過大評価傾向があるとは言えないこともわかった。図 3.2.8 にある関東平野の山沿いの 3 都市（図 3.2.2 の黄色の丸）では、これまで比較した地点よりも風の再現性が良くなかった。特に前橋や宇都宮では日内変動で観測される風向の変化（昼間に南風で夜に北風に変化するサイクル）がうまく再現できていなかった。前橋では気温の再現性も良くなったことから、本実験で設定した NICAMの水平分解能が 10km 程度であり、関東平野の縁にある山脈をちゃんと分解できていなかったことが影響していると考えられる。
61

0

35#

35#

30#

30#

25#

20#

15#
15# 20# 25# 30# 35# 40#
Observa‐ on

15#
15# 20# 25# 30# 35# 40#
Observa‐ on

0

0

40#

35#

35#

30#

30#

NICAM

NICAM

25#

20#

40#

25#

25#

20#

20#

15#
15# 20# 25# 30# 35# 40#
Observa‐ on

15#
15# 20# 25# 30# 35# 40#
Observa‐ on

Stretch-NICAM で計算したモデル値（y 軸）と自治体観測データ結果（x 軸）を用いた、関東地方 4 都市における地上 2m 付近の気温（単位は℃）の比較結果。赤色の丸が平均値、灰色の十字が全ての観測結果を示している。
0

80"

80"

60"

60"

40"
20"

40"
20"

0"

0"
0"

20" 40" 60" 80" 100"
Observa‐ on

0"

0

100"

60"

60"

NICAM

80"

40"
20"

20" 40" 60" 80" 100"
Observa‐ on

0

100"

80"

40"
20"

0"

0"
0"

図 3.2.5

0

100"

NICAM

NICAM

100"

NICAM

図 3.2.4

0

40#

NICAM

NICAM

40#

20" 40" 60" 80" 100"
Observa‐ on

0"

20" 40" 60" 80" 100"
Observa‐ on

図 3.2.4 と同じだが、物理量は相対湿度（%）。

62N(16)NE(2)NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

図 3.2.6

Stretch-NICAM で計算したモデル値と自治体観測データ結果を用いた、東京近辺の3 都市（綾瀬・町田・横浜）における地上 10m 付近の風速・風向の時系列変動の比
較結果。
N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

図 3.2.7 図 3.2.6 と同じだが、場所が関東平野東部 3 都市（水戸・土浦・千葉）の結果。
63

N(16)NE(2)NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

N(16)
NE(2)
NW(14)W(12)CALM(17)

E(4)

SE(6)
SW(10)
S(8)

図 3.2.8 図 3.2.6 と同じだが、場所が関東平野の山沿い 3 都市（宇都宮・前橋・加須（騎西））の結果。

a.1.3.2.

エアロゾル・短寿命気体

本章では Stretch-NICAM-SPRINTARS で計算されたエアロゾル場の再現性を確かめるため、モデルで仮に、一次生成粒子の代表である BC と二次生成粒子の代表である硫酸塩（SO42-）
定した微小粒子に対応する 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 3.2.9 から図 3.2.11 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、有機炭素エアロゾル（OC）、
硫酸塩の濃度時間変動を比較した。図 3.2.9 にある BC は、狛江ではモデルと観測が概ね合っていた。しかし他の 3 地点では、モデル値が観測値に比べて非常に過小評価であった。特に前橋では BC の過小評価が大きいが、これは東京で発生した汚染物質を運ぶ南風の再現性が良くないためと考えられる。また、本実験で使用した BC の排出量インベントリは、2000 年
ベースの EAGrid（Kannari et al., 2007）を用いており、2007 年の量は RCP4.5 シナリオに応じた減衰を空間均一に仮定しているので、不確実性が非常に高いことも影響している。図 3.2.10にある OC は、「昼に最大となり、夜に最小となる」といった濃度変動が観測で見られたが、モデルで得られた OC は、観測とは逆の変動を示しており、気象場再現性がうまくできていないことに加えて、SPRINTARS で人為起源二次生成有機炭素エアロゾルを考慮していないことが主要な原因であることが考えられる。一方、二次生成エアロゾルである硫酸塩の再現性
64

は、図 3.2.11 で比較した。8/6-8/7 あたりで、観測では見られない降水がモデルで得られているため、親水性の高い硫酸塩は除去され、濃度が非常に小さくなっている。しかし、その後の濃度を見ると、観測に近い傾向がどの地点でも得られた。従って、NICAM の降水を含めた気象場の再現性が非常に良い 8/8 以降においては、SPRINTARS のエアロゾルの再現性が良い
ことが示された。そして、この期間における BC および硫酸塩の水平分布を描画したのが、
図 3.2.12 と図 3.2.13 である。これらの図では、他のエアロゾル輸送モデルである WRF-CMAQ（森野ら, 2010）の結果と比較した。BC に関しては、WRF-CMAQ の結果がより正しいと仮定すると、前橋などの関東内陸では NICAM が観測に比べて過小評価であったことが示唆されている。WRF-CMAQ の計算では、BC 排出量インベントリとして EAGrid2000 を用いたが、本研究とは異なりスケーリングして年代に応じた減少を加味しなかったこともあり、NICAM
よりも値が高くなっている。それでも分布に違いが生じているため、水平分解能の違い（WRF-CMAQ では 5km）を含めた気象場の違いが影響していることが示唆されている。図3.2.13 の硫酸塩の分布では、NICAM の結果は WRF-CMAQ に比べて、濃度が高い地域が広範
囲に広がっている、BC の結果と比べると、硫酸塩の結果はより互いに類似していることがわかった。8/11 以降のエアロゾル成分の観測結果が欠損しているのでどちらがより正しいかは不明ではあるが、Stretch-NICAM-SPRINTARS の再現性も悪くないことがわかった。

図 3.2.9

Stretch-NICAM-SPRINTARS 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。青線がモデル結果で、黒線が観測結果。モデルの値は左側の y 軸を参照し、観測の値は右側の y 軸を参照する。
黒線の欠損は観測データの欠損に対応する。時刻は、日付表示のある点が正午を示す。

65

図 3.2.10

図 3.2.9 と同じだが、有機炭素エアロゾル（OC）の比較結果。

図 3.2.11 図 3.2.10 と同じだが、硫酸塩の比較結果。

66

(a) Stretch-NICAM-SPRINTARS

0.0(b) WRF-CMAQ

2.0

1.0

[µg/m3]

図 3.2.12 （a）Stretch-NICAM-SPRINTARS と（b）WRF-CMAQ で計算した結果 BC の地表面付近濃度。モデル・観測共に降水が見られない期間（2007 年 8 月 10 日から 13 日）の平均値。

(a) Stretch-NICAM-SPRINTARS

0.0

2.0
図 3.2.13(b) WRF-CMAQ

4.0

6.0

図 3.2.12 と同じだが、物理量は SO42-。

67[µg/m3]

次に、全成分を加味したエアロゾルの再現性を調べた。まず、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 つの観測サイトで行った（図 3.2.14）。
Stretch-NICAM-SPRINTARS 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。時間変動もうまく再現されていない場所は、前橋・騎西・梅島・国立であるが、前橋・騎西はそもそも気象場の再現性が良くないことが影響していると考えられ、梅島・国立は自動車排出局の地点であるため、濃度変動が他の観測結果に比べて激しくなっているためであると考えられる。

図 3.2.14

Stretch-NICAM-SPRINTARS 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）・川崎・つくば・綾瀬・梅島・町田・国立）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。青線がモデル結果で、黒線が観測結果。モデルの値は左側の y 軸を参照し、観測の値は右側の y 軸を参照する。黒線の欠損は観測データの欠損に対応する。

68

図 3.2.15 では、千葉大学の SKYNET 観測によって得られた 500nm におけるエアロゾル光
学的厚みに関して、モデルとの比較を行った。観測は、太陽の出ている時間帯しか得られないものの、多くの時間でモデルが過小評価であった。過小評価は地表面付近の PM2.5 の比較からも示唆されたため、Stretch-NICAM-SPRINTARS のエアロゾル量が過小評価であることは明らかとなった。そして、エアロゾル成分の検証結果から、SPRINTARS で取り扱っている成分が問題ではなくて、SPRINTARS で考慮していない成分の影響が大きいことが示唆された。
図 3.2.16（千葉）と図 3.2.17（つくば）では、国立環境研究所ライダー観測網の結果を用いて、Stretch-NICAM-SPRINTARS の球形エアロゾルの鉛直分布を検証した。ライダー観測と比較するために、SPRINTARS での球形エアロゾルとして、BC+OC+硫酸塩の和を比較物理量とした。その結果、日内サイクルで現れる境界層の変動は、NICAM でも観測でもはっきり見られた。しかし、PM2.5 や AOT の比較結果と同様に絶対値は過小評価していた。また、図 3.2.16にある千葉の結果を見ると、観測では 0.5-2km の高度に極大値が見られるのが、NICAM では
地表面から 0.5km の高度に極大値が見られた。値の差はあるものの、図 3.2.17 のつくばにおける結果においても似たような傾向が得られた。このような違いを追究するために、来年度は境界層モジュールを変えたときの再現性も調べる予定である。

1
NICAM(base)Observation(SKYNET)

16-Aug15-Aug

14-Aug13-Aug12-Aug11-Aug

10-Aug

9-Aug

0

8-Aug

0

7-Aug

0.5

6-Aug

0.5

Observation

Simulation

1

Japanese Standard Time (JST)
図 3.2.15

Stretch-NICAM-SPRINTARS 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、千葉大学 SKYNET サイト（千葉市）におけるエアロゾル光
学的厚みの地表面付近濃度の時系列変動の比較結果。青線がモデル結果で、黒線が観測結果。モデルの値は左側の y 軸を参照し、観測の値は右側の y 軸を参照する。黒線の欠損は観測データの欠損に対応する。

69

(a) NICAM(b) Observation (NIES)

6
Height (km)Height (km)

6
4
2

0

4
2

0
Universal Standard Time (UST)0.0

図 3.2.16

0.05

0.1

0.15

Universal Standard Time (UST)0.0[km-1]

0.1

0.2

0.3

0.4

[km-1]（a）Stretch-NICAM-SPRINTARS で計算した結果と（b）国立環境研究所ライダー
観測データを用いた、千葉大学（千葉市）における球形粒子の消散係数の鉛直分
布の時系列変動の比較結果。（b）にある白色は観測データの欠損に対応する。

(a) NICAM(b) Observation (NIES)

6
Height (km)Height (km)

6
4
2

0

4
2

0
Universal Standard Time (UST)

0.0

0.05

0.1

0.15

図 3.2.17

Universal Standard Time (UST)0.0[km-1]

0.1

0.2

0.3

0.4

[km-1]

図 3.2.16 と同じだが、比較場所はつくば。

本年度は、短寿命気体を計算するために開発した Stretch-NICAM-CHASER の結果も報告する。前年度までに、NICAM-CHASER モデルを開発し、全球規模での計算を行うことができたが、今年度は関東地方に焦点を当てた Stretch-NICAM-CHASER モデルを用いた計算結果が得られた。図 3.2.18 と図 3.2.19 には Stretch-NICAM-CHASER で計算したオゾン（Ox）、NOx、
一酸化炭素（CO）の水平分布を提示した。NOx と CO では昼夜の差がモデルでも顕著に再現できているが、Ox の昼夜の差はほとんど再現できなかった。Ox の再現性向上のために、来年度は短寿命気体の検証を重点的に行うことで、継続的なモデル改良を行う予定である。

70

図 3.2.18

Stretch-NICAM-CHASER で計算した Ox（左）、NOx（中）、CO（右）の日本付近における濃度分布（2007 年 8 月 5 日 12JST の瞬間値）。濃度は ppbv 表示。

図 3.2.19

a.1.4

図 3.2.18 と同じだが、2007 年 8 月 6 日 00JST の瞬間値。

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、NICAM はグリッドの一部を集中的に縮小して水平分解能 10km 程度のモデルである、Stretch-NICAM-SPRINTARS および Stretch-NICAM-CHASER を使用し、特にエアロゾル場の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およびエアロゾル場の再現性が良かった。NICAM で降水が発生している期間では、エアロゾル量が極端に減少する
ので、エアロゾル場の再現性が悪くなったが、この影響さえなければ、関東地方のエアロゾ
ル場のシミュレーションをある程度の精度を持って行うことが可能なモデルであることがわ
かった。

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森野悠、茶谷聡、速水洋、佐々木寛介、森康彰、森川多津子、大原利眞、長谷川就一、小林伸治（2010）: 大気質モデルの相互比較実験による O3、PM2.5 予測性能の評価−2007 年
夏季、関東の事例、大気環境学会誌、45 (5)、212-226.

a.2

NHM-CHASER-SPRINTARS モデル

a.2.1

序論

平成 24 年度は、平成 23 年度まで継続的に取り組んだ、3 次元気象庁非静力学モデル（NHM）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）を組み込んだ領域大気化学輸送モデル（NHM-CHASER-SPRINTARS）の検証を行った。

a.2.2

モデル概要

a.2.2.1NHM

3 次元気象庁非静力学モデル（NHM）は、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-momentbulk 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。平成 24 年度は、NHM にエアロゾルモデル SPRINTARS と大気
化学モデル CHASER を結合した、NHM-CHASER-SPRINTARS モデルを開発し、このモデルを用いた検証実験を行った。

73

SPRINTARS および CHASER の概要は前章で述べたが、硫酸塩の計算方法、光乖離定数の与え方、CHASER モデルの計算タイムステップが異なる。NHM-SPRINTARS モデルでは、硫酸塩を計算する際に必要な酸化物質をオフラインで与えており、この方法はStretch-NICAM-SPRINTARS モデルと同様の方法である。一方で、NHM-CHASER-SPRINTARS
は、酸化物質を CHASER 部分で計算できるので、その値を用いて SPRINTARS 内で硫酸塩を計算している。CHASER の光乖離定数は、標準版ではオンラインで計算可能であるが、計算コスト削減のために MIROC-CHASER で予め計算した 3 時間毎のオフラインデータを与えている。また、CHASER モデル部分は輸送タイムステップ（3 秒）よりも長いタイムステップ（30 秒）で計算している。

a.2.2.2

実験条件

2007 年夏季実験では、実験領域は関東地方を中心とした領域（138.765E-141.065E、34.786N-36.586N）、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 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。エアロゾル排出インベントリはStretch-NICAM-SPRINTARS および Stretch-NICAM-CHASER と同じものを使用した。

a.2.3
a.2.3.1

結果
気象場

NHM で計算された気象場の再現性は前年度報告書述べたので、ここではエアロゾルの再現性にとって重要な風の場に関して FAMIKA 集中観測および自治体観測データを用いて、関東
4 観測地点（前橋・騎西・狛江・つくば）で比較検証を行った（図 3.2.20 と図 3.2.21）。南北
風に関しては、前橋以外の地点ではその変動パターンをよく再現していたが、狛江では NHMの変動振幅が過大評価であった。東西風では騎西とつくばでは時系列変動パターンを概ね再現していたが、前橋と狛江では NHM の変動振幅が過大評価であることがわかった。NHM の風の絶対値は観測に比べて過大評価傾向が見られたが、Stretch-NICAM で見られた過大評価の傾向よりも大きくなっていた。特に前橋では、モデルの値が非常に大きくなっている。前橋は関東平野の山沿い近くにあるため、モデルでの気象場再現性が難しいことが示唆され、より良く再現するには水平分解能 2km よりもさらに細かい分解能が必要である可能性も示唆
された。

74

図 3.2.20

関東 4 観測地点（前橋・騎西・狛江・つくば）における地表面付近南北風のモデ
ルと観測の時系列変動の比較結果。

75

図 3.2.21

図 3.2.20 と同じだが、物理量は東西風。

76

a.2.3.2

エアロゾル・短寿命気体

本章では NHM-CHASER-SPRINTARS で計算されたエアロゾル場の再現性を確かめるために、NICAM で行った検証と同様に、BC と硫酸塩に関して FAMIKA 集中観測結果を用いて比較 検 証 を 行 っ た 。 図 3.2.22 で 示 し た BC 濃 度 お よ び そ の 時 間 変 動 パ タ ー ン は 、Stretch-NICAM-SPRINTARS で示した結果と同程度の再現性が見られ、前橋・騎西における過小評価傾向も同様であった。しかし、前橋・騎西におけるモデルと観測の絶対値は、
NHM-CHASER-SPRINTARS の方が Stretch-NICAM-SPRINTARS よりも観測結果に近かった。
このことから、これらの場所における BC の過小評価は気象場再現性の違いも影響するが、BC 排出量が過小評価であることが主な原因であることが示唆される。図 3.2.23 には硫酸塩の比較結果を提示した。NHM-CHASER-SPRINTARS と NHM-SPRINTARS の結果の差で見ると、どの地点においてもバックグラウンドレベルは同程度であったが、8/10 に観測で見られる極大値の再現性に大きな差が生じた。酸化物質をオンラインで計算している
NHM-CHASER-SPRINTARS は、酸化物質をオフラインで与えている NHM-SPRINTARS よりも観測で得られた高濃度をうまく再現することができた。一方で、Stretch-NICAM-SPRINTARS の結果と比較すると、NHM-CHASER-SPRINTARS の方がバック
グラウンドレベル濃度は高く、より観測に近かったが、オフラインで酸化物質を与える
Stretch-NICAM-SPRINTARS モデルであっても 8/10 の極大値をうまく再現することができていた（図 3.2.11）。以上のような結果は、硫酸生成で消費する酸化物質の濃度差が大きく影響していることを示している。
また、本年度はオゾンなどの短寿命気体の計算も開始した。図 3.2.24 と図 3.2.25 には、
NHM-CHASER-SPRINTARS で計算したオゾン（Ox）、一酸化炭素（CO）、硝酸ガス（HNO3）の水平分布を提示した。オゾンは、昼間の関東内陸部で値が大きくなり、夜はその値が小さくなるといった、関東地方夏季におけるオゾンの典型的な変動が再現できていた。また、COおよび硝酸ガス濃度は昼間に酸化されて減少し、夜には酸化の進行が減衰するために、濃度が増加するといった一般的な傾向も再現できていた。今後はさらに検証物理量と期間を増やし、モデル精度を推定したい。

77

(a) Maebashi(b) Kisai

8/7
9:00

8/8
9:00

8/9
9:00

8/10
9:00

8/11
9:00

8/7
9:00

Local Time during August 2007(c) Komae

8/8
9:00

8/9
9:00

8/7
9:00

8/11
9:00

BC mass [µg/m3]

8/10
9:00

8/11
9:00

8/8
9:00

8/9
9:00

8/10
9:00

8/11
9:00

Local Time during August 2007

Local Time during August 2007
図 3.2.22

8/9
9:00

NHM
Observation

BC mass [µg/m3]
8/10
9:00

8/8
9:00

Local Time during August 2007(d) Tsukuba

NHM
Observation

8/7
9:00

NHM
Observation

BC mass [µg/m3]

BC mass [µg/m3]

NHM
Observation

図 3.2.20 と同じだが、物理量は地表面付近の BC 濃度。

78

図 3.2.23

図 3.2.20 と同じだが、物理量は地表面硫酸塩濃度。

79

(a) Ox0

図 3.2.24

60(b) CO

120 0[ppbv]

480(c) HNO3

960[ppbv]

0

7

14[ppbv]

NHM-CHASER-SPRINTARS で計算した（a）Ox、（b）CO、（c）HNO3 の関東地方に置ける濃度分布（2007 年 8 月 7 日 12JST の瞬間値）。単位は ppbv。

(a) Ox060

図 3.2.25(b) CO

120 0[ppbv]

480(c) HNO3

960[ppbv]07

図 3.2.24 と同じだが、2007 年 8 月 8 日 00JST の瞬間値。

80

14[ppbv]

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 ad- vection 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.

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 24 年度は、平成 23 年度までに開発した NICAM-SPRINTARS-EnKF モデル（アンサンブルカルマンフィルタつまり EnKF 法を NICAM-SPRINTARS へ組み込んだ新しいモデル）を用いて、関東領域での高解像度実験を行うためのエアロゾルの同化システムの拡張を行った。

b.1.2

モデル概要

使用したモデルは、Stretch-NICAM-SPRINTARS モデルである。データ同化には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）を用いた。
アンサンブルは排出量に摂動を与えることで作り、モデルで再現された全エアロゾルの総和（以下、モデル SPM と書く）の混合比を地上観測された SPM 混合比に同化する。同化は最下層に対して行い、2 層目以上は最下層の変化と同じ比率で変化させる。
今回開発した同化システムで排出インベントリに起因する誤差を軽減できるかどうかを検証した。同化システムの検証には、標準実験から作成した疑似観測データを用い、標準実験の排出インベントリに誤差を与えたものを使用した。また、LETKF のチューニングパラメー
タや観測誤差共分散への感度実験（表 3.2.1）を行った。
その後で、Stretch-NICAM-SPRINTARS に LETKF を適用させたモデルを用いて、2007 年 8
月 7 日から 9 日にかけて、関東地方を対象とした高解像度実験を行った。実験設定は前章に記載したものと同じである。
81

表 3.2.1 同化システム検証の設定一覧
アンサンブル数

局所領域の観測誤差局所化

観測誤差共分散

サイズ（半径）
5

100km

50km

真値

10

100km

50km

真値

15

100km

50km

真値

10

100km

50km

真値

10

100km

50km

σ2

10

100km

50km

(2σ)2

10

50km

25km

真値

10

100km

50km

真値

10

200km

100km

真値

82

b.1.3

結果

b.1.3.1

検証結果

同化の有無による結果を比較したところ、同化した場合は真値の時間変化を再現できることが確認できた（図 3.2.26）。34.5°N から 37°N、138.5°E から 141.5°E の領域で相対誤差の二乗平均平方根（RMS）を計算し、データ同化によって関東一帯で相対誤差が 20%程度減少することが確認できた。また、表 3.2.1 で挙げた感度実験結果をまとめると、以下のことがわかった。
・ LETKF のチューニングパラメータであるアンサンブル数を 5・10・15 と変更した結果、アンサンブル数が多いほど誤差が小さくなり、LETKF の理論と整合的な挙動も確認できた。
・ 同化する際に与えた観測誤差共分散を変更した結果、観測誤差が真値に近いほど同化結果の誤差も小さくなり、観測誤差を正しく取り込めていることが確認できた。
・ 局所領域のサイズを半径 50km・100km・200km で実験した結果、今回の実験設定では 50km
から 200km の間に最適なサイズが存在することが推定された。

図 3.2.26

Stretch-NICAM-SPRINTARS モデルのデータ同化の検証例。黒線、青線、赤線は、それぞれ標準実験（真値）、同化なし、同化ありの結果に対応する。

83

b.1.3.2

実観測データへの同化

今回開発した同化システムを用いてモデルで計算された SPM 混合比を、環境省大気汚染物
質広域監視システム（AEROS）で観測された浮遊粒子状物質（Suspended Particulate Matter; SPM,
空気力学径が約 8µm 以下程度）濃度に同化した。その結果、関東内陸部での過小評価が改善された（図 3.2.27）。また、SPM の時間変動についても改善が見られた（図 3.2.28）。ただし、この実験ではモデルのエアロゾル種の不足と、観測点とモデル最下層の高度の違いを無視しており、エアロゾルモデルと観測演算子を改良する必要がある。

図 3.2.27

環境省大気汚染物質広域監視システムで観測された SPM を用いたエアロゾル
データ同化の適用前後の結果（a,b）とその差（c）。

84

図 3.2.28

Stretch-NICAM-SPRINTARS モデルのデータ同化の検証例。黒線、青線、赤線はそれぞれ観測値、同化なし、同化ありの結果に対応する。観測値は 2007 年 8 月
7 日午前１時（UTC）から 1 時間ごとのデータである。

b.1.4

まとめ

Stretch-NICAM-SPRINTARS で計算された SPM 混合比を地上観測されたエアロゾル濃度に同化するシステムを開発した。擬似観測データを用いた検証実験と感度実験によって同化シ
ステムが正常に機能していることが確認された。また、今回の実験では最適は局所化サイズ
が 50km から 200km の間に存在することが推定された。AEROS の SPM 観測データに同化させた結果、関東内陸部の過小評価が改善され、時間変動についても改善が見られた。このシステムをうまく適用することで、モデル推定値の不確実性を軽減し、より確からしいエアロ
ゾル分布を得て、他の季節にも適用していきたい。

参考文献
Hunt, B., Kostelich, E. and Szunyogh, I. (2007), Efficient data assimilation for spatiotemporal chaos:
A Local Ensemble Transform Kalman filter. Physica D-Nonlinear Phenomena, 230, 112-126.
Miyoshi, T. and Yamane, S. (2007), Local ensemble transform Kalman filtering with an AGCM at a
T159/L48 resolution. Monthly Weather Review, 135, 3841-3861.

85b.2 シナリオ実験
b.2.1 歴史実験
b.2.1.1 序論
平成 24 年度は、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最もひどかった 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。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が目的である。気温に関しては高温と低温の影響が大きく異なるため、本研究でのシナリオ実験では夏と冬を対象とした。

b.2.1.2 実験条件
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大循環モデル（MIROC）モデルを大気海洋結合モデルとして用い（Watanabe et al., 2010）、IPCC 第 5 次報告書のために計算された近未来実
験の結果を用いた。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
モデルの結果は、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
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。同様の方法で、他の年および冬季実験の場も選定した。詳細は結果の章で述べる。

86

表 3.2.2 歴史シナリオ実験概要(a) 夏実験
実験名

a

対象月

SPRINTARS 用のデータ

境界条件

酸化物質（O3, OH, H2O2）

気象場・

エアロゾル関係のSST・エアロ排出インベントリ

ゾル関係の（2 次元量）c（3 次元量）d

予報変数場の対象年 b
7月

1968 年 7 月

BC, SO2:

1965-1975 年の 7 月平均場

8月

1968 年 8 月

1965-1975 年の年平均場

1965-1975 年の 8 月平均場

7月

2003 年 7 月

BC, SO2:

1995-2005 年の 7 月平均場

8月

2003 年 8 月

1995-2005 年の年平均場

1995-2005 年の 8 月平均場

2030 年

7月

2032 年 7 月

BC, SO2:

2025-2035 年の 7 月平均場

(RCPe)

8月

2032 年 8 月

2025-2035 年の RCP 年平均場

2025-2035 年の 8 月平均場

2030 年

7月

2032 年 7 月

BC, SO2:

2025-2035 年の 7 月平均場

(A1f)

8月

2032 年 8 月

2025-2035 年の A1 年平均場

2025-2035 年の 8 月平均場

対象月

境界条件

1970 年

2000 年(b) 冬実験 a
実験名

SPRINTARS 用のデータ
酸化物質（O3, OH, H2O2）

気象場・

エアロゾル関係のSST・エアロ排出インベントリ

ゾル関係の（2 次元量）c（3 次元量）d

予報変数場の対象年 b1月

1968 年 1 月

BC, SO2:

1965-1975 年の 1 月平均場

2月

1968 年 2 月

1965-1975 年の年平均場

1965-1975 年の 2 月平均場

1月

2004 年 1 月

BC, SO2:

1995-2005 年の 1 月平均場

2月

2004 年 2 月

1995-2005 年の年平均場

1995-2005 年の 2 月平均場

2030 年

1月

2032 年 1 月

BC, SO2:

2025-2035 年の 1 月平均場

(RCPe)

2月

2032 年 2 月

2025-2035 年の RCP 年平均場

2025-2035 年の 2 月平均場

2030 年

1月

2026 年 1 月

BC, SO2:

2025-2035 年の 1 月平均場

(A1f)

2月

2026 年 2 月

2025-2035 年の A1 年平均場

2025-2035 年の 2 月平均場

1970 年

2000 年

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 では実験開始前の 15 日間をスピンアップとした。

87

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。2030 年 SRES 実験でもRCP 実験で使用する酸化物質の場を与える。
e. RCP4.5 シナリオ実験で使用するもの。
f. SRES-A1 シナリオ実験で使用するもの。

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 3.2.29 - 図 3.2.32）。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、分布に関しては水平分解能の小さな EAGrid2000（Kannari et al., 2007）をベースとした。また、今回注目する季節と場所は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、土地利用データも、年に関わらず 2000 年のものを用いた。土地利用データを変えたことによる気温応答結果は 2.2.2 章で述べた NHM モデルの結果から、感度としては週平均値で 1.5℃以下であると考えられる。但し、NICAM モデルによる土地利用変化に伴う気温感度は来年度調査する。
本年度の実験では、2030 年におけるエアロゾル排出の変遷シナリオには RCP4.5 シナリオを基準として使用したが、IPCC-AR4（2007）で示されていた SRES-A1 シナリオでは、RCP
シナリオよりも大気汚染が収まらず、増加するシナリオも考えられているため、大気汚染物
質に関して異なるシナリオに準拠した実験もテストとして行った（図 3.2.29d と 3.2.30d）。但し、データ収集ができなかったため、SRES-A1 シナリオ実験では、気象場・酸化物質濃度は
RCP4.5 シナリオの結果を用いた。将来シナリオの不確実性に関しては、次年度以降新しい排出インベントリを作成し、その感度を調べる予定である。

88

(a) 1965-1975yrs(b) 1995-2005yrs(c) 2025-2035yrs (RCP4.5)(d) 2025-2035yrs (SRES-A1)

0.1

図 3.2.29

0.5

1.0

2.0

5.0

10

20

50

100

200 [x1012 kg/m2/s]

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(a) 1965-1975yrs(b) 1995-2005yrs(c) 2025-2035yrs (RCP4.5)(d) 2025-2035yrs (SRES-A1)

1.0

図 3.2.30

0.2

2.0

5.0

10

20

50

100

200

500

1000

2000

[x1012 kgS/m2/s]

本実験で使用した各年における日本付近の人為起源 SO2 の排出インベントリ

89

(b) 1995-2005yrs(a) 1965-1975yrs0

図 3.2.31

10

20

30

(c) 2025-2035yrs

40

50

60

[ppbv]

本実験で使用した各年 8 月における日本付近のオゾンの地表面濃度。(c)は RCP4.5
シナリオ実験に対応する。

(b) 1995-2005yrs(a) 1965-1975yrs

0

10

20

図 3.2.32

30(c) 2025-2035yrs

40

50

60

[ppbv]

図 3.2.31 と同じ、但し 2 月の結果

気温および粒子による健康影響評価のために、NICAM で計算された気温および PM2.5 濃度のバイアス補正が必要となる。特に夏季の場合は、気象場をナッジングした実験を行っても負のバイアスがあることを前年度報告した。従って、本研究では NICAM 自身に含まれるバイアスと、ナッジングデータの MIROC モデルの結果に含まれるバイアスを合わせた全バ
イアスを加味し、モデル結果の気温バイアス補正のために+5℃を与えた。しかし、冬季の場
合には現在気候における東京の平均気温を調べた限りでは大きなバイアスは見られなかった
ので、バイアス補正はしなかった。また、エアロゾル場に関しても、前の章で述べたようにバイアスがあるため、モデル結果の PM2.5 値を 2 倍したものを PM2.5 のバイアス補正とした。
NICAM-SPRINTARS ではアンモニウム塩と硝酸塩を陽に計算していないので、夏季の場合にはアンモニウム塩濃度は硫酸塩の 0.27 倍、硝酸塩濃度は 1.29µg/m3 と仮定し、冬季の場合には硝酸塩濃度が上昇することが知られているので、アンモニウム塩と硝酸塩の和を硫酸塩の90

2.8 倍と仮定した。これらは綾瀬・町田・川崎・前橋といった関東地方における PM2.5 の成分分析された観測結果を基に仮定した（図 3.2.33）。

図 3.2.33

関東地方における観測で得られた PM2.5 の成分割合とその季節変動。1 は東京都
環境局、2 は川崎市公害研究所、3 は群馬県衛生環境研究所、で得られた観測報告を用いて作図した。

b.2.1.3. 結果
b.2.1.3.1 基準年の選定
MIROC のシナリオ実験の結果を NICAM 用のナッジングデータとして使用するために、各年（1970、2000、2030）を基準とした±5 年における MIROC の気象場（地上 2m における最高気温と降水量）を解析し、その平均場に近い結果を NICAM 用のナッジングデータとして採用する方法を用いた。図 3.2.34 から図 3.2.37 には、東京付近、関東地方、日本付近における各年代各月の結果を提示した。どれも概ね、選択した年の結果は 11 年平均値の近傍あるいはその変動内におさまっており、日々の変動は追えないが、少なくとも極端な気象場である
年を選択していることはないことがわかる。従って、これらの気象場を用いて各年代の計算
を行った。

91

Max. of Temperature [ ]Kanto

Selected (2032)
AVE(2025-2035)

27

22
Tokyo

図 3.2.34

Kanto

Japan

Tokyo

Kanto

Selected (2003)
AVE(1995-2005)

27

22
Tokyo

Kanto

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

32

27

22

Japan

AUG2000
32

JUL1970]22Max. of Temperature [

27

Japan

AUG2030
32

Selected (2003)
AVE(1995-2005)

32

Tokyo

Max. of Temperature [ ]

22
Tokyo

JUL2000]

27

Max. of Temperature [Selected (2032)
AVE(2025-2035)

Max. of Temperature [ ]Max. of Temperature []JUL2030
32

Kanto

Japan

AUG1970
Selected (1968)
AVE(1965-1975)

32

27

22

Japan

Tokyo

Kanto

Japan

東 京 （ Tokyo; 139. 5 -140.0°E, 35.6°N-36.1°N）、 関 東地 方（ Kanto; 138-141°E,
34.5-37.5°N）、日本付近（Japan; 128-145°E, 30-45°N）における各年代（2030、2000、
1970 年）の 7 月と 8 月における最高気温平均値。赤丸が選択した年の結果で、

300
200
100
0

Precipitation [mm/mon]

Tokyo

Kanto

Selected (2032)
AVE(2025-2035)

400
300
200
100
0
Tokyo

Kanto

400
300
200
100
0

Japan

AUG2030

500

Japan

図 3.2.35

Selected (2003)
AVE(1995-2005)

Tokyo

Kanto

Selected (2003)
AVE(1995-2005)

400
300
200
100
0
Tokyo

Kanto

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

400
300
200
100
0
Tokyo

Kanto

Japan

AUG1970

500

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

400
300
200
100
0

Japan

図 3.2.34 と同じだが、降水量の結果

92

JUL1970

500

Japan

AUG2000

500

Precipitation [mm/mon]

400

JUL2000

500

Precipitation [mm/mon]

Selected (2032)
AVE(2025-2035)

Precipitation [mm/mon]

JUL2030

500

Precipitation [mm/mon]

Precipitation [mm/mon]黒丸が 11 年分の平均値、バーは 11 年内のばらつきの幅を示している。

Tokyo

Kanto

Japan

Precipitation [mm/mon]

図 3.2.36

JAN2030

200

Selected (2026)
AVE(2025-2035)

150
100
50
0

Precipitation [mm/mon]

Tokyo

Kanto

Selected (2026)
AVE(2025-2035)

150
100
50
0
Tokyo

Kanto

Japan

図 3.2.37

Max. of Temperature [

]

0
Tokyo

5

0

Kanto

Kanto

Japan

FEB1970]

5

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

10

5

0

Japan

Tokyo

Kanto

Japan

図 3.2.34 と同じだが、1 月と 2 月の結果

JAN2000

200

Selected (2004)
AVE(1995-2005)

150
100
50
0

Japan

FEB2030

200

Selected (2004)
AVE(1995-2005)

10

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

Tokyo

Max. of Temperature [Japan

JAN1970
10

Japan

Tokyo

Kanto

Selected (2004)
AVE(1995-2005)

150
100
50
0
Tokyo

Kanto

Japan

JAN1970

200

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

150
100
50
0

Japan

FEB2000

200

Precipitation [mm/mon]

Kanto

Kanto

FEB2000]

0Max. of Temperature [

5

Tokyo

0
Tokyo

Precipitation [mm/mon]

Selected (2026)
AVE(2025-2035)

10

5

Japan

FEB2030]
Max. of Temperature [Kanto

Selected (2004)
AVE(1995-2005)

10

Tokyo

Precipitation [mm/mon]

0
Tokyo

JAN2000]

5Max. of Temperature [Selected (2026)
AVE(2025-2035)

Precipitation [mm/mon]Max. of Temperature []JAN2030
10Japan

FEB1970

200

Selected (1968)
AVE(1965-1975)

150
100
50
0
Tokyo

図 3.2.35 と同じだが、1 月と 2 月の結果

93

Kanto

Kanto

Japan

b.2.1.3.2 NICAM 計算結果
図 3.2.38 と図 3.2.39 には、MIROC の結果をナッジングデータとして利用して NICAM を計算して得られた 8 月および 2 月の平均気温の地上 2m での結果を示している。MIROC では 2030
年にかけて気温が上昇する結果が得られているが、NICAM の結果でも同様の傾向が得られた。
しかし、絶対値に関しては必ずしも MIROC の結果と一致する訳ではないので、健康影響評
価の際にはバイアスを補正した。

図 3.2.38

NICAM で計算した各年代 8 月平均気温。値の範囲は 15℃から 35℃。

図 3.2.39

NICAM で計算した各年代 2 月平均気温。値の範囲は-10℃から 15℃。

図 3.2.40 と図 3.2.41 には、NICAM で計算した地表面付近の BC 濃度の、8 月平均値と 2 月
平均値をそれぞれ示している。BC に関しては、1 次生成粒子であり、その排出量の季節変動を考慮していないため、8 月と 2 月の結果の差は気象場・降水場によって決まっている。BC
濃度は、2000 年は 1970 年に比べて濃度が増加し、2000 年から 2030 年にかけては、RCP4.5
シナリオでは減少、SRES-A1 シナリオでは増加していた。このような結果は、図 3.2.29 で提示した BC の排出インベントリの傾向と一致している。このような傾向は、日本国内だけではなくて、中国や韓国などの我が国への越境汚染の影響のある地域でも同様の傾向である。
我が国では、2 月は 8 月に比べて越境汚染の影響を受けやすい季節で、ある程度の越境汚染
94

が再現されているが、日本国内の都市汚染の影響が大きく出ていると解釈できる。

図 3.2.40

各年 8 月平均の BC 地表面付近濃度。単位は µg/m3、値の範囲は 0-5 µg/m3。

95

図 3.2.41

図 3.2.40 と同じだが、2 月の結果。

図 3.2.42 と図 3.2.43 には、NICAM で計算した地表面付近の硫酸塩濃度の、8 月平均値と 2
月平均値をそれぞれ示している。硫酸塩に関しては、前駆気体 SO2 の排出量の季節変動は考慮していないが、2 次生成粒子であり、酸化物質は季節変動を考慮しているため、8 月と 2 月の結果の差は複数の物質が影響している。日本国内の硫酸塩濃度は季節に関わらず、1970 年
で最大となり、2000 年にかけて減少し、2030 年のどちらのシナリオにおいても減少した。これとは逆に、
中国や韓国の隣国では 1970 年から 2000 年にかけて濃度が増加し、2030 年 RCP4.5
シナリオでは 2000 年に比べて減少するが、2030 年 SRES-A1 シナリオでは 2000 年に比べて増加した。8 月は気象場の影響で日本国内への越境汚染の到来は少ないが、2 月では越境汚染の影響が多少見られ、SRES-A1 シナリオでは九州での硫酸塩のかなりの割合が越境汚染であることが示唆される。中国や韓国の隣国では、2030 年の RCP4.5 シナリオでは SO2 排出インベ
ントリは 2000 年と同程度と予想されているが、SRES-A1 シナリオでは 2000 年よりも増加すると予想されている（図 3.2.30）。また、硫酸塩の生成に大きく寄与する酸化物質であるオゾ
96

ン濃度は、特に 2 月では 2030 年が最大となることが予想され、この結果が日本付近の硫酸塩
濃度に影響していると考えられる。

図 3.2.42

各年 8 月平均の硫酸塩地表面付近濃度。単位は µg/m3、値の範囲は 0-20 µg/m3。

97

図 3.2.43

図 3.2.42 と同じだが、2 月の結果。

b.2.1.3.3 気温による健康影響評価のための NICAM 計算結果
図 3.2.44 から図 3.2.46 には、NICAM を計算して得られた 7-8 月の平均最高気温、平均最高
体感気温、平均最高体感気温が閾値である 31.5℃を超えた日数の割合を、3 次元メッシュで得られている地点のみを抽出して提示した。日本では湿度が高いために体感温度が気温よりも高くなる傾向があり、同様の傾向が NICAM の計算結果でも得られている。特に 2030 年にかけては、最高体感気温が 40℃を超える地域が増加している。
また、熱による健康影響被害が出現する閾値の温度である 31.5℃を超える日も増加し、2030
年には本州ではほぼ 100%になると計算された。この温暖化の影響と、人口分布の変化に伴い、2030 年における熱による超死亡人数は増加する（詳細は G3 健康班報告書）。

98

図 3.2.44

図 3.2.45

図 3.2.46

地上 2m 付近における夏季の最高気温。値の範囲は 20-40℃。

地上 2m 付近における夏季の最高体感気温。値の範囲は 20-40℃。

地上 2m 付近における夏季の体感最高気温が 31.5℃を超えた日数の割合

一方、冬の気温による健康影響は主に低温によるものである。6 日平均気温がある閾値を下回ったときに低温による健康影響が出ると考えられるため、図 3.2.47 には地上 2m 付近における 6 日平均気温を提示した。モデル計算の対象は 1 月から 2 月末にかけての 2 ヶ月であり、閾値を下回る日数の割合も図 3.2.48 に提示した。この閾値は統計的に得られたものであるが、日本全国の全ての地点で統計データが得られる訳ではないので、特に都市部以外では誤差を含んでいる可能性が高い。本研究では、簡便化のために北海道とそれ以外の地域で閾
99

値を変えたが、実際には東北と関東でもこの値が変わることが知られている。図 3.2.47 では、日本国内で南から北にかけて気温が下がっていることがわかるが、特に 2030 年にかけては気温が上昇していることがわかる。特に海岸沿いの地域では温度上昇が高い。また、北海道では 1970 年では平均気温が 0℃を下回っていたが、2030 年には 0℃を上回るという結果が得られた。一方、閾値を超えた割合で見ると、1970 年にはほぼ 100%であった東北南部から信州にかけての地域では、2030 年で 70%近くまで減少した。東北北部ではどの年代も 100%近くであったが、東北では健康影響の統計的閾値を過小評価している可能性があるため、実際には低温による健康影響の閾値を下回る日はもっと増加する可能性がある。

図 3.2.47

地上 2m 付近における冬季の 6 日間平均気温。値の範囲は 0-10℃。

図 3.2.48 地上 2m 付近における冬季の 6 日間平均気温が閾値を超えた日数の割合。閾値は5.5℃で、北海道のみ-2.7℃。

100

b.2.1.3.4 PM2.5 による健康影響評価のための NICAM 計算結果
図 3.2.49 と図 3.2.50 には、NICAM を計算して得られた 7-8 月の平均 PM2.5 濃度とその濃度が閾値である 15µg/m3 を超えた日数の割合を、3 次元メッシュで得られている地点のみを抽出して提示した。BC と硫酸塩の濃度変化で見たように、PM2.5 の主成分である硫酸塩濃度の年
代変遷が大きく影響しているため、日本国内では 1970 年における濃度が最大となっている。
そして、2030 年ではシナリオによって大きく異なり、2030 年では人口の高齢化が予想されるため、健康影響被害が増加することと計算される（詳細は G3 健康班）
。閾値として設定した
15µg/m3 を超えた日数に関しても、同様の傾向が見られる。

図 3.2.49

各年における夏季（7-8 月）PM2.5 の地表面付近平均濃度の結果。単位は µg/m3 で、値の範囲は 0-25µg/m3。

101

図 3.2.50 各年における夏季（7-8 月）PM2.5 濃度が閾値 15µg/m3 を超えた日数。値の範囲は0-60 日。

図 3.2.51 と図 3.2.52 には、冬季の結果を提示した。一般的な観測で得られた事実から、冬
季は夏季よりも PM2.5 濃度が低いことが知られている（図 3.2.33）。モデル結果でも同様の傾向が得られているが、1970 年の結果だけは、冬季が夏季よりも濃度が高くなった。これは、冬季の場合にはモデルでは陽に計算していない硝酸塩の影響が大きく出ることと、その硝酸塩濃度を硫酸塩濃度に依存させて計算しているため、1970 年の硫酸塩濃度が非常に高い条件
下では仮定した硝酸塩濃度が増加するためであると考えられる。従って、1970 年の冬季の結果は不確実性が高い。また、硝酸塩の前駆気体である NOx は、1970 年よりも現代や 2030 年の方が増加すると推定されているため、硝酸塩の取り扱いは非常に難しい。来年度は硝酸塩も計算する過程を導入してシナリオ実験ができるように準備する予定である。

102

図 3.2.51

図 3.2.49 と同じだが、冬季（1-2 月）における結果。

図 3.2.52

図 3.2.50 と同じだが、冬季（1-2 月）における結果。

103

b.2.1.4

まとめ

本研究では Stretch-NICAM-SPRINTARS を用いて、MIROC 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、2030 年 SRES-A1 シ
ナリオの各年代における、夏季（7-8 月）
・冬季（1-2 月）の数値シミュレーションを行うことができた。また、得られた NICAM の気温と PM2.5 濃度は、MIROC の結果や使用した排出イ
ンベントリとも整合的なものであった。今後は、より精度の良い健康影響評価を行うために、
NICAM で計算される気温と PM2.5 濃度の再現性向上を試みる。モデルで計算される気温値を改良するために、年代別の土地利用の導入やヒートアイランド効果の導入を行うと共に、モデルには必ず含まれる誤差を軽減するためにアンサンブル手法を用いたバイアス補正も適用できるようにする。また、モデルの PM2.5 再現性を向上するために、NHM-SPRINTARS モ
デルや観測との比較による継続的な検証と硝酸塩導入を行う。

参考文献
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Watanabe, M., T. Suzuki, R. O’ishi, Y. Komuro, S. Watanabe, S. Emori, T. Takemura, M. Chikira, T.
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and M. Kimoto (2010), Improved climate simulation by MIROC 5: mean states, variability, andclimate sensitivity, J. Climate, 23, 6312-6335, 2010.

b.2.2
b.2.2.1

NICAM 温度バイアス補正
序論

Stretch-NICAM モデルを用いた将来シナリオ実験を行う際には、Stretch-NICAM の計算コストの問題から長期積分をすることは現実的ではない。そこで、2.2.1 章では将来シナリオ場を計算した MIROC モデルの結果をナッジングデータとして利用し、Stretch-NICAM モデルによるシナリオ実験を行った。年代の異なる気象場（過去・現在・未来）を用いてその時代変遷を比較したところ、Stretch-NICAM で計算された各年代の結果には顕著な差が生じることが示された。しかし、個々の年代の結果に注目すると、Stretch-NICAM で計算した気温場が
MIROC の値と必ずしも一致しないこともわかった。そこで本研究では、Stretch-NICAM で計算した気温場と MIROC の結果のずれを軽減するための方法を提案する。
104

b.2.2.2

方法使用した Stretch-NICAM および MIROC の結果は、2.2.1 章で得られた 1970 年・2000 年・2030 年対応における夏（7-8 月）
・冬（1-2 月）のものを利用した。次式のように Stretch-NICAM
で計算された日平均地表面気温を線形結合し、MIROC で計算された地表面気温に最小二乗フィッティングした。

VM   ci  VN, i  Errori

は MIROC の状態ベクトル、

ここでは i 日目の NICAM の状態ベクトル、 はを線形結合する係数、Error は誤差ベクトル（MIROC との差）を表す。 は以下の式によって、Error
を最小化するように決定する。
1c  VTNICAM VNICAM  VTNICAM
はを列方向に並べた行列であり、 は を行方向に並べたベクトルである。NICAM

結果と MIROC 結果の水平分解能は、それぞれ約 10km と約 50km なので、フィッティングする際に線形補間によって NICAM 結果を MIROC の水平分解能に合わせた。また、フィッティ
ングでは、緯度経度で等間隔に定義された各格子点を等重みで扱ったが、平均気温の計算では面積に応じた重み付けを行ったため、フィッティングの多少の差が生じる可能性がある。

b.2.2.3

結果・まとめ

最小二乗フィッティングして得られた NICAM の結果と、比較用に単純平均した NICAM の結果に関して、MIROC 結果とのノルム（二乗和の平方根）を図 3.2.53 にまとめた。いずれの場合も単純平均に比べてフィッティング結果のほうがノルムの値が小さく、MIROC に近づいていることを示している。また、今回の結果では、冬季は夏季に比べてノルムが大きくなる傾向があった。
次に、温度分布図を図 3.2.54 に示した。例えば図 3.2.54a は 1970 年 7 月の NICAM（単純平均・フィッティング）と MIROC の結果であり、単純平均は MIROC に比べて北緯 44 度以北
で気温が高くなっている一方、フィッティング結果ではそういった特徴は見られない。その他の年月の結果においても、NICAM の単純平均が北部で MIROC より気温が高くなる傾向は全てに共通して見られた。

105

図 3.2.53(a) 1970 年、(b) 2000 年、(c) 2030 年の、各月における MIROC と NICAM の結果のノルム。

最 後 に 、 領 域 平 均 気 温 を 計 算 し て 、 そ の 結 果 を 表 3.2.3 に ま と め た 。 領 域 平 均 は26.15°N-46.40°E、125.43°E-149.62°E で計算した。平均気温の MIROC との差は、冬季ではフィッティング結果で 0.01~0.04℃、単純平均で 0.6~2℃程度、夏季ではフィッティング結果で0.01~0.06℃、単純平均で 0.02~0.6℃程度となった。MIROC のシナリオ実験での平均気温の変化が 10-1〜100 程度であり、フィッティング結果の MIROC とのずれはそれより 1 オーダー小
さいので、今回の手法は有効であるといえる。

106

図 3.2.54

各月の各年における NICAM 単純平均（NICAM average）、NICAM フィッティング（NICAM fitting）、MIROC の地上気温平均分布図。

107

表 3.2.3 各年月における NICAM 単純平均（NICAM average）、NICAM フィッティン
（NICAM fitting）、MIROC の領域平均気温。領域は 26.15°N-46.40°E、125.43°E-149.62°E。
単位はケルビン。
1970

2000

2030

January
NICAM average

280.714281.804

282.301

NICAM fitting

279.236280.345280.612

MIROC

279.263280.331280.630

February
NICAM average

280.668

280.146281.515

NICAM fitting

279.835

279.556280.885

MIROC

279.794

279.561280.853

July
NICAM average

297.337

297.160

298.708

NICAM fitting

297.070296.944298.236

MIROC

297.044296.896298.335

AugustNICAM average

297.142298.114299.159

NICAM fitting

296.642297.760

299.077

MIROC

296.716297.772299.137108

b.2.3 土地シナリオ実験
b.2.3.1 序論
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、気温影響だけをみるために、
エアロゾルは取り扱っていない。Stretch-NICAM を用いても同様の実験を行ったが、結果の提示は省略した。これは、各年代における全国版の土地利用データ収集はできたが、分類の割当を行う作業が発展段階であるため、次年度以降に NICAM の土地利用変化に対する気温応答を報告する。

b.2.3.2 方法
NHM モデルを用いた実験を、水平分解能 2km、積分期間は 2007 年 8 月 7 日から 10 日間の設定で行った。その他のモデル条件は、基本的にはこれまでと同様である。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。土地利用図に関しては、
図 3.2.55 で示された各年に対応したものを利用した。

図 3.2.55

各年における土地利用図。色は index 表示しており、2 番は森林、8 番は灌木か裸地、10 番は建物などの都市、などに対応している。

b.2.3.3 結果とまとめ
図 3.2.56 にモデル最下層（20m）付近における平均気温を示した。土地利用が年代によって変化しており、それに伴って気温も変化している。その変動幅は 1.5℃以内であった。年代
間による土地利用の差は図 3.2.57 に、気温の差は図 3.2.58 に示した。土地利用が関東平野の縁にそって変化しているため、その周辺で気温変化も大きくなったと考えられる。なお、この詳細は第 3 班の緑化影響評価グループの章を参照されたい。

109

図 3.2.56

各年におけるモデル最下層における気温。値の範囲は 20℃から 27℃である。

図 3.2.57

図 3.2.58(a) 2000 年と 1970 年の間、(b)2030 年と 2000 年の間、の土地利用変化。

(a) 2000 年と 1970 年の間、(b)2030 年と 2000 年の間、の気温変化。

110

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
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 NICAM モデルや NHM モデルで利用できる形式に整備し、前節（b.1 および b.2）でのシナリオ実験を行った。また、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した。

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

放射性物質の大気中における初期及び長期の動態

d.1.1

初期（2011 年 3 月）の関東地方における動態2011 年 3 月 11 日の事故直後から、大気中の放射性物質の測定は、関東地方では、図 3.2.59と表 3.2.4 に示す 7 地点で、それぞれ独立に開始された。これらの地点で測定されたデータはすでに公表されているので、それらを総合的に解析した結果（Tsuruta et al., 2012）を紹介する。

図 3.2.59

福島第１原子力発電所事故直後の関東地方における放射性核種の採取地点の位置

関東地方での大気中 131I と 137Cs 濃度の経時変化によれば、すべての地点で、3 月 15 日と 16
日および 21 日の午前中に高くなったが、3 月 22 日は 131I だけが高かった（図 3.2.60）。なお
関東南部では、131I 濃度は 3 月 21 日よりも 22 日のほうが高く、茨城県東海村とは異なっていた。一方、大気中の 131I/137Cs の比は、131I 濃度の高かった時間帯（22 日を除く）では 10 前後と小さく、濃度の低かった時間帯では、100 前後と大きかった（図 3.2.60）。原発停止時の原
子炉容器内の放射性物質インベントリ（西原ら、2012）によれば、この比は 7-10 だったので、ドライな状態で放出されたと推定される。なお、3 月 22 日だけは、131I 濃度が高かったにもかかわらず 137Cs 濃度が低かったので、その比は 100 前後と大きかった。また、大気中の 131I は気体状（131Ig）と粒子状（131Ia）とが混在し、茨城県東海村の東海研究開発セン111

表 3.2.4 関東地方の 7 地点（図 3.2.59）における大気中放射性物質の測定機関と採取方法
一覧
No.

1

2

Sampling station(Sampling/Measurement Org.)

L.V. (HE-40T(JAEA-TRDC)& CHC-50)

Tsukuba (Ibaraki pref.)H.V. (QF &(NIES/KEK)

ACF-KF1700)

Takasaki (Gunma pref.) (CTBTO)

4

Wako (Saitama pref.) (RIKEN)

6(Filters)

Tokai-mura (Ibaraki pref.)3

5

Sampling
equipment

Setagaya (Tokyo M.) (TMITRI)

Chiba (Chiba pref.) (JCAC)

RASA(PP-filter)
L.V. (HE-40T)
H.V.
(GB100R)
L.V. (HE-40T& CP-20)

131I for aerosols

Sampling duration(A) & gases (G)(hours or days)

A&G (separated)

3-12h

A&G (separated)

3h-2d

A

1d

A

0.5h-1dA

1-8h

A+G (total)

1d

A

1d

Tajima (Kawasaki City) (KMRIEP
7& AORI (Univ. of Tokyo)/Osaka

H.V. (QF)

Univ.)

Ref.

Furuta et al. (2011)
Masumoto et al. (2011),
Data:Web of KEK
Yonezawa and Yamamoto (2011),
Data: Web of CTBTO
Haba et al. (2012)
Nagakawa et al. (2011),
Data: TMITRI (2012)
Amano et al. (2012),
Nagaoka et al. (2012)
Kawasaki City (2012),
Data: Web of JpGU

JAEA-TRDC : Japan Atomic Energy Agency, Tokai Research and Development Center. NIES:
National Institute for Environmental Studies. KEK: High Energy Accelerator Research Organization.
CTBTO: Comprehensive Nuclear Test Ban Treaty Organization. RIKEN: RIKEN Wako Institute.
JCAC: Japan Chemical Analysis Center. TMITRI: Tokyo Metropolitan Industrial Technology
Research Institute. KMRIEP: Kawasaki Municipal Research Institute for Environmental Protection.
AORI: Atmosphere and Ocean Research Institute. JpGU: Japan Geoscience Union. L. V.:
Low-volume air sampler. H. V.: High-volume air sampler. QF: Quartz fiber. ACF: Activated carbon
fiber

ターの核燃料サイクル工学研究所（NCL）と原子力科学研究所（NSRI）（両研究機関の距離は約 2km）、およびつくばの国立環境研究所（NIES）と千葉県の日本分析センター（JCAC）
では、これらを分離して採取した（千葉は一括測定）。粒子状の存在比（131Ia/（131Ig+131Ia））
は、地点および測定時による変動は大きかったが、放射性物質の大量放出時（3 月 15 日、3
月 20-21 日）は 0.4-0.8 で、その他の期間の 0.1-0.4 に比べて大きかった（図 3.2.60）。この違
いは、チェルノブイリ原発事後直後にもみられており、放出後の大気中での変質によるのか、
今後の検討課題である。

112

図 3.2.60

東海村、つくば、千葉における（上段）131I、（中段）131I/137Cs、（下段）131

Ia/（131Ig+131Ia）の経日変化（2011 年 3 月 13 日～3 月 31 日）

113

d.1.2

福島大学における大気エアロゾル中の134Csと137Cs濃度の長期変化

福島原発事故後、東大大気海洋研究所や茨城大学、および東大アイソトープ総合センター
や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、原発を取り囲む広範囲な地域で、ハイボリュームエアサンプラーを用いて大気エアロゾル中の放射性物質の多点観測を実施した。現在でも４地点（宮城県丸森町、福島県福島市と郡山市、および茨城県日立市）で長期変化を測定中である。その一例として図3.2.61に、福島大学内における大気エアロゾル中の137Csと134Csの濃度の、約2年間の変動を示した。観測初期の高濃度（図中のA）は、原発から放出された放射性物質の直接の影響であるが、その後は秋頃に最小となった後、2011年12月から2012年4月にかけて、再び濃度が高くなった（図中のB）。この期間、風が強く相対湿度が低いときにしばしば高濃度になり、降水で地表面が湿っているときは低濃度になる傾向が見られたので、土壌からの放射性物質の再飛散があったと考えられる。このように、単調に減少しているのではないことがわかり、長期変化の測定を継続することが重要である（鶴田・中島, 2012）。

図3.2.61 福島大学での大気エアロゾル中の134Csと137Cs濃度の長期変化（2011.5.18-2013.3.16）

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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）,11513-19, doi:10.3327/taesj.J11.040.

d.2

Diamond-NICAM を用いたシミュレーション研究

領域版 NICAM は全球大気モデル NICAM で使われる正二十面体格子のうち二つの格子を切り離し、それらの格子を独自に動かすことで領域モデルとして適用したものである。そのため NICAM とは異なり境界データが必須となるが、少ない計算資源で高解像度の実験がおこなえるという利点がある。図 3.2.62 に見られるように、その領域は二つの三角形を上下に合わせた菱形をしており（そのために Diamond-NICAM とも呼ばれる）、Stretch-NICAM の章で言及されたストレッチ法を用いることで、その領域を拡大もしくは縮小することが可能である。図 3.2.62 での赤いグリッド点上は境界線上に対応し、ここでの予報変数の値は境界デー
タの値が用いられ、領域内の緑色の点上では計算によって予報変数の値を求めている。
本章では、領域版 NICAM の検証のためにおこなった仮想実験の結果の一部を紹介する。
これは Diamond-NICAM-SPRINTARS を用いての、福島原発を中心とした水平解像度 5km のエアロゾル輸送実験であり、その領域は図 3.2.63 の紫色の線で囲ってある範囲となる。

図 3.2.62

Diamond-NICAM におけるグリッドの並び方。赤いグリッド上の値は外部データを使い、緑色のグリッドでは予報変数などの値は Diamond-NICAM で計算される。

116

図 3.2.63

本実験で使われる Diamond-NICAM の領域を表した。紫色で囲まれた領域内では水平解像度およそ 5km 間隔のグリッドで占められている。

実験目的は、point source のエミッションを使うことによって Diamond-NICAM-SPRINTARS
でのエアロゾル輸送の再現性を確かめることと同時に、雲微物理スキームに左右されにくい
風の場の検証によって領域モデルの整合性について確かめることである。初期値には NCEPの再解析データを用いたが、解像度がおよそ数十 km と本実験設定に比べて粗いので、まず初期値の依存性の問題から検証した。この解析では初期値を変えた（2011 年 3 月 13 日午前 5時、2011 年 3 月 14 日午前 5 時と 2011 年 3 月 15 日午前 4 時）モデルで 1 日程度走らせて、その結果を実際の風の場と比較した。この方法により、このすべてのケースでおよそ 12 時間から 15 時間後には実際の風の場とほぼ一致する風向きがモデルから得られることを確認した。
これで spin-up の時間を十分に取れば NCEP を初期値に使用することに弊害はなくなったが、この再解析データが低解像度であることには変わりがなく、高解像度で日本付近を見た場合には実際の風の場とはやや異なった傾向であるため領域内でのナッジには使用できない。そのため、この実験のすべてのランでは領域内のナッジは掛けないことにした。
次に、本実験は日本時間の 2011 年 3 月 13 日午前 5 時の初期値を使ってスタートし、そこから 72 時間分の計算をおこなった。この実験の趣旨は東京近辺で最初に空間放射線量の異常な高まりが観測された 2011 年 3 月 15 日の午前を含めた放射線物質の輸送の再現性を確認するためである。また、それと同時に輸送にとって大切なファクターである風の場の再現性を確認するために、特に気をつけたのが 2011 年 3 月 14 日の午後にかけて観測された前線の通過と 15 日の午後から 16 日の午前にかけてみられる関東内陸部からの時計回りにターンする
北への風のモデル再現性である。
まず図 3.2.64 では本実験を始めておよそ 1 日弱後の日本時間 2011 年 3 月 14 日午後 3 時から 3 時間おきに 3 月 15 日午前 0 時までの Diamond-NICAM の結果（地上 10m の風の場）を左側に、また気象庁 GVP の再解析データ（1000hPa 上の風の場）を右側に 4 個ずつ並べたものである。ここで観測されるのは東北沖から始まり徐々に南下していく北東方面への風の収縮である。この太平洋上でみられる風の収縮は前線の通過を示しており、左右の図でその場所
117

がほぼ一致しているのが見受けられる。次に図 3.2.65 では 2011 年 3 月 15 日午後 3 時から 3
時間おきに 2011 年 3 月 16 日午後 0 時までの時計回りにターンする関東内陸部から北に向かう風を観測したものである。前の図と同じように左側に Diamond-NICAM の結果、右側に気象庁 GVP 再解析結果を並べたものである。ここでも両者は非常に似通った挙動を見せていることが伺える。このようにモデル結果が長時間に渡り実際の場に近い形で時間変化を表現していることは Diamond-NICAM の再現性の高さを表しているものであると考えられる。

(a) 日本時間 2011 年 3 月 14 日午後 3 時(b) 日本時間 2011 年 3 月 14 日午後 6 時

118

(c) 日本時間 2011 年 3 月 14 日午後 9 時(d) 日本時間 2011 年 3 月 14 日午後 12 時

図 3.2.64 左が Diamond-NICAM で計算された地上 10m での風の場で右が気象庁 GVP 再解析
結果から得られた 1000hPa 上の風の場である。本実験の初期値は日本時間の 2011年 3 日 13 日午前 5 時であるが、ここでは spin-up を十分に取った後の 2011 年 3 月
14 日午前 13 時から 3 時間おきに 3 月 15 日午前 0 時までの結果を並べたものである。ここでは前線の通過から来る太平洋上にある北東方面への風の収縮が確認されるがこの位置の再現性もほぼ一致している。

119

(a) 日本時間 2011 年 3 月 15 日午後 3 時(b) 日本時間 2011 年 3 月 15 日午後 6 時(c) 日本時間 2011 年 3 月 15 日午後 9 時

120

(d) 日本時間 2011 年 3 月 16 日午前 0 時

図 3.2.65

上にある図 3.2.64 の図と同じで Diamond-NICAM（左）の結果と気象庁 GVP 再解
析データ（右）の風の場を比較したものである。2011 年 3 月 15 日午後 3 時(a)から 3 時間おきに 3 月 16 日午前 0 時(d)までの結果を示した。ここでは左右とも時計回りの北方面への関東からの内陸地での風がみられる。しかし(d)の図では
Diamond-NICAM の結果よりも気象庁 GVP 再解析データの方が時間的に早く変化しているようにも見て取れる。

最後に、SPRINTARS を同時に動かしてのエアロゾル輸送の再現性を確認するために、福島原発からの放射性物質の放出疑似実験の結果をここに示す。この実験下では放射性物質の代わりに硫酸塩を使い実際の放射性物質の排出量の時間変化にならって福島原子力発電所の一点から硫酸塩の前駆気体である二酸化硫黄（SO2）を排出した。本研究では放射性物質を硫酸塩と同様に二次生成粒子として扱ったが、これは Kaneyasu et al. (2012)の観測で得られた放射性物質の挙動は Sulfate に近いものであるという知見に基づくものである。また 3 月 15 日に東京近辺で観測された空間放射線量は主にヨウ素 131 からくるものだと考えられており、その特色としては水溶性が高いことが知られていることから、一次生成粒子である黒色炭素な
どよりもそのような特色を強く持つ硫酸塩（SO4）をトレーサーとして使うことにした。
図 3.2.66 では硫酸塩の鉛直積算量に対応する量を表しており、数値が高いほど擬似的に計算した放射能物質濃度が高いことを示している。図(a)から(n)では、Spin-up 時間を十分に取った後の日本時間 2011 年 3 月 14 日午前 12 時から、3 時間おきに 3 月 16 日午前 5 時までの結果である。ここでは、まず当初は太平洋方面に流れ、その後に太平洋側から回り込みながら南下して、千葉県や神奈川県などに流れてくる様子が最初の 9 枚（図 3.2.66(a)から図 3.2.66(i)まで）のモデル結果から観測される。また東京都 23 区内は図(i)の日本時間 2011 年 3 月 15 日の午前 12 時前後に到着したと見られるが、これは 23 区内の実際の観測データで高濃度放射121

線量が最初に観測された時間がほぼ一致している。
最後 4 枚の図（図 3.2.66(k)から図 3.2.66(n)まで)では関東内陸部でターンして北へ向かう風の影響で関東地域での濃度が下がり、その代わりに北へとエアロゾルが流れることによって東北地方での高濃度化が見られる。また図 3.2.66(m)から日本時間 2011 年 3 月 16 日の午前 0時前後で宮城県の仙台市辺りまでエアロゾルが届いているのが分かるが、これも仙台市内の観測から見られる一時的な空間放射線量の高濃度化した時間とほぼ一致する。これらの結果
はもちろん雲微物理などの影響も多々あるが、風の場の再現性が良いことで、エアロゾル輸送の再現性も現実に近いものになったものかと考えられる。

参考文献
Kaneyasu, N., H. Ohashi, F. Suzuki, T. Okuda, and F. Ikemori (2012), Sulfate Aerosol as a Potential
Transport Medium of Radiocesium from the Fukushima Nuclear Accident. Environ. Sci. Technol.
46: 5720–5726.

122

123

図 3.2.66

Diamond-NICAM-SPRINTARS で計算した疑似的放射性物質の 3 時間毎の結果。図3.2.64 の風の場で輸送させたものに対応しており、日本時間 2011 年 3 月 14 日午前 12 時から
2011 年 3 月 16 日午前 3 時までの 3 時間ごとに結果を示している。色は硫酸塩の鉛直積算量に対応する量を表している。

e.

HDDM 感度解析法による東アジア域光化学オゾンの発生源寄与の推定

e.1

目的

東アジア諸国における近年の経済発展は目覚ましく，それに伴い人為起源の大気汚染物質
排出量も増加の一途をたどっている（Ohara et al., 2007）．このような背景のもと，例えば 2007年春季には光化学オキシダント注意報が日本の多くの地域で発令され，その要因として大陸
起源の大気汚染物質が日本の大気質に大きな影響を与えていたことが明らかとなった．光化
学オキシダントの主成分である光化学オゾン（O3）は前駆気体の窒素酸化物（NOx）と揮発性有機化合物（VOC）の非線形反応で生成する 2 次大気汚染物質である．そのため，前駆気体の排出量変化に対する O3 濃度の応答を数値モデルを用いて評価することは，大気環境対策などに非常に有効な手段の 1 つであると考えられる．本年度は昨年度までの成果を発展させ，
感度解析手法の 1 つである HDDM (Higher-order Decoupled Direct Method) を用いて，東アジア
域の O3 の季節ごとの発生源寄与の推定を行った(Itahashi et al., 2013)．
e.2

化学物質輸送モデルと HDDM 感度解析法

化学物質輸送モデルとして，米国環境保護庁の Community Multiscale Air Quality model(CMAQ) ver. 4.7.1 を用い，これに HDDM 感度解析法を導入して東アジアスケールの大気環境研究に適用できるようにした（Itahashi et al., 2012a; 板橋ら, 2012b）．HDDM 感度解析法では，モデルが化学種 C の時間発展を計算するのと同時に感度係数 S の時間発展を計算する．感度係数とは，化学種 C の感度パラメータ（例えば初期・境界条件や化学反応定数，排出量など）に対する応答を示し，以下のように定義する．
124

ここで感度係数は化学種の濃度と同じ単位をもつようにを用いて規格化した．

は感度パラメータに摂動を与えない，モデルの標準実験における感度パラメータである．感度係数

を一次感度係数，

度 C の感度パラメータを二次感度係数と定義する．一次感度係数とは化学種の濃に対する一階微分であり，感度パラメータに対する化学種の濃度の応答の傾きを表す．また二次感度係数とはなわち傾きの変化率を表し，またのときには化学種の濃度の応答の曲率，すのときには 2 つの異なる感度パラメータに対する相互作用である cross-sensitivity を表す．感度係数そのものも O3 濃度の応答に関して非常に有益な情報を与えるが，化学種の濃度 C を感度パラメータについて 2 変数のテイラー級数に展開し，標準実験との差を評価することで，感度パラメータをゼロとしたときの寄与を推定できる．これが zero-out contribution（ZOC）であり，一次および二次の感度係数を用いて以下のように表される．

本研究では ZOC に基づき NOx と VOC の人為起源排出量の変化に対する O3 濃度への寄与を
評価した．

e.3

結果と考察

板橋ら（2012b）では HDDM 感度解析法を用いて，2007 年 5 月 8-9 日に生じた大規模な越境大気汚染時の O3 の発生源寄与を評価し，O3 濃度に対する中国の人為起源排出量の寄与が30 %程度と非常に大きく影響していたことを示した．本研究では，2007 年 1, 4, 7, 10 月において O3 濃度が高濃度となったエピソードを対象として HDDM 感度解析法を用い，発生源寄与の季節変動について評価した．
O3 前駆気体の発生源領域として中国・韓国・日本の 3 国を設定した．これらの領域の人為起源の NOx および VOC 排出量の O3 濃度への感度を HDDM 感度解析法により求め，ZOC に基づき発生源寄与を評価した．図 3.2.67 には ZOC により得られた発生源寄与をエピソード平均した結果を 6 つの EANET 観測地点について示す．板橋ら（2012b）の結果と同様に，春季には中国の寄与が卓越する結果が得られた．日本域における O3 濃度の季節変動は春と秋に 2回ピークをもつことが知られているが，秋季については春季と異なり，日本の寄与も中国と同程度に大きかった．光化学反応が進む夏季には，いずれの排出源も O3 濃度に大きく寄与していた．一方で冬季には発生源寄与はエピソードを通じて負の値を示した．冬季は日本域が125

VOC sensitive 領域にあり，NOX titration が加速されて O3 濃度を下げる方向に作用したと考えられる．

図 3.2.67 （a）冬季、（b）春季、（c）夏季、（d）秋季の高濃度エピソード期間における各国（中国・韓国・日本）の人為起源排出量の O3 濃度への寄与の評価
e.4

まとめ

非線形な化学反応過程を有する光化学オゾンにも適用可能な HDDM 感度解析法をもとに，その発生源寄与の季節変動を推定した．春季には中国の寄与が卓越したが，夏季と秋季には日本のローカルな寄与も見られた．冬季には NOX titration が加速されるために発生源寄与は負を示した．

参考文献
Ohara et al., Atmospheric Chemistry and Physics, 7, 4419-4444 (2007)126

Itahashi et al., Environmental Science & Technology, 46, 6733-6741 (2012a)
板橋ら，大気環境学会誌，47 (5), pp205-216，(2012b)
Itahashi, S., I.Uno and S.-B.Kim: Seasonal source contributions of tropospheric ozone over East Asia
based on CMAQ/HDDM, Atmospheric Environment, 70, 204-217 (2013)

f.

MIROCベースのCHASER-SPRINTARSを用いた研究

f.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。H24年度では、大気汚染物
質および気候影響物質として重要な黒色炭素（BC）エアロゾルについて、大気中での被覆過
程（変質過程）の計算方法について、更なる精緻化を行い、観測との詳細な比較・検証を実施した上で、BCの放射強制力を再評価した。また、NICAMモデル中のCHASER・SPRINTARS
各コンポーネントのモデル化および診断的実験の検証に参加し、モデル精度向上に貢献した。
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。

f.2

モデル概略：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・有機炭素（BC・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（H23年度委託業務）も導入されている。

127

f.3

スス粒子（BC）の変質過程の導入と評価実験

これまでの研究（須藤ら、2011）により、硫酸によるBC表面の被覆過程を表現する簡易的な変質スキーム（Liu et al., 2011）が導入され、南極・昭和基地におけるBCの濃度や季節性を再現することに成功している。しかしながら、この方法では、北極域を含む北半球高緯度域
で、観測されたBC濃度や季節性をうまく再現できていないことが確認された。本研究では、BCの変質過程として、硫酸ガスだけでなく、揮発性炭化水素類（VOCs）の酸化に伴う有機成分も考慮し、これらの凝縮によるBC表面の被覆を陽に計算するスキームを開発・導入した（図3.2.68a）。本スキームでは、エミッション時点での外部混合BCの割合を80%と、従来よりも高めの値に設定し、大気中で非水溶性から水溶性に時間変化していく過程を表現する。現状では、BC表面を被覆する水溶性物質の厚み（～吸湿成長因子）が元々のBCのサイズの20%となった時点で、水溶性の内部混合BCに変化したとみなす。このため、BCの変質速度は、水
溶性成分の発生が多いほど、また、BC濃度が小さいほど、増加する傾向を持つ（図3.2.68b）。
このような被覆スキームの導入に加えて、BCの雪氷面上への沈着過程や、降水除去過程（CCN
活性度）、およびBCのエミッションの季節性などについても改良を行った。本研究では、被覆過程を含まない標準モデルと、上述のような新旧２種類のBC被覆スキームを導入したモデルによる実験を行い、それぞれの結果について、観測データを用いた評価を行った。

図3.2.68 黒色炭素(BC)の被覆過程のモデル内での扱い。(a)硫酸や二次有機VOCsによるBC表面の被覆を考慮し、非水溶性粒子から水溶性粒子への変換（変質）過程を表現する。(b)BCの変質時間スケール（日）のBC濃度、および硫酸生成速度に対する依存性。

f.4

結果
I. BC 濃度計算の検証
図 3.2.69 に本研究での各種実験結果を観測と比較し、導入された被覆スキームの効果を検討する。ここでは、上述で説明した新しい被覆スキームを用いた実験結果を示す。図2.5.2 が示す通り、従来のモデルで BC が過小評価されていた、北極圏のアラスカ(Barrow)
128

やカナダ（Alert）において、観測に見られる冬季～春季極大・夏季極小の季節性が再現されていることがわかる。

図 3.2.69

モデルで計算された地表 BC 濃度の季節性の観測との比較。黒実線：観測、カラー線：被覆スキームを導入した計算の結果、破線：被覆スキームを考慮しない旧モデルによる結果。

被覆過程を含まない標準モデル（破線）の結果は、夏季に極大となっていることを考えると、被覆過程がこのような遠隔地での BC 濃度季節性を生じさせている可能性が示唆される。冬季の BC 濃度はやや過小評価傾向であるが、標準モデルによる結果と比較すると、定量的な再現性は大きく改善されたといえる。また、黄山（中国）や米国のサイトなど、
ソース・汚染域の近傍においても、若干の過小評価傾向は見られるが、標準モデルに比べて再現性が向上していることが分かる。

II.BC の全球収支
表 3.2.5 に、対流圏 BC の全球収支を示す。被覆過程を含まない標準モデルでは、全球総量(Burden)は、191 Gg と計算されていたが、被覆過程の導入により、250 Gg 以上に修正された。これは被覆過程の導入により、大気中で外部混合 BC が比較的ゆっくりと水溶性粒子に変化していくため、大気中存在寿命が長くなったためである。実際、モデルで計算された BC の大気中寿命について、IPCC のモデル間相互比較プロジェクト ACCMIP の結果と比べると、ACCMIP でのモデル平均値 7.4 日に対して、本研究の被覆スキームを含む実験では、12 日程度であり、比較的長い存在寿命となっていることが分かる。全球総量につ129

いても、本研究で計算された値（267、または 282 Gg）は ACCMIP のモデル平均の 2 倍弱となっているが、ACCMIP 参加モデルのバラつきの範囲である。また、多くの ACCMIP
参加モデルが極域など遠隔地での BC 濃度を顕著に過小評価している事実（Lee et al., 2012）を考慮すると、本研究で推定された BC 量は、これまでのモデル計算と比較して、より現実的な値である可能性が強い。

表 3.2.5 対流圏における BC の全球総量、寿命、変質の時定数 (年平均値)(ACCMIP は、参加モデルの平均値、括弧内は最少、最大値)
Burden (Gg)

Lifetime (days)

τaging (days)

標準モデル

191

-

-

被覆スキーム 1

267

12.4

4.6

282
155
(82~315)

12.8
7.4(3.9~15.2)

1.7

実験 ID

被覆スキーム 2
ACCMIP モデル平均(Lee et al., 2012)-

III. BC の放射強制力の評価
次に、BC の放射強制力について、再評価を行った。まず、1850~2000 年の間の BC のエミッション増加のみを対象に、放射強制力の推定を行った結果を表 3.2.6 に示す。被覆ス
キームを導入した本研究の計算では、0.6 -0.93 W m-2-2での見積もり 0.41 W mの強い加熱が推定され、標準モデル

を大きく上回る結果となった。これは、上述の通り、遠隔地を含め、全対流圏 BC 濃度が大幅に上方修正されたことを反映したものである。本研究の結果
は、BC の放射強制力推定の最新の研究（Kerr et al., 2013）とも整合的である。

表 3.2.6

BC 放出量のみの変化による放射強制力(現在 BC 濃度の計算において、SO2 放出量、気相 SO４生成速度に 1850 年の値を使用)
実験 ID

f.5

BC の放射強制力(W/m2)
全球

北半球

南半球

標準モデル

+0.41

+0.58

+0.24

被覆スキーム 1

+0.67

+0.92

+0.42

被覆スキーム 2

+0.93

+1.31

+0.55

おわりに

H24年度は、化学・エアロゾルモデル（CHASER-SPRINTARS）の枠組みにおいて、加熱性
エアロゾルとして重要な黒色炭素（BC）のシミュレーションの改良を行った。本モデルを用いた取り組みでは、非水溶性BCの水溶性への変質過程を、OH濃度を用いた簡易スキームで130

表現していたが、北極域などの北半球遠隔域で、BC濃度の過小評価が確認されていた。本年度の作業では、硫酸ガスや二次有機VOCsの発生量からBC表面の被覆を陽に計算する精緻化
スキームを導入し、結果について検討を行った。観測データとの比較を行ったところ、本研究の新しいスキームは、これまで過小評価されていた北極域のBC濃度をより現実的に再現することが確認された。この改良により、全球BC量は、これまでのモデル計算に比べて50%以上増加し、放射強制力も、最大で標準モデルの2倍以上となった。今後は、このようなモデル
精緻化を、NICAMモデルに取り込み、応用研究に発展させる予定である。

参考文献
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131

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、横張真、村上暁信、増冨祐司、樋口篤志

a. 健康影響・低気温関連死亡のハザードマップ作成 (NICAM)
気温と死亡との関連は線形ではなく、極端な高気温や低気温により死亡が増えることがわ
かっている。
平成 23 年度は夏季の気温分布をもとに熱関連死亡数および全死亡（非事故死亡）に対する寄与率の分布を示すマップを作成し、気候変動により、熱関連死亡がどの程度増加するか推定した。平成 24 年度は冬季の気温分布をもとに、低気温に関連する死亡のハザードマップを作成した。
ハザードマップ作成に用いる低気温と死亡との健康影響関数は、図 3.3.1 に示すようにカッ
トオフ値より低い気温における死亡増加との関連を用いた。カットオフ値は、地域の気温分
布の 5 パーセンタイル値を用いるが、本報告書では、5.5℃（本州）、-2.7℃（北海道）を用いた。カットオフ値より低い気温 1℃あたりの死亡の増加率は、2002-2007 年の死亡と気温のデータを用いて解析した結果（β）の値を用いた。本報告書については、地域差はないと仮定し、β の値を 0.0174 とした。
G2 により提供された 1970 年代、2000 年代、2030 年代の関東および日本のメッシュ別気温
データと、各年代のメッシュ別死亡推定数、健康影響関数の値を用いて、低気温関連死亡数（図 3.3.2）と全死亡（非事故）に占める低気温関連死亡数の割合（図 3.3.3）を作成した。2030
年代の冬季の平均気温は、2000 年代よりも上昇し、低気温関連死亡の占める割合も全国的に減少する（図 3.3.3）。一方、影響を最も大きく受ける高齢者人口が増えるため、低気温関連
死亡数自体は増加する。超過死亡数は都市部に顕著にみられる。

・PM 関連死亡の推定（NICAM）
NICAM-SPRINTARS モデルによる 1970 年代、2000 年代、2030 年代（RCP4.5 および SRES-A1）の PM2.5 の分布情報を用いて、都道府県別の PM2.5 による超過死亡を推定した。図 3.3.4、図3.3.5 は、都道府県別の夏季および冬季における、カットオフ値（15μg/m3）を超えた場合の超過死亡数を示す。PM2.5 濃度は 1970 年代が最も高く、その後に減少している。超過死亡数
においては、RCP4.5 のシナリオでは PM2.5 濃度が減少しているにも関わらず（図 3.3.4（c））
、132

人口の多い都市部での死亡数は不変～微増している。また、PM2.5 濃度が 2000 年代と同程度の SRES-A1 では、超過死亡数は濃度の高い都道府県で 2000 年代に比較して著明に増加している（図 3.3.4（d））
。冬季においては、2000 年代よりも濃度の低下している 2030 年代は、いずれのシナリオにおいても死亡数が増加している(図 3.3.5)原因として、高齢化の影響が示唆されている。図 3.3.6 は、都道府県別 PM2.5 濃度と超過死亡数について、年代別にプロットしたものである。プロットの近似直線の傾きは、高齢化の進んだ 2030 年代の方が大きい。
PM2.5 と死亡との関連については、これまでの疫学研究からは閾値の存在は示されていない。カットオフ値により、算出される超過死亡数が異なる。6 都府県における PM2.5 関連の死亡数を、複数のカットオフ値を設定し算出したのが図 3.3.7 である。カットオフ値の設定により、超過死亡推定人数が大きく変動するため、この数字の解釈には注意を要する。
花粉症の発症や重症化に関する分析のため、東京都千代田区と山梨県甲府市にある診療所（各 1 か所）より、2009 年から 2012 年にかけての花粉症の受診に関するデータの提供を受けた。このうち、東京と甲府の各診療所における 2011 年 1 月 1 日から 5 月 31 日までの毎日の花粉症初診患者数（20 歳以上の男女；東京 N=965 人、甲府 N=832 人；この年はじめて花粉症で受診した患者。2 度目以降の受診（再診患者）は含まない）と、花粉症発症数（初診の患者が今年はじめて花粉症を自覚した日）を解析に用いた。なお、初期療法のため、発症前に受診した患者は分析から除外した。東京と甲府の花粉飛散数は、各々東京都と山梨県のホームページで公開されている、千代田区神田司町と衛生環境研究所（甲府市富士見 1 丁目7-31）屋上における観測値を用いた。
飛散開始日（東京：2 月 17 日、甲府：2 月 19 日）より前から、花粉症の発症が観察された（図 3.3.8）。東京と甲府の初診患者のうち、各々32％と 39％が本格的な花粉の飛散前に花粉症の症状を自覚していた。一方、初診患者数は、2 月下旬から 3 月にかけての花粉飛散数の増加にともなって、顕著な増加を示した（図 3.3.9）。シーズン中に花粉症を自覚してから受診するまでに要した日数は、10 日以内が最も多かったものの、60 日を超えるものも散見された（図 3.3.10）。この発症と受診との間の時間差は、花粉症を自覚し始めたのち、ある程度症状が悪化してから受診することによると推測された。来年度はこれらの受診データと気温や大気汚染物質との関連について解析を進める予定である。

133

図 3.3.1 低気温と死亡との健康影響関数

1970 年前後

2000 年前後

2030 年前後

図 3.3.2

1970 年, 2000 年, 2030 年前後の 1-2 月におけるメッシュ別低気温関連死亡数

134

1970 年前後

2000 年前後

2030 年前後

図 3.3.3

1970, 2000, 2030 年前後 1-2 月における全死亡（非事故）に占める低気温関連死亡数の割合の分布135

図 3.3.4 各年代の夏季において都道府県別に推定した PM2.5 濃度(黒丸・右軸・単位は ug/m3)と超過死亡数(青帯・左軸・単位は人／都道府県)

図 3.3.5 図 3.3.4 と同じだが、冬季の結果。
136

図 3.3.6

各年代における都道府県別 PM2.5 濃度(x 軸・単位は ug/m3)とその超過死亡数(y 軸・単位は人／都道府県)のプロット

図 3.3.7

6 都府県における PM2.5 による超過死亡人数（夏季と冬季の 1 か月平均）
棒グラフの値はカットオフ値が 15μg/m3 の場合、エラーバーはカットオフ値が35μg/m3(下側)、10μg/m3(上側)の場合の超過死亡数を示す。

137

図 3.3.8 東京と甲府における 2011 年 1 月 1 日から同 5 月 31 日にかけての花粉飛散数と花粉症発症数

図 3.3.9 東京と甲府における 2011 年 1 月 1 日から同 5 月 31 日にかけての花粉飛散数と花粉症初診患者数

138

b 東京

a 甲府

図 3.3.10

花粉症発症から受診までの期間の分布 a 甲府

b 東京

b. 都市緑化
土地利用変化シナリオ実験に対してのデータ提供
序論
第 2 班と連携し、土地利用変化シナリオの違いに気温感度を調べるための感度実験に使用する土地利用データセットの作成を行った。全体コアミーティングより、対象とする年代は1970 年代、2000 年代（現在気候）、および 2030 年代（近未来）となった。そのため、それぞれの対象年代に近い土地利用データセットが必要となる。使用したモデルは NHM であり、NICAM での実験は後述する問題より次年度に再度実施となった。なお数値実験に関しては
Ⅲ.2.b.2 を参照のこと。

使用データセット
国土数値情報 (1977 年，1997 年)
1970 年代、2000 年代（現在気候）に関しては、国土交通省が公開している国土数値情報を使用した。土地利用に関しては複数のデータセットが存在するが、数値実験の初期値として扱うため、ラスター化処理が必要なため、読み出しソフトウエアである ArcGIS での読み取り、
ラスター変換が可能な土地利用細分メッシュデータを使用した。本データは 100m (1/10 細分)
メッシュ単位に土地利用毎の利用区分の面積が記載されており、これらのデータを雲解像モ
デルによる数値実験で最小解像度と想定される 1km 内 (10 x 10 メッシュ)で最も多い区分に置き換える処理を ArcGIS 上で行い、その後、日本測地系座標を世界測地系に変換、1km 解像度に置き換えたラスター変換を行い、関東域での合成処理を行った。土地利用区分は 1977 と1997 で異なっており、1977 年は、田・畑・果樹園・その他樹木畑・森林・荒れ地・建物用地
A（住宅地，工場等）
・建物用地 B（独立建物[小]）・幹線交通用地・その他の用地（空き地）・
139

湖沼・河川地 A（河川敷）・河川地 B（河川敷内の人口利用地）
・海浜・海水域
1997 年はの 14 区分、

田・その他農用地・森林・荒れ地・建物用地・幹線交通用地・その他用地・河川

地及び湖沼・海浜・海水域・ゴルフ場の 11 区分である。これらの区分を NHM の陸面過程モデル (SiB)に合うよう再割当を行い、モデルグループへ提供した。

2030 年土地利用（環境省推進費 S8 作成）
近未来計算用の土地利用は環境省推進費 S8 で環境研山形主席研究員が作成した土地利用データを NHM 用にアレンジした。ベースとなる土地利用データは同じく国土数値情報（こちらは 3 次メッシュ[1km]）であり、
人口問題研究所が発表している人口予測データに基づき、人口と土地利用の関係から得られる関係式より 2030 年での土地利用データセットを作成している。
本データは既に日本全国で合成済であり NHM 計算ドメインに合うように切り出し、SiB 用の再割り当てを行い、モデルグループへ提供した。
（Ⅲ.2.b.2 中の図 3.2.28 参照）

土地利用データセットの違いによる気温分布への影響
ここでは、土地利用の違いによる影響（Ⅲ.2.b.2 中の図 3.2.29 および図 3.2.30,31 に掲載）
ではなく、土地利用「データセット」の違いによる気温分布への影響について報告する。2011
年度の実験では現在気候に対する土地利用の感度実験、および植林を行った際の影響を見るということのため、JAXA が公開している完全に衛星ベースで作成された土地被覆データセット(以下 JAXA 土地被覆)を元に数値実験用にアレンジを施した。今回は過去〜現在〜近未
来での土地利用変遷と温暖化影響を確認するため、必然的に衛星計測以前のデータセットが必要となる。そのため，国土数値情報を採用した。1977 年版は完全に地図情報のみに基づいており、データセットの成り立ちが抜本的に異なる。さらに区分も行政区分に基づいている
もの、衛星による分類のしやすさによって区分が決まったもの、等々、それぞれ得手不得手がある。図 3.3.11 は 2011 年度分の計算結果(2007 年夏季実験，JAXA 土地被覆による計算)に対して、大気側の条件は全く同じとして土地利用のみを 1997 年国土数値情報に入れ替えた
場合の気温の差分を示す。
図 3.2.30 や図 3.2.31 と比較すると、振れ幅そのものは 30 年単位での土地利用変遷によるものの方が大きい（最大 1.5℃程度）が、図 3.3.11 では見かけ的に意味のありそうな分布（最大で0.5℃）を示す（図 3.2.30 はパッチ状の変化が殆どである）。この一見意味のありそうな温度変化はデータセットの違いに起因するものであり、a). JAXA 土地被覆は都市をやや過小評価（というより、元々の解像度から 1km に変換する際に都市と判別されなくなる問題）し、b).
国土数値情報では河川地 A を水体と変更しないと霞ヶ浦等の湖沼が水体として分類されなかったため、付随して水体面積を過大評価している。 c). 国土数値情報では行政区分に基づく
ため、森林が一つしかない、等々の問題がある。この結果を受け、土地利用データは過去気
140

候計算との一貫性を鑑み、全て国土数値情報に統一したが、b., c. の問題が依然として残っており、特に c. は NICAM で日本全体を計算する際には大きな問題となる。そのため、国土数
値情報をベースに他のデータベースをブレンドしつつ、最もらしい、かつデータセットとしての一貫性のある土地利用、土地被覆データの作成を行う必要があり、次年度以降の課題として残った。最後に、本データセット作成、土地利用データセットの違いによる感度実験では、千葉大学環境リモートセンシング研究センター
研究所・計算科学研究機構

特別研究員

近藤研究室元特任助教藤森氏、理化学

佐藤博士の手を煩わせた。ここに記し、感謝の意を示す。

図 3.3.11 土地利用データセットを JAXA 土地被覆から国土数値情報に入れ替えた差分値（気温，一日平均）

NHM モデルを用いた土地利用変化の影響評価
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。さらに、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
は土地利用データを試験的に準備した上で、NHM モデルを用いて評価を行った（水平分解能
2km，積分期間は 2007 年 8 月 7 日から 10 日間）。本評価の詳細については、Ⅲ.2.b.2 に記した。結果を図 3.3.12-3.3.14 に示す。
茨城県北部・関東平野の縁では気温変化が大きくみられる。土地利用が関東平野の縁にそって変化しているため、その周辺で気温変化も大きくなったと考えられる。また森林が減少し、それによって気温が増加している様子が示されている。
141

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) 埼玉東部，茨城，千葉北西部の農地の市街化に対しては、水系の復活や都市内緑化を進めるのが有効であると考えられる。 (2) 茨城の霞ケ浦北部の高温化に対しては、温暖化影響が大きく生じる場所の森林化や「首都圏環境インフラのグランドデザイン」（後述）の展開を進めることが考えられる。(3) 熊谷から八王子における広大な水田地帯の市街地化に伴う高温化に対しは、農地への通水による水田再生が考えられる。(4) 千葉全域・神奈川東部・都西部関しては高温化する場所と低温化する場所が複雑に混在しており、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。

図 3.3.12 各年における土地利用図。色は index 表示しており、2 番は森林，8 番は灌木か裸地、
10 番は建物などの都市、などに対応している。

図 3.3.13 各年におけるモデル最下層における気温図。値の範囲は 20℃から 27℃。

142

図 3.3.14 (a) 2000 年と 1970 年の間、(b)2030 年と 2000 年の間、の気温変化。

一方で、東京武蔵野台地（立川・府中）や三浦半島から横浜などの地域では予想されたよ
りも気温変化が小さい。これらの地域では森林や農地から市街地への土地利用変化（都市化）が進行しているが、気温変化は小さい。三浦半島から横浜のあたりでは地形が複雑なためか、
NHM での評価では気温変化はあまり示されない結果となった。また茨城県北部・関東平野の縁、東京武蔵野台地や三浦半島から横浜などの地域の双方ともに、MIROC で設定した境界条件に過大な影響を受けている可能性がある。今後土地利用データの精緻化と併せて、評価手法の調整、検討を引き続き進める必要があるといえる。
さらに、今後はシミュレーションの評価結果を重ねて検討していくことで、茨城県北部で見られた変化をもとにして、埼玉県北部の高温を減らすためにどうするか、というような問題を検討していく。特に上流側（埼玉県南部）に広く緑化をすることの効果などを検証していく。同時に、詳細な議論のために都市熱や都市キャノピーをいれたモデルの導入可能性や
MIROC シナリオの場の検討、標高が高い地区でのデータ変換における誤差の問題、積分期間の設定の検討などを進め、評価と考察を進めていく必要がある。

実際の計画制度への適用
本研究の知見を実際の計画制度に適用していくためには、①将来の土地利用シナリオを既
存の土地利用計画法制度に照らして妥当なものを設定し、土地利用計画及び各種規制の有効性を評価すること、②自治体の政策担当者とのコミュニケーションを図りつつ、本研究の分析で得られた知見を政策に展開できるように、政策の提案や調整を行うこと、の 2 点を同時に進める必要がある。
①については、前記のように関連法制度を参考にしつつ土地利用データセットを作成している。現在までに初期段階のデータセットは作成を完了しており、今後は特に将来土地利用についてデータの精緻化に取り組んでいるところである。
143

これまでの検討では、首都圏整備計画から自治体の土地利用計画を基にして土地利用デー
タを検討してきた。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、優先すべき緑化地域を検討することとし、現在土地利用情報の準備にあたっている状況である。
②については、実効性のある提案を行うために、東京都や政令指定都市の地球温暖化対策担当者、土地利用計画関係担当者にヒアリングを行うとともに、関係計画書の分析、両担当者が同席する審議会や各種委員会の傍聴、および議事録の分析を行った。ヒアリングにおいては、自治体の職員が実際に適応策を検討・実施する上でどのような科学的な情報を必要としているかについて調査するとともに、地球温暖化対策担当者には土地利用計画への展開について、土地利用計画担当者には地球温暖化対策との関係について調査した。その結果、自治体においては、地球温暖化対策と土地利用の関係については、
a. 土地利用ごとの二酸化炭素排出量規制しかなく、空間的な議論はなされていない
b. 地域による違いは考慮されず、自治体内は均質に関連規制が適用されようとしている
c. 縮退といった都市域の大きな変化に関係づけられた空間計画に基づく温暖化対策の議論
はなされていない等の特徴がみられることが示された。これらの特徴ゆえに、自治体の職員に対して、実際に適応策を検討・実施する上で本研究のシミュレーションからどのような情報を得たいかを質144

問しても、土地利用計画に関しては具体的な検討の要請が上がってこないものと考えられる。
そのため、次年度以降は研究グループ側が具体的な政策・計画を描いた上でその効果について検証を行い、政策提言に繋げていく必要があるといえる。特に、「都市の低炭素化の促進に関する法律」が平成 24 年に施行されるなど、国レベルでは大きな変化が生じつつある。これらの策を今後自治体で有効に展開していくためにも、近年の議論の動向を踏まえつつ、研究グループ側から土地利用の具体像を試案として作成していく必要性があるといえる。この点に配慮し、次年度以降、引き続き将来の土地利用シナリオを検討していく予定である。

c．自治体との検討会
今年度は、大気環境対策に関し、適応策・緩和策を検討・実施する主体である地方自治体の職員が、実際に対策を検討・実施する上で、どのような科学的な情報を必要としているかについて調査した。
調査はアンケートにより行った。対象は埼玉県の大気環境課の全職員（29 人）とした。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を順序をつけて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 3.3.15 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った。アンケート回収期間は 12 日間（平成 25 年 3 月 8 日（金）〜3 月 19 日（火）。
）としたアンケートは 29 人中 18 人から回答があり、回収率は 62.1%であった。次にアンケート結果を表 3.3.1 に示す。結果の集計にはポイント（pt.）を導入した。ポイントはそれぞれの問いに対し、最も答えを知りたい問いに選ばれた場合は 5pt.を与え、2 番目に答えを知りたい問いに選ばれた場合は 4pt.を与え、３番目に答えを知りたい問いに選ばれた場合は 3pt.を与えた（以下同様）。最終的にそれぞれ問いの合計ポイントを計算し、表 3.3.1 に上位 4 番までを示した。これによると、「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？」という問いに対して科学的な情報を強く必要としていることがわかった。

145

表 3.3.1 アンケート結果
順位

Pt.

1

44

Ox、PM2.5、およびその原因 質は、自動車等の移動発 源も含めて県内のどこからどれくらい発 しているか？、県内の発源・原因 質の定量的マップの作成。

2

41

Ox、PM2.5の 境基準達成に向けて、 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 目、3 目、、、に有効な対策はどれか？

337

在、大気 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？

430

Oxの原因 質濃度は減少しているにも関わらず、Oxの濃度が上昇してきているのはなぜか？

生

物

問い

生

生

物

現

環

番

番

環

現

物

146

図 3.3.15

研究ニーズ把握のために実際に使用したアンケート調査票147

4. 研究の総合的推進
チーム全体および、チーム外の調整、成果発信に努めた。

a. 自治体との連携体制の構築
自治体との連携： 2012 年 7 月 26 日に SALSA 自治体懇談会を開催して、自治体関係者に研究の進捗状況に関する報告を行うとともに、プロジェクトとして実施すべき数値実験に関する要求などを、直接話してもらい、自由に意見交換を行った（図 2.9）。自治体からのニーズでは特に、都市での気温上昇抑制や熱中症の影響評価に対する要望が多く、植樹や自治体・工場などの個々の CO2 削減活動による気温変化のモデルでの見積もりや、ヒートアイランド
対策として、モデルで算出した熱中症の増加条件から救急搬送の体制を変える仕組みを考えるような適応策なども、話題にあがった。なお、自治体からの出席者は、埼玉県から４名と東京都から 2 名だった。
また、適応策および緩和策を検討・実施する主体である地方自治体の職員が、実際に対策を検討・実施する上で、どのような科学的な情報を必要としているかについて、埼玉県の大気環境課の職員を対象にアンケート調査を行った。その結果、「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？」、「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？」、「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？」等の問いに対する科学的情報を強く必要としていることがわかった（詳細は第 3 班の報告を参照されたい）。
さらに、第 1 班と第 2 班では、平成 23 年度から引き続き平成 24 年度も、CO2 や PM2.5、BC、O3 などの大気汚染物質の測定データを、シミュレーション結果の検証として使用する
ため、関東地方や全国の自治体で常時測定されているこれらの大気汚染物質のデータを提供していただいている。平成 24 年度は、これらの物質に加えて、大気エアロゾル中の化学成分も実測結果と比較することになり、東京都、群馬県、茨城県、埼玉県、長野県、川崎市、および関東甲信越静地方などで調査された、浮遊粒子状物質や PM2.5 中の化学成分結果を提供していただいた。

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 24 年 5 月 18 日：RECCA プログラム第１回研究調整委員会
研究の進捗状況と H24 年度の研究計画を説明した。システム統合化については、研究チー
148

ムが育っている点を報告した。 適応シナリオ作成については、緩和策とのトレードオフ
戦略の洗い出し、首都圏の東西で大気汚染の度合い・熱被害・緑化効果に見られる非対称の考慮をする計画を説明した。また、 CO2・大気汚染の見える化を、観測データ、同化結果、シナリオ計算値、ウェブ発信などを通して行う計画であることを報告した。 応用開拓に関しては、健康・緑化、SLCF、再生可能エネルギー、原発事故、アジアの他都市への適応などを挙げた。

・平成 24 年 6 月 19 日：RECCA/S8 共通シナリオ合同 WG 第 2 回会合
RECCA/S8 共通シナリオのベースとなり、S8 で作成を進めている人口・土地利用の社会経
済シナリオと気候シナリオでに関して、データ作成方法の説明とその整備状況が説明された。また、RECCA/S8 共通シナリオにおいて、2℃程度の上昇の政策目標に合致する排出シ
ナリオ(RCP2.6)か、4℃以上上昇の RCP8.5 などを採用するか、が主な論点となったが、大気汚染シナリオに関しては、SALSA グループしか取り扱えない問題のため、共通シナリオと矛盾しない範囲での独自のシナリオを作成することも検討された。

・平成 24 年 7 月 26 日：SALSA 自治体懇談会
自治体関係者に研究の進捗状況を報告し、プロジェクトとして実施すべき数値実験に関する要求などを聴取し、意見交換を行った。都市での気温上昇抑制や熱中症の影響評価に対する自治体のニーズは特に大きく、植樹や自治体・工場などの個々の CO2 削減活動による気温変化のモデルでの見積もりや、ヒートアイランド対策として、モデルで算出した熱中症の増加条件から救急搬送の体制を変える仕組みを考えるような適応策なども議題に挙った。

・平成 24 年 10 月 11 日：SALSA 実務者会議
過去から将来にかけて、気温・大気汚染物質による健康影響評価を行うための歴史実験に関するの会合を実務者間で開き、具体的な調整を行った。使用モデルをStretch-NICAM-SPRINTARS、対象期間を 1970 年・2000 年・2030 年とし、モデル実験に利用する大気汚染物質の排出データ・土地利用データ・人口データの収集方法と分担の確認を行った。

・平成 24 年 11 月 19 日〜20 日：第 3 回 SALSA ワークショップ
プロジェクトの進捗状況を確認し、研究上の案件を検討した。システム統合化は順調であり、モデリングシステムを稼働するためのチーム人材が育っていることを確認した。 適応
シナリオ作成、 CO2・大気汚染の見える化、応用開拓に必要な活動をチェックした。案件
149

と し て 、 AIST-MM/CO2 同 化 シ ス テ ム 開 発 、 NICAM-TM に よ る 同 化 結 果 の 作 成 、
NICAM-Diamond+SPRINTARS のモデル検証、NICAM-Diamond+SPRINTARS による同化結果の作成、NICAM+CHASER モデルの動作確認、人工排熱の取り込み、歴史実験のセット
アップの確認、非死亡健康被害（花粉症、喘息、アレルギー、がん等）の定量化、原発実験などが検討された。

表 3.5.1 第 3 回 SALSA ワークショップのプログラム
Date

Time

2012 SALSA Third Workshop Schedule

10:00 - 10:05

Opening Ceremony (Chair: Toshiro Inoue)

10:05 -10:10

Welcome Speech:

T. Nakajima (AORI)Group 0: Managing
10:10 - 10:40

G0_1: T. Nakajima (AORI): Overview of SALSA

in 2012Group 1: CO2 assimilation and inversion group
10:40 - 11:00

11:00 - 11:20
11:20 - 11:40

G1_1: K. Yoshimura (AORI): Progress of water vapor isotopologue (HDO)
simulation by AGCM
G1_2: R. Imasu (AORI) (Chair): Overview of G1 activity in 2012 andestimation of CO2 over Kanto Area by AIST-MM
G1_3: Y. Niwa (MRI): CO2 concentration simulation by NICAM-TM

11:40 - 13:15
11/19
(Mon)

Lunch
Group 2: Air pollutant assimilation

13:15 - 13:20
13:20 - 13:40

13:40 - 14:00

14:00 - 14:20

14:20 - 14:40

G2_1: M. Uematsu (AORI): overview of G2 activity in 2012
G2_2: J. Uchida (AORI): Development of regional diamond NICAM andpreliminary results
G2_3: T. Dai (AORI from China): Atmospheric aerosol assimilation with thelocal ensemble transform Kalman filter and NICAM-SPRINTARS
G2_4: D. Goto (NIES): Experiment and application of Streched NICAMChem (CHASER and SPRINTARS)
G2_5: Y. Sato (RIKEN): Experiment by NHM+SPRINTERS and experiment
by vegetation change within NHM

14:40 - 15:00

BreakGroup 3: Impact assessment group

15:00 - 15:20

G3_1: A. Takami (NIES) (Chair): Overview of G3 activity in 2012 and land
use

150

15:20 - 15:40
15:40 - 16:00
16:00 - 17:30

G3_2: K. Ueda (NIES): Progress of impact assessment on healthG3_3: Y. Masutomi (Saitama Pref.): Research needs for making adaptive
policies by local government
General Discussion with all participant

18:00 - 20:00

Reception
Group Discussion

11/20
(Tue)

10:00 - 11:00

G1,G2,G3 Joint Scenario Planning Meeting

11:00 - 11:30

Group Leader Report

11:30 - 12:00

Summary by T. Nakajima(AORI)

12:00

Adjourn

AORI: Atmosphere and Ocean Research Institute/University of Tokyo
NIES: National Institute for Environment Studies
MRI: Meteorological Research Institute
RIKEN: RIKEN

・平成 24 年 12 月 6 日：平成 24 年度プログラム研究成果報告会
中間評価への対応をまとめた。研究が計画通りに進んでいることを報告した。システム統合化の実現、物質場検証、同化・逆問題システムによる現実場と近い結果の取得、 歴史
実験の実施、土地利用、気候変化、健康影響の変遷についての検討結果が報告された。

151

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、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）、SKYNET（千葉大・富山大）、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成分データ（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・山梨県甲府市）

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