⼤気観測に基づく都市域CO2排出の起源別推定

産業技術総合研究所 環境創⽣研究部⾨
環境動態評価研究グループ
⽯⼾⾕重之

気候変動対策に関する産総研の取り組み︓気候変動の「緩和」と「適応」の両輪

⼤気観測に基づく都市域CO 排出の起源別推定

緩和に向けて︓ゼロエミッション国際共同研究センターの設⽴（吉野彰センター⻑）
2 Center, GZR
Global Zero Emission Research

GZR研究施設（つくば⻄事業所）完成イメージ
https://www.gzr.aist.go.jp/intro/

https://www.aist.go.jp/aist_j/news/pr20200117.html

創エネルギー・蓄エネルギー・省エネルギー・資源循環等に係る研究ユニット（主⼒）

適応に向けて︓気候変動のモニタリングとその影響評価
リスク評価・環境診断に係る研究ユニット

本⽇の話題︓緩和へのゼロエミ技術の社会実装時の評価に、⼤気モニタリングを応⽤する

本研究の⼤気モニタリング対象︓酸素（O2）と⼆酸化炭素（CO2）
⼤気中O2濃度およびCO2濃度の変動要因

陸上生物活動

O2 CO2

OR値
天然ガス︓1.95
⽯油︓1.44
例：メタン燃焼（〜都市ガス）
⽯炭︓1.17
CH4 + 2O2 → 1CO2 + H2O
セメント︓ 0.0
OR = -DO /DCO = 2 CO2O2

2O2N2溶解度
海洋生物活動混合層深さ溶解度
溶解度 CO2: Oxidative Ratio(OR = -DO2/DCO2)
陸域

炭酸解離
炭酸解離

N2O2

CO32-, HCO3-, CO2
海洋2⼤気中O2濃度とCO2濃度の観測例（つくば市産総研構内）

経年減少

O2濃度偏差O2濃度

陸上植物（破線）
⽯油消費（実線）

CO2濃度
経年増加

CO2濃度偏差PgCyr-1

例︓2012-2019年のグローバルCO2収⽀

⼤気中のO2濃度とCO2濃度を組合せた解析から、【経年変動成分】グローバルCO2収⽀（左図）【短周期変動】 局所での濃度変動要因（上図）

【季節変動】



海からの酸素放出・吸収などが得られるが、今回は局所の情報に着⽬。

distortion by the mast does not significantly influence the turbuMaksyutov et al. 2013).
lence data except at a wind direction of southwest, where the mast
However, results of such an inversion-analysis method, as wellpartly obstructs the wind.
s its inputs 東京都渋⾕区代々⽊（東海⼤学代々⽊キャンパス）における⼤気中O
from the emission inventory must be validated using
2濃度とFigure 1 is overlaid with the typical flux footprints in winterirect measurements of CO2 flux on the ground. In such tests, theCO
濃度、および鉛直CO
2 to the larger spatial
2輸送量の同時観測
oint-measured flux should be scale-matchednd temporal scale in the inversion analysis, and such matchingequires 東海⼤学代々⽊キャンパス内観測タワー
knowledge of the spatial distribution and diurnalvaria-
on of CO2 flux. Complexity of urban system makes it difficult toà of the CO flux, as well as its daily/nquire the diurnal-variation
2鉛直輸送量nnual totals. Velasco and Roth (2010) reviewed the studies of this(フラックス)のopic, and concluded that the diurnal pattern of urban CO2 flux
フットプリント
aries in each observation sites. Anthropogenic emission should
Hiranoet discrepal.
ary among each city, and another possible reason
for the(2015 SOLA)
ncies is that theemissions
from fossil-fuel use are offset by CO2
àbsorption of urban vegetation. For example Coutts et al. (2007)
CO 
rgued that the very different diurnal variations of
2 flux in tworban areas could be attributed to the areas' different
area-ratio
Ishidoya
et al. ofegetation. Thus, it is necessary to clarify relative
contributionof(2020ACP)
he factors controlling the diurnal variation of urban CO2 flux.
Several previous studies have used inventory analysis to clary how various emission sources contribute toward the measureduxes (e.g. Moriwaki and Kanda 2004, hereafter MK04; Helfteral. 2011; Christen et al. 2011). These studies, however, focused
Hiranoet fromal. (2015SOLA)
Fig. 1. The study area (upper left panel, aerial
photo
the Geospatial
n seasonal variations, not diurnal-scale variations. Revealing

⼤気観測に基づく都市域CO2排出の起源別推定
冬夏

Information Authority of Japan). The ovals show typical flux footprint inwinter (blue: December to February) and summer (red: June to August). At
upper right panel, the filled circle is the location of the measurement areaorresponding author: Tatsuki Hirano, National Defense Academy ofand the hatched area indicates a densely inhabited district. The bottom
apan, 1-10-20 Hashirimizu, Yokosuka, Kanagawa 239-0811, Japan.
鉛直CO2輸送量（CO-mail: ed15004@nda.ac.jp.
©2015, the MeteorologicalSociety of Japan.
panel shows the measured area seen from the tower.
2フラックス︓Fc）を渦相関法により観測

都市キャノピー上の２⾼度で⼤気中O2濃度とCO2濃度を観測、⾼度差DO2、DCO2を算出
Fc、 DO2、DCO2の関係（傾度法）
Fo = -K DO2/DZ
Fc = -K DCO2/DZ→ ORF = -Fo/Fc = - DO2/DCO2

Fo ︓鉛直O2輸送量
K ︓鉛直渦拡散係数
ORF︓鉛直輸送のOR（O2:CO2交換⽐）
不確かな拡散係数を使⽤せずにORFを導出可能︕

都市キャノピーから⼤気に排出されるCO2（鉛直CO2輸送量）の起源別推定法の考案

ORF︓観測鉛直O2輸送量

鉛直CO2輸送量（観測）
大気のO 濃度とCO 濃度の高精度観測
22

OR = 1.95
O2

OR = 1.44

OR = 1.2

CO 2

都市ガス
未知量

石油未知量

人間呼吸
人口統計

Figure 7. ORF calculated by applying Deming regression fitt
都市キャノピー外1 d (gray open circles) and 1-week (black closed circles) succe
1O2 and 1CO2 values. Also plotted are ORatm calculated b
都市キャノピー内
plying Deming regression fitted to 1 d (light red open circles
1-week (dark red closed circles) successive O2 and CO2 devia
from their baseline variations shown in Fig. 3. OR values expe
from the consumptions of gas, liquid and solid fuels and land
spheric activities are also shown.

have also been updated from the original data publishe
Hirano et al. (2015). We can then proceed to separate
the CO2 flux from gas and liquid fuel consumption by uEq. (4), followed by Eqs. (5)–(6):201612  O2CO2FO
= (ORG ⇥ FG +ORL ⇥ FL OR+ ORR ⇥ FR ),FC = FG + FL + FR , Ishidoya et al. (2020 ACP)

where FG , FL and FR (µmol m 2 s 1 ) represent the
代々⽊サイトの鉛直CO2輸送のフットプリント内の植⽣⾯積は⼗分に⼩さく、⽯炭消費やセメント⽣産の影響は無視できるため、⼈間呼吸量を統計量から与えることで、Ofluxes fromgas2の収⽀式から『都市ガス』
and liquid fuel consumption and human
2とCOと『⽯油』の消費に伴うCO2排出量を分離評価できる。
piration from the urban area to the overlaying atmosphand ORG , ORL and ORR are the OR values for gas and代々⽊サイトでの⼤気中O2濃度、CO2濃度および鉛直CO2輸送量の観測結果
O2濃度
CO2濃度

O2濃度⾼度差拡⼤

CO2濃度⾼度差

鉛直CO2輸送量

2016年3⽉〜2017年9⽉の観測結果

2016年12⽉16〜23⽇の観測結果

CO2濃度が増加する時にO2濃度が減少する短周期の変動が多数観測されており、同様の対応は濃度の⾼度差にも⾒られている（冬季8⽇間の拡⼤図を右図に⽰す）。また渦相関法で観測された鉛直CO2輸送量には、冬季に排出が極⼤となる季節変動が⾒られる。

代々⽊サイトで観測された季節平均のO2およびCO2濃度の⾼度差、ORF、鉛直CO2およびO2輸送量の⽇内変動

⼤気観測に基づく都市域CO
春夏秋冬の四半期毎に観測データをComposite
2排出の起源別推定
O2濃度⾼度差

した、各季節の平均的な⽇内変動を⽰す。

CO2濃度⾼度差

春夏
秋冬

ORF

O2濃度およびCO2濃度の⾼度差は夜間に⼤きく、季節的には冬季に⼤きい。
ORFは夜間に⾼く⽇中に低い値を⽰し、季節的には冬季に⾼い値を⽰す。総じて、天然ガス消費と⽯油消費のORの中間的な値である。

鉛直CO2輸送量

鉛直O2輸送量（-Fc x ORF）

鉛直CO2輸送量はいずれの季節も都市から⼤気への排出であり冬季が最⼤で、午前と夜間に極⼤を⽰す。
鉛直CO2輸送量にORFを乗じて算出される鉛直O2輸送量（⼤気O2の消費量）は、グローバルな⼤気中O2濃度減少における単位⾯積当たりのO2消費量の、数百倍の⼤きさである。

代々⽊におけるCO2の起源別排出量の⽇内変動– ⼤気観測によるトップダウン法と統計量に基づくボトムアップ法の⽐較 –⼤気観測に基づく都市域CO2排出の起源別推定
冬
春

夏

秋

トップダウン法の結果を、代々⽊近郊の交通量と家庭・飲⾷店の都市ガス消費統計によるCO2排出量と⽐較すると、夜間の都市ガス消費における違いが顕著であり、そのため統計量に基づく評価では代々⽊街区のCO2排出量が過⼤に⾒積もられていることが⽰唆される。また誤差は⼤きいものの、給湯・調理に伴う早朝の都市ガス消費のピークや、通勤時間帯の交通量増加による午前中の⽯油消費の漸増も⾒て取れる。

今回の⼿法では⼈間呼吸量を統計データから算出しているが、今後、国⽴環境研究所が⾏っている放射性炭素同位体⽐等の観測も組み合わせて化⽯燃料起源と⽣物起源のCO2排出量を分離し、⼤気観測だけで⽯油・都市ガス・⼈間呼吸による排出量を分離して評価できる⼿法の開発を⽬指す。

⼤気観測に基づき⾃動⾞と都市ガス由来のCO2排出量を街区スケールで分離評価することが可能となった。⼿法の更なる⾼度化を図ることで、ゼロエミッション技術の社会実装時に、そのCO2削減効果を燃料種・産業部⾨別に検証するためのツールになることが期待される。

⼤気観測に基づく
トップダウン法による検証

モデル地区での社会実装

CO2排出量の減少

製造？運輸？発電？
⽯油？ガス？⽯炭？

統計量に基づく
ボトムアップ法による評価
https://www.aist.go.jp/aist_j/news/pr20200117.html