2016 年 7 月

人工衛星による温室効果ガスの全球観測

GOSAT
プロジェクト

第7版

Greenhouse gases
Observing
SATellite

図１． GOSAT の外観図（©JAXA）

GOSAT（ 温 室 効 果 ガ ス 観 測 技 術 衛 星、れ、吸収されているかといった収支について、Greenhouse gases Observing SATellite、
愛称「い地理的分布とその季節変動、年々変動を知るこぶき」）は、主要な温室効果ガスである二酸化とができます。これらは、地球温暖化の原因物

炭素とメタンの濃度を宇宙から観測することを質の挙動に関する科学的な理解を深めるのに役主目的とした世界初の衛星です（図１）。2009

立てられるとともに、将来の気候変動予測の高年１月 23 日に打ち上げが成功し、5 年間の定度化や炭素排出削減施策などの温暖化対策に係常運用後、現在も観測を続けています。

る基礎情報として活用されます。GOSAT プロ

観測データを解析することによって、二酸化

ジェクトは、環境省（MOE）、国立環境研究所

炭素とメタンの全球にわたっての分布や、これ（NIES）、宇宙航空研究開発機構（JAXA）が共らの温室効果ガスが地球上のどの地域で排出さ同で推進しています（図２）。

環境省
三者共同作業

センサの開発（JAXA と共同）
、処理
プ ロ ダ ク ト の 検 証、GOSAT の観測データの科学的利用による国際的な 炭素排出削減

施策への貢献サイエンスチームの運営とデータ利用推進

MOE

国立環境研究所

宇宙航空研究開発機構

衛星観測データと補助データによる温室効果ガス濃度の導出手法の開発・改良、データの高次処理、検証、外部へのデータの提供、モデルによる吸収・排出量の推定、MOE/JAXA が行う事業に対する協力

1

Greenhouse gases Observing SATellite Project

NIES

JAXA

センサの開発（MOE と共同）、衛星の開発・打ち上げ・運用、衛星観測
データの取得（データの受信・記録含む）、データの一次処理、校正、MOE/NIES が行う事業への協力

図２．GOSAT プロジェクトにおける役割分担

ＧＯＳＡＴプロジェクトが目指すもの

１

ＧＯＳＡＴプロジェクトが目指すもの
人類の産業活動の拡大に伴う化石燃料の大量消費によって、二酸化炭素の排出量がこの 100 年間に急激に増え、大気中の濃度が急速に増加しています（図３）。二酸化炭素は温室効果を有しており、濃度が増えると気温が上昇します。気温の上昇をもたらす温室効果ガスとして京都議定書の規制対象となっているのは、二酸化炭素のほかに、メタン、亜酸化窒素、
ハロカーボン類などがありますが、二酸化炭素とメタンがこれらのガスによる温室効果の９割

図３．大気中の主要な温室効果ガス濃度の変化（IPCC 第４
次報告書より作成）

近くを占めています（図４）。温室効果ガスの増加は、単に気温の上昇をもたらすだけでなく、干ばつや洪水が頻発し、多くの被害を引き起こすことも懸念されています。
このため、国際社会は温室効果ガスの排出量を削減する方向に動き始め、気候変動枠組み条
約の下で、1997 年の京都議定書で先進国の削減目標が合意され、2005 年 2 月に発効となりました。世界各国が温室効果ガス排出量の削減
対策を進めるには、将来の気候変動とその影響

図４．主要な温室効果ガスの気温上昇に対する寄与率（1750
年から 2011 年までの放射強制力最良推定値の比、IPCC 第５次報告書より作成）の正確な予測に基づき合理的な削減目標を設定
すると同時に、国別の排出量を正しく知り、各種施策の排出量削減効果を評価することが重要です。
GOSAT の第一の目的は、温室効果ガスの亜大陸スケール（数千 km 四方）での吸収・排出量（図５）の推定精度を高め、地域ごとの吸収・排出状況の把握や森林炭素収支の評価などの環境行政に貢献することです。さらに、
GOSAT デー
タの利用研究を通して、温室効果ガスの全球分
布とその時間変動や、全球の炭素循環メカニズ
ムとその気候変動影響などに関する新たな科学的知見の集積が図られ、気候変動予測と影響の評価に役立てられます。第二の目的は、これまでの地球観測技術を継承 ･ 発展させ、温室効果ガスの測定技術を開発するとともに、将来の地球観測衛星に必要な技術開発を行うことです。
図 ５． 全 球 の 二 酸 化 炭 素 の 吸 収・ 排 出 量 分 布 の 算 出例。2012 年 2 月 ( 上 図 )、8 月 ( 下 図 ) を 炭 素 換 算[gC/m2/day] で示す。

2

ＧＯＳＡＴのセンサと観測方法

２

ＧＯＳＡＴのセンサと観測方法
GOSAT は、地表面や大気から届く赤外線を観測し、二酸化炭素とメタンのカラム量を算出します。カラム量は、地表面の単位面積上の大気中に含まれる気体分子の総数または乾燥空気の分子総数に対する比として表現されます。
GOSAT は地上約 666 km の高度を飛行して約

CAI は、大気と地表面の状態を昼間に画像と100 分で地球を一周し、3 日間で同じ軌道に戻して観測します。観測データから、FTS の視野ります（図６）。GOSAT に搭載される観測装置は、を含む広い範囲での雲の有無を判定し、エア

Thermal And Near-infrared Sensor for carbon

ロゾルや雲がある場合はその雲の特性やエアロ

Observation（TANSO） と 呼 ば れ て い ま す。

ゾルの量などを算出します。これらの情報は、TANSO は、「温室効果ガス観測センサ（Fourier

FTS から得られるスペクトルに含まれる雲とエTransform Spectrometer; FTS）"TANSO-FTS"」、

アロゾルの影響を補正することに利用されます。

「 雲・ エ ア ロ ソ ル セ ン サ（Cloud and Aerosol

FTS は全球にわたり万遍なく、3日間で 5 万 6Imager; CAI）"TANSO-CAI"」という２つのセンサ

千点の観測を行います。実際には、解析可能な地から構成されています。表１と２に、それぞれ

点は雲の無い晴天域に限られるため、二酸化炭素のセンサの観測対象や波長帯を示します。

とメタンのカラム量を算出できる地点数は全観測

FTS は、光の干渉を利用したセンサです。セ数の 2 - 5% 程度になりますが、現在の二百点ほどンサに入ってくる光を 2 つの光路に分け、両者の地上測定に比べて測定点数は飛躍的に増加し、に光路差を作って再び合成することにより干渉

これまでの観測の空白域を埋めることができまを起こさせます。光路差を少しずつ変えながらす。

観測した信号をフーリエ変換と呼ばれる数学的な変換を行うことによって、波長別の光の強度分布（スペクトル）を得ることができます。
FTS は、地表面により反射された太陽光と、
地球大気や地表面から放射される光のスペクト
ルを観測します。前者は昼間にバンド 1 から 3
により、後者は、昼間と夜間両方にバンド 4 により観測します。バンド 1 から 3 は、偏光の 2

表１．温室効果ガス観測センサ（FTS）の仕様
バンド１

バンド２

バンド３

バンド４

波長範囲 [μm]0.758~0.775

1.56~1.72

1.92~2.08

5.56~14.3

分光分解能 [cm-1]

0.2

0.2

0.2

0.2

偏光観測

あり

あり

あり

なし

観測対象

酸素

二酸化炭素
メタン

二酸化炭素
水蒸気

二酸化炭素
メタン

瞬時視野角

15.8 mrad（地表面への投影直径：約 10.5 km）

1 走査データの成分（平行軸、垂直軸）を別々に観測します。 取得時間

1.1, 2.0, 4.0 秒（観測運用モードによる）バンド 4 は偏光観測を行いません。このため、 * 1 μm = 1/1000 mm
FTS は合計 7 チャンネルの観測を行います。太
陽光の反射特性は陸面と水面では大きく異なります。海上や湖などの水面では、海水や湖水が表２．雲・エアロソルセンサ（CAI）の仕様
バンド１
波長範囲
（中心波長） 0.370~0.390[μm]（0.380）

光を吸収するため反射光の観測は困難ですが、 観測対象
観測方向と太陽位置との関係によっては、鏡面反射による太陽光を FTS で観測できます。

観測幅 [km]

バンド２

バンド３

バンド４

0.664~0.684（0.674）0.860~0.880（0.870）1.56~1.65（1.60）

1000

1000

750

0.5

0.5

1.5

雲・エアロゾル
1000

衛星直下での空間分0.5
解能 [km]

温室効果ガス世界資料センター（WDCGG）

図６．GOSAT による観測概念図（左図）、地上観測点（中図、2015 年 10 月）と GOSAT の軌道（右図、3 日間、44 周回分）
3

Greenhouse gases Observing SATellite Project温室効果ガス観測技術衛星（Greenhouse gases Observing SATellite: GOSAT）は、主要な温室効果ガスである

二酸化炭素とメタンの濃度を宇宙から観測することを目的とした、世界初の衛星です。GOSAT、愛称「いぶき」は日本時間の 2009 年 1 月 23 日 12:54 に打ち上げられた後、5 年間の定常運用期間を計画通り 2014 年 1 月に終え、後ＧＯＳＡＴデータの解析方法

期利用運用に入った現在も順調に稼働を続けています。国立環境研究所では、GOSAT データから二酸化炭素とメタンの濃度を計算する手法や、二酸化炭素の吸収排出量を推定するモデルなどを開発・改良し、得られた結果の検証を行うとともに、データ処理のための計算機運用施設の構築・運用や、データ利用者への情報提供を継続的に行ってい

ＧＯＳＡＴデータの解析方法

３はじめに
ます。

図１ GOSAT の外観図（© 宇宙航空研究開発機構）

180˚

210˚

240˚

270˚

300˚

330˚

0˚

30˚

60˚

90˚

120˚

150˚

180˚

90˚

90˚

60˚

60˚

30˚

30˚

0˚

0˚

130˚

150˚

140˚

50˚

FTS と CAI を用いて測定されたデータは、図７に示す流れでデータ処理がなされプロダ
GOSAT プロジェクトは宇宙航空研究開発機構（JAXA）、国立環境研究所、環境省の三機関が共同で推進しています。
クトが作成されます。FTS による観測値からスペクトルが得られ、CAI からは雲やエアロゾルに
既存の地上観測局が 200 点ほど * であるのに対し、GOSAT による観測点数や観関するデータが作成されます。これらのデータを統合し、雲やエアロゾルの少ない観測点におい測領域の飛躍的な増加が、二酸化炭素とメタンの地球全体の濃度分布や、これらの温室効果ガスの排出域や吸収域の分布とその季節変動、年々変動の推定精度を高めて、
二酸化炭素 (CO2) とメタン (CH4) のカラム量を算出し、大気輸送モデルを利用した解析により、
50˚

○
○

40˚

40˚

つくば

-30˚

-30˚

-60˚

-60˚

○

○

○ 中部国際空港
関西
国際空港

○

ています。これらの観測結果は二酸化炭素やメタンの挙動に関する研究に役立てら

●
◎成田空港

30˚

30˚

全球におけるそれら気体の吸収・排出量の分布、および気体濃度の三次元分布を推定します。
［左］図２ GOSAT の軌道（昼間のみ、3 日回帰、44 周回）れるとともに、将来の気候変動予測の高度化や温暖化対策のための基礎情報として活用されます。

-90˚

-90˚

180˚

210˚

240˚

270˚

300˚

330˚

0˚

30˚

60˚

90˚

120˚

150˚

130˚

180˚

140˚

150˚

̶ 衛星軌道● 観測点 (3 点モード )● サングリント観測◎, ○ 検証地点［右］図３ 日本周辺における GOSAT による昼間の観測点の例

2009年4月の定常処理開始以降、国立環境研究所が作成した短波長赤外域のデー

センサ

タに基づく晴天域における二酸化炭素およびメタンのカラム量（レベル
2 プロダク
大気中に存在する二酸化炭素(CO2) とメタン

観測データ

処理プロダクト

干渉光

スペクトル

ト）や、二酸化炭素とメタンの吸収排出量の全球分布やそれに基づく濃度分布（レ(CH4)4は、ある特定の波長の光を吸収する性質がベル
プロダクト）を一般に公開しています。レベル 2 プロダクトについては、改良を重ねた処理アルゴリズムに基づく再処理プロダクト第 2 版（Version 2）を一あるため、大気中を透過してきた光の吸収の度合い般公開するなど、提供情報の精度向上と充実につとめています。

TANSO-FTS センサ

により、光の通り道に存在した
CO2 と CH4 の量を* 温室効果ガス世界資料センター（WDCGG）へデータ提供された地上観測点の数(JAXA 提供）

( 下図の赤丸地点に対応 )算出することができます。図８は FTS の観測で得ら
GOSAT の観測装置と観測方式れたスペクトルの例です。櫛状のへこみが CO2 や2012 年 7 月

GOSAT に 搭 載 さ れ て い る 観 測 装 置 は、Thermal And Near-infrared Sensor

CHfor
4 などの気体による吸収を表しており、その深さ
carbon Observation（TANSO）と呼ばれています。TANSO は、「温室効果

TANSO-CAI センサ

輝度分布 ( 日本上空 )（JAXA 提供）

ガス観測センサ（Fourier Transform Spectrometer:FTS）“TANSO-FTS”」と「雲・がそれらの気体のカラム量（表３の注３参照）に関
エアロソルセンサ（Cloud and Aerosol Imager: CAI）“TANSO-CAI”」という二

係し
ています。
つのセンサから構成されています。

二酸化炭素のカラム平均濃度
メタンのカラム平均濃度

GOSAT は、太陽光が地表面で反射される近赤外線と地球から放射される熱赤外データ解析は以下の流れで行われます。まず、線を観測し、途中の大気中に含まれる二酸化炭素とメタンの量（カラム量や高度分布）を算出します。GOSAT
は地上約 666km の高度を飛行して約 98分で地球を一
取得された
FTS のスペクトルデータのうち、
その視

陸域
海洋
吸収

周し、3 日間で 44 周回して元の軌道に戻ります。陸上では基本的には格子状に観二酸化炭素の三次元分布

野内に雲がないものを、より高い空間分解能を持つ測を行いますが、海上では十分な反射光が得られるサングリント（鏡面反射）領域
CAI 画像などを用いて選び出します。次に、気体によをねらった観測を行います。この様子を地球全体で示したものを図 2 に、日本付近を拡大したものを図 3 に示します。この図には、つくばや空港などの検証サイトもる吸収の特性に基づいて、スペクトルを逆推定と呼ば示されており、各サイトで得られるデータを利用して、
GOSATデータの検証を行っています。

れる数値計算手法を用いて解析し、CO2 と CH4 の

メタンの吸収・排出量

図４ GOSAT の観測データ処理の概要

図７．GOSAT データ処理の概要

表１ GOSAT 標準プロダクト一覧（2015 年 3 月 13 日改訂）

タを週ごとや月ごとに平均し、全球へマッピングを処理
センサ/
レベル バンド

プロダクト名提供ファイルの構成単位

プロダクトの内容

FTS

FTS L1Bデータ

干渉光データをフーリエ変換して得られる輝度スペクトルデータ

FTSシーンCAI

CAI L1Bデータ

バンド間補正、幾何補正のパラメータを含む輝度データ (地図マ
ッピングは未適用)

CAIフレーム

L1B

提供形式

ます。FTSからは先ず干渉光が得られ、これを処理することによってスペクトルが付近の
CO
地表面付近の情報を多く
2 の吸収帯は、得られます。スペクトルは大気による光の吸収の情報を含んでおり、これを解析す

含む波長帯として重要です。一方、
14 μm 付近の吸ることで、二酸化炭素やメタンのカラム量やそれらの吸収排出量を示すプロダクトが作成されます。CAI は観測の妨げになる雲の情報を提供するほか、全球にわたって

収帯は、主に 2 km より高い高度の情報を得るため
植生指数などの情報も取得します。

に利用されます。

HDF5の領域に分割し、全球にマッピングされた CO2 と
L1B+

表面付近で顕著に表れます。1.6μm 付近や2.0μm
FTS と CAI を用いて測定されたデータは、図 4 に示す流れでデータ処理がなされ

CAI

CAI L1B+データ

バンド間補正、幾何補正、地図マッピングを行った輝度データ

L2 CO2カラム量 (SWIR)

SWIRの輝度スペクトルデータから求められた二酸化炭素カラム
量データ

L2 CH4カラム量 (SWIR)

SWIRの輝度スペクトルデータから求められたメタンカラム量データ

CH4 のカラム量などのデータを用い、大気輸送モ
FTS SWIR

デルに基づく逆推定により、各領域におけるそれ
L2

L2 H2Oカラム量 (SWIR)[注1]

SWIRの輝度スペクトルデータから求められた水蒸気カラム量データ

L2 CO2濃度プロファイル(TIR) [注2]

TIRの輝度スペクトルデータから求められた二酸化炭素濃度プロ
ファイルデータ

L2 CH4濃度プロファイル(TIR) [注2]

TIRの輝度スペクトルデータから求められたメタン濃度プロファ
イルデータ

１〜複数スキャンら気体の収支すなわち吸収・排出量を推定します（図FTS TIR

５）。以前は地上観測のデータのみを使って吸収・
CAI

FTS SWIR

L2 雲フラグ

晴天信頼度及び雲判別結果のデータ

L3 全球CO2カラム平均濃度 (SWIR)

二酸化炭素カラム平均濃度から空間補間により作成した全球濃度分布データCAIフレーム

HDF5

全球・月

排出量を推定していたため、地上観測点が少ない

GOSATデータの提供と配布
こうして得られたCO と CH のカラム量のデー

L3

4

運用施設（GOSAT Data Handling Facility: GOSAT DHF）があります。GOSAT
波数（cm-1） つくば地区の高速ネッで観測されたデータはJAXAで受信され、一次処理された後、20000 15000 12000 10000
8000 7000
6000
5000
トワーク（つくば
20 WAN）を通じて GOSAT DHF に送られ、プロダクトが作成され

L3 全球CH4カラム平均濃度 (SWIR)

メタンカラム平均濃度から空間補間により作成した全球濃度分
布データ

L3 全球輝度

３日分の全球輝度分布データ (雲を含む)

L3 全球反射率

過去30日分の観測のうち各地点の最も低い反射率を抽出した全球の反射率分布データ（3日ごとに更新）

アフリカや南アメリカなどの地域での推定誤差がCAI

国立環境研究所には、GOSAT データの定常的な処理を行う GOSAT データ処理

輝度 (W/m2/micron/str)

メタンの三次元分布行います。そして、全球を亜大陸スケールで多数

カラム量を算出します。CO2 濃度の変化は、主に地データ処理の流れ

2

地上観測データ

排出二酸化炭素の吸収・排出量

L3 植生指数
L4A 全球CO2吸収排出量
L4A

L4A 全球CH4吸収排出量4000

全球の植生指数データ (雲フラグ付き)区域(緯度30度×経度60度)

全球を64地域に分割した地域別の二酸化炭素の月平均毎のネッ
ト吸収・排出量データ

全球 (64地域&1度メッシュ)・年

全球を43地域に分割した地域別のメタンの月平均毎のネット吸収・排出量データ

全球 (43地域&1度メッシュ)・年

大きいという問題がありました。
テキスト/
NetCDFGOSAT 観測により全球の晴天域
二酸化炭素の全球三次元濃度分布 (6時間毎、2.5度メッシュ)のデータ

L4B 全球CO2濃度

全球でほぼ一様にデータを取得できるます。一般の方々へ提供される標準プロダクトの一覧を表 1 に示します。より詳し
メタンの全球三次元濃度分布 (6時間毎、2.5度メッシュ)のデータ
L4B 全球CH4濃度
水蒸気(H2O)の吸収帯
15
い情報は下記の Web サイトからご覧になれます。
二酸化炭素 (CO2) の吸収帯 [ 注 1] 2015 年 4月現在未公開。
[ 注 2] 以前に定義されていた研究プロダクトの「FTS TIR L2 気温プロファイル」と「FTS TIR L2 H O 濃度プロファイル」は単独プロダクトとしては定義しない
メタン (CH4) の吸収帯が、これらの情報を「FTS TIR L2 CO 濃度プロファイル」と「FTS TIR L2 CH 濃度プロファイル」のデータレコード中に含めることとする。
10
酸素(O2)の吸収帯
L4B-

12900cm-1

O2

0.765
波長 (μm)0.770

1.5
波長 (μm)5800cm-1

6400cm-1
10×10
8×10-8
6×10-8
4×10-82×10-8
0

2.0

-8

CO2

1.60

バンド１

CH4

1.65
波長 (μm)1.70

輝度 (W/cm2/cm-1/str)

1.0
輝度 (W/cm2/cm-1/str)

輝度 (W/cm2/cm-1/str)

00.5

13200cm-1

0.760

30×10
25×10-8
20×10-8
15×10-8
10×10-8
5×10-8
0
-8

1200

1100

波数（cm-1）
1000

4800cm-1

CO2

H2O

1.95

4

差が低減します。さらに、こうし
気輸送モデルを用いて、全球にお5200cm-1

バンド２

1500
輝度 (W/cm2/cm-1/str)

ので、この吸収・排出量の推定誤て得られた吸収・排出量分布と大

2.5

2.00
波長 (μm)2.05

ける CO2 と CH4 の濃度の三次元分布を推定します。

バンド３
900

800

700

10×10-4
8×10-4

図８．GOSAT の観測で得られたスペク
トルの例と、そこに現れた CO2 や
CH4 などの吸収帯。一番上のスペ

6×10-4
4×10-42×10-40

NetCDF2

2【問い合わせ先】 国立環境研究所 地球環境研究センター
5
国環研 GOSAT プロジェクトオフィス Web サイト : http://www.gosat.nies.go.jp/ E-mail: gosat-prj1@nies.go.jp

4×10-7
3×10-72×10-7
1×10-70

全球2.5度メッシュ・月

6

7

8

9

10
波長 (μm)
バンド４

11

12

13

14

クトルはシミュレーション、各バン
ドのスペクトルは FTS L1B プロダク
ト（初期校正済み、5 章参照）
4

データの定常処理と提供

４

データの定常処理と提供
GOSAT のデータは、GOSAT データ処理運用施設により定常的に処理され、処理結果は

GOSAT プロダクト提供サイトを通じて提供されます。
国立環境研究所（NIES）で処理のために、GOSAT データ
処 理 運 用 施 設（GOSAT Data

7 章に示すような特定の研究

NIES/GOSAT DHF
GOSAT データ処理運用施設

参照データ

要求（位置、時刻）をとりま
とめて宇宙航空研究開発機構（JAXA）に送ります。JAXA は、

GOSAT
計算機システム

データ送信者などからの特定地点の観測

JAXA

高次標準プロダクトの中央部）。GOSAT DHF では、

1

観測要求

DHF）を運用しています（図 9

研究者

データ

標準プロダクト

Handling Facility：GOSAT

観測要求

利用者

要求に基づく観測計画

レベル データ

は、GOSAT データの定常的なデータベースNIES からの観測要求を含めて観測を実施します。観測され参照データ提供機関

た FTS データおよび CAI デー
タ は JAXA で の 一 次 処 理

処理結果

観測計画を立案し、GOSAT の計算機センター

図 9．GOSAT データの定常処理の流れの 後、 高 速 WAN を 介 し て
GOSAT DHF に配信されます。GOSAT DHF では、高次処理に必要な気象データなどの参照データ
も、気象庁などの各種機関より定常的に収集しています。配信された GOSAT 一次処理データと参照データとを用いて、CO2 と CH4 のカラム量の算出や、それら算出データを基にして全球における吸収・排出量と三次元分布の推定処理を行い、各種のプロダクトを作成します。GOSATDHF では、プロダクトを検証するためのデータも収集・管理しています。GOSAT の観測開始以
来、保存・管理されたこれらのデータ量は、7
テラバイト

年間で 900 T B 程度になります。
また、研究公募に採択された研究者、協定機関の研究者、および一般ユーザへのプロダクトの提供は、
GOSAT プロダクト提供サイト（GOSAT

図 10．GOSAT プロダクト提供サイト（https://data2.gosat.nies.go.jp/）

Data Archive Service、
以下 GDAS）（図 10）を通し5て行います。提供サイトのメニューからユーザることができます。プロダクトの詳細について登録を行った後に、プロダクトの提供を要求すは、５章をご覧ください。

Greenhouse gases Observing SATellite Project2012 年 7月

sor

TANSO-CAIセンサ

効果

」と

とい

(JAXA 提供）５

輝度分布 (日本上空 )ＧＯＳＡＴのプロダクト＜GOSAT プロダクトの提供＞

球を中に提供予定のプロダクトを表 3 に示します。

状に

）領

本付

イト

証を

析す

吸収
レベル１プロダクト（FTS の L1B、CAI の L1B、

L1B+）には衛星で測定されたスペクトルデータ（https://data2.gosat.nies.go.jp/）の「ツール」では、や輝度データが格納されており、より高次のプ

GOSAT プロダクトを読み込み、データ内容を確

二酸化炭素の三次元分布
メタンの三次元分布

り詳

メタンの吸収・排出量

表 3．GOSAT DHF から一般ユーザに提供するプロダクト一覧。
（2015 年 3 月現在）
表１ GOSAT 標準プロダクト一覧
処理
センサ /レベル バンド

L1B
L1B+

プロダクトの内容

提供ファイルの
構成単位

FTS

FTS L1B データ

干渉光データをフーリエ変換して得られる輝度スペクトルデータ

FTSシーンCAI

CAI L1B データ

バンド間補正、幾何補正のパラメータを含む輝度データ（地図マ
ッピングは未適用）

CAI

CAI L1B+ データ

バンド間補正、
幾何補正、
地図マッピングを行った輝度データ

CAIフレーム

L2 CO2 カラム量
（SWIR）SWIR の輝度スペクトルデータから求められた二酸化炭素カラム
量データ

L2 CH4 カラム量
（SWIR）SWIR の輝度スペクトルデータから求められたメタンカラム量デ
ータ

［注 1］

L2 H2Oカラム量（SWIR）SWIR の輝度スペクトルデータから求められた水蒸気カラム量データ

L2 CO2 濃度プロファイル
（TIR）
［注 2］

TIR の輝度スペクトルデータから求められた二酸化炭素濃度プロ
ファイルデータ

L2 CH4 濃度プロファイル
［注 2］
（TIR）

TIR の輝度スペクトルデータから求められたメタン濃度プロファ
イルデータ

L2 雲フラグ

晴天信頼度及び雲判別結果のデータ

L3 全球 CO2 カラム平均
濃度（SWIR）

二酸化炭素カラム平均濃度から空間補間により作成した全球濃度分布データ

L3 全球 CH4 カラム平均
濃度（SWIR）

メタンカラム平均濃度から空間補間により作成した全球濃度分
布データ

L3 全球輝度

３日分の全球輝度分布データ（雲を含む）

L3 全球反射率

過去 30日分の観測のうち各地点の最も低い反射率を抽出した
全球の反射率分布データ（3日ごとに更新）

L3 植生指数

全球の植生指数データ（雲フラグ付き）区域（緯度30度×経度60度）

L4A 全球 CO2 吸収排出量

全球を 64 地域に分割した地域別の二酸化炭素の月平均毎のネット吸収・排出量データ

全球（64 地域 & 1 度メッ
シュ）・年L4A 全球 CH4 吸収排出量

全球を 43 地域に分割した地域別のメタンの月平均毎のネット吸収・排出量データ

全球（43 地域 & 1 度メッ
シュ）・年L4B 全球 CO2 濃度

二酸化炭素の全球三次元濃度分布（6 時間毎、2.5 度メッシュ）のデータ

L4B 全球 CH4 濃度

メタンの全球三次元濃度分布（6 時間毎、2.5 度メッシュ）のデータ

FTS SWIRL2

FTS TIRCAIFTS SWIR

L3
CAI

L4A

L4B

（2015 年 3 月 13 日改訂）

プロダクト名処理

成さ

二酸化炭素の吸収・排出量

ロダクト（FTS および CAI の L2、
L3GOSATと、L4A、
認・画像化するツールを紹介しています。
図４の観測データ処理の概要

たっ

速ネ

量が格納されています。
GOSAT プ ロ ダ ク ト は GDAS（ 図 10） で 取 得
地上観測データ排出することに よ り 入 手 で き ま す。 な お、GDAS

陸域
海洋

クト

SAT

L4B）には CO2 や CH4 の大気中の量などの物理

一般ユーザに現在提供している、または近日されルが二酸化炭素のカラム平均濃度
メタンのカラム平均濃度

赤外

度分

ＧＯＳＡＴのプロダクト

-

-

提供形式

HDF5

１〜 複数スキャン

CAIフレーム

HDF5

全球・月

全球

全球 2.5 度メッシュ・月

テキスト/
NetCDFNetCDF[[注1] 20152015年
年3 3
月に追加された標準プロダクト。近日中に公開予定です。
月に追加された標準プロダクト。
注 1]
TIRTIR
L2 CH
濃度プロファイル」は、それぞれ新たに「FTSTIR L2TIR
気温プロファイル」と「FTS
L2
注 2]
L24CH
それぞれ新たに「FTS
L2 気温プロファイル」とTIR「FTS[[注
2]「FTS「FTSTIR
TIRL2
L2CO
CO
2 濃度プロファイル」と「FTS
2 濃度プロファイル」と「FTS
4 濃度プロファイル」は、
H
濃度プロファイル」をデータに含む。
TIR
H2O 濃度プロファイル」をデータに含む。
2O L2

1）プロダクトを生成する処理の概要は３章を参照。
2）”SWIR” とは表 1 に示されている FTS のバンド 1, 2, 3 の総称（Short Wavelength InfraRed［短波長赤外］の略）で、”TIR” とは表 1 に示されている FTS のバンド 4 の別称（Thermal InfraRed［熱赤外］の略）です。
osat-prj1@nies.go.jp
3）” カラム量 ” とは地表面から大気上端までの単位面積当たりの気体の全分子量です。
4）プロダクト単位欄の「FTS シーン」および「CAI フレーム」とは、衛星軌道の 1 周回を 60 等分した範囲に含まれるデータをひとまとめにしたプロダクトの作成単位です。
5）提供形式欄の ”HDF5” と ”NetCDF” とはデータの形式であり、それぞれ Hierarchical Data Format 5, Network Common Data Form の略です。

6

ＧＯＳＡＴのプロダクト＜ L1B および L1B+ プロダクト＞＜ L2 プロダクト＞

FTS L1B（ 図 ８） は、TANSO-FTS か ら 得 ら

L2 CO2 カラム量（SWIR）と L2 CH4 カラム

れた干渉光をフーリエ変換して得られる波長別量（SWIR）は、TANSO-FTS のバンド 1 ～ 3 がの輝度スペクトルです。各バンドで観測対象ガ

捉える地表で反射した太陽光スペクトルから求スの吸収が測定されていることがわかります。

めた CO2 と CH4 のプロダクトです（カラム量FTS L1B データは、衛星軌道の 1 周回分を 60とは単位面積あたりの地表面から大気上端まで等分に分割した範囲の観測値を 1 ファイル（FTSの仮想的な空気の柱に含まれる分子数）。図 13シーン）としてプロダクト化されます。

と図 14 は CO2 と CH4 それぞれのカラム量を乾CAI L1B（図 11）の輝度情報はデジタル値に

燥空気のカラム量で割ることにより求められる

予め決められた一定の校正係数をかけて放射輝

カラム平均濃度の分布図です。本プロダクトに度に変換された値です。

ついては処理アルゴリズムの改訂やプロダクト

CAI L1B+（図 12）の輝度情報は CAI L1B と同じですが、CAI L1B では各ピクセルの位置情の校正・検証に常時取組み、品質向上を継続しています（6 章参照）。

報が格納されているのに対して、オルソ補正（斜L2 CO2 濃度プロファイル（TIR）と L2 CH4 濃めに観測した地表画像のゆがみの補正）および度プロファイル（TIR）は、TANSO-FTS のバン

地図投影変換処理された画像になっています。

ド 4 のスペクトルから求めた CO2 と CH4 それ

CAI L1B データと CAI L1B+ データは、衛星軌

ぞれの濃度の鉛直分布（プロファイル）です。

道の 1 周回分を 60 等分した範囲を 1 ファイル

L2 雲フラグ（図 15）には、CAI L1B の輝度（CAI フレーム）としてプロダクト化されます。

情報から生成される雲フラグと晴天信頼度が格納されています。

図 11．CAI L1B プロダクトの例：
2010 年 7 月 17 日。

7

図 12．CAI L1B+ プ ロ ダ ク ト の 例：
2010 年 7 月 17 日。

図 15．CAI L2 雲フラグプロダクトの例：2010
年 7 月 17 日。背景は CAI L1B 画像（図11 参照）。黒い部分が雲に相当。

図 13．L2 CO2 カラム量（SWIR)プロダクトの例：2013年8月の晴天

図 14．L2 CH4 カラム量
（SWIR)プロダクトの例：2013年8月の晴天

観測点における CO2カラム平均濃度の全球分布図 (2.5度
メッシュ)。観測データが存在しない領域は白色としている。

観測点における CH4カラム平均濃度の全球分布図 (2.5度
メッシュ)。観測データが存在しない領域は白色としている。

図 16．L3 全球 CO2 カラム平均濃度 (SWIR) プロダクトの例：

図 17．L3 全球 CH4 カラム平均濃度 (SWIR) プロダクトの例：

2013年8月。観測点から 500km 以上離れている領域は白2013年8月。観測点から 500km 以上離れている領域は白色としている。

色としている。

Greenhouse gases Observing SATellite Project

ＧＯＳＡＴのプロダクト＜ L3 プロダクト＞
L3 全球 CO2 カラム平均濃度（SWIR）（図 16）、L3
全球 CH4 カラム平均濃度（SWIR）（図 17）は L2 カ

L3 植生指数（図 20）は、CAI の植生に感度を持つ
バンド３と感度を持たないバンド２の輝度情報を処理して得られます。

ラム量プロダクト（SWIR）から求められます。これらは、L2 カラム平均濃度に対して、Kriging 法に基＜ L4 プロダクト＞

づく統計的手法を適用することで、観測点の近傍に

L4A 全球吸収排出量（図 21, 22）は、L2 カラム量

十分な観測データが無い領域についても、1 か月単（SWIR）や地上観測などのデータから、風向、風速

位の平均的な温室効果ガスの全球濃度分布（格子単などの全球気象データを利用して推定される、地域

位：2.5 度× 2.5 度）が推定されます。

別（全球を CO2 は 64 分割、CH4 は 43 分割）の月平

L3 全球輝度（図 18）は、TANSO-CAI で観測され均吸収・排出量です。

た連続 3 日間の画像データを合成したもので、全球

L4B 全球濃度（図 23）は、L4A 全球吸収排出量にの雲の分布の様子がわかります。L3 全球反射率（図基づき大気輸送モデルを用いて推定した CO2 と CH419）は、TANSO-CAI で観測された画像データを 1 カの全球三次元濃度分布（６時間毎、2.5 度メッシュ）

月間蓄積し、各地点で反射率の低い観測値を選んでのデータです。

合成したもので、多くの領域で雲が取り除かれた地
球表面の様子が観察できます。

図 18．L3 全球輝度プロダクトの例：2010 年 7 月 15 ～ 17 日の
3 日分の観測結果。

図 19．L3 全球反射率プロダクトの例：2010 年 7 月 1 ～ 31 日の 1 カ月分の観測データからなるべく雲の無い観測値を合成した結果。

図 20．L3 全球植生指数プロダクトの例：2013 年 8 月。

図 21．L4A 全球 CO2 吸収排出量プロダクトの例：2012年 8月。

図 23．L4B全球 CO2 濃度分布プロダクトの例：2012年8月、高度約800m（気圧 -σハイブリッド座標系で 0.925レベル）。

図 22．L4A 全球 CO2 吸収排出量プロダクトの例：上図の不確実性。

8

ＧＯＳＡＴプロダクトの検証

６

ＧＯＳＡＴプロダクトの検証
GOSAT から得られるプロダクトを科学的に利用するためには、その不確かさを明らかにする検証が不可欠です。検証は、地上や航空機による観測などによって独立に得られた、より高い精度のデータを用いて行います。その検証結果を基に、さらに解析手法の改良を行います。
GOSAT デ ー タ の 定 常 処 理（ 図 ７） に よ り、ます。これらの検証データと比較して、GOSAT

CO2 と CH4 のカラム量、吸収排出量などのプロの CO2 や CH4 のデータはわずかに低めの値を示

ダクト（表３）が得られます。これらのプロダ

しています。さらに緯度帯ごとに平均した値のクトが科学的に利用されるためには、その不確緯度分布は、概ね検証データと同じ傾向を示し

かさ（バイアスやバラツキ）を明らかにする検ています。今後も GOSAT プロダクトの検証作業証が不可欠となります。そのために地上観測やを続け、更なる解析手法の改良を進めます。

航空機観測などによって独立に得られたより高い精度のデータを用います（図 24）。具体的には、
CO2 と CH4 のカラム量については、
地上設置高分解能フーリエ変換分光

GOSAT

器による観測や航空機に搭載された航空機搭載濃度計

測定装置による直接観測などのデー
タにより検証を行います。雲とエア
ロゾルについては、ライダーやスカ

エアロゾル

イラジオメータなどの遠隔計測装置

各高度での濃度測定を用いて検証します。吸収・排出量

散乱光とその三次元分布に関しては他モデ
レーザー光

ルとの比較を行います。
GOSAT の L2 プ ロ ダ ク ト に つ いては、地上設置高分解能フーリエ地上高分解能FTS

変換分光器や航空機搭載測定装置

スカイ
ライダー
ラジオメータによる観測データを用いた検証を継続しています。図 25 に検証に用(

gov/ ）を中心とする地上設置高分解)能フーリエ変換分光器の観測網を示します。主に日本、オセアニア、
ヨーロッパ、北アメリカで取得さ地上ステーション設置濃度計

図 24．GOSAT プロダクトの検証実験の模式図

い た TCCON（Total Carbon Column
Observing Network, http://tccon.ornl.

航空機搭載
FTS

2015年10月現在
Ny Ålesund

EurekaPoker Flat

Sodankylä
East Trout Lake

Park Falls
Edwards
Pasadena

Four
Corners
LamontIndianapolis

Manaus~Izana

Moshiri

Bialystok

Oxfordshire
Paris
Orléans

Anmyeondo

BremenHeifeiKarlsruhe
Garmisch

Ascension
Island

れたデータを用いています。また、

Philippines

DarwinRéunion（National Oceanic and Atmospheric
Administration）航空機観測で取得された検証データも有効利用してい9Greenhouse gases Observing SATellite Project

Wollongong

Lauder

民間航空機（JAL）による観測プロ
ジ ェ ク ト（CONTRAIL） と NOAA

Rikubetsu
Tsukuba
Saga

稼動中のTCCONサイト

準備中のTCCONサイト

停止したTCCONサイト

図 25．TCCON を中心とする地上設置高分解能フーリエ変換分光器観測網。
赤字は GOSAT データの検証に使われたサイト。

プロジェクトに関する情報発信と研究公募

７

プロジェクトに関する情報発信と研究公募
GOSAT プロジェクトでは、ウェブサイトとニュースレターにより情報提供を行っています。また、国内外の一般の研究者に対して研究公募を行い、採択された研究の推進を図っています。
GOSAT プロジェクトのウェブサイト（図 2626））

採択された研究課題の一覧
採択された研究課題の一覧は、GOSATは、GOSAT ウェブサには、最新情報、技術情報、研究公募、事業成果

イトの「研究公募」のページ（http://www.gosat.

などについての情報が掲載されています。GOSAT

nies.go.jp/jp/proposal/proposal.htm） に 示 さ れ て

データ提供サイト
データ
提供サイト GDAS（図 10）では
10） では GOSAT プ

います。公募の対象研究分野は、校正、データ処

ロダクトの取得のほか、画像化したデータの閲覧
ロダクトの取得のほか、画像化したデータの閲覧

理アルゴリズム、検証、炭素収支推定・大気輸送ができます。ニュースレターもができます。ニュースレターも発行しており、ウェ

モデル、データ利用研究の 5 つです（表つです（表 4）。日

ブサイトでご覧になれます。また後継機
ブサイトでご覧になれます。
また後継機 GOSAT-2

本のみならず海外からも多くの提案があり、世界のウェブサイト（図 27）には衛星、観測機器など中の研究者の GOSAT プロダクトに対する関心のの最新情報を掲載しています。
の最新情報を掲載しています。

高さがうかがえます（表 5）。また、2008 年（東GOSAT プロジェクトでは環境省・国立環境研

京）、2010 年（京都）、2011 年（英国・エジンバ究所・宇宙航空研究開発機構が実施する事業や研ラ）、2012 年（米国・パサデナ）、2013、2013 年（横浜）、

究活動に加え、国内外の一般の研究者からの研究

2014 年（つくば）、2015 年（米国・パサデナ
米国・パサデナ）、提案を求める研究公募（Research Announcement,

年（京都）採択課題の研究代
そして 2016 年（京都）には、採択課題の研究代RA）を行っています。これまで 10 回公募を行い、回公募を行い、

表者（Principal Investigator, PI）会議が開催され、総計 126 件にのぼる研究課題が採択されています。
件にのぼる活発な議論が交わされています
活発な議論が交わされています。
。
表 4．研究分野別の研究課題採択数
2008

2009

2010

2011-16

合計

7

2

2

22

校正

4

アルゴリズム

11

4

検証

15

7

1

7

30

炭素収支推定・大気輸送モデル

6

8

3

0

17

データ利用研究

16

14

9

11

50

（複数分野）データ利用研究 / 検証

2

（複数分野）炭素収支推定・大気輸送モデル / データ利用研究
合計

2

1
52

1

36

18

20

126

合計

表 5．国別の研究課題採択数

図 26．GOSAT ウェブサイトのトップページ (http://www.gosat.nies.go.jp/)

国

2008

2009

2010

2011-16

日本

23

8

1

4

36

アメリカ

7

8

3

4

22

2

2

10

3

6

ドイツ

6

中国

1

2

カナダ

3

2

5

フランス

2

2

1

5

1

オランダ

3

1

イギリス

2

3

ロシア

4

フィンランド42

オーストラリア

1

1

4

2

1

3

インド

1

イタリア

2

韓国

1

1

スペイン

1

1

インドネシア

1

2

1

2
2
1

2

1

1

ブラジル

1

1

チェコ

1

1

1

1

ノルウェー

1

シンガポール

1

1
1

台湾

1

ベラルーシ
合計

52

36

2
1

マレーシア

(http://www.gosat-2.nies.go.jp/)

2

ベルギー

ニュージーランド

図 27．GOSAT-2 ウェブサイトのトップページ

5
5

18

1
1

1

1

20

126

10

体制と今後の予定

８

体制と今後の予定

GOSAT は 2009 年 1 月 23 日に打ち上げられ、今後も、レベル４などの高次プロダクトの処

その後も順調に運用されています。打ち上げ後

理・提供とともに、解析アルゴリズムの改良と３ヶ月以降には初期的な校正・検証作業を行う

それに基づくデータ処理・再処理、処理結果のための観測が開始され、同 7 月 28 日以降、定検証・評価、最新版のプロダクトの提供を継続

常的な観測が行われています。GOSAT プロジェ

します。

クトでは、同 10 月 29 日から順次レベル１プ
ロダクトの一般ユーザへの提供を開始し、更に、2010 年からはレベル 2 とレベル 3 プロダクト、
2012 年からはレベル４プロダクトの一般ユー
ザへの提供を開始しました。
国立環境研究所では、GOSAT プロジェクトを推進していくためにプロジェクト体制を構築
し、GOSAT データから CO2 と CH4 のカラム量を算出する手法の開発・改良、吸収・排出量を推定するモデルなどの開発・改良、得られた結果の検証・評価を行うとともに、定常処理を行う GOSAT DHF の開発・運用、ユーザへの情報提供を行っています（４章参照）。平成 28 年には新たに衛星観測センターを設置し、GOSAT とGOSAT-2 の事業推進体制を整備しました（図28）。

図 28．国立環境研究所 衛星観測センター 体制図（2016 年 7 月現在）

環境省
Ministry of the Environment

国立研究開発法人

GOSAT プロジェクト

国立環境研究所

National Institute for Environmental Studies

国立研究開発法人

宇宙航空研究開発機構

Japan Aerospace Exploration Agency

問い合わせ〒 305-8506 茨城県つくば市小野川 16-2
国立研究開発法人国立環境研究所
衛星観測センター
TEL: 029-850-2966 FAX: 029-850-2219
E-mail: gosat-prj1@nies.go.jp
URL: http://www.gosat.nies.go.jp/●データ提供について●
データ提供サイト https://data2.gosat.nies.go.jp/
連絡
先 gosat-support@nies.go.jp（発行）国立研究開発法人 国立環境研究所
衛星観測センター
Satellite Observation Center

リサイクル適性の表示：紙へリサイクル可
本冊子は、グリーン購入法に基づく基本方針における「印刷」に係る判断の基準にしたがい、印刷用の紙へのリサイクルに適した材料［Aランク］のみを用いて作製しています。

2016. 7（2021. 6 一部改訂）