環境研究総合推進費・気候変動領域【問題対応型】 2-1802課題 事後評価ヒアリング 2022年6月29日（水）課題番号: 2-1802

GOSAT-2と地上観測による全球のメタン放出量推定と評価手法の包括的研究
体系的番号: JPMEERF20182002
重点課題（主）: 【重点課題8】地球温暖化現象の解明・予測・対策評価
行政ニーズ: （2－4）GOSAT-2等を利用したメタン放出量推定の精緻化と検証
研究実施期間: 平成30年～令和3年（新型コロナウイルスの影響のため延長）<研究代表機関>千葉大学<研究代表者>

齋藤 尚子<研究分担機関><研究分担者>
奈良女子大学
犬伏 和之、林田 佐智子、久慈 誠、Prabir Patra、
国立研究開発法人海洋研究開発機構 山本 昭範、寺尾 有希夫、梅澤 拓
東京学芸大学<研究協力者>
国立研究開発法人国立環境研究所
Dmitry Belikov、Jagat Bisht、Aung Zaw Oo、
Rahman Mohammed Mahabubur、岡 碧幸、
須藤 重人、小野 圭介、大山 博史
1はじめに（研究背景等）、研究開発目的◼ メタン（CH4）は、二酸化炭素（CO2）に次ぐ人為起源温室効果気体、地球温暖化指数（GWP100）はCO2の約28倍（27.2−29.8） [IPCC AR6, 2021]。
◼ メタンの放出源は多岐にわたっており、メタン生成菌等の生物由来も多いため、メタン発生プロセスは極めて複雑。
◼ アジア域はメタンの一大放出源。水田からのメタン放出は人為起源放出量の約1割を占める。アジア域はモンスーンに伴う強い上昇流でメタンが上空に輸送され、上空でもメタンが高濃度になることがある。上空の高濃度メタンはOHラジカルとの消失反応を経ながら水平方向に広域に輸送される。
◼ 南アジアの家畜や水田からは膨大な量のメタンが放出されている。しかし、大気中のメタン濃度やメタンフラックスの観測データが乏しく、南アジアは地上観測の空白域。
全球メタン発生源（2000−2009）

全球人為起源メタン発生源（2000−2009）

インドのメタン排出インベントリ（1995−2008）
その他エネルギー
水田（17%）
家畜（50%）[IPCC AR5, 2013, Table 6−8]

[Garg et al., Atmos. Env., 2011, Fig. 1]2

研究目標: メタン放出量推定の精緻化と検証課題の研究目標（全体目標）◼ GOSAT、GOSAT-2と地上観測によるメタン濃度データを用いて大気輸送モデルを評価し、◼ 従来のモデルよりも濃度の再現性を向上させた上で、◼ 観測データをトップダウン手法によるメタン放出量推定のインバース解析に投入し、全球でメタン放出量の推定を行う。
◼ インバース解析で推定されたフラックスおよび推定フラックスをもとに計算したメタン濃度を、実測のフラックスデータおよび時空間スケールの異なる地上観測や衛星観測のメタン濃度データと比較することで、◼ （衛星観測＋地上観測＋モデル計算）包括的なメタン放出量推定の検証を行う。
メタン放出量推定の事前誤差と推定後の誤差の低減率

メタン放出量の不確定性が大きい領域[Patra et al., JMSJ, 2016, Fig. 5]◼ 南アジアで集中的に地上観測を実施し 、メタンの放出源と発生プロセスの理解を進める。
メタン放出量推定の誤差も大きい

3

研究開発内容: 衛星＋地上観測＋モデルによるメタン放出量推定
GOSAT等の衛星データ
上空

短波長赤外
熱赤外
SWIRバンド
TIRバンド
気柱平均濃度 鉛直濃度分布

大気化学輸送モデル・インバース解析◆ 全球の領域別メタン
フラックス推定値
サブテーマ3
パリ協定、GSTに貢献

様々な発生源、複雑
サブテーマ2な発生プロセスがあり、フラックス推定の誤差
アジア
衛星・地上観測データの解析が特に大きい
モンスーン◆ 全球3次元濃度分布によって重点領域（南アジア）上空にの計算値
輸送された
サブテーマ4 レーザーメタン計による連続観測
高濃度◆ 渦相関法フラックス
メタン
比較・評価
ナイニタール◆ 大気メタン濃度
サブテーマ1（1） ◆ 全球の鉛直濃度分布データ
コミラ◆ 全球の気柱平均濃度データ

タミルナドゥ
水田

大 気 ・ 水 環 境 、栽 培
管理に依存したメタン発生プロセスの理解

サブテーマ1（2）

微生物
化石燃料
水田などから放出された
高濃度メタン

地上
空間分解能～10 kmバイオマス燃焼比較・検証
δ13CH4

サブテーマ5
フラスコサンプリングによる高精度計測
δ C-CH ◆ メタン、CO濃度によって、◆ メタン安定炭素排出源の分離が可能
同位体比（δ13C-CH4）4
134

サブテーマ1（1）サブテーマ1: GOSAT/GOSAT-2による全球3次元メタン濃度の高精度導出と評価

研究目標

GOSAT、GOSAT-2から地表および大気下層も含めたメタン鉛直濃度分布を1%程度の精度で導出し、全球で地上観測および航空機観測との比較に基づいたデータ質の検証を行った
上で、大気輸送モデルの水平・鉛直輸送過程を評価する。
GOSATのメタン鉛直濃度分布の導出と検証解析
航空機とGOSATの濃度差分

287-237 hPa±20 ppb341-287 hPa

398-341 hPa

464-398 hPa

NTLとCLAにおける地表メタン濃度の週平均値の比較（フラスコサンプリング、GOSAT-TIR（大気第一層）、MIROC4-ACTM、GOSAT-SWIR XCH4）◼ 季節変動、絶対値ともにGOSAT-TIRデータはフラスコサンプリングのメタン濃度とよい一致を示している。一方、
631-541 hPa
SWIRバンドによるXCH4 の観測では地表のメタン濃度およびその変動を過小評価
高度分布観測が重要（サブ5、サブ3との連携で評価を実施）◼ TIRバンドのメタン濃度データの精度は ◼ TIRバンドとSWIRバンドのXCH4はバックグラウンド領域
では1%以内で一致
TIRとSWIRの同質性を確認
低緯度では、概ね10-15 ppb。
中・高緯度では、概ね20 ppb（約1%）。
5541-464 hPa

サブテーマ1（1）サブテーマ1: GOSAT/GOSAT-2による全球3次元メタン濃度の高精度導出と評価
メタンの全球・領域別収支解析における南アジア観測のインパクト評価

GOSATと大気輸送モデルのメタンの水平・鉛直輸送過程の比較・評価
XCH4の季節変動に対する各層のメタン濃度変動の寄与

地域別の2000-2020年の5年ごとの年間メタン放出量（Tg/yr）

MIRC4-ACTM

GOSAT-TIR[Chandra et al., ACP, 2017]
旧モデルMIRC4-ACTM

GOSAT-TIR

メタンの高度・時間断面図（Arid India）
Belikov et al.,Remote Sens., 2021

NTLとCLAの観測データを追加した場合のメタン放出量推定の不確実性の低減率（%）◼ 2000-2020年の全球・領域別のメタンのBelikov et al., submitted to JGR 収支解析を実施（サブ3との連携）。
全球総メタン放出量が2000-2005年◼ MIROC4− ACTMと GOSAT−TIRの XCH4 に対するから2015-2020年で42 Tg/yr増加
下部対流圏の寄与率が旧モデルと比べてよい一致。
◼ 高濃度メタンの鉛直輸送パターンがMIROC4-ACTM ◼ 南アジア地上観測データの利用でメタン収支推定の不確実性が5−20%低減。とGOSAT-TIRで近い特徴を持つ。
収支解析におけるサブ5観測の有用性6
MIROC4-ACTMのメタン鉛直輸送はより現実的。

サブテーマ3

全球メタン放出量推定におけるGOSAT/GOSAT-2及び地上観測データの有効性の評価

研究目標 大気輸送モデルの改良を行い、地上・航空機・衛星観測のメタン等の長寿命気体データとの比較を通して改良したモデルを評価した上で、全球でメタン放出量の推定を行う。並行して、
LETKFベースのデータ同化システムを開発し、種々の観測データを投入・同化することで、より細かい時空間スケールでメタンの収支を評価し、メタンの放出量推定を精緻化する。

MIROC4-ACTMの輸送過程の評価とインバース解析
航空機観測データとの比較によるモデル評価

従来手法のインバース解析による収支推定

Bisht et al., JGR, 2021

緯 度帯 別の 上部対 流 圏のメタン濃度の季節変動（観測とモデル）

下部成層圏のメタンの濃度の時系列（観測とモデル）

2012

2013

2014

2015

2016

Patra et al., JMSJ, 2022

モ デルは 上空 のメ タ ン ◼ 全球・領域別のメタンの収支解析（サブ1（1）との連携で実施）の濃度・季節変動をよく再現
モデルの水平・ ◼ 全球・領域別のN2Oの収支解析
鉛直輸送過程が適切一部で施肥のN2O排出係数が過小評価か7

サブテーマ3

全球メタン放出量推定におけるGOSAT/GOSAT-2及び地上観測データの有効性の評価

LETKFベースのデータ同化システムの開発◼ より細かい空間スケールで収支推定が可能。

δ13C-CH4の2次元ボックスモデルの開発◼ メタン収支推定の高度化を目指す。

Bisht et al., in preparation

15領域におけるメタンの地上観測データ同化後の年間総メタンフラックスの季節サイクル（真値、事前推定値、事後推定値）。

◼ 多くの領域で、推定したメタンの事後推定フラックスが真値フラックスとよい一致を示している。
◼ LETKFシステムが地上観測データの同化のみで大陸のメタンフラックスの空間パターンの再現が可能であることを確認。GOSATデータ同化実験も実施。
LETKFシステムによる収支推定の妥当性を確認

北半球のδ13C-CH4の時系列シミュレーション（観測値とモデル値（EDGER v4.3.2）、モデル値（工業排出源セクターを修正））と全球の総排出量のアノマリー）。
Chandra et al., JMSJ, 2021

◼ EDGERインベントリ（v4.3.2）の工業排出源セクターのエミッションを修正
するとモデルと観測の一致が改善。
インベントリのfugitive emission（漏洩排出）の過大評価を示唆
8CH4(ppbv)

30°N

サブテーマ2 衛星データと地上観測データの複合利用によるメタン濃度の地域別特性抽出
2200

25°N

2000

20°N

研究目標 メタン濃度の地域別特性の抽出を行い、時空間スケールの異なる地上観測データお
1800

80°E

90°E

85°E

70°E

75°E

15°N

[75%] 3days BW

65°E

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

よび複数の衛星観測データを複合的に解析することによって、GOSAT、GOSAT-2のメタンデータの検証方法を確立するとともに、南アジアの季節ごとのメタン発生源と発生プロセスを推定する。
45°N

2600

40°N

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

10000[75%] 3days BW

2600

2400

35°N

8000

2200

2400

CH4(ppbv)

30°N

6000

2200

25°NCH4(ppbv)(m)サンプリングされた空気塊の流跡線解析による空気の起源解析
4000

2000
2000

20°N
2000

サンプリングは2014年にKarnal (29.7N, 76.9E) で、2015年から2017年はSonepat (29.0N, 77.2E) で実施
1800

90°E

85°E

80°E

75°E

70°E

[75%] 3days BW

253035oLatitude( N)4045

TROPOMI CH4 : 20181205

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

10000[75%] 3days BW

2600

[75%]

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

10000[75%] 3days BW

152600

8000
2400

4000

1860

2000

0 1780[75%] 3days BW

75oLongitude( E)80234NorthEast

85(%)

(%)

250561 72 83 94 105 116 127
89 10MonthMonthSouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

110121234NorthEast

NorthWest0561 72 83 94 105 116 127
8910MonthMonthSouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

111Nort

1740
[50%]

90°E

90°E

11760

7085°E

10°N

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

10000

25

1800

0654580°E

4075°E

3035o
Latitude( N)

50

1800

70°E

25

1800

85°E

1840

5051820
2000

15°N

1800

02080°E

52000

20°N

75°E

1880
2200

20°N

2000

70°E

75

10Count

25°N

4000
2000

65°E

Count

6000(m)CH4(ppbv)

2200

25°N

15°N

75[75%1900(m)CH4(ppbv)

2200

1940
1920
10 2400

30°N

6000

30°N

100

1960

8000

2400

35°N

100

2600

35°N

40°N

[75%]

[75%]

15CH4(ppbv)

45°N

020

CH4 (ppbv)

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

1800

65°E

15°N

15[50%]

[50%]

15

100

100

75

75

[50%

３日間の空気塊分類による空気塊起源分類。
４つの色は方向を表す。青：北東、緑：南東、
橙：南西、赤：北西。左パネルは流跡線の数、高濃度イベントが多く観測されている冬季では、北西方向からの流入 右パネルは相対値（%）を示す。 閾値として75％以上の期間にその方向に滞在した事例。
が示されている (シミュレーションによる再現性はよくない）
2600[75%] 3days BW

8000

2400

102200CH4(ppbv)

(m)

2400

Count

6000

8000

54000

2200

CH4(ppbv)(m)6000

40005050525252000

200001800

2000065200010(%)

2600

Count

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest(%)

空気塊の起源を示すHYSPLITによる後方流跡線解析（3日間）の結果。左：平面図、中央：高度緯度断面、右：高度軽度断面。色はメタン濃度を表す。 610000

7075oLongitude( E)
TROPOMI CH4 : 20181209

TROPOMI CH4 : 20181205

80

1234NorthEast

850561 72 83 94 105 116 127
89 10MonthMonth
SouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

110121[30%]234NorthEast

NorthWest0561 72 83 94 105 116 127
8910MonthMonthSouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

11[30%]

[30%]

1Nort

[30%1800

1920

30°N

1900
2600
1880

1840
2400

20°N

1900
1880

CH4 (ppbv)

1860

8000

1860
1840

20°N

1820

6000

25°N

1820

1760

4000

CH4(ppbv)

1780
2200

1760
1740

90°E

85°E

80°E

75°E

70°E

90°E

85°E

80°E

75°E

70°E

2000

10°N
2000

1010100

100

75

675

550

50

52525

1780

15°N

1740

10°N

1518001800

15°N

15TROPOMIで観測された12月の観測事例。インド北西部（パンャーブ地方周辺）で高濃度メタンが観測されている。左から12月5日、12月9日の事例。

1960
1940

1920

[75%] 3days BW

25°N

(m)

35°N

1940

Karnal_Sonepat : 12 NorthWest

10000

1960

(%)

45(%)

40

Count

30°N

3035oLatitude( N)Count

25CH4 (ppbv)

0 35°N
20TROPOMIデータの信頼性の確認も必要
0123NorthEast

40561 72 83 94 105 116 127
89 10MonthMonthSouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

1112NorthWest

0123NorthEast

40561 72 83 94 105 116 127
8910MonthMonthSouthEast NorthEast
SouthWestSouthEast
NorthWestSouthWest

1191Nortサブテーマ2 衛星データと地上観測データの複合利用によるメタン濃度の地域別特性抽出

GOSAT、GOSAT-2とTROPOMIの比較
インド領域

全 球 解 析 : GOSAT お よ び GOSAT-2 とTROPOMI の 相 関 は 0.8 近 く あ り （ 0.780.83）相関は良好。バイアスは極めて小さく、両者の一致は良好。
イ ン ド 上 空 に 限 っ た 場 合 : GOSAT-2
SWFP の み相 関は 0.66 で 、 そ れ 以外は0.8以上であった。バイアスについては、全球に比べて大きくなっている。
しかし、最も絶対値が大きい場合でも
GOSAT-1 SWFP-RAの-5.7ppbvであり（V02.90）、全体にはよく一致しているといえる。
TROPOMIに系統誤差がある可能性があるが、全体として両者の一致は良好であった。

GOSAT-1 SWFP-RA(V02.90)

GOSAT-1 SWFP-RA(V02.90)

GOSAT-1 SWFP-GUsub[BC](V02.95)

GOSAT-1 SWFP-GUsub[BC](V02.95)

GOSAT-2 SWPR(V01.03)

GOSAT-2 SWPR(V01.03)

GOSAT-2 SWFP(V01.04)

GOSAT-2 SWFP(V01.04)

全球

全球におけるGOSATとTROPOMIのXCH4の（左）相関と（右）差の分布*（*横軸はppbv）

インド領域におけるGOSATとTROPOMIのXCH4の（左）相関と（右）差の分布*（*横軸はppbv）

サンプリングで得られた12月高濃度の原因については消失反応が遅いこと、空気が滞留しやすい気象条件が原因であると考えられてきたが、北西側に発生源がある可能性が示唆された。

10

サブテーマ1（2）サブテーマ1: GOSAT/GOSAT-2による全球3次元メタン濃度の高精度導出と評価

研究目標 南アジアにおいて土壌とメタン等の温室効果気体の放出量の関係を評価し、得られた知見を全球に展開するための方法論を提案する。
これまでに水田の水管理や施肥管理がメタン生成に及ぼす影響について明らかにすることができたため、さらに、広域評価に有効と考えられる土壌の理化学性と土色および有機物施用とメタン生成との関係性を明らかにすることを目的とした。
サブテーマ1（2）とサブテーマ4の連携
南インドに着目し、水田のメタン生成を決定する要因を調査した。2箇所の水田および周辺土壌の理化学性と土色および有機物施用の変化によるメタン放出量変化への影響を調べた。

Aduthurai
TRRI
Thanjavur
SWMRI

Google map

土壌採取地（上）および土色（左）:TRRI (Tamil Nadu Rice Research Institute)
SWMRI (Soil and Water Management Research Institute; SW)
11

サブテーマ1（2）サブテーマ1: GOSAT/GOSAT-2による全球3次元メタン濃度の高精度導出と評価
CH4 CO2

mgCO2eq/kg soil

TRRI
SR
土壌 +稲わらmgCO2eq/kg soil

TRRI

SW

SW

SRB
土壌 +稲わら +バイオ炭

GWP
CO2 = 1
CH4 = 25
N2O = 300
で計算

S
SB
土壌のみ 土壌 + バイオ炭

⚫ CH4生成量 SW > TRRI、CO2生成量 TRRI > SW

メタン生成は稲わら添加で促進、バイオ炭添加で抑制。

⚫ 両土壌とも、CH4生成量 16週 >> 3週（還元進行中）* ＋N（化学肥料（尿素）添加）で、N2Oも微量生成。
⚫ 土色の明度は、土壌全炭素量と有意な負の相関（右図）。
⚫ CH4生成量の支配因子として広域評価に活用可能。

5040L* Value⚫ 両土壌とも、SR > SRB > SB = S

土壌の鉄含量の違いによる302010001020
Total carbon contents（gC/kg d.s.）

土色と土壌全炭素含量の関係

土壌の鉄含量や有機物量分析と土壌群の広域評価を行うことで、リモートセンシングの土色データなどと組み合わせて全球CH4放出量の推定を可能にする方法論が提案できた。
12

サブテーマ4

メタン発生量評価のための南アジア域メタン濃度連続観測

研究目標 南アジアで地上メタン濃度とフラックスの同時連続観測を実施し、メタン濃度およびフラックスと水田の栽培管理や環境要因（土壌、微気象など）との関係やそのメカニズムを明らかにする。
得られた連続観測データをもとに大気輸送モデルで計算されたフラックスの妥当性を評価し、さらにGOSAT、GOSAT-2等の衛星観測の地表および大気下層のメタン濃度データを検証する。

調査地：インド南部・タミルナドュ州 タミルナドュ稲研究所

CH4 flux (g C m-2 d-1) CH4 mixing ratio (ppmv)

1．季節変化■大気メタン濃度とメタンフラックスの関係
栽培期間の大気メタン濃度
・メタン放出の増加に伴い増加
・水稲と緑肥では増加傾向が異なる

水田からのメタン放出
栽培期間の大気メタン濃度の季節的な時間変化に影響

DNDC-Riceモデルによるメタン放出量の評価
大気メタン濃度（レーザー分光法）
・10-11月頃に増加、6-7月頃に低下
メタンフラックス（渦相関法）
・水稲期間：徐々に増加して期間後半に減少
・栽培間期におけるメタン放出の増加→栽培管理（水管理等）による影響の可能性⚫ 作物成長と土壌鉄濃度のパラメータ調整によってインド南部の水田に適用が可能⚫ 栽培体系（3期作･2期作）と積算メタン放出量
3期作（2017年）：533.2 kg C ha-1
2期作（2018、2019、2020年）：463.3-569.7 kg C ha-1
⇒ 栽培体系による劇的な変化はみられない

13サブテーマ4

メタン発生量評価のための南アジア域メタン濃度連続観測

2．日変化■一次元大気境界層モデル

CH4 flux(µmol m-2 s-1)

32.8
2.6
2.4

1Jun. 2016（水稲）1・時間：6:00～17:00
・境界層の初期値：300m・Entrainmentの影響 ：含めない

Aug. 2018（緑肥）1Feb. 2020（間期）

10.8

0.8

0.8

0.8

0.6

0.6

0.6

0.6

0.4

0.4

0.4

0.4

0.2

0.2

0.2

0.2

0000

Jan. 2021（水稲）

2.2
2
1.8
0:00

6:00

12:00

18:00

0:00

・日中に低下、夕方ｰ夜間に上昇
・日変化の幅は期間により異なる

CH4 flux (g C m-2 d-1)

メタンフラックス（渦相関法）

・水稲栽培：変化は明瞭（日中に最大）・緑肥栽培：変化は小さい

CH4 mixing ratio(ppmv)

CH4 mixing ratio (ppmv)

大気メタン濃度（レーザー分光法）

解析条件● 実測大気メタン濃度 ● 推定大気メタン濃度 ● 風速の影響を考慮した推定大気メタン濃度
2.6

2.6

2.6

2.6

2.4

2.4

2.4

2.4

2.2

2.2

2.2

2.2

2222

1.8

0:00

1.8

1.8

6:00

12:00

18:00

0:00

6:00

12:00

18:00

0:00

1.8

6:00

12:00

18:00

0:00

6:00

12:00

18:00

※風速の影響：モデル解析の開始時間を基準にした各時間の大気メタン濃度や風速の比を用いて解析

一次元で水田の影響のみを考慮した場合◼ 時間変化：モデル ≠ 実測：メタンフラックスに関わらず、時間変化が同程度⇒ メタン濃度の日変化に対するフラックスの影響は小さい
風速（日変化）の影響を考慮した場合◼ 時間変化：モデル ≒ 実測
：水平移流の影響 ＋ 鉛直移流の影響（entrainment）⇒ 大気メタン濃度の日変化に与える影響
メタンフラックス ＜ 移流14

サブテーマ5

南アジア域の大気中メタン濃度及び関連物質の高精度計測

研究目標

南アジアでフラスコサンプリングを実施し、メタン濃度およびCO濃度の高精度計測（メタンは±2 ppbの精度）とメタン安定炭素同位体比（δ13C-CH4）の高精度分析（±0.1‰以下の精度）を行う。それぞれのデータの季節変動と相関から化石燃料起源、微生物起源等のメタンの排出源の分離・評価を行う。特に、南アジアにおけるδ13C-CH4の季節変動の観測は世界初となる。
さらに、得られたデータを他サブテーマに提供し、大気輸送モデルの計算データおよびGOSAT、GOSAT-2の観測データの比較・評価に活用する。 2018年9月からδ13C-CH 分析を実施
4

ナイニタールNTLとコミラCLAの長期観測データを論文発表＋データ公開ガンジス流域空気

秋季 冬季
稲作 稲作

COCO

δ13C-CH4CH4

δ13C-CH4CH4CH4 濃度
CLANTL

CH4年変化率
南アジアの温室効果ガス観測で最長レコード

メタン濃度変動に相関したδ13C-CH4変動を観測
Nomura et al., Atmos. Chem. Phys., 2021
モンスーン循環と農業形態を考慮した季節区分
Terao et al., 2022, doi:10.17595/20220301.001-016 でメタン排出源を解析
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サブテーマ5

南アジア域の大気中メタン濃度及び関連物質の高精度計測

観測から得られたメタン排出源のδ13C-CH4

大気観測からインベントリへの示唆

冬季-46.5±0.8‰

通年 -53.8±0.3‰

メタン濃度とδ 13C-CH4 のキーリングプロット
解析から、メタン排出源のδ13C-CH4が場所・季節で異なることを発見。
⚫ NTLは季節変化が無く、-53.8±0.3‰⚫ CLAは秋季（-52.6±0.8‰）と冬季（-46.5±0.8‰）で明瞭に異なる。
秋季 -52.6±0.8‰⚫ CO観測はCLA冬季の燃焼増加を示唆。

EDGARから推測したメタン排出源のδ13C-CH4
インド

排出源毎のδ13C-CH4を、微生物起源-60‰、化石燃料起源-40‰、バイオマス燃焼起源-25‰と仮定すると⚫ EDGARインベントリから推測される排出源δ 13C-CH4 はインド:-55.4〜-53.9‰、
バングラデシュバングラデシュ:-57.6〜-57.2‰。
⚫ NTL観測結果はEDGARインベントリと近い値だったが、CLA観測結果とは大きく異なった。
⚫ EDGARはバングラデシュのバイオマス燃焼（もしくは化石燃料）のメタン放出を過小評価している可能性があることを示唆。
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環境政策等への貢献
行政等が活用することが見込まれる成果◼ IPCC、GCPへのインプット・パリ協定・GSTへの貢献◼ 本課題で推定した領域別のメタンおよび一酸化二窒素の収支（排出量・吸収量）、細かい空間スケールで推定できるLETKF同化システムによるメタンの収支情報
は、IPCCやGCP（Global Carbon Project）の評価報告書に提供する予定。
◼ 本課題の成果の一部はIPCC第6次報告書で引用されており、本課題で実施した最新（2000-2020年）のメタン収支の推定結果はGCPプロジェクトに提供済。
◼ 国際研究コミュニティと研究成果を共有することで国際的な環境研究に貢献するとともに、2023年に予定されている第1回のGST（Global Stocktake）における排出削減効果の評価のためのベースとなりうる情報である。

◼ 南アジアの排出インベントリの精緻化・農業政策への提言◼ 本課題で実施した南アジアの温室効果ガスの地上観測データは、当該地域の国別の排出インベントリ作成に貢献する貴重な基礎データであり、DOI付きで公開したデータはすでに多くの機関で引用・利用されている。
◼ 本課題の現地測定に基づき、水稲収量維持とメタン放出量低減の両立を実現する緩和策オプションを提示。
◼ これらのデータ・知見の提供は我が国の国際貢献であり、南アジアのみならず、我が国の食糧安全保障政策上においても重要な施策である。

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研究成果の発表状況◼ 研究成果の発表状況◼ 誌上発表 査読付き論文13件、査読なし発表7件 ◼ 口頭発表 54件 ◼ 受賞 3件◼ 「国民との科学・技術対話」の実施 10件 ◼ マスコミ等への公表・報道等 5件

本研究によるメタンの収支推定
Chandra et al., JMSJ, 2021

プレスリリース（2件）

一般・研究者向け講演会への登壇（犬伏、Patra）

IPCC、COPへの貢献

JMSJ Award 2021を受賞
COP25-SBSTA51 Earth Day
でパネリストを務める（Patra）

一般向けシンポジウム開催（齋藤、犬伏）研究成果を出版・公表し、研究成果をもとにアウトリーチ活動を展開
研究目標の達成度の客観的な評価を受けるとともに、成果を社会に還元20