松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

地球環境 Vol.26 No.1&2

表 2 にまとめた。
2．過去及び現在の主要な GHG 観測衛星

Vol.

2.1 SCIAMACHYGOSAT シリーズに先立ち ESA（欧州宇宙機関，
European Space Agency）の地球観測衛星 Envisat に搭載された大気組成観測機器である SCIAMACHY（SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for
Atmospheric CHartographY）は短波長赤外域における地心方向の観測を行うことにより，CO2 と CH4のカラム平均濃度の全球観測を世界で初めて行い（Schneising et al., 2011），様々な成果をあげた。さらに，欧州では SCIAMACHY と GOSAT のデータを統合したデータセットの作成（Heymann et al., 2015）
や，2023 年打上げ予定の CO2 観測衛星 MicroCarbの開発，2025 年以降の運用開始を想定した GHG 観
測衛星群計画（CO2M）なども推進中である。CO2M
は欧州の Copernicus 計画の一環として開発が進め（NO2）られているもので，CO2，CH4，二酸化窒素のカラム平均濃度の広刈り幅／高分解能（刈り幅は
2
250 km，瞬時視野は 4 km ）観測を行う衛星 3 機から構成される予定である。
2.2 GOSAT シリーズ
GOSAT シリーズは，気候変動に関する科学の発
展と気候変動政策への貢献をミッション目的とした
我が国の一連の GHG 観測衛星であり，2009 年打上
げの 1 号機（温室効果ガス観測技術衛星，Greenhousegases Observing SATellite, GOSAT）と 2018 年打上げの 2 号機（GOSAT-2）
により 13 年以上にわたり観測/
無償データ提供を継続している。また 2023 年度打上げを目指して 3 号機
（温室効果ガス・水循環観測
技術衛星，Global Observing Satellite for Greenhousegases and Water Cycle, GOSAT-GW）の開発が進められている（図 1）。なお，GOSAT シリーズは環境省と国立環境研究所（NIES），宇宙航空研究開発機構（JAXA）の共同プロジェクトである。

26 No.1&2/2021

47-56（2021）

GOSAT シリーズの衛星は 2 トン級の中型衛星であり，その軌道は高度 600～700 km，回帰日数 3～
6 日の太陽同期軌道である。また設計寿命は 5～7 年である。また GOSAT シリーズには GHG などの大気中濃度を推定するための高波長分解能分光計が搭載されている。GOSAT，GOSAT-2 については広い
波長範囲において高い精度，高い波長分解能のデータを得るためにフーリエ変換分光計（FTS）を採用したが，その観測は離散的な点観測となった。一方
GOSAT-GW では GHG 濃度の面的な観測を優先し，回折格子を用いた分光計を採用した。
NIES では XCO2 や XCH4 などの GOSAT FTS 短波
長赤外域のレベル 2 処理の最初の結果を 2009 年に公表するとともに，アルゴリズム等の改良を継続している（Yoshida et al., 2013）。2021 年 8 月時点の最新バージョンは V02.90/V02.91 であり，その精度（バイ
アスとばらつき（1σ））は地上設置高分解能フーリエ変換分光計データを用いた検証（Morino et al., 2011）
により，XCO2：0.35 ppm と 2.19 ppm，XCH4：2.2 ppbと 13.4 ppb 程度であることが示されている（観測条
件：陸域のハイゲイン設定の場合，国際環境研究所
衛星観測センターGOSAT プロジェクト, 2020）。また，GOSAT-2 のレベル 2 プロダクト（XCO2 など）も2020 年 11 月に一般公開が開始され，現在もその精度改善に向けた取組が進められている。
GOSAT による CO2 と CH4 の月ごとの全球分布図の例を図 2 に示す。それぞれ季節変動を示す南北分
布や局所的な排出源などの特徴が表れている。
GOSAT による毎月の観測データから地球の全大
気の平均的な濃度も算出されており，CO2，CH4 とも

地球環境モニタリング等の活動30年の歴史と将来展望

緯度（度）
経度
（度）

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緯度（度）

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経度
（度）

図1

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すべてのページ

図2

49

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軌道上の
（左上）
GOSAT，（右上）
GOSAT-2，（下）
GOSAT-GW の想像図（©JAXA）．

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当学術誌『地球環境』は，法人会員のご支援のもと発行しております。

一般社団法人 国際環境研究協会刊行

学術誌『地球環境』
学術誌『地球環境』は，地球環境に関する優れた研究成果を広く国内に普及させることを目指す。内容は
特定課題の研究成果をまとめた総説，会議の結果・研究プロジェクトの解説などとする。編集委員会は，事前に検討した特集内容に沿って適切な人選を行い執筆を依頼する。投稿された原稿は査読の上，掲載の可否が決定される。

■編集委員会

編集委員長
編集委員

編集責任者

渡辺
可知
三枝
徳田
森本

悌二
直毅
信子
博保
亮子

北海道大学大学院 教授
東京都立大学 特任教授
国立環境研究所 地球システム領域
国際環境研究協会 専務理事
国際環境研究協会

いであ株式会社／

株式会社エックス都市研究所

株式会社サイエンス／

一般社団法人海外環境協力センター

領域長／地球環境センター長■事務局

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地 球 環 境発行者
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『地球環境』バックナンバーは，当協会ホームページに掲載しております。
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Vol.26 No.1&2/2021

大塚 柳太郎
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電話  03－5812－2105

株式会社アイセレクト〒116－0013 東京都荒川区西日暮里5－30－6
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一般社団法人 国際環境研究協会

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地球環境 Vol.26 No.1&2/2021

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目
地球環境

次

Vol.26 No.1&2/2021

地球環境モニタリング等の活動 30 年の歴史と将来展望
序文：「地球観測」発刊にあたり……………………………………………………………………………………………………三枝 信子… …… 1
気象庁における温室効果ガス観測…………………………………………………………………………………………………… 澤庸介… …… 3

国立環境研究所における温室効果ガスモニタリングの基盤環境（地上観測局・温室効果ガス測定装置・標準ガス）…………………………………………………………………………………… 笹川 基樹・町田 敏暢… …… 13
国立環境研究所による民間貨物船舶を用いた大気・海洋温室効果ガス観測と海洋 CO2 吸収量評価への貢献……………………………………………………………………………… 中岡 慎一郎・高尾 信太郎… …… 27
航空機を利用した温室効果ガス観測……………………………………………………………………………………………………町田 敏暢… …… 37
衛星による温室効果ガス観測の現状と今後の展望……………………………………………………………………… 松永 恒雄・谷本 浩志・大山 博史… …… 47
森林生態系における炭素循環観測……………………………………………………………………………………………………平野 高司… …… 57
陸域・陸水域生態系における気候変動影響モニタリング………………………………………………………………………………………西廣

淳・辻本 翔平… …… 69

地球環境データベース：地球環境データの利活用に向けて……………………………………………………………………………………………………白井 知子… …… 79
将来の地球観測への期待………………………… 佐藤 啓市・池田 恒平・寺尾 有希夫・山下 陽介・町田 敏暢・谷本 浩志… …… 89
地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展……………………………………………………………………… 羽島 知洋・伊藤 昭彦・野口 真希… … 101

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序文：「地球観測」発刊にあたり
三枝 信子（国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域領域長）

本特集号は，地球規模の環境問題，特に地球温暖化の現状把握と予測に欠かせない，様々な手法に基づく長期的観測の取組，データの整備・公開と利活用の推進，地球規模のモデル開発等の現状と今後の課題について取りまとめたものである。中でも，2020 年に設立 30 周年を迎えた国立研究開発法人国立環境研究所の「地球環境研究センター」が，国内外の府省庁や機関，大学，民間企業等と協力して取り組んできた活動を軸としている。
振り返れば日本では，1960～1970 年代に大気汚染や水質汚濁をはじめとする公害が深刻な社会問題となり，科学的データと知見に基づいて問題解決に当たるために 1974 年に国立環境研究所の前身である国立公害研究所が設置された。1980 年代になると，世界では大気汚染物質の長距離輸送（酸性雨），オゾン層破壊等の問題が顕在化し，国境を越えた環境問題に取り組む必要性が高まった。1990 年代には環境問題のグロー
バル化は更に進み，地球温暖化に対応するため人間活動による温室効果ガス排出の削減に国際社会が協力して対策を立て実行する必要性が認識されるようになった。
こうした中で，1990 年に環境庁（当時）の付属機関であった国立公害研究所は国立環境研究所へ改組され，同年に地球規模の環境保全に取り組む部署として地球環境研究センターが発足した。発足当初から地球環境研究センターでは，地球環境の長期モニタリング，地球環境データベースの整備，地球環境研究の総合化（分
野横断的研究の推進，研究者間の情報交換と連携推進）を重要な活動の柱として取り組んできた。中でも地
球温暖化の原因物質である温室効果ガスを対象として，地上観測，船舶観測，航空機観測等を気象庁や大学の研究者の協力を得て展開し，国際的な協調に基づき精度管理やデータの普及を推進してきた歴史が長く，本特集号でも気象庁と国立環境研究所における温室効果ガスの観測の取組が最初に記される。
続いて 2009 年に環境省・国立環境研究所・宇宙航空研究開発機構の共同開発により観測を開始した温室効果ガス観測技術衛星（GOSAT）シリーズの成果と今後への期待が解説される。加えて，海洋と並ぶ重要な温室効果ガスの吸収・放出源である陸域生態系を対象とした地球規模の観測ネットワークの活動が紹介される。さらに，2011 年度から地球環境研究センターにて一部が開始され，現在は国立環境研究所気候変動適応センター（2018 年に発足）において集中的に推進されている生態系や人間社会への気候変動影響観測の取組が解説される。
このような多様な観測プラットフォームと観測ネットワークによって得られる長期観測データを整備・保存・公開するためのデータベースには国内外の機関や国際共同研究によって設置されたものがあるが，本特集号では特に国立環境研究所の地球環境データベースの取組を中心にデータ利活用の現状と課題を紹介する。最後に，気候の将来予測の信頼度をさらに高め，地球システムや人間社会への影響を把握する上で重要となる，今後の観測上のトピックスと地球システムモデルの研究開発に関わる課題が解説される。
本特集号は全体的に内容が多岐にわたり，また，各種の観測開始当初の経緯や技術的要素を詳しく記した内容も多く含まれている。本特集号を読まれた方が当分野のたどってきた歴史の一端に触れ，地球環境変化を把握するための長期観測と信頼性のあるデータの普及，モデル開発等を第一線で推進することで地球環境問題の解決に貢献しようとしてきた研究者らの苦労や熱意に触れていただくことを願っている。
最後に，本特集号に寄稿いただいた皆様，査読者の皆様，そして特集号編纂の機会をくださった国際環境研究協会の徳田博保専務理事と編集担当の森本亮子さんに深く感謝を申し上げる。

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気象庁における温室効果ガス観測
Observations of greenhouse gases by Japan Meteorological Agency
澤

庸介

＊

Yousuke SAWA＊

気象庁 大気海洋部
Atmosphere and Ocean Department, Japan Meteorological Agency摘要気象庁では世界気象機関（World Meteorological Organization: WMO）
/全球大気監視（Global Atmosphere Watch: GAW）計画に基づき，温室効果ガスの変動を把握するため，世界の監視ネットワークの一環として温室効果ガスの観測及びこれに関わる業務を実施している。国内 3 地点（綾里（岩手県大船渡市），南鳥島（東京都小笠原村），
与那国島（沖縄県与那国町））において，地上付近の温室効果ガス濃度を観測しており，
海洋気象観測船では，日本周辺海域及び北西太平洋における洋上大気及び海水中の二酸化炭素等の観測を実施している。さらに，2011 年から北西太平洋において航空機による上空の温室効果ガス観測を行っている。気象庁は自ら観測を実施するだけでな
く，GAW 計画の中で国際的なセンター業務を担当しており，WMO 温室効果ガス世
界資料センター（World Date Centre for Greenhouse Gases: WDCGG），全球大気監
視較正センター（World Calibration Cntre:WCC），品質保証科学センター（Quality
Assurance/Science Activity Centre: QA/SAC）を運営し，観測データの品質を向上させる活動や，世界の温室効果ガス観測データの収集と提供を行っている。

キーワード：温室効果ガス観測，気象庁，世界気象機関，全球大気監視計画
Key words：observation of greenhouse gases, Japan Meteorological Agency,
World Meteorological Organization, global atmosphere watch programme

1．はじめに2021 年 8 月 に 気 候 変 動 に 関 す る 政 府 間 パ ネ ル（Intergovernmental Panel on Climate Change: IPCC）
第 6 次評価報告書第 1 作業部会報告書（自然科学的根拠）が公表された。この報告書の政策決定者向け
要約（Summary for Policymakers: SPM）冒 頭 で「人間の影響が大気，海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない」と，地球温暖化が人間の影響で起きていることを初めて「疑う余地がない」と評価している。太陽の光は，地球の大気を通過し，地表面を暖める。暖まった地表面は，熱を赤外線として宇宙空間へ放射するが，大気がその熱の一部を吸収する。大気中で赤外線を吸収する性質を持
つ温室効果ガスが人間活動によって増加し温暖化をもたらしていると考えられている。主な温室効果ガ
スには二酸化炭素（CO2），メタン（CH4），一酸化二，フロンガスがある。温室効果ガスと地窒素（N2O）
球温暖化について専門的に知りたい方は中澤ほか（2015）
を，温室効果ガスの種類や特徴の一般的な解説については環境省「温室効果ガスインベントリの概要」（https://www.env.go.jp/earth/ondanka/ghgmrv/overview.html）や 気 象 庁「温 室 効果ガス Web
科学館」（https://ds.data.jma.go.jp/ghg/kanshi/info_
tour.html）等を参照していただきたい。
IPCC 第 6 次評価報告書で報告された 2019 年の大気中の温室効果ガス濃度は，CO2 で 410 ppm に達し
1750 年を基準とした工業化以前より約 47％増加している。CH4 及び N2O の濃度もそれぞれ 1,877 ppb
及び 332 ppb（いずれも WMO の解析値）に達し，工業化以前よりも大幅に増加している。
温室効果ガスの地球温暖化への過去・将来にわたる影響が評価されるようになってきたが，気候変動のメカニズムには科学的理解に至っていない部分も残されている。地球温暖化問題に対処するには，変動の兆候を早期に検出するとともに，変化を予測し，将来の影響を想定した対応をとる必要がある。
地球環境の変動理解のためには，地球規模の観測を必要な精度で統一的な基準を用いて長期的に実施
し，時期・場所の異なる観測で得られたデータを相互に利用できるようにする必要がある。このための仕組みの 1 つとして実施されているのが世界気象機

受付：2021 年 10 月 1 日，受理：2021 年 12 月 22 日＊
〒 105 - 8431 東京都港区虎ノ門 3 - 6 - 9，E-mail：yousuke.sawa-a@met.kishou.go.jp
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澤：気象庁における温室効果ガス観測

関（WMO）の全球大気監視（GAW）計画である。本稿では GAW 計画の中で実施されている気象庁の温室効果ガス観測と関連業務について紹介する。
2．気象庁の温室効果ガス観測開始とその背景
2.1 気象庁温室効果ガス観測の開始
気象庁は 1987 年 1 月，岩手県気仙郡三陸町綾里（現大船渡市）にある気象ロケット観測所（現大気環境観測所）において，大気中 CO2 濃度の連続観測を開始した。同観測所では WMO の進めていた大気バッ
クグランド汚染観測網（Background Air Pollution
Monitoring Network: BAPMoN）の 地 域 観 測 所 と して，降水・降下じんの化学成分，波長別直達日射計
による大気混濁度の観測を実施していたが，これにCO2 観測を加えて拡大地域観測所として BAPMoNの充実に貢献することになった（伊藤, 1987）。
綾里に続き，気象庁は 1993 年 3 月に南鳥島気象観測所（東京都小笠原村）において，BAPMoN 基準
観測所（現在の全球観測所に相当）を設置し大気中
CO2 濃度の観測を開始した。WMO は人為起源排出源からの影響を極めて受けにくい条件で CO2 等の観測を行う BAPMoN 基準観測所の設置を加盟国に要請していた。南鳥島は東京の南東約 1,860 km に位置する珊瑚礁でできた小さな島で，周囲に存在する
人為的な汚染源も極めて少ない。これらのことから
北西太平洋域の大気を代表する地点として南鳥島が選定され観測が開始された（城尾, 1993）。
その後，1997 年 1 月に沖縄県与那国島測候所（現与那国島特別地域気象観測所）において大気中温室
効果ガス観測を開始したのに加えて，2011 年 2 月には防衛省の協力のもと，航空機による日本の南東上
表1

空の温室効果ガスの観測を開始している。また，測定する温室効果ガスも CO2 だけでなく，CH4 やフロン類に拡大して現在に至っている。観測点の位置と地点ごとの観測項目について表 1 と図 1 に示す。
2.2 観測開始の国際的背景
気象庁が温室効果ガス観測を開始した背景には，
国際的な要請があった。気象，気候や海洋，地震・津波分野の現象は国境を越えて各国に影響を与える。このため，気象庁は，WMO 等の世界各国の関連機関と連携して業務を実施している。
WMO は 1947 年 9 月に採択された世界気象機関
条約に基づいて 1951 年に設立された国際連合の専門機関である。4 年ごとに条約加盟国の政府首席代
表で構成される世界気象会議によって，その運営方

図1

気象庁における温室効果ガスの観測網．

気象庁では，綾里，南鳥島及び与那国島の 3 地点で連続観測を実施しているほか，2 隻の海洋気象観測船（凌風丸，啓風丸）により洋上大気及び海水中の，航空機により上空の温室効果ガス観測を定期的に実施している．

気象庁における温室効果ガス等の観測項目．

観測所

綾里
南鳥島
与那国島
航空機観測
海洋気象観測船（大気環境 （南鳥島気象 （与那国島特別 （厚木航空基地 （凌風丸，啓風丸）観測所） 観測所）
地域気象観測所） －南鳥島間）

緯度39°02ʼN

24°17ʼN

24°28ʼN

約 25°
–34°
N

主な観測線
東経 137 度線 3°
N–34°N
東経 165 度線 5°S –35°N

経度

141°49ʼE

153°59ʼE

123°01ʼE

標高

260 m

7m

30 m

観測要 二酸化炭素
素/観 メタン
測開始
一酸化二窒素年月1987.1

1993.3

1997.1

2011.2

大気中 CO2 濃度

1991.1

1994.1

1998.1

2011.2

表面海水中 CO2 濃度

2011.2

全炭酸濃度

2011.2pH

1990.1

一酸化炭素

1991.1

1994.1

1998.1

地上オゾン

1990.1

1994.1

1997.1

航路上約 6 km
及び南鳥島上空

全アルカリ度

研究観測
1981–
凌風丸
1989–
啓風丸
2000–

クロロフルオロカーボ 1992.1
ン類（特定フロン類）
1,1,1- トリクロロエタン 1993.1
四塩化炭素
ハイドロフルオロカー
ボン類（代替フロン類）

1993.12020.34p003-012-澤-cc2020.indd

42022/04/07 木曜日

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地球環境 Vol.26 No.1&2

針が決定（決議）され，毎年の執行理事会において
WMO の事業計画，予算案などを決定する。世界気象会議の出席者は通常は各国気象機関の長が政府代
表として参加する。このため，決議事項には国家的な対応が求められる。
世界的に環境問題に対する関心が高まったことを受けて，WMO は 1970 年第 22 回執行委員会（現執行理事会）で国際的な環境に関する観測網である
BAPMoN 設立を加盟国に要請した。気象庁はこの要請に基づき 1975 年に綾里に地域観測所を設立し運用を開始した。
大気中の CO2 濃度の精密観測は米国スクリプス海洋研究所（Scipps Institution of Oceanography: SIO）のKeeling 博士らによって 1957 年に開始されていたが，その後観測データの蓄積と研究の進展により，大気中の CO2 濃度が全球的な規模で増加していること，今後も CO2 濃度が増加すると気温の上昇を招き，気候や生態系などの地球環境に悪影響を及ぼしかねないことが指摘されるようになった。これらを受 け て，1977 年 WMO 第 29 回 執 行 委 員 会 に お いて，WMO 事務局長は「WMO 大気中 CO2 の研究とモニタリング計画」を提案し，決議 15 として承認された。同決議は，人間活動による大気中 CO2 の増加が全球的な気候に及ぼす影響が十分考慮されるが，現状の知識は今後を予測するには不十分であるとし，そのため事務局長に対して CO2 問題についての詳細な計画の策定を求めた。また加盟国に対しては，CO2 観測所の設置や関連研究の推進を要望した。
1979 年 2 月にスイス・ジュネーブで開催された
第 1 回世界気候会議では，CO2 を始めとする人間活動による温室効果ガス排出の増加の気候に及ぼす影響を憂慮する宣言がなされた（片山, 1979）。
1979 年 4 月に開催された WMO 第 8 回総会では国連環境計画（United Nations Environment Programme:
UNEP）代 表 が，WMO 及 び 国 際 学 術 連 合 会 議（International Council of Scientific Unions: ICSU）と協力した大気 CO2 に関連した研究を提案した。これを受けて総会は，UNEP との協力事業を決議 15 に基づき実施するよう決定した。さらに，1980 年のWMO 第 32 回執行委員会では，第 1 回世界気候会議で採択された世界気候計画（World Climate Program:
WCP）についての討議において，CO2 に関する科学的観点からの評価の必要性が改めて指摘された。そして，WMO 加盟国が国ごとの基本計画を作り，積極的に WCP を推進することが要請された。特に，
CO2 の移流拡散と長距離輸送の機構解明のために海洋及び陸上の代表点で CO2 観測を至急実施することが求められた。
1985 年 10 月にオーストリアのフィルラッハにおいて UNEP，WMO，ICSU により共催された「大気微量成分の気候変動における役割の評価に関する国際会議」では，大気の放射収支に関与するガスや

3 – 12（2021）

エーロゾル等の大気微量成分の研究は重要かつ緊急の課題であることが認識され，各国政府に対して，それらの観測及び研究を強力に助成することが勧告されている（伊藤, 1987）。
このように 1970 年代から 1980 年代にかけて，国際的に温室効果ガス観測の拡充が求められるように
なった。
2.3 温
 室効果ガス観測をめぐる日本国内・気象庁内の動き
世界的な流れを受けて，気象庁においても環境観測が必要であるとの認識が高まっていた。気象庁では WMO の要請に応じ，1973 年から 1975 年に 3 つの BAPMoN 地域観測所，1976 年以降に 1 つの基準観測所を設立することを計画し検討を始めた。1973
年度からは気象研究所が 4 か年計画で「気候に影響する大気汚染物質の測定法及びその監視のシステム化に関する研究」を実施し，基準観測所建設候補地
として 1975 年度に南鳥島，1976 年度に父島で予備観測を実施している（気象研究所地球規模大気汚染
特別研究班, 1978）。
1977 年の気象審議会答申第 11 号では，「気象災害にかかわる気候調査・研究体制整備の方針について」の中で，CO2 の調査研究を，また，「海洋観測システム整備とその成果利用促進の方針について」の中で，大気・海洋間の CO2 交換の解明等の推進が要請された。
これら要請と庁内の検討結果も踏まえ，気象庁は1977 年に，BAPMoN 基準観測所を 1979 年までに父島に設置する計画と WMO に対し意思表示した。しかしながらこの計画の実施に当たっては予算上，運営上の困難があり，1983 年になっても観測開始に至らなかった。
国際的に CO2 観測への要請が高まる中で，1983 年
3 月の気象審議会第 15 号答申「気象改変に関する長期的な対応について」では，気候に影響する大気中の微量成分の定常観測を強化すべきであることが指摘された。また，1983 年 10 月の衆議院行政改革に関する特別委員会では，気象庁の CO2 観測体制について質問がなされ，定常的な観測と研究の推進についても言及された。前年 1982 年の WMO 第 34 回執行委員会において，WMO 加盟国に対して BAPMoN
や他の CO2 観測所の整備等が勧告されたこともあり，気象庁として速やかに観測を始める必要性が高まっていたが，父島における観測開始の目途は立たないままであった。
このような情勢に対応するため，気象庁では庁内に CO2 観測に関する検討会を設け 1983 年 9 月から12 月にかけて計 4 回の会合を開催し，CO2 観測の具体案の検討を行った。検討会のまとめは，1984 年 1
月に開催された大気バックグランド汚染観測検討会で報告され承認されるとともに，3 月の庁議において以下のような基本方針が決定された。
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澤：気象庁における温室効果ガス観測1） 観測部（当時）では，大気バックグランド汚染の地域観測所として業務を実施している綾里において，大気中の CO2 濃度の測定を行う。
2） 海洋気象部（当時）では，主として東経 137 度線に沿う（気象庁が運用する）観測船凌風丸による定期的海洋観測時に，洋上大気中及び海洋表層のCO2 濃度の測定，並びに海洋の各層における海水中の CO2 濃度の測定を行う。
なお，海洋における CO2 測定については，気象研
究所地球化学研究部（当時）が所内一般研究「溶存ガスの大気・海洋交換の研究」で 1981 年から 1983 年の凌風丸冬季航海に乗船して CO2 測定を行っており
測定方法は確立されていた。
一方，大気 CO2 観測については，観測部測候課等における検討に加えて当時から世界的にも先進的な研究を実施していた東北大学理学部田中正之教授，
中澤高清博士（当時助手）の助言をいただいた。中澤先生からは 1983 年 6 月に「気象庁 BAPMoN station
において実施すべき二酸化炭素濃度の測定について」という詳細な 10 ページ以上に及ぶ手書きの解説資料をいただいている。また，田中先生には同年11 月に気象庁に来庁いただき CO2 観測に関するご助言と当時最終観測地点の候補となっていた綾里に対する評価をいただいた。
気象庁の検討会では綾里以外に，相川（新潟県），
江刺
（北海道）
，八丈島
（東京都）
，富士山，与那国島，南鳥島など多くの地点が候補に挙がっていたが，田中先生の助言も踏まえ，長期的資料を取得するのに適した地点を気象，地勢，運用から検討した結果，綾里での観測を開始することに決定された。
なお，1983 年 12 月には環境庁（大気保全局企画課，大気規制課）と気象庁（企画課長ほか）との CO2観測に関する話し合いがもたれ，気象庁が気候変動に関する監視として大気バックグランドの CO2 観測を行う計画であることを説明している。
2.4 現在の枠組み：GAW
現在の気象庁の CO2 観測を含む大気環境観測は主に GAW 計画の枠組みで実施されている。GAW 計
画 は 1970 年 代 以 前 の 2 つ の 長 期 監視 計 画 で あ る「全球オゾン観測システム（Global Ozone Observing」と BAPMoN を統合し，大気組成
System: GO3OS）
変化を取り扱う観測・監視，研究活動を広く包含した計画で 1989 年の WMO 第 41 回執行理事会において制定された。
GAW の目的は次のようになっている（堤, 2017）。
・ 大気中の化学成分及び特定の物理的特性について，地球規模の長期的な監視を継続的に実施する。
・ 品質保証及び品質管理に重点を置く。
・ 利用者に対し，関連する総合的な成果やサービスを提供する。
GAW の対象分野は，温室効果ガス，オゾン，紫外線，エーロゾル，反応性ガス，大気降下物（降水化学）の 6 つで，対象分野ごとに科学諮問部会（Scientific
Advisory Group: SAG）が組織され GAW の観測・解析に関する計画，技術的事項が検討されている（オゾンと紫外線の SAG は 2019 年に統合）。GAW の仕組みや現在の実施計画についての詳細は，堤（2017）を参考にして頂きたい。
GAW の目的は大気組成の変化の地球規模の長期的な観測と監視であるが，温室効果ガス分野では一般の気象と比較して困難な点がいくつかある。
1 つ目は観測網が地域的に偏在していることである。大気組成の観測は先進国を中心に実施され，発展途上国では観測が少ない。
2 つ目の特徴として，観測基準が必ずしも統一されていないことが挙げられる。温室効果ガスの測定では，標準ガスと呼ばれる濃度既知のガスとの比較による相対測定により濃度を求めている。こ（National Oceanic andの標準ガスは米国海洋大気庁
Atmospheric Administration: NOAA）や SIO，日本では東北大学，国立環境研究所などが独自に開発し維持してきた歴史があり，研究機関によっては WMOとは異なる基準を維持・運用している。
3 つ目の特徴は，観測データの品質差が大きいことである。温室効果ガスの測定には高い技術力を要し，装置の振る舞いや測定データの評価にも機器や現象に対する深い理解が必要である。観測場所によって，得られる観測データの変動特性も大きく異なり，目的によって適切なデータ選択・品質管理が必要となる。
4 つ目はデータの流通が限定的であることである。温室効果ガスの観測は研究観測として実施されることが多く，データの取得に多くの労力がかかっていること，微小な変化を検出するために標準ガス
濃度のドリフト等を評価しデータを確定するまでに多くの検討が必要なこと，観測データの取得が研究成果と密接に関わること等から，データがなか
なか公開されないことも多い。著者は気象庁入庁
時 WDCGG を運営する部署に配属されたが，当時
WDCGG へ提出されるデータは現在よりもかなり少なかった。このため，発足間もない WDCGG へのデータ提出を求めるため，当時のセンター長が温室効果ガス観測を実施している国内の研究機関にデータ提出を依頼して回る訪問に同行した経験があるが，自らが苦労して取得したデータを WDCGG
で一般に公開することに対して難色を示す研究者も一定数いたことを記憶している。現在はデータ公開
に対する理解も進んでいるが，温室効果ガスデータの流通は毎日専用回線で配信される気象データと比較するとかなり限定的である。
GAW ではこれらの問題を解決し，高品質で相互に比較可能な観測データを全球規模で取得しデータ流通を促進することを目指している。この目的のた

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め，温室効果ガス分野では，WMO から日本国政府
る。また，GAW では GAW を支援する協賛観測所への要請により 1990 年 10 月に WDCGG が気象庁とそれらからなる協賛ネットワーク（Contributingに設置され，世界の温室効果ガスデータを収集・公Network）も定義され協力を求めている。協賛観測
開することとなった（須田ほか, 2010）。また，GAW
所の条件は基本的には GAW 観測所と同様であるがで は 中 央 較 正 施 設（Central Calibration Laboratory:
一部条件が緩和されており，WMO 基準との関係がCCL）に指名された機関が WMO の基準となる標
明らかになっていれば良いこと，GAW のデータセ準ガスを維持・管理している。大気中 CO2 と CH4ンターではなく独自のデータセンターからの公開で濃度については NOAA/地球システム調査研究所
良いなど，観測機関の独自性が一定程度尊重されて（Earth System Research Laboratories: ESRL）がこのいる。
役割を担っている。CCL に加えて，地域的な較正
2.5 国際的枠組みの中での GAW の位置づけ
センターとして全球大気較正センター（WCC）が業
これまで記載したように GAW は WMO の中で気務を分担している。気象庁は 2002 年 3 月からアジ候変動に関わる重要な観測ネットワークとして位置
ア及び南西太平洋（WMO の第 II 地区及び第 V 地区） 付けられている。しかしながら，現在の地球観測はでの CH4 の較正センター業務を担当し，地区内での地球温暖化などの地球環境問題に対する国際的な取標準ガスの巡回比較実験等を実施している。また，組の広がりの中で，従来の気象分野を中心とした
GAW 計画では観測ネットワークのデータの品質を
WMO の守備範囲にとどまるものではなくなってき維持することを目的とした品質保証科学センターている。
（QA/SAC）が設置されている。気象庁は温室効果ガ
1992 年に全球気候監視システム（Global Climate
スの分野において 1995 年 10 月から，アジア及び南Observing System: GCOS）が 設 立 さ れ た。 こ れ は
西太平洋域の CO2，CH4 に関して，観測に対する助1990 年の第 2 回世界気候会議における世界気候計
言や支援を実施している。これらの活動を通じて，
画 WCP の強化策の提言を受けて設立されたもの
各観測所で得られるデータのばらつきを抑え，世界で，WMO と政府間海洋学委員会（Intergovernmental
的に高精度で比較可能な観測を維持するための活動
Oceanographic Commission: IOC）
，UNEP，ICSU がを行っている。
支援機関となっている。その目的は地球規模の気候
GAW の観測所は観測環境に応じたカテゴリー化
観測の状況を定期的に評価し，様々な観測システムがなされている。全球観測所（Global Station）
は局所やネットワークを国際的に調整することである。こ的な汚染源からの有意な影響が永続的にないと評価
れにより GCOS は気候システムの観測に関する包された地点で，2021 年 3 月，現在世界で 30 地点あ括的情報を提供することを目指している。GCOS はり，南鳥島はその 1 つである。地域観測所（Regional
大気，海洋，陸面の 3 つのパネル（分野）から構成
さ れ， 大 気 パ ネ ル は 地 表（GCOS Surface Network:
Station）は，測定項目について，地域を代表し，重GSN），上層（GCOS Upper-Air Network: GUAN），放
大な局所的な汚染源の影響を受けないか，少なくと射（Baseline Surface Radiation Network: BSRN）， 大
も汚染源の影響のない気塊を頻繁に観測する地点
気化学成分から構成されており，GAW は大気化学で，綾里と与那国島は地域観測所となっている。全
成分の基準ネットワークとして位置付けられてい球観測所と地域観測所として認定されるためには，る。GCOS は気候変動に関する国際連合枠組条約
立地以外に観測項目数，適切な品質管理の実施と監査の受け入れ，内部トレーサビリティ及び WMO 基 （United Nations Framework Convention on Climate
Change: UNFCCC）の 2005 年第 11 回締約国会議（the
準へのトレーサビリティの確保，WMO のデータセ
11th Conference of the Parties: COP11）で UNFCCC
ンターへの速やかなデータ提出，気象要素（気温，の組織的観測を推進するものとされた（気候変動枠
気圧，風向風速等）の観測等の要件がある。清浄大組条約第 5 条 研究及び組織的観測）。これを受け
気の観測を目的とした全球観測所と地域観測所に加て 翌 2006 年 に 結 ば れ た GCOS-GAW Agreement にえて，最近になって局地観測所（Local Station）とい
よって GAW は GCOS 実施計画の大気化学成分を担うカテゴリーが追加された（WMO, 2017）。これは，当することとなった。したがって，GAW は，気候
都市環境や都市近隣の排出源の影響を評価する研究
変動に関する国際的な取組の中で大気化学成分の組やサービスへの関心の高まりを反映している。ま
織的観測を担っていることになる。
た，地上観測所以外の航空機や船舶による観測は移動体観測所（Mobile Station）として位置付けられて
3．観測結果おり，気象庁が実施する船舶観測，航空機観測も登録されている。
ここでは，気象庁の温室効果ガス観測の主な結果
GAW には各国の気象機関以外が運営する観測もを紹介する。気象庁の観測データは気象庁 HP（大多く登録されている。国内では，国立環境研究所等
気・海洋環境観測年報（気象庁, 2021a）等）で公開さの研究機関，東北大学等の大学，埼玉県等の地方自れており，より詳しい観測成果は気象庁等の刊行物
治体のデータが WDCGG に提出され公開されてい7

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澤：気象庁における温室効果ガス観測（気候変動監視レポート（気象庁, 2021b），気象業務
はいま（気象庁, 2021c），日本の気候変動 2020（文部科学省・気象庁（2020）））等にも掲載されているので，これらも参照いただきたい。
3.1 地上における CO2 濃度観測
気象庁地上観測点における CO2 濃度は，植物や土壌微生物の活動の影響による季節変動を繰り返しながら増加し続けている（図 2）。観測点の中で最も高緯度に位置する綾里では，季節変動が最も大きくなっている。これは，北半球では，中高緯度の陸上
生物圏の活動の季節変動が大きいことを反映している。また，与那国島と南鳥島はほぼ同じ緯度帯にあるものの与那国島の濃度が高く，季節変動の振幅も大きい。これは，与那国島がアジア大陸に近く，秋から春にかけて人間活動や植物及び土壌微生物の活動により CO2 濃度が高くなった大陸の大気の影響を強く受けるためである。2020 年の年平均濃度は，綾里で 416.3 ppm，南鳥島で 414.5 ppm，与那国島では417.2 ppm となった
（いずれも暫定値）。各地点におけ る 2019 年 か ら の 増 加 量 は 2.3～2.4 ppm/年 で あり，これは最近 10 年間の平均年増加量と同程度である。新型コロナウイルス感染拡大に伴う移動制限措置等により，2020 年の人為起源の CO2 排出量は，
2019 年と比較し 7％程度減少したことが報告されているが，大気中の CO2 濃度は増加が続いており，短期的に年々の自然変動と区別することは困難である（WMO, 2020）。
CO2 濃度の年増加量は一定ではなく年々変動がみられる（図 2b）。年増加量が大きくなる時期はエル
ニーニョ現象の発生時期に対応しており，このような対応は日本に限らず多くの観測地点で認められる。これは，エルニーニョ現象がもたらす熱帯域を中心とした高温と少雨により植物の呼吸や土壌有機物分解作用の強化及び光合成活動の抑制が生じ，陸上生物圏からの大気への CO2 放出が強まるためである（Keeling et al., 1995; Dettinger and Ghil, 1998）。特に 1997 から 1998 年に発生した大規模なエルニー
ニョ現象に対応して CO2 濃度は 3 地点とも大きく増加している。最近では 2014 年夏～2016 年春にかけて発生したエルニーニョ現象に続いて，CO2 濃度が大きく増加した。興味深いのは，3 地点の CO2 の濃度絶対値や季節変化の振幅には違いがあるにも関わらず，増加速度は 3 地点ともよく似た年々変動を示していることである。このことは，CO2 濃度の年々変動が大きな時空間スケールを持っており，かつ 3地点における観測データの空間代表性が高いことを示している。一方で，2009 年から 2010 年にかけての CO2 増加速度は綾里で 4 ppm/年を超えているが，与那国島ではそれよりも増加速度が小さく，南鳥島
では更に小さく最大 3 ppm/年となっている。これらの増加速度の違いは，アジア大陸等のやや小さなスケールでの CO2 吸収・排出量の変化を反映していると考えられる。
なお，数年スケールの年々変動に隠れているが，3 地点における CO2 濃度の増加速度は長期的に増加傾向にある。これは，過去数十年にわたって化石燃料消費が加速度的に増大していることを反映しており，同様の結果は NOAA/ESRL 等の全球的な解析結果でも得られている。
3.2 地上における CH4 濃度観測
図 3 に気象庁 3 地点における CH4 濃度時系列を示す。CH4 濃度は冬季に濃度が高く夏季に低い季節変化を示す。これは，夏季には水蒸気濃度が高く紫外線が強くなることにより OH ラジカルが増加し，これと反応することで CH4 が消滅するためである。3地点の濃度は，綾里が最も高濃度で季節振幅が大きく，ほぼ同じ緯度帯にある南鳥島，与那国島では，夏季は同程度の濃度だが，冬季は与那国島の方が高濃度である。これは，放出源が多く存在するアジア
大陸からの影響が緯度や大陸からの距離によって異二酸化炭素月平均濃度
（ppm）

（a）

（b）

図2

綾里，南鳥島及び与那国島における大気中 CO2 の（a）月平均濃度と（b）濃度年増加量の経年変化．

濃度年増加量は，季節変動成分を除いた月別値から，各月の増加量を 1 年あたりに換算して求めている．算出方法は WMO（2009）
による．

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なること，OH ラジカルが豊富な低緯度の海洋性気団の影響が観測点や季節によって異なるためと考えられる。3 地点の CH4 濃度は，2000 年代前半には濃度増加がほとんど見られないが，2007 年頃から再び増加している。WDCGG が収集している世界の CH4濃度の解析結果でも同様の傾向が認められている。
2007 年以降の増加については，熱帯の湿地及び北半
球中緯度での人為起源による排出が寄与していると考えられている（WMO, 2020）。
3 地点の CH4 の増加速度は，CO2 の増加速度に比
べて地点間のばらつきが大きい。CH4 は，化石燃料
燃焼・採掘，畜産，稲作，埋め立て，湿地，シロア
リなど多様な排出源の影響を受けるため，これらの地域的な影響を反映して濃度の違いが生じていると考えられる。CH4 は分子あたりの放射強制力が大き
く，大気中寿命が CO2 よりも短いことから，排出を削減すれば CO2 よりも早くその効果が表れると期待されている。しかしながら，多様な排出源の個々の排出量見積もりには大きな不確かさがあり，CH4 濃度の変化を監視するために観測を継続することが必要である。
3.3 上空の温室効果ガス観測
気象庁は防衛省の協力の下，2011 年から厚木航空

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機（神奈川県綾瀬市）– 南鳥島間の輸送機において，
北緯約 34 度 –25 度の航路上で水平飛行中の上空約
6 km 及び南鳥島降下中の異なる高度で温室効果ガ（Tsuboi et al.,
ス濃度の観測を月に 1 回行っている2013）。図 4 に水平飛行中に採取した大気中の CO2濃度を示す。また，南鳥島の地上で観測した濃度の月平均値を赤点で示す。上空の CO2 濃度は，地上における観測値と同様に年々増加している。ただし，南鳥島の地上及び航路上で観測された上空約 6 km
での観測値から季節変動を取り除いて比較すると，平均的には上空の濃度が地上の濃度よりも低い。南鳥島上空の鉛直分布を解析すると，冬から春にかけては上空に向かうほど濃度が低くなる傾向がある
が，夏季には鉛直的な差は小さくなる。これらの結果は，大陸域において陸上生物圏の影響を受けた地
上付近の大気が南鳥島の地上や上空まで輸送されていること，また，その輸送の様相が季節や高度によって異なることを示している。冬から春にかけて
上空ほど濃度が低くなり，夏に鉛直方向の濃度勾配が緩やかになる傾向は，東北大学の航空機観測の結果（Tanaka et al., 1987）やチャーター機や民間航空機を利用した鉛直分布の観測でも同様に得られている（Machida et al., 2008; Sasakawa et al., 2013; Sweeney

（a）

（b）

図3

綾里，南鳥島及び与那国島における大気中の CH4 の（a）月平均濃度と（b）濃度年増加量の経年変化．

図4

厚木航空基地－南鳥島間の航空機観測による水平飛行時（高度約 6 km）に採取した大気中（黒点）とその平均値（青点）及び南鳥島の地上における月平均 CO2 濃度（赤点）．
の CO2 濃度

青破線及び赤破線は，上空及び地上の各平均値からそれぞれの季節変動を取り除いた成分を示す．

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澤：気象庁における温室効果ガス観測

et al., 2015）
が，対流圏中層における温室効果ガスの定期的な観測は少なく，上空の観測データは，アジ
ア大陸における吸収・排出量の季節的な変化や輸送を評価する上で極めて貴重である（Niwa et al., 2014）。
3.4 海洋の観測
気象庁における海洋の CO2 観測は，1981 年に気象研究所の研究観測として始まり，1989 年から凌風丸で，2000 年から啓風丸（両船とも気象庁が保有する観測船）で定期的な観測が開始された。2010 年には，当時神戸海洋気象台に所属していた啓風丸を本庁に移管するとともに，両船の化学物質の分析装置
や海水を採取する採水装置を更新して，北西太平洋域で海水中の CO2 関連要素の高精度・高密度の観測を開始した。
現在気象庁では，表面海水中及び大気中の CO2 濃度と海水中の CO2 に関連する 3 つの要素（全炭酸濃度，pH，全アルカリ度）を観測している。これらの
うち，表面海水中及び大気中の CO2 濃度の観測は，観測船の航行中に連続して，そのほかの 3 つの要素については，観測船を留めて多筒採水器を用いて決められた深度の海水を採取し，船内の実験室で分析している。
図 5 に，東経 137 度線における表面海水中と大気
中 CO2 分圧の長期変化を示す。気象庁が観測した北西太平洋（東経 137 度線上の北緯 3–34 度）の表面海
水中及び大気中 CO2 分圧は，全ての緯度帯において増加し続けている。東経 137 度線における 1985 年
から 2020 年までの 36 年間で表面海水中の CO2 分圧
は 平 均 1.8 µ atm/年（1.5–2.1 µ atm/年 ）の 割 合 で，また，大気中の CO2 分圧は平均 1.8 µ atm/年（1.8–2.0 µ atm/年）の割合で増加している。東経 165 度線
でもほぼ同様の増加傾向が認められている。亜熱帯図5

東 経 137 度線における表面海水中と大気中 CO2
分圧の長期変化．

表面海水中の CO2 分圧の観測値（●）及び解析によって得られた推定値（細線）と長期変化傾向（破線）並びに大気中
CO2 分圧（灰色の実線）を示す．

域においては，表面海水中の CO2 分圧は，夏季に高く，冬季に低いという季節変動をしており，その変動幅は東経 137 度線，東経 165 度線ともに緯度が高いほど大きくなるという特徴がある。それに対して
大気中の CO2 分圧の季節変動は小さく，夏季以外には表面海水中の CO2 分圧が大気中の CO2 分圧を下回るため，一年を通じて平均すると海洋が大気中のCO2 を吸収している。一方，熱帯域においては，ほぼ一年を通じて表面海水中の CO2 分圧が大気中のCO2 分圧を上回るため，海洋が大気に CO2 を放出している（Ishii et al., 2009）。
4．解析成果，観測データの利用
気象庁は 1980 年代から温室効果ガス観測を実施
し，データを積み重ねてきた。観測データは気象庁
HP や WDCGG を通じて公開され，WDCGG での全球解析値に利用されている。IPCC の第 6 次報告書
では，SIO，NOAA の解析値に加えて WDCGG の解析値が WMO の値として掲載されている。気象庁の観測結果は気象庁刊行物等で公表されるとともに，毎年春に前年の濃度変化傾向について報道発表を行
い，温室効果ガスに関する情報提供を行ってきた。
また，気象庁は国内外の観測データと合わせて大気輸送モデルを用いた解析を行い，CO2 濃度の全球三次元分布「二酸化炭素分布情報」を 2009 年から公表している（池上ほか, 2009）。また，観測データは気象庁内の利用だけではなく，温室効果ガス観測技
術衛星 GOSAT 等の人工衛星データの検証や地域規
模の温室効果ガスの循環研究の基礎データとして広く利用されている（Shim et al., 2013; Patra et al., 2016;
Ciais et al., 2019）。観測地点が東アジア域の下流に位置することから，気象庁の観測データは大陸起源の温室効果ガスの収支を評価する上で有効であることが示されている（Suntharalingam et al., 2003; Niwa
et al., 2014）。
海洋観測についても，これまでに蓄積された国内外の海洋観測データから，表面海水中の CO2 濃度と水温・塩分・クロロフィル濃度との間には，海域や季節によってそれぞれ特徴の異なる相関関係がある
ことがわかってきた。気象庁では，この相関関係を利用して，全海洋の表面海水中の CO2 濃度を推定
し，CO2 の吸収・放出を解析して公表している（Iidaet al., 2020）。海洋には大気から CO2 を吸収する海域と，大気に CO2 を放出する海域が存在するが，海洋全体で平均すると海洋は大気から CO2 を吸収している。しかし，将来地球温暖化が進行すると，海洋のCO2 吸収能力が低下することが予測されている。このため，気候変動の将来予測にも海洋 CO2 吸収の変動を捉えることが重要になっている。

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地球環境 Vol.26 No.1&2

5．今後の課題2018 年に制定された「地球温暖化対策の推進に関する法律」第三条では，「国は，大気中における温室効果ガスの濃度変化の状況並びにこれに関連する
気候の変動及び生態系の状況を把握するための観測及び監視を行うとともに，総合的かつ計画的な地球温暖化対策を策定し，及び実施するものとする」とされている。2015 年の UNFCCC 第 21 回締約国会
議（COP21）で採択されたパリ協定の成立を受けて，2018 年 11 月の科学技術・学術審議会研究計画・評価分科会地球観測推進部会の「パリ協定を踏まえた
気候変動対策に貢献する温室効果ガス観測及びデー
タ利活用」では，温室効果ガスの排出量・吸収量を推定し気候変動対策に貢献するために数年から数十年にわたる観測が不可欠とされ，国内外の様々な枠
組下で長期継続的に実施されている観測の維持が求められている。また，「パリ協定に基づく成長戦略としての長期戦略（2019 年 6 月閣議決定）」では，「温室効果ガス，気候変動及びその影響等を把握するための総合的な観測・監視を引き続き進めていく」とされている。
気象庁の温室効果ガス観測開始から 30 年以上が経過した。この間，気象庁は北西太平洋域において貴重な長期観測データを提供してきた。一方で，温室効果ガス観測は気象庁だけが実施しているものではなく，国立環境研究所や産業技術総合研究所，東北大学なども国内に限らず長期系統的な観測を実施している。2015 年の第 6 期地球観測推進部会「今後10 年の我が国の地球観測の実施方針」では，「地球環境の現状を正確に記録することで，過去から現在に至る変化過程の把握，将来予測のための初期値の設定など，多様な課題解決に至る基礎的な情報が得られることから，そのための観測を強化する必要がある」とされている一方，「予算及び人的資源等に限りがある中，必要な観測体制を維持し，継続的に観測データを取得していくためには，地球観測を実施する機関が中心となってそれぞれの観測の目的を明らかにしつつ，既存の観測項目の必要性や課題解決への貢献度の評価と新たな観測項目の洗い出し等を実施し，今後，我が国が長期継続すべき観測項目を特定することを検討すべきである」との課題も指摘されている。さらに，「重要度の高い定常的観測
項目は，関係府省・機関の業務観測の 1 つとして実施する等の長期継続性を確保する方策を検討すべきである」とされている。温室効果ガスの観測は，現在でも高い技術力を必要とし，研究観測が大きな割合を占めているが，気象庁が業務観測の 1 つとして長期継続性を確保することは引き続き重要である。
気象庁の温室効果ガス観測業務がこれまで継続してこられたのは，庁内関係者はもとより，庁外の専門の先生方のご支援があってこそのものである。今3 – 12（2021）

後も国内・国際的枠組の中で必要な責務を果たせる
よう変わらぬ支援をお願いしたい。
引用文献
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11p003-012-澤-cc2020.indd

112022/04/07 木曜日

18:28:17

澤：気象庁における温室効果ガス観測

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澤庸介／Yousuke SAWA

気象庁大気海洋部環境・海洋気象課全球大気監視調整官。
東北大学理学部卒業。
東北大学大学院理学研究科博士課程前期
2 年 の 課 程 修 了。1994 年気象庁入庁，
WDCGG におけるデータ処理業務に従事。1997 年気象研究所に異動。航空機，
富士山測候所や地上観測所における温室効果ガスと関連物質の観測研究に参加。2019 年に気象庁本庁に異動となり全球
大気監視調整官を拝命。博士（理学），気象予報士。

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国立環境研究所における温室効果ガスモニタリングの基盤環境（地上観測局・温室効果ガス測定装置・標準ガス）
Foundation of GHG observations by the National Institute for Environmental Studies（ground stations, measurement system, and standard gases）
笹川 基樹 ・町田 敏暢
＊＊Motoki SASAKAWA and Toshinobu MACHIDA
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘

要

国立環境研究所（国環研）は，地球規模の大気環境の変化を長期にモニタリングするために，沖縄県八重山郡竹富町波照間島と北海道根室市落石岬に地上観測局を設営し維持している。温室効果ガス観測は現場測定を基本にしているが，並行して現場で採取した大気試料を国環研の温室効果ガス測定装置により分析している。大気中の温室効果ガスの測定には基準となる標準ガスの利用が必要とされ，長期モニタリングの為にはその管理が重要となる。本稿では，国環研による温室効果ガスモニタリングに必須な基盤環境である，上述の地上観測局・温室効果ガス測定装置・標準ガスに関しての歴史と現状と課題を紹介する。地上観測局に関しては，設立の経緯・設備の概要・観測項目の歴史を示した。温室効果ガス測定装置に関しては，装置の概要・分析手順・濃度計算の詳細を示した。標準ガスに関しては，その調製過程・濃度確定の手順・ス
ケールの維持方法・濃度範囲を示した。最後に，これらの基盤環境を利用して得られた成果の中で，論文として発表した内容をいくつか紹介した。国環研内に設立された
地球環境研究センターは，所内外の研究者の協力を得て地球環境モニタリングを推進することを使命としており，ここで紹介した基盤環境を利用した新たなモニタリング
や共同研究の提案を広く受け容れている。

キーワード：温室効果ガスモニタリング，地上観測局，波照間島，標準ガス，
落石岬

Key words：monitoring of greenhouse gases, ground stations, Hateruma island,
standard gases, cape Ochi-ichi

1．はじめに

2．地上ステーション

国立環境研究所（国環研）による温室効果ガス観測の基盤環境である地上観測局，温室効果ガス測定装置，標準ガスに関しての歴史と現状を紹介する。いずれも温室効果ガス観測に必須のものであるが，歴史が長く関係者が多く担当者の交代もあり，当時の機器更新やデータ処理の詳細が不明である部分もあった。本稿を機会に再確認や再計算を行い，最新の情報を記述した。温室効果ガス観測は現在も継続しており，観測手法自体に新たな課題が見つかることも多々あり，現在取り組み中の内容も示している。

日本における温室効果ガスの定常観測は，1987 年に気象庁が岩手県の綾里において開始した CO2 測定が初めになる。綾里は世界気象機関（WMO: World
Meteorological Organization）の全球大気監視（GAW:
Global Atmosphere Watch）
計画に参加する（地域の長期変化を明らかにすることを目的とする）地域観測所であるが，1993 年には（地球規模での長期変化を明らかにすることを目的とする）全球観測所として南鳥島にも観測所が開設され，CO2 の観測も開始された。1997 年から地域観測所として与那国島でもCO2 の観測を開始し，各観測所では CH4 や CO なども測定対象として追加され，現在もこの 3 地点での温室効果ガス観測が継続されている。（今号, 澤

受付：2021 年 11 月 5 日，受理：2021 年 12 月 21 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：sasakawa.motoki@nies.go.jp
2021 AIRIES

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笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

図2

図1

沖 縄 県 八 重 山 郡 竹 富 町 波 照 間 島（24º03’39”N，
123º48’34”E）と北海道根室市落石岬（43º09’37”N，
145º29’51”E）の 地 球 環 境 モ ニ タ リ ン グ ス テ ーション．

（2021）
参照）
一方，環境庁（現 環境省）は 1988 年に地球温暖化問題をはじめとする地球環境問題に全面的に取り組むことを決め，地球環境モニタリングが予算化された（井上, 2012）。そして 1990 年に国立公害研究所を
国立環境研究所に改組するにあたり，新たに設立された地球環境研究センター（CGER: Center for Global
Environmental Research）
が，所内外の研究者の協力を得て地球環境モニタリングを担当することになった。CGER はその後，国環研内の何度かの組織改編で，徐々に組織規模が拡大したが，2021 年度の組織
改編では国環研の地球システム領域内で観測業務や各種事業を主とする部署として再編され，30 年経っ
た今でも地球環境モニタリングを推進している。地球環境モニタリングの重要な項目である炭素循環の解明に貢献するには，局所的な影響が少なく南北に離れた場所で CO2 観測を行うことが妥当と考えられ，当時日本での定常観測は上述の綾里しかなかったこともあり，沖縄と北海道が候補にされた。現場へのアクセスの利便性や，現地の方の協力体制，インフラ整備の現実性など多方面から検討した結果，
沖縄では八重山郡竹富町波照間島，北海道では根室市落石岬が選ばれた（図 1）。両観測所は地球環境モ
ニタリングステーション（以降「ステーション」と表記）と名付けられ，波照間ステーションでは 1993 年
秋季から CO2 観測が開始され，無人の温室効果ガス等の自動測定局として世界で初めての取組であった。落石岬ステーションでは 1995 年秋期から CO2
や CH4 の観測が開始された。
波照間ステーションでは，地上 36.5 m（落石岬ス
テーションでは地上 51.0 m）の鉄塔上部に取り付けたインレットからステンレス管を通してポンプで吸地球環境モニタリングステーション波照間における観測システムの概念図（向井・笹川（2016）
より）．

温室効果ガスは鉄塔上部からステンレス管を通して吸引した大気を 2 段階で除湿することで測定している．本図では CO2 測定用の流路図を示しているが，その他の温室効果ガスも同様で，“CO2 計 ”の部分が他の測定器に置き換わる（大気採取装置は，標準ガスからの配管は無い同様な流路に接続される）．反応性気体や浮遊粒子状物質の測定は，局舎の屋上に建設したチタン製の塔の中に配管されたガラス管を通して吸引した大気で行なっている．

引した大気を，除湿した上で各測定器に導入することで現場での連続測定を行なっている（図 2）。浮遊
粒子状物質や反応性気体の採取・測定は鉄塔上部からのテフロン管を利用している。ただし，波照間ス
テーションでは 2005 年にそれ専用のチタン製の塔を建設し，地上 14.4 m のインレットから測定機器の直前までを全てガラスで配管し，最後尾で吸引する
ラインを用いている。図 3 に示すように，観測項目
やサンプリング数を両ステーションで増やしてきたが，波照間では台風・雷・湿気・海塩，落石では降
雪や霧による影響が測定装置や関連機器に予期しない不調を招くことも多かった（向井・笹川, 2016）。
様々なトラブルに対応しながらノウハウを蓄え，ネットワーク経由で現地のデータをリアルタイムで監視し，web カメラによる確認も可能な環境を整えてきた。基本的には無人での自動測定を行えるようになっているが，消耗品の交換や装置のメンテナン
スは定期的に必要とされる。また波照間での CO2 の観測開始から 2023 年で 30 年になるが，これだけの長期モニタリングの間には各種機器の更新もあり（笹川ほか, 2018），予期しない装置の不調も避けられないため，現在は毎月 4～5 日間現場でのメンテ
ナンス作業を行なっている。両ステーションともア
クセスは簡単ではないが，関係者各位の尽力により高精度での観測を継続できている。
3．温室効果ガス測定装置
技術的に現場測定の難しい対象は，現地の大気を採取して各機関の実験室において測定することにな
る。ステーションには，鉄塔上部のインレットからの大気をガラスボトルに採取する装置を導入してい14

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地球環境 Vol.26 No.1&2

図3

13 – 26（2021）

地球環境モニタリングステーション波照間（左）と落石岬（右）における観測項目やサンプリングの変遷．

両ステーションに関わる大きな行事も表示する．各項目は会計年度を基準に示す．背景の矢印は各項目の継続期間を表している．

15

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笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

る（図 3：「自動ボトル大気採取装置」，「イベント用
ボトルサンプラー」）。得られた大気試料内の現場測定と同じ成分を，実験室の安定した装置で測定することで，ステーションのシステムの安定性を確認することにも利用している。国環研においては，温とその関連成分（CO,
室効果ガス（CO2, CH4, N2O, SF6）13
14
18
（ C, C, O）を測定していH2）の濃度，CO2 同位体る。温暖化により森林火災が近年増加していることが報告されているが（Zhuang et al., 2021），CO は化
石燃料やバイオマスの燃焼の指標になる。H2 は次世
代のエネルギーとして生産や利用が進み，今後大気中の濃度が増加する可能性もある。また CO と H2 はOH ラジカルの消失源であるため，間接的に CH4 濃
度に影響を与えるという側面もあり地球環境モニタ
リングの対象としている。
濃度測定の分析ラインは，試料導入部，CO・H2
分析用の還元ガス検出器付ガスクロマトグラフ
（GC/
RCP）
，CH4 分析用の水素炎イオン化検出器付ガス
クロマトグラフ（GC/FID），N2O・SF6 分析用の電子捕捉型検出器付ガスクロマトグラフ（GC/µECD），

図4

CO2 分析用の非分散型赤外分析計（NDIR）により構成されている（図 4）。装置の故障や新型機への置き換えによる分析機器の更新の歴史を表 1 に示す。
大気試料の分析手順は以下の通りである。サンプ
リングフラスコを試料導入部に接続し（図 4：“Sample
inlet”），配管内に残存している直前の試料などを除－2去するために，ロータリーポンプにより 1×10 Pa
以下まで配管を真空引きした後に大気試料を導入する。大気には水蒸気が％から ppm オーダーで存在するが，ここで対象にする成分は乾燥空気中の濃度（混合比）を求めるため水蒸気を除去する必要がある。ステーションでは大気採取時に除湿を行なっているが（図 2），除湿を行なっていない試料や十分ではない試料も測定できるように，試料導入部直後の低温トラップ（図 4：“Cold trap”）によって水蒸気を除去している。低温トラップは外径 1/4 インチのパイレックスガラス製で，トラップ効率を向上させるために内部に直径 1 mm のガラス管が多数入っており，エタノール冷媒を用いたドライアイスによって約－78℃に冷却されている。この低温トラップも国環研における温室効果ガスとその関連成分（CO2, CH4, N2O, SF6, CO, H2）の濃度測定装置．

大気試料が通過する配管は全てステンレスで，1 段目の低温トラップ（Cold trap）のみパイレックスガラス．作業用標準（Wrk STD＃）と第二次標準（Sec. STD＃）は，圧力比混合法で製造された CO2，CH4，N2O，SF6，CO，H2 と純空気の混合ガスであり，大気中濃度の変動幅を含む濃度範囲で混合されている．標準ガスは高圧容器内での分別のリスクを最小限にするため横置きに設置している．Multi-position
valve では，状況に応じて点線のうち 1 本がその先の流路に接続される．試料の Sample loop への導入時には青（Load），検出器への導入時には赤（Injection）の流路が接続される．MFC: Mass Flow Controller, PC: Pressure Controller（mechanical）, GP: Gas Purifier, EPC:
Electronic Pneumatic Controller, PV: Piezo actuator Valve16

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地球環境 Vol.26 No.1&2

13 – 26（2021）

表1 国 環研の実験室における温室効果ガスとその関連成分濃度の分析機器の歴史と乾燥空気を用いた繰り返し精度（標準偏差）．
TargetPeriodAnalyzer
3
LI-COR, LI-6262（LI-6252）, NDIR

CO2
CH4

CO

H2

N2O
SF6

N1

Mean
（Median） Min～Max

135

0.05
（0.03）
ppm

0.01～0.31

0.1 ppm4
2 ppb～2014/3/9

Hewlett-Packard, HP 5890, FID

81

1.3
（1.3）
ppb

0.4～3.1

2014/3/10～

Agilent Technologies, 7890A, FID

53

0.9
（0.8）
ppb

0.2～1.8～2008/2/19

Hewlett-Packard, HP 5890/
Trace Analytical, RGD-2, RGD

90.44（0.40）
ppb

0.14～0.71

2008/2/20～

Peak Laboratories, Peak Performer 1, RCP

123

0.48
（0.40）
ppb

0.06～1.76～2008/2/19

Hewlett-Packard, HP 5890/
Trace Analytical, RGD-2, RGD

9

1.4
（1.1）
ppb

0.7～2.9

2008/2/20～

Peak Laboratories, Peak Performer 1, RCP

124

1.4
（1.3）
ppb

0.2～3.9～2012/1/11

Agilent Technologies, 6890, ECD

45

0.18
（0.15）
ppb

0.01～0.49

2012/1/12～

Agilent Technologies, 6890, µECD

88

0.43
（0.39）
ppb

0.08～0.97～2012/1/11

Agilent Technologies, 6890, ECD

30

0.16
（0.16）ppt

0.03～0.35

2012/1/12～

Agilent Technologies, 6890, µECD

87

0.12
（0.11）
ppt

0.02～0.55

Compatibility2

2 ppb

2 ppb

0.1 ppb
0.02 ppt

同じ乾燥空気の同日内の繰り返し測定を 1 つとする．
GAW 計画で目標とされる network compatibility（WMO, 2020）．
3
複数台の LI-6262 と LIR-6252 を装置の調子によって交換しながら使用している．両モデルの CO2 測定のスペックは同じである．
4
南半球の観測においては 0.05 ppm が推奨される．
1
2

試料導入前に真空引きされているので，初めの試料導入時には試料の一部が瞬時に通過し除湿が十分に行われない可能性もある。配管内は乾燥した状態を維持する必要があるので，マルチポジションバ
ルブ（図 4：“Sample inlet” につながる “Multi-position
valve”）につながるマスフローコントローラの後段に
もう 1 つの低温トラップを設置し，二段階での除湿を行なっている。また二段目の低温トラップは，標
準ガスと大気試料との温度条件を揃える役目も果たす。この低温トラップは，1/8 インチのステンレス管で，一段目の低温トラップと同じエタノールバスに浸っている。その後，大気試料は GC/RCP の計
量 管，GC/FID の 計 量 管，GC/µECD の 計 量 管 を通って NDIR のサンプルセルへと導かれる（図 4：“Load” の流路）
。マスフローコントローラで流量を3
40 cm /min に調整し 5 分間の試料導入を行うと，
NDIR の出力が安定することを確認している。大気
試料分析時には NDIR が分析ラインの最後段に位置するので，これは NDIR のサンプルセルが大気試料で置換したことを意味し，各 GC の計量管も同試料で置換されたことが保証される。なお，試料の流れはフラスコ残圧と配管内の圧力差で起こるので，1 回3の分析には 200 cm 導入後で大気圧以上の残圧になる試料が必要になる。その後，全計量菅に繋がる 2
ポジションバルブが切り替わり（図 4：“Open”），各計量管と NDIR のサンプルセルを大気圧解放することによって，配管内部にあった圧力勾配が直ちに解消される。計量管の圧力が大気と平衡に達した
後に，各 GC の 2 ポジションバルブが切り替わり（図 4：“Injection”。大気試料分析時には NDIR 後段の 2 ポジションバルブは常に “Idling”），計量管内の大気試料が各プレカラムに導入される。RCP は還元に感度があるので，性気体（H2, CO, 不飽和炭化水素）
H2 と CO を分離して検出器まで導入する必要がある。両気体がプレカラム（図 4：“GC/RCP” の “Precolumn”）を通過した段階で，流路を Load に切り替
えて不飽和炭化水素はメインカラム（図 4：“GC/RCP”の “Main column”）に導入されないようにする。その後プレカラムはバックフラッシュされ，測定しない成分がメインカラムを通過するのを待つ必要がない
ため，分析時間を短縮できる。一方，H2 と CO はメ
インカラムで十分に分離され RCP に導入され，各成分のピーク高さが得られる（濃度の定量にはピー
ク面積より再現性が良いためピーク高さを用いている）。FID はほぼ全ての有機化合物に感度があるので，これも RCP と同様にプレカラムとメインカラ
ムを用いて CH4 のみ他の有機化合物と分離して検出器まで導入し，ピーク高さを得る。µECD は親電子性化合物（ハロゲン，リン，ニトロ基などを含む化合物）に感度があるが，大気の主要成分である酸素分子が入っても強い信号を示しクロマトのベースラ
インを乱すことになる。酸素分子は N2O や SF6 より先にカラムを通過するので，メインカラムの先に 2
ポジションバルブを設置し，酸素分子が通過後に大気試料が µECD に導入されるようになっている。
NDIR はサンプルセルの圧力が大気と平衡に達した
後にセル内に留まっている大気試料のデータ取得（1 秒値）を 90 秒間行い，その平均値を大気試料の出力値とする。NDIR のリファレンスセルには濃度既知の CO2 混合ガス（図 4：“Ref. Gas”）を一定流量
3（5 cm /min）で流し続ける。サンプルセル中の CO2
濃度はリファレンスセルとの差を検出することに17

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笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

よって（differential mode），温度変動や気圧変動に伴う出力のドリフトを軽減している。
1 つの大気試料に対し通常は以上のような試料導入を連続 3 回行う。大気試料の分析の前後 1 時間以
内に標準ガス（図 4：“Wrk STD＃”）の分析を同様の手順で行い，標準ガスの各成分のピーク高さや NDIR
出力値を大気試料測定時まで時間内挿し検量線を作成することで大気試料の濃度を計算する（測定順の例；Wrk STD1→Wrk STD2→Wrk STD3→Wrk STD4
→試料→試料→試料→Wrk STD1→Wrk STD2→Wrk
STD3→Wrk STD4）。連続 3 回導入の結果の平均値
を分析値とする。実大気試料の 3 回分析の標準偏差は，CO2；0.03 ppm，CH4；1.7 ppb，N2O；0.3 ppb，
SF6；0.3 ppt，CO；0.3 ppb，H2；3.1 ppb 以下と報告されている（Machida et al., 2008）。しかし，装置の入れ替えやシステムの状態によって測定精度は変化するため，乾燥空気の繰り返し分析の結果を参考に
表 1 に示す。使用した乾燥空気は，2007 年以降不定
期（年に数回から数十回）に高圧容器に茨城県の実大気を除湿して充填したものであり，分析はその都度行った。乾燥空気は高圧容器接続口（図 4：“Wrk
STD inlet”）につなぎ，大気試料と同様のシーケンス
で 3～18 回の繰り返し測定を行なった。GAW 計画
で目標とされる，よく混合されたバックグラウンド
大気の観測における network compatibility（同じ大気を別々のメソッドで測定した時に現れうる系統的な差異の基準）
も表 1 に示す。network compatibility の評価には，分析方法以外にサンプリング方法などの不確かさも考慮する必要があるが，求められた繰り返し精度は network compatibility より十分低い。ただし N2O と SF6 の繰り返し精度は十分ではなく，
GAW 計画の目標を考えると改善の必要がある。
4．標準ガスと濃度検定
大気中の温室効果ガス濃度の測定は，その値を用いた逆計算によって全球表層からのフラックスを（Friedlingstein
得ることが 1 つの目的とされている
et al., 2020; Lu et al., 2021）。対象範囲が広範囲にわたるため，必然的に多機関で観測値を提供し合うことで，より確かな結果が得られるようになる。ただしもし，測定メソッドが異なることに起因して，フラックスの計算結果に影響を及ぼすことがあると問題になる。そこで GAW 計画では，メソッドの差
異により系統的に現れ得る測定値の成分毎の差異の基準が network compatibility として示されている。例えば，よく混合されたバックグラ（WMO, 2020）
ウンド大気の CO2 測定として北半球では 0.1 ppm，
南半球では 0.05 ppm の network compatibility が目標とされている。一方で国環研で CO2 測定に使用してい る LI-COR 社 製 の NDIR
（LI-6262/LI-6252）の 確 度
は 350 ppm で±1 ppm，ゼロドリフトは 25℃の環境

で <1 ppm/時間が仕様として示されており（LI-6262
instruction manual（LI-COR, 1996）），そのままでは目標とされる network compatibility より一桁大きな差
異を生み出すことが想定される。また，近年，温室効果ガスの測定は，その簡便性と安定性からレーザーを用いた分光法が用いられることが多く（Kwok
et al., 2015），ステーションでの現場観測では Cavity
Ring Down Spectroscopy（CRDS, Picarro 社製, CO2/
（Picarro, 2018））
も使用
CH4/CO/H2O analyzer, G2401
しているが（図 3），同じ標準ガスを異なる機体で測定すると（濃度で表示される）
CO2 出力値が 1 ppm 以上の差異を示すことがあり，これもこのままでは
GAW 計画の目標を満たすことができない。したがって大気中の温室効果ガスの測定には，標準ガスの利用が不可欠であり，その長期モニタリングには標準ガスの管理が必須とされる。
LI-COR 社製の NDIR
（LI-6262/LI-6252）の出力は，工場における NIST トレーサブルな 3,000 ppm までの数種類のガスの測定値から近似される 5 次式により，0–3000 ppm の範囲で直線性を示すように較正されている。ただし GAW 計画の目標レベルでの測定を行うには，大気濃度領域（350–450 ppm）の数種
類の標準ガスを使用し，その出力に適合する関数を使用することが必要である。例えば Tanaka et al.
（1983）は，Hitachi-Horiba 社製の NDIR で，任意の50 ppm 範囲であれば 2 次式が適していると報告し（LI-COR 社ている。両ステーションでの CO2 測定時
製, NDIR, LI-7000）には 3 時間ごとに標準ガスの測定を行ない，多くの場合 1 次式より適合する 2 次式の検量線を使用している。その標準ガスの出力は，数日単位で ppm オーダーのドリフトはあり得るが，3
時間で 0.1 ppm ドリフトすることはほとんどなく，
この時間間隔での較正で十分である。CRDS の CO2濃度の安定性はカタログ値として 24 時間の最大ドリフトが 0.1 ppm と報告されており（G2401 Analyzer
datasheet），両ステーションでの標準ガス測定は 25
時間ごとに行う設定にしている。実際その標準ガスの出力が 25 時間で 0.1 ppm ドリフトすることはな
く，年間通しても変動範囲が 0.1 ppm 程度であり，出力の長期トレンドが見られることもほぼないので，非常に安定した装置である。ただし故障時にユーザーで対応できることが限られ，国内代理店の確かなサポートはあるが，メーカー修理には時間と高額な費用のかかることがあるのが難点である。
以上，標準ガス測定時の出力値を指標に各 CO2 測定装置の安定度について紹介したが，GAW 計画の
network compatibility で長期モニタリングするための標準ガスには，長期にわたって濃度の統一性が取れていることなど満たされるべき要件がいくつかある（中澤ほか, 2015）。上述した各装置のドリフトも，標準ガスが安定であることを前提に初めて評価することができる。標準ガスには，第一次標準，第二次

18

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地球環境 Vol.26 No.1&2

標準，作業用標準があり，下位のガスは上位のガスに対して濃度検定される。ここまで出てきた標準ガスとは作業用標準のことであるが，これは第二次標準によって値付けられる。作業用標準は通常の測定で使用されるため消費量が多く，上位のガスになるに従い消費量が少ない。長期にわたって濃度の統一性を取るためにも，第一次標準は十分な残圧を残して維持することが基本となる。残圧低下に伴い高圧容器内の CO2 濃度が上昇することが知られているが（Schibig et al., 2018），国環研では消費が多い作業用標準でも 2M Pa（可能なら 3M Pa）
以上の残圧で使用を止め，再度濃度検定を行うことで使用前後での濃度変化を確認している。GAW 計画でも CO2 の標準
ガスは残圧が 2M Pa になったら交換することが推奨されている（WMO, 2020）。
第一次標準は普遍的な値をもつことが重要である
ため，標準ガス中の濃度を国際単位系（SI）へトレー
サブルにする必要がある。濃度に対して SI へのト
レーサビリティを確保する手法として，温室効果ガ
スではマノメトリック法や質量比混合法が用いられている。マノメトリック法は CO2 の標準ガス濃度を決定するために用いられ，高圧容器に充填されたガスから CO2 のみを容積既知の容器に抽出し，圧力・温度を測定し調製濃度を算出する手法である（Zhaoand Tans, 2006; Zhao et al., 1997）。質量比混合法は，標準ガスを調製する際に原料と希釈するガスの充填
質量と分子量から調製濃度を算出する手法であり，et al., 1983），CH（Dlugokencky
et al.,
CO（Tanaka
2
4（Hall et al., 2007）などの標準ガスの製造
2005）
，N2O
に採用されている。
GAW による CO2 観測の第一次標準には，マノメ
トリック法を用いて 0.07 ppm の不確かさで決定し
表2

13 – 26（2021）た WMO-CO2-X2007 ス ケ ー ル（Zhao and Tans, 2006;
Zhao et al., 1997）が用いられてきたが，これは最近
WMO-CO2-X2019 に 改 定 さ れ た（Hall et al., 2021）。
国環研の CO2 の第一次標準は，質量比混合法を用
いて 0.043 ppm の不確かさで決定した NIES09 CO2スケール（Machida et al., 2011）を使用している。本
スケールは，2009 年 10 月と 2014 年 1 月に測定した国際的な比較実験で，WMO-CO2-X2007 スケールと 368 ppm から 405 ppm の濃度範囲では±0.1 ppm
以内で一致していることが確認されている（WMO/
IAEA Round Robin Comparison Experiment（GML,2005））。これ以降もドイツの Max Planck Institutefor Biogeochemistry（MPI-BGC）
が中心となったフラ
スコ充填大気試料を用いた Sausage 比較実験により，WMO-CO2-X2007 スケールと乖離する傾向が無いことを確認しているが，近年，390 ppm より低濃度では NIES09 CO2 スケールの方が以前より低くなる傾向があり，原因を調査中である。2021 年には 7回目の Round Robin Comparison Experiment が開始されたので，改定された WMO スケールとの濃度差を確認する予定である。
NIES09 CO2 ス ケ ー ル は，2007 年 と 2008 年 に 一段 希 釈 質 量 比 混 合 法（Tohjima et al., 2006）で 13 本の 9.5 L Luxfer ア ル ミ 製 高 圧 容 器 に 高 純 度 CO2（99.9996％）を純空気（G1, JFP 製）で希釈して調製した高圧ガスセット（06 プライマリ）が基準になっている（表 2）。なお，この高圧ガスセットを便宜上「06 プライマリ」と表記するが，以降も調製時期や当初の使用目的に応じて高圧ガスセットの通称を明記して説明する。Tanaka et al.（1983）は三段希釈で調製していたが，Tohjima et al.（2006）のメソッドでは原料の秤量に小型容器を用いて希釈操作を 1 回に

1
06 プライマリの CO2 濃度（ppm）．

ID

Cylinder ＃VolumeFilling date

Gravimetric value2

CO2 06Pri. 1

CPB31305

9.5 L

2008/2/17

250.023

CO2 06Pri. 2

CPB31306

9.5 L

2008/1/26

340.163

CO2 06Pri. 3

CPB31307

9.5 L

2007/4/7

340.17

CO2 06Pri. 4

CPB31308

9.5 L

2007/4/7

360.12CO2 06Pri. 5

CPB31309

9.5 L

2008/2/3

370.043

CO2 06Pri. 6

CPB31310

9.5 L

2007/4/14

379.88

CO2 06Pri. 7

CPB31311

9.5 L

2007/4/14

389.94

CO2 06Pri. 8

CPB31312

9.5 L

2007/4/21

400.00

CO2 06Pri. 9

CPB31368

9.5 L

2007/4/21

410.04

CO2 06Pri. 10

CPB31369

9.5 L

2007/4/22

430.14

CO2 06Pri. 11

CPB31370

9.5 L

2007/4/22

449.91CO2 06Pri. 12

CPB31371

9.5 L

2008/1/26

450.353

CO2 06Pri. 13

CPB31372

9.5 L

2008/2/17

529.463

Machida et al.
（2011）の値を一部修正．
1 段希釈質量比混合法による不確かさは 0.042 ppm（Tohjima et al., 2006）．
3
希釈に用いた純空気の窒素，酸素，アルゴン濃度は，2007 年のプライマリに使用した 4 本の純空気の測定値の平均を用いた．
1
2

19

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15:58:58

笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境することで，多段階の希釈作業による誤差を低減
し，それぞれの標準ガスを親ガスによらず独立させている。純空気は，白金触媒やモレキュラーシーブ
を用いて NOx や SO2 などの反応性気体と共に CO2も除去して精製した実大気であり，CO2 は定量下限（0.01 ppm）以下に除去されていることを確認している。窒素，酸素，アルゴンは実大気を精製する過程で変質するので，GC/TCD システム（Tohjima et al.,2005）により測定した。その他，ネオン（18.18 ppm）とヘリウム
（5.24 ppm）は文献値を仮定することで，希釈に用いた純空気の分子量は 28.9584–28.9586 と求められた。これは第一次標準の調製濃度を計算する際に，乾燥空気の分子量（28.96）をそのまま使用する場合と，最大で－0.026 ppm の差の出ることが確認された。またアルミ製高圧容器は，充填圧力に比例して膨張することが知られているので，電子天秤での充填重量の秤量時に，高圧容器が膨張し浮力が生じる分の重量補正（最大－0.012 ppm）も行ない，値を決定している。
当初はこの 2007 年に調製した 06 プライマリを基準に NIES の CO2 スケールを維持する計画であったが，06 プライマリに用いられたアルミ製高圧容器は内面処理の問題で，容器内での CO2 濃度の上昇が経験的にわかっていた。他方で，それ以前から所有していた 9.5 L Luxfer アルミ製高圧容器に，06 プライ
マリと同じ濃度レベルの CO2 が充填された 8 本の高圧ガスセット（04 プライマリ）が存在した。この 04 プ

図5

ライマリは，更に以前から所有していた 48 L Luxfer
アルミ製高圧容器に充填された高圧ガスセット（95
セカンダリ）に対して 2008 年 10 月までは CO2 濃度が安定していることが確認された（図 5）。そこで
06 プライマリの調製後短期間（24 日以内）に 06 プラ
イマリによる 04 プライマリの濃度検定を行ってスケールを移行し，その後は 04 プライマリを第一次標準として NIES09 CO2 スケールを維持することとした（表 3）。また，海水の溶存 CO2 測定など濃度範
囲の広い測定に対応するため，2008 年には濃度範囲の広い 06 プライマリを調製し，二次標準（95 セカンダリ）として使用していた 2 本の標準ガス（274 ppm，520 ppm）の濃度検定を行い，これも第一次標準とした。
ところが 2012 年 9 月に，二次標準（95 セカンダリ）の検定濃度が減少する傾向が見え始めた（図 5 は95 セカンダリ基準の 04 プライマリの変化なので増加して見える）。95 セカンダリは 48 L の高圧容器であり，9.5 L の高圧容器より内部での変質の可能性は低いと考えられるため，04 プライマリの安定性に検討の必要が出てきている。95 セカンダリにより検定された作業用標準（48 L 高圧容器）の濃度には経年的な傾向が見られないので，95 セカンダリは安定していたと推測しているが，対応を検討中である。
このように国環研ではその標準ガスセット内での相対的な出力の変化や他の標準ガスセットとの相対的な差異の変化を確認し，スケールの network

95 セカンダリ（黒）と 06 プライマリ（赤）に対する 04 プライマリの時系列変化．

測定値の平均値とエラーバーで標準偏差を示す．各点の右上の数字は平均を計算するのに使用したデータ数．×は安定しない場合（参考値）．点線は 06 プライマリにより較正された 04 プライマリの値（表 3）．シェードはその値を中心とした±0.05 ppm の範囲．95 セカン
ダリは 2007/12/20，12/25，12/27 に 04 プライマリによって較正した値を用い，CO2 濃度が 338 ppm～454 ppm の 11 本の高圧ガスの測定値を元に 2 次式による検量線で定量した．ただし 2005 年 12 月は，95 セカンダリの 5 本の高圧ガス（328 ppm，338 ppm，359 ppm，
380 ppm，389 ppm）
を使用した低濃度側 4 本（上段）のみの定量．また 2021 年 5 月の結果は，2021/3/25 に 95 セカンダリの一部（95S07，
95S11）を置き換えたため，この 2 つの値は使用していない．06 プライマリ基準での 04 プライマリの値は 2007/5/14 の検定以降顕著に減少する．この傾向は 06 プライマリ基準での他の高圧ガスセット（95 セカンダリ，95 プライマリ）にも同様に見られ，06 プライマリのCO2 が容器内で増加したと推察される．

20

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15:58:58

地球環境 Vol.26 No.1&2

表3

13 – 26（2021）

1
NIES 09 スケールの第一次標準（04 プライマリ，95 セカンダリの一部）．

ID

Cylinder ＃VolumeCO2 95Sec. 1

CQB06009

48.2 LPrimary value2

Filling date Certification date
1995/1/10

2008 3/11, 3/12

CO2 04Pri. 1

CPB29523

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30

274.46±0.04
3339.81±0.04

CO2 04Pri. 3

CPB29527

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

359.79±0.04

CO2 04Pri. 5

CPB29529

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

379.72±0.04

CO2 04Pri. 6

CPB29530

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

389.77±0.04

CO2 04Pri. 7

CPB29551

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

399.72±0.04

CO2 04Pri. 8

CPB29532

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

409.36±0.04

CO2 04Pri. 10

CPB29534

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

429.67±0.04

CO2 04Pri. 11

CPB29535

9.5 L

2004/2/4

2007 4/29, 4/30, 5/1

449.59±0.04

CO2 95Sec. 14

CQB19274

48.2 L

2004/82008 3/11, 3/12

520.03±0.04

検定日が 2007 年の 8 本は，2007 年製造の 06 プライマリ 8 本を使用した検定値．検定日が 2008 年の 2 本は，2008 年製造の 06 プライマリ 5 本を使用した検定値．Machida et al.
（2011）の値を修正．
2
平均（ppm）±合成標準不確かさ（詳細は本文参照）．
304Pri. 1 の 2007/5/1 の検定値は，安定しなかったため使用しない．
1

compatibility を維持してきた。一方近年，産業技術総合研究所が温室効果ガスの認証標準物質を頒布する調整を行なっており，日本で温室効果ガス観測を実施する機関は，その標準を用いて network
compatibility を維持する計画が進んでいる。
（LI-COR 社製,
CO2 標準ガスの濃度検定は，NDIR
LI-6252）と CO2 同位体比測定用 CRDS（Picarro 社製,
13を直列に接続した CO2
δ C of CO2 analyzer, G2101-i）
専用の分析ラインで行い，利用者の測器に応じて結果を提供している。
（CRDS 測定用の作業用標準の値
12 16
は G2101-i による C O2 濃度を基にした値を提供しているが詳細は割愛）。マスフローコントローラに
3
よって流量 40 cm /min. に調整した測定ガスを NDIRに導入し，配管内と NDIR のセル内が十分に置換されて以降の出力値（1 秒平均値）を 1 分間取得し，その平均値と標準偏差を記録する。7 分ごとに流路を切り替え，被検定標準ガスの測定を挟む順番で基準となる標準ガスの測定も同様に行う。その出力値を被検定標準ガス測定時まで時間内挿した推定値で検量線を作成し，被検定標準ガスの濃度を決定する。
このようなシーケンスを 10 回以上繰り返し 1 回の検定とする。検量線を求めるための回帰式は，1 次式から 3 次式までの赤池情報量規準（AIC: Akaikeʼs
Information Criterion）
を全測定に対して求め（Pythonの statsmodels モジュールの ols メソッドを使用），
一連の検定で AIC 最小になることが多いモデル式を採用した。多くが 2 次式だが，3 次式で回帰式を求めた場合は Python の SymPy ライブラリの solve メ
ソッドで 3 次式を解き実数解を測定濃度とした。ここで標準ガスの出力値の標準偏差も時間内挿し，この標準偏差の推定値を重みとして重み付き最小二乗法で回帰を行なっている（Python の scipy パッケージの optimize モジュールの curve_fit メソッドを使用）。検量線は求めた回帰式の逆関数になるが，被検定標準ガスの出力値におけるこの逆関数の傾き（微分値）に被検定標準ガス出力の標準偏差を乗算することで，個々の測定濃度に標準偏差（si）を求めた
3 次式を採用した場合は 1 次項の係数で被検定標準
ガス出力の標準偏差を除算して推定した。検定開始直後の数回は高圧容器に取り付けた圧力調整器や配管内のガスの置換及び NDIR 出力の安定に時間を要し，求めた被検定標準ガスの濃度値に明確なドリフトの見えることがあるので，その間のデータは使用しない。残った 10 個前後の濃度データから
Smirnov-Grubbs 検定（有意水準 5％）により，外れ値を除外し，そこに残ったデータが Shapiro-Wilk 検定（有意水準 5％）により正規分布していないと判断されない場合のみ，それらの平均値を 1 回の検定結果とした。同様な手順で 2 回以上検定を行い，両者の差が 0.02 ppm 以下であることを確認した上で，
2
改めて全測定値をそれらの分散の逆数（1/si ）で加重平均して最終的な検定結果とする。ここに付随する
合成標準不確かさ（U）は，1 段希釈質量比混合法による不確かさ（0.042 ppm）を考慮して次式とする。
U＝（s/√n）＋0.042
2

2

ここで s は検定結果を求めるのに使用した n 個のデータの標本標準偏差。
CO2 以外の作業用標準ガスの濃度検定は，フラスコ分析ラインに高圧容器を接続して行う（図 4：。分析のシーケンスは大気試料と同“Wrk STD inlet”）
様であるが，作業用標準ガスは製造時に除湿されているため，低温トラップは使用しない（トラップは室温のまま使用）。また，基準となる標準ガスの測定
間の試料導入は各作業用標準ガスにつき 1 回で，それを 10 回以上繰り返した。分析データの処理は CO2検定と同様であるが，1 回の測定値（ピーク高さ）に
21

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笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

標準偏差は得られないので，標準の最小二乗法で回帰を行なう。また CO の検定は NDIR 後段に接続した真空紫外共鳴吸収計（Aero-Laser 社製, AL5002,
VURF: Vacuum Ultraviolet Resonance Fluorescence,
2009 年 7 月～2016 年 5 月）やキャビティ増強レー
ザー吸収分光法（Los Gatos Research 社製, ICOS:
off-axis Integrated Cavity Output Spectroscopy, CO/N2O analyzer, 23EP, 2016 年 6 月～2020 年 8 月）の出力値を使用していた。これは高濃度領域では RCPの直線性が低く誤差が大きくなるためである。ただし ICOS も CRDS と同様に故障時にユーザーで対応できることが限られ，国内代理店に頼らざるを得な
いが，そのサポート体制は貧弱であり，修理には時間と高額な費用もかかるため現在代替機を検討中である。
CO2 以外の第一次標準は，対象成分を純空気で多表4段階で希釈する質量比混合法で作成している。ここで対象にする成分は純空気を精製する段階で除去されるが，微量に残るものもあるので，希釈に用いる
純空気中の各成分の濃度は事前に測定しておき，その濃度を質量比から求められた値に加えることで補正値を算出する。次に，作成した数種類の第一次標
準を順に繰り返し測定する（測定順の例；STD1→
STD2→STD3→STD4→STD1→STD2→STD3→STD4→‥）。それぞれの測定時まで他の標準の出力を内挿し，自身の出力値も利用して補正値との回帰式を作成し，その回帰式から求められる検量線で各標準
ガス自体を定量する（自己検定）。数日かけて定量した全データを 1 回の検定と扱い作業用標準ガスの濃度検定と同じ処理で，第一次標準の確定値を決定した（表 4）。これは希釈に起因する誤差が，濃度に対する検出器の反応特性より大きいと想定しているか

CO2 以外の NIES スケールの第一次標準．

ID
CH4 94Pri. 2

Cylinder ＃CPB09350

Filling date
1994/11/16

Self check date Gravimetric value

N

Primary value1

91261.68±0.183

ppb

3

2

1994/12/21,22

1262.082

CH4 94Pri. 3

CPB09351

1994/11/16

1994/12/21,22

1511.9391511.36±0.31

ppb

CH4 94Pri. 4

CPB09352

1994/11/16

1994/12/21,22

1762.2127

1762.85±0.303

ppb

2

3

CH4 94Pri. 5

CPB09353

1994/11/15

1994/12/21,22

2013.19

7

2013.20±0.82

ppb

CH4 94Pri. 6

CPB09355

1994/11/15

1994/12/21,22

2262.46272262.30±0.343

ppb

2

9

3

2512.47±0.31

ppb-251.674ppb

4

CH4 94Pri. 7

CPB09356

1994/11/15

1994/12/21,22

2512.4

N2O 96Pri.2

CPB10044

1995/10/3-

251.674
4

N2O 96Pri.3

CPB10045

1995/10/3-

301.57-301.57

ppb

N2O 96Pri.4

CPB10046

1995/10/3-

351.864-351.864ppb

4

4

N2O 96Pri.5

CPB10047

1995/10/3-

402.02-402.02ppb

N2O 19Pri.1

CPB08589

2019/1/28

2019/3/11,15

250.34521

250.35±0.02

ppb

N2O 19Pri.2

CPB08595

2019/1/28

2019/3/11,15

300.35519

300.30±0.06

ppb

N2O 19Pri.3

CPB08596

2019/1/28

2019/3/11,15

350.44519

350.49±0.06

ppb

5

N2O 19Pri.4

CPB08597

2019/1/28

2019/3/11,15

400.4721400.45±0.02

ppb

H2 02Pri.1

CPB28565

2002/8/6

2002/9/17,18

400.07232

19400.33±0.06

ppb

H2 02Pri.2

CPB28566

2002/8/6

2002/9/17,18

500.02656

17499.22±0.22

ppb

H2 02Pri.3

CPB28567

2002/8/5

2002/9/17,18

600.40984

15

601.29±0.13

ppb

H2 02Pri.4

CPB28568

2002/8/5

2002/9/17,18

700.35940

17700.07±0.03

ppb

SF6 01Pri.1

CPB21170

2000/12/13

2001/7/3,4,5

2.986

27

2.995±0.006

ppt

SF6 01Pri.2

CPB21171

2000/12/14

2001/7/3,4,5

7.546

24

7.530±0.022

ppt

SF6 01Pri.3

CPB21172

2000/12/14

2001/7/3,4,5

11.93

24

11.95±0.021

ppt

SF6 01Pri.4

CPB21173

2000/12/14

2001/7/3,4,5

16.57

27

16.56±0.006

ppt

自己検定の平均値±標準誤差．
希釈に用いた 5 本の純空気のうち，4 本の CH4 濃度を 1995/12/26 に測定し，その平均値（11.38 ppb）
を
全第一次標準の補正に用いた．
3
1,512～2,513 ppb の範囲の標準のみを使用して 1 次式による検量線で自己検定を行なった．これは想定する大気試料の濃度範囲に最適化するためである．CH4 Pri.2 に関しては，全ての第一次標準を使用した 2 次式を用いた検量線の自己検定の結果を示す．
4
希釈に用いた 5 本の純空気のうち，1 本の値を 1996/2/15 に測定し（1.55 ppb）
，この値で全第一次標準の補正を行い，それをそのまま確定値としている．
5
希釈に用いた 2 本の純空気の N2O 濃度を 2018/11/20-21 に測定し（0.40 ppb，0.33 ppb）
，各第一次標準の希釈に用いた割合に応じて補正を行なった．
1
2

22

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地球環境 Vol.26 No.1&2

らである。ただし以下に述べるような例外もある。
H2 の第一次標準は，希釈に用いた純空気内の微量 H2は存在しないと仮定して決定している。SF6 の第一
次標準については，実大気を精製した純空気では残（0.94％），
留する SF6 が無視できないので，希釈に Ar，Nを合成した空気を用いた。CO
にはO（20.94％）2
2
1998 年 4 月製造の大気中の濃度レベルに合わせた
50–350 ppb の範囲の第一次標準が存在したが，高圧容器内での濃度増加が顕著であり，長期モニタリン
グに耐えられる標準とならなかった。その後 2,000–
5,000 ppb レベルの高濃度の第一次標準を製造し，直線性に優れた VURF や ICOS を用いて大気レベル
濃度の作業用標準を検定するシステムを採用している。また，1995 年に作成した N2O の第一次標準には自己検定の記録が残されておらず，補正値を確定値としている。ただし，この第一次標準を使用する
ときは基本的に 4 本全て使用するので，実質的な問題はない。また 2011 年中旬以降，ステーションでの現場測定とフラスコ分析の N2O 濃度に以前と比べ～0.5 ppb レベルの差異が現れ，これは N2O の第二次標準の高圧容器内でのドリフトに起因すると考えられた。ただこの際に，第一次標準の残圧が低い
ことが確認され，更にタイミング悪く 2012 年 1 月にはフラスコ分析ラインの ECD が故障したため検出器が µECD に変わり，N2O の測定精度が悪くなった（表 1）。2019 年に新たな N2O の第一次標準を作成
し N2O スケールの network compatibility を維持するための検討がなされている。
CGER には上述の温室効果ガスの作業用標準の濃度検定の依頼が所内外からあり，近年は大学からの依頼も受けている。表 3，表 4 に示した濃度範囲に収まる濃度での作業用標準を準備されれば検定可能であるので，希望される方がおられれば事前に著者に相談されたい。
5．成果
ここまで紹介した国環研による温室効果ガス観測の基盤環境を利用して，多くの知見が得られているが，ここでは節目となる成果や広く注目を浴びたものをいくつか取り上げたい。波照間ステーションの観測結果が国際誌に掲載されたのは，Tohjima et al.
（2000）が初めである。現場での連続観測により，
N2O 濃度の長期的な増加傾向や季節変動が捉えられることを明らかにしたことで，波照間ステーション
における温室効果ガス観測の先鞭をつけた成果である。また N2O 濃度の短期的な変化を CO2 濃度の変化を基準として解析する手法は，アジア大陸からのCH4 や CO の放出量変化を推定する研究（Tohjima etal., 2014）にも発展し，近年では逆に，COVID-19 パ
ンデミックに起因した中国の経済活動の低下に伴う
CO2 放出量の減少量やその後の復帰状況まで推定す13 – 26（2021）

ることができるようになった（Tohjima et al., 2020;
遠嶋ほか, 2021）。
塩 化 メ チ ル や フ ロ ン な ど の ハ ロ カーボンの観測 は， 波 照 間 ス テ ー シ ョ ン で は 2004 年 5 月 か ら（Yokouchi et al., 2006）， 落 石 岬 ス テ ー シ ョ ン で は2006 年 8 月から開始され，徐々に測定項目を増やしながら連続観測を続けている。落石岬ステーショ
ンでの連続測定の強みが顕著に出た結果として，2011 年 3 月の東日本大震災に起因するハロカーボ
ンの放出量を推定したことがあげられる（Saito etal., 2015）。震災の数日後に東北地域の風下になった
落石岬で高濃度のハロカーボンが観測され，観測値の逆計算によりその放出量を推定した。気象データとの比較などから，エアコンや発泡断熱材を含む設備が震災で崩壊したことによるハロカーボンの漏出が原因と結論づけた。本研究では，気象庁とも協力し綾里での観測結果も加えることで，日本におけるより確かな推定値を得ることができたことも，特筆すべきことである。ハロカーボンの放出量推定としては，モントリオール議定書による全廃を反映してその大気中での存在量が 1990 年代中頃から減少傾向にあった CFC-11 の全球放出量が 2013 年から予想外の増加に転じ，その原因が中国東部での大量放出に起因することを明らかにした成果（Rigby et al.,2019）
や，その後の放出減少の同定（Park et al., 2021）
も国際的に極めて注目度の高い成果である。
温室効果ガス以外の成果ではあるが，20 年以上の長期モニタリングを通して報告した希少な論文を紹介する。落石岬ステーションで浮遊粒子状物質（1997 年から）と PM2.5（2000 年から）の採取を行い，それぞれ無機元素成分，水溶性成分・炭素成分の分析を行った（大塚ほか, 2021）。長距離輸送される汚染物質が 2000 年代後半以降に減少する傾向が捉えられ，中国における PM や SO2 排出量の減少傾向と矛盾しないことが確認されている。浮遊粒子状物質
は毎月，PM2.5 は 2 週間に 1 回の試料回収で，これらの試料の多成分化学分析を 20 年以上続けた労力は多大である。得られた分析結果も膨大であり，非土壌由来バナジウムや海洋植物プランクトン由来のメタンスルホン酸の予期しない傾向など，ここから
まだ新たな知見が得られると考えられる。
情報公開の成果としては，CGER が運営する地
球 環 境 デ ー タ ベ ー ス（GED: Global Environmental
Database; https://db.cger.nies.go.jp/portal/geds/
atmosphericAndOceanicMonitoring）を介して，2016
年 9 月にいち早く DOI を付与した上で両ステーショ
ンの CO2 濃度と CH4 濃度の連続観測データを公開した。その後 N2O 濃度も加え，数年おきの不定期ながらアップデートしたデータ公開を行っている。無料のユーザ登録を済ませば，データのダウンロードが可能なので興味のある方は利用されたい。また GEDの Web ページでは両ステーションでの CO2 濃度
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笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

データの速報値をほぼリアルタイムで提供している。シンプルなグラフで濃度変化も確認でき，速報値から計算した年間増加量も毎日更新しているので，日本の南北の CO2 濃度の今をすぐに確認することができる。
6．おわりに2015 年 12 月のパリ協定において国際社会全体で温暖化対策を進めていく合意がなされ，今世紀温室効果ガスの挙動が人類の関心外になることは考えられない。グローバル・ストックテイクの基礎的なデータとしても，温室効果ガスの長期モニタリング
は必須である。国環研はいち早く，国の強力な後押し（地球環境モニタリングの予算化）によって，1990
年代から温室効果ガスの長期モニタリングの基盤を築き，改良を重ねながら維持してきたことを紹介した。1 つの機関が長期にわたりこの規模の基盤環境を維持しているのは大変希少であり，今後も温暖化対策に不可欠な結果が得られることは自明である。ただ一方，必須とされるモニタリングの継続は重責である。数十年にわたるモニタリングでは担当者の世代交代も必然で，ここ数年もこの点でのcompatibility の問題に直面している。ある研究者が独自に開発した装置は，後任者には複製やメンテナ
ンスが難解であったり，既存の装置であってもメーカーが修理対応できる期間は想定するモニタリング
期間より短い。先達の残した道をただ辿るのは優し
くも，維持するのは困難を極めることがある。国民の理解のもと引き続き国のサポートも必要とされる。CGER は設立当初から，所内外の研究者の協力を得て地球環境モニタリングを行なってきた（Hirao
et al., 2015; Toyoda et al., 2013; 大塚ほか, 2021）。今後ステーションを利用して新たなモニタリングに協力を希望される方は，著者まで相談いただきたい。
謝辞

本稿に記載した多くの内容は運営費交付金の地球環境モニタリング事業によって行われた。地球環境
モニタリングステーションの管理と作業用標準の準
備は，地球・人間環境フォーラムに支えられている。特に，島野富士雄氏にはステーション建設初期から毎月現地入りしていただいた。また津田憲次氏には統計処理に関しても多くの助言をいただいた。
現地管理人の坂井宏明，阿利修一，加屋本伸光，船附誠正の各氏には多岐にわたる早急な対応をお願いした。NIES CO2 09 スケールは国環研の遠嶋康徳氏の尽力で確立された。図 1 と図 3 は国環研の岡本章子氏が作成した。2005～2017 年度の検定作業は元国環研の勝又啓一氏により行われた。産業技術総合研究所の青木伸行氏には標準ガスと濃度検定の章に多くの助言をいただいた。ここに記して謝意を表す。
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252022/04/07 木曜日

15:58:59

笹川・町田：国環研における温室効果ガスモニタリングの基盤環境

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笹川基樹／Motoki SASAKAWA

国立環境研究所地球システム領域主任研究員。東京大学理学系研究科地球惑星科学専攻修了，博士（理学）。海洋大気（エアロゾル，海霧，降雨），海水（溶存メタン），陸域大気（温室効果ガス）と系も対
象成分もかえながら，現場観測・化学実験を主に研究を行なってきた。近年はシベリアでの温室効果
ガスの大気観測を主導しながら，地上ステーションの管理運
営，標準ガスのスケール維持や分析装置の維持・改良を行い，大気と海洋のモニタリングに関わる国内外の研究の推進に努
めている。

町田

敏暢／Toshinobu MACHIDA

国立環境研究所地球システム領域大気・海洋モニタリング推進室長。1988 年
東北大学理学部卒業。1993 年東北大学大学院理学研究科博士課程（地球物理学専攻）修了。博士（理学）。1993 年国立環境研究所入所。2006 年より現職。東北大学
大学院環境科学研究科客員教授併任。専門は大気中の温室効
果ガスの観測を通したグローバルな循環解明研究。特に航空機を利用した上空における観測を推進している。

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国立環境研究所による民間貨物船舶を用いた
大気・海洋温室効果ガス観測と海洋 CO2 吸収量評価への貢献
Atmospheric and oceanic greenhouse gas observations
by NIES and its contribution to the evaluation of global oceanic CO2 uptake
中岡 慎一郎 ・高尾 信太郎＊＊

Shin-ichiro NAKAOKA and Shintaro TAKAO
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘

要

国立環境研究所（国環研）では，民間貨物船舶の協力を得て，北太平洋航路，オセアニア航路，東南アジア航路で大気・海洋温室効果ガス観測を実施している。大気観
測では，温室効果ガスの大規模排出による影響が少ないバックグラウンド大気中の温室効果ガス濃度推移を把握し，泥炭・森林火災や油井・ガス井からの温室効果ガス放出量を評価した。さらに，温室効果ガス観測技術衛星による温室効果ガス観測データの検証も行っている。海洋観測では北太平洋の二酸化炭素（CO2）分圧等の分布を再現して気候変動による応答を明らかにするとともに，日本の都市内湾における CO2 吸
収量と海洋生物活動による寄与を評価した。国環研は海洋 CO2 観測データベースに観測データを提供するとともに，北太平洋域の責任機関として観測データを品質認定する役割を果たしており，本データベースを基に Global Carbon Budget 年次レポートにも貢献し，海洋の CO2 吸収が増加していることを明らかにした。

キーワード：海洋観測，協力貨物船舶，国際データベース，全球炭素収支，
二酸化炭素吸収Key words：ocean observation, volunteer ship, international database,global carbon budget, CO2 uptake
1．はじめに
現在の海洋は，地球温暖化によって生じた熱の多くを吸収するだけでなく人間活動によって排出される二酸化炭素（CO2）を吸収しており，熱や炭素の巨
大な貯蔵庫と言われている。しかし，いつどこでどれだけの CO2 を海洋が吸収・放出しているのかについては知見が乏しい状態が続いていた。また海洋がCO2 を吸収することによって海水の性質が少しずつ酸性に傾き，炭酸カルシウムの殻を持つプランクト
ンや貝類，サンゴ礁など生育を阻害することで海洋生態系に悪影響をもたらすと指摘されており（Orret al., 2005），「海洋酸性化問題」として注目を集めている。
（や遊離炭酸）としてだけでな
海水中で CO2 は分子
2－や炭酸イオン（CO3 ）としてく重炭酸イオン（HCO3－）＋
濃度の変化存在して，水温や塩分，水素イオン（H ）でそれら 3 つの存在比が変化するとともに，海洋生物物理化学的な効果により 3 つの形態の総和である

全炭酸（DIC）濃度が変化する。その過程を概説すると，海水に漂う植物プランクトンは光合成を行う際（DIC 濃度は低下する）
こに，主に HCO3－を取り込むとで成長・増殖し，それを動物プランクトンや魚類が捕食する食物連鎖が成りたっている。さらに植物プランクトンを含む海洋生態系は呼吸によって CO2を放出するとともに，死骸や排泄物などの有機物として表層や亜表層，深層で無機物へと分解され，硝酸塩などの栄養塩濃度や DIC 濃度が上昇する。また，サンゴや円石藻などの一部の生物は炭酸カルシ
ウムを生成して骨格を形成し，深層への沈降や海洋酸性化により溶解することで DIC 濃度の変動に寄与している。海洋には数千年スケールで全球海洋の表層から深層を一巡する海洋大循環と呼ばれる循環が存在し，北大西洋の高緯度域や南極海（南大洋）で冷却され重くなった海水が深層へ沈み込み，大洋間を移動して多くが北太平洋高緯度域やエルニーニョで有名なペルー沖などで湧昇する。湧昇した水塊には栄養塩などを豊富に含むため，それを用いてブルー

受付：2021 年 11 月 2 日，受理：2021 年 12 月 28 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：nakaoka.shinichiro@nies.go.jp
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中岡・高尾：国環研の大気・海洋GHG観測と海洋CO2吸収量評価

ミングとよばれる植物プランクトンの大増殖が引き起こされる。北太平洋やペルー沖が好漁場であるのは一連の循環が要因であり，太平洋域で大気・海洋
CO2 観測を実施することが炭素循環を把握するためにも極めて重要であった。そこで国立環境研究所（国環研）では民間貨物船舶による協力の下，地球環境モニタリングの一環として洋上大気と海洋表層中の温室効果ガス観測を 1995 年から実施，継続している。民間貨物船舶をいわば「地球環境観測船」として活用する例としては，投下式の水温塩分計を使って鉛直分布構造を把握する観測やプランクトン
レコーダーを曳航する観測などが知られているが，大気・海洋の温室効果ガス観測を長期間継続している例は珍しく，太平洋域の CO2 循環を把握する重要な観測の 1 つとして国際的にも認知されている。観
測開始当初は日本とカナダの共同研究として開始した日本と北米間を結ぶ北米航路のみでの観測であったが，2001 年にトヨタ自動車株式会社の自動車輸出を手がけるトヨフジ海運株式会社（トヨフジ海運）が参画して以降，日本とオーストラリア・ニュージー
ランドを結ぶオセアニア航路で大気・海洋表層観測を，日本と東南アジアを結ぶアジア航路で大気観測を実施して展開してきた。船舶による観測というと，気象庁や水産庁などの調査船による観測がまず思い浮かぶと思うが，研究調査船は学術調査の目的に適う海域で観測を行うため主に単発での観測航海に利用されており，運航経費の面からも長期的な高頻度観測には不向きである。これに対して貨物船舶
では特定の海域を集中的に観測することは難しいものの，海運会社の協力を得ることができれば太平洋を広範囲にかつ高頻度に観測できることが大きな強みである。本稿では貨物船舶を用いたそれぞれの航路での観測について紹介するとともに，各国研究機
関の協力の下誕生した海洋表層 CO2 データベースと大気海洋間 CO2 交換量研究について解説する。
2．民間貨物船舶による大気・海洋温室効果ガス観測新たな気液平衡器の開発と大気・海洋観測の開始
国環研による温室効果ガス観測は 1990 年に設置された地球環境研究センターによって検討が進められた。民間貨物船舶を用いた大気観測が 1993 年には開始されており，海洋表層の大気と海洋の CO2 観測を実現して時空間分布を把握する体制の構築が急務であった。そんな中，船舶観測の担当者であった
野尻幸宏博士のもとにカナダ海洋科学研究所の C. S.
Wong 博士から「カナダと日本を往来する Seaboard
International 社の材木運搬船 Skaugran で海洋表層
CO2 観測を行いたいので日本側の責任者となって欲しい」と依頼があり日本とカナダの共同研究という形で観測が実施されることになった。しかし，民間
2.1

貨物船舶で海洋表層 CO2 観測を行うには以下に述べる技術的な課題があった。
先に述べたとおり，海水中で CO2 は 3 つの形態で存在しており，以下の平衡関係が成り立っている。
CO2＋H2O⇄H2CO3＋
H2CO3⇄H ＋HCO3－
2－＋
HCO3－⇄H ＋CO3

…（1）
…（2）
…（3）

大気海洋間 CO2 の交換量を評価するには海水に溶解する分子状 CO2 濃度（xCO2）だけを測定し，以下の式で表される CO2 分圧（pCO2）を評価する必要がある。
pCO2＝xCO2・（Patm－Pwv）…（4）

ここで Patm は大気圧，Pwv は飽和水蒸気圧である。
そのために，海水中の xCO2 と同じ濃度をもつ空気を気液平衡器と呼ばれる装置を用いて生成すること
で，大気中 CO2 濃度と同様に海水中 xCO2 濃度を非分散型赤外分析計（NDIR）等で測定している。1990
年代に国内外の機関で主に使用されていた気液平衡器はシャワー型平衡器と呼ばれるものであり，現在でも調査船で広く用いられている。シャワー型平衡器では，汲み上げられた海水が平衡器上部に据え付けたシャワーヘッドから導入され内部の空気と触れることで海水中の遊離炭酸と交換するが，シャワーから流下する海水が水面に落ちるまでの時間は 1 秒
足らずで交換時間が短いため，平衡に達するまで接触する空気を循環させる必要がある。その際，導入される海水に含まれる溶存ガス量が変化してガス交
換過程で内部圧力とともに平衡器内の水位が変化する。また海洋生物活動が活発な海域では汲み上げ海
水中に含まれる生物がシャワーヘッドに溜まることで目詰まりを起こす。そのため平衡器内の水位やシャワーヘッドの状況を常時監視・メンテナンスする体制が必要となるが，貨物船舶での観測では観測経験のない船員にそのような作業をお願いするのは難しいため，可能な限りメンテナンスが必要のない
観測システムを構築する必要があった。
試行錯誤の末に開発された現行の海洋観測システ
ムの概略図を図 1 に示す。取水口から取り込まれた海水は，気液平衡器や水温塩分計（Seabird 社製
SBE45），海水試料採取口の三方に分岐される。前
述した通り，海水中で CO2 は水温変化により 3 つの形態の存在比が変化することから，水温計（2010 年
以前は約 3ヶ月ごとに Seabird 社製の水温塩分計で校正した白金測温抵抗体，2010 年以降は Seabird 社
製 SBE38）を取水口付近と気液平衡器の手前に取り付けて水温変化を監視し，pCO2 を補正している。気液平衡器では後述する方式で平衡空気が生成され，CO2 測定装置（紀本電子工業株式会社製 MOG-701）

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地球環境 Vol.26 No.1&2

図1

27 – 36（2021）

貨物船舶で用いている海洋 CO2 観測システムの概略図．

に搭載された NDIR
（Licor 社製 LI-7000）
で 10 秒ごとに CO2 濃度が計測され，濃度を校正するために国環研で検定された 4 本の標準ガスと CO2 が含まれていないゼロガスが 6 時間ごとに導入される。さらにCO2 測定装置に搭載されたフィードバックシステム
では，直前に計測された CO2 濃度とほぼ同濃度の空気を濃度 4％の CO2 ガスと CO2 を除去した室内空気を用いて生成し気液平衡器の下部から導入している。気液平衡器は下部にバブラーを，上部にミキサーを配置することからタンデム型と呼ばれている。タンデム型平衡器を用いるメリットは主に二点ある。一点目は効率的に平衡空気を生成できることである。タンデム型平衡器では毎分 10 リットル以上で導入された海水がミキサーに当たって飛沫となることで空気との接触面積を増やすとともに，フィードバックシステムで生成されバブラーから吐出する空気の泡が水面まで上昇する際にガス交換を行うため速やかに平衡に達している。本システムではこのような機構の為，空気を循環させる必要がな
く，また気液平衡器の排水部で大気圧解放されるため平衡器内の圧力は基本的に室内とほぼ同じとなる
ため，水位変化が起きにくい。二点目は海水を飛沫化させるためにシャワーヘッドを用いないことである。これによりシャワーヘッドに生物由来物質が付着することで引き起こされる目詰まりを防止できる。タンデム型平衡器はシャワー型と比べてサイズが大きいため，設置場所が限られる調査船には不向きであるが，比較的設置スペースに余裕がもてる貨
物船舶においてはメンテナンスをほとんど必要とすることなく測定できるメリットを活かすことができる。さらに本観測システムには漏水検知機構も合わせて備えることで，万が一漏水が起きても給水を自動的に停止し貨物船舶の運航に支障が生じないように設計されている。このように国環研の貨物船舶システムは，航行中のメンテナンスがほとんど必要ない観測体制を構築し，観測開始以来 25 年以上大きな事故を起こすことなく継続できている。
海洋観測の項目としては，CO2 以外にも船底から汲み上げる海水の水温や平衡器内水温，塩分を従来から連続測定しており，現在は海水中の蛍光高度，
硝酸塩濃度，酸素濃度等の連続観測にも取り組んでいる。採水観測については 1 日 3 回程度の栄養塩濃度，クロロフィル濃度向け採水を従来から実施しており，現在は上述に加えて，北太平洋航路において炭酸系パラメータの 1 つとなっている，海水に溶解する陽イオンと陰イオンの電荷量の差として規定されるアルカリ度について採水観測を実施している。
大気観測システムでは船首に設けられた大気採集口から導入されパーマピュアドライや電子除湿機などで除湿された大気試料を NDIR や他成分の連続測定装置で計測して標準ガスで校正するとともに，目的の海域で大気採集ボトルを用いてサンプリングを実施している。連続的な大気観測では，CO2 濃度，オ
ゾン濃度，気象（気温，湿度，気圧）の項目について
29

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中岡・高尾：国環研の大気・海洋GHG観測と海洋CO2吸収量評価

は当初より行なっており，現在は酸素濃度やメタン
濃度，一酸化炭素濃度の連続測定にも取り組んでいる。大気サンプリング観測では，目的の海域で金属とガラスのボトル容器を用いて連続観測を行なっているガス成分の他にも二酸化窒素や六フッ化硫黄，
CO2 の炭素同位体比等について，容器を研究所に持ち帰り測定している。
2.2 貨物船舶観測の変遷
国環研ではこれまでに計 10 隻の貨物船舶に協力をいただき，先に経緯を述べた北太平洋航路観測のみならずオセアニア航路や東南アジア航路でも観測を実現させ発展してきた。図 2 に 2021 年 12 月現在
で観測を行っている貨物船舶の写真とこれまでに実施された観測航路を，表 1 に各航路での観測概要を示す。ここでは，各航路での観測に至る経緯や，担当船舶による観測活動について紹介する。
2.2.1 北太平洋航路
北太平洋を航海する船，Skaugran ではシャワー型

図2と開発途中の平衡器を載せて並行運転していたこともあり，野尻博士や業務請負業者の職員，アルバイトの学生らが常時 2 名乗船し観測を維持した。観測を終了した 1999 年 10 月までの 4 年半で 36 往復もの高頻度観測を実施することができた。Skaugran に設置した観測システムは自動化という点で不完全であったため，完全自動化した観測システムに改良し，Skaugran の航路変更に伴って同航路での観測を担うことになった株式会社商船三井のコンテナ船
Aligator Hope に設置した。改良した観測システムでは船首に設置した大気観測室と船底の海洋観測室を
光ファイバーケーブルで結ぶことで，アクセスし難
い海洋観測室の測器状況を把握することが可能となった。また観測制御装置の時刻を GPS 情報で同期可能としたことで時刻合わせ作業やデータ処理を行う際の作業が軽減し利便性が向上した。そこでAligator Hope では職員や学生ら 2 名による観測維持のための乗船体制から，観測専用の船員 1 名を配置

現在観測を実施している貨物船舶 New Century 2（左上），Trans Future 5（中央上），Fujitrans
World
（右上）
と 1995 年 3 月から 2021 年 9 月までに実施された各船舶での観測航路図．

表1

各航路における観測概要（期間，船名，運航会社，観測項目）．

30

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17:35:11

地球環境 Vol.26 No.1&2する体制へと切り替え，省力化と維持経費削減を図った。このようにして Aligator Hope は順調に観測を開始することができたが，航路変更により 16 往復
で北太平洋航路での観測を終了することとなった。
その後 Aligator Hope は Golden Wattle と船名を変更
して，日本－オーストラリア間での観測を行なったが，5 往復の航海後に再び航路変更となったためその後の観測を停止することとなった。
観測を担っていた 2 隻の貨物船舶が航路変更した
経緯を踏まえ，観測を安定的に継続するために航路変更の可能性が低い貨物船舶を検討した結果，日本の自動車を北米に輸出する自動車運搬船が最も航路が安定していることが分かった。そこで野尻博士がトヨタ自動車株式会社に相談したところ，関連会社であるトヨフジ海運の協力の下，自動車運搬船
Pyxis で観測を行えることとなった。Pyxis ではブリッジ後方の無線室を大気観測室として，船底の軸室を海洋観測室として利用し，両観測室を光ファイバーケーブルで結んだ。大気観測室にはデータサー
バを設置し，大気観測装置だけでなく海洋観測装置
による観測データも収録することで，リアルタイムにグラフを描画することが可能となった。さらに，
グラフ出力結果を衛星回線によってメール配信する
ことで次回訪船時に必要なメンテナンスを予め想定することが可能となり，帰港時の訪船作業を大幅に効率化することに成功した。これ以降に整備した船舶での観測には本システムが採用されている。Pyxis
は 2001 年から 2013 年までに 94 航海もの大気・海洋観測を実施したが，高船齢に伴う廃船が検討されていたタイミングで同社が運航する New Century 2に交代した。New Century 2 では電気室の一隅を大気観測室として利用することで Pyxis よりも広いス
ペースを確保できたため，従来型の CO2 計やオゾン計に加えて高精度酸素計や新型の多成分温室効果ガ
ス観測機器などを設置することが可能となった。
Pyxis での観測終了から New Century 2 での観測再開までには 1 年近くの時を要したが，2014 年に観測を再開して以降，2021 年末までに 60 往復以上もの観測を実施している。これまでの北米航路船舶の主な海外寄港地はバンクーバー（カナダ），シアトル（米国），サンフランシスコ（米国），ロサンゼルス（米国）
であり，トヨフジ海運の自動車運搬船が担当することになって以降，上述の寄港地の他に東海岸のジャクソンビル（米国）やニューアーク（米国）にも寄港し，北大西洋域でも観測を行うようになった。
1 航海に要する期間は西海岸の都市に寄港する航路
で約 4 週間，東海岸の航路で約 8 週間となっており，近年は年間平均 8 往復程度の観測を実施している。北太平洋航路ではこの他にも Skaugran の姉妹船であった Skaubryn が 2005 年 5 月から 2010 年 7月まで大気観測を行った。

27 – 36（2021）

2.2.2 オセアニア航路
オセアニア航路での大気観測は 2003 年からトヨフジ海運が運航する Fujitrans World にて実施した後，2005 年 11 月からはトヨフジ海運が新たに建造したTrans Future 5 を用いての大気観測が開始された。
なお，Fujitrans World は航路変更により 2015 年～
2017 年にも同航路で大気観測を実施した。Trans
Future 5 による観測や後述する東南アジア航路での観測は，第 3 回地球観測サミットで承認された全球
地球観測システム（Global Earth Observation System
of Systems: GEOSS）
10 年実施計画に基づいており，
日本による GEOSS への積極的な貢献として，観測が乏しいアジア・オセアニア域での観測強化の一環で実現した。GEOSS や文部科学省による「地球観測システム構築推進プラン」事業等の積極的な支援を受け，新造船の Trans Future 5 では専用の大気観測室として十分なスペースを確保し，温室効果ガス
だけでなく大気中酸素濃度の連続観測を観測初期から開始できた。また，海洋観測システムを船底軸室に整備し，当時北太平洋航路観測を担っていた Pyxisと同等の観測体制を構築した。Trans Future 5 の主な寄港地は大阪，名古屋，川崎，メルボルン（豪），
ブリスベン
（豪）
，オークランド
（NZ）
，ネルソン
（NZ）
であり，1 航海 6 週間で周回しており，就航から2021 年末までに 130 往復以上の観測を実施している。
2.2.3 東南アジア航路
オセアニア航路と並び GEOSS10 年実施計画の一環で実現した東南アジア航路船舶での大気観測は，
大気観測の実績があった Fujitrans World が担うこととなり 2007 年 9 月から開始した。さらに 2010 年
11 月からは Trans Future 1 も加わることで 2 隻体制での高頻度観測を実現したが，観測予算の縮減や観測保守のための人的資源不足の影響もあり Trans
Future 1 での観測は 2014 年 3 月で終了することになった。さらに Fujitrans World は 2015 年以降たびたびオセアニア等への航路変更を余儀なくされ，安定的な観測継続が難しくなった。そこでトヨフジ海運の新造船である Trans Harmony 1 に大気観測室を整備し 2018 年 3 月から同航路での大気観測を開始したが，中国をはじめとする東アジア域での自動車需要の増加により航路変更となり，同航路に復帰した Fujitrans World が 2019 年 5 月から再び同航路での観測を担っている。東南アジア航路船舶の主な寄
港地は名古屋，横浜，シンガポール，ジャカルタ（インドネシア），バタンガス（フィリピン）であり，
1 航海 4 週間で周回している。
2.3 観測成果とこれからの船舶観測
上述した観測から，温室効果ガスの挙動に関して
多くの知見を得ることができた。大気観測においては東南アジア航路船舶観測によって，マレーシア沖やインドネシア沖に存在する油井・ガス井からのメ
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中岡・高尾：国環研の大気・海洋GHG観測と海洋CO2吸収量評価

タン漏出量をこれまでより精緻に評価した（Nara etal., 2014）。また，エルニーニョ期であった 2015 年に東南アジア域で起こった大規模な森林火災について，船舶観測と CONTRAIL プロジェクトによる航空機観測により得られた大気 CO2 濃度分布を基に，逆解析手法を用いて CO2 排出量を評価し，わずか2ヶ月で日本の年間排出量に匹敵する CO2 が放出されたことを突き止めた（Niwa et al., 2021）。さらに，
人工衛星 GOSAT による温室効果ガス観測データの検証にも役立てられており，陸上と洋上での CO2 気柱（カラム）量の推定に異なる系統差が存在することを見出した（Müller et al., 2021）。海洋観測においては pCO2 データと，海面水温，塩分，クロロフィル
濃度のデータをニューラルネットワーク手法で関連付け，観測が行われていない海域や時期の pCO2 分
布を 2002 年から 2008 年まで 1 日ごと，0.25º 四方の高時空間解像度で再現し，pCO2 や pCO2 から推定される DIC 濃度の時空間分布の年々変動がエルニー
ニョ南方振動や太平洋 10 年規模振動などの気候変動によるものであることを明らかにした（Nakaoka
et al., 2013; Yasunaka et al., 2013）。また，貨物船舶が高頻度で日本に寄港することを活かし，東京湾や大阪湾，伊勢湾などの都市域内湾域での海洋による
CO2 吸収量を推定し，活発な海洋生物活動が当該湾内の CO2 吸収促進に貢献していることを見出した（Tokoro et al., 2021）。
貨物船舶による観測は，これまでリーマンショッ
クや，新型コロナパンデミック，半導体不足による自動車輸出の減退など世界経済状勢の影響を受けてきたが，その中でも各地域間を継続的に往来することで貴重な地球環境観測データを取得しており，国環研の温室効果ガス研究を支える大きな柱の 1 つとなっている。さらに 2022 年からは GOSAT による温室効果ガス観測検証や日本の CO2 排出量評価を目的とした国内航路船舶観測を行うことにしておりその成果も期待される。
3．CO2 観測データの共有と全球海洋 CO2 吸収量評価
3.1 CO2 観測データ公開と国際データベース
SOCAT への貢献
国環研による洋上大気と表層海水中の CO2 観測
データは，濃度確定後速やかに国環研の海洋 CO2
データベースサイト（http://soop.jp）やデータ統合・
解析システム（DIAS: Data Integration and Analysis
System; https://diasjp.net）等に登録されており，また，海洋 CO2 観測データについては海洋表層 CO2アトラス（SOCAT: Surface Ocean CO2 Atlas; https://www.socat.info）と呼ばれる国際データベースに提出している。SOCAT は国連教育科学文化機関/政府間
海洋学委員会（UNESCO/IOC）と国際科学会議/海洋研究委員会（ICSU/SCOR）
が設立した国際海洋炭素共
同プロジェクト（IOCCP: International Ocean Carbon
Coordination Project）が 2007 年 4 月に立ち上げたボランティアベースの組織であり，それまで個々の研究者が収集し，利用していた海洋 pCO2 観測データ
を，SOCAT が規定した Cookbook と呼ばれる統一
指針に基づいて客観的に pCO2 データの品質認定を行った上でデータベースに統合し，定期的に更新しながら公開・配布することを狙いとしている。国環
研は SOCAT の発足以来，北太平洋域（北緯 30 度以北）の海域責任機関として全ての pCO2 観測データの品質認定を行っている。品質認定は航海ごとの観測データとメタデータと呼ばれる測定項目に関する情報（観測時期，観測地域，観測項目，観測方法，標準ガスの使用本数と濃度情報の明示有無，それぞれの観測装置の精度）を対象としてなされており，海洋表層 pCO2 データの他，大気圧や海面水温，塩分，平衡器水温，平衡器気圧の観測データについて
異常値がないか確認するとともに，メタデータの記述内容を Cookbook に照らし合わせて品質の良い順
から A～F，S，X のフラグ付けを行う。Cookbook
では xCO2 を測定する手法や導入する標準ガスの本
数，水温，塩分，圧力の測定精度を規定しており，観測データに問題がなくメタデータの記述が完全で，必要とされる 7 項目の基準を満たしていれば測定誤差は 2 µatm 以下であると評価されフラグ B となり，高品質なデータとして認定される。一部の規定は満たさないがメタデータ・観測データともに問題がなければ測定誤差は 5 µatm 以下と評価されフラグ C，一部の規定を満たさずメタデータの記述にも不備があるが観測データ自体に問題がなければ測定誤差は 5 µatm 以下と評価されフラグ D，センサーによる測定データは測定誤差が 10 µatm 以下であると評価されフラグ E，観測データそのものに不備があればフラグ F（Failure），不備があるもののデータ更新予定であればフラグ S（Suspend），観測データが重複していればフラグ X（exclude）とされる。フラグ A は，同時期に近い海域で観測された（クロスオーバー）データがあり，品質認定済みのデータ同士で観測データの妥当性が確認された場合にのみ付与される。この品質認定において国環研による貨物
船舶観測データのほとんどがフラグ B や A を得ており，高品質な観測であると評価されている。SOCATは上記の品質認定プロセスを経てデータ公開がなされており，2011 年 9 月に第 1.5 版が初めて一般向けに公開された（Pfeil et al., 2011）。続いて 2013 年 6 月に第 2 版が，2015 年 9 月に第 3 版が公開され，それ以降は毎年新版がリリースされている（Bakker et al.,2016）。これは，持続可能な地球社会の実現をめざ
す国際協働研究プラットフォーム Future Earth の研究プロジェクト Global Carbon Project の全球収支報
告書 Global Carbon Budget 年次レポートに観測デー

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タに基づいた最新の海洋 CO2 吸収量評価を反映させるためである。さらに SOCAT のバージョン名は2019 年からは西暦年に改められ，本稿執筆時点の最新版である 2021 年版は 2021 年 6 月に公開された。
本版には 1957 年から 2020 年末までの観測データ
6,752 航海分，約 3,270 万点が収録されており，その中に国環研の観測データが 794 航海分，約 98 万点のデータが含まれている。SOCAT 全体に占める国
環研の航海数が 10％を超える一方，国環研の観測データ数が全体の約 3％となっているのは，国環研がデータの扱いやすさと記憶媒体の容量逼迫を避けるためにデータ確定を行う際の時間間隔をこれまで
10 分としてきたためであるが，2021 年 4 月以降の観測データからは主要機関の観測データ方式と足並みを揃え 1 分値でデータ確定を行い SOCAT に提出することにしている。SOCAT 2021 年版に収録された pCO2 観測データの年分布と月分布をそれぞれ
図 3 に示す。これらの図から，多くの海域で pCO2

図3

27 – 36（2021）

観測が行われているものの，北半球に比べて南半球での観測例が少ないこと，近年のインド洋での観測が太平洋や大西洋と比べて極端に少ないことを示している（図 3（a））。さらに，盛んに観測が行われている南大洋では夏季（12 月～2 月）に観測が集中し，観測航海が難しい冬季（6 月～8 月）の観測データが少ないことが図 3（b）から分かる。海洋による CO2
吸収量推定の不確実性には，低頻度観測域の存在や観測季節の偏在が影響を与えていると考えられている。
3.2 G lobal Carbon Budget による全球海洋 CO2
吸収量評価
前節で示した時空間的にまばらな pCO2 観測デー
タから全球の CO2 吸収量を評価するためには，pCO2
観測データを何らかの手法を用いて時空間的に補間し，データ欠損がない pCO2 データセットを作成する必要がある。また，海洋が CO2 を吸収または放出しているかを評価するには，以下の式を用いて各領

SOCAT 2021 年版に収録された pCO2 観測データの年分布（a）と月分布（b）．

それぞれの図の色が観測西暦年（a）と月（b）を表している．また実線は船舶，四角は固定ブイによる観測を表している．

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中岡・高尾：国環研の大気・海洋GHG観測と海洋CO2吸収量評価

域（格子点）
での単位面積当たりの CO2 フラックス Fを以下の式を用いて求める必要がある。
F＝k・L・（pCO2 －pCO2）
air

…（5）

ここで k は海上 10 m の風速の関数であり（例えば，
Wanninkhof, 1992），L は水温と塩分から計算される
air（Waiss et al., 1974），pCO2 は大気
海水の CO2 溶解度
中 CO2 分圧である。
SOCAT によるデータ公開が始まった 2011 年頃を境にして海洋観測に基づいた海洋 CO2 吸収量の評価は大きく発展した。例えば Takahashi et al.
（2009）
は多くの研究機関から独自に収集した観測データを内外挿する輸送モデルを開発・適用し，非エルニー
ニョ期における長期平均的な月ごとの全球 pCO2 分
布と大気海洋間 CO2 フラックス分布を推定して海洋 CO2 吸収量を評価した。一方，Rödenbeck et al.
は大気中 CO2 濃度の変動からフラックス推定（2013）
を行う逆推定手法を拡張して海洋に適用し，全球
pCO2 分布や CO2 フラックス分布の年々変動を再現することに初めて成功し，その後もニューラルネッ
トワーク手法（Landscützer et al., 2016）
による推定など多くの推定手法が提案されている。Global Carbon
Budget 2020
（Friedlingstein et al., 2020）には，海洋観測 に 基 づ く 推 定 と し て 上 述 し た Rödenbeck et al.
（2016）による推定など 5（2013）や Landscützer et al.
つの推定結果が採用されている。また海洋モデルでは 9 つの推定結果が Global Carbon Budget 2020 に採用されている（e.g. Doney et al., 2009）。図 4 に海洋観測及び海洋モデルに基づく全球海洋の CO2 吸収量の時系列変化を示す。まず両者の推定ともに海洋による CO2 吸収が年々増加していることが分かる。

図4

また，海洋観測に基づく推定は海洋モデルによる推定よりも吸収量を大きく見積もっているが，1980 年
代から 2000 年代初頭までは両者の差がほぼ一定であったのに対して，それ以降は徐々に差が広がっており，近年ではその差が年間あたり 1 PgC（Pg＝15
10 g）に迫っていることが分かる。その原因の 1 つは，特に南大洋において現場とモデルに基づいて推定された CO2 吸収量の明瞭な不整合と指摘されており（Friedlingstein et al., 2020），海洋観測に基づく推定では前節で指摘した南大洋における冬季観測デー
タの充実が課題の 1 つである。いずれにしても海洋CO2 吸収量は，人間活動によって増え続ける大気中
CO2 濃度に呼応して増加の一途を辿っており，海洋
温暖化だけでなく海洋酸性化がますます深刻化することが想定される。また海洋温暖化によって炭酸の2－平衡関係が変化し xCO2 が増加（HCO3－・CO3 が低下）することで，大気中の CO2 濃度が増加しても海洋 CO2 吸収が今後抑制される可能性が考えられる。
さらに，カーボンニュートラル社会が実現し将来的に大気 CO2 濃度が減少する際には，それに呼応して海洋がこれまで蓄積してきた CO2 を放出することが考えられるため，温室効果ガス排出削減に伴う温暖化の緩和が期待通りには進まない可能性も，今後詳細に検討する必要がある。このように，海洋における CO2 の挙動は今後の気候変動を予測する上で重要な要素である。その挙動を把握するためには，今後も貨物船舶や調査船による高精度観測を継続するとともに，海洋物理生物化学パラメータの 3 次元観測を可能にする Biogeochemical Argo のような新しい
観測プラットフォーム技術を発展・駆使して海洋表層から深層に至る物理的・化学的・生物的な変化を可能な限り網羅的に監視していく必要がある。

海洋観測
（赤線）
と海洋モデル（青線）に基づいて評価した全球海洋の年間 CO2 吸収量の時間変化．

縦軸の単位 PgC は 1015g（炭素換算）であることを意味しており，値が大きいほど海洋が強く CO2 を吸収している．それぞれの影の領域は推定手法間の評価結果のばらつき（標準偏差）を表す．本グラフは Global Carbon Budget 2020（Friedlingstein et al ., 2020）の海洋 CO2 吸収量データに基づき著者が作成した．

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4．まとめ
本稿では，国環研が民間貨物船舶の協力を得て北太平洋航路，オセアニア航路，東南アジア航路で実施している大気海洋温室効果ガス観測について紹介するとともに，観測データの国際共有とそれを利用した全球海洋 CO2 吸収量評価について解説した。大気観測においては，バックグラウンド大気中の温室効果ガス濃度の推移を把握するだけでなく，泥炭・森林火災による CO2 放出や油井・ガス井からの CH4
漏出を把握できる貴重なプラットフォームとなり，
人工衛星 GOSAT による温室効果ガス観測データの検証にも有用であることが示された。また，海洋観測においては太平洋を高頻度で横断・縦断する観測
データを生かし，北太平洋の pCO2 分布・全無機炭酸濃度分布を再現して気候変動による応答を明らかにするとともに，東京湾をはじめとする日本の都市
内湾の CO2 吸収量と海洋生物活動による寄与を評価した。pCO2 の観測データベース SOCAT において国環研は単なる観測データの提供機関に留まらず，北太平洋域で観測されたデータの品質認定責任機関として活動しており，観測精度向上のため必要に応じてデータ提出機関への助言や支援を行っている。
さらに，国環研は SOCAT での活動を通して Global
Carbon Budget 年次レポートによる海洋 CO2 吸収量の評価にも貢献している。海洋観測に基づく推定と海洋モデルによる CO2 吸収量評価には無視できない
不一致が存在しており，今後の技術発展を伴う観測の充実や海洋モデルの精緻化による評価精度の向上に取り組む必要がある。
謝辞

本稿を執筆するにあたり，野尻幸宏博士（現：弘前大学教授），向井人史博士（現：国立環境研究所気
候変動適応センター長），谷本浩志博士（現：国立環境研究所地球システム領域大気化学研究室長）から情報提供を頂いた。またこれまで貨物船舶観測を実施・継続するにあたり，Seaboard International 社，
株式会社商船三井，トヨフジ海運株式会社，鹿児島
船舶株式会社，各船舶の船長，船員の皆さまに多大なるご支援を賜り，厚く感謝申し上げる。
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Global surface-ocean pCO2 and sea–air CO2 flux
variability from an observation-driven ocean
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中岡・高尾：国環研の大気・海洋GHG観測と海洋CO2吸収量評価

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中岡 慎一郎／Shin-ichiro NAKAOKA
国立環境研究所地球システム領域主任研究員。茨城県出身。東北大学大学院理学研究科地球物理学専攻修了、博士（理学）。国立極地研究所特任研究員、国立環境研究所特別研究員、同研究員を経て現職。専門は大気・海洋温室効果ガス観測による物質循環研究で、海洋表層 CO2 分圧と大気海洋間
CO2 フラックスの広域分布推定及び時空間変動要因の把握に取り組んでいる。

高尾

信太郎／Shintaro TAKAO

国立環境研究所地球システム領域主任研究員。富山県出身。北海道大学大学院
環境科学院地球圏科学専攻修了、博士（環境科学）。北海道大学博士研究員、国立極地研究所助教、国立環境研究所研究員
を経て現職。専門は生物海洋学、衛星海洋学。船舶観測に加えて、衛星観測、数値モデリングを組み合わせた、多角的な観点から海洋における物質循環の把握に取り組んでいる。

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航空機を利用した温室効果ガス観測
Aircraft observation for atmospheric greenhouse gases
町田 敏暢

＊

Toshinobu MACHIDA＊

国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘要

大気中の温室効果ガスの観測における航空機の利用について，国立環境研究所の地球環境研究センターが航空機モニタリングとして実施しているシベリア上空の観測と，日本航空が運航する民間航空機を利用した CONTRAIL プロジェクトについて紹介する。シベリアでの観測は 1990 年代の観測黎明期に始まりロシアならではの苦労も多くあったが，それゆえに今に至っても周辺には他の観測が存在せず，世界の温室効果ガス観測網の中で極めて重要な位置付けになっている。チャーター機を使ったシ
ベリアでの観測は頻度に限界があったが，民間航空機は観測回数と観測範囲を飛躍的に向上することができる，世界に先駆けた研究プロジェクトである。本稿は両プロジェ
クトの歴史や成果の一部を簡潔にまとめたものである。

キーワード：鉛直分布，温室効果ガス，シベリア，チャーター航空機，民間航空機
Key words：vertical distribution, GHG, Siberia, chartered aircraft, commercial aircraft
1．シベリア上空の航空機モニタリング
1.1 大型航空機を用いた空間分布観測
1990 年 10 月 に 発 足 し た 国 立 環 境 研 究 所（環 境研 ）の 地 球 環 境 研 究 セ ン タ ー（Center for Global
では，地球環境モニ
Environmental Research: CGER）
タリングの一環として，シベリア上空における航空機を使った大気中温室効果ガスのモニタリングを実施することとした。ロシア共和国のシベリア域にはタイガとよばれる広大な森林地帯があり，光合成や呼吸の活動を通じて大気中の二酸化炭素（CO2）濃度の変動に大きな影響を及ぼしている。また，大気中
メタン（CH4）の最大の自然発生源は湿地であるが，西シベリア低地は世界最大規模の湿地帯を有しており，大気中 CH4 の地球規模循環にとってもシベリアは重要な地域である。さらに，シベリアは北半球高緯度に位置するために地球温暖化の影響が顕著に表れるとされており，東シベリアに広がっている永久凍土の融解が進行すれば，凍土層に含まれている高濃度の CO2 や CH4 を含んだ気泡からの空気放出や土壌有機物の分解による CO2 や CH4 の放出が促進される可能性がある。永久凍土地帯でなくても上述の森林地帯や湿地帯においても気温上昇による CO2
や CH4 の自然放出が増加することが考えられる。このように，シベリアは地球上の温室効果ガス循環の解明や温暖化の影響を監視する上で極めて重要な地域であるが，1990 年代初頭のロシア共和国はソビエ
ト連邦が崩壊した直後で経済が停滞しており，地球環境研究に費やす予算や人的資源は限られていたため，この地での大気中温室効果ガスの系統的な観測は存在していなかった。
CGER では，CO2 や CH4 の非常に強い放出源や吸収源が不規則に分布するシベリア域において包括的な情報を得るために，ある程度混合された空間代表
性のある上空の大気を航空機を用いて観測する計画を立案した。航空機観測においては，その鉛直分布
から地表の放出源・吸収源の強度を推定し，水平分
布から放出源・吸収源の地理的分布を推定することを最初のターゲットとした。
ロシアで航空機観測を実施するにあたっては，現地での共同研究機関（さらには借りられる航空機）を探し出すことに困難を極めたが，当時環境研の共同研究員であったシャミル マクシュートフ氏（後の環境研の物質循環モデリング解析研究室長）の紹介で，モスクワ郊外にあるロシア中央大気観測所（Central
Aerological Observatory: CAO）の協力を得ることができた。CAO は観測専用の航空機としてイリュー
シン 18 型機（IL-18）を所有しており，気象専門の研究者ばかりでなく，航空機のパイロットやメカニッ
クを有する観測チームが存在していた。IL-18 は 4 発のターボプロップエンジンを備えたプロペラ機であり（図 1），開発は第二次世界大戦直後と古くはある

受付：2021 年 11 月 11 日，受理：2021 年 12 月 27 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：tmachida@nies.go.jp
2021 AIRIES37

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町田：航空機を利用した温室効果ガス観測

図1

観測に使用したイリューシン 18 型機．

（写真提供：萩原富司氏）

が，60 席ほどの客席を配置できる広さがあり，多種の観測装置を搭載して飛行することが可能であった。
CGER 航空機モニタリングの記念すべき初観測は，1992 年 7 月に実施された。日本から輸送された大量の観測装置は，モスクワのシェレメチボ空港にて IL-18 へ搭載された。どの国であっても外国での作業の実施には困難が伴うが，当時のロシアは物資が極端に不足しており，ネジ 1 本でも不足を補うことが容易ではなかったと聞く。IL-18 は 7 月 10 日と14 日にモスクワ上空にて試験飛行を行なった後，16 日にモスクワを発ち，チュメン，ハンティマンシ
スクなどの西シベリア上空や，ヤクーツク，チクシなどの東シベリア上空での観測を終え，25 日にモスクワに帰還した。この飛行での観測項目は，ロシア側の気象観測に加え，CO2 濃度，CH4 濃度，金属フラスコやガラスフラスコへの大気サンプリングによる温室効果ガスが主な項目であった。CGER としては初めての経験であり多くのトラブルがあったが，世界でも例を見ないシベリア上空での観測飛行を無事に終え，東西シベリアでの CO2 濃度差や地上で発生した CH4 の上空への輸送などの素描を掴むことができた。著者は当時大学院生であったが，この飛行に参加した同じ大学の教諭と同僚から苦労話を聞かされ，「大変な観測があるものだ」と人ごとのように思っていた記憶がある。
翌 1993 年に図らずも環境研のメンバーとなった
著者は，人生初の海外経験をシベリアの地で迎えることになった。この年のシベリア航空機観測は物資調達の便宜を優先して，観測装置の航空機への搭載を日本の空港で行うことにした。空港の駐機場やサポートする整備会社の関係から，仙台空港が最適との結論になり，IL-18 が仙台にやってきた。仙台空
港では航空機が出発する際のプッシュバック（航空機を駐機場から誘導路まで専用車を使って押し戻す
作業）に使う器具のうち IL-18 に合うものを所持していなかった（おそらく日本のどの空港にもなかった）
ので，空港側では IL-18 の駐機場所を特別に確保し，プッシュバックなし（前進のみ）で出発できるよ
う航空機の誘導線（イエローライン）を新たにペイン
トするという前例のない措置によってこの計画が実現した。この年は CH4 濃度連続測定装置，CH4 同位
体用サンプリング装置，地上からエアロゾルを測定するためのライダーなど新たな観測機器を持ち込んだ。装置を満載した IL-18 はエンジン全開で真っ黒な排気ガスを吐きながら仙台空港の滑走路端ぎりぎ
りでようやく離陸し，シベリアに向けてゆっくり飛び立っていった（見送り者の談）。IL-18 はシベリア極
東の玄関口であるハバロフスク空港にて税関チェッ
クを済ませ，まずは西シベリアのニジェノバルチフ
スク空港を拠点に湿地周辺の観測を行い，次いで東シベリアのヤクーツク空港を拠点に森林地帯の観測を行った。ヤクーツクはモンゴル系のヤクート民族が人口のおよそ半数を占めている。西シベリアの各
都市ではロシア系の人とばかり会ってきたので，ヤクーツク空港に降りたときには日本人として自然と親近感を持ったことを覚えている。また，ヤクーツ
クの街を歩いている際にロシア人から道を尋ねられたこともある。「私は日本人です」と答えてやり過ごしたが，それほどヤクート民族と日本人は（ロシア系の方から見れば）似ている。
IL-18 は古い機体であるがパイロットの腕は確かで，森林地帯で光合成の影響を受けた空気を直接観測するために，わずか 100 m ほどの低高度での飛行も実現してくれた。この高度になると木々を「横から」眺めることになり，航空機の窓から見える景色の流れは日頃から新幹線で見ている風景に近く，不思議な感覚であった。夏季のシベリアは，暖められた地表面によって上昇気流が発生し，地上付近では乱流となるので，低高度の飛行を行うと機体の揺れが激しかった。1 日の飛行を終えるとメンバー一同はぐったり疲れてしまい，食欲が落ちる日も多かった。
1994 年にはこれまでの経験を踏まえ，一部の観測装置を刷新し，再びモスクワでの装置搭載を行って，西シベリアと東シベリアの観測を実施した。これら 3 年間の観測からはシベリア上空における CH4
濃度の空間分布（Tohjima et al., 1997）ばかりでなく，
西シベリアの油田地帯からの化石燃料起源 CH4 の放出（Tohjima et al., 1996），同位体測定から明らかにし（Sugawara et al., 1996），フラス
た CH4 の放出源推定
コサンプリングで得られたシベリア上空の CO2，
CH4，亜酸化窒素（N2O），一酸化炭素（CO）及び CO2の安定同位体の 3 次元分布
（Nakazawa et al., 1997）
など，興味深い研究結果が出ている。
1.2 航空機を用いた高度別の定期観測
ここまでの航空機観測では夏季における温室効果
ガスの空間分布の調査に主眼を置いていたが，温室効果ガスの本質的な動態を把握して全球循環における役割を理解するには，その地での経年変動や季節38

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変動を捉えることが不可欠であり，そのためには長期的かつ定期的な観測を行う必要がある。そこでロシア中央大気観測所（CAO）と協力してシベリア上空における定期的な航空機観測を立ち上げることとし，1993 年のキャンペーン観測中のニジェノバル
チフスク滞在中に西シベリアのスルグート空港を訪問して準備を行った。スルグート空港にはプロペラエンジン 2 発を備えた中型のアントノフ 24 型機（AN-24）があり，この航空機であれば比較的低予算
でチャーターすることが可能であった（当時日本で小型のセスナ機をチャーターするための予算に近かった）。AN-24 は最高到達高度が 7,000 m ほどであり，対流圏の上部まで観測が可能な優秀な機体である。旅行用のスーツケースに収納した 16 本のガラス製の小型フラスコを AN-24 機内に持ち込み，
7,000 m から 500 m までの 8 種の高度帯においてそれぞれ 2 本ずつの空気試料をサンプリングすることに成功し，シベリアでの温室効果ガスの定期観測がスタートした。1993 年 7 月のことであった。2 回目の観測は 1993 年 9 月に行い，ここまでの飛行でオペレーションに問題がないことが確認できたので，
10 月の 3 回目の観測からは現地でのサンプリング
作業は全てロシア人スタッフにお願いすることとし，西シベリアのスルグート上空における航空機観測を定常化できた。飛行空域は厳密には定めず，当日の風向を考慮してスルグート市（北緯 61 度，東経73 度）の風上周辺域を基本とした。
空気採取による観測はサンプル容器の輸出入に大きな困難を伴うが，ロシアの税関手続きを含めた
CAO の尽力がこの後の長期観測の成功につながる
大きなきっかけになった。当時の環境研には温室効
果ガスの分析を行う装置が完成していなかったため，ロシアから届いたサンプルは東北大学に送付して同大学が CO2，CH4，N2O，CO の各濃度及び CO2
同位体の分析を担当した。スルグート上空の大気分
析は 2005 年 3 月より環境研が担当することになり，濃度分析項目も温室効果ガスである六弗化硫黄（SF6）と関連ガスである水素（H2）が加えられた。スルグー
トは湿地帯であり大規模な森林は存在していない
が，夏季の地表植生の光合成活動による CO2 吸収が非常に大きいことを反映して低高度における CO2 濃
度の季節振幅が 20 ppm 以上になり，同じ緯度帯の沿岸地域での振幅に比べて極めて大きいことがわかった。これまで地球上の CO2 濃度の変動は同じ緯度帯であればほぼ同じ挙動を示すと近似されてきたが，大陸内部では経度方向に大きな不均一があることが明らかになってきた。
スルグート上空の観測はロシア中央大気観測所（CAO）による協力が 20 年以上にわたる 2016 年まで続いたが，CAO の後継者の問題でいったん打ち切りになった。その後，モスクワにある微生物研究所（Institute of Microbiology: IMB）の協力で，スルグー

37 – 46（2021）

トにおいて中型のセスナ機をチャーターすることが可能になり，2018 年より高度 4,000 m までの観測を再開し，現在に至っている。
スルグートは湿地帯であったが，森林地帯上空での温室効果ガスの長期的な挙動を明らかにするために，同じ西シベリアのノボシビルスク（北緯 55 度，
東経 83 度）周辺における航空機観測を 1997 年 7 月に開始した。ノボシビルスクの空港には，近くのトムスクにある大気光学研究所（Institute of Atmospheric
Optics: IAO）が大気観測に利用しているアントノフ
30 型機（AN-30）があるので，IAO と共同でこれを定期運用することにした。AN-30 には IAO によって既に多くの観測装置が搭載されていると共に，外気を吸引するための空気取り入れ口や装置の電源も確保されており，我々の観測立ち上げには大きな助けとなった。何より毎月のフライトにエアロゾルの観測分野では経験豊富な IAO の研究者や技術者が搭乗してくれるので，質の高いサンプリングを安心して任せられることとなった。IAO と環境研とはその後も緊密な関係を維持できており，ノボシビルスク上
空での観測自体は現在も継続している。しかしながら，利用する航空機は，AN-30 の所有会社が倒産したことで，2011 年 3 月よりジェットエンジンを備えたテュポレフ 134 型機（Tu-134）に切り換え，さらにこの機体の老朽化に伴い 2017 年 10 月からはヤク
40 型機（Yak-40）によって観測を維持している。
シベリアは広大である。西シベリアの様子がわかってきたところで，次は，東シベリアにおける温室効果ガスの変動を知るために，ヤクーツク（北緯62 度，東経 130 度）上空での航空機観測を立ち上げることになった。ヤクーツクでの協力機関は永久凍土研究所（Permafrost Institute: PI）であった。ヤクー
ツクは永久凍土地帯にあるので，PI は凍土について
世界第一線の研究所である。PI の建物の地下は永久凍土層を利用した天然の冷凍保存庫があり，近傍で発掘された冷凍のマンモスを見学することができた。
しかしながら PI には大気光学研究所
（IAO）
のよう
な観測専用の航空機はなく，航空機に搭乗して観測を行った経験の持ち主もいなかった。そこで民間の航空機を利用するために，PI の紹介でヤクーツク空
港に行き，定期運航便を利用させてくれる航空会社
を 1996 年に探し出した。本来なら装置の搭載には相当な手続きが必要であるが，PI の努力によって航空会社の許可を得ることができた。当時のロシアでなければ，このような観測は実現しなかったであろう。ここでの観測は定期運航便であるので観測者は搭乗できず，自動の大気サンプリング装置を開発
して航空機がヤクーツク空港を離陸する際の高度500 m から 5,000 m までの間の 6 高度の空気を採取することにした。使用した航空機はスルグートのチャーター機と同じ AN-24 型機であった。ヤクー
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町田：航空機を利用した温室効果ガス観測

ツクにおいてはこの観測とは別に森林直上の低高度での観測を行うために小型の双翼機であるアントノ
フ 2 型機（AN-2）をチャーターして高度 100 m から
3000 m までの観測を 2000 年に開始した。AN-2 では手動の空気採取方法を採用して PI の研究者が航空機に搭乗した。AN-24 での自動サンプリングは 4 年
ほど実施することができたが，航空会社の倒産によって観測は打ち切りになり，その後は AN-2 のみの低高度での観測を続けることになった。2008 年になると中型の L-410 型機によって高度 5,000 m までの観測を再開することができたが，こちらも運航会
社の倒産でわずか 2 年で観測が終わってしまった。
その後別会社の AN-2 機による観測が 2010 年から2014 年まで続いたが，担当者の変更によって長く続いた永久凍土研究所（PI）との協力関係が打ち切りになってしまった。東シベリアでの観測中断は世界の温室効果観測網にとっても痛手であるので，後継となる共同研究機関を探し，2017 年よりヤクーツクにある凍土地域生物問題研究所（Institute for
Biological Problems of Cryolithozone: IBPC）の 協 力によって AN-2 を使った定期サンプリングを再開
し，現在に至っている。IBPC は森林生態系の研究者がヤクーツク近郊の森林内に観測タワーを有しており，タワー上での空気サンプリングも参考観測として定期的に実施している。スルグート，ノボシビ
ルスク，ヤクーツク上空における観測用航空機の変遷を図 2 に示す。
シベリア航空機モニタリングの観測結果は，鉛直分布の長期変動から導き出した西シベリアとヨーロッパからの CH4 放出の寄与の推定（Sasakawa etal., 2017），CH4 の同位体比観測による湿地と天然
ガ ス か ら の CH4 放 出 の 季 節 変 化（Umezawa et al.,2012）
，スルグート観測値の CO2 フラックス推定における誤差軽減（Maksyutov et al., 2003）のほか，インバースモデルによる CO2 や CH4 のフラックス推
定（Saeki et al., 2013; Kim et al., 2011 など）等の研究
成果が生まれている。また，N2O の成層圏による寄与（Ishijima et al., 2010）や，SF6 の全球循環の解明（Gloor et al., 2007）にも利用されている。さらに CO2
フラックス推定における航空機観測の重要性を述べた研究（Stephens et al., 2007）でもスルグートの観測が貢献している。AN-2 機での高頻度観測による大気境界層近傍の CO2 濃度の挙動を明らかにした関連研究（Sasakawa et al., 2013）もこのモニタリングを基盤としている。シベリア航空機観測結果は，町田ら（2010）で要約的に紹介されている。
2．民間航空機を利用した温室効果ガス観測
2.1 なぜ民間航空機なのか
地球規模での温室効果ガスの循環を理解するための観測網は未だに十分ではなく，特に上空の観測は地上に比べて極めて不足している。上述のシベリアの 3 カ所における定期的な航空機モニタリングは非常に貴重で有益であるが，航空機をチャーターするには高額な予算が必要であるので，観測頻度や観測範囲を向上させるには限度がある。これに対して，
民間航空機は大気環境の調査を行うにあたって極めて魅力的な観測プラットフォームであるが，民間航空機に搭載する機器には厳しい安全基準が適用されるため，大気観測に応用するには克服するべき課題が少なくなかった。
そのような状況の中で日本は温室効果ガス観測における民間航空機の活用について，世界をリードしてきた。古くは東北大学が 1979 年に当時の東亜国
内航空の協力を得て，仙台－福岡間のフライトにおいて，サンプリング法による CO2 濃度の定期的な観測を始めた。東北大学の日本上空におけるフラス
コ観測はその後日本エアシステム，続いて日本航空
Japan Airlines（JAL）へと引き継がれ，現在でも継続している世界でも類のない上空における長期観測である。東北大学は 1984 年から 1985 年には JAL の協力で，成田－シドニー及び成田－アンカレッジ間の国際線でもフラスコサンプリングによる CO2 観測を実施した。この中でも特に，シドニー－成田－アンカレッジ間のデータは高度 10 km 付近における

1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 年
9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
9 9 9 9 9 9 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2
3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1

図2シベリア 3 地点上空における定期観測で使用した航空機の変遷．

40

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CO2 濃度の緯度分布を初めて示した観測であり，世界でも非常に高い評価を得ていた（Nakazawa etal., 1991）。わずか 2 年の観測期間で終わってしまったこの観測は 1993 年に気象研究所（MeteorologicalResearch Institute: MRI）
，JAL，日航財団（現在の JAL財団）の共同事業として成田－豪州間で再び立ち上
がった。このプロジェクトでは自動大気サンプリン
グ装置（Automatic Air Sampling Equipment: ASE）を新たに開発し，厳しい環境試験を経て搭載承認を得ることによってボーイング 747-200 型機への搭載を成功させた。1980 年代は手動でのサンプリングであったものが自動装置に代わったことで長期の観測につながった。2000 年代に入ると，ここで使用していたボーイング 747-200 型機の退役が迫り，新たな観測が模索されていた。
2.2 CONTRAIL プロジェクトの立ち上げ
2000 年代の JAL の長距離便の主役は新型のボーイ
ング 747-400 型機に移りつつあり，新たに ASE を
747-400 型機に搭載するための承認を取得する必要に迫られていた。この時はこれまで使っていた ASE
で搭載承認を取得することも考えられたが，同じ苦労をするなら新しい観測機器を開発しようという機運が盛り上がり，環境研と航空機部品メーカーである株式会社ジャムコがメンバーに加わって 2003 年
より新プロジェクトが立ち上がった。新プロジェ
クトは，後に CONTRAIL（Comprehensive Network
for Trace Gases by Airliner）
プロジェクトと呼ばれることになり，旧型 ASE を発展させた改良型 ASE を開発するとともに，機上で CO2 濃度を連続測定するを装置（Continuous CO2 Measuring Equipment: CME）
新たに開発することになった。
自動サンプリングを行う ASE は 2 つのユニット（ASE-1 と ASE-2）から構成され，それぞれのユニッ
トに内容積 1.7 L のチタン製フラスコが 6 本ずつ備えられている。旧型 ASE はフラスコへの大気充填がタイマーで制御されていたが，改良型 ASE では
航空機の位置情報を取り込んで動作する仕組みにした。これによって飛行前にあらかじめ設定した位置
で確実にサンプリングが行えるようになるとともに，航空機の上昇または下降時に鉛直分布を観測するためのサンプリングを行うことも可能になった。
空気サンプルの分析項目も，これまでの CO2，CH4，
CO に加えて，N2O，SF6，H2 の各濃度と CO2 と CH4の同位体比まで増えて，多種の温室効果ガスやその関連気体の循環を知る手がかりになると共に，CO2と CH4 については同位体比の情報によってそれぞれのガスの吸収源・放出源の情報をより確かに知ることができるようになった。
CME は航空機に搭載されたままずっと CO2 濃度を測り続けることができるので，水平飛行時中に上空における CO2 濃度の緯度分布や経度分布を観測できるばかりでなく，航空機の上昇・下降時に CO2 濃

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度の鉛直分布を測ることができる。鉛直分布のデー
タは観測地点付近でその時期 CO2 が吸収されているのか，放出されているのかを知る有力な手がかりとなる。CME は一端搭載されると約 2ヶ月の間，自動で観測を行うので，ほぼ毎日観測ができることにな
る。チャーター機で行う観測頻度に比べると，これは飛躍的な進歩である。また，観測領域も JAL が運航を行っているヨーロッパ，北米，中米，ハワイ，
東アジア，東南アジア，豪州と非常に幅広くなる。
特にアジア域は世界の CO2 観測網の中でも「空白域」と呼ばれており，地上観測も少ない地域である
ので，そこで CO2 濃度の鉛直分布まで得られることは大変意義深いものである。
改良型 ASE と CME は民間航空機に搭載するための非常に厳しい環境試験（高温・低温試験，高圧・低圧試験，振動試験，加速度試験，電磁ノイズ試
験，耐水試験，その他多種の試験）を乗り越えて，
ボ ー イ ン グ 機 の 製 造 国 で あ る 米 国 の連邦航空局（Federal Aviation Administration: FAA）
及び日本の国
土交通省航空局（Japan Civil Aviation Bureau: JCAB）
から 747-400 型機に搭載するための追加型式承認（Supplemental Type Certificate: STC）を 2005 年末に取得した。CME と ASE は航空機の貨物室に搭載される。観測に必要なサンプル大気はジェットエンジ
ンから取り込まれるエアコン空気を利用する。貨物室にあるエアコンダクトに CME，ASE それぞれの大気取り入れ口を設け，ステンレス製の配管を使って両装置まで空気を引き込む。エアコン空気は最終
的に客室空気と混合され再循環する設計になっているが，本観測では客室空気の汚染を避けるために，
再循環部より十分に上流に大気取り入れ口を設置している。CONTRAIL では翌 2006 年に次世代の航空機であるボーイング 777-200ER 型機に CO2 濃度を連続観測する CME を搭載するための STC を新たに取得した。この時点で JAL は 2 機の 747-400 型機に CME と ASE を搭載するための改修を，3 機の777-200ER 型機に CME を搭載するための改修を終え，合計 5 機で CONTRAIL の本格運用が始まった（Machida et al., 2008）。
747-400 型機は燃費効率の関係から 2010 年に 2 機とも退役することになってしまったが，2011 年に
777-200ER 型機にフラスコサンプリング装置 ASE を搭載するための STC を取得し，2 機の 777-200ER 型
機を改修することによって再び CME と ASE の両装置での観測を継続できた。その後，2012 年から2014 年にかけて，5 機の 777-200ER 型機を改修して 8 機体制での観測が始まった。777-200ER 型機は中型機であるので，時代と共に長距離便での使用が減っていった。そこで 2015 年に，より大型のボー
イング 777-300ER 型機で CO2 濃度を連続観測するた
めに CME を搭載するための STC を取得し，2016 年
までに 2 機の機体を改修することによって米国東海
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町田：航空機を利用した温室効果ガス観測

岸までの長距離観測も可能となり，10 機でのプロ
ジェクト実施体制となった。CONTRAIL プロジェク
トで使用した航空機の変遷を図 3 に示す。
2.3 ASE によるサンプリング観測の成果の例
図 4 は新旧の ASE 観測値を統合し，上部対流圏（高度 10 km 付近）における 20 年間の CO2 データを12 個の緯度帯に区分して，季節変動を含む濃度変動と長期トレンドを解析した結果である。新旧の観測結果は，航空機の違い（747-200 と 747-400），サン
プリング装置の違い（旧型 ASE と改良型 ASE），分析装置の違い
（旧観測は気象研究所，新観測は環境
研で分析）があるにもかかわらず，新旧観測が入れ替わる 2005 年 11 月～12 月前後の長期トレンドの連続性についてどの緯度帯でも継続した濃度上昇傾向に目立ったギャップはなくスムースに連結している

ことがわかる。北半球の上空における CO2 濃度の季
節変動の振幅は地表付近に比べて小さくなっているが，高緯度に行くほど振幅が大きい傾向は地表での観測結果と同様である。長期的トレンドから CO2 の増加速度を算出すると，約 1 ppm/年から 3 ppm/年の大きな変化が認められ，その変動はエル・ニー
ニョ現象と密接に関連していた。さらに長期トレンドの解析から，人為起源 CO2 の放出がなかった産業革命前の緯度分布を推定することにも成功している（Matsueda et al., 2015）。
我々の住む対流圏は高度約 10 km 付近までの空気層であり，そこから上はオゾン層などの存在で知られる成層圏が存在している。対流圏と成層圏の境界は圏界面と呼ばれ，圏界面を通した空気の入れ換えは限定されているので，この目に見えない境界の上2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 年

図3

CONTRAIL プロジェクトで使用した航空機の変遷．

年

図4

年

北緯 30 度から南緯 30 度の間の 12 の緯度帯別の上部対流圏における CO2 濃度の時間変動．

赤丸，青丸，緑丸はそれぞれ旧型 ASE，改良型 ASE，CME での観測値を示す．

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下で温室効果ガスの濃度や変動も大きく違うことが予想されていた。この圏界面の高度は一般に高緯度に行くほど低くなる。したがって高度 10 km 付近を飛行する民間航空機は，高緯度地域に行くと成層圏に突入する機会が増えることになる。図 4 は日本と豪州を往復する中緯度から低緯度地帯における飛行での観測値であるので，ほぼ全てのデータが対流圏で得られている。これに対して日本と欧州の間の飛行で得られたサンプルの CO2 濃度は図 4 とは全く違う季節変動を示した。高緯度で得られたサンプルについて，気象データを利用して成層圏のサンプルだ
けを切り出すと，CO2 濃度の季節振幅は同じ緯度帯の上部対流圏に比べて明らかに小さく，最高濃度や最低濃度を示す季節も全く違うことが明らかになった。さらに CH4 濃度や N2O 濃度は CO2 とは逆に成層圏における季節振幅が極めて大きいことがわかった。これらは成層圏における大気の循環や，対流圏空気の流入の季節変化に密接に関係しており，気象分野で注目されている成層圏－対流圏交換過程に有益な知見をもたらすことになった（Sawa et al.,2015）。
2.4 CME による CO2 連続観測の成果の例
2020 年 2 月までに CME が観測を行った主な飛行
ルートと鉛直分布観測を行った場所の空港コード及び CO2 濃度の鉛直分布取得回数を図 5 に示す。CMEはこれまでに 24,000 以上のフライトで 36,000 以上の CO2 濃度の鉛直分布を観測している。
CME に よ る CO2 観 測 の 特 徴 は， 高 頻 度， 高 密度，広範囲での大量のデータ取得である。CME の飛行は全て日本の空港を起点としていることから，
図 5 の飛行ルートの中でもアジア域での観測数が特に多い。この特性を利用してアジア太平洋域における CO2 濃度の緻密な 3 次元構造を再現することに成功した（Umezawa et al., 2018）。図 6 は 8 月における

図5

37 – 46（2021）

3 次元濃度分布の例である。これらの解析から夏季に南アジアの植生による強い CO2 吸収を受けた空気塊がモンスーン循環で上部対流圏に輸送され，アジ
アモンスーン高気圧の内部に留まってしまう構造を鮮明に捉えることができた（図 6）。9 月になるとアジアモンスーン高気圧が崩壊して，低濃度の CO2 は太平洋上に流出する現象も明らかにできた。さらに
南アジアのデリー空港上空における CO2 観測の鉛直分布は，冬季の 1 月～3 月に地表付近で他の地域では見られない低濃度を示すことがわかった。解析の結果，この低濃度は，冬小麦等の農業活動に由来するものであり，最盛期の吸収量はこの時期の周辺の都市域からの CO2 放出量の 2 倍程度に相当することもわかった（Umezawa et al., 2016）。
CME データは CO2 フラックスの分布を推定するための多くのモデル研究に利用されているが，初めての本格的な利用は Niwa et al.（2012）による NICAM（Nonhydrostatic ICosahedral Atmospheric Model）モ
デルをベースにした逆解析によるフラックス推定であった。この研究では，鉛直混合が卓越する熱帯域
では上空の観測値が地上のフラックスのシグナルを効率的に捉えていることを証明し，従来より観測
データの少なかった東南アジアや南アジアのフラックス推定誤差を大きく減ずることに成功した。特に南アジアでは，夏季の CO2 吸収が先行研究では過小評価であったことを指摘することもできた。
2015 年のエルニーニョイベントではインドネシア
で大規模森林火災が発生し，現地の住民の生活に大きな影響があった。CONTRAIL ではこの年にシンガ
ポール便で多くのデータを取得することができた。
シンガポール上空における鉛直分布を確認すると，前年に比べて地表付近で高濃度の CO2 を観測するケースが明らかに増えており，森林火災による影響であると予想された。NICAM モデルベースの逆解

CME の飛行ルートと各空港上空における鉛直分布観測回数．

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町田：航空機を利用した温室効果ガス観測

図6

アジア太平洋域における CO2 濃度の 3 次元分布（8 月の例）．

地表面に相当する地図の色分けは CO2 フラックス分布を，上空 10 km に相当する面の黒矢印は 8 月の平均の風向風速を，
水色の楕円矢印はアジアモンスーン高気圧のイメージを表している．（Umezawa et al ., 2018 を基に作図）．

析によって放出量を推定したところ，2015 年の乾期である 9 月～10 月にインドネシア域で発生した大規模森林火災からの CO2 放出量は日本の年間放出量に匹敵することがわかった（Niwa et al., 2021）。
CO2 は大気中で化学反応による消滅を受けにくいので，化学的に安定であり，それゆえに大気輸送の指標（トレーサー）としても役に立つ。CO2 データを
3 次元的に大量に得ることができる CME は大気輸送研究にも貢献している。Sawa et al.（2008）による研究では，圏界面近傍の大量の CO2 データを解析することによって圏界面を通した大気輸送を明らかにした。冬季から春季の圏界面は空気輸送の障壁として機能しているが，7 月から 8 月にかけて上部対流
圏のやや高濃度の CO2 を含んだ空気が圏界面を通して成層圏に流入する現象を CO2 濃度場によって可視化することに成功した。また，東経 100 度から
160 度の範囲にある CME データで CO2 濃度分布の南北半球に渡る断面図を作成すると，赤道付近で南北両半球の空気の交換が抑制されているものの，4 月
から 6 月にかけて北半球の高濃度 CO2 を示す空気塊
が赤道上空の上部対流圏を通して南半球に流入している現象を明確に捉えることができた（Sawa et al.,2012）。
最後に，これまでの炭素循環研究では陸上生態系
や海洋といった自然起源 CO2 のフラックス推定を目指していたが，パリ協定に基づく排出抑制政策の効果が期待される今後は，人為放出 CO2 を観測する責務も大きくなっている。CME 観測では空港離着陸時に CO2 濃度の高度分布を取得するが，世界の主要空港が一般に大都市圏近郊に位置していることに着目すると，空港上空での観測データには都市圏からの CO2 排出の影響が見られる可能性がある。そこ

で，世界 36 空港の上空について高濃度 CO2 データのばらつき（標準偏差）に着目したところ，人口規模の大きな都市を近傍に持つ空港の上空ほど大きく，
インベントリから推定される人為起源 CO2 排出量と良い相関があることがわかった（Umezawa et al.,2020）。これは CO2 の自然放出源が面的な広がりを持っていることに対して，人為放出源は強度の強い
ものが局所的に偏在しがちであることから，人為放出源のシグナルが風向や風速によってばらつきが大きくなることを反映した結果であると考えられる。
このことは今後の CO2 排出抑制政策の効果を検証する上でも，CME 観測が有用であることを示しており，さらなる観測の長期化，広域化が期待される。
引用文献
Gloor, M., Dlugokencky, E., Brenninkmeijer, C.,
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44

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442022/04/07 木曜日

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地球環境 Vol.26 No.1&2

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452022/04/07 木曜日

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町田：航空機を利用した温室効果ガス観測

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com/doi/full/10.1002/2016GL070939

町田敏暢／Toshinobu MACHIDA

国立環境研究所地球システム領域大気・海洋モニタリング推進室長。1988 年
東北大学理学部卒業。1993 年東北大学大学院理学研究科博士課程（地球物理学専攻）修了。博士（理学）。1993 年国立環境研究所入所。2006 年より現職。東北大学
大学院環境科学研究科客員教授併任。専門は大気中の温室効
果ガスの観測を通したグローバルな循環解明研究。特に航空機を利用した上空における観測を推進している。

46

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16:02:00

衛星による温室効果ガス観測の現状と今後の展望
Current status and future perspective of satellite observation of greenhouse gases
松永 恒雄 ・谷本 浩志・大山 博史＊＊

Tsuneo MATSUNAGA , Hiroshi TANIMOTO and Hirofumi OHYAMA
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘要

気候変動の影響を抑えるためには大気中の温室効果ガス濃度を早期に安定化させる必要があるが，そのためにも必要な温室効果ガス濃度の地上観測点の数は十分ではな
く，地理的にも偏在している。地球観測衛星による温室効果ガスの全球観測は，このような問題の影響を軽減する上で非常に重要である。我が国は温室効果ガス観測の専用衛星である GOSAT シリーズの運用を 2009 年に開始し，観測と無償データの公開を行ってきたが，それも 2022 年 4 月でまる 13 年となる。また，GOSAT シリーズのデータを使った研究が世界各国で推進されている。さらに，同種の衛星が米国や欧州においても開発・運用されるようになっている。一方，GOSAT シリーズによる観測を今後も継続するため，3 号機の開発が 2023 年度の打上げを目指して進められている。
3 号機では新たに開発する回折格子を利用した分光計により，温室効果ガス濃度の広域面分布の観測に取り組む。また，パリ協定に基づいて各国が国連に提出する温室効
果ガス排出インベントリやグローバルストックテイクにおける利活用についても期待されている。さらに，高空間分解能観測が可能な衛星を用いた施設レベルの温室効果
ガス排出量の推定についても研究開発が活発に行われている。特に，民間企業を中心に小型温室効果ガス観測衛星コンステレーションを構築する動きが近年加速している。

キーワード：インベントリ，グローバルストックテイク，GOSAT シリーズ，
二酸化炭素，メタンKey words：inventory, global stocktake, GOSAT series, carbon dioxide, methane
1．はじめに2021 年 8 月に公開された IPCC
（気候変動に関する
政府間パネル，Intergovernmental Panel on Climate
Change）の AR6（第 6 次報告書）第 1 作業部会報告書（IPCC, 2021）では「人間の影響が大気，海洋及び陸域を温暖化させてきたことには疑う余地がない」「広範囲にわたる急速な変化が，大気，海洋，雪氷圏及び生物圏に起きている。」「自然科学的見地から，人為的な地球温暖化を特定のレベルに制限するには，の累積排出量を制限し，少なくとCO（二酸化炭素）2（温室効果
も CO2 正味ゼロ排出を達成し，他の GHGガス）も大幅に削減する必要がある。」とされており，中でも大気中の GHG 濃度の上昇を抑えることが喫緊の課題となっている。また 2015 年にフランス・パリで開催された国連気候変動枠組条約第 21 回
締約国会議
（UNFCCC COP21）で採択された「パリ協定」では，各国の GHG 排出量削減活動の進捗を確認する「グローバル・ストックテイク」が規定された。これに関連し，GHG 濃度の実測データから排出量を推定する手法について，現在世界各国で研究が進められている。一方，既存の GHG 濃度の地
上観測点の数は不十分で地理的にも偏在しており，
GHG の濃度や吸収排出量の分布を十分に把握できない可能性がある。そのため地球観測衛星による
GHG の全球観測の重要性が高まっている。
本稿では過去，現在，及び計画中の地球観測衛星による GHG 観測について，今までの経緯や現状，
さらには今後の展望について解説する。第 2 章では
過去及び現在において主に全球スケールでの GHG（CH4）のカラム平均濃度（XCO2 と観測
（CO2 とメタン）に用いられている地球観測衛星について，特XCH4）に我が国の GOSAT シリーズを中心に述べる。第 3
章では我が国が開発中の GOSAT シリーズ 3 号機とそのグローバルストックテイクへの貢献などについて説明する。さらに第 4 章では GHG の点排出源観測に特化した高分解能衛星の最新動向について紹介する。なお，関係する衛星やセンサの諸元を表 1，

受付：2021 年 11 月 12 日，受理：2021 年 12 月 27 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：matsunag@nies.go.jp
2021 AIRIES47

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

表1

CO2 及び CH4 のカラム平均濃度の全球観測に利用可能な地球観測衛星（表 2 に含まれるものを除く）．

Satellite/
Platform

Instrument
nameLaunchSpectrometer
type

ENVISATSCIAMACHY

Mar 2002

GratingGOSAT

TANSO-FTS

Jan 2009–

FTS

Jul 2014

Grating

OCO-2

TanSatDec 2016

Grating

Sentinel-5P

TROPOMIOct 2017–

Grating

GOSAT-2

TANSO-FTS-2

Oct 2018–

FTS

ISS

OCO-3

May 2019–

Grating

MicroCarbGOSAT-GWTANSO-3

CO2M

表2

Early 2023

Grating

FY2023–

Grating2025–

PrismGratingPrism

Spectral range[nm]
604–805,
785–1050,
1000–1750,
1940–2040,
2265–2380
758–775,
1563–1724,
1923–2083
757.6–772.6,
1590.6–1621.8,
2043.1–2083.4
758–778,
1594–1624,
2041–2081
710–775,
2305–2385
754–772,
1563–1695,
1923–2381
758–773,
1591–1623,
2042–2083
758–768,
1261–1278,
1596–1618,
2024–2051
420–490,
747–783,
1590–1654
405–490,
747–773,
1590–1675,
1990–2095

Spectralresolution[nm]

Spatialresolution
[km]

Swath
width
[km]

0.48, 0.54,
1.48, 0.22,
0.26

30 x 60960

0.021,
0.070,
0.105

10.5 indiameterPointing

0.04, 0.08,
0.10

1.25×2.25

10

0.0425,0.141,
0.193

2×2

20

0.5, 0.25

7×7

2600

0.022,
0.069,
0.113

9.7 indiameterPointing

0.04, 0.08,
0.10

1.6×2.2

13

4.5×9

25

1-3 / <1090 / 911

4 km2

250

0.031,
0.051,
0.064,
0.082<0.5,<0.05,<0.2
0,6, 0.12,
0.3, 0.35

Comments

Operation
ended in Apr
2012

GHG
Observation
terminated in
Oct 2018.

Threesatellites withsame
instruments

CO2 及び CH4 の点排出源観測に利用可能な高空間分解能衛星．

Satellite/Platform

Sensorname

Launch

ZY1-02D

AHSI

Sep 2019

Spectralresolution[nm]＊
Sampling
interval
Grating450–2400
10
1570–1650（Band 6） 80
Bandpass filter
2110–2290（Band 7） 180
1560–1660（Band 11） 100
Bandpass filter
2090–2290（Band 12） 200
Fabry-Perot
1630–1675~0.1
1560–1660（Band 11） 100
Bandpass filter
2090–2290（Band 12） 200
Grating
390–251010
400–1010
9–13
Prism
920–2500
9–14.5
Grating
400–2500
20

ISS

HISUI

Dec 2019

Grating

Earth Observing-1 Hyperion

Nov 2000

Landsat-8

OLI

Feb 2013

Sentinel-2AMSI

Jun 2015

GHGSat-D

ClaireJun 2016

Sentinel-2B

MSI

Mar 2017

GaoFen-5

AHSI

May 2018

PRISMAMar 2019

Spectrometertype

Sep 2020 /Fabry-Perot
Jan 2021

GHGSat-C1/C2
Landsat-9

OLI-2

Sep 2021

Bandpass filter

ISS

EMIT

2022

Grating

MethaneSAT

2022

Grating

Carbon Mapper

2023
2025

Grating

Spectral range [nm]Spatialresolution[m]

Swath width[km]
Domain
size

＊＊

30

7.7

30

185

20

290

50

12×12 ＊＊

20

290

30

60

31

31

30
20
（CT）×
30
（AT）

60

25

15×10 ＊＊

30

185

20

400–2500

10–12.5

1630–1675~0.1

1570–1650（Band 6）2110–2290（Band 7）
410–2450
1249–1305
1605–1683

80
180
<13
0.3
0.3

30–80
~100
~100
（CT）×
~210 x 200 ＊＊
400
（AT）

400–2500

5＊

30

18

48

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16:04:17

地球環境 Vol.26 No.1&2

表 2 にまとめた。
2．過去及び現在の主要な GHG 観測衛星

GOSAT シリーズの衛星は 2 トン級の中型衛星であり，その軌道は高度 600～700 km，回帰日数 3 日～6 日の太陽同期軌道である。また設計寿命は 5～
7 年である。また GOSAT シリーズには GHG などの大気中濃度を推定するための高波長分解能分光計が搭載されている。GOSAT，GOSAT-2 については広い波長範囲において高い精度，高い波長分解能のデータを得るためにフーリエ変換分光計（FTS）を採用したが，その観測は離散的な点観測となった。一
方 GOSAT-GW では GHG 濃度の面的な観測を優先し，回折格子を用いた分光計を採用した。
NIES では XCO2 や XCH4 などの GOSAT FTS 短波
長赤外域のレベル 2 処理の最初の結果を 2009 年に公表するとともに，アルゴリズム等の改良を継続している（Yoshida et al., 2013）。2021 年 8 月時点の最新バージョンは V02.90/V02.91 であり，その精度（バイ
アスとばらつき（1σ））は地上設置高分解能フーリエ変換分光計データを用いた検証（Morino et al., 2011）
により，XCO2：0.35 ppm と 2.19 ppm，XCH4：2.2 ppbと 13.4 ppb 程度であることが示されている（観測条
件：陸域のハイゲイン設定の場合（国立環境研究所
衛星観測センターGOSAT プロジェクト, 2020））。また，GOSAT-2 のレベル 2 プロダクト（XCO2 など）も2020 年 11 月に一般公開が開始され，現在もその精度改善に向けた取組が進められている。
GOSAT による CO2 と CH4 の月ごとの全球分布図の例を図 2 に示す。それぞれ季節変動を示す南北分
布や局所的な排出源などの特徴が表れている。
GOSAT による毎月の観測データから地球の全大
気の平均的な濃度も算出されており，CO2，CH4 とも緯度（度）2.1 SCIAMACHYGOSAT シリーズに先立ち ESA（欧州宇宙機関，
European Space Agency）の地球観測衛星 Envisat に搭載された大気組成観測機器である SCIAMACHY（SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for
Atmospheric CHartographY）は短波長赤外域における地心方向の観測を行うことにより，CO2 と CH4のカラム平均濃度の全球観測を世界で初めて行い（Schneising et al., 2011），様々な成果をあげた。さらに，欧州では SCIAMACHY と GOSAT のデータを統合したデータセットの作成（Heymann et al., 2015）
や，2023 年打上げ予定の CO2 観測衛星 MicroCarbの開発，2025 年以降の運用開始を想定した GHG 観
測衛星群計画（CO2M）なども推進中である。CO2M
は欧州の Copernicus 計画の一環として開発が進められているもので，CO2，CH4，二酸化窒素（NO2）のカラム平均濃度の広刈り幅／高分解能（刈り幅は2250 km，瞬時視野は 4 km ）観測を行う衛星 3 機から構成される予定である。
2.2 GOSAT シリーズ
GOSAT シリーズは，気候変動に関する科学の発
展と気候変動政策への貢献をミッション目的とした
我が国の一連の GHG 観測衛星であり，2009 年打上
げの 1 号機（温室効果ガス観測技術衛星，Greenhousegases Observing SATellite, GOSAT）と 2018 年打上げの 2 号機（GOSAT-2）
により 13 年以上にわたり観測/
無償データ提供を継続している。また 2023 年度打上げを目指して 3 号機（温室効果ガス・水循環観測
技術衛星，Global Observing Satellite for Greenhousegases and Water Cycle, GOSAT-GW）の開発が進められている（図 1）。なお，GOSAT シリーズは環境省と国立環境研究所（NIES），宇宙航空研究開発機構（JAXA）の共同プロジェクトである。

47 – 56（2021）

経度
（度）

緯度
（度）
経度
（度）

図1

軌道上の
（左上）
GOSAT，（右上）GOSAT-2，（下）
GOSAT-GW の想像図（©JAXA）．

 OSAT による（上）XCO2 と（下）XCH4 の図2 G
全球分布図（2019 年 8 月）．

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図3

 OSAT による
G
（上）
CO2 と
（下）CH4 の全大気
平均濃度（2009 年 4 月〜2021 年 8 月）．

過去 12 年間にわたる濃度の上昇傾向が確認された（図 3）。また，これらのデータは IPCC AR6 においても GHG 濃度の長期トレンドを示すために使われている（IPCC, 2021）。
また，レベル 2 プロダクトに対しインバージョン
処理を適用して作成されたレベル 4A プロダクト（領
域ごとの正味吸収排出量）も公開されている（図 4）（Maksyutov et al., 2013）。8 月は北半球高緯度の森
林による CO2 吸収が顕著であること，インドと東
南アジアの CH4 排出量が多いことなどがわかる。
さらに，人為起源排出量の多い地域やその風下地域の上空で CO2 濃度が周囲に比べて高くなることを利用して，インベントリの精度を評価する研究も行われている（Janardanan et al., 2016; Janardanan et al.,2017）。
また，GOSAT，GOSAT-2 の観測センサやデータ処理システム，アルゴリズム等については日本リモートセンシング学会（2008, 2019）も参照されたい。
2.3 OCO-2 と OCO-3 など
OCO（Orbiting Carbon Observatory）
は米国航空宇宙局（NASA）の CO2 観測衛星プロジェクトで，2009
年にその 1 号機の打上げに失敗した後，2014 年に 2号機
（OCO-2）を打ち上げ，現在もその運用を続けて

図4 G
 OSAT による（上）CO（2019年 8 月）と（下）
CH4
2（2019 年 8 月）の領域ごと正味吸収排出量．

いる。また 2019 年には OCO-2 の予備部品などを活用した 3 号機（OCO-3）を打上げ，国際宇宙ステー
ションに取り付けた。
OCO シリーズは CO2 観測に特化した回折格子を用いた分光計を搭載している。0.76, 1.6, 2.0 µm 帯の3 観測波長帯において，GOSAT と同様の太陽光のスペクトルを下方視モード，サングリントモード，
ターゲットモード（陸上の特定の領域を一定時間継続して指向するモード）の 3 種類の方式で測定している。またその約 10 km の観測幅の中に 8 つのフットプリント（それぞれ 1.25 km×2.25 km）をもつ。
GOSAT より空間分解能が高く，その観測幅は狭い
ものの面的な観測が可能なこともあり，雲の影響を受けていない高品質のデータ数は GOSAT より大幅に増加している（OʼDell et al., 2018）。さらに，OCO-2
では火力発電所（Nassar et al., 2017）などの大規模点
排出源の観測にも成功している。
また，高機能のポインティングシステムを有する
OCO-3 では 80 km 四方を 2 分間で観測する Snapshot
Area Maps を活用し，排出源周辺の詳細な濃度分布観測を進めている（Kiel et al., 2021）。
なお NASA では静止衛星による南北アメリカ大陸の GHG 観測（GeoCarb）も計画している。本計画は50

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空間分解能数 km，刈り幅数千 km の分光計により定された CH4 の濃度データから大気輸送モデルを（CO）のカラム平均濃度の高CO2，CH4，一酸化炭素
使ってインドからの CH4 の月毎排出量を算出し，頻度観測を目指すものである。
それがインベントリと誤差の範囲で一致すること
2.4 TROPOMIや，2010～2014 年にかけてインドの CH4 の年間排TROPOMI（TROPOspheric Monitoring Instrument） 出量がほぼ変化していないこと，また，これらは広く使われている全球インベントリである EDGAR
は，2017 年 10 月に打上げられた ESA の衛星 Sentinel-5
Precursor に搭載されている回折格子分光計であり （Emissions Database for Global Atmospheric Research）と比べて 30％程度少ないことを報告している。
（表 1），約 2,600 km の広い観測幅により 1 日で全球を面的に観測することができる。短波長赤外バンド
3．GOSAT-GW とグローバルストックテイク（2.3 µm 帯）のスペクトルを用いて，特徴の異なる 2
つのリトリーバルアルゴリズム（センサが観測する
先述のように，2009 年に打ち上げられた GOSAT
分光データから大気中の気体濃度などを推定するア
以降，米国，中国，欧州において CO2 や CH4 を観ルゴリズム）によりそれぞれ CH4 プロダクトが算出されている（Schneising et al., 2019）
。SRON
（オラン
測する衛星が運用されている。我が国では GOSAT
ダ宇宙研究所）のアルゴリズムでは，近赤外バンド
シ リ ー ズ の 3 号 機 と な る GOSAT-GW 計 画 が 進 められており，温室効果ガス観測センサ 3 型（Total（0.76 µm 帯）の O2 スペクトルを同時に使用することで，雲やエアロゾルに関する情報と鉛直 12 層のAnthropogenic and Natural emissions mapping
CH4 カラム量を算出する。L2 プロダクト ver. 2 のSpectrOmeter-3: TANSO-3）が 搭 載 さ れ，CO2，CH4に加え NO2 が観測される予定である。GOSAT-GW
時点では，陸上のみのスペクトルに対してリトリー
衛星の軌道は，昇交点通過地方太陽時を 13 時 30 分
バルが行われている。Bremen 大学の WFM-DOASとする昇交軌道（地球の昼間側で赤道を南から北に（Weighting Function Modified Differential Optical
横切る軌道）で，その軌道高度は約 666 km である。
Absorption Spectroscopy）
アルゴリズムでは，エアロ
打ち上げは 2023 年度が予定されており，設計寿命
ゾルや地表面による散乱のスペクトルへの影響を多は 7 年以上となっている。なお，GOSAT-GW 衛星
項式で近似し，仮定した CH4 プロファイルをスケーリングすることで陸上及び海上のカラム量を算出すには，TANSO-3 センサに加えて，水循環変動の把る。これらのプロダクトを用いて，2018 年米国オハ握と予測研究のために用いられる高性能マイクロ波
イオ州での天然ガス井戸噴出事故のような，大規模放射計 3（Advanced Microwave Scanning Radiometer
排出源からの CH4 排出量の推定が行われるように
3: AMSR3）センサも併せて搭載される予定である
なってきた（Pandey et al., 2019）。また，米国の天然が，ここでは TANSO-3 センサを用いた GHG 観測
ガスや石油採掘場がある 5 つの盆地内全体の排出量
ミッションの概要について述べる。
推定（Schneising et al., 2020）に使用されたほか，そのTANSO-3 センサには，GOSAT 及び GOSAT-2 で中の 1 つの Permian 盆地に対しては，インバージョ
採用されているフーリエ変換分光器とは異なり，回折格子型の分光器が採用されている。これは，
ン解析により空間的に分解された（0.25°×0.3125°ご
GOSAT 及び GOSAT-2 で行ってきた，全大気 GHGとの）排出量の推定が行われた（Zhang et al., 2020）。
の月別平均濃度の監視やグローバルスケールでの2.5 IPCC インベントリガイドラインと 2019 年改良
GHG の吸収・排出解析の継続に加え，より詳細に，
IPCC は各国が国連に提出する GHG 排出インベン
国や都市の規模における排出量の解析を行うべく，トリを作成するためのガイドラインなどを公開して空間的により詳細化した観測データを取得するためいる（https://www.ipcc-nggip.iges.or.jp/public/index.
で あ る。GOSAT 及 び GOSAT-2 で は 直 径 10 km のhtml）
。最新のガイドラインは 2006 年に発行された
点観測であったが，GOSAT-GW では面的な観測にものであるが，それに対し最新の科学的知見などをなり，その面に含まれる点の数も細かく，かつ多く反映させるために「2006 年 IPCC 国別温室効果ガスなる予定である。そのため，TANSO-3 センサは，
インベントリガイドラインの 2019 年改良」が制定された（IPCC, 2019）。本文書の第 1 巻第 6 章「品質 「広域モード」と「精密モード」の 2 つを有し，広域観測モードでは 911 km の観測幅を 10 km 分解能
保証/品質管理および検証」では大気観測結果とイで面的に観測し，精密観測モードでは 90 km の観測
ンベントリの比較検証が取り上げられており，イン幅を 3 km より高い分解能で詳細に観測する（図 5）。
バースモデルに入力する濃度データが不足している
GOSAT 及び GOSAT-2 の離散的な観測方式は，全時に衛星データを利用することが推奨されている。
球で空間的時間的にある程度平均された濃度を正確
また，現在利用可能な衛星データとして GOSAT にに観測する点では良いが，観測点の間に 930 km の
ついても言及されている。
間隔が空くので排出源を直接観測できない場合があ
また，本文書の制定に先駆け，インドは 2018 年
ること，観測点が約 10 km 径の大きさであるため，12 月に国連に提出した隔年更新報告書（MoEFCC,
その観測点内に複数の排出源が存在する場合が多2018）
において，GOSAT や航空機，地上観測点で測51

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図5

GOSAT-GW による観測のイメージ．

上：精密モードで東京都を観測する場合，下：広域モードで日本を観測する場合の観測幅とデータの空間分解能．

く，排出源別に排出量を解析することが難しい。排
出源単位で排出量を特定するためには，観測データの空間的な詳細化が必要で，観測点の間隔を縮小する面的な観測に加えて，空間分解能を高めることが有効である。また，雲が観測視野のある割合以上を占めてしまうと，CO2 や CH4 のデータが得られな
かったり，データの質が下がったりするため，空間分解能を高めた面的観測を行うことで，排出量推計の精度を高めるために有効観測データ数を増やすことができる。
こうした新しい目的と技術開発を踏まえ，GOSAT（1）全大気 GHG の月
GW の GHG ミッションには，別平均濃度の監視，（2）
国別人為起源 GHG 排出量の検証，
（3）
大規模排出源等の検知，の 3 つが求められており，GOSAT 及び GOSAT-2 に引き続いて CO2 の
全大気平均濃度を監視していくこと，パリ協定に基づいて世界各国が作成・公表する CO2 及び CH4 排出量の検証において正確性，透明性及び信頼性を向上させること，NO2 観測の援用により大都市や大規模
固定排出源からの排出について未知の排出源の検知や推計の高精度化を行うこと，が科学的な目標となっている。以下に詳細を述べる。
（1）
全大気 GHG の月別平均濃度の監視：衛星の運用
は通常，数年から 10 年程度であり，長期間にわたって CO2 や CH4 の全大気濃度を高い精度で把握するには，複数の衛星から得られるデータを組み合わせることが必要になってくる。GOSAT
では 2009 年から，GOSAT-2 では 2018 年から今日まで CO2 と CH4 の全球大気平均濃度を監視し続けており，GOSAT-GW でもこれらに続いて安定的かつ恒常的な GHG の全球大気濃度監視を行う。
（2）国別人為起源 GHG 排出量の検証：2015 年に採択されたパリ協定では，GHG の削減目標の達成度について，2023 年から 5 年ごとに評価する「グローバルストックテイク」と呼ばれる仕組みが導入された（津久井・梅宮, 2021）。世界的な脱炭素化に向けて，各国が作成・公表する GHG
排出量の正確性，透明性及び信頼性を向上させるためにも，GOSAT-GW による検証を実現することが期待されている。衛星観測データ数の増加は排出量の推計精度の向上に寄与するが，GOSAT-GW では 911 km 幅の広域観測と 90 km
幅の精密観測モードの最適な運用により，月間で得られるデータ点数が GOSAT 及び GOSAT-2の 100～1,000 倍程度になると試算されている。
これにより，国別人為起源 GHG 排出量の推計精度を向上させること，中でも各大気観測からの検証の正確性を向上させることで，国の排出インベントリの透明性を向上させることが期待されている。
（3）大規模排出源等のモニタリング：GHG の排出量のうち，エネルギー起源の CO2 排出が占める割合は非常に大きく，例えば日本の場合，2019 年の総排出量約 12 億トンのうち 85％を占める。
そのエネルギー起源のうち発電による排出は約40％を占める。また，世界中にも，年に 6.5 Mt
CO2 以上の排出量をもつ中規模～大規模の発電所は世界の発電による総排出量の約半分を占めている，と言われている。そこで，国別排出量を構成する要素である火力発電所等について，
一つ一つの排出源からの CO2 排出量を検証する重要性が高まっている。しかしながら，大気中の CO2 全体量と比較して人為排出による変化量は小さく，日中は植生による吸収の変動が大き
いため，人為排出された増加分を正確に捉える
ことは，測定精度と空間分解能が高くない人工衛星の観測では極めて難しいことが課題であった。そこで，GOSAT-GW では，大気中寿命が数時間程度と短い NO2 の観測を援用した CO2
排出源の解析に関する研究開発を行っている（Fujinawa et al., 2021）。NO2 は，CO2 と同じ化石燃料燃焼から大気中に放出されるものの，寿命が短いため，バックグラウンド濃度が低く，排出後の濃度増加分のシグナルが見えやすいという特徴がある。こうした特徴により，NO2 の観測データを用いることで，個別発生源から出る排煙の形状（プルーム）の把握が容易になり，排出量の推計精度の向上に寄与できる。また，小規模排出源の同定も可能になる可能性があり，例えば，排出インベントリに排出源が把握されていない場合があっても，衛星からその場所を同定し，排出量を推計することができる可能性

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47 – 56（2021）があると目されている（Reuter et al., 2019）。
くなる。前述のように，大型の火力発電所や天然ガ
世界的な脱炭素社会の実現に向けて，パリ協定に
ス井戸噴出事故のような大規模点排出源について
基づき，GHG を早期に削減してゆくことは世界的は，それぞれ OCO-2 や TROPOMI のデータを用いな約束事となり，様々な排出源から大気中に放出さて排出量の推定が行われているが，規模の小さい発れる GHG の排出量を正確に把握する重要性はます
電所や炭鉱におけるベントのような点排出源についます増している。2021 年 4 月，我が国も 2050 年のては，排出量推定は難しい。そこで，フットプリン
カーボンニュートラル，2030 年の GHG 排出量 46％
トを 1 km 以下にする代わりに，衛星の姿勢を制御
削減（2013 年比）の目標を掲げた。こうした状況で，して特定の範囲を最大数分間連続して観測する方式
宇宙からの衛星観測データを用いた導出には世界的 （ターゲットモード）により点排出源を観測する衛星に大きな期待が寄せられている。特に，各国が自が開発されている（表 2 の GHGSat，MethaneSAT）。
ら設定する排出削減目標（Nationally Determined
ファブリペロー干渉計を搭載したカナダの GHGSat
Contributions, NDC）を適切かつ野心的に目標設定
は商業利用を目的とした民間の衛星であり，12 km
する上で必要となる「現状の排出量の正確な把握」 ×12 km の範囲を 50 m のフットプリントで観測しに重要な貢献となる。
ている。これまでに，トルクメニスタンの油ガス田
現在でも，気候変動に関する国際連合枠組条約並（圧縮ステーションやパイプライン）から排出されるびに関連する締約国会議の決定に基づき，いわゆるCH4 の観測や，炭鉱でのベントに伴う CH4 の観測が行われている（Varon et al., 2020）。ただし，前者の先進国は，GHG の排出・吸収量を算定し公表してような極めて規模の大きな排出源の場合は 1 回の観いる。こうした算定値を「ボトムアップ」推計とい
測で排出量の推定が行えるが，後者も含めた通常のうが，このボトムアップ推計の排出インベントリの場合は，風向を考慮して複数回のイメージを平均す
課題は 2 つある。1 つは「値の正確さ」で，GHGる必要がある。2020 年と 2021 年にそれぞれ打ち上の種類による不確実性や，それぞれの国のインベンげられた GHGSat-C1 と C2 では，迷光やゴーストをトリ技術による不確実性がある。もう 1 つは「タイ改善した干渉計が搭載されており，軌道上での校正ムラグ」で，「ボトムアップ」推計インベントリの機能も追加されていることから，観測精度の向上が作成には公式統計値が使われるため年単位の時間が見込まれている。さらに，2023 年までに追加で 8 つかかる。例えば，我が国では 2021 年 4 月に 2019 年の衛星が打ち上げられ，本格的な運用が開始され度版の算定値が公表されている（環境省・国立環境る予定である。一方，米国の非営利環境保護団体
研究所, 2021）。こうしたボトムアップ推計と相補的な役割を果たしうるのが，衛星データに代表される （Environmental Defense Fund）が中心となって開発している MethaneSAT は，210 km×200 km の範囲
大気観測データを使った「トップダウン推計」であを 100 m×400 m のフットプリントで 1 日に 30ヶ所
り，近年では大気観測データが準リアルタイムの速から 40ヶ所程度観測する。MethaneSAT では，エア度で配信されるようになったこともあり，その迅速
ロゾルや雲による光路長変動の情報を得るために，性に大きな期待が寄せられている。直近の排出イン
これまでの下方視の GHG 観測衛星で使用されてベントリを迅速に構築することは，将来シナリオのき た 0.76 µm 帯（A-band）の 酸 素（O2）ス ペ ク ト ル の「基準年」としてのみならず，過去に作成したシナ
代わりに，1.27 µm 帯の O2 スペクトルを測定する。
リオの妥当性「検証」にも重要であり，グローバル
1.27 µm 帯は CO2 や CH4 の吸収バンドに近い（散乱ストックテイクでは削減対策効果を迅速に検証して特性が近い）という利点がある一方で，airglow（大気次の対策に活かす上で非常に重要である（Janssens光）
による影響が不確かであったが，SCIAMACHY の
Maenhout et al., 2020）。
limb-viewing スペクトルを用いた評価により airglowの影響を補正できることが明らかとなり（Bertaux
4．高分解能 GHG 衛星
et al., 2020），MethaneSAT や 2023 年打ち上げ予定のフランスの Microcarb では 1.27 µm 帯の O2 スペ
2 章及び 3 章で述べた衛星は，全球の GHG カラ
クトルが使用される。なお，MethaneSAT により算
ム平均濃度をシングルショットで 1％よりも良い精出された排出量データを含む全てのプロダクトは，度で算出できるようにセンサの波長分解能や信号雑サイエンスコミュニティーに無料で公開される予定
音比（SNR）が決められている。高い波長分解能で高である。
い SNR を得るためには，フットプリント（空間分解
上述の衛星及びその搭載センサは，GHG 等の大能）を大きくする必要があるため，フットプリント
気微量成分を専門に観測することを目的としている
は 数 キ ロ か ら 10 km 程 度 の も の が 多 く，GOSATが，ハイパースペクトルセンサと呼ばれる可視域か
GW の精密観測モードで選択できる最小のフットプ
ら短波長赤外域（400～2,500 nm）の地表面散乱光をリントでも 1 km×1 km である。衛星から点排出源
波長分解能 10 nm 程度，フットプリント 30 m 程度を観測する場合，フットプリントが大きくなると観で測定するセンサも GHG 点排出源の観測に利用測される（バックグラウンドに対する）増大量は小さ53

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

されるようになってきた（表 1 の Hyperiaon/Earth
Observing-1, AHSI
（Advanced HyperSpectral Imager）/
GaoFen-5, PRISMA（PRecursore IperSpettrale della
Missione Applicativa）, AHSI/ZY1-02D, HISUI（Hyperspectral Imager SUIte）/ISS, EMIT（Ear th
Sur face Mineral Dust Source Investigation）/ISS,
Carbon Mapper）。これらのデータは，地表面での鉱物や植生（クロロフィル等の光合成色素）等による波長に依存した反射/吸収特性を利用して，鉱物調査や資源探査，バイオマス量推定等に利用することを目的としているが，CO2 と CH4 の吸収バンドがある短波長赤外域のスペクトルからそれらのカラム量を算出することも可能である。その方法は，GOSAT
シリーズの L2 リトリーバルアルゴリズムと同様に，
観測スペクトルと放射伝達モデルで計算したスペク
トルを比較して逆問題を解く方法と，既知のカラム量に対して計算された複数のスペクトルから観測ス
ペクトルと最もよく一致するスペクトルを探す方法がある。衛星搭載ハイパースペクトルセンサによる
GHG 点排出源の最初の観測としては，カリフォル
ニア州 Aliso Canyon における天然ガス井戸の CH4 噴出事故を Earth Observing-1 搭載 Hyperion によって観測した例がある（Thompson et al., 2016）。1990 年
代に開発された Hyperion では，上述のような極めて大規模な点排出源しか観測できなかったが，近年，より高感度なセンサが各国で開発されるようにな っ て き た。Cusworth et al.（2019）の シ ミ ュ レ ーション解析によると，そのようなハイパースペクト
ルセンサのデータは比較的規模の小さな点排出源の観測にも有効であることが示されている。実際の観測スペクトルを使った解析としては，イタリアの
PRISMA のデータを用いた火力発電所からの CO2 排
出量の推定（Cusworth et al., 2021）
や，PRISMA と中国の GaoFen-5 及び ZY1-02D に搭載された AHSI による米国 Permian 盆地の CH4 ホットスポットにおける排出量推定（Irakulis-Loitxate et al., 2021）が行われるようになってきた。また，米国の非営利団体
Carbon Mapper Inc. が JPL 等と協力して開発している Carbon Mapper は，ハイパースペクトルセンサの中でも，特に CO2 と CH4 の大規模排出源の観測を目的とした衛星である。通常の push-broom 方式に加えて，衛星の姿勢を変えることで along-track 方向に沿った特定の範囲（70 km 程度）
を高い SNR で観測する strip 方式，海岸線付近の排出源を観測するための glint 方式の 3 つの観測モードを有する。2023 年に最初の 2 つの衛星が打上げられ，2025 年には複数機の衛星が追加される計画となっている。これにより，優先度の高い特定の領域であれば，日毎から週毎の頻度で観測できるようになる。MethaneSAT と同様に，算出された CO2 と CH4 の排出量データは無料で一般に公開される予定である。
一方，表 2 の Sentinel-2 や Landsat シリーズのよ

うに，バンドパスフィルタを用いることで各バンドに対して単一のシグナル（可視域から短波長赤外域
で 10 程度）を得るマルチスペクトルセンサも CH4 点
排出源の観測に使用されるようになってきた（Varonet al., 2021）。CH4 の増大量は，（1）CH4 の吸収バン
ドを含むバンドのみを使用し，同一地点で CH4 のプ
ルームがあるパスとないパスの反射率の変化を用いる方法，（2）
同一のパスにおいて，CH4 の吸収バンド
を含むバンドと含まないバンドの反射率の変化を用いる方法，（3）それらを組み合わせた方法により算出される。ハイパースペクトルセンサに比べて波長分解能が低いため，排出量に対する感度が低くなり検出限界は低下するが，観測幅が広いことで高い頻度で同一地点を観測できるという利点がある。また，表 2 に示した Landsat-8 や Landsat-9 の他にも，
短波長赤外域にバンドをもつ Landsat シリーズのデータにも上記の方法を適用できることから，過去に遡って長期間の評価が可能である。
引用文献
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地球環境 Vol.26 No.1&2

amt-8-2961-2015
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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

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松永

恒雄／Tsuneo MATSUNAGA

1990 年東京大学工学部卒業。1992 年
同大学院工学系研究科修士課程修了。
1997 年同研究科より博士（工学）号授与。
通商産業省工業技術院地質調査所研究員，
東京工業大学大学院専任講師を経て，2001 年より国立環境研究所勤務。2016 年
より地球環境研究センター（2021 年より地球システム領域）
衛星観測センター長（衛星観測研究室長兼務）
を務める。
地質・
環境分野におけるリモートセンシングの研究に行うとともに，ASTER，SELENE，HISUI，GOSAT シリーズなどの衛星プロジェクトに従事している。

谷本

浩志／Hiroshi TANIMOTO

1996 年東京大学理学部卒業。2001 年
同大学院理学系研究科博士課程修了。
2001 年同研究科より博士（理学）号授与。
2001 年国立環境研究所研究員，その後主任研究員を経て，2010 年より室長，
2021 年より気候変動・大気質研究プログ
ラムの総括を務める。専門は大気化学で，地球規模の大気質について地上観測・モデル・衛星観測を統合的に利用した研究を行うとともに，IGAC や CEOS 等の国際プロジェクトの共同代表を務め，国際連携を推進している。

大山博史／Hirofumi OHYAMA2009 年神戸大学大学院自然科学研究科
博士課程修了，博士（理学）。宇宙航空研
究開発機構地球観測研究センター宇宙航空プロジェクト研究員，名古屋大学宇宙
地球環境研究所研究員を経て，現在，国立環境研究所地球システム領域主任研究員（衛星観測センター兼務）。地上設置及び衛星搭載分光装置
によって測定されたスペクトルデータの解析等に従事している。

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森林生態系における炭素循環観測
Carbon flux measurement in forest ecosystems
平野 高司

＊

Takashi HIRANO＊

北海道大学 大学院農学研究院
Research Faculty of Agriculture, Hokkaido University

摘要

森林を中心とした陸域生態系は，総一次生産（Gross Primary Production: GPP）による吸収と生態系呼吸（Ecosystem Respiration: RE）による放出の差として，人為的に排出される二酸化炭素（CO2）の約 30％に相当する量を固定している。GPP と REの環境応答は異なり，また，森林のタイプによってもそれらの環境応答は異なる。そのため，環境変動に対する GPP と RE の変化を理解するとともに，将来における気候の変化を予測するには，様々な気候帯の異なる森林生態系における観測結果に基づいたモデル化や広域化が不可欠である。本稿では，まず陸域生態系と大気の間の物質（CO2，水蒸気，メタン（CH4）などの気体）及び熱の交換速度（フラックス）を直接測定する方法である渦相関法について説明する。渦相関法で測定される CO2 フラック
スは正味の生態系 CO2 交換量（Net Ecosystem Exchange（NEE）＝RE－GPP）である
が，経験的な方法により GPP と RE に分離することができる。さらに，全球的に展開されている渦相関法による観測ネットワーク（FLUXNET）について説明するとともに，データベースを利用して得られた成果などを概説する。また，RE の主要成分である土壌からの CO2 放出（土壌呼吸）に関するデータベースや観測ネットワークについても触れる。

キーワード：渦相関法，CO2 フラックス，炭素収支，土壌呼吸，ネットワーク
Key words：eddy covariance technique, CO2 flux, carbon balance, soil respiration,
network

1．はじめに2021 年 8 月に公表された IPCC
（気候変動に関する
政府間パネル）第 6 次評価報告書の第 1 作業部会報
告書（Arias et al., 2021）によると，人間活動が大気，
海洋及び陸域を温暖化させてきたことは疑う余地がない。また，世界平均気温は少なくとも今世紀半ばまで上昇を続け，今後数十年の間に二酸化炭素（CO2）を中心とした温室効果ガスの排出が大幅に減
少しない限り，今世紀中に地球温暖化が 2℃を超えることが予測されている。このような人為起源の温暖化は，平均気温を上昇させるだけでなく気候シス
テムを変化させ，熱波や大雨，干ばつなどの極端現象を通じて人間社会や自然生態系に大きな影響を与える。温暖化を抑制し，産業革命以降の気温上昇を
1.5℃～2℃以下に抑えることを目標とした温室効果
ガス排出削減のための国際枠組み（パリ協定）が合意され，全ての参加国が排出削減に取り組むことになっている。しかし，目標達成には，日本も含む主要排出国における削減目標を大幅に拡大，強化することが不可欠である。
地球規模で CO2 収支を見積もると，化石燃料の消費や森林伐採といった土地利用変化などの人間活
9（＝10
動によって排出される CO2 の年間量は 38.9 Gt
トン，2011 年～2020 年の平均）に上り，そのうちの29％が森林を中心とした陸域生態系によって吸収・固定される（Friedlingstein et al., 2021）。さらに海洋によって 26％が吸収され，残りが大気中に留まり，
大気 CO2 濃度の上昇をもたらす。大気 CO2 濃度が上昇すると海洋による CO2 吸収量も増加すると予測されるが，海洋酸性化などの問題が懸念されている。したがって，成層圏へのエアロゾル注入や化学
工学的な大気 CO2 除去といった気候工学技術（杉山,2017）を除けば，温暖化緩和のためには人為的排出量の削減と陸域生態系による吸収量の増加を目指さなければならない。植林などにより CO2 吸収量を増加させることはネガティブエミッション（負の排出）とよばれ，費用対効果の高い温暖化緩和策であると

受付：2021 年 9 月 17 日，受理：2021 年 12 月 22 日＊
〒 060 - 8589 札幌市北区北 9 条西 9 丁目，E-mail：hirano@env.agr.hokudai.ac.jp
2021 AIRIES57

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平野：森林における炭素循環観測

期 待 さ れ て い る。 例 え ば，Griscom et al.（2017）はNatural Climate Solutions（NCS; Nature-based Solutions（NbS）ともよばれる）として，放牧地などの再植林，森林の農地等への転換回避，植林地や農地の適切な管理，再湿原化などを含む 20 種類の CO2 排出削減・吸収増加策（pathway）を提案し，食料安全保障や生物多様性と両立できる条件での最大ポテンシャ
ルが CO2 換算で年間 23.8 Gt（現状の人為排出量の約60％）であり，その半分については削減経費が 1 トンの CO2 に対して 100 米ドル以下であると試算している。ただ，光合成の光利用効率が低い（最大で 2％程度）ため，NCS には広大な面積の土地が必要になる（Baldocchi and Penuelas, 2019）。実際，最大ポテン
シャルの 23.8 Gt を得るには日本の国土面積の 10 倍
以上の面積で植林を行う必要があるようだ。
地球上の陸域生態系による正味の CO2 吸収量の年間値は，比較的高精度で推定できる人為排出量，海洋による吸収量，大気中での貯留量がわかれば CO2
収支の残差として求めることができる。しかし，生態系による正味の CO2 吸収量は，非常に大きな量である光合成による吸収量（総一次生産：Gross Primary
Production: GPP）と呼吸による排出量（生態系呼吸：
Ecosystem Respiration: RE）の小さな差であり，大きく季節変化する。また，光合成と呼吸の環境変動に対する応答は異なり，森林タイプによる応答特性の違いも考慮する必要がある。したがって，気候変動下における将来の CO2 吸収量を予測するには，様々な気候帯の異なる森林生態系（植生）において CO2 収
支・炭素循環に関する長期の連続観測と，高い時間分解能を持つ連続データに基づいた CO2 収支の広域化や生態系機能のモデル化が不可欠である（Ito and
Ichii, 2021; Jung et al., 2020）。例えば，気候変動に関しては，1）気温上昇（温暖化）に対して森林生態系の光合成と呼吸はどのように応答するのか，2）温暖化によって変化する生物季節（フェノロジー）は光合成と呼吸にどのように影響するのか，3）CO2 濃度の上昇にともなって光合成は促進されているのか，などを理解する必要がある。
本稿では，全球的に展開されている生態系スケー
ルでの炭素循環（大気－生態系間における CO2・水・熱の交換速度）観測ネットワークを中心に，森林生態系における炭素循環（CO2 収支）観測の現状，重要性，得られた成果などについて概説する。
2．渦相関法を用いた生態系スケールのフラックス
観測2.1 渦相関法
渦相関法は，陸域生態系と大気との間のガス状物
質やエネルギー（熱）の交換速度を連続観測する標準的な方法である。渦相関法では，観測タワー（図 1）を用いて，森林や草地などの生態系の上空
（群落か

図1 北
 海道苫小牧市の国有林内の観測サイト（台風による大規模風倒壊後の自然再生林）に建設された
高さ 11 m の観測タワー上に設置されたセンサ類．
超音波風速温度計（b），オープンパス型赤外線 CO2/H2O
分析計（c），クローズドパス型赤外線 CO2/H2O 分析計（d）と高さ 30 m の観測タワー（a）（地球環境研究センター, 2015）．

ら 2～20 m 程度の距離）で鉛直風速，気温，水蒸気
密度，CO2 密度などを高速（10～20 Hz）で連続測定
し，鉛直風速と気温，鉛直風速と水蒸気密度，鉛直
風速と CO2 密度の共分散を計算することで，それぞれ熱（顕熱），水蒸気（潜熱），CO2 の単位水平面積当たりの鉛直輸送速度（フラックス）を求める方法である。測器の高度や大気安定度などに依存するが，群2
落上の 1 高度での測定で，風上側の数百 m ～数 ha
程度の面積（フットプリント）の空間平均値を得ることができる。通常は 30 分ごとに平均値を計算する。
基本的な原理は非常に単純であるが，実際には様々な補正を行う必要がある。図 1 は，実際に観測に使われているセンサ類である。左側の 3 本指で上下に対向しているセンサ（b）は超音波風速温度計で，超音波を利用して 3 次元の風速成分と気温を測定する。その奥の白いセンサ（c）
は赤外線ガス分析計で，先端の球状部と下側の筒状部の間の空間（測定パス）の CO2 と水蒸気の密度を赤外線の減衰を利用して測定する。測定空間が外部にあるため，オープンパス型とよばれる。また，右側の白い筒状の機器（d）も赤外線ガス分析計であるが，ポンプで外気を引き込
み，内部で CO2 と水蒸気の密度の測定を行うため，
クローズドパス型とよばれる。オープンパス型は，
パスがむき出しになっているため，対象とする気体密度の変動を直接測定できる。また，ポンプが不要であるため消費電力が少なく，無電源の遠隔地においてもソーラーパネルを用いて比較的容易に使用することができる。しかし，光源や検出器の窓部が雨水によって濡れたり，冬季に積雪や氷に覆われたりすることも多く，測定値の信頼性が低くなる。一方，クローズドパス型では，空気を吸引する過程で変動成分が減衰したり，チューブ内壁で水蒸気の放出・吸着が生じたりする問題がある。さらに，ポン

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地球環境 Vol.26 No.1&2

57 – 68（2021）

夜間は光合成が 0 のため NEE と RE は等しくなプを使うために消費電力が多くなるが，雨水や降雪る。夜間の RE と気温あるいは地温との指数関数的などに対して安定な測定が可能である。なお，顕熱な関係を利用して，昼間の RE を温度から外挿し，フラックスに起因する気温変動が空気圧を変動さ観測された NEE との差を GPP とするのが一般的
せ，みかけの CO2 密度の変動が生じる。超音波風速
温度計で測定できる顕熱フラックスを用いて補正すである（Reichstein et al., 2005）。しかし，Rday が暗条
件での呼吸（Rdark）よりも小さくなるため，夜間のることが可能であるが，オープンパス型では分析計
RE（Rdark）を用いると昼間の RE が過大評価され，結からの発熱などの影響によって密度補正が不十分と果として GPP も過大評価になる（Wohlfahrt and Gu,
なるため，特に寒冷期において CO2 フラックスに系
統的な誤差が生じることが指摘されている（Hirata2015）。そのため，観測から求められる光強度と昼et al., 2005; Burba et al., 2008）。クローズドパス型で間の NEE の関係から得られる光強度がゼロのとき
は，パス部の温度が一定に制御されているため CO2の値（ y 切片）を RE とする方法が提案された（Lasslop
フラックスにおける密度補正は必要ないが，変動のet al., 2010）。この方法だと，風速が弱くて昼間より減衰に対する補正が必要である。最近では，荒天時も信頼性の低い夜間のデータを使う必要が無いが，の安定性などの理由で，引き込み経路の短いタイプ
夜間の RE が過小評価される傾向があるようだ。そのクローズドパス（セミクローズドパス）型分析計がのため，これら 2 つの方法を結合させた方法が提案使われることが多くなってきた（図 1
（d））。
された
（Keenan et al., 2019）。すなわち，昼間と夜間
このように得られる CO2 フラックスは，測定高で基準となる RE を別々に用いる方法である。後述
度における鉛直乱流輸送量であるため，対象とすするデータセット（FLUXNET2015）を用いた解析にる 生 態 系 と 大 気 と の 間 の 正 味 の CO2 交 換 量（Netよると，夜間のデータを利用した方法では GPP と
Ecosystem Exchange: NEE）を求めるには，測定高RE の年間値がそれぞれ 7％，11.4％過大評価され，度以下の空間における CO2 濃度の鉛直分布（プロ
昼間のデータを用いた方法では，GPP は正しく評価
ファイル）を別途測定し，その時間変化から得られされるが RE の年間値が 7.9％過小評価されると報告
る CO2 の貯留変化量を乱流フラックスに加える必要されている（Keenan et al., 2019）。昼と夜の呼吸の比がある。森林では，静穏な夜間に林内に蓄積された （Rday/Rdark）の光強度依存性（Wohlfahrt and Gu, 2015）
が考慮されていないなどの問題もあるが，昼間のCO2 が日の出後に林上に掃き出されることが多い。
そのため，草丈の低い草地などを除いて，CO2 の貯
NEE の分離方法について再考する必要があるよう
留変化を無視すると NEE の日変化を捉えることがに思われる。
難しい。NEE は，呼吸による CO2 放出（RE）と光合渦相関法で得られるフラックスは風上側の比較的（GPP）の差であるが，よく似た成による CO2 吸収
広い範囲の空間平均値であり，非破壊で生態系の環
用語に正味生態系生産（Net Ecosystem Production:
境応答を高時間分解能（30 分程度）で連続的に求めNEP）がある。NEE は大気を基準にしているのに対ることが可能である。渦相関法よるフラックス観測
し，NEP は生態系を基準にしている。したがって，は，GPP と RE という異なる生物反応の変動する気が増加する場合（RE＞GPP）に
大気中の CO（炭素）象条件への応答を群落スケールで検出できる唯一の
2
NEE は正であり，生態系の炭素が増加する場合（RE方法であるといえる。しかし，本来，平坦な土地に＜GPP）に NEP は正になる。NEP には溶存炭素の流広がる一様な植生を対象とした定常な気象条件での亡（リーチング）なども含まれるが，内陸部の森林生観測を想定したものであるため，傾斜地や凹凸地な態系ではそのような炭素損失が比較的少ないため，
どの複雑地形や狭い土地への適用は難しく，また降NEP≒－NEE の関係が成り立つことが多い。
雨時や無風時（乱流が弱い），気象条件が大きく変動
RE は植物による呼吸と微生物による有機物の分する条件（非定常）におけるデータの信頼性は低い。
解（微生物呼吸）の合計である。一方，光合成は（1）
そのため，共分散の定常性や乱流強度（摩擦速度）を式で表すことができる。Pn は純（正味）光合成速度，
用いて観測データの品質チェックが行われ，基準をVC はカルボキシル化反応速度，VO は酸素化反応速
下回るデータは欠測として除外される。さらに，観度，Rday は明条件におけるミトコンドリアでの呼吸
測タワーによる気流の乱れも影響するため，センサ
速度である。VC と VO はルビスコでの酵素反応であの設置状況によっては（タワーの中間部への設置なる。VC は真の光合成あるいは総光合成とよばれ，ど），風向がタワーに被る場合を欠測とすることも
0.5 VO は光呼吸である。真の光合成から光呼吸を引多い。欠測値として除外されるデータは，風速が小いたものは見かけの光合成とよばれる。Rday は葉にさい夜間に多くなる。また，電源トラブルや観測機おける呼吸速度を意味するが，RE に置き換え，ま器の不調などで欠測することも多いため，連続観測た Pn を NEE とすると，GPP が見かけの光合成を意
であってもかなりの数のデータが欠測になっている
味していることがわかる（Wohlfahrt and Gu, 2015）。
のが実情である。このような欠測値は，フラックスと気象条件（日射量，気温，湿度（大気飽差）など）と（1） の関係性を考慮し，参照表
Pn＝VC－0.5 VO－Rday（look-up table や marginal
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平野：森林における炭素循環観測

distribution sampling）や関係式（指数関数，非直角
ラーパネルを利用することで，遠隔地においても長双曲線など）を用いて，気象データから補間される
期自動観測が可能になっている。すでに 20 年以上（Moffat et al., 2007）。RE では気温，GPP では日射の連続データが蓄積している観測サイトも多い。ま量（光合成有効放射），気温及び大気飽差を用いる
た，最近ではレーザ分光ガス分析計の進歩にともな（Knox et al., 2019）や一酸化二窒素
ことが多い。最近では，機械学習（人工ニューラルい，メタン（CH4）
13（Cowan et al., 2020），CO2 の安定同位体（ CO2）
ネットワーク，ランダムフォレストなど）による欠 （N2O）などの渦相関法によるフラック
測補間も増えてきている（Irvin et al., 2021; Ooba et （Oikawa et al., 2017）
ス観測も行われるようになった。特に CH4 フラック
al., 2006）。なお，渦相関法にはエネルギー・インバ
スについては，主要な放出源である淡水湿地を中心
ランスという問題が残っている。これは，（2）式でとした多くのサイトでモニタリングが行われてい示す地表面のエネルギー収支が閉じない問題である。
る。式中の Rn は純放射量，G は植物体と土壌における貯熱変化，P は光合成産物に変換されるエネル
2.2 観測ネットワーク
ギー，H は顕熱フラックス，LE は潜熱フラックス
観測サイトが増えるに従って渦相関法によるフであり，LE は水蒸気フラックス（蒸発散量）に水のラックス観測のネットワーク化が進み，西欧では
気化潜熱を乗じたものである。左辺は有効エネル
1996 年に EuroFlux（CarboEuroFlux を経て，現在はギーとよばれ，この量が顕熱と潜熱の乱流フラック
ICOS が継承）
が，また北米では 1997 年に AmeriFlux
スに分配されることを意味している。ほぼ全ての観が発足した。渦相関法では，使用されるセンサタイ
測サイトで右辺の方が小さく，世界の 173 の観測サプなどが異なることはあっても，基本的には統一的
イトでの平均は 85％であった（Stoy et al., 2013）。
な手法で観測を行い，また標準的な方法でデータ解もしインバランスの原因が乱流計測にあるなら，析を行うため，ネットワーク化により研究者のスキCO2 フラックスも過小評価されている可能性がある
ルアップやデータの統合化が一気に進んだ。その（Wilson et al., 2002）。インバランスの原因として，
後，EuroFlux と AmeriFlux が母体となり，1998 年
放射計の不具合や乱流観測の問題，水平方向の移に 世 界 規 模 の フ ラ ッ ク ス 観 測 研 究 ネットワーク
流，
純放射と乱流フラックスの観測対象エリア（フッ（FLUXNET; https://fluxnet.org/）が 設 立 さ れ た。
トプリント）の不一致などが 25 年以上にわたってFLUXNET の設立に際しては，地球観測システム
議論されてきたが，解決には至っていない（Mauder（EOS）による衛星データの地上検証を目的とした
米国航空宇宙局（NASA）からの資金援助があった。 し か し，2021 年 3 月 に 開 催 さ れ た
et al., 2020）
FLUXNET（後述）主催のウェビナーにおいて，オー （Baldocchi et al., 2001）。アジアにおいても，日本の研究者の主導により 1999 年に AsiaFlux（https://
クリッジ国立研究所の Gu 博士が新説を発表した
www.asiaflux.net/）が組織され，FLUXNET に加わっ（https://www.youtube.com/watch?v=hlhClCFpooo，た。AsiaFlux の 傘 下 に は， 中 国（ChinaFLUX）， 韓
2021 年 9 月 9 日視聴）。それは，植物葉における光国（KoFlux），日本（JapanFlux; https://www.japanflux.
合成の光化学的なエネルギー貯留がインバランスのorg/）などの国内ネットワークが加わっている。
主な原因であり，CO2 を含む乱流フラックスの過小評価はないという仮説である。すなわち，（2）式のFLUXNET は，2019 年の時点で観測サイトの登録数
左辺に新たな項が加わるが，GPP から推定する方が 900 を超え，「生態系機能」に関する世界最大規法や太陽光誘発クロロフィル蛍光（SIF）を利用した模の研究ネットワークとなった（Baldocchi, 2020）。
推定法が紹介された。Gu 博士らの研究のさらなるFLUXNET は設立当初からデータベースの整備を始 め， 最 新 版 は 3 代 目 に あ た る FLUXNET2015
進展を期待したい。
Dataset（2020 年 2 月 更 新， 以 下 FLUXNET2015）で（2） ある（Pastorello et al., 2020）。このデータベースに
Rn－G－P＝H＋LE
は，統一的な手順で処理（計算，品質管理，欠測補
渦相関法を用いたフラックス観測は 1970 年代後
間，GPP の分離など）された森林を中心とした 212
半に始まったが，乱流成分を高速で安定して測定すサイトの 2014 年までのデータ（1532 サイト×年）がることが難しかったため，当初は農地や草地を対象収録されている（図 2）。収録データは，サイト情報の他に 30 分～60 分平均の NEE，RE，GPP，H，とした試験的なものであった。1990 年代以降，超音
LE，G，気象要素（日射量，気温，大気飽差，降水
波風速温度計や赤外線ガス分析計，コンピュータ，
量など），土壌環境（地温，土壌水分など）などであデータ収録装置の進歩・発展・低価格化が進んだこる。規約に従えば，データをダウンロードして研究ともあり，地球規模での炭素循環に及ぼす陸域生態に利用することが可能である。
系の役割などの観点から，CO2 フラックスに重点を置いた長期にわたる観測（モニタリング）研究が森林
全球をほぼカバーする FLUXNET2015 は，地球規を中心とした様々な生態系において実施されるよう模の CO2 収支を評価する研究に活用されている。例
えば，Jung et al.
（2020）
は，FLUXNET2015 を基に衛になった。観測システムの省電力化も進み，ソー60

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地球環境 Vol.26 No.1&2

図2

57 – 68（2021）FLUXNET2015 に収録されている観測サイトの分布（FLUXNET, 2017）．
丸の大きさと色はデータの年数を表している．

星リモセンのデータとグリッド気象データを用いた機械学習を行い，全球規模で GPP と NEE を推定す
る
（FLUXCOM）
とともに，大気 CO2 濃度データからの逆解析（インバース法），SIF 及び様々な動的全球
植生モデル（DGVM）による推定結果との比較を行
い，FLUXCOM の精度検証を行った。同様の研究がアジア域でも行われ，南アジアや東南アジアにおける季節変化に手法間の違いが大きいことが示された（Ichii et al., 2017）。
フラックス観測データを利用した統合解析も多数行われており，森林タイプごとの GPP や RE の違い
や，年平均気温や年降水量との関係が明らかになった（Luyssaert et al., 2007）。全球規模でみると年平均
気温とともに年積算 GPP も上昇するが，年降水量が制限要因となる気候帯も多い。一方，RE と GPPの差である NEE と年平均気温との関係は明瞭ではない。なお，年降水量が比較的多い東アジアの森林
では，GPP のサイト間差はほぼ年平均気温によって説明できるようだ（Hirata et al., 2008）。
気候変動や気象の極端現象（熱波や干ばつなど）への生態系の応答に関するフラックスデータの統合解析も多い。複数年のデータを解析した研究は，NEEの温度反応には最適温度が存在し，最適温度と年平
均気温の間に正の相関があることや最適温度が高温側に移動する傾向があることを示し，GPP の高温への順化を示唆している（Niu et al., 2012）。亜寒帯と温帯の観測サイトの温度反応を解析した結果によると，温度上昇に対する応答は RE よりも GPP で大きく，これらの気候帯では温暖化の程度によってはNEP が上昇する可能性がある（Zhang et al., 2017）。
また，温暖化は落葉樹の展葉期間を長くするため，光合成を促進すると期待できる。しかし，フェノロ
ジーの変化が CO2 収支に与える影響は単純ではな

く，春季の昇温の影響は GPP＞RE なので NEP が増加するが，秋季の昇温効果は GPP＜RE であり，
NEP が減少するようだ（Piao et al., 2008）。熱波については，2003 年夏季にヨーロッパを襲った異常高温に関する研究がある（Reichstein et al., 2007）。前年に比べて，2003 年夏季にはヨーロッパの森林の NEPが減少したが，高温よりも乾燥（干ばつ）による影響が強く，GPP だけでなく RE も減少した。干ばつに対する感受性は RE より GPP の方が大きいようだ（Schwalm et al., 2010）。
長期のデータ蓄積が進んだことで，CO2 濃度の上昇に対する生態系の応答に関する研究も始まった。
Keenan et al.（2013）は 北 半 球 の 森 林 サ イ ト の 長 期
データを利用し，CO2 濃度の上昇によって気孔が部
分的に閉鎖した結果，生態系の水利用効率（＝GPP/
群落コンダクタンス）が上昇傾向にあることを示した。また，Ueyama et al.（2020）は 104 サイトのデー
タを用いたモデル解析を行い，2000 年～2014 年のCO2 濃度上昇が GPP と気孔コンダクタンス（気孔の開き具合）に与える影響を評価した。結果は，CO2 濃
度の 1 ppm 上昇に対する GPP への施肥（促進）効果
は 0.138％，気孔コンダクタンスに対しては－0.073％
であり，水利用効率が上昇していることを示した。
さらに，森林伐採や火災などの撹乱による CO2 収支の変化についてもフラックスデータを用いた研究が行われている。この場合，植生の回復に伴う長期にわたる変化が予測されるため，同様の気象・土壌条
件に存在する同じ森林タイプで，撹乱からの経過年
数が異なる複数サイトのデータ（クロノシーケンス）を比較することが多い。北米の森林を対象とした解析では，樹木の地上部が全て失われるような厳しい撹乱（火災や皆伐など）により，森林の NEE は一時になるが，植生の回復に的に正（正味の CO2 放出源）
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平野：森林における炭素循環観測ともなって GPP が上昇し，撹乱後 10 年が経過するとほとんどのサイトの NEE が 0 になり，20 年で全てのサイトの NEE が負（正味の CO2 吸収源）になることが報告された（Amiro et al., 2010）。クロノシー
ケンス解析は，観測時期や撹乱強度，樹種などがサ
イト間で一致しないという問題はあるが，長期の影響を検出するための有効な手法である。一方，撹乱
の有無や程度が異なる近隣の複数サイトで同時観測を行ったり（Hirano et al., 2012），撹乱の前後（あるいは撹乱時も含めて）観測を継続し（Ohkubo et al.,2021）
，サイト間あるいは撹乱前後のデータを比較することも行われている。Ohkubo et al.（2021）は，
熱帯泥炭林の火災跡地（植生回復中）で約 13 年間にわたる CO2 フラックスの連続観測を行い，再び発生した火災の前後で NEE が正（放出）から負（吸収）に変化したことを報告した。これは通常の撹乱とは異なる予期せぬ変化であり，撹乱の影響が単純でないことを示している。
水蒸気を除くと，CH4 は CO2 に次いで温暖化に強く寄与する温室効果気体であるが，生態系からの放出量に関する不確実性が大きい（Saunois et al.,2020）
。有機物が還元条件で嫌気分解され，最終的にメタン生成菌によって CH4 が合成される。そのため，生態系における主な発生源は淡水湿地や水田である。2010 年代に入ってから湿地や水田を中心にフラックス観測サイトが増加を続け，サイト数は 200以上になった（Knox et al., 2019）。これには，電力消費量が少ないオープンパス型の CH4 分析計が市販されたことが大きく貢献している（McDermitt et al.,2010）
。Global Carbon Project（GCP）
が進める全球的（Global Methane Budget; Saunois
な CH4 収支の定量化
et al., 2020）に 寄 与 す る た め，FLUXNET に CH4 フ
ラックスのデータベース（FLUXNET-CH4）が加わっ
1.0）には，CO2 や水蒸気
た。FLUXNET-CH（version
4のフラックスとともに，統一的な手法で計算・処理（品質管理や欠測補間など）された世界中の 79 サイ
ト（図 3）の 30 分平均の CH4 フラックスが収録され図3ている（Delwiche et al., 2021）。欠測補間は機械学習
によって行われている（Irvin et al., 2021）。希望者
は，定められた規則にしたがうことでデータを利用することができる。FLUXNET-CH4 の水田を含む湿地のデータを利用した統合解析（Chang et al., 2021;
Knox et al., 2021; Knox et al., 2019）
により，1）
CH4 フ
ラックス
（放出量）
の空間分布の 65％は温度によって説明できる，2）温度の季節変化が小さい低緯度地域
では地下水位の影響が大きくなる，3）
温度と CH4 フ
ラックスの関係にはヒステリシスがあり，同じ温度でも成長季節の後半にフラックスが大きくなる（基質の量に関係），などが明らかになった。
CH4 の全球排出量の 65％が熱帯・亜熱帯起源であると報告されているが（Saunois et al., 2020），これらの地域から FLUXNET-CH4 に参加している観測サイ
トの数は多くない。ここでは，収録サイトも含めた東南アジアの熱帯泥炭地の 6 サイトの結果について
簡単に紹介したい。熱帯泥炭地は，赤道アジアの島
嶼部（インドネシア，マレーシア，パプアニューギニア），コンゴ盆地及びアマゾン川上流域を中心に2分布する総面積 58 万 km の泥炭湿地であり，泥炭として存在する土壌炭素量が 105 Gt と推定されている（Dargie et al., 2017; Page et al., 2011）。本来は湿地林（泥炭林）と共存して泥炭を蓄積してきたが，近年，森林伐採や排水をともなう農地転換が進んでいる。図 4 はボルネオ島の 4 サイト（Sakabe et al., 2018;
Wong et al., 2020）とスマトラ島の 2 サイト（Deshmukh
et al., 2020）の地下水位と CH4 放出量の関係を示している。ボルネオ島の 1 サイト（インドネシア中部カリマンタン州，PUF）を除いて，撹乱の程度や地理的分布に関係なく，地下水位によって CH4 放出量のサイト間差が説明できるようだ。PUF のみが外れているのは，生成履歴に起因する泥炭の質的特徴が違うのかもしれない（Dommain et al., 2011）。なお，渦相関法で測定された生態系スケールの CH4 放出量
は，土壌からの CH4 放出量よりも大きいことが報告されている（Ishikura et al., 2019）。これは，林床部

 LUXNET-CH（version
F
1.0）（https://fluxnet.org/data/fluxnet-ch4-community-product/）に4収録されている観測サイトの分布．

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図4 東 南アジアの熱帯泥炭地における年平均地下水位（放出量）の関係．
と年積算 CH4 フラックス

MLM：マレーシア・サラワク州（ボルネオ島）の未排水の泥炭林，CMC：サラワク州の泥炭林二次林，NAM：サラワ ク 州 の オ イ ル パ ー ム プ ラ ン テ ー シ ョ ン（Wong et al .,2020），PUF：インドネシア・中部カリマンタン州（ボルネオ島）の未排水の泥炭林（Sakabe et al ., 2018），RNF：
インドネシア・リアウ州（スマトラ島）の未排水の泥炭林，
RAP：リアウ州のアカシア（パルプ材）プランテーション（Deshmukh et al ., 2020）．

に点在する水たまりやプランテーション内の水路からのホットスポット的な CH4 フラックスを観測していることによると考えられる。また，泥炭林の樹木の幹から放出される CH4 が寄与している可能性もある（Pangala et al., 2013）。
3．チャンバー法による土壌フラックスの連続観測
植物根の呼吸（根呼吸）と有機物の土壌微生物による分解（微生物呼吸）によって CO2 が放出されるた
め，土壌では大気よりも CO2 濃度が高い。その結果，主に拡散によって CO2 が土壌から大気へ放出される。この過程は土壌呼吸とよばれ，森林生態系における RE の主要成分である（Davidson et al., 2006）。
また，前述のように，土壌の還元層ではメタン生成
菌によって CH4 が生成されるが，好気条件ではメタン資化菌によって CH4 は CO2 に酸化される。森林
土壌は好気的であるため CH4 濃度が低下し，大気から CH4 を吸収することが多い。日本の森林土壌によ－1－1る CH4 吸収速度が 9.7～10.9 kg CH4 ha yr という報告もある（Ishizuka et al., 2009）。この吸収量は，未排水の熱帯泥炭林（MLM）からの放出量の 10％程度に相当する（図 4）。微量気体の土壌－大気間の交換速度（フラックス）の測定には，チャンバー法が用いられることが多い。
チャンバー法にもいくつかの方式があるが，密閉容器で土壌表面を覆い，容器内の微量気体の濃度変化からフラックスを計算する方法が一般的である。
現在では，赤外線（CO2）やレーザ分光方式（CH4，を利用した分析計を用いて，現場でCO2，N2O など）
濃度測定を行うことが多い。チャンバーの開口面積
2
は 0.01～1 m 程度であり，渦相関法がカバーする面
積（フットプリント）に比べてはるかに小さい。その57 – 68（2021）

ため，フラックスの空間代表値を得るためには多点での測定が不可欠であり，多大な労力を要する。一方，狭い場所でも適用できるため，植物根を切除（根切り）して土壌呼吸を根呼吸と微生物呼吸に分離したり，様々な処理の効果を調べたり，フラックスの空間分布を調べるなど，数十年前から様々な用途
でチャンバー法は用いられてきた。当初は，手動による非連続的な観測のみであったが，2000 年代に入ってから自動開閉チャンバーを用いた連続観測が普及してきた（Liang et al., 2004）。しかし，渦相関法のような世界的なネットワークには発展していない。データベースに関しては，温帯を中心とした土壌呼吸の文献値（主に年間値）を収集したものがあり，利用することができる（SRDB; https://daac.ornl.
gov/SOILS/guides/SRDB_V5.html）。このデータベースに基づく機械学習によって，全球の陸域生態系における土壌呼吸の年間値が 93.3 Gt C（炭素換算）で，年率 0.04 Gt C で増加していると推定された（Zhaoet al., 2017）。また，温度上昇（1℃当たり）と降水量増加（10 mm 当たり）に対する感受性が，それぞれ－1－10.16 Gt C ℃ ，0.5 Gt C 10 mm と計算された。
微量気体の土壌フラックスに関するデータの利活用を促進し，貴重なデータの散逸を防ぐため，2019
年に連続観測値のデータベース（COSORE）
が構築された（Bond-Lamberty et al., 2020）。このデータベースには高時間分解能（1 時間程度）の連続データが収録
されており，GitHub 上（https://github.com/bpbond/cosore）で公開されている。最後に，国立環境研究所の梁乃申博士が主導して東アジアに広く展開しているチャンバーネットワーク（図 5）について紹介したい。観測サイトは，日本を中心にシベリアからマ
レーシアまでの 40 地点に広がっている。観測システ
ムは，透明な塩ビ板で製作された 12～24 台の大型
チャンバー（開口部面積 0.9 m×0.9 m）から成り，空気圧でシリンダーを動かして，1 時間サイクルで各
チャンバーの上蓋を順番に自動開閉させ，閉鎖時の濃度変化から CO2 フラックスを計算する（図 6）。標
準的な構成は土壌呼吸区（植物の地上部を除去）と微生物呼吸区（根切りにより植物根を排除）であるが，赤外線ヒータを利用した温暖化処理区を設置しているサイトもある。なお，根切りとは，チャンバーが覆う地面の外周を掘り下げて植物根を切断するとともに，掘った部分にプラスティック板や透水防根シートなどを埋め込み，周囲から根が侵入しないよ
うにする処置である。根切りにより根呼吸が排除されるため，測定される土壌呼吸は微生物呼吸のみになる。ネットワークの 12 の森林サイトでは CH4 フ
ラックスの観測も行っており（図 5），東アジアの森
林土壌による CH4 吸収量の評価に利用できる。また，観測データのサイト間比較における不確実性を軽減できるように，観測手順やデータの計算・処理の方法は全サイトで統一されている（Liang et al.,63p057-068-平野-cc2020.indd

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平野：森林における炭素循環観測

図5

図6

梁乃申博士が主導するチャンバーネットワークの地図．

自動開閉チャンバー
（富士北麓サイト）．

2017）。データの一部は，COSORE やウエブ上のリポジトリで公開されている。Figshare（ https://
figshare.com/articles/journal_contribution/Soil_CO2_
Efflux_Dataset/3808119）
4．おわりに渦相関法を中心に，ネットワークやデータベースについて解説した。近年，機械学習が普及し，さらに深層学習を用いることでデータがもつ客観的情報を自動抽出し，プロセスモデルに活用することも期（Reichstein et al., 2019）。現在ではビッ待されている
グデータの有効性が広く認識されており，30 分の時
間分解能をもつフラックスデータの重要性は更に高くなるであろう。過去 20 年間で観測サイトの数は増加したが，多くの観測サイトのデータは公開されず，散逸の危機が迫っている。また，観測サイトは
北半球の温帯林に集中しており，膨大な量の炭素を蓄積するとともに多様性の高い熱帯林（Fu et al.,2018）や急速に温暖化が進行している北極圏では観測サイトの密度が低い（図 2）。さらに，気象条件の年次変動を考慮すると，各サイトの時間的な代表性を確保するには 7 年～10 年程度のデータが必要であることも報告されている（Chu et al., 2017）。観測
データの早急な公開が望まれているが，熱帯や北極圏などの地域での長期の観測データは特に重要である。と言いながら，著者自身も熱帯泥炭林などの観測データをまだ公開していない。未公開の理由として，データ様式の変更などに時間がかかるなどがあ
るが，アジアからのデータ公開が少ない，影響力の強い研究者は積極的にデータを公開しているという解析結果もあり（Dai et al., 2018），早い時期に公開
しようと準備している。なお，FLUXNET に関する文献の中で “flux everywhere and all the time” という標語が使われている（Baldocchi, 2020; Chu et al.,2017）。直訳すると「いつでもどこでもフラックス」
であろうか。そのためには安価で頑強な観測システ
ム（例えば，Hill et al., 2017）が不可欠であるが，実現すれば NCS（Griscom et al., 2017）のクレジット化に貢献できると考えられる。
AsiaFlux は 2019 年 に 創 立 20 周 年 を 迎 え た。 記念事業として，アジアを中心とした関連研究をまとめた総説を特集号として Journal of Agricultural

64

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地球環境 Vol.26 No.1&2

Meteorology 誌から出版した。2021 年 9 月の時点では，蒸発散・エネルギーフラックス，土壌呼吸，生態系プロセス，揮発性有機化合物及び陸域生態系モ
デルに関する 5 報が J-STAGE（https://www.jstage.jst.
go.jp/browse/agrmet/spenum/77/1/_contents/-char/から公開されているが，今後，CO2 フラックスやja）
衛星リモートセンシングに関する総説も追加で公開される予定である。また，FLUXNET は国際的な研究ネットワークの連携促進の枠組みで米国国立科学財団（NSF）の予算を獲得した（https://fluxnet.org/
2021/08/06/fluxnet-co-op-receives-funding-from-nsf/）。
は，次世代の研
このプロジェクト（FLUXNET Co-op）
究者の育成やデータベースの拡充，地域ネットワー
クとの連携強化（ワークショップの開催，研究者交流など）などを目的としたものである。FLUXNET 及
び AsiaFlux の更なる発展を期待したい。
謝辞

本稿を執筆する機会を与えていただいた国立環境研究所地球環境研究センターの三枝信子センター長に感謝いたします。また，本稿の執筆にあたって
は，JSPS 科研費 19H05666 及び環境研究総合推進費
2-2006 による研究成果を利用した。
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Technical summary. In: Climate Change 2021: The
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Cambridge University Press.（in press）
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地球環境 Vol.26 No.1&2

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平野：森林における炭素循環観測

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平野高司／Takashi HIRANO

専門は農業気象学。北海道大学大学院
農学研究科で修士課程修了後，日本気象協会技師，大阪府立大学農学部助教授，
北海道大学大学院農学研究院助教授を経て 2006 年より北海道大学大学院農学研
究 院 教 授。2017 年 ま で JapanFlux 委 員
長，2021 年まで AsiaFlux 副委員長を務めた。2019 年から日
本農業気象学会会長を務めている。

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陸域・陸水域生態系における気候変動影響モニタリング
Climate change impact monitoring in terrestrial and freshwater ecosystems
西廣

淳 ・辻本 翔平＊＊

Jun NISHIHIRO and Shohei TSUJIMOTO
国立研究開発法人 国立環境研究所 気候変動適応センター
Center for Climate Change Adaptation, National Institute for Environmental Studies

摘

要

気候変動は社会・経済だけでなく，自然生態系にも影響を及ぼしている。生態系を構成する生物種の分布，個体数，季節性に対する気候変動の影響を明らかにするためには，広域・多点における長期的なモニタリングによって得られたデータが有用である。本稿では，陸域生態系，陸水域生態系，湿地生態系を対象に，気候変動による影響の解析・検出に活用できるデータの状況と，今後のモニタリングにおける課題について解説する。自然生態系が成立している空間は，土地の所有や管理形態，管轄する行政機関が多様であり，データを取得・管理している主体も多岐にわたる。整理の結果，草原や湿地などいくつかの生態系において，体系的なモニタリングが不足していることがわかった。今後は，体系的なモニタリングの充実だけでなく，個別の論文や報告書等の情報の統合も重要である。

キーワード：オープンデータ，気候変動適応，生物季節観測，生物多様性，
データベースKey words：open data, climate change adaptation, phenology monitoring, biodiversity,
database

1．はじめに
気候変動に対する効果的な適応策を策定するためには，将来の気候の予測とともに，すでに生じている気候変動による影響の正確な把握が重要である。
現在，日本では気候変動に伴うリスクの発生・増加が予測される分野を，農林水産業，水環境・水資
源，自然生態系，自然災害・沿岸域，暑熱・健康，
産業・経済，国民生活の 7 つに分け，それぞれにおいて気候変動影響の把握と将来予測が進められている（環境省, 2018）。これらのうち，自然生態系分野
における気候変動影響，すなわち動植物の分布域への影響，個体数の変化，季節性への影響といった事
項は，他分野と異なり，人間の社会や生活に対する影響が間接的である。そのため気候変動影響のモニ
タリングの必要性が他分野と比べて理解しにくい。
しかし，例えば世界の作物生産量のおよそ 35％は何らかの形で訪花昆虫による送粉サービスに依存している事実（Garibaldi et al., 2013）や，森林植生の状態
が生態系の防災・減災機能に影響する事実（Mizuno
et al., 2021）
を考えると，気候変動によって人間社会が受けるリスクを把握するためには，自然生態系の状態把握の重要性は明白である。また近年では，沿岸防災におけるマングローブ林の活用や，治水における氾濫原湿地の活用など，気候変動適応の目的で生態系の機能を積極的に活用する取組（生態系を活かした適応：Ecosystem-based Adaptation, EbA）の重要性が指摘され，具体的な取組も進められている（Secretariat of the Convention on Biological Diversity,2019）。生態系や生物多様性の状態の把握は，気候変動適応策を検討する上で不可欠である。
気候変動は，すでに生物多様性や生態系の状態に影響している。日本の生物多様性の現状とそれに影響する要因をまとめた気候変動影響評価報告書（環境省, 2020）
では，1970 年代からの高山植物群落の減少，直近 30 年間における外来種のタケ類（モウソウ
チク，マダケ）の分布の北上（Takano et al., 2017），
南方系チョウ類の分布の北上や個体数増加（今井,2013）といった現象について，温暖化の影響が指摘されている。また，沖縄県などにおけるサンゴの白化は，海面水温の上昇も一因となっていることが指摘されている（川越, 2017）。
自然生態系が成立している陸上，陸水，沿岸域，
海洋といった空間は，土地の所有や管理形態，管轄する行政機関が多様である。そのため気候変動による影響の把握で有用な情報を取得・管理している主

受付：2021 年 11 月 8 日，受理：2021 年 12 月 22 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：nishihiro.jun@nies.go.jp
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西廣・辻本：陸域・陸水域における気候変動影響観測

体も多岐にわたる。自然生態系分野における気候変ている詳細な調査手法を確認する必要がある。
動影響モニタリングでは，これらの情報の統合が必
自然生態系に対する気候変動の影響を明らかにす要であるとともに，調査や公開が不足している項目
るためには，同じ場所で同じ方法で調査されたデーの解明と対策が求められる。
タが特に有用である（Shoo et al., 2006）。この点で，2017 年 3 月に，中央環境審議会は「気候変動適応 「全国に 1,000 か所以上の調査サイトを設置し，100策を推進するための科学的知見と気候リスク情報に年以上モニタリングを継続する」という目標を掲げ
関する取組の方針」の中間とりまとめを行った。そた，環境省による「モニタリングサイト 1000」事業の中では，関係府省庁や研究機関が連携・協力し，（正式名称は「重要生態系監視地域モニタリング推
気候変動とその影響のモニタリングについて体系的進事業」）は，今後，気候変動影響の観測としても重に整理し，戦略的に取組を進めるための検討が必要
要性を増すものと考えられる。2003 年に開始されたであることが指摘された。それを受け，「気候変動この事業は，高山帯・森林・里地などの陸上生態の影響観測・監視の推進に向けた検討チーム」が設系，湖沼や湿原などの淡水生態系，磯・干潟・サン
置され，気候変動への適応が求められる各分野の専ゴ礁・藻場などの沿岸生態系など，幅広い対象につ門家により，「観測・監視（モニタリング）の現状のいて実施されている（表 1）。この調査の結果から整理」と「観測・監視についての課題のとりまとめは，すでに森林の鳥類（植田ほか, 2014）
や里地のチョ
及び対応策案」が議論され，2018 年度末には「戦ウ類（環境省自然環境局生物多様性センター, 2019）
略的な気候変動の影響観測・監視のための方向性」 における個体数変化など，生態系・生物多様性の重の報告書が，2020 年度末には内容を更新した同・第要な変化が示唆されている。また森林を対象とした2 版が公表された（気候変動の影響観測・監視の推進 「モニタリングサイト 1000」調査からは，より温暖に向けた検討チーム, 2020）。本稿は「戦略的な気候
な気候に生育する樹種タイプの個体数が増加するな
変動の影響観測・監視のための方向性（第 2 版）」に
ど，気候変動影響と解釈できる変化が認められてい収録された情報を踏まえ，新たな知見を追加し，自る（環境省自然環境局生物多様性センター, 2020a）。
然生態系の中でも陸域生態系，陸水域生態系，湿地
今後，長期的なデータが蓄積することにより，生物
生態系について，気候変動による影響の解析・検出
相や分布に対する気候変動の影響がより詳細に解明に活用できるデータの状況と，今後のモニタリング
されることが期待される。
における課題について解説する。
JaLTER（Japan Long-Term Ecological Research
Network：日本長期生態学研究ネットワーク（http://
2．自然生態系を対象としたモニタリングの現状とwww.jalter.org/））は，生態系の長期観測を実施して課題いる調査地・調査主体の連携のために 2006 年に設立されたネットワークであり，ILTER（International
2.1 陸域生態系のモニタリング
Long-Term Ecological Research Network：国際長期
2.1.1 モニタリングの現状
生態学研究ネットワーク）の日本のブランチとして陸域生態系を含め，日本の自然生態系・自然生態
位置付けられている。JaLTER には 21 箇所のコアサ系の状態を把握する上で特に重要な役割を担っていイトと，38 箇所の準サイトがある（2021 年 10 月末
る事業の 1 つに，環境省による「自然環境保全基礎現在）。これら合計 59 のサイトの内の過半数（34 箇（表 1）。
「緑の国勢調査」ともい調査」が挙げられる所）は森林のサイトであり，ここには「モニタリン
われるこの調査は，自然環境保全法に基づき，「全グサイト 1000」の調査地を兼ねているサイトも含ま
国的な観点から我が国における自然環境の現況及びれる。ILTER，JaLTER は，様々な目的で活用でき改変状況を把握し，自然環境保全の施策を推進する
る生態学の基礎的知見の取得・共有を目的としたための基礎資料を整備する」という目的のもと，
ネットワークである。地球規模で進行する気候変動
1973 年から実施されている。陸域生態系についての影響を明らかにする目的においても，国際連携をは，植物，動物，地形地質に関して 17 の調査が行重視している JaLTER の取組は極めて重要なものとわれている（環境省生物多様性センター, 2016）。原
いえるだろう。
則として 5 年に一度の頻度で実施されている自然環
気候変動による生態系への影響を把握する上で境保全基礎調査は，気候変動による生態系への影響は，気温や降水量の変化に対して特に脆弱な生態系を検討する上できわめて重要なものである。ただに着目することが有意義である。その点で，高山し，毎回の調査において必ずしもすべての調査項目
帯・亜高山帯の生態系のモニタリングは特に重要でが実施されているわけではなく，また同じ項目でもある（La Sorte and Jetz, 2010：図 1）。高山帯・亜高調査方法や空間解像度が調査の回によって異なる場
山帯では，気温の上昇による生物への直接的な影響合があるため，経年的データとして解析に活用するに加え，積雪パターンの変化や狩猟圧の低下などの際には，上述の生物多様性センターのウェブページ
人間活動の変化により，ニホンジカやイノシシの分やそこからリンクしている個別の報告書で述べられ布が高標高域に拡大することが懸念されている（尾70p069-078-西廣-cc2020.indd

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地球環境 Vol.26 No.1&2

表1

69 – 78（2021）

行政機関等による生物多様性に関する継続的なモニタリング．本文中で紹介したものについて整理した．
生態系のタイプ

調査名称（実施主体）

森林
植生調査

草原

河川

湖沼

高層湿原

低層湿原

全国を対象とした植生図の作成

特定植物群落調査 様々な生態系タイプを含むように選択された場所での植生調査※ 1
種の多様性調査
自然環境保全
動物分布調査基礎調査（環境省）
https://www.biodic.go. 河川調査
jp/kiso/fnd_list_h.html

調査回・地域に応じて異なる生態系を対象とした生物分布調査※ 2
様々な生態系タイプを含むように設定された動物調査※ 3－－

物理・化学環境と魚類等の
調査※ 4

－

－

－

－

－

－

物理・化学環境と魚類・水生植物等の調査※ 4

－

－

高山帯調査

6 サイト
（植生・昆虫等）

－

－

－

－

森林・草原調査

48 サイト（植生・鳥類等）

－

－

－

－

里地調査

約 200 サイト
（植物相，指標動物等）

－

－

－

一部サイトが該
当

湖沼調査

モニタリングサイト
1000
（環境省）
http://www.biodic.
go.jp/moni1000/

－

－

－

ガンカモ類

－

－

－

－

－

81 サイトでの個体カウント1 サイト（森
14 サイト
林と兼ねた
※5
サイト）

－

－

－

－

21 サイト 5 サイト

－

3 サイト

－

－

約 14,000
か所での
毎木調査
等

－

－

－

－

－

－

－

一級河川 109
水系※ 6

－

－

河川区域内の湿地は調査対象－－

一級河川 109
水系※ 7

－

－

河川区域内の湿地は調査対象JaLTER サイト
コアサイト（JaLTER 事務局）
http://www.jalter.org/
準サイト
森林生態系多様性
基礎調査（林野庁）
https://www.rinya.
maff.go.jp/j/keikaku/
tayouseichousa/
河川水辺の国勢調査
生物調査（国土交通省）http://www.nilim.go.jp/
河川基図調査lab/fbg/ksnkankyo/
※1
※2
※3
※4
※5
※6
※7

15 サイト（魚類，10 サイト
水生植物相） （植生ほか）

湖沼・湿原

－

第 5 回調査（1993 年～1999 年）までしか実施されていない．
調査回ごと・地域ごとに調査対象が異なる．
哺乳類，鳥類，両生類・爬虫類，昆虫類の分布調査がある。ただし第 5 回調査（1993 年～1999 年）
以降は種の多様性調査に統合された．
第 2～第 5 回（1978 年～1999 年）のみ．
モニタサイト 1000 調査と兼ねた場所が多い．
魚類，底生動物，植物，鳥類，両生類，爬虫類，哺乳類，陸上昆虫類の調査が含まれる．
植生図を作成する調査が含まれる．

気 候 変 動積雪量の減少

気温上昇

⽣育期間
の⻑期化

⽣育期間の
温度上昇

⾼⼭域への
低⽊類等の
侵⼊・繁茂

常緑樹、タケ類等の分布拡⼤・繁茂
⾼⼭帯に⽣息する動物（ライチョウ等）へ影響

林床植物(春植物など)の⽣育環境
変化

⾼⼭帯の
植⽣変化

湿原乾燥化
の進⾏

シカやイノシシの増加
・分布域拡⼤ササ類の湿原への侵⼊

植物への摂⾷
圧の上昇

湿原植⽣の
縮⼩や劣化

下層植⽣の消失・
樹⽊の枯死
⼟壌の流失

⽣物多様性の損失

図1

亜⾼⼭植
⽣の分布
変化

融雪時期の早期化

景観の変化

⽔源涵養機能の低下

陸域生態系における気候変動影響の代表的な経路．

「戦略的な気候変動の影響観測・監視のための方向性（第 2 版）」（気候変動の影響観測・監視の推進に向けた検討チーム, 2020）より改図．

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西廣・辻本：陸域・陸水域における気候変動影響観測

関・堀田, 2017）。しかし現状では，環境省「モニ系的なモニタリングを実施することが望まれる。ま（http://www.biodic.go.jp/moni
タリングサイト 1000」
た，それが実現できなくとも，研究者・機関や行政
1000/seitaikei_1.html）の調査では 7 箇所しか対象にによって個別に公表された論文や報告書に掲載されされておらず，調査の充実が望まれる。
た情報を統合したデータベースの構築は，気候変動
生物の分類群の中で，鳥類は世界的にも歴史的にを含む多様な要因が草原生態系に与える影響を明らもモニタリングデータが充実している分類群である
かにする上で重要である。
。
認定 NPO 法人バードリサーチ（https://（Bert, 2005）
上述した高山帯に限らず，ニホンジカやイノシシ
www.bird-research.jp/index.html）
は，鳥類の個体数，
は全国で増加している。その原因としては，保護政
分布，飛来日などのモニタリングを継続的に実施し策，生息地の改変，オオカミの絶滅，狩猟者の減ている。2021 年には，鳥の分布を 1970 年代・1990
少，中山間地における人口減少と耕作放棄地の増加
年代と比較した貴重な報告を公表した（鳥類繁殖分と並び，暖冬の継続の影響が指摘されている（鷲谷布調査会, 2021）。また個体識別可能な足環を鳥につほか, 2021）。ニホンジカの増加は植物種の消失や群けて放し，その後の回収により鳥の移動や寿命につ落構造の変化，そこに生息する動物相など，生物多いての情報を得る調査である「鳥類標識調査（バン様性に大きな影響を与える（環境省, 2019）。さらにディング）」は，日本においても 1924 年以来の長い
高密度状態が長期化すると，植生の消失により土砂歴史をもつ（山階鳥類研究所, 2021）。日本の鳥類標
流出のリスクが高まる。イノシシについては，生物
識調査は環境省からの委託事業として山階鳥類研究
多様性への影響に加え，農業被害や獣畜共通感染症所が実施し，そのデータも管理されている。今後，である豚熱（CSF）の拡散の問題もある。またニホン
気候変動影響の研究での活用が期待される。
ジカとイノシシに共通し，SFTS ウィルスや日本紅
環境省による調査以外にも，気候変動の影響の解斑熱など，人の健康や生命に影響するダニ媒介性の析に有用なデータは多数存在する。例えば林野庁に
疾病の拡散にも影響している（岡部ほか, 2019）。こよる森林生態系多様性基礎調査は，1999 年から 5 年
れら自然生態系だけでなく産業や健康にも強く影響間の周期で約 14,000 箇所の地点で実施されている。 する哺乳動物のモニタリングと，気候変動による影
この調査では，樹種，胸高直径，樹高など毎木調査
響の解明は急務である。ニホンジカ及びイノシシのの結果から下層植生の種組成を含め，多くの項目が全国的な生息分布については，環境省により 1978 年
記録されている。データはウェブ公開こそされてはから 2014 年までの間に 4 回実施されている。またいないものの，利用申請の窓口が設けられている
2020 年には，これまでの調査では分布情報が得られ（表 1）。
ていなかった地域を含め，都道府県へのヒアリング
2.1.2 モニタリングの課題や捕獲情報の集約を行い，5 km メッシュ単位での全森林とは異なり，草原生態系については行政機関
国的な生息分布図が作成され，分布拡大の実態が明による系統的なモニタリングはほとんど行われてい確になってきた（環境省, 2021; 表 1）。今後，分布変ない。JaLTER でも草原のサイト・準サイトは 5 箇化や個体群変動の原因のより詳しい解析が進むこと所に過ぎない。そのような中，下田らにより全国が望まれる。
28 箇所の草原における経年的な植生調査データを
2.2 陸水域生態系
整理したデータペーパーが出版された意義は大きい
2.2.1 モニタリングの現状（Shimoda et al., 2020）。このデータは，農林水産省
河川や湖沼に代表される陸水生態系において，気の草地試験場と 5 つの地域農業試験場が共同して実候変動は，集中豪雨による撹乱パターンの変化や流施している草地の動態に関する調査の結果をまとめ域からの栄養塩の負荷の増大，水温上昇に伴う植物たものであり，日本語のウェブページ（http://www.
プランクトンの増加と貧酸素水塊の拡大・長期化なnaro.affrc.go.jp/archive/nilgs/vegetation/）でも公表
どを通じて，生物多様性や生態系に大きな影響を及
されている
（表 1）
。しかし，ここに収録された草原
ぼすことが考えられる（図 2）。
でさえ数が限られる上，これらデータペーパー・
河川における生物調査としては，統一的な手法でデータベースのもととなった調査は 2020 年度で終
全国の河川で実施されているという点で，国土交通
了したことが報告されている（井出ほか, 2021）。日省による河川水辺の国勢調査は秀でたモニタリング
本の草原の多くは，草刈り・放牧・火入れなどの人である。河川水辺の国勢調査は，「河川環境の整備
為撹乱を加えないと，樹林に遷移してしまい，維持と保全を適切に推進するため，河川の自然環境に関できない場合が多い（Ushimaru et al., 2018）。また一する基礎情報の定期的，継続的，統一的な整備を図
般に，樹林への遷移のしやすさは気温や降水量に依るもの」として，1990 年から全国の一級河川 109 水
存し，温暖化が進むと草原の維持がこれまで以上に系において実施されてきた。生物調査として「魚類困難になる可能性が指摘されている（Boone et al.,
調査」，「底生動物調査」，「植物調査」，「鳥類調査」，
2017; Zarei et al., 2020）。したがって，草原は気候変 「両生類・爬虫類・哺乳類調査」「陸上昆虫類等調査」
動に対して脆弱な生態系といえる。多数の草原で体の 6 項目が実施されている（表 1）。なお植生図の作
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地球環境 Vol.26 No.1&2

69 – 78（2021）

気 候 変 動⽇射量変化

降⽔パターン変化

植物プラン
クトン増加

⽔の回転率の変化

気温上昇

⽔温上昇

湖⽔鉛直循環の変化（全層循環の停⽌など）

底・深層の
貧酸素化
⽔⽣植物群落の
縮⼩・多様性の低下

⿂ 類 の 繁
殖・⽣育場
所の減少

外来⽔⽣植
物の増加
⽣物多様性の損失

図2

外来⿂類
の増加

漁業資源の減少

ベントスの減少

⽔資源の量・質の低下

湖沼生態系における気候変動影響の代表的な経路．

「戦略的な気候変動の影響観測・監視のための方向性（第 2 版）」（気候変動の影響観測・監視の推進に向けた検討チーム, 2020）より改図．

成は，生物調査とは別の「河川環境基図作成調査」の一環として実施されている。これらの調査は原則として 5 年に一度（一部の項目は 2006 年から 10 年に一度に変更）の頻度で実施されている。また一級河川の主に中流・下流部で実施される「河川版」と，ダム湖と周辺河川で実施される「ダム湖版」があり，それぞれ異なるマニュアル（http://www.nilim.
go.jp/lab/fbg/ksnkankyo/kijunrui.html）に基づいて実施されている。河川水辺の国勢調査で得られた地（ただし絶滅危惧種等は除く）
方ごとの確認種の一覧
等の概要データはウェブページ（http://www.nilim.
go.jp/lab/fbg/ksnkankyo/#）からダウンロードできる。ただし詳細なデータは一般公開されておらず，活用の検討では国土交通省への相談が必要である。
河川水辺の国勢調査のデータを用いた解析では，魚類や底生動物について水温に対する依存性が検出された例もある（天野・望月, 2011）。
河川水辺の国勢調査は気候変動影響の把握や予測に有用である。しかし，国土交通省が直轄管理する
一級河川しか対象にしていないため，都道府県が管理する二級河川，市町村が管理する準用河川は対象ではないことに注意が必要である。これらの河川においても生物調査が行われる場合はあり，統一した手法で調査することでデータの有効活用につながるものと考えられる。
湖沼については，小川原湖（青森県）や霞ヶ浦（茨城県）のように一級河川として管理されている場合
は河川水辺の国勢調査が実施されているものの，その他の多くの湖沼については系統的な調査は行われていない。また「モニタリングサイト 1000」で調査されている湖沼も，水生植物については 9 湖沼，淡水魚類については 7 湖沼と，地点数が限られている（環境省自然環境局生物多様性センター, 2020b，。霞ヶ浦のように水質や一次生産量のデータと
表 1）
ともに，魚類等の生物の種と個体数・重量などの生物データが蓄積・公表されている湖沼もあるが（国立環境研究所「霞ヶ浦データベース」，https://db.
cger.nies.go.jp/gem/inter/GEMS/database/kasumi/
index.html），このような例は稀である。そのため，全国の多数の湖沼の状況を把握するためには，地域の研究機関や研究者による成果を含む論文や報告書に掲載されたデータを統合することが重要である。
筆者らは日本の湖沼の水生植物の分布を過去の文献資料から収集してデータベース化し，公表してい。このデータベースをる（Nishihiro et al., 2014; 表 1）
活用した解析からは，過去から現在への水生植物相の変化に対して，湖沼の地形学的特徴や周辺の都市化とともに，気候条件による有意な効果が検出された（Kim and Nishihiro, 2020）。また松崎らは日本国
内の 23 の湖沼について，内水面漁業の漁獲量デー
タを活用し，年間従事日数や漁獲効率を考慮した状
態空間を構築し，漁獲資源量の長期的な動態を検出した（Matsuzaki and Kadoya, 2015）。このように，湖
沼の生物多様性・生態系の状態把握では，陸上生態系における草原やシカ・イノシシと同様に，離散している資料や，生物多様性・生態系の状態把握以外の目的で取得されたデータの集約が有効である。
2.2.2 モニタリングの課題「ため池」は主に農業用水を確保する目的で人工的に作られた水域である。利水を第一の目的として造成・維持されてきた施設であるものの，河川の氾
濫原や湖沼沿岸域などの湿地環境が農地開発や宅地開発によって損なわれる中，日本の淡水域の生物多様性保全上，重要な場となっている（Takamura,2012）。世界的にもため池のような小規模な止水域
は，単位面積当たりの生物種数が圧倒的に多いことが知られている（Williams et al., 2004）。日本には約20 万のため池があるとも推定されているが（高村,2007），生物多様性の状態把握が行われている地域は限られている。ため池における水生植物の調査結果については，環境省による「重要湿地 500」の選定の際に調査された全国 15 地域，合計 399 のため
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西廣・辻本：陸域・陸水域における気候変動影響観測池の情報があり（調査年は 2003 年），整理されたデー
タがダウンロードできるようになっている（志賀ほか, 2021，表 1）。ただしこの調査でも対象にできていない地域は多数存在するし，また公開されている
データは時間的な変化を把握できるものではない。
現在，日本各地でため池の堤防の強化などの防災工事や，廃止（埋め立てや堤防の開削により水を溜めない構造にすること）の工事が進行している。これらの多くは，2018 年 7 月豪雨の際に決壊したため池による人命被害が発生したことを踏まえて制定された，「防災重点農業用ため池に係る防災工事等の推進に関する特別措置法」（https://www.maff.go.jp/
j/nousin/bousai/bousai_saigai/b_tameike/koujitokuに基づくものである。農業用に利用されsohou.html）
なくなったため池では，この措置に基づき廃止される場合も多い。ため池が担う生物多様性保全機能を考慮し，改廃の是非や改修の方法を検討できるよう，動植物の分布状況の把握と情報共有が進むことが望まれる。
河川・湖沼など陸水域生態系では，近年，魚類をはじめとする水生生物相の把握において環境 DNAの情報を活用する技術が急速に進展してきた。特に魚類については，環境 DNA メタバーコーディング（複数種の DNA を同時に検出する手法）により，その水域内の魚類相を把握する調査が普及してきている（Miya et al., 2015）。環境 DNA による種組成調査と河川水辺の国勢調査の結果を比較した研究では，
少なくとも遊泳性の魚類では，環境 DNA の方が種の存在情報をより確実に得ることができることが示
唆されている（赤松ほか, 2018）。調査・分析手法の改良も進んでおり（環境 DNA 学会, 2020），今後，従来通りの捕獲や観察による調査と並ぶ標準的な生物調査手法となるだろう。特に，環境 DNA 情報の活用は，多地点・高頻度な観測において従来の手法よ
り有利である（Ushio et al., 2018）。気候変動影響の観測・検出にも適した情報が多くもたらされることが期待できる。
2.3 湿地生態系のモニタリング
湿潤な土壌・基盤の存在で特徴づけられる湿地生態系は，2.1 で述べた森林・草原のような陸域生態系や，2.2 で述べた河川・湖沼・ため池のような陸水域生態系と比べると，水の条件においてその中間的な位置にあたるものであり，陸上及び水域の生態系とは異なる特徴を有する。湿地生態系は，世界的に生物多様性の損失の進行が特に深刻である（vanDiggelen et al., 2006; Littlewood et al., 2010）。その原因としては，農地や都市の開発と並び気候変動の重要性も指摘されている（例えば，Dieleman et al.,2015）。
湿地は，もっぱら雨水・降雪によって涵養され，厚く発達する泥炭土壌の存在で特徴づけられる高層
湿原，河川や湖沼と表層水で連続し，鉱物質の土壌で特徴づけられる低層湿原，これらの中間的な特徴をもつ中間湿原に分けられる。日本では高層湿原は高緯度あるいは高標高な場所，低層湿原は河川の氾
濫原や湖沼の沿岸などの場所に主に発達する。
高層湿原については，「モニタリングサイト 1000」
では 10 の湿原において植生と環境の調査が行われている（環境省生物自然環境局多様性センター 2020b;
表 1）。これは日本全体の高層湿原からみると，ごくわずかである。また低層湿原については，一級河川の河川区域（堤防と堤防の間の空間）については河川
水辺の国勢調査の対象になっているものの，湖沼沿岸の湿地や水田地帯に残存する湿地などについては系統的な調査が行われていない。日本の湿地生態系の状況を長期・広域的に把握するためには，個別の論文や報告書として公表されたデータの統合が重要である。冨士田らは，高層湿原・低層湿原の両方を対象に，文献資料に基づく「全国湿地データベース」の公表を進めている（冨士田ほか, 2020）。全国
湿地データベースを構築する「文献データベース」「湿地データベース」「湿地植物データベース」のうち，現状では「湿地データベース」しか公表されていないが，今後，すべてのデータベースが公表されれば，様々な解析に活用できるものと考えられる。
3．フェノロジー観測
ここまでは，「いつどこに・どの種の生物がどれぐらいいたか」という生物の分布情報の取得・収集状
況と課題について述べてきた。しかし，気候変動が野生の動植物に与える影響は分布だけではない。温暖化によって冬や秋の気温が上昇することで，春の植物の開花の早期化や，秋の紅葉の遅延などの生物の季節性（フェノロジー）にも強く影響する（IPCC,
2007; Doi and Takahashi, 2008; Demarée, 2011）。
また，特定の種のフェノロジーの変化は，その種と関係をもつ種の個体群動態にまで波及する可能性が（Kudo and Cooper, 2019;
あることが指摘されている
Fisogni et al., 2020）。植物の開花時期と送粉昆虫の活動時期のずれは植物の結実率の低下を招くとともに，送粉昆虫の個体群存続性に影響することが予測されている（Kudo and Cooper, 2019）。さらには，このような季節性の変化は，社会や産業への影響も報告されており，農作物の作付け時期の変化や，花粉などアレルギー原因物質の飛散時期の予測，観光地
への人の流入時期の予測など，我々の生活の様々な側面とも関わっている（Frei and Gassner 2008; Santos
et al., 2011; Buckley and Foushee 2012）。したがって，
生物の季節性を長期的に観測しその経年変化を把握する事は，気候変動が生物の活動時期を介して，自然生態系や社会，産業にどう影響するのかを理解する上で極めて重要である（Donnelly and Yu, 2017）。
日本の生物のフェノロジー観測の 1 つに，1953 年

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地球環境 Vol.26 No.1&2から気象庁が実施している生物季節観測がある。これは植物の開花や紅葉，昆虫や鳥類の初鳴き日や初見日など 106 の事項について，全国 102 箇所の気象台や測候所で観測するものである（すべての項目をすべての箇所で観測するわけではない）。この観測によって得られた記録は，季節の進みや遅れが気候変動によってどう進んでいるのかを理解するだけでなく，桜の開花情報やモミジの紅葉情報など市民が季節を知るための生活情報としても利用されてきた。しかし，2020 年 10 月，気象庁は都市化や気候変動によって観測所の近傍で観測対象の生物の発見が困難となったため，6 種類の植物のみに観測を縮小することを決定した（気象庁, 2019）。これを踏まえ，国立環境研究所・気象庁・環境省の関係者が議論し，これまでの観測記録を生かせる新たな調査手法の試行を 2021 年から開始した。
国立環境研究所気候変動適応センターは，気象庁・環境省との協力のもと，全国から調査員を募集する市民科学の体制構築を進めている。市民科学によるフェノロジー調査は，アメリカやドイツなどでは一般的な手法である（van Vliet et al., 2003; Schwartz
et al., 2012）。気象庁が観測していた項目のうち過去の記録が特に充実しているものを推奨項目として示表2

国立環境研究所気候変動適応センターが気象庁・環境省と連携して 2021 年から実施している市民
参加型の生物季節観測において，特に観測の実施を呼びかけている項目．
原則として気象庁による過去の記録件数が多い項目を選択
した．過去の記録件数及び観測地点数も併せて示す．

観測地点数（1953–2020）
調査開始年
モンシロチョウの初見日 1953
ツバメの初見日1953
ウグイスの初鳴日
1953
アブラゼミの初鳴日
1953
ツバキの開花日1953
ヤマハギの開花日
1953
サルスベリの開花日
1953
ヒバリの初鳴日1953
キアゲハの初見日
1953
シオカラトンボの初見日 1953
モズの高鳴日1953
ニイニイゼミの初鳴日
1953
ホタルの初見日1953
ヒグラシの初鳴日
1953
ツクツクボウシの初鳴日 1953
エンマコオロギの初鳴日 1953
アキアカネの初見日
1953
ミンミンゼミの初鳴日
1953
カキの開花日1953
ヒガンバナの開花日
1953
クワの落葉日1953
キキョウの開花日
1953
調査項目

記録
（平均値）
（最大値）
件数
5341
78.5
91
5048
74.2
86
4808
70.7
89
4615
67.9
80
4379
64.4
83
4015
59.0
72
3808
56.0
79
3764
55.4
70
3587
52.8
70
3505
51.5
63
3368
49.5
62
3200
47.1
70
3177
46.7
68
3134
46.1
58
2799
41.2
56
2297
33.8
53
2105
31.0
51
1986
29.2
53
1599
22.5
31
1500
22.1
37
1417
20.8
42
1232
17.1
35

69 – 78（2021）

した上で（表 2），公募で参加を表明した市民が自身で選択した項目を観測してもらう形で進めている。
今後，参加者との情報交換や気象庁による過去の観測結果との比較解析を通して，手法を改善していく予定である。
4．オープンデータ化とデータの統合・活用
行政の主導による系統的な調査でなくとも，生物の分布情報は様々な研究で取得されている。また近年では，生物の分布を調査するスマートフォンなど
モバイル端末を用いた市民参加による生物多様性モ
ニタリング技術も発達してきている（藤木・龍野,
2021）。また環境省自然環境局生物多様性センターが運用する「いきものログ」（https://ikilog.biodic.
go.jp/）のように，一般市民を含め多様な主体が生物の分布確認記録を登録できる仕組みも存在する。環境 DNA のように新しい手法による調査でも，市民参加による多点調査が実施されるようになった（近藤ほか, 2021）。今後，これまで以上に様々な情報源を活用し，自然生態系に対する気候変動の影響の理解が進むことが期待される。
多様な主体が多様な手法で取得したデータを気候
変動影響評価などの特定の目的で効果的に活用できるようにする上では，「オープンデータ化」と「データ統合」が重要である。オープンデータ化とは，データ利用に関する制限を取り払い，再配布，再利用が可能な状態にすることを指す（大澤, 2017）。これを実現するためには，生物分布情報を取得した
主体が，クリエイティブ・コモンズ・ライセンス（著作権を保持した上で情報を活用するためのルール）を適用し，インターネット上で公表することがもっとも効果的である（例えば，Open Knowledge
Foundation）。
モニタリングデータを多数の要因を考慮した統計学的な解析により気候変動影響の検討に活用するためには，取得した主体や目的が異なるデータを 1 つにまとめたデータセットを作成するか，あるいはフォーマットを統一したデータベースを相互にリンクするなどの「統合」が重要である。多様な主体が取得したデータの統合のためには，個別のデータセットの項目の構成（データフォーマット）の統一が重要である。生物の分布データを蓄積する標準的なデータフォーマットとして，ダーウィンコア（Darwin Core; https://www.gbif.org/ja/darwin-core）
が あ る。 世 界 最 大 規 模 の 生 物 種 分 布 情 報 デ ー タ
ベースである GBIF（Global Biodiversity Information
Facility; https://www.gbif.org/）は 2021 年 10 月現在
で 19 億件近い生物分布レコードを統合してウェブで共有しているが，様々な情報源の種分布情報を統合・提供できているのは，ダーウィンコアという統一のフォーマットがあるからである。
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16:13:50

西廣・辻本：陸域・陸水域における気候変動影響観測

ダーウィンコアは 190 近い項目から構成され，観察データや標本データから化石のデータまで，様々な生物分布のデータを登録することができるように設計されている。ダーウィンコアを構成する項
目の日本語での解説は，GBIF の日本ノードである（JBIF）のウェブページ
日本生物多様性イニシアチブ（https://www.gbif.jp/v2/datause/data_format/index.
html）に掲載されている。ダーウィンコアの項目数は多いため，目的に応じて選択して活用する。
生物多様性条約では，愛知目標に次ぐ新たな国際目標が議論されており，加盟国である日本でもそれに対応した国家戦略の見直しの議論が進んでいる。新しい生物多様性国家戦略では，生物多様性と生態系の健全性の回復や，自然を活用した解決策（Nature-based Solutions）の積極的な活用に加え，ビ
ジネスと生物多様性の好循環とライフスタイルの反映という課題に，特に重点的に取り組む方向性が示されている（次期生物多様性国家戦略研究会, 2021）。
企業の活動における自然と生物多様性への影響や依存の程度を評価，管理，報告するための枠組みを検討する自然関連財務開示タスクフォース（Task Forcefor Nature-related Financial Disclosures; TNFD）の議論も開始された。生物多様性・生態系の状態についてのオープンデータ化と統合は，生物多様性の評価のベースとして，今後更に重要になるものと考えら
れる。
謝

辞

本稿は「気候変動の影響観測・監視の推進に向けた検討チーム」での議論やその報告書を参考に執筆した。座長・委員及び事務局各位にお礼を申し上げる。また本稿の内容の一部は，（独）環境再生保全機
構の環境研究総合推進費（JPMEERF20202001）
の成果
である。
引用文献
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地球環境 Vol.26 No.1&2

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772022/04/07 木曜日

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西廣・辻本：陸域・陸水域における気候変動影響観測

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西廣淳／Jun NISHIHIRO

1999 年筑波大学大学大学院修了。博士（理学）。建設省土木研究所，国土交通省
国土技術政策総合研究所，東京大学農学
生命科学研究科，
東邦大学理学部を経て，2019 年より国立環境研究所気候変動適応センター，2020 年より同・気候変動影響
観測研究室長。専門は植物生態学・保全生態学。日本生態学会理事，日本自然保護協会理事。近著に「人と生態系のダイ
ナミクス 河川の歴史と未来」（朝倉書店）。

辻本翔平／Shohei TSUJIMOTO

2018 年富山大学大学院修了。博士（理学）。東邦大学理学部博士研究員を経て，
現在は国立環境研究所の特別研究員として，生物季節観測に係るプログラムに携わっている。専門は送粉生態学・送粉昆虫の認知行動学。送粉昆虫がかかわっていれば，個体の行動レベルから，群集規模での景観生態学，
はては内部寄生虫まで興味の対象は幅広い。現在のホットな
テーマは都市景観における送粉生態学。

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地球環境データベース：
地球環境データの利活用に向けて
Global environmental database : supporting/promoting open data
白井 知子

＊

Tomoko SHIRAI＊

国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies

摘

要

国立環境研究所（National Institute for Environmental Studies; NIES）は，発足以来，時代の動きに合わせて組織を編成しながら広範囲の環境研究を学際的かつ総合的に進めている。地球環境研究センター（Center for Global Environmental Research;CGER）は，地球環境研究の中核的機関を目指し 1990 年に発足したが，その事業の一環として「地球環境データベース」が立ち上がり，CGER のデータ基盤としての役割を果たしてきた。本稿では，情報通信技術（ICT）が飛躍的に発展・普及したこの30 年余，気候変動をはじめとする地球環境研究の必要性が高まる中で，地球環境デー
タベースが，そのデータ収集・管理・公開・利活用促進等のために，どのように変遷・発展してきたかを振り返るとともに，近年のオープンサイエンスの流れに対応した現在の取組，課題や将来展望について述べる。

キーワード：オープンサイエンス，研究データ基盤，地球環境研究，データベース，
DOI

Key words：open science, research data infrastructure, global environmental research,
database, DOI,

1．はじめに
18 世紀後半に始まった産業革命以来，世界各地で工業化・都市化が進み，大気や水の汚染をはじめ，自然環境に大きな負荷を与えて来た。限られた地域の環境に影響を及ぼすだけの頃は公害と呼ばれ，原因も突き止めやすかったが，徐々に影響範囲が広がり，地球全体の環境を脅かすようになった。気候変動に代表されるような地球環境問題は，様々な要因が複雑に絡み合って起きているため，その現象解明
や予測は容易ではない。データ収集だけを取っても，1 人の研究者，1 つの研究グループ，1 つの組
織，1 つの国だけでは，とても追い付かないため，
世界中が協力して取り組む必要がある。その意味
で，地球環境問題に取り組む上で，世界中のデータをお互いに使い合えるようにする重要性は高い。このように，地球規模で起きる環境変動の現状把握，現象解明，将来予測や影響評価などに資するデータ
を本稿では「地球環境データ」と呼ぶ。地球環境
データの利用価値が高まる中，データの公開・相互利用を促進するためには，データ公開基盤・デー

タ管理基盤の整備が必要である。国立環境研究所（NIES）地球環境研究センター（CGER）では，Web
ベースのデータ公開基盤として，地球環境データ
ベース（Global Environmental Database, 以下, GED）
を構築，2014 年から公開している。本稿では，今から約 30 年前の CGER 発足時からあった，広義の「地球環境データベース」構想を元に，世界的なデー
タ流通の変遷の中で形を変えながら発展してきた「地球環境データベース」のこれまでを振り返るとともに，近年のオープンサイエンスに向けた動きや
現在進行形の取組，そして今後の展望について紹介する。
2．地球環境データベースのこれまで
まずは CGER 発足前の国立公害研究所時代からの情報発信の取組を振り返る。1990 年の改組以前は環境情報部・統合解析部に研究者が配属され研究活動も行われていたが，本稿では実務部分に特化して記載した。過去の組織や活動内容については，主に国立環境研究所年報（国立環境研究所, 1976–2021）
を参受付：2021 年 11 月 5 日，受理：2021 年 12 月 22 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：tshirai@nies.go.jp
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白井：地球環境データベース

考にした。
2.1 公害研時代
NIES は，1973 年に国立公害研究所として発足した。研究所の設立以来，図書資料等の研究情報，数
値情報（主に大気質・水質），文献情報，情報源情報等の収集，それらの情報に基づく環境データベースの構築と運用，また，1975 年に指定された国連環境計画（UNEP）の INFOTERRA（International Referral
System for Sources of Environmental Information: 国
際環境情報源照会システム）の代表機関（ナショナル
フォーカルポイント）としての業務を環境情報部が担当していた（藤原 1977; 土屋ほか, 1980; 土屋, 1982;
土屋, 1983）。INFOTERRA は，環境情報の内容そのものではなく，情報源に関する情報（どこでどのような情報が手に入るかという情報）を案内するために作られたデータベースで，1980 年時点で 66 か国
から約 7,700 の情報源が登録され，日本からも政府
行政機関・国公立試験研究機関・特殊法人・公益法
人など計 169 の情報源が登録されていた（土屋ほか,
1980）。INFOTERRA による情報源照会は，いったん情報源を調べて，それから情報の提供を依頼するという 2 段階の手順を踏む上，通信手段も郵便が主であったため，実際の情報入手までに相当な手間と時間がかかった（春山・細山, 1987）。当時は，デー
タ入手の手前の段階で，欲しい情報の所在や入手方法を調べるのも容易ではなかったことが推察できる。
2.2 環境研への改組：CGER 立ち上げ期
1990 年 7 月，NIES は大幅な組織改編を行い，名称も「国立環境研究所」に改めた。この際，研究組織として従来の専門分野別の部室別のみの体制を改め，社会ニーズに対応したプロジュクト研究を行う
総合研究部門
（地球環境研究グループ及び地域環境研究グループ）と，シーズ創出や総合研究部門の支
援のための研究を行う基盤研究部門（6 部）が設置された。CGER は，地球的規模の環境変化とその影響を調べる地球環境研究グループと連携しながら地球環境研究を促進する組織として，同年 10 月に発足した。
CGER の設置目的は，地球環境の保全に関し，国際的な協力のもと学際的，省際的な地球環境研究の総合化を図るとともに，データベース等の研究支援
体制を充実させ，また，地球環境の長期的モニタリ
ングを行うなど，環境問題の解明と解決のために，幅広く貢献していくことであった。
「地球環境デー
タベースの整備・提供」は，CGER 発足当時から「地球環境研究の支援」業務の一環として，「地球規模で生じる環境変動に関する研究及び環境行政施策遂行に必要とされる地球環境問題に係る独自性と国際性を備えた各種データを収集，蓄積し，それぞれのニーズに応じてその提供を図る」と定義されていた（地球環境研究センター, 1990）。

立ち上げ期の主な活動は以下のようであった。
①地球環境データベースシステムの構築②個別分野のデータセット整備③地球環境研究を行うための基礎データの収集①は，地球環境に関するデータについて，数値デー
タ，データ概要，データ情報源，データ作成機関に関する情報をリンクさせて取り出すことが可能で，データの検索，表示（メッシュ，国単位），情報源情報の検索が系統的に行え，また，データ管理，ユー
ザ管理といったシステム運用の機能ももたせたデー
タベースを目指していた。②については次節で詳しく紹介する。③としては，国連の人口，貿易データ
等国際機関の地球環境関連データ及び地球環境研究を行うための基礎データの収集を行い，情報源情報については，「国際研究計画・機関情報」としてまとめ，出版した（地球環境研究センター, 1992）。
また，データベース整備の一環として，UNEP の
環境情報利用システムである地球資源情報データ
ベース（GRID）との提携を図るべく交渉し，1991 年
5 月に CGER は GRID の第 8 番目のセンター（GRID－つくば）に指名された（原沢, 1993）。組織体制としては，CGER の総括研究管理官，研究管理官，業務係長がそれぞれ GRID －つくばのディレクター，施設担当，事務担当を務め，研究者が対外窓口及び研究協力員として参画，データ提供は NIES の環境情報センターの協力を得ていた。GRID はデータの提供だけでなく，オリジナルデータの作成も奨励しており，CGER でも衛星データを元にしたアジア植生
指数や二酸化炭素排出量予測値，全球土壌水分デー
タなどを GRID ネットワークに登録，提供した（地球環境研究センター, 1994）。
当初のハードウェアは，1 台のワークステーショ
ンと NIES の大型計算機の磁気テープ装置のみであったが，1992 年に所内のパソコン，ミニコン，
1991 年度末に導入されたスーパーコンピューター等とネットワーク接続して，データの蓄積・管理・提供及び画像解析技術の開発が行われていた。1993 年
度には GIS を搭載した GRID 専用ワークステーションが導入された（地球環境研究センター, 1995）。
2.3 オリジナルデータセットの作成・公開
1990 年代はインターネットが急速に普及した。
NIES でも 1992 年度にスーパーコンピュータシス
テムが新規導入されたことに伴い，ローカルエリア
ネットワークとして，FDDI（Fiber Distributed Data
Interface）を利用した国立環境研究所ネットワーク（NIESNET）が構築された。1996 年 3 月末には WWW
サーバによる国立環境研究所ホームページの運用が開始され，1997 年 1 月に起きた日本海におけるナホ
トカ号難破による油汚染では，事故の翌月には調査結果を公開するなど，ホームページによる情報発信の速報性は事故・災害時にも威力を発揮した（国立環境研究所, 1998）。インターネットにより情報収集80p079-088-白井-cc2020.indd

802022/04/04 月曜日

17:45:14

地球環境 Vol.26 No.1&2

が容易になったため，INFOTERRA のような情報源
情報データベースを介さなくても直接ネットワーク
を通じてデータそのものにアクセスできるようになっていった。ただし，回線はまだ遅く，2000 年
以前は，フロッピーや CD-ROM を利用したデータ提供が中心であった。
地球温暖化に関しては，解決に向けた国際的な機運も高まり，気候変動枠組み条約（UNFCCC）が1992 年に締結され，1997 年に京都で開かれた第 3 回
締約国会議（COP3）で温室効果ガスの排出削減目標が設定される（京都議定書）など，国民の認知も広がった。NIES における地球規模の環境問題に関する研究活動が活発化したこの時期には，各分野の研表179 – 88（2021）

究者を中心にオリジナルデータベース（温室効果ガ
ス排出シナリオ，排出インベントリ，炭素吸収源，
森林生態系，温暖化影響・対策，海面上昇，土地利
用，マテリアルフロー等）の構築が進み，CGER ではこのような地球温暖化の科学的根拠を支えるデー
タ収集・提供を積極的に進めた。表 1 にこの頃までに CGER から提供していたデータセット等のリストを示す。
2.4 法人化：地球環境モニタリングとの連携強化
2001 年度より NIES は独立行政法人化し，CGERの活動は「知的研究基盤」として位置づけられることとなった。独立行政法人化に際して策定された中長期計画に沿って事業体制を強化するために，従来CGER 提供データベース一覧（2000 年当時）．

地球環境研所センター（2000）より引用．
＊データベースの名称の後の（ ）は，提供形式を示す．（）のないものは印刷物．

81

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812022/04/04 月曜日

17:45:15

白井：地球環境データベースの業務分担にとらわれず，分野横断的な体制で事業を推進することとなった。2006 年度からの第二期中期計画では大幅な組織再編と研究の重点化のため，全ての分野でセンター化され，各センターが中核研
究プログラムを担うこととなった。
CGER では，モニタリング・データベースの位置
づけを明確にするため，大気海洋モニタリング推進室，陸域モニタリング推進室と共に地球環境データベース推進室（以下，DB 室）の 3 つの推進室が設置された。各推進室には研究者が配属され，研究管理官を中心に運営されていた第一期までの体制と比
べ，地球温暖化研究プログラムとの連携を強めた運用体制となった。それに伴い，地球環境データベー
ス事業は，社会経済的な地球環境研究の成果のフォ
ローアップに比重が置かれていた初期の頃と比べ，地球環境モニタリング事業と連携して，自然科学的な地球環境データのとりまとめ（データベース化）とデータ提供の推進，研究支援ツールの整備等に力を入れるようになった。
この時期，地球環境データベース事業では，情報関係のセキュリティ強化，個人情報保護の観点を配慮して，地球環境研究センター基幹サーバ／情報提供サーバ群の更新を実施した。これにより，安全性・安定性を高めた環境から多様かつ多量の情報を所内外に提供する枠組みが整備された。DB 室が管理するサーバ室が確保され，システム開発や予備シ
ステムも含めると 10 台以上のサーバや大容量ストレージから構成されるシステムを運用するようになった。また複数のデータベースサーバからの情報発信を http://db.cger.nies.go.jp/xxx（xxx は各事業の短縮名等）という統一された URL から行うことが出来るようになった。体制・システム整備が進み，
DB 室は，オープンサイエンスの流れに乗り，研究
データの発信等に力を入れられるようになった。具
体的な取組について，次章で紹介する。
3．地球環境データベースの提供サービス
多種多様な環境問題の中でも地球環境分野は，地域限定的な環境問題と比べ，全球的なデータを集めるためにデータの相互利用の必要性が高く，また，
個人情報や倫理面に配慮すべきデータが少ないこともあり，国際的にもオープンデータが進みやすい性
格を持つ。逆に言えば，地球環境データを速やかに公開し，研究コミュニティ等に提供することの価
値，メリットは大きい。地球環境データベース事業
では，地上ステーション，船舶，航空機，人工衛星など，多様なプラットフォームを用いた，日本最大の温室効果ガスの観測網である地球環境モニタリン
グ事業のデータをはじめとする多様な地球環境デー
タの公開・利活用促進に向けたサービスを提供している。

3.1 地球環境データベースの構築
地球環境データベース事業のホームページでは，
データセットへのアクセスビリティを向上させるため，包括的検索ができるポータル機能や，デジタル
データ提供機能をもつデータベースの構築を進めてきた。第二期中期計画期間中（2006 年～2010 年）に行ったホームページの再構築では，コンテンツの内容に応じた分類・メニュー化を行い，トップページ
からデータ検索を行うことができるよう改良した。
当時，CGER が取得している温室効果ガスの大気中濃度や，海や陸域におけるフラックスといったデータは，次項で紹介する速報値提供を除くと，研究者への個別リクエストを通じて，もしくは，NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration;
米 国 大 気 海 洋 庁 ）の Global Monitoring Laboratoryによる大気観測データベースをはじめ，WDCGG（World Data Centre for Greenhouse Gases），表層海
洋 CO2 データベース（Surface Ocean Carbon dioxide
Atlas: SOCAT），二酸化炭素情報分析センター（CarbonDioxide Information Analysis Center; CDIAC），全球の CO2 フラックス観測ネットワーク（FLUXNET）等の国際的データベースを通して提供されていた。
2011 年度からは，文部科学省の予算による「地球環境情報統融合プログラム（DIAS-P）（」DIAS II 期）に参加し，CGER が取得してきた地上・海上・上空の温室効果ガス観測データやフラックス観測データについて，DIAS フォーマットでのメタデータの作成とDIAS への登録を行ったが，DIAS から直接のデータセット提供は行っていなかった。
これらの国際的・統合的なデータベースからデー
タ 公 開 す る こ と 自 体 は 有 効 な の だ が， 品 質 管 理（Quality Control: QC）を行ったデータを，各データベース用のフォーマットに変換し，各データベース
用のメタデータを揃えて提出する研究者の手間と，それが各データベースから公開されるまでの時間の遅れにより，データをタイムリーに公開することは難しかった。そこで，より簡便・迅速に CGER から直接データを公開・提供するためのデータベース
として GED を構築し，2014 年 5 月より一般に公開した。
3.2 地球環境データベースの特長
GED のデータ提供サイトの特長として，データ利用者側からは以下の 3 つが挙げられる。1）フォー
マットが統一されたデジタルデータを直接ダウンロードできる，2）クイックプロットツールで簡単にデータを可視化できる，3）観測値を準リアルタイム
で見ることができる。一方，データ提供者側からも以下のようなメリットがある。1）データ公開の支援が得られる，2）データにデジタルオブジェクト識別子（DOI）を付与して公開できる，3）アクセス解析によるデータダウンロード状況の把握が可能である。
GED のグローバルナビゲーションからは，「デー82p079-088-白井-cc2020.indd

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地球環境 Vol.26 No.1&2

79 – 88（2021）

タベース」「速報値」「解析支援」「関連データ」「データ
布を拡げるか等のシミュレーションに使われている
検索」の各メニューが利用できる。「データベース」 （Zeng et al., 2012）。CGER が開発・提供している解では，各データ提供者によるオリジナルフォーマッ析支援ツールは，DIAS からも公開されている。
トまたはメタ情報付のテキスト形式（NASA Ames
「関連データ」では，これまで CGER がかかわっ
フォーマット）での QC 済のデータセットをダウンてきた幅広い分野にわたる研究成果・データをテーロードできる。また，データをダウンロードしなくマ別に一覧できる。これらの中には温暖化影響や対ても，自動グラフ作成（クイックプロット）機能によ
策，自然・生物・水環境等，NIES の他の分野とのりデータの中身を確認することができる。一部，ダ協力で作られているコンテンツや，データに関連しウンロードするのにユーザ登録が必要なデータがあた研究報告（CGER レポート等）も含まれる。「デーるが，これはユーザの利用目的等を把握したいといタ検索」では，サイトに含まれる幅広いデータをプ
うデータ提供者からの要望に応じている。これまで
ロジェクト横断的・分野横断的に条件絞り込み検索
地球環境モニタリング事業による観測データを中心できるほか，観測地点マップからの検索やメタデーに「大気海洋モニタリング」「陸域モニタリング」とタ検索も可能である。
いうカテゴリーから公開してきたが，最近，モデル
GED の現時点での規模として，サイト全体からを用いたデータセットの公開が急増しているため，提供しているデータ総量は約 4.2 TB で，そのうち2021 年度から「モデルシミュレーション」というNIES DOI を付与して公開しているデータが 3.5 TB
カテゴリーを追加した。
を占める。（ただし，ストレージ容量の制限から，「速報値」では，CGER の地上ステーションで観提供データセットの容量が，研究データと補足資料測している CO2 濃度の毎時アップデートと共に，日を合わせて 100 GB を超える場合は，提供者側で平均，月平均，年平均のほか，週，月，年間の時間
データ保管サーバを確保してもらっている。）なお，
変化を見ることができる。この他にも UV インデッ
日本長期生態学研究ネットワーク（Japan Long-Term
クス，ビタミン D 生成・紅斑紫外線量，温暖化影
Ecological Research Network; JaLTER）
やアジア地域
響モニタリング（高山帯），成層圏局渦予測などのパのフラックス観測ネットワーク Asiaflux のデータ
ラメータについて，ほぼリアルタイムでのデータ公ベースへのサーバ提供及び管理・運用支援も行って開を行っている。速報値取得用の Web API も提供
いるが，それらのデータ量は含めていない。また，
しており，EIC ネット（https://www.eic.or.jp/）の HP
現在観測中の，温室効果ガス観測技術衛星 GOSAT
上では CO2 濃度（日平均）と UV インデックス（時間 （Greenhouse gases Observing SATellite）
及び GOSAT-2
値）
が準リアルタイム表示されている。
については，プロジェクトとしてデータ提供を行っ「解析支援」では，ユーザがデータを解析するのているため，そのデータ量も含めていない。
に役立つオンラインアプリケーション等を提供している。中でも大気観測データの解析・検証に使われ
4．オープンサイエンスに向けた研究データ基盤のる，気塊の移動経路，すなわち流跡線（トラジェク
整備トリ）の算出ツールは歴史が長く，広く使われている。1987 年に NIES で開発されたトラジェクトリ
近年，研究環境の ICT 化とともに，世界中で研究
解析モデル（Hayashida-Amano et al., 1991）を元に改データの電子化が急速に進みつつある。その中で，良を重ね，2001 年には，研究者が自分の PC にイ
科学研究への新しいアプローチとして，デジタルテ
ンストールし，入手しやすい気象データを用いてクノロジーを用いて，研究成果やデータを共有・公
トラジェクトリの算出や気象場の表示ができるツー
開し，相互協力しながら進めていくオープンサイエ
ルとして，ソースコードの提供を開始した（Zeng et
ンスという概念が広まった。特に 2013 年の G8 科学
al., 2010）。この流跡線解析・気象場表示システム
技術大臣会合で研究データのオープン化が合意され
METEX（Meteorological Data Explorer）
は，2002 年かて以降，政策にもオープンサイエンスが取り入れら
らオンライン計算サービスを開始し，産官学交えたれるようになった。NIES においては 2016 年からの様々な分野から広く利用されるようになった。さら
第四期中長期計画からは，DB 室は地球環境データに，ある地点に到達する粒子の集合体や，ある地点
統合解析推進室と名を変え，データ発信にとどまらから放出された粒子の集合体について，どの場所にず，データの管理支援・利活用促進を通じて研究活
どの程度の時間滞留したかを計算できるラグラン
動を支援する基盤作りを視野に入れ業務を展開して
ジュ粒子散布プログラム FLEXCPP も開発し，オン
いる。国際的には，研究データの流通や活用を推進
ライン計算ツールを公開するとともに，パッケージ
する国際イニシアティブ FORCE11（The Future ofの提供も行っている。この計算はフットプリント計
Research Communications and e-Scholarship 11）によ算とも呼ばれ，観測地点に到達するまでの大気塊がり FAIR 原則が提案された（FORCE11, 2016）。FAIR
輸送中に地上フラックスから受けた寄与の見積もりとは Findable（見つけられる），Accessible（アクセスや，ある地点で放出された物質がどのように空間分できる），Interoperable（相互運用できる），Re-usable83

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832022/04/04 月曜日

17:45:15

白井：地球環境データベース（再利用できる）の略であり，データの適切な公開方法を表す原則である。GED も，FAIR 原則に沿ったデータ公開を目指し，時代に即したオープンサイエ
ンスに向けた取組を実施している。
4.1 研究データへの DOI 付与
DOI とは，デジタルオブジェクトのアクセスを永続的に保証する（置き場（URL）が変わっても変更後の URL にリンクする）
識別子で，1998 年頃から出版業界でオンライン化された学術論文を対象に広まった。研究データへの DOI 付与は遅れて開始され，2014 年 10 月から「研究データへの DOI 登録実験プ
ロジェクト」（武田ら, 2016）がジャパンリンクセン
ター（JaLC）により実施されるまで国内では付与例はなかった。CGER では 2015 年はじめに，複数のデータ提供者から「研究データに識別子（DOI）を付与したい」という要望があったのをきっかけに上記
プロジェクトに参加し，JaLC のメタデータ登録シ
ステムのプロトタイプを用いた DOI 登録実験や「研究データへの DOI 登録ガイドライン」（ジャパンリン
クセンター運営委員会, 2015）の作成に貢献した。
上記プロジェクトへの参加により，研究データに
DOI を付与する仕組みを理解し，実務的な体制整備を進めていった。また，DOI の持続性を保つため，
DOI 付与の主体は CGER ではなく，より組織として安定な NIES とするべく，所内において，関連する
環境情報部・企画部・理事室の合意を得て，2016 年
6 月，NIES として JaLC の正会員となった。アクセス持続性を重んじるため，ランディングページの作
成及び XML ファイルを用いた DOI 登録申請は，環境情報部に依頼した。CGER の作業としては，
データ提供者と協力の上，DOI 付与データの選定とフォーマット統一，メタデータの作成支援，ランディングページ案の作成，データ登録用 XML ファ
イルの作成等を行うワークフローの整備を行なった。NIES として初めて DOI を付与するデータセッ
トとして，波照間・落石の両ステーションで観測された CO2 及び CH4 を選び，2016 年 9 月 1 日に公開した。登録したデータの DOI は，データ DOI 登録のための国際的なコンソーシアムである DataCite に登録され，DataCite を通じても検索できる。
データに DOI を付与することで，データ引用はもちろん，バージョン管理等，公開データの管理もしやすくなるため，研究者からの需要も多い。特に近年は，オープンデータの流れで，論文投稿時に根拠データの公開を要請してくる学術雑誌や出版社が増えているが，その多くで，データへの DOI 付与も条件とされている。GED は論文投稿・公開前の研究者のデータ公開をスムーズに行うことのできる
リポジトリとして，直接的に研究活動を支援できるようになったため，これが，GED からのデータ公開のインセンティブにも繋がっている。GED からの DOI 登録は加速度的に増え続けており，2021 年

10 月現在，DOI を付与して公開中の合計 36 データ
セットのうち半数が最近 2 年間に公開された（表 2）。
また，既に公開済の DOI の下で，定期的にデータを追加・更新しバージョンアップを続けているデータセットも増えており，データ公開のアクティビティは確実に高まっている。
4.2 研究データ管理システム（RDMS）の開発
近年，オープンサイエンス推進の潮流，研究不正対策，研究資金の助成機関の要請などから研究デー
タを適正に管理する必要性が高まっている。これを実現するための基盤として，2018 年度に Research
Data Management System（RDMS）の 設 計・ 開 発 を開始した。研究データ管理とは，研究活動を通じて収集・生成したデータを，データのライフサイクルに沿って管理する一連の流れを指し，多様な要素が含まれる。一口に RDMS といってもその担う範囲は，システムごとに異なっていることが多い。
DB 室が開発中の RDMS である GERDaMS（Global
Environmental Research Data Management System）
は，研究者，研究チームが効率的に研究データを管理・共有できること，特に，データ公開までの流れをスムーズにするところに主眼を置いている。研究者のデータ公開を支援する中で，データ公開に必要な作業はデータセット生成時から準備できるものが多いこと，支援担当者とのメールやファイルのやり
とりよりも，データ提供側に Web アプリケーショ
ンベースで作業してもらった方が効率的であることがわかり，その効率化を図った。
GERDaMS の具体的な機能として，ユーザ登録の上，データセットを登録すると，メタデータの作成，利用規約の作成，データのバージョン管理，
DOI 付与，データファイルや補足データのアップロード及び各ファイルの公開・非公開設定等が行える。また，各データセットに対し，複数のアクセス
可能なユーザを登録でき，メンバーで協働しながらデータ管理を行うことができる。データ・メタデー
タとも，データの種類や研究のフェーズに応じて公開・非公開を設定できる。特に GED からのデータ
公開は，共通の統合データベースを通じて連動させているため，スムーズに行うことができる。DB 室側でも，GERDaMS の管理者機能により，データ提供者やデータセットを一元的に把握できるようになれば，ユーザ数が拡大しても必要な支援を提供しやすくなる。研究公正の観点からも，特に論文のエビデンスデータは共通基盤で安定して管理することが望ましく，今後，研究提案時に作成を求められることが増えるであろう DMP（Data Management Plan）
作成の上でもデータの管理体制を整備しておくことは重要である。GERDaMS は 2021 年現在，プロトタイプ試験運用を行いつつ，機能の実装・改良を進めており，年度内の本格運用開始を目指している。
RDMS のリリースと同時に，GED のリニューアル84

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地球環境 Vol.26 No.1&2

表2

79 – 88（2021）CGER から DOI を付与して公開したデータセット一覧（2016 年 9 月～2021 年 11 月）．

背景白が観測値，背景グレーがモデル計算値．DOI suffix の最初の 8 桁は初回公開年月日を示す．
公開後，データの追加・更新を行ったデータセットについては，これまでのバージョン更新回数を記した．

データセット名

DOI

更新回数

波照間ステーションにおける大気 CO2 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20160901.001

2落石岬ステーションにおける大気 CO2 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20160901.002

0

波照間ステーションにおける大気 CH4 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20160901.003

2落石岬ステーションにおける大気 CH4 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20160901.004

0

波照間ステーションにおける大気 N2O 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20170113.001

0

落石岬ステーションにおける大気 N2O 濃度の連続観測データセット

DOI:10.17595/20170113.002

0

ODIAC 化石燃料燃焼による二酸化炭素排出量のデータセット

DOI:10.17595/20170411.001

5

富士山頂の大気中 CO2 濃度データセット

DOI:10.17595/20170616.001

1

民間航空機観測（CONTRAIL）の CO2 濃度連続観測データセット

DOI:10.17595/20180208.001

2

Improved Limb Atmospheric Spectrometer（ILAS）, Version 6.1

DOI:10.17595/20180628.001

0Improved Limb Atmospheric Spectrometer（ILAS）, Version 8.0

DOI:10.17595/20180628.002

0Improved Limb Atmospheric Spectrometer-II（ILAS-II）, Version 2

DOI:10.17595/20180628.003

0Improved Limb Atmospheric Spectrometer-II（ILAS-II）, Version 3.0

DOI:10.17595/20180628.004

0

CONTRAIL フラスコサンプリングによる太平洋上空の大気微量気体データ

DOI:10.17595/20190828.001

2

CONTRAIL フラスコサンプリングによるユーラシア大陸上空の大気微量気体データ

DOI:10.17595/20190828.002

2

南極昭和基地におけるフーリエ変換赤外分光（FTIR）
による O3，HNO3，HCl の高度 DOI:10.17595/20190911.001
分布及び気柱全量データ（2007 年）

0

南極昭和基地におけるフーリエ変換赤外分光（FTIR）
による O3，HNO3，HCl の高度 DOI:10.17595/20190911.002
分布及び気柱全量データ（2011 年）

0

データ駆動型アップスケーリングモデルによって推定された全球の GPP（総一次生 DOI:10.17595/20200227.001
産），NEE（純生態系交換），ER（生態系呼吸）0

CMIP5 をベースにした CDFDM 手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ

DOI:10.17595/20200415.001

1

ニューラルネットワークを用いて推定した全球海洋表層 CO2 濃度と吸収量（英語）

DOI:10.17595/20201020.001

0

逆解析システム NISMON-CO2 による長期全球 CO2 フラックスデータ

DOI:10.17595/20201127.001

0

東京都における化石燃料起源二酸化炭素排出量推定値の 1x1 km データ

DOI:10.17595/20210129.001

0

CMIP6 をベースにした CDFDM 手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ

DOI:10.17595/20210501.001

0（NIES 分析）（英語）
東京・代々木における大気中 CO2 濃度観測データ

DOI:10.17595/20210510.001

0東京・代々木における大気中 CO 濃度観測データ（英語）

DOI:10.17595/20210510.002

0（AIST 分析）（英語）
東京・代々木における大気中 CO2 濃度観測データ

DOI:10.17595/20210510.003

0（英語）
東京・代々木における大気中 O2 濃度観測データ

DOI:10.17595/20210510.004

0（英語）
東京・代々木における大気中 CO2 フラックス観測データ

DOI:10.17595/20210510.005

0陸域生態系モデル VISIT による温室効果ガス収支及び炭素循環シミュレーション出 DOI:10.17595/20210521.001
力データ

0

苫小牧フラックス観測サイトにおける微気象学的 CO2 フラックス観測データ

DOI:10.17595/20210611.001

0

国設八方尾根酸性雨測定所における大気オゾン濃度の観測データセット

DOI:10.17595/20210709.001

0

富士北麓フラックス観測サイトにおける微気象学的 CO2 フラックス観測データ

DOI:10.17595/20210730.001

0（英語）
1980～2020 年の全球海洋 CO2 フラックスの推定値

DOI:10.17595/20210806.001

0

国立環境研究所化学気候モデルを使った将来の HFC 増加のオゾン層への影響を調べ DOI:10.17595/20210806.002
るための 100 アンサンブルシミュレーションのアウトプット

0

CONTRAIL-CME による大気 CO2 濃度データ（最新データ）

DOI:10.17595/20210827.001

0

CONTRAIL フラスコサンプリングによるユーラシア大陸上空の大気微量気体データ DOI:10.17595/20210827.002（最新データ）085

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白井：地球環境データベース

図1

CGER データ基盤．

も計画しており，連携してメタデータ・データの管理・公開・検索・利活用支援ができるようになる予定である（図 1）。
5．おわりに
地球環境データというと，広くは地理データや気象データも含まれるが，本稿では，NIES CGER が推進してきた地球環境データベースに注目して，その展開を追った。この数十年の間に情報媒体の変化，通信技術の発達等により，データ流通が大きく変化し，データ基盤に求められる役割も変わった。
NIES は，国内の環境研究の中核的機関として，多分野にまたがる研究データを生み出し，集積してきたが，2017 年に「積極的にデータ公開し，国の研究
開発成果の最大化に資する」という，研究所のデー
タポリシー（国立環境研究所, 2017）を策定した。これは，国としての動き（内閣府, 2018）に先んじた取り組みだったが，このデータポリシーは理念的なものであり，現場のインセンティブ向上には，より実質的な支援が必要である。
地球環境データベース事業は，立ち上げ時には具体的なデータベースサイトが存在したわけではな
かったが，インターネットの普及やオープンサイエ
ンスの潮流に押され，GED や RDMS 等の研究デー
タ基盤を開発・運用するようになった。DOI を付与
して公開するだけであれば，近年，整備が進みつつある機関リポジトリや，分野や機関を特定しない汎用リポジトリでも可能だが，地球環境モニタリングのように，長期間継続して系統的に取得している
データの場合，独自リポジトリから公開すること
で，データセットの履歴や，関連データを一箇所から公開できるメリットは無視できない。

地球環境モニタリングが産み出す多様なプラット
フォームを用いた長期観測データの数々はその独自性と信頼性から国際的にも広く研究コミュニティで評価されている。GED からのデータ公開により，データが利用しやすくなったとはいえ，見つけられやすさ（FAIR 原則の Findable）のためには，今後も分野の国際データベースにも登録することが推奨される。ただ，その際，NIES の DOI と，国際データ
ベースの DOI のどちらを引用すべきか，両方なのか等について，まだ決まったルールはない。このよ
うに，データ引用の手法が国際的にも統一されていないこと，さらにデータ利用者の間でもデータ引用
が習慣づいていないことは，データ提供側がデータの利用状況を把握する際の大きな障害となる。デー
タ公開へのインセンティブ向上には，データ公開をデータ提供者の成果として評価することが望まれるが，そのためにはデータ相互利用の方法を標準化し，データ引用の文化を浸透させることが課題である。この他にも，研究現場においてはデータ公開までの障害がまだ多い（白井, 2021）。
2019 年 12 月頃に拡大を始めた新型コロナウイル
ス感染症の蔓延により，テレワークやオンライン授業など，社会のデジタル化の必要性が急速に認知された。第 6 期科学技術・イノベーション基本計画（2021 年 3 月）でも，デジタルトランスフォーメー
ションやデータ利活用の重要性が強調され，2021 年
9 月にはデジタル庁が発足するなど，国を挙げて社会のデジタル化が進められる情勢である。社会が急激に変化する中，今後の研究データ管理・公開は，学術分野にとどまらず，民間やシチズン・サイエンス（市民科学）との連携も視野に入れて進めることが必要となるだろう。
地球環境問題は，現実社会で起きている，全人類

86

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17:45:24

地球環境 Vol.26 No.1&2の未来にかかわる課題であり，解決には社会全体の関心・協力が必要である。つまり今の動きは地球環
境研究の立場としては追い風であり，この機を利用して，分野・セクター・国を超えて，問題の周知か
ら政策・行動変容までを加速できるチャンスでも（2021～
ある。例えば，NIES が第 5 期中長期計画
2025 年度）において実施中の気候変動・大気質研究
プログラムでは，気候変動問題対策として 2020 年から運用されているパリ協定に貢献するため，国際社会全体の温室効果ガスの排出量削減の達成度を 5
年ごとに評価するグローバルストックテイクへの情報提供を大きな目標の 1 つとしている。また，2050
年までのカーボンニュートラル実現に向け，所内の気候変動適応センターや社会システム領域等とも連携して，率先して情報発信や社会への働きかけを行う。GED は，そのデータ収集・管理・公開を支援
し，各国の各分野の研究者，データ・情報センターと連携し，社会との接点を意識しながら最新の情報を積極的に発信していく。貴重な研究データをしっ
かり管理するという基本を大切にしつつ，時代に合わせた情報発信・データ利活用促進を実施できるようこれからも発展を続けていきたい。
謝辞

これまで NIES からのデータ発信及び地球環境
データベースの運用に携わって来られた皆様に敬意を表する。三枝信子氏をはじめとする CGER の皆様の日常的な協力・支援に感謝する。METEX 等の支援ツールを開発・運用している曾維業氏，GED の改良・RDMS 開発の主担当を務める福田陽子氏，インフラ管理の塚田康弘氏には DB 室の活動を支えて頂き感謝する。この原稿作成に当たりご助言頂いた
西岡秀三氏及び笹野康弘氏に謹んで感謝する。
引用文献
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白井：地球環境データベース

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10.1029/2012GM001245

白井知子／Tomoko SHIRAI

国立環境研究所 地球システム領域 地
球環境データ統合解析推進室 室長／グローバル・カーボン・プロジェクト つくば国際オフィス代表／企画部 主席企画連
携主幹。
東京大学理学部化学科卒業。東京大学
大学院理学系研究科修了，博士（理学）。宇宙航空研究開発機
構開発部員，米カリフォルニア大学アーバイン校研究員を経て，2004 年，国立環境研究所入所。大気化学・炭素循環研究とならび、2011 年より地球環境データのデータベース化をはじめとする研究データ管理公開基盤の構築・運用やデータ利活用の推進を行う。

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将来の地球観測への期待
Future perspectives and scopes of earth observations
佐藤 啓市 ・池田 恒平 ・寺尾 有希夫 ・山下 陽介 ・町田 敏暢
1

2

1

2

2

2

2＊

・谷本 浩志2

2

2

Keiichi SATO , Kohei IKEDA , Yukio TERAO , Yousuke YAMASHITA ,2＊
2Toshinobu MACHIDA and Hiroshi TANIMOTO
アジア大気汚染研究センター 大気圏研究部
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
1
Atmospheric Research Department, Asia Center for Air Pollution Research
2
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies
1

2

摘

要

現在既に進行している気候変動に対して人類としてできるだけ迅速に効果的な緩和策を実施するためには，大気中の二酸化炭素など長寿命の温室効果ガス（Greenhousegas: GHG）の排出量を抑制するばかりでなく，メタン，オゾン，黒色炭素といった短
寿命気候強制因子（Short-Lived Climate Forcers: SLCF）の大気中での循環や発生・消滅メカニズムを定量的に理解して排出量削減に結びつける必要がある。また，GHGの人為排出量はこれまで経済統計値が正しいとされて各国の報告にも使われてきたが，パリ協定で定められた排出削減目標の客観的検証の手段として，大都市での GHG
観測の必要性が近年急速に高まっている。本章では将来の地球観測への期待としてこれら 2 つの観測研究に関連して，SLCF の観測，SLCF のモデル研究，大都市 GHG の観測，大都市 GHG のモデル研究の 4 つの視点から解説を行った。

キーワード：温室効果ガス，短寿命気候強制因子，大都市，排出量インベントリ，モデル

Key words：GHG, SLCF, megacity, emission inventory, modeling
1．はじめに地球温暖化・気候変動が，深刻な地球規模の環境問題として認識されて久しい。その地球温暖化の原因となっている二酸化炭素（CO2）をはじめとした
様々な温室効果ガスについて，人間活動に起因する排出を抑えてゆく「脱炭素化」は，2015 年に採択されたパリ協定により世界的な約束事となった。
2021 年 4 月には米国や欧州連合等が温室効果ガスの削減目標を上積みし，日本政府も「2050 年のカー
ボンニュートラル，2030 年の温室効果ガス排出量46％削減（2013 年比）」の削減目標を掲げた。
地球温暖化・気候変動に寄与する物質は温室効果ガスだけではない。大気中に存在する微量成分のうち寿命が短い大気汚染物質の中には，赤外線を吸収
して温室効果に寄与する物質があり，SLCF（ShortLived Climate Forcers: 短寿命気候強制因子）と呼ばれている。SLCF には酸化性の強い物質であるオゾン，いわゆる煤（すす）で微小粒子状物質（PM2.5）の（Black Carbon: ブラックカーボ
1 つの成分である BCン），HFC（Hydrofluorocarbon: 代替フロン）も該当する。
近年，気候変動研究において SLCF の重要性に対する認識が高まっている。複数の削減シナリオを用いた 2070 年までの温度上昇のモデルシミュレーショ
ンによると，今すぐ CO2 の排出規制を始めた場合，2070 年には一定の効果が見られるが，2040 年までは何も規制しない場合と大きな差はなく，一方，メタン（CH4）と BC の規制には即効性があり，2040 年ま
での温度上昇を抑制する効果が大きく，この両者を組み合わせた場合に 2070 年における温度上昇を最も低く抑えられ，また，予測値の不確実性も小さくなるという結果が得られている（Shindell et al., 2012）。
国 際 的 な 枠 組 み で も SLCF へ の 認 識 の 高 ま り
は 顕 著 で あ る。IPCC（Intergovernmental Panel on
Climate Change: 気候変動に関する政府間パネル）
AR5（Assesment Report 5: 第 5 次評価報告書）では，「CO2 のみならず SLCF の温暖化寄与も大きい」と明確に示された。SLCF の削減は，短期的な（10 年～
30 年）温暖化抑制効果や，北極やヒマラヤなど，気候変化に対し脆弱な地域での不可逆的な変化を食い止める効果が期待されており，北極評議会に設け

受付：2021 年 10 月 26 日，受理：2021 年 12 月 27 日＊
〒 305 - 8506 茨城県つくば市小野川 16 - 2，E-mail：tmachida@nies.go.jp
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佐藤ほか：将来の地球観測への期待られた「BC 及び CH4 専門家会合（Expert Group on
モデル研究に注目し，個別に解説する。
Black Carbon and Methane: EGBCM）」でも議論が盛んである。UN Environment による “The Emissions
2．SLCF の観測
Gap Report 2017” では「2050 年までの気温上昇への
SLCF の寄与は 0.6℃にも上り，SLCF の削減なしに
我が国の地表面オゾンの長期観測は，環境省及びはパリ協定のターゲットである「気温上昇 2℃以内」
地方自治体が行っている大気常時監視測定，酸性雨の達成や 1.5℃以内を視野に入れることすら難しい」及び関連物質を観測している国設酸性雨測定網，
気象庁が全球大気監視（Global Atmospheric Watch:
旨，国連の公文書として初めて報告された。さら
GAW）計画で行っている観測，国立環境研究所が設に，IPCC AR6（第 6 次 評 価 報 告 書 ）で は，SLCF が置している地球環境モニタリングステーションでの
WG1（Working Group 1: 第 1 作業部会）
報告書で単独観測が挙げられる。
の章として初めて取り上げられ，現在，IPCC 専門
大気常時監視測定は，大気環境や発生源の状況及家会合で SLCF インベントリガイドラインの策定に向けて SLCF インベントリ作成の方法論が議論
び高濃度地域の把握，汚染防止対策の効果の把握等されている。現在の GHG 排出量と同様，今後はを行うとともに，全国的な汚染動向，汚染に係る経SLCF 排出量も UNFCCC（United Nations Framework
年変化等を把握することを目的としている。1976 年
Convention on Climate Change: 気候変動に関する国
度からのデータ収集結果がまとめられており，2019
連枠組条約）に報告する制度が国際的に整えられる
年度の測定局数は，1,166 局（一般局：1,136 局，自見通しである。
排 局：30 局 ）で あ っ た（環 境 省 水・ 大 気 環 境 局，
GHG 及び SLCF は様々な発生源から大気中に放出
2020）。地表面オゾン濃度の昼間の日最高 1 時間値されるが，人間活動やそれに伴う化石燃料の燃焼はの年平均値の推移は，1980 年代から漸増の傾向がみ
主要な排出源である。それゆえ，人口が密集する都られた。また，光化学オキシダント濃度の長期的な市部における排出は大きな割合を占める。また，オ
改善傾向を評価するために導入した指標（8 時間値のゾンや PM2.5 は大気汚染物質でもあり，近年，世界日最高値の年間 99 パーセンタイル値の 3 年平均値）
で 700 万人もの人が大気汚染による早期死亡の影響によれば，2006～2008 年度頃から注意報発令レベルを受けていると WHO（World Health Organization: 世の高い地域の地内最高値は減少傾向であったが，近界保健機関）
から報告されている。したがって，GHG
年ではほぼ横ばい傾向となっている。大気常時監視と SLCF を同時に削減する対策を普及することによ
測定のリアルタイムデータ及び過去 1 年間データ速り，早期に気候を安定化することに加え，清浄な大
報値は，大気汚染物質広域監視システム（そらまめ
気質を多くの人々が享受でき，気候変動緩和ととも君）のホームページで公開されている。
に大気質改善の共便益が期待できる。
国設酸性雨測定網では，酸性雨原因物質やオゾ
GHG や SLCF 等，人間活動から大気中に排出され
ン，PM2.5 等の大気汚染物質の長距離越境輸送や長期トレンド等を把握し，また，越境大気汚染や酸性る物質は，燃料使用量等の統計データと燃料単位当
沈着の影響の早期把握や将来の影響を予測することたりの排出量データから計算でき，「排出インベンを目的としている。また，いくつかの酸性雨測定所
トリ」と呼ぶ。一方，大気観測データを使って排出は，東アジア酸性雨モニタリングネットワーク（the
量を計算する手法があり，しばしば「トップダウン
Acid Deposition Monitoring Network in East Asia:
推計」と呼ばれる。高度なトップダウン推計を行う
EANET）の観測地点にも登録されており，EANET とためには，良質かつ最新の観測データが重要な役割
密接に連携している。環境省が 5 年ごとに取りまとを果たし，こうした観測は，広く濃度分布を知るこめている長期モニタリング報告書の最新版によるととができる衛星観測に加えて，正確に濃度測定をできる地上，航空機，船舶による観測が重要である。 （環境省, 2019），遠隔地域のオゾン年平均濃度は，
2007 年度まで上昇傾向であったが，2008 年度以降
地球規模だけでなく，国や都市といった規模で GHG
は有意な増減傾向は見られていない（図 1）。この変と SLCF の同時観測・同時解析の研究が進展してい動傾向の変化については，八方尾根における解析でる。特に，大都市での GHG 観測の必要性が高まっ
気候変化が長距離輸送パターンに影響を及ぼすことている。
が示されている（Okamoto et al., 2018）。また，2008
気候モデルにおいても，GHG に加えて SLCF を
年に「リーマン・ショック」で経済活動が落ち込
モデルに取り入れて気候変化予測の信頼性を改善する試み（Aerosol Chemistry Model Intercomparison
み，温室効果ガスの年間排出量が減っている報告も
Project: AerChemMIP）もなされており，SLCF の収ある（Kurokawa et al., 2013）。国設酸性雨測定網の支や気候影響に依然として残る大きな不確定性を小
データは，上述のそらまめ君及び EANET ホーム
さくする努力がなされている（Collins et al., 2017）。
ページで公開されている。
本稿では，SLCF の観測とモデル研究から最新の
GAW の地表面オゾンデータは，ノルウェー大気
動向を，GHG については大都市に注目した観測と研究所（Norwegian Institute for Air Research: NILU）
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地球環境 Vol.26 No.1&2

89 – 100（2021）

50

Ox濃度/ ppb

40

30

20

全国平均（高山を除く）

10

遠隔（高山を除く）

非遠隔（高山を除く）

図1

2017

2016

2015

2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

2002

2001

2000

1999

1998

0

国設酸性雨測定網の遠隔地域及び非遠隔地域におけるオゾン年平均濃度の経年変化．

が運営している反応性ガス世界資料センター（Worldの温室効果ガス世界資料センター（World Data Center
Data Center for Reactive Gases: WDCRG）のホーム
for Greenhouse Gases: WDCGG）として，世界の測ページ，地球環境モニタリングステーションのオゾ
定地点のデータ収集も行っている（澤, 2021）。季節
ンデータについては，国立環境研究所の地球環境変動等の短い周期成分を取り除いた濃度年増加量のデータベースで国設八方尾根酸性雨測定所の測定値
経年変化では，これら 3 地点では，1994 年～2003 年が公開されている。
及び 2007 年以降に増加傾向が見られた。高緯度のBC については，アジア大気汚染研究センターが綾里は他の地点より濃度が高く，与那国島の方が秋
EANET の研究プロジェクトとして，東京，新潟，から春にかけて南鳥島より高くなっている。秋から
佐渡で降水及び粒子状物質中の有機炭素（Organic
春にかけての中国大陸から季節風による輸送の影響
Carbon: OC），元素状炭素（Elemental Carbon: EC）のを，与那国島では強く受けるためと考えられる。国
長期観測を 2011 年より継続している。2011 年～
立環境研究所の地球環境データベースでは，1995 年
2012 年に行った観測結果では，降水中 EC の濃度
以降の落石岬，1996 年以降の波照間島の CH4 測定
値が公開されている。
は， 東 京 で 78.9 µg/L， 佐 渡 で 26.0 µg/L， 新 潟 で代替フロンであるハイドロフルオロカーボン類
24.6 µg/L であった
（Huo et al., 2016）。降水量と粒子状物質中の EC と OC の比率は，東京で最も高く， （HFCs）も SLCF の 1 つに含まれ，気象庁では 2020
年より南鳥島で観測を行っている。世界の観測結果
自動車排ガス等化石燃焼起源の影響が大きいことがと比較して，HFC-134a 及び HFC-152a 濃度は北半球示唆された。佐渡で冬と春に降水中の EC 濃度が高のほかの観測地点とほぼ同程度の値となっている。
かった。冬季の高濃度は燃料の燃焼によるものであ
世界の観測結果は HFC-152a を除いて 1990 年代かり，春季の高濃度は大陸北東部でのバイオマスの燃ら増加傾向にあり，日本の温室効果ガス排出量は焼によるものである可能性が考えられる。
2014 年以降 HFCs のみ増加傾向にあることから，
また，海洋研究開発機構を中心とした研究グルー
排出量増加が濃度増加の要因だと思われる。
プが，中国から偏西風に乗って汚染大気が到達しや
SLCF に関連のある大気汚染物質の大部分は人為
すい福江島にて，2009 年～2019 年に BC の長期観活動由来であり，それらの排出量は，産業構造，エ測を実施し，その推移から排出量とその変化を推定
ネルギー消費構造，大気浄化技術の進展，排出規制
した（Kanaya et al., 2020）。BC 濃 度 が 2010 年 か らの導入等の要因が組み合わさって年々変化してい2018 年の間に 48％減少する顕著な変化を示される。また，直近では COVID-19 パンデミックによるた。この減少は，排出量の変化だけでなく，気象的
経済活動の変化による大気組成濃度の変動も多くの要因の影響を受けている可能性があることから，気研究で指摘されている。これまで説明してきたわが
象要因を取り除いて排出量だけの影響を評価する解国における SLCF の長期観測データは，大気濃度の析を行った。空気塊が福江島まで達する経路上での長期変動要因解明と将来予測のための基礎データと積算降水量が 1 mm 以下の観測データのみを解析にして重要な意義があると思われる。
用い，大気化学輸送モデルによる数値シミュレー
大気濃度の長期変動要因を正確に評価し，国際ションから風系の影響を打ち消し，残った年毎の排データと比較するためには，SLCF 観測データの精出量変化の要素が年率－5.3±0.7％で顕著に減少し度保証精度管理（Quality Assurance/Quality Control:ていたことから，BC 濃度変化の主要因が中国大陸における BC 排出量の変化であることを結論付けた。 QA/QC）が重要である。GAW の世界較正センター
は，観測所の監査を実施し，観測基準の比較及び較
CH4 については，気象庁が綾里，南鳥島及び与那
国島において，1994 年から観測を行っており，GAW
正を定期的に行っている。このようにして各国で用
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佐藤ほか：将来の地球観測への期待いられている標準ガスまたは基準器が，世界基準のスケールと長期間にわたって高精度で一致するようにしている。
EANET では，日本及び東アジア諸国の観測所の監査と技術交流を行い，QA/QC ガイドブック，大気濃度測定マニュアル等の技術文書を作成しており，モニタリング手法の標準化，国際比較し得るモ
ニタリングデータの取得のための QA/QC 体制の構築を行っている。
国内の大気常時監視測定についても，環境大気常時監視マニュアルに従って実施することとされており，同マニュアルには自動測定機の校正方法や，紫外線吸収法（UV 法）に基づいて諸外国との国際比較が定期的に行われるオゾン一次標準器に対するト
レーサビリティが確保された校正体制が記載されている。現行のマニュアルが作成された 2010 年以前
は，多くの地方自治体で中性よう化カリウム溶液を用いる吸光光度法（KI 法）
を基準としており，長期的変動を解析する際には，この KI 法から UV 法への変更による影響を考慮する必要がある。
SLCF の観測に基づく知見は，国際的な大気汚染状況の報告や，大気汚染対策と気候変動対策を同時に進めるコベネフィット・アプローチへの提言等に利用されている。EANET では，東アジアにおけるSLCF を含む大気質や大気沈着観測や大気モデリン
グに関する研究をレビューし，東アジアにおける大気汚染問題の状況を取りまとめた（Network Center
for EANET, 2015）。また，アジア太平洋地域大気環
境改善に関するパートナーシップ（Asia Pacific Clean
Air Partnership: APCAP）は，アジア太平洋地域における大気汚染の現状と具体的な政策措置について科学的見地から包括的に分析したソリューション・レ
ポートを出版しており，EANET 等の東アジアの観測
データを用い，オゾン，粒子状物質が農業や生態系に及ぼす影響について記載している（UNEP, 2019）。
また，同レポートでは，社会的便益を最大化しつつ
SDGs（Sustainable Development Goals: 持続可能な開発目標）の達成にも貢献する費用対効果の高い 25 の対策を提示している。
大気汚染が社会問題として深刻化するアジア太平洋地域の発展途上国において，SLCF の排出削減
は，温暖化問題だけでなく，大気汚染問題をも同時に解決し得る非常に有効な方策となり得る。大気環
境の保全がもたらす健康被害・農作物被害の低減，生態系の保護などの便益を評価する上でも，今後もSLCF の継続的な観測が重要になると思われる。
3．SLCF のモデル研究
3.1 はじめに
SLCF の時空間変動を把握し，大気中のプロセスを理解するためには，地上や衛星からの観測と合わせてモデルシミュレーションが利用される。モデル
は，排出，大気中の化学反応，変質，輸送，沈着過程を表現することによって，SLCF の時空間変動の再現や将来予測が可能となる。SLCF のモデルシ
ミュレーションは，大気質や気候への影響評価や，
大気汚染・温暖化対策の評価，健康や生態系への影
響評価等，幅広い役割を担っている。
モデルは対象とする現象のスケールによって，都市・領域規模の大気質・気候を扱う領域モデルと，地球規模の大気汚染や気候変動を扱う全地球を対象とした全球モデルが使い分けられる。また，モデルは気象場の扱い方によって，化学輸送モデルとオンラインの化（Chemical Transport Model: CTM）
学気候モデル（Chemistry Climate Model: CCM）の 2種に大別される。CTM は一般的にモデル内で気象計算を含まず，風速，温度，降水量などの気象場を外部から入力することによって，大気中の化学過程と輸送・沈着過程のみを計算する。一方，CCM は，
気象・気候モデルの気象計算と結合し，オンライン
で大気中の化学・輸送過程を計算することによって，大気中の物質と気象・気候との相互作用を扱う
ことができる。
3.2 東アジア〜地球規模の大気汚染
東アジアでは 2000 年代から主に中国における経済発展によって燃料消費量が増加し，窒素酸化物（NOx）や二酸化硫黄，一酸化炭素（CO），CH4 等の炭化水素等，大気汚染物質の排出量が急増した。これらの一次物質は，大気中での光化学反応等により，オゾンや PM2.5 を生成し大気汚染が発生する。
中国の大気汚染物質は，風下に位置する日本にも運ばれ越境大気汚染を引き起こす。また，東アジア起源のオゾンやエアロゾルは偏西風等によって，米国や北極等の上空にまで長距離輸送され，地球規模の大気質や気候に影響を及ぼす。こうしたローカルな
都市大気汚染を超えた広範囲に及ぶ現象は，広域大気汚染や地球規模大気汚染と呼ばれる。
東アジアにおける広域大気汚染のメカニズムを明らかにするために多数のモデル研究が行われてきた。オゾンや PM2.5 汚染の実態を把握し対策を立てるためには，日本や東アジア域内の大気汚染物質がどこからどれくらい来たものか（ソース・レセプ
ター関係）を解明することが有効であり，領域規模及び全球規模 CTM によって定量的評価が行われてきた（Nagashima et al., 2010; Ikeda et al., 2015）。オゾ
ンや PM2.5 以外にも，CO や酸性沈着について，同様の解析が行われている（鵜野ほか, 2013; Kajino etal., 2011）。大気汚染物質の起源については，地域別の推定だけでなく，発電所や工場，自動車といった発生源の種類別に寄与を評価した研究も行われてきた（Chatani et al., 2020）。
大気汚染物質の長期トレンドや年々変動の原因を解明するためにも CTM が活用され，前駆物質の排92

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出量の変化と気象場による影響を切り分けて評価することによって，オゾン等の長期変動の理解が進められてきた（Kurokawa et al., 2009）。また，将来の大
気汚染物質の排出量シナリオを用いて，オゾンやPM2.5 を対象に大気質の将来変化を予測したシミュ
レーションも行われている（Yamaji et al., 2008）。
領域規模 CTM の代表的なものとしては CMAQ
（Community Multiscale Air Quality: https://www.
cmascenter.org/cmaq/）が挙げられ，国内でも利用実績が多い。全球スケール CTM では，国内で使用されてきた代表的なものとして，日本で開発された
CHASER（Sudo et al., 2002）
や，GEOS-Chem（https://geos-chem.seas.harvard.edu）
がある。CHASER につ
いては，後述のようにオンラインの CCM としても使用される。
モデル研究は大気汚染の実態把握やプロセス理解に不可欠であるが，CTM には観測の再現性の問題
や，異なるモデル間でのシミュレーション結果のばらつきが存在する。モデルの性能を検証し，不確実性を把握して改良することを目的とした活動として，モデル間相互比較実験が行われてきた。アジアにおける大気汚染を対象としたモデル間相互比
較プロジェクトとしては，MICS-Asia（Model InterComparison Study for Asia）
があり，10 種類以上の領
域規模 CTM が参加している（Itahashi et al., 2020a）。
大気汚染物質の大陸間輸送と半球規模汚染を対象とした全球規模 CTM の相互比較実験として，HTAP（Hemispheric Transport of Air Pollution）プロジェク
トが行われている（HTAP, 2010）。また，日本国内の大気質シミュレーションを対象としたモデル間相互比較の取組としては，J-STREAM（Japanʼs Study for
Reference Air Quality Modeling）
がある（Chatani et al.,2018）。
3.3 SLCF の気候影響
SLCF は，大気中の寿命（滞留時間）が数日～10 年程度の地球温暖化に影響を及ぼす大気汚染物質を指し，2010 年頃から用いられるようになった。SLCFのうち，対流圏オゾンや BC，CH4 等，正の放射強制力を持ち温暖化を促進する成分を短寿命気候汚染
物質（Short-Lived Climate Pollutants: SLCP）と呼ぶこともある。近年，豪雨や干ばつ，熱波といった気候
変動による極端現象が顕在化し，人的被害・経済的損失を低減するためにも温暖化抑制が急務となり，
SLCF が重要視されるようになった。その背景には，CO2 をはじめとする長寿命 GHG の削減のみでは，中期未来（20～30 年後）の気温上昇の抑止効果が十分に現れないと予想されること，2050 年以前の温暖化抑止には，大気中の寿命が短い SLCF の排出削減が有効であると考えられていることがある。
SLCF の気候への影響は，微量気体・エアロゾル
成分と気候との相互作用を表現する化学・エアロゾ
ル気候モデル（CCM）
により評価される。国内で開発

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が行われてきたモデルとして，MIROC-ESM-CHEM（Hajima et al., 2020）があり，大気化学・エアロゾル
過程に加え海陸生態系や炭素循環を含むものは地球
システムモデルとも呼ばれる。気候モデル MIROC
をベースとして，大気化学モデル CHASER とエア
ロゾルモデル SPRINTARS（Takemura et al., 2005）を結合することによって，オゾンや CH4 による放射吸収，エアロゾルによる放射の散乱・吸収効果（エアロゾル・放射相互作用）と雲・降水への影響（エアロゾル・雲相互作用）が表現されている。日本ではこのほかに，気象研究所で地球システムモデル（MRIESM）の開発が行われている（Oshima et al., 2020）。
気候モデルに関する代表的な相互比較プロジェク
トとして，
IPCC 評価報告書に向けた CMIP
（Coupled
Model Intercomparison Project）
があり，第 6 期
（CMIP6）まで行われている。CMIP6 の中には，SLCF と関連の深い相互比較実験として，AerChemMIP（Aerosol
Chemistry Model Intercomparison Project）があり，上述の日本の気候モデルも参加した。AerChemMIP
では，エアロゾルや短寿命気体成分が過去及び将来の気候変動や大気質に及ぼす影響の評価が行われた。
モデル相互比較実験への貢献に加え，CCM を用いた SLCF 研究の例として，アジアにおけるオゾン
前駆物質（NOx/NMVOC と CH4）の同時削減が大気質改善と温暖化緩和の双方にとって有効であることを示した研究（Akimoto et al., 2015）や，エアロゾルの各成分（BC と硫酸塩エアロゾル）による地上気温への影響を調べた研究がある（Takemura and Suzuki,2019）。
3.4 まとめと今後の展望
大気汚染や地球温暖化の問題において，SLCF モ
デル研究がプロセス理解から大気汚染の実態解明，
気候変動への影響評価，そして将来予測まで果たしてきた役割は大きい。様々なモデル相互比較実験を含む国際プロジェクトにおいても，国内で開発されてきたモデルや日本のモデル研究者が重要な貢献を行なってきた。これまで，地球環境問題としての大気汚染と気候変動は異なる分野としてそれぞれ研究されてきたが，近年はその距離が縮まっており，今後も大気質と気候変動の相互作用の研究の重要性は増すと考えられる。IPCC において，第 6 次評価報
告書から SLCF が単独の章として扱われるようになったこと，また将来的には GHG と同じように，
各国による SLCF 排出量の報告が予定されていることは，こうした動向を示している。
モデルによる SLCF の大気質や気候変動への影響
評価や将来予測を高精度化するためには，排出量推計や大気中の化学・輸送・沈着過程の精緻化が不可欠である。衛星観測データと CTM を用いた研究として，データ同化による大気汚染物質の排出量推計（Miyazaki et al., 2012）や再解析データセットの作成
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佐藤ほか：将来の地球観測への期待が行われてきた（Miyazaki et al., 2015; Yumimoto et al.,2017）
。今後，大気汚染対策や温暖化緩和策の効果を早期に検出するためにも，各種観測と CTM を用いた SLCF 排出量の迅速かつ高精度な把握がますます重要になるだろう。実験や観測による大気化学・
エアロゾル過程の理解に基づくモデルの高度化も引き続き求められる。エアロゾルモデリングの精緻化の例としては，CTM による過小評価が課題となっていた二次有機エアロゾルのモデル開発・改良や（Matsui et al., 2014a; Morino et al., 2018），BC とそのほかのエアロゾル成分の詳細な混合状態を表現したモデルの開発が行われてきた（Matsui et al., 2014b）。
SLCF の気候変動への影響については，平均的な気温や降水量に加え，人的・経済的被害をもたらす
極端現象への影響を評価することも重要である。
SLCF の削減は大気質の改善をもたらす一方，冷却成分の減少は温暖化抑制効果の一部を相殺する可能性があるため，SLCF 削減策全体としての影響を注
意深く解析する必要がある。
計算機の発達により，モデルの高分解能化が今後も進んでいくだろう。これまで全球モデルの典型的な水平解像度は 100～数 100 km 程度であったが，近年では 10 km 程度の解像度で全球シミュレーショ
ンが行われた研究もある（Goto et al., 2020）。一方，領域規模 CTM 側は，従来の計算領域である大陸スケールを超えて北半球全体に拡張したシミュレー
ションも行われるようになっている（Itahashi et al.,2020b）。モデルの高解像度化は，衛星観測の水平分解能の向上によって必要性を増している面もあり，
日本が 2023 年度に打ち上げ予定の GOSAT-GW（温室効果ガス・水循環観測技術衛星）では，最高 1 kmの分解能が計画されている。GOSAT-GW では，CO2と CH4 に加えて二酸化窒素の観測も予定されており，短寿命から長寿命成分まで含む多成分を複合解析するために，従来別々のモデルが使用されてきたGHG と大気汚染物質（SLCF）を一緒にシミュレー
ションできる CTM の開発も今後期待される。
4．都市における GHG 観測
これまで GHG モニタリングは，沖縄県の波照間
島や北海道の落石岬など CO2 排出源から離れたバッ
クグラウンドサイトで行われてきた。これは，排出源近傍の局所的な激しい濃度変動を除き，経済統計に基づく人為起源 GHG 排出量インベントリが正しいと仮定した上で，全球・領域スケールの大気・陸域生態系・海洋間の GHG の動態を解析するためである。多くの CO2 排出源が点在する都市圏の大気中
CO2 濃度は，バックグラウンドサイトより高いだけ
でなく，数分から総観規模といった様々な時間ス
ケールで，数十から数百 ppm の幅で変動する。このような都市圏内の激しい GHG 濃度変動を観測して解析することは，これまで困難であった。
近年，都市の GHG に着目した観測研究が急速に進められている。都市の CO2 排出量モニタリング
は，化石燃料起源 CO2 排出量の 70％以上が都市活動から排出されているため，重要であることは認識されていた。特にパリ協定が採択されて以降，グローバルストックテイクやゼロエミッション社会実
現のために，排出量インベントリを検証する手段としての都市 GHG 観測の重要性が更に高まった。また，CO2 排出源を評価する指標となる関連物質の観測とその解析の拡充，安定性に優れたキャビティリ
ングダウン分光法（Cavity Ring Down Spectroscopy:
CRDS）の普及などの GHG 分析技術の進展，そして排出インベントリと大気輸送モデルを用いた逆解析の高解像度化といった研究開発が進んだことによって，都市スケールの解析が可能となった。
都市における GHG 観測で最長レコードをもつのがソルトレイクシティである（Lin et al., 2018）。ソル
トレイクシティでは，固定点観測に加えて，路面電
車に CRDS 分析計を搭載し移動体観測を実施している。また，Google ストリートビュー車を用いた路地スケールの観測も試験している。このように，定点や移動体で CO2 や CH4 濃度を高精度観測するのが定石であり，世界中の多数の都市で大気観測が進められている（文献は省略）。国立環境研究所も，
インドネシアのジャカルタ大都市圏を対象にしてGHG と大気汚染物質の総合的大気観測を開始した（Nishihashi et al., 2019）。
GHG 濃度に加えて関連物質を観測することで，大気観測から CO2 排出源を推定するアプローチの先駆となったのが，インディアナポリスで行われたIndianapolis Flux Experiment（INFLUX）
プロジェクトである（Turnbull et al., 2015）。大気観測から CO2 排出量を求めるためには，主に化石燃料燃焼に起因す
る人為起源 CO2 と，生態系が吸収・排出する CO2（植物の光合成・呼吸に加えて人間呼吸も含む）を分離評価することが必要となる。INFLUX プロジェク
14（ CO2）と CO 濃トでは，CO2 の放射性炭素同位体比度を用いて化石燃料起源 CO2 量の推定を行った。
14
CO2 は，炭素の年代に関する情報を含むことから，
化石燃料起源 CO2 を直接捉えることのできるトレーサである。また，CO は燃焼過程を推定するトレーサとして利用することが可能である。
国立環境研究所，産業技術総合研究所，防衛大学校などの研究グループは，世界最大規模の東京大都市圏をターゲットとして，東京スカイツリーや東海
大学代々木キャンパスなどで GHG と関連物質の大気観測を実施している（寺尾・石戸谷, 2021）。CO2 と
14
CH4 濃度の高精度観測に加え， CO2 と CO，そして
大気中酸素濃度を観測しているのが強みである。酸素濃度観測は，生態系 CO2 と化石燃料 CO2 を分離することはできないが，生態系 CO2 を仮定すること

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で石油，都市ガス，石炭を分離することが可能である（Ishidoya et al., 2020）。また，代々木では CO2 フ
ラックスの直接観測も実施している。このように，
INFLUX や東京観測が行っている高精度で多成分な大気観測は，CO2 排出量の起源別推定に非常に有効であり重要なアプローチであるが，観測コストが高く，観測地点数を増やすのには限界がある。
全く異なるアプローチとして，都市圏内に低コストの簡易 CO2 センサを大量に配置する観測が実施されている。BErkeley Atmospheric CO2 Observation（NonNetwork（BEACO2N）では，低コストの NDIR
dispersive Infrared: 非分散型赤外分光法）センサを
オークランド周辺に配置し，都市内の CO2 濃度の時
間変化と分布を捉えることに成功した（Shusterman
et al., 2016）。現在では，サンフランシスコを含めた
ベイエリアに 70 個以上のセンサを配置してモニタリングを行っている。低コストセンサを用いた観測
ネットワークの構築には，装置間のバイアス補正，
気温変化に対する補正，CRDS など高精度センサでの検定，などが必須となる。
2020 年，新型コロナ感染が世界中に拡大した。いくつかの都市観測は，新型コロナ感染拡大に伴う活動規制の影響を捉えることに成功した。代々木における CO2 フラックス，酸素濃度，CO 濃度観測を用いて 2020 年 4～5 月の緊急事態宣言期間における代々木街区の CO2 排出を排出源別に評価した結果，
同宣言下の CO2 排出総量は例年と比較して約 20％
低下しており，その主要因は自動車などの石油消費の減少（約 40％）であること，一方で外出自粛の影響
により都市ガス消費は若干増加（約 20％）したことが示された（Sugawara et al., 2021）。また，BEACO2N 観測データと大気輸送モデルを用いた逆計算の結果から，サンフランシスコベイエリアでは外出禁止発令
中に人為起源 CO2 排出量が 30％減少し，その主要因
は交通の減少（48％）であることが示された（Turner
et al., 2020）。これらにより，都市大気 GHG 観測に
よって排出量変動を捉えることができることが実証された。
大気を測るだけでは GHG 排出量は減らないが，脱炭素社会に向けて，都市からの排出量が減少していくさま（年々変動やトレンド）を直接監視でき，その変動を迅速にとらえることができるのが大気モニタリングである。そのため，都市の GHG 観測は
キャンペーン的に行うのではなく，バックグラウン
ドモニタリングと同様に維持していく必要がある。
上述したように，都市の GHG 観測のデザインは，①限られた高精度観測機器を定点もしくは移動体に搭載する，②濃度以外の他成分観測を充実させる，③低コストセンサを大量に配置する，という流れがある。GHG 排出量モニタリングに必要な観測精度と観測数，そしてコスト（人と予算）を考えつつ，十分戦略を練る必要がある（著者自身，どういうデザ

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インが最適なのかは未だ判断できていない）。また，
都市からの GHG 排出を考える上では CH4 も重要である。都市域では，インベントリには反映されていないガス配管からのリークなどがあると考えられている。CH4 濃度観測を充実させるとともに，排出起源推定のための同位体比連続観測などもチャレンジ
していく必要があろう。
日本国内では，都市 GHG 観測を進めていく上で適した観測装置があまり無いという問題もある。例
えば CO2 の場合，バックグラウンドサイトでは 0.1
ppm の精度が必須だが，都市観測では 1 ppm 程度で十分な場合が多い。ところが日本国内では，「高精度だが高価すぎるセンサ」と「安価だが精度が悪すぎるセンサ」に二分化される。例えば，CRDS は高精度で安定性が高いため GHG 分析業界を席巻しているが，米国製であるため，日本では非常に高値で購入せざるを得ないのが現状である。国内企業に都市 GHG 観測に適したスペック・価格のセンサを開発していただきたいと強く望んでいる。
5．大都市 GHG のモデル研究
世界人口の約 60％が居住し，大きな経済活動の場である都市域からの CO2 排出量は，消費ベースで全球の化石燃料燃焼起源の CO2 排出量の約 4 分の 3 を占めており（Seto et al., 2014），削減ポテンシャルは高い。このポテンシャルを最大限に活用して世界のCO2 排出量を削減することは，パリ協定の目標達成に向けて大きな鍵となるが，排出削減の実効性を担保するためには都市やその周辺における排出量の推定が必須となる。この 10 数年で，地上・航空機・衛星などの観測プラットフォームが急速に利用可能となり，排出量推定に有用と期待される大気 GHG
データが得られるようになってきた。我が国は地上や航空機を用いた高精度の長期観測や，衛星による温室効果ガス観測を推進しており，特に世界の大気濃度を一様に把握できる衛星観測を活用した国際社会への貢献が大きく期待されている。加えて，世界気象機関（World Meteorological Organization: WMO）の統合全球温室効果ガス情報システム（Integrated
Global Greenhouse Gas Information System: IG3IS）
が，都市域等の排出量定量化のために GHG 観測と大気輸送モデルの統合利用を推進するとしており，
日本の関係機関の輸送モデルへの期待も高いと考えられる。ここでは，都市域等の排出量定量化に利用されてきた GHG モデル研究の現状と将来展望について述べる。
大都市における GHG 濃度や排出量を把握するためのモデル研究手法は，（1）都市における排出量を空間的・時間的に詳細に再現し推定する排出モデ
ル，（2）格子点ごとの濃度を計算するオイラー型の輸送モデルとフォワード計算やデータ同化を用いた
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濃度推定手法，（3）オイラー型モデルで推定されたGHG 濃度と物質の動きを追跡するラグランジュ型
輸送モデルを組み合わせ，都市を 1 つのソースとして GHG 濃度と排出量を結びつける手法，（4）オイ
ラー型の輸送モデルと排出量の最適化手法を組み合わせて GHG 観測から排出量マップを作成する逆解析法，以上の 4 つに大別される。
都市における排出量を推定する排出モデルは近年可能となってきたもので，人口や自動車保有数などの活動ごとデータや個々の排出源に関連するプロ
セスとその量についての詳細な情報が用いられる。
（Sovacool and Brown, 2010; Hoornweg et al., 2011）
発電所や工場等の点源（ポイントソース）や交通機関
等の線源（ラインソース）の位置は地図情報等を用いて特定することができ，空間的に詳細な排出量マップを作成できる。こうした手法を用いて，米国全体の排出量マップである Vulcan 排出量データが作成され，ロサンゼルスやインディアナポリスなどの都市域における詳細な排出量マップ（Hestia）作成時には都市域の総排出量として用いられた（Gurney et al.,2009）
。一方で，個々の排出源に関連する全ての排出プロセスの把握が必要であるため，定量化が難しいという課題もある（Turnbull et al., 2019）。国内においては，大阪大学による多次元大阪解像インベン
トリ（The Multi-resolution Osaka-Resolving Inventory:
MORI-Grid）作成時に排出モデルが利用された例がある（森, 2016）。
オイラー型の輸送モデルとフォワード計算やデー
タ同化を用いた濃度推定手法は，全球・領域モデルに組み込まれるようになってきた炭素循環モデルによる GHG シミュレーション結果を用いるものである。モデルの気象場を観測された気象場に合わせる（ナッジング）
ことで，実際の気象条件における GHG
輸送計算を行うことができる。データ同化は，GHG
観測データと輸送モデルのシミュレーションを用いて最適な 3 次元 GHG 濃度を推定するもので，全球モデルと観測情報を組み合わせた準リアルタイムな濃度モニタリングの試みがある（Agustí-Panareda etal., 2014; Massart et al., 2014; Flemming et al., 2015;2017; Weir et al., 2021）。このうち，欧州中期予報センター（European Center for Medium-range Weather
Forcasts: ECMWF）の Coper nicus Atmosphere
Monitoring Service（CAMS）全球オペレーショナル
データでは，GHG や他の化学種濃度を中心に運用が行われている。なお，アンサンブルカルマンフィ
ルターを用いたデータ同化では，アンサンブル数分
だけ輸送モデルの実行数が増えるため，計算コストが高く解像度はなかなか上げられないという課題がある。
大気観測とラグランジュ型輸送モデルを組み合わせた手法は，都市圏全体の排出量推定に用いられる。米・ソルトレークシティを対象とした排出量推定では，領域気象モデル WRF（Weather Research andForecasting）による CO2 シミュレーション結果にラグランジュ型輸送モデル STILT（Stochastic TimeInverted Lagrangian Transport）
が用いられた（McKainet al., 2012）。STILT では，ソース・レセプター関係を考慮することで，排出量と濃度変化を直接的に結びつけられる。
大気 GHG 観測から排出量マップを作成する逆解析法では，全球気候モデルに組み込まれた炭素循環
モデルを用いて全球での CO2 排出量推定値が求めら
れ て い る（Takagi et al., 2011; Maksyutov et al., 2013;
Niwa et al., 2017）。逆解析法による排出量推定では，
点源等の位置までは推定できないため，国別や地域別といった広域の排出量マップの作成に向いており，都市内部の排出量マップの作成は難しい。
都市内部の詳細な排出量マップは，活動度データ
や排出モデル等で作成されたものが利用されるものの，そうした排出量データを入力した領域モデル
による都市域の高解像度計算が行われた例がある。領域モデルでは可能となって（McKain et al., 2012）
きた高解像度計算を全球モデルでも行うことができるようになれば，気候変動対策に取り組む大都市で構成される C40（https://www.c40.org/）の都市域同時シミュレーションにもつながる。今後打ち上げが予定されている温室効果ガス・水循環観測技術衛星（GOSAT-GW）
による都市域 GHG の高解像度観測な
どと組み合わせて C40 都市域の大気濃度を一様に把握していくなど，将来的な都市域 GHG 研究の発展が期待できる。GOSAT-GW では CO2，CH4 に加え二酸化窒素（NO2）の高解像度観測（精密観測モード
で 1～3 km）が予定されており，化石燃料燃焼起源
で放出される CO2 と同じく燃焼起源であるものの生
物起源の影響を受けない NO2 を同時観測することにより CO2 排出シグナルの検出性能向上が期待されている。日本の全球雲解像モデル非静力学正 20 面体
大気モデル（Nonhydrostatic Icosahedral Atmospheric
Model: NICAM, Tomita and Satoh, 2004; Satoh et al.,2008; 2014）は，近年，エアロゾル・炭素循環・大気化学へも拡張されており（例えば Niwa et al., 2011），
高解像度の計算実績を上げつつあることから，将来の都市域 GHG 高解像度観測をサポートするための全球高解像度計算における活用が期待できる。ただし新たな課題として，CO2 輸送を扱う炭素循環モデ
ルと NO2 等の化学反応を扱うモデルの統合，生態系
による CO2 吸収を扱う植生モデルの取込み，衛星サ
ウンディングのフットプリントより小さいモデル格子へデータ同化する際の手法開発，高解像度計算時に数値不安定を起こさない計算手法の確立などが浮かび上がる。これら全ての課題の克服には時間を要するかもしれないが技術開発を鋭意続けていく必要
がある。

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acp-20-6339-2020
97

p089-100-佐藤-cc2020.indd

972022/04/07 木曜日

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佐藤ほか：将来の地球観測への期待

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982022/04/07 木曜日

16:16:28

地球環境 Vol.26 No.1&2

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99

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992022/04/07 木曜日

16:16:29

佐藤ほか：将来の地球観測への期待

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Journal of Geophysical Research, 113, D08306.
https://doi.org/10.1029/2007JD008663

佐藤啓市／Keiichi SATO

一般財団法人日本環境衛生センターア
ジア大気汚染研究センター大気圏研究部長。1995 年大阪府立大学工学部卒業。
2003 年大阪府立大学大学院工学研究科博士後期課程修了，博士（工学）。2003 年国立環境研究所 NIES ポスドクフェロー。
2005 年中央大学理工学部助手・助教。2008 年アジア大気汚染研究センター入所。2021 年より現職。専門は大気環境化
学で，東アジア地域におけるオゾン，微小粒子状物質，酸性
物質の時空間変動解析や大気沈着量推計についての研究を行っている。（本稿 2 章を執筆）

池田恒平／Kohei IKEDA

国立環境研究所地球システム領域・主任研究員。2005 年神戸大学理学部卒業。
2011 年東京大学大学院理学系研究科博士課程修了，理学（博士）。2011 年海洋研究開発機構ポストドクトラル研究員。2014
年国立環境研究所特別研究員。同研究所研究員を経て 2020 年より現職。専門は大気化学で，アジアや北極域における大気汚染物質の発生源推定や長距離輸送過程，大気質と気候変動の相互作用についてモデル研究を行なっている。（本稿 3 章を執筆）

寺尾有希夫／Yukio TERAO1997 年筑波大学第一学群自然学類卒
業。2003 年同大学院博士課程地球科学研究科修了。博士（理学）。2003 年国立環境研究所 NIES ポスドクフェロー，2004－
2007 年ハーバード大学理工学部ポスドク
フェロー，2007 年から国立環境研究所
NIES 特別研究員，現在主任研究員。専門は大気科学で，温室効果ガス濃度及び炭素同位体比の地上観測を国内外で実施している。（本稿 4 章を執筆）

Yumimoto, K., Tanaka, T. Y., Oshima, N., et al.（2017）JRAero: the Japanese Reanalysis for Aerosol v1.0.
Geoscience Model Development, 10, 3225−3253.
https://doi.org/10.5194/gmd-10-3225-2017

山下陽介／Yousuke YAMASHITA

2004 年筑波大学自然学類卒業。2009 年
東京大学理学系研究科博士課程修了。
2009 年同研究科より博士（理学）号授与。
日本学術振興会特別研究員や海外特別研究員，国立環境研究所の特別研究員，海洋研究開発機構の特任研究員などを経て，2020 年より国立環境研究所の特別研究員。専門は気象学，
大気化学，計算科学など広い意味での大気科学で，モデリン
グや観測データ解析を中心に研究を行っている。
（本稿 5 章を執筆）

町田敏暢／Toshinobu MACHIDA

国立環境研究所地球システム領域大気・海洋モニタリング推進室長。1988 年
東北大学理学部卒業。1993 年東北大学大学院理学研究科博士課程（地球物理学専攻）修了。博士（理学）。1993 年国立環境研究所入所。2006 年より現職。東北大学
大学院環境科学研究科客員教授併任。専門は大気中の温室効
果ガスの観測を通したグローバルな循環解明研究。特に航空機を利用した上空における観測を推進している。

谷本

浩志／Hiroshi TANIMOTO

1996 年東京大学理学部卒業。2001 年
同大学院理学系研究科博士課程修了。
2001 年同研究科より博士（理学）号授与。
2001 年国立環境研究所研究員，主任研究員を経て，2010 年より室長，2021 年より
気候変動・大気質研究プログラムの総括を務める。専門は大気化学で，地球規模の大気質について地
上観測・モデル・衛星観測を統合的に利用した研究を行うとともに，IGAC や CEOS 等の国際プロジェクトの共同代表を務め，国際連携を推進している。
（本稿 1 章を執筆）

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地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展
Progress of earth system model evaluation in terms of global carbon cycle
羽島 知洋

1＊

1＊

・伊藤 昭彦Tomohiro HAJIMA , Akihiko ITO

2, 3

2, 3

・野口 真希4and Maki NOGUCHI-AITA

4

国立研究開発法人 海洋研究開発機構 地球環境部門 環境変動予測研究センター
2
国立研究開発法人 国立環境研究所 地球システム領域
3
国立研究開発法人 海洋研究開発機構 地球環境部門 北極環境変動総合研究センター
4
国立研究開発法人 海洋研究開発機構 地球環境部門 地球表層システム研究センター
1
Research Center for Environmental Modeling and Application, Research Institute for Global Change,
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
2
Earth System Division, National Institute for Environmental Studies
3
Institute of Arctic Climate and Environment Research, Research Institute for Global Change,
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
4
Earth Surface System Research Center, Research Institute for Global Change,
Japan Agency for Marine-Earth Science and Technology
1

摘要温暖化予測や地球環境変動の理解に向けて開発されている地球システムモデルは，気候に関わる物理的過程をモデル化した気候モデルを中心に，陸域や海洋における生態系・物質循環過程も加えられたものである。気候－炭素循環過程の予測では，特に，炭素循環に関わる全球観測情報が近年得られるようになり，地球システムモデルの炭素循環過程の検証・評価の可能性が飛躍的に高まっている。しかし，モデルで扱われる多種多様な過程，特に，炭素循環や生態系過程を多角的に検証するための全球情報は十分であるとは言えず，予測精度の向上において長期・広域の観測情報の発展は，今後とも必要不可欠である。

キーワード：温暖化予測，炭素循環，地球観測，地球システムモデル
Key words：global climate projection, carbon cycle, earth observation,
earth system model

1．はじめに地球の全大気平均 CO2 濃度は 2016 年に初めて
400 ppm を超え，2021 年現在では 415 ppm を目前に控えている（温室効果ガス観測技術衛星「いぶき」
ウェブサイト：http://www.gosat.nies.go.jp/recentglobal-co2.html）。この濃度上昇の主な原因は，化石燃料の燃焼や土地利用変化といった人間活動にともなう CO2 排出である。人為排出 CO2 のうち約半分が陸域生態系及び海洋に吸収されるが，残りの半分が大気に残留し，これが大気中 CO2 濃度の増加を引き起こしている。このような海陸における CO（炭素）2
シンク（吸収源）の強さは常に一定というわけではな
く，大気中濃度や気候変動の影響を受けながら変化している。
2021 年の 8 月に，気候変動に関する政府間パネ
ルの第 6 次評価報告書（6th Assessment Report of theIntergovernmental Panel on Climate Change, IPCCAR6）が出版され，1850～1900 年及び 2010～2019 年

における人為的な全球平均気温上昇について，可能性が高い予測幅及び最良の見積はそれぞれ，0.8℃～
1.3℃，1.07℃であると報告された。今後の人間活動の影響により，気候が更にどう変化していくのかを見通すために活用されているのが，気候モデルや地球システムモデルと呼ばれるシミュレーションモデ
ルである。前者は温暖化予測モデルと呼ばれることもあり，主として気候を形成する物理的過程に焦点が当てられてモデル化されたものである。Manabe
et al.（1965）や Manabe and Bryan（1969）によってその礎が築かれた気候モデルは，大気，海洋，及び陸域といった気候システムを構成するサブシステムに対応した要素モデルが結合されており，各要素モデ
ル内において諸物理過程（例えば，大気における力学・放射収支・雲・降水過程，海洋における水温及
び塩分の移流拡散や海氷動態に関わる過程等）を解き，要素モデル間で変数交換を行いながらその時間
発展をシミュレートする。多くの温暖化予測やその研究場面で開発・活用されており，シミュレーショ

受付：2021 年 10 月 14 日，受理：2021 年 12 月 27 日＊
〒 236 - 0001 神奈川県横浜市金沢区昭和町 3173 - 25 海洋研究開発機構 横浜研究所，E-mail：hajima@jamstec.go.jp
2021 AIRIES101

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羽島ほか：地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展ンの際には，あらかじめ入力データとして用意された温室効果ガス等の「濃度」をモデルに与えること
により，過去の気候の再現や将来の予測を行う。
後者の「地球システムモデル」は，かつては「気候－炭素循環モデル」とも呼ばれており，Cox et al.
（2000）の研究に端を発する。その名の通り，気候と炭素循環の相互作用をシミュレートするために開発されてきたもので，物理的過程が主対象である気候モデルに対し，更に炭素循環を形成する陸域や海洋における生態系・物質循環過程（生物・化学的過程）を解くサブモデルが結合されている。その結果，大気 CO2 濃度そのものではなく濃度上昇の原因である
人為起源の CO2 排出量を入力データとして与えることにより，モデル内で海洋や陸域による CO2 交換速度が明示的に計算され，これに従って大気 CO2 濃度の変化とそれによって生み出される放射強制力及び気候の変化がシミュレートされる。現在では更に，炭素循環のみならず，気候と重要な相互作用を有す
る他の過程（炭素循環以外の物質循環過程や大気化
学過程等）が含まれることもある。現在，このような地球システムモデルは世界各国で開発・活用されており，The Coupled Model Intercomparison Project
Phase 6（CMIP6）と呼ばれるモデル間相互比較プロ
ジェクト（Eyring et al., 2016）では，地球システムモ
デル（Earth System Models, ESMs）という名を冠したモデルが 30 強ほどエントリーしている（気候モデル
を含めた全エントリー数は 110 強。なお，著者の主観ではあるが，活動度の高い地球システムモデル/
モデリングセンターは更に絞られ十数程度という印
象）。このような地球システムモデリングの開発史や展望についての更なる詳細は，Hajima et al.（2014a）
や Kawamiya et al.
（2020）を参照してほしい。

表1

筆者はこれまで，地球システムモデル開発やそれを用いた研究，特に炭素循環に関わる研究を実施してきた。そこで本稿では，テーマである「地球環境モニタリング等の活動 30 年の歴史と将来展望」に沿って，地球システムモデルにおける炭素循環過程の検証場面で活用される観測に基づく全球データ
セットの概観について，解説する。
2．全球炭素循環過程の評価検証データセット
2.1 地球システムモデル開発黎明期の炭素循環検証
前述の通り，地球システムモデルでは炭素循環過程をモデル化するため，陸域及び海洋における生態系・物質循環過程が含まれている。確立された定式
によって記述される大気や海洋の物理過程とは異なり，生態系活動に依存することの多い炭素循環モデ
リングでは，フィールド研究等から得られる帰納的な関係式やパラメータを使用することが非常に多く，故に予測結果に多くの不確実性が含まれる。したがって，シミュレーション結果の検証作業が重要となるが，地球システムモデル（気候 – 炭素循環モデル）が開発されはじめた 2000 年代当初はこのような炭素循環過程を全球規模で評価可能なデータが著しく少ないという状況にあった（表 1）。国内では2000 年代に，東京大学・国立環境研究所・海洋研
究開発機構等が参加する国内の研究コミュニティで開発がなされてきた気候モデル MIROC（Model forInterdisciplinary Research on Climate）をベースに，生態系過程等も導入した気候－炭素循環モデルの開発（Kawamiya et al., 2005; Yoshikawa et al., 2008）
がなされた。炭素循環を導入したモデルでは，大気中CO2 濃度の人為排出に伴う上昇や，陸域生態系等の

“MIROC” ベースの地球システムモデル（計 3 世代）の開発論文の炭素循環過程の評価検証で活用されている観測データセット及び関連論文．

モデル（開発論文）

開発論文で使用された陸域炭素循 開発論文で使用された海洋炭素環評価用データセット（物質）循環評価用データセット

KISSME/FRCGC
NBP（全球値）：IPCC（2007）（Kawamiya et al., 2005;
Yoshikawa et al. 2008）

CO2 フラックス，DIC（全球値）：
IPCC（2007），Sabine et al.（2004）

MIROC-ESM（-CHEM）一次生産力：Zhao et al.（2005）
硝酸塩：Conkright et al., 2002[WOA]（Watanabe et al., 2011）[MODIS]
一次生産力：Behrenfeld & Falkowski
森林炭素：Kindermann et al.（2008）（1997）[SeaWiFS][複合]
土壌炭素：IGBP-DIS（2000）[データベース]
MIROC-ES2L（Hajima et al., 2020）

該当モデルの炭素循環過程を対象とした評価研究（例）陸域 CO2 フラックス：
Kato et al.（2009）
陸域ベンチマーキング，マルチモデル：
Anav et al.（2013）
CO2 濃度，マルチモデル：
Hoffman et al.（2014）
土壌炭素，マルチモデル：
Todd-Brown et al.（2013）

CO2 濃度とフラックス：
一次生産力：Jung et al.（2011）
硝酸塩，リン酸塩，酸素：
Patra et al.（2021）
Garcia et al.（2013a,b）[WOA][フラックス観測＋機械学習]
海陸 CO2 フラックス等，マルチモデル：
森林炭素：Kindermann et al.（2008）溶解鉄：GEOTRACES
無機炭素，アルカリ度：Lauvset et al. Liddicoat et al.（2020）[複合]
土壌炭素，マルチモデル：（2016）[GLODAPv2]
土壌炭素：Batjes（2016）
一次生産力：Behrenfeld & Falkowski Ito et al.（2020）[WISE30sec]，（1997）[SeaWiFS]，Moore et al.（2013）海洋物質循環ベンチマーキング，
Hugelius et al.（2013）
CO2 交換：Landschützer et al.（2014）， マルチモデル：Seferian et al.（2020）[NCSCDv2]
Le Quéré et al.（2018）[GCP2018]
CO2 濃度，マルチモデル：
NBP 等：Le Quéré et al.（2018）
Gier et al.（2020）[GCP2018]

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地球環境 Vol.26 No.1&2

寄与による季節変動を再現できるかが基本的な検証となり，そこでは世界各地で長年にわたり蓄積された観測データが重要な意味をもった。しかし，海洋や陸域における吸収・放出については，当時は全球をカバーできるような評価検証用データはさほど多く得られず（図 1，赤破線），海洋の溶存無機炭素の空間分布の検証や，IPCC 評価報告書で報告されているような全球の大気・海洋・陸域における年間炭

図1

変数種類

データセット名

気温
気温

HadCRUT

気温
⼤気CO2濃度ERA-Interium
CO2 Mauna Loa

⼤気CO2濃度
⼤気CO2濃度GOSAT/GOSAT2
OCO2

全球CO2フラックス
全球CO2フラックス

NISMON-CO2
MIROC4-ACTM

全球CO2フラックス
全球CO2フラックス

GOSAT/GOSAT2
Hoffman2014

全球CO2フラックス
全球CO2フラックス

GCP
JMA-TRANSCOM

⼟地被覆
⼟地被覆

ESACCI-LANDCOVER

⼟地被覆
⼟地被覆

Landsat (Hansen2013)

1950s

101 – 110（2021）

素収支と比較することが関の山であった。海洋に関しては，Sabine et al.
（2004）のように，海水試料を用（pCO2）
測定に基づく大気－
いた海洋表層の CO2 分圧
海洋 CO2 交換速度を全球規模で見積もれるようになりつつあったが，陸域については，全球の CO2 収支の残差として見積もるほかなかった（結果，陸域は正味で CO2 を吸収している可能性が示唆されたが，それが何によってどこで吸収されているのかがわから

1960s

1970s

1980s

1990s

2000s

2010s

NCEP/NCARSYNMAPMODIS

⼟地被覆Canopy Height

ICEsat/ICEsat2

ALOS/ALOS2

Canopy Height
LAI

AVHRR

JEDI

LAI

LAI3g

LAI

MODIS

LAI

GCOM-C

バイオマス
バイオマス

NDP17b(Gibbs2006)
Kindermann2008

バイオマス
バイオマス

USForest (Blackard2008)
Saatchi2011

バイオマス
バイオマス

NBCD2000
Spawn2020

バイオマス

Bacchini2012

バイオマス

GlobBiomasss

⼟壌炭素
⼟壌炭素

HWSD

⼟壌炭素
⼟壌炭素

GSOC

⼟壌炭素
⼟壌炭素

HWSD

⼟壌炭素

HWSD

GPP

GBAF

Wise30sec
GlobSoil
NCSDV22GPPFLUXCOMGPP
GPP

FLUXCOM, MTE
EC-LUE

GPP
GPP

Fluxnet
MODIS

GPP
ER

GOSIF
GBAF

ER
NEE

Fluxnet
GBAF

NEE
NEP

FluxnetFLUXCOM

流出
⼟壌⽔分

Dai2002
GRACE

潜熱

GBAF

潜熱

Fluxnet

顕熱

GBAF

顕熱
延焼⾯積

Fluxnet

蒸発散
蒸発散

GLEAM
MODIS

⽔温

ESACCI-SST

⽔温HadISST

混合層厚
クロロフィルde Boyer Montegut2004
SeaWiFS

クロロフィル
クロロフィルESACCI-OC
GCOM-C

栄養塩、CO2
栄養塩等

GLODAP/GLODAP2
WOA

栄養塩等
NPP

WOA
Eppley VGPM

NPP
海洋CO2フラックス

Eppley VGPM
SOM-FFNDMSDMSフラックス

Lana2011

GFED4S

Ogunro2018

地球システムモデルの炭素循環過程の検証に使われうる，主として炭素循環に関わる全球データセット．

灰色部は，データセットの対象期間，黒線は関連論文の出版年．灰色部が存在しないものは，対象期間が明示されてない，もしくは不明
なもの．縦破線は，MIROC 系地球システムモデルの開発論文（Kawamiya et al ., 2005, 赤破線 ; Watanabe et al ., 2011, 青破線 ; Hajima
et al ., 2020, 緑破線）の出版年を表す．本リストは必ずしも網羅的なものではなく，特に ESMvalTools や ILAMB/IOBM ツール等で活用されているデータセットを中心に取り上げた．個々については Eyring et al（2016）.
, Collier et al（2018）.
, Ogunro et al（2018）
.
を参照．

103

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羽島ほか：地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展ず IPCC 第 3 次成果報告書（2001）より少し以前では「ミッシング・シンク」とも呼ばれていたこともあった）。このように，全球データの利用可能性が低かったこともあり，当時の気候 – 炭素循環モデルを用いた数値実験研究では，気候 – 炭素循環に内在する相互作用を新たに見出したり，その相互作用の強さをモデル間で比較する（例えば，Friedlingstein et al.,2006）
といったことに研究の主眼が置かれていた。
2.2 2
 010 年代，CMIP5/IPCC-AR5 世代の炭素循環検証地球システムモデルの開発はその後，上述の国際研究プロジェクト CMIP のフェーズに合わせて大幅刷新がなされるようになり（CMIP 自体もまた，IPCC
評価報告書の出版サイクルを意識したプロジェクト進行となった），2010 年代前半には，CMIP5/IPCC
第 5 次評価報告書に向けた MIROC ベースの新たな地球システムモデル MIROC-ESM（-CHEM）（Watanabe
et al., 2011）が開発された。ちょうどこの頃，部分的とはいえ炭素循環を構成する重要な炭素フラックス
や炭素プールサイズに関する全球データセットが多く得られるようになり始めた（図 1，青破線）。例え
ば，陸域や海洋の一次生産に関して，衛星リモートセンシングデータ：SeaWiFS（Sea-viewing Wide Fieldや MODIS
of-view Sensor，海洋観察広視野センサー）（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer, 中
分解能撮像分光放射計）による全球プロダクトが評
価検証において汎用的に活用される状況になりつつあった。実際に，Watanabe et al.
（2011）のモデル記述論文においても，陸域に関しては MODIS から推定された葉面積指数（Leaf Area Index, LAI）や総一次生
産力（Gross Primary Productivity, GPP）
，Kindermann
et al.
（2008）
による森林バイオマス中の炭素量，Global
Soil Data Task Group（2000）
による土壌炭素量とモデルの結果を比較している（表 1）。また，海洋においても，一次生産（植物プランクトンによる正味の光合成速度）の動態と関連の深い栄養塩（例えば，硝酸
塩やリン酸塩など）の空間分布については，海水採取に基づく水温や塩分，栄養塩の 3 次元空間分布情報（World Ocean Atlas（WOA））と比較を行うとともに，SeaWiFS から推定された海表面クロロフィル濃度や一次生産量との比較が行われている。こういった評価は，全球炭素循環のほんの一側面のみを比較・検証したに過ぎないが，これまでの時空間的に限られた実観測によるスナップショットデータとの比較から，面的な空間分布の比較ができるようになったことは大きな飛躍であった。
さらにその後，複数の地球システムモデル（CMIP5に参加した地球システムモデル）の結果に対して，
当時入手可能な全球データセットを最大限活用する
ことによって比較検証し，場合によってはベンチ
マーキング（モデルが気候をどの程度再現できているのかという観点での性能評価）も行うような研究が盛んになってきた。例えば，Todd-Brown et al.
（2013）の研究では，地球システムモデルによって再現される土壌炭素量とその空間分布について，土壌
サンプリングに基づく全球土壌データベースである（HWSD; FAO/IIASA/
Harmonized World Soil Database
ISRIC/ISSCAS/JRC, 2012）や Northern Circumpolar
Soil Carbon Database（NCSCD; Tarnocai et al., 2009;
北極域のみ）との比較検証を行いながらマルチモデ
ル解析（複数モデルによるシミュレーション結果の比較）を行っている。また，Hoffman et al.（2014）やFriedlingstein et al.（2014）では，地球システムモデ
ルによって再現される CO2 濃度のバイアス評価を行っている。さらに Anav et al.（2013）の研究では，
全球データセットを用いた生態系・炭素循環過程のベンチマーキングが初めて行われ，気温，降水量，
海面水温，混合層厚，陸域の総一次生産，積算葉面
積，陸域の正味 CO2 交換速度，土壌炭素，植物炭素，海洋の正味 CO2 交換速度，純一次生産に関するモデル結果と全球観測データセットとの比較によりモデルのスコアリング（モデルの再現性能の点数化）が行われた。シミュレーション結果のみならず，観測データセット（特に生物圏に関わるもの）自体も観測誤差などに起因する不確実性を有するため，ベンチマーキングやモデルのスコアリング結果の解釈には注意が必要であるが，このようなモデル－観測比較研究によってモデルを「厳しい目」にさらし，その後のモデル改善や予測能力の向上につなげようとする機運は科学の進展上，重要なものであったと言える。
2.3 2
 020 年代，CMIP6/IPCC-AR6 世代の炭素循環検証2010 年代後半から 2020 年にかけては，CMIP6 に向けたモデル開発が活発になっており，国内では地球システムモデル MIROC-ES2L（Hajima et al., 2020;
そのコアとなる気候モデルは MIROC5.2（Tatebe etal., 2018））が開発された。MIROC-ES2L では海洋及び陸域の物質循環過程が大幅に高度化され，陸域生
態系ではこれまでの炭素に加えて新たに窒素循環が，海洋ではこれまでの窒素・炭素循環に加えて新たにリン・鉄・酸素循環の要素が新たに考慮されるようになった。またこの頃には，地球観測の進展により，陸域及び海洋の生態系・炭素循環を評価可能
な全球データセットも大幅に増加しており，例えば
植物炭素量に関してだけでも，8 種類以上の全球
データセットが入手可能になった（図 1，緑破線）。
また海洋に関しても，これまでのクロロフィル量に加え，植物プランクトンの機能的分類群（Plankton
Functional Types, PFTs）の広域分布や，pCO2 観測情報を元にニューラルネットワークを活用して見積もった正味 CO2 交換速度の広域分布に関するデータプロダクトも得られるようになってきた。さらに，
特に 2010 年代以降には世界の科学者による国際共104

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1042022/04/07 木曜日

16:19:45

地球環境 Vol.26 No.1&2

同プロジェクト Global Carbon Project（GCP）による
全球の炭素収支・温室効果ガス収支情報を取りまとめる活動が軌道に乗り，その定期報告書で示される
全球 CO2 収支情報は極めて重要な参考値となった。
GCP ではトップダウン推定（観測された大気情報か
らの逆推定），ボトムアップ推定（物質循環モデル・
インベントリ），観測等といった複数手法を縒り合わせた全球収支を取りまとめており，依然として大きな不確実性や収支不整合等も残されてはいるものの，全球の炭素収支に関しては最も包括的で信頼に足る推定値を提供している（Friedlingstein et al.,2020; Fridlingstein et al., 2021 など）。実際，Hajima
et al.（2020）におけるモデル開発論文や Liddicoat etal.
（2020）
による炭素循環のマルチモデル比較研究などにおいて，GCP による解析結果と地球システムモ
デルの結果との比較が行われている。
ま た こ の 時 期 は，Greenhouse gases Observing
SATellite（GOSAT）
や Orbiting Carbon Observatory-2（OCO-2）
といった全球 CO2 濃度の時空間変動情報が衛星から得られるようになるとともに，逆推定手法
による全球 CO2 収支の精度や科学的解釈が進展し，
地球システムモデルの結果と直接的に比較検証する
準備が整ったことも大きな特徴である。Patra et al.
では，MIROC-ES2L によって再現される CO2（2021）
フラックスや大気 CO2 濃度について，GOSAT や化
学輸送モデル（MIROC-ACTM）による逆推定結果との比較検証を行っており，MIROC-ES2L の 1990 年
代以降の大気 CO2 濃度の増加率や CO2 フラックスの再現性が極めて良好であることが確認された。このような情報は，モデルの結果が示すバイアスの原因を特定する上で極めて有効である。例えば，Patra
et al.
（2021）や Gier et al.
（2020）で は，MIROC-ES2Lの 1990 年代以降の大気 CO2 濃度増加率の再現性が良いと指摘している一方で，2014 年時点での大気CO2 濃度を 10 ppmv 以上過小評価していることが明らかになっており，本モデルによる 1980 年代以前の CO2 フラックス再現性に改善の余地が残されていることを示唆していた。このように，以前には望めなかった，CO2 濃度や CO2 交換速度そのものに関して，モデルバイアスに関する時空間的切り分けが可能になってきている。
近年では更に，観測データセットに基づく地球シ
ステムモデル評価のうち，特に汎用的な観測データを用いた定型的検証作業を，半自動化し検証するためのツール開発も盛んになっている。代表的なものとして，The Earth System Model Evaluation Tool
（ESMValTool: Eyring et al., 2020）
や The International
Land Model Benchmarking（ILAMB）/ IOBM（Collier
et al., 2018; Ogunro et al., 2018）が挙げられる。前者
は欧州の研究グループが中心となって開発を進めているツールであり，炭素循環に限らず，気候モデル/
地球システムモデルによって再現されている気候・

101 – 110（2021）

物質循環過程を幅広く評価するためのものとなっている。IPCC 評価報告書等でも見られるような気温の予測グラフ作成にとどまらず，複数の評価指標を組み合わせた統合的なモデル評価グラフ（例えば，Taylor ダイアグラムと呼ばれる図）の作成や，Emergent constrain と呼ばれる将来予測の不確実性
幅を現在の観測情報に基づいて拘束する手法によるモデル評価など，本ツールを通して各モデルの特徴を可視化し解析を実行できる。ILAMB/IOBM ツー
ルは主に陸域/海洋のモデル評価を意図したツールとなっており，炭素循環に限らず，陸域の水文過程等の評価も含む。このような評価検証システムは，
地球システムモデルの再現精度や予測能力の向上にあたって今後更に重要な役割を担っていくのは想像に難くない。なお，炭素循環過程を対象とした研究ではないが，Brunner et al.（2020）では，モデルで再現される全球平均気温の過去再現性を評価した上で，各モデルのスコアリングに基づいて将来予測結果の重み付けを行っている。つまり，予測結果を見る際に，過去の再現において「性能が良い」と客観的に判断されるモデルの結果により重きを置くような試みである。このような応用研究は，モデルの開発者に対して「自分達のモデルの結果は，解析対象から省かれる（ことと，ほぼ同様の）扱いを受けることになるかもしれない」という緊迫感を強いる（検証に用いられる評価検証用データセットそれ自体の精度や信頼性，有用性も同時に問われる）ものではあるが，シミュレーション研究や温暖化予測研究を
より健全・着実に進捗させる上で重要な提案であり，同様の研究例が更に増していくと予想される。
3．CMIP6 における炭素循環マルチモデル研究
これまで紹介してきた全球観測データセットによる地球システムモデルの評価検証を踏まえた上で，CMIP6 実験を通じて新たに得られた科学的理解や今後の課題，特に炭素循環に関わるものを以下に概説する。そもそも CMIP6 では，参加する気候モデ
ル/地球システムモデルは全て，DECK（Diagnostic,
Evaluation and Characterization of Klima; Eyring etal., 2016）と呼ばれる必須の基本実験群（産業革命以前の定常的な状態を再現するコントロール実験や，
1850 年から 2015 年までの過去再現実験，Manabe
and Wetherald（1975）や Manabe and Stouffer（1980）で提案された理想化 CO2 増加実験を含む基礎的感度実験）を実施する必要がある。その上で，約 20存在する Endorsed MIP と呼ばれる研究テーマ別の相互比較実験に任意で参加する。Endorsed MIPのうち，炭素循環や地球システムモデルに深く関わるものとして，気候－炭素循環相互作用に関す
る C4MIP（Coupled Climate–Carbon Cycle Model
Intercomparison Project; Jones et al., 2016）， 土
105

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16:19:45

羽島ほか：地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展

地 利 用 変 化 に 関 す る LUMIP（Land Use Model
Intercomparison Project; Lawrence et al., 2016）， 海
洋及びその生態系・物質循環過程に関する OMIP
（Ocean Model Intercomparison Project; Griffies etal., 2016），人為的 CO2 除去の影響に関する CDRMIP（Carbon Dioxide Removal Model Intercomparison
Project; Keller et al., 2018）などが挙げられる。
気候－炭素循環相互作用研究（C4MIP）
では，地球
システムモデルによって再現される気候－炭素循環相互作用（炭素循環フィードバック）の比較がなされており（Arora et al., 2020），長らく指摘されている炭素循環フィードバックの不確実性のうち，特に陸域（大気 CO2 濃度の上昇による光炭素循環の CO2 応答
合成速度の増加とそれによって引き起こされる陸域
生態系全体への炭素蓄積）において，依然として大きいモデル間差が存在することが確認された。しかし，陸域炭素循環の環境応答に強い制約を与えうる
窒素循環の影響を考慮したモデル（MIROC-ES2L を含む計 6 モデル）では，炭素循環フィードバックが抑制傾向にあることが分かり，陸域の炭素－窒素循
環相互作用の重要性が示唆された。また，Hajima etal.
（2014b）
や Ito and Follows（2005）
による手法をもとに，陸域及び海洋の炭素循環フィードバックを詳細過程に分解し，モデル間のばらつきを生み出す要因について洞察が深められるようになったことも大きな進展である。なお，CMIP6 では新たに，Shared
Socio-economic Pathways（SSPs）と呼ばれるシナリオを用いた将来予測が行われた。代表的な SSPs には，
SSP1-2.6，SSP2-4.5，SSP3-7.0，SSP5-8.5 などがある
が，ハイフンの前に記載されている数字は，社会経済的なストーリライン（気候変動の緩和と適応の困難度で 5 つに分類される）を表し，ハイフンの後ろにある x.x という数字は放射強制力（人間活動によって生じる地球の放射収支のインバランス，単位は－2を表す。例えば，SSP1-2.6 は，気候変動に対Wm ）－2
して緩和と適応がなされ放射強制力が 2.6 W m に抑制されるようなシナリオであり，SSP3-7.0 は，世界が分断され人口増加と化石燃料依存が続くことに－2より放射強制力が 7.0 W m にまで至るようなシナリオである。本原稿の趣旨から外れるために詳細は割愛するが，これら SSPs に基づく気候－炭素循環の将来予測の結果については，Tebaldi et al.（2021）
や Liddicoat et al.
（2020）にまとめられているので，
詳しくはこれら論文を参照して欲しい。
OMIP では，Seferian et al.
（2020）
によって，CMIP6に参加した地球システムモデルの海洋の生態系・物質循環過程のベンチマーキングが行われている。
CMIP5 世代の地球システムモデルに比べ，CMIP6のモデルは海洋生態系・物質循環過程の複雑さが増しており，例えば，対象とする栄養塩の種数増加
や，エアロゾルに関する大気－海洋相互作用過程の導入などが新たに行われている。また，海洋混合層

深度，大気－海洋 CO2 交換速度，クロロフィル濃度，酸素分圧，硝酸塩濃度といった海洋の炭素循
環過程と関わりの深い要素について全球観測デー
タセットによる検証を行ったところ，CMIP5 から
CMIP6 にかけて各種変数の再現性も向上していることが確認された。また，Kwiatkowski et al.（2020）
では，海洋生態系へのストレッサーである海水温の上昇，酸性化，貧酸素化，栄養塩について，SSPs を用いた将来予測実験結果を調べた。その結果，これらの将来変化トレンドは複数のモデル間で概ね一致していたものの，ストレッサーの影響を受ける一次生産力の将来変化傾向はモデル間でのばらつきが大きく，今後の課題となっている。
全球炭素循環や生物物理過程にも大きな影響を与える土地利用変化に関したマルチモデル解析は
LUMIP で 実 施 さ れ て い る。Boysen et al.（2020）では，土地利用変化に関する理想化されたシナリオ実
験を行うことにより，土地利用変化に起因する炭素循環過程と生物物理過程を介した気温変化をそれぞれ定量化できるようになった。また，Ito et al.
（2020）
では，土地利用変化を含む将来シナリオによって，将来生じうる土壌炭素量変化についてマルチモデル
解析を行った。現在，気候における全球土壌炭素量やその空間分布に関して依然として大きなモデル間差が存在していることを確認する一方で，土地利用
変化（管理）を介した土壌への炭素貯留は，温暖化緩和オプションとして有効であるとの結論が得られた。土地利用変化に起因する CO2 排出に大きな不確実性が残されていることは Liddicoat et al.
（2020）でも指摘されているが，特に土壌炭素量の経時変化に関する広域モニタリングは難しく，今後の大きな課題であると言える。
以上，CMIP6 の主に炭素循環に関わるマルチモ
デル比較研究の結果について，かいつまんで説明したが，現在も多数のマルチモデル解析が進行中である。特に「人為 CO2 排出削減や人為隔離によって
大気 CO2 濃度を低下させてゆく」世界において，炭素循環が気候と相互作用しながらどのように振る舞うのかについての科学的理解は十分ではなく，
CDRMIP 等から発信されるであろう今後の研究成果に期待が高まっている。
4．おわりに本稿では，地球システムモデルで利用されている観測に基づく全球データセットのうち，特に炭素循環過程の検証に関わるものについての概説を行った。今後は，炭素循環に加えてメタンをはじめとする温室効果ガス/短寿命気候強制力因子の動態に関する全球データセットなどに対する必要性が，モデ
ル検証や気候変動緩和を議論する上で高まっていくと予想される。炭素循環においてそうであったよう

106

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16:19:46

地球環境 Vol.26 No.1&2に，全球動態を把握する上で鍵となる変数（例えば炭素循環であれば陸域の総光合成速度など）の全球
データセットの整備が強く望まれる。
観測データを活用する場面（人工衛星等による広域観測だけに留まらずフィールド研究等から得られる測定値を活用する場面も含む）は必ずしも評価検証段階だけではなく，1）基礎的スキーム・モデルの構築（例えば，Botta et al., 2000），2）パラメータ決定，特に生物の生理生態に関わるフィールド・実験
室レベルでの測定結果を多数の文献値から収集し統計解析することで，全球モデル等に適用しやすいパラメータが得られるメタ解析（例えば，Kattge et al.,
2011），3）気候の内部変動の位相を現実に合わせて予測するためのデータ同化（初期値化）
手法（例えば，
Watanabe et al., 2020），4）
モデルによる将来予測の結果を現在の観測結果で拘束する Emergent constrainと呼ばれる手法（例えば，Wenzel et al., 2016; Hall etal., 2019）
等，多くの場面で活用され始めている。炭素循環をはじめとする物質循環過程は不確実性の大きい生態系プロセスに依存することが多く，このような観測事実に基づくデータセットを多面的に活用していくことが，今後のモデル開発の発展や温暖化
予測の不確実性の低減において重要である。
謝

辞

本研究は，文部科学省受託研究「統合的気候モ
デル高度化研究プログラム 領域テーマ B（JPMXD
0717935715）」及び環境研究総合推進費 戦略的研究
開発領域 SII-8「温室効果ガス収支のマルチスケール
監視とモデル高度化に関する統合的研究（JPMEERF」の支援により行われた。執筆にあたり，
21S20800）
河宮未知生博士に多くの助言を頂いた。
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101 – 110（2021）

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chlorophyll
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羽島ほか：地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展Friedlingstein, P., Cox, P., Betts, R., Bopp, L., vonBloh, W., et al. （2006） Climate–carbon cycle
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Atlas. Dissolved Inorganic Nutrients（phosphate,nitrate, silicate）, Vol. 4, In: Levitus, S. and Mishonov,A.（eds.）Atlas NESDIS 76, NOAA, US Government
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10.1186/s40645-014-0029-y
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United Kingdom and New York, NY, USA.
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Panel on Climate Change. Solomon, S., Qin, D.,
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地球環境 Vol.26 No.1&2

Press.（in press）
Ito, A., Hajima, T., Lawrence, D. M., Brovkin, V.,
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abc912
Ito, T. and Follows, M. J.（2005）Preformed phosphate,
soft tissue pump and atmospheric CO2. Journal of
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10.1357/0022240054663231
Jones, C. D., Arora, V., Friedlingstein, P., Bopp, L.,
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protocol for CMIP6. Geoscientific Model Development
Discussions, 1, 1−52. https://doi.org/10.5194/gmd2016-36
Jung, M., Reichstein, M., Margolis, H. A., Cescatti, A.,
Richardson, A. D., et al.（2011）Global patterns ofland-atmosphere fluxes of carbon dioxide, latentheat, and sensible heat derived from eddy
covariance,satellite,
andmeteorologicalobservations. Journal of Geophysical Research:
Biogeosciences, 116（3）, 1−16. https://doi.org/10.
1029/2010JG001566
Kato, T., Ito, A. and Kawamiya, M.（2009）Multiple
Temporal Scale Variability during the TwentiethCentury in Global Carbon Dynamics Simulated by a
Coupled Climate: Terrestrial Carbon Cycle Model.
901−923. https://doi.org/10.1007/s00382-009-0548-1
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stock, biomass and carbon map based on FAO
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羽島ほか：地球システムモデリングにおける炭素循環過程の検証と発展

Evaluating Uncertainties in Marine Biogeochemical
Models: Benchmarking Aerosol Precursors. 1−21.
https://doi.org/10.3390/atmos9050184
Patra, P. K., Hajima, T., Saito, R., Chandra, N., Yoshida,Y., et al.（2021）Evaluation of earth system modeland atmospheric inversion using total column CO2
observations from GOSAT and OCO-2. Progress inEarth and Planetary Science, （8 1）. https://doi.org/
10.1186/s40645-021-00420-z
Sabine, C. L., Feely, R. A., Gruber, N., Key, R. M., Lee,K., et al.（2004）The oceanic sink for anthropogenic（5682）, 367−371. https://doi.org/
CO2. Science, 305
10.1126/science.1097403
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L., et al.（2020）Tracking improvement in simulated
marine biogeochemistry between CMIP5 andCMIP6. Current Climate Change Reports, 6（3）, 95−
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Tarnocai, C., Canadell, J. G., Schuur, E. A. G., Kuhry,P., Mazhitova, G. and Zimov, S.（2009）Soil organiccarbon pools in the northern circumpolar permafrost
region. Global Biogeochemal Cycles, 23. https://doi.
org/10.1029/2008GB003327
Tatebe, H., Ogura, T., Nitta, T., Komuro, Y., Ogochi,K., et al.（2019）Description and basic evaluationof simulated mean state, internal variability, andclimate sensitivity in MIROC6. Geoscientific Model
Development, 12, 2727−2765. https://doi.org/10.5194/
gmd-12-2727-2019
Tatebe, H., Tanaka, Y., Komuro, Y. and Hasumi, H.
（2018）Impact of deep ocean mixing on the climaticmean state in the Southern Ocean. Scientific Reports,
8, 14479.
Tebaldi, C., Debeire, K., Eyring, V., Fischer, E., Fyfe,J., et al.（2021）Climate model projections fromthe Scenario Model Intercomparison Project（ScenarioMIP）of CMIP6. Earth System Dynamics,
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Watanabe, M. and Kawamiya, M.（2020）Importanceof El Niño reproducibility for reconstructing
historical CO2 flux variations in the equatorial
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Takemura, T., et al.（2011）MIROC-ESM 2010: Modeldescription and basic results of CMIP5-20c3m
experiments. Geoscientific Model Development, 4（4）,845−872. https://doi.org/10.5194/gmd-4-845-2011
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nature19772
Zhao, M., Heinsch, F. A., Nemani, R. R. and Running,
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Biogeosciences, 113（3）, G03002. https://doi.org/10.
1029/2007JG000570

羽島知洋／Tomohiro HAJIMA

国立研究開発法人 海洋研究開発機構
地球環境部門 環境変動予測研究センター
地球システムモデル開発応用グループ グ
ループリーダー代理。炭素循環をはじめとする陸域生態系の物質循環とそのモデ
リングを専門とする。また，陸域生態系モデル等を気候モデルに導入した地球システムモデルの開発
及び温暖化予測研究に従事。

伊藤昭彦／Akihiko ITO

国立研究開発法人 国立環境研究所地球システム領域 物質循環モデリング・解析研究室長。海洋研究開発機構 地球環境フ
ロンティア研究センター研究員，国立環境研究所地球環境研究センター主任研究員を経て，2018 年 4 月より現職。専門は植物生態学，生物地球化学，生態系モデリング。主な著書に『地球環境変動の生態学』（分担執筆，共立出版），『森林と地
球環境変動』（分担執筆，共立出版）
等がある。

野口

真希／Maki NOGUCHI-AITA

国立研究開発法人 海洋研究開発機構
地球環境部門 地球表層システム研究セン
ター グループリーダー。2012 年北海道大学大学院水産科学院 海洋生物資源科学専
攻修了，博士（水産科学）。民間企業での鉄道システム開発を経て，地球フロン
ティア研究システム・地球温暖化予測研究プログラム（現・海洋研究開発機構）に着任。海洋物理レベルから低次－高次生態系に至る一連の変動プロセスの包括的な理解のため，全球海洋生態系モデル：COCO-NEMURO 等を用いて海洋物質循環研究を推進している。近年は，大気物質（エアロゾル）の海洋沈着に伴う海洋物質循環への影響評価や安定同位体比を用いた海洋の食物連鎖構造解析など多岐に渡る。

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和文誌『地球環境』投稿規定
和文誌『地球環境』投稿規定
1．投稿資格本誌への投稿は会員を原則とする。ただし，編集委員会が寄稿を依頼した場合はこの限りではない。
2．投稿原稿の内容
特定課題の研究成果をまとめた総説，会議の結果・研究プロジェクトの解説等とする。
3．原稿の査読編集委員会は，受け付けた原稿の査読を複数の専門家に依頼する。その結果，内容や体裁に問題があると判断された場合には，その旨を著者に伝え修正を求める。修正を求められた著者は指定された期限までに速やかに再投稿することとし，2ヶ月を過ぎれば新規として扱う。受理できないと判断された場合，理由を明記した上で著者に返送する。細部の体裁等については，編集作業の段階で手を加える場合がある。
4．原稿の受理
担当編集委員がその論文の掲載を可とし，編集委員長がそれを認めた日付を受理日とする。
5．原稿の書き方（1） 字数・文字種：① 刷りあがり 88頁以内とする。印刷
頁以内とする。印刷11頁あたりの文字数は頁当たりの文字数は2,300
2,200字程度。図・表がない場合は，次の「字程度。図・表がない場合は，次の「（2）（2）
構成の①」にある必要事項をすべて含めて 17,500 字以内を目安とする。図・表は，小さいものでおおよ
構成の①」にある必要事項をすべて含めて600 字程度，大きいもので字程度，大きいもので 1,200
1,200 字程度に換算し，8字程度に換算し，8 枚までとする。なお，刷りあがりページ数が枚までとする。なお，刷りあがりページ数が 8 頁
そ 600
頁当たり 22万円で掲載することができる。
万円で掲載することができる。
を超える場合には，2 頁あたり
② 字体は原則としてすべて全角文字。ただし，欧文及び算用数字は半角文字にて入力すること。
（2） 構成：① 第 1 頁には，以下の項目を表記する。
・表題（日本語と英語訳）
・和文簡略表題（ランニングタイトル）
・著者全員の氏名（日本語と英語）
・それぞれの所属機関（日本語と英語）・住所及びメールアドレス（第一著者のみ）②

第 2 頁以下は，次のような順でまとめる。
・摘要（日本語で 400 字以内）
・キーワード（日本語で 5 つ程度，50 音順に並べる。
対応する英語訳も記載する。）
・本文
・引用文献
・図・表，図表キャプション
本文では，章はアラビア数字の連続番号で，節は章の番号と一緒に用いて 1. 1 のようにする。

（3） 文体：① 文章は口語体として，現代かな遣い・常用漢字を用いる。外国語は原語表記を原則とするが，原語によってはラテン文字化を必要とする場合がある。
② 単位は原則として SI 単位を用いる。
（4） 図・表：① 図・表は，それぞれ「図 1」，「表 1」のように通し番号を付ける。写真は図として扱う。
② 本文中に，図・表の挿入位置を指示する。
カラーの図・表も無料で掲載できる。図・表はすぐに印刷にまわせる状態のものとする。（パソコンで作③ カラーの図・表も無料で掲載できる。図・表はすぐに印刷にまわせる状態のものとする。
（Word 文書に成した図・表の場合，Word
文書に貼りつけたり PDF などに変換せず，元のデジタルデータの状態のも貼りつけたりPDF などに変換せず，元のデジタルデータの状態のものが望ましい。
）なお，図表の大幅なのが望ましい。）
なお，図表の大幅な修正が必要と判断された場合，作製料は著者負担となる。
修正が必要と判断された場合，作製料は著者負担となる。
（5） 数式：数式は上下に 1 行ずつあけて明瞭に書く。数式の画像データを貼りつけたものは掲載できない。
（6） 略語：略語を用いる場合，原則として初出時に完全名を書く。
（例）
MOE（Ministry of the Environment, 環境省）
，Ministry of the Environment（環境省，MOE）（7） 注：注は極力用いない。どうしても必要な場合，論文末に一括掲載する。注番号は通し番号とし，注 1）
，
注 2）
，注 3）
と上付きで表記する。
（8） 引用文献：① 本文中で言及もしくは引用した文献は, 漏れのないようにすべてを文献リストに記載すること。反対に,文献リストにあげた文献は, 必ず本文中に対応する文献がなくてはならない。
② 「（in press）」は，その論文が雑誌に受理されている場合にのみ使用し，それ以外の場合は，本文中で，「（unpublished）」とし，引用文献には入れない。
2021 AIRIES

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和文誌『地球環境』投稿規定
和文誌『地球環境』投稿規定③

本文中での文献の引用は, 以下の例にならうこと。
・著者1名の場合：渡辺 (2005), (Watanabe, 2005)
・著者2名の場合：Watanabe and Kachi (2008), （渡辺・可知, 2008）
・著者が3名以上の場合：渡辺ほか (2010), （Watanabe et al., 2010）④

引用文献リストでの記載は,以下の例にならうこと。

雑誌，定期刊行物からの引用：
・著者名 (発行年) 表題. 雑誌等名 , 巻(号), 初頁–終頁. DOI, または URL (xxxx年x月xx日 確認)
・Author, A.A. and Author, B.B. (Year of publication) Title of article. Title of Periodical,
Volume number (Issue or part number), pp-pp.
pp–pp.http://dx.doi.org/xxxx
http://dx.doi.org/xxxx
・Author, A.A., Author, B.B. and Author, C.C. (Year of publication) Title of article. Title of Periodical,
Volume number (Issue or part number), pp-pp.
from(xxxx年x月xx日
http://xxxxx (Accessed
pp–pp.Retrieved
http://xxxxx
確認) xx, x, xxxx)
本，参考書，パンフレット等の引用：
・著者名 (発行年) 書名 , 版表示, 出版社, 出版地. DOI または URL (xxxx年x月xx日 確認)
・Author, A.A. and Author, B.B. (Year of publication) Title of book, Edition, Publisher, Place of publication.
http://dx.doi.org/xxxx/
本，参考書，パンフレット等からの一部引用：
・著者名 (発行年) 表題. 編者名 (編), 書名, 初頁–終頁, 出版社, 出版地. DOI または URL (xxxx年x月xx日
確認)・Author, A.A. and Author, B.B. (Year of publication) Title of chapter. In: Editor C.C. and Editor, D.D. (eds.)
Publication,pp–pp.
pp-pp. Publisher,
Publisher, Place of Publication.
Publication. Retrieved from http://xxxxx (Accessed
xx, x,(xxxx年x月xx日
Title of Publication,
xxxx)
確認)
文献の配列は，文献の言語にかかわらず，第一著者の姓をアルファベット綴りとした場合のアルファベット
順に並べること。その際，すべての著者が同じ文献が複数ある場合には，年代の古い順から並べる。さらに著者と出版年が同一の場合には，発行年の後にアルファベット（小文字）をふって区別すること。
著者名は, 基本全員分記載する。
すべて記載する。
雑誌名等は, 省略せずフルネームで記載する。
省略せずフルネームで記載する。
著者名・タイトル等は原語表記のままとする。
外国語雑誌等からの引用の場合, 著者名・タイトル等は原語表記のままとする。
電子版の場合はDOIを, DOIがなければURLとその確認日を記載する。
電子版の場合はDOI，DOIがなければURLとその確認日を記載する。
6．原稿の送付
デジタル原稿とともにプリントアウトした原稿一式を提出する。デジタル原稿については，CD-ROM に書き込んだものをプリントアウトした原稿とともに簡易書留等でお送りいただくのが一番好ましいが，メールの添付フ
ァイルでも受け付ける。図・表は 1 点を 1 枚に印刷し，1 点ずつ氏名を記入すること。
7．原稿の返却
原稿は著者に返却しない。ただし，図・表・写真については，投稿時に申し出があれば返却する。
8．校正掲載が決定した原稿は初校のみ著者に送付するので，速やかに校正し，指定の期日までに返送する。著者校正時における文章や図表の大幅な追加・削除・変更は認められない。
時における文章や図表の追加・削除・変更は認められない。
9．別刷り
別刷りが必要な場合には，費用は著者負担となる。
10．著作権
本誌に掲載された原稿の著作権は，一般社団法人国際環境研究協会（AIRIES）に帰属する。
（1996年3月制定,

2019年3月改定）

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バックナンバー一覧
和刊号／発行年

表紙

文

誌 『 地 球 環 境 』

刊号／発行年

タイトル

表責任編集委員紙

タイトル

刊号／発行年

表

紙

タイトル

タイトル

責任編集委員

責任編集委員Vol. 12 No. 2／2007年

低炭素社会のビジョンと実現シナリオVol. 18 No. 2／2013年

遺伝的多様性から眺めた
日本の森林

湖沼環境研究の新たな動き：
現象・アプローチ・手法・装置・モデル解析

西岡 秀三／藤野 純一

福山 研二

今井 章雄

Vol. 19 No. 1／2014年

Vol. 26 No. 1&2／2021年

Vol. 25 No. 1&2／2020年

創刊号

吉野 正敏
Vol. 2 No. 1／1997年

IGAC特集肇

Vol. 2 No. 2／1998年

Vol. 13 No. 1／2008年

地球環境変化と健康
入來 正躬／安藤紙

責任編集委員Vol. 1 No. 1／1996年

秋元

刊号／発行年表

満Vol. 3 No. 1&2／1998年

熱帯林の保全と修復に向けて日本における世界自然
遺産への取り組み：
研究・教育と実践

山岳生態系の生物多様性と気候変動：実態把握と将来予測に向けて

地球環境モニタリング等の活動30年の歴史と将来展望
（今号）

渡辺 悌二

工藤

三枝 信子

岳

可知 直毅／高井 康雄
Vol. 4 No. 1&2／1999年

衛星観測による地球環境の解明
本多 嘉明
Vol. 5 No. 1&2／2000年

砂漠化防止の実践的取り組み
松本Vol. 13 No. 2／2008年

Vol. 19 No. 2／2014年

水銀汚染と地球環境

地球規模の化学物質汚染

佐竹 研一

森田 昌敏

聰
Vol. 14 No. 1／2009年

Vol. 6 No. 1／2001年

沿岸海洋環境平

啓介

Vol. 6 No. 2／2001年

小笠原における外来種対策とその生態系影響Vol. 20 No. 1／2015年

可知 直毅

小野寺 真一

環境変動とアジアの稲作
吉野 正敏
Vol. 7 No. 1／2002年

古代湖

河合 崇欣

リン循環

Vol. 20 No. 2／2015年
Vol. 14 No. 2／2009年

地球温暖化─日本における影響の総合評価

生命を育む地球環境の変動；将来予測と適応を目指して

三村 信男／肱岡 靖明

植松 光夫

Vol. 7 No. 2／2002年

黄砂

吉野 正敏

Vol. 15 No. 1／2010年

暮らしの中の土壌と土壌汚染

Vol. 21 No. 1／2016年

Vol. 8 No. 1／2003年

松本

松本

北山 兼弘

水と環境
聰

聰

Vol. 8 No. 2／2003年

火山が生態系に与える影響

Vol. 21 No. 2／2016年

気象・季節と疾病
入來 正躬
Vol. 9 No. 1／2004年

森林と渓流・河川の生物地球化学
佐竹 研一

Vol. 15 No. 2／2010年

窒素汚染と大気・水環境

地域の気候変動適応策の推進：持続可能な社会を目指して佐竹 研一

田中充／白井 信雄

Vol. 22 No. 1／2017年

Vol. 9 No. 2／2004年

地球の炭素循環と一次生産
可知 直毅／粟屋 善雄／鈴木 淳
Vol. 10 No. 1／2005年

乾燥・半乾燥地域の人文・社会

Vol. 16 No. 1／2011年

海洋環境研究の新たな展開：生態系管理の視点

ヒ素の地圏－水圏－生物
圏における循環：そのメ
カニズムから対策まで

原島

益田 晴恵／高橋 嘉夫

省

吉野 正敏
Vol. 10 No. 2／2005年

Vol. 22 No. 2／2017年

ジオダイバーシティ：日本におけるその保全と研究の必要性

Vol. 16 No. 2／2011年

渡辺 悌二

遺跡土壌と古環境

低炭素社会に導く都市
のカタチ

松本

加藤 博和／北詰 恵一

聰Vol. 23 No. 1&2／2018年
Vol. 11 No. 1／2006年

温暖化影響特集
原沢 英夫

Vol. 17 No. 1／2012年

地球温暖化時代の生物
季節と人びとの生活

日本の山岳保護地域の
自然環境管理と持続可
能な利用

吉野 正敏

渡辺 悌二／目代 邦康

Vol. 17 No. 2／2012年

Vol. 11 No. 2／2006年

干潟特集

樋口 広芳

Vol. 12 No. 1／2007年

自然再生の理念と実践－湿地生態系を事例として－
鷲谷 いづみ秘かに侵入する外来生物：
その実態とインパクトVol. 24 No. 1／2019年

五箇 公一

今村 隆史

Vol. 18 No. 1／2013年

環境計測

Vol. 24 No. 2／2019年

東日本大震災：
地震・津波の環境影響

人口減少社会への対応と地域循環共生圏の構築

吉野 正敏

倉阪 秀史

2021 AIRIES113

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バックナンバー一覧‘Global Environmental Research’
Volume & Number / Date of Issue
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Title

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Title

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Title

Responsible Editor

Responsible Editor

Responsible Editor

Responsible Editor

Vol. 1 No. 1&2 / 1998

Vol. 9 No. 1 / 2005

［I］Sustainable Land
Management of Atoll
Islands

Vol. 14 No. 2 / 2010

Vol. 21 No. 1&2 / 2017

Education for Sustainable
Development :Promises and Challenges

Hajime KAYANNE

Frans LENGLET / Zinaida
FADEEVA / Yoko MOCHIZUKI

Perspectives on Climate Change Researchin Japan after the Paris Agreement :International Negotiations, Technologies
and Countermeasures, Plus Adaptation

IGBP Activities andResults in Japan
Hajime KAYANNE
Vol. 2 No. 1 / 1998

IGAC Activities in Japan
Hajime AKIMOTO［II］Studies on Impactof Climate Change
Related to APN

Vol. 2 No. 2 / 1998

Masatoshi YOSHINO

Global Environmental
Change and Human HealthVol. 9 No. 2 / 2005

Conservation andManagement of
Living Marine Resources

Masami IRIKI
Vol. 3 No. 1 / 1999

Recent Counter-measure
for Desertification

Hiroyuki MATSUDA

Satoshi MATSUMOTO
Vol. 3 No. 2 / 1999

Vol. 10 No. 1 / 2006

Rice Production in
Monsoon Asia

Mountain Environments
and Human Activities

Masatoshi YOSHINO

Teiji WATANABE

Vol. 4 No. 1 / 2000

Acid Rain
Kenichi SATAKE

Vol. 10 No. 2 / 2006

Vol. 4 No. 2 / 2000

Global Warming and Its
Impacts

Ecology and Conservationof Migratory Birds

Hideo HARASAWA

Hiroyoshi HIGUCHIVol. 5 No. 1 / 2001

Progress in Human
Dimension Research of
Global Change in Asia

Vol. 11 No. 1 / 2007

Syuzo NISHIOKA

Masatoshi YOSHINO

Vol. 5 No. 2 / 2001

Vol. 11 No. 2 / 2007

Traditional Sustainable
Ecosystem ‘SATOYAMA’and Biodiversity Crisis inJapan: Conservation
Ecological Perspective

Principles and Practiceof Ecological
Restoration―the Case ofEurasian Wetlands

Weather Forecasting for
Health and Society

Global Warming andSustainable Use of
Mountain Resources in Asia
Teiji WATANABE

Akio YAMADA /Hiroyoshi HIGUCHIVol. 13 No. 1 / 2009

Naoki KACHI
Vol. 7 No. 2 / 2003

Conflict between Crowsand Humans in Urban
AreasVol. 23 No. 1&2 / 2019

Akiyo YATAGAI

Naoki KACHI

Vol. 16 No. 1 / 2012

Vol. 24 No. 1 / 2020

Studies on the Recent Glacial
Fluctuations, Glacial Lakes andGlacial Lake Outburst Floodsin South Asian Mountains

Long-term Environmentally
Sound Mercury
Management after the
Minamata Convention

Teiji WATANABE

Reiko SODENO

Vol. 16 No. 2 / 2012

Vol. 25 No. 1&2 / 2021

Ecosystem Services
Assessment of theSatoyama and Satoumi for a
Nature-Harmonious Society

Ensuring Sustainable
Consumption and Production
Patterns in Southeast Asia

Masataka WATANABE

Pathways towards
Low-Carbon
Societies in Asia
Mikiko KAINUMA

New Horizons in Global
Environmental Research :Biometeorological
Aspects
Masami IRIKI

Tomomi INOUE
Vol. 18 No. 1 / 2014

Impacts of the Great
East Japan Earthquake
and Tsunami on Human
Life and Ecosystens
Hiroyoshi HIGUCHIVol. 18 No. 2 / 2014

Trends and Directions of Land
Change Sciences towards Regional
and Global Sustainability
Teiji WATANABE /Hideaki SHIBATA
Vol. 19 No. 1 / 2015

Sustainable Use of
Phosphorus in Asia

Vol. 8 No. 1 / 2004

Wind Disaster Risk andGlobal Environment
ChangeHisao OHTAKE /Kazuyo MATSUBAE /Masaru YARIME

Yukio TAMURA /Masatoshi YOSHINO

Vol. 19 No. 2 / 2015

Vol. 14 No. 1 / 2010

Desertification Control
and Restoration of
Ecosystem Services inNortheast Asia

Vol. 8 No. 2 / 2004

Invasive Alien Species
Problems in Japan :Present Status andCountermeasures［II］

Toshiya OKURO

Izumi WASHITANITomohiro TASAKI /Masahiko HIRAO

Vol. 17 No. 1 / 2013

Vol. 13 No. 2 / 2009

Izumi WASHITANI

Toshimasa OHARA /Masaji ONO /Keiichi SATO

Sustainable Management of
Oceanic Island Ecosystems: Lessons
from a Natural World Heritage Site,
the Ogasawara Islands

Hiroyoshi HIGUCHI

Invasive Alien Species
Problems in Japan :Present Status andCountermeasures［I］

PM2.5 Pollusion in Asia

Precipitation Products:
Development andApplication to Climate
Change Studies

Key Studies on TropicalMangrove Ecosystems

Masatoshi YOSHINO

Biological Uniquenessand Conservation ofIsland Ecosystems

Vol. 22 No. 1&2 / 2018

Vol. 15 No. 2 / 2011

Vol. 17 No. 2 / 2013

Ecotourism and Global
ChangeVol. 7 No. 1 / 2003

Haruo TSURUTA /Kenji FUKUYAMA

Emerging Threats Posed
by Infectious Diseases
Transmitted from Wildlife

Vol. 12 No. 2 / 2008

Satoshi MATSUMOTO

Biomass Burning and Its
Impacts on Earth’s
Environment

Vol. 12 No. 1 / 2008

Vol. 6 No. 2 / 2002

Volcanic Ashes andTheir Soils

Vol. 15 No. 1 / 2011

Izumi WASHITANI

Izumi WASHITANI
Vol. 6 No. 1 / 2002

Hideo HARASAWA

Transformation towards
Sustainability under the
Sustainable Development Goals
Norichika KANIE /Mari KOSAKA
Vol. 20 No. 1&2 / 2016

Radioactive Environmental Pollution
from the Fukushima Daiichi Nuclear
Accident and Measures towards Recovery― Advances in Environmental Research ―Toshimasa OHARA et al.

114

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2022/04/07 木曜日

16:20:53

当学術誌『地球環境』は，法人会員のご支援のもと発行しております。

一般社団法人 国際環境研究協会刊行

学術誌『地球環境』
学術誌『地球環境』は，地球環境に関する優れた研究成果を広く国内に普及させることを目指す。内容は
特定課題の研究成果をまとめた総説，会議の結果・研究プロジェクトの解説などとする。編集委員会は，事前に検討した特集内容に沿って適切な人選を行い執筆を依頼する。投稿された原稿は査読の上，掲載の可否が決定される。

■編集委員会

編集委員長
編集委員

編集責任者

渡辺
可知
三枝
徳田
森本

悌二
直毅
信子
博保
亮子

北海道大学大学院 教授
東京都立大学 特任教授
国立環境研究所 地球システム領域
国際環境研究協会 専務理事
国際環境研究協会

いであ株式会社／

株式会社エックス都市研究所

株式会社サイエンス／

一般社団法人海外環境協力センター

領域長／地球環境センター長■事務局

一般社団法人 国際環境研究協会〒110－0005 東京都台東区上野１－４－４
TEL：03－5812－2105
FAX：03－5812－2106
E-mail：airies@airies.or.jp

地 球 環 境発行者
発行所
『地球環境』バックナンバーは，当協会ホームページに掲載しております。
http://www.airies.or.jp/journal_chikyukankyo.html
著作権
著作権は一般社団法人国際環境研究協会に帰属します。
なお，国際環境研究協会では，複写複製及び転載複製に係る著作権を一般社団法人学術著作権協会に委託しています。当該利用をご希望の方は，学術著作権協会（https://www.jaacc.org/）が提供している複製利用許諾システムもしくは転載許諾システムを通じて申請ください。

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刷

Vol.26 No.1&2/2021

大塚 柳太郎
一般社団法人 国際環境研究協会〒110－0005 東京都台東区上野１－４－４
E-mail：airies@airies.or.jp
URL：http://www.airies.or.jp/
電話  03－5812－2105

株式会社アイセレクト〒116－0013 東京都荒川区西日暮里5－30－6
電話  03－6806－8503©2021

一般社団法人 国際環境研究協会

2022/04/07 木曜日

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松永ほか：衛星による温室効果ガス観測

地球環境 Vol.26 No.1&2

表 2 にまとめた。
2．過去及び現在の主要な GHG 観測衛星

Vol.

2.1 SCIAMACHYGOSAT シリーズに先立ち ESA（欧州宇宙機関，
European Space Agency）の地球観測衛星 Envisat に搭載された大気組成観測機器である SCIAMACHY（SCanning Imaging Absorption SpectroMeter for
Atmospheric CHartographY）は短波長赤外域における地心方向の観測を行うことにより，CO2 と CH4のカラム平均濃度の全球観測を世界で初めて行い（Schneising et al., 2011），様々な成果をあげた。さらに，欧州では SCIAMACHY と GOSAT のデータを統合したデータセットの作成（Heymann et al., 2015）
や，2023 年打上げ予定の CO2 観測衛星 MicroCarbの開発，2025 年以降の運用開始を想定した GHG 観
測衛星群計画（CO2M）なども推進中である。CO2M
は欧州の Copernicus 計画の一環として開発が進め（NO2）られているもので，CO2，CH4，二酸化窒素のカラム平均濃度の広刈り幅／高分解能（刈り幅は
2
250 km，瞬時視野は 4 km ）観測を行う衛星 3 機から構成される予定である。
2.2 GOSAT シリーズ
GOSAT シリーズは，気候変動に関する科学の発
展と気候変動政策への貢献をミッション目的とした
我が国の一連の GHG 観測衛星であり，2009 年打上
げの 1 号機（温室効果ガス観測技術衛星，Greenhousegases Observing SATellite, GOSAT）と 2018 年打上げの 2 号機（GOSAT-2）
により 13 年以上にわたり観測/
無償データ提供を継続している。また 2023 年度打上げを目指して 3 号機
（温室効果ガス・水循環観測
技術衛星，Global Observing Satellite for Greenhousegases and Water Cycle, GOSAT-GW）の開発が進められている（図 1）。なお，GOSAT シリーズは環境省と国立環境研究所（NIES），宇宙航空研究開発機構（JAXA）の共同プロジェクトである。

26 No.1&2/2021

47-56（2021）

GOSAT シリーズの衛星は 2 トン級の中型衛星であり，その軌道は高度 600～700 km，回帰日数 3～
6 日の太陽同期軌道である。また設計寿命は 5～7 年である。また GOSAT シリーズには GHG などの大気中濃度を推定するための高波長分解能分光計が搭載されている。GOSAT，GOSAT-2 については広い
波長範囲において高い精度，高い波長分解能のデータを得るためにフーリエ変換分光計（FTS）を採用したが，その観測は離散的な点観測となった。一方
GOSAT-GW では GHG 濃度の面的な観測を優先し，回折格子を用いた分光計を採用した。
NIES では XCO2 や XCH4 などの GOSAT FTS 短波
長赤外域のレベル 2 処理の最初の結果を 2009 年に公表するとともに，アルゴリズム等の改良を継続している（Yoshida et al., 2013）。2021 年 8 月時点の最新バージョンは V02.90/V02.91 であり，その精度（バイ
アスとばらつき（1σ））は地上設置高分解能フーリエ変換分光計データを用いた検証（Morino et al., 2011）
により，XCO2：0.35 ppm と 2.19 ppm，XCH4：2.2 ppbと 13.4 ppb 程度であることが示されている（観測条
件：陸域のハイゲイン設定の場合，国際環境研究所
衛星観測センターGOSAT プロジェクト, 2020）。また，GOSAT-2 のレベル 2 プロダクト（XCO2 など）も2020 年 11 月に一般公開が開始され，現在もその精度改善に向けた取組が進められている。
GOSAT による CO2 と CH4 の月ごとの全球分布図の例を図 2 に示す。それぞれ季節変動を示す南北分
布や局所的な排出源などの特徴が表れている。
GOSAT による毎月の観測データから地球の全大
気の平均的な濃度も算出されており，CO2，CH4 とも

地球環境モニタリング等の活動30年の歴史と将来展望

緯度（度）
経度
（度）

一般社団法人26 No.1&2/2021

緯度（度）

Vol.26 No.1&2/2021

Vol.

経度
（度）

図1

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すべてのページ

図2

49

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（左上）
GOSAT，（右上）
GOSAT-2，（下）
GOSAT-GW の想像図（©JAXA）．

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2022/04/07 木曜日

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