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

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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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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

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2014

2013

2012

2011

2010

2009

2008

2007

2006

2005

2004

2003

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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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佐藤ほか：将来の地球観測への期待

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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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