衛星観測データによる水田から放出されるメタンについての解析
衛藤聡美、有山悠子、野口克行、林田佐智子（奈良女子大学）、竹内渉（東京大学）
1, 背景と目的
大気中メタン（CH4）は二酸化炭素（CO2）の次に温暖化に寄与しているとされる温室効果ガスである。しかしCH4は発生や消失に関する理解が十分ではなく、地球温暖化問題を考える上でCH4の収支を解明することは重要な課題である。近年、衛星によるCH4の観測が始まり、CH4の放出源（ソース）地域を含めた全球的な規模でCH4収支の議論が可能になった。本研究の目的は、衛星観測データを解析し大気中CH4濃度に対するソースの影響を明らかにすることである。特に水田はほとんどがアジアに存在する重要なCH4のソースである。 衛星観測データとインバースモデルの比較により、アジア域で夏に観測される局所的な高濃度のCH4は、水田からの放出が原因であると推定されている（Bergamaschi et al.,2007）。本研究では、詳細な水田分布データを用いてアジアの水田とCH4濃度の関連を調べた。

2, 衛星観測データ

リトリーバル段階で幾何補正により鉛直カラム量へ•ENVISAT衛星搭載のSCIAMACHYセンサが観測し、IMAP-DOAS法でリトリーバルされたCH4とCO2のカラムデータをFrankenberg氏（ハイデルベルグ大学）より提供を受けた。 CH4カラムデータ（ICH4）を同時に観測されたCO2カラムデータ（ICO2）で割ることにより光路の補正を行い、CO2混合比データ（XCO2）をかけることによってCH4混合比（XCH4）を得る（右図）。
•衛星観測データの検証
衛星観測データは地上観測データを用いて検証した。同日・同地点の衛星観測値と地上観測値を比較した結果を図1に示す。地上観測データはWDCGGから入手した54地点と、東北大学中澤教授の研究グループが観測した中国内陸部の7地点の、計61地点のデータを使用した。図1より、衛星観測データと地上観測データの差は約2~4%と小さく、CH4の研究に有用なデータであることが確かめられた。また、北半球中緯度で差が大きくなっている。CH4のソースは地表面にあり、消失源（シンク）は大気中にあるため、ソースがある地域のCH4濃度は高度とともに減少し、地上観測値の方が衛星観測値より高くなると考えられる。北半球中緯度にソースが多いので、図1は妥当な結果であると考える。

補正の理由：AMFを正確に導けないため、同時観測されたCO2との比をとる。
CO2を用いる理由：CH4の観測波長域と近く、大気中濃度が比較的既知であり一様である。
光路の補正

ICH 4
ICO2SCIAMACHY
観測方法:直下視観測法
観測波長帯：1630~1670nm(CH4) ,1562~1585nm(CO2)
空間分解能：30km 60km
データ期間：2003/01~2004/12
観測時刻：午前10時（local time）
Swath幅：960km（6day/global）€ICH 4× XCO2 = XCH 4
ICO2€

図1:衛星観測値と地上観測値の差
縦軸：差(%)、横軸：緯度、バー：衛星の観測誤差3, 水田分布データ
東京大学の竹内氏がMODISとASTERの画像から算出した、1ピクセル中に水田が占める面積の割合を年ごとに示したデータ（竹内,安岡,2005）。
衛星観測データがある2003年、2004年のデータを使用した。
データ範囲：S10-N50、E70-E150
空間分解能：1km 1km

5, 水田とCH4の季節変化の対応
50%

25%

図3:アジアの水田分布図(%),2003

1%

XCH4 (ppbv)•CH4のバックグラウンド濃度は夏に緩やかに低くなる。今回対象にした地域はいずれも北半球であるため、5~7月にバックグラウンドのCH4濃度は低くなる（図4、赤線）。
•CO2のバックグラウンド濃度も夏に低くなり冬に高くなるというCH4と似た季節変化をする（図4、青線）。

•水田分布データをコンター図で表し（図5）、衛星観測データの月平均値を重ねてプロットした（図6）。
•水田からのCH4の放出は、水田に水が張られている嫌気的な状況下で起こり、大部分の稲作は雨季に行われる。ここで、水田が密集した地域の雨季は、インド北部が7~8月、バングラデシュが6~9月、インドシナ半島が5~10月である。
•図6より、アジア地域では7月と10月に水田が密集した地域で局所的に高濃度のCH4がみられるため、雨季に水田から放出されるCH4を衛星が捉えていると考えられる。

図2:地上観測データから求めた
XCO2緯度平均値
縦軸：緯度、横軸：月
カラー：XCO2(ppmv)

2004年
2003年
図5:コンター化した水田分布図（5%,30%,55%）

XCO2 (ppmv)

4, CH4,CO2のバックグラウンドの季節変化

仮定：XCH4、XCO2が高度によらず一定、かつXCO2が経度方向に一様混合比への変換

ppbv
1880

1800

月(2003,2004)

図4:XCH4(赤)とXCO2(青)のバックグラウンドの季節変化

2003/01

2003/04

2003/07

2003/106, 典型的な水田地域と砂漠におけるCH4と降水量の季節変化

1720

ppbv
1880

•ゴビ砂漠、タクラマカン砂漠と、水田分布データで高い値を示し、典型的な水田地域と考えられるインド北部、バングラデシュ、ミャンマー南部、タイ東北部（図3、枠で囲まれた地域）のCH4混合比と降水量（気象2004/07
2004/01
2004/04
2004/10
庁のwebsiteより入手）の季節変化を調べた（図7）。
図6:アジア地域の衛星観測データ（カラーマップ）と水田分布（コンター）
1月,4月,7月,10月•図7より、典型的な水田地域のCH4混合比は、降水量が多い月に1~2ヶ月間で約4~8%増加している。これはバックグラウンドとは違った季節変化である。
•砂漠のCH4混合比は、8~2月の6ヶ月間で緩やかに約1~3%増加し5~7月に低くなるという、バックグラウンドの季節変化をしている。「典型的な水田地域」と「砂漠」のCH4の季節変化の違いから、水田分布データで示されるアジアの水田から雨季にCH4が放出されており、それを衛星観測で捉えている可能性が示唆された。

1800

1720

図7:アジアの典型的な水田地域と砂漠のXCH4、XCO2の季節変化（上）と降水量（下）、赤：XCH4(XCO2=気候値)、紫：XCH4(XCO2=370ppm)、青：気候値のXCO2
横軸：月(2003,2004)、上図の縦軸（左）：XCH4(ppbv)、縦軸(右）：XCO2(ppmv)、下図の縦軸：降水量(mm)7, CO2の影響

8, まとめと今後の課題•図6より、気候値のCO2混合比の季節変化幅は2%以下である。
•緯度平均である気候値と対象地域のCO2濃度の差は、モデルシミュレーションより~1%程度と推定される（図8）。
•図6のCH 4混合比の季節変化幅が4~8%なので、光路補正に用いるCO2の影響は相対的に十分小さいと考えられる。

詳細な水田分布データを用いて、衛星で観測されたアジアの水田地域におけるCH4の季節変化を調べた。その結果、水田地域のCH4の季節変化はバックグラウンドとは異なり、雨季にCH4濃度が急増加しており、水田からのCH4の放出を衛星が捉えている可能性が示唆された。
今後は解析の精度をあげるため、CH4混合比を計算する際に用いるCO2混合比にモデルシミュレーションの値を用いる予定である。

図8:TM3 CO2混合比 (9-11月平均)(Frankenberg et al.,2006)

Nara Women's University
Department of Information and Computer Sciences

謝辞
衛星観測データはハイデルベルグ大学のFrankenberg氏から提供を受けたものです。中国内陸部の地上観測データは東北大学の中澤教授より提供を受けました。御礼申し上げます。

参考文献
Bergamaschi et al., J. Geophys.Res, 2007, Vol. 112, D02304
Frankenberg et al., J. Geophys.Res, 2006, Vol.111, D07303
竹内 渉、安岡 善文、写真測量とリモートセンシング、43(2)、2005、20-33