Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(1)-2 FM多摩での観測期間におけるOHラジカル反応性、実測値及び計算値、$\Delta_{\mathrm{OH}}$の平均値と最大値

Campaign period	$ R_{\text{obs}} / s^{-1} $	$ R_{\text{calc}} / s^{-1} $	$ \Delta_{\text{OH}} / s^{-1} $
Average	Max	Average	Max	Average	Max
2013 July	14.1	33.1	8.1	17.0	6.1	19.8
2015 Aug	14.4	26.7	10.4	25.4	4.0	19.6

OHラジカル反応性計算値の内訳を以下の図に示す。2013年夏季の結果と2015年夏季の結果及びFM多摩における両観測期間を総合した結果について示す。

図(1)-10 FM多摩観測全期間におけるOH反応性計算値内訳

FM多摩において、OHラジカル反応性に最も強く寄与しているのは植物起源のVOCである。次いで人為起源のVOC、大気中の酸化反応を受けたVOCであるOVOC、NOxが同程度の寄与を示している。両観測期間においてOHラジカル反応性計算値の内訳は同様の傾向を示している。 $ \Delta_{OH} $ は全体の36％となっている。

次に未知反応性成分の放出源特定のために、測定された$\Delta_{\mathrm{OH}}$と測定された$\mathrm{VOC}$との相関係数（$\mathrm{R}^{2}$値）を示す。FM多摩の日中においては$\Delta_{\mathrm{OH}}$と測定された$\mathrm{VOC}$は明確な相関関係を示さなかった。夜間における$\Delta_{\mathrm{OH}}$は人為起源の$\mathrm{VOC}$及び酸化$\mathrm{VOC}$と良い相関関係を示した。

図(1)-11 FM多摩観測全期間における$\Delta_{\mathrm{OH}}$と代表的な$\mathrm{VOC}$及び$\mathrm{VOVC}$の相関関係（橙：日中青：夜間）
NOxの測定において、市販のThermo Model 42iTLではNO_{2}を、Moコンバータを用いてNOに還元した後に化学発光法により計測している。MoコンバータではNO_{2}以外の窒素酸化物の一部も還元してしまうため市販の装置ではNO_{2}を過大評価してしまうことが問題として挙げられる。当研究室では紫外のLEDを用いてNO_{2}を選択的にNOに還元する手法を用いることにより、この問題を解決した。さらに、Moコンバータで得られたNOxの値とLEDにより得られたNOx値の差分をとることでNOx以外の窒素酸化物（HONOやPANなどの一部）の情報を得ることができると考えた。FM多摩と国立環境研究所で行われたO_{3}とNOxの観測結果について、MoコンバータとUV-LEDの差（=ΔNO_{x}*と定義する）をO_{3}濃度と比較した結果を図に示す。

図(1)-12 FM多摩観測全期間における $ \DeltaNOx^{*} $ と $ O_{3} $ の相関関係

FM多摩においてΔNOx*はO_{3}と良い相関関係にあることから、ΔNOx*は二次生成物の指標として扱うことができる。FM多摩での観測結果について、このΔNOx*とΔOHとの関係について相関プロットをとった結果を図に示す。

図(1)-13 FM多摩観測全期間における$\Delta_{\mathrm{OH}}$と$\Delta\mathrm{NOx}^{*}$の相関関係(左上：全日 右上：日中 下：夜間)
全日、日中のみのデータについては$\Delta_{\mathrm{OH}}$と$\Delta\mathrm{NOx}^{*}$の相関係数は0.2に満たないが、夜間のみに注目すると0.48と高い相関関係を示していることがわかる。このことからもFM多摩の観測において、夜間には人為起源物質をソースとする二次生成物が未知反応性に寄与していることが考えられる。また、日中は$\Delta_{\mathrm{OH}}$と明確な相関関係を示す物質が該当しない傾向にあった。この日中と夜間の違いは、FM多摩の地理的要素に起因する。日中は太陽光や気温による植物起源VOCの放出が多いこと、活発な交通などによる人為起源VOCの放出も多くなることがあり、未知の反応性への寄与が単一の成分による傾向を持たないと考えられる。一方で夜間では植物からの放出の影響が少なくなることで人為的な物質による未知反応性への寄与が顕著に現れたものだと考えられる。

## (2) 国立環境研究所キャンパス内での集中観測

2013年秋季から2015年夏季まで国立環境研究所で行われた観測結果について記す。

図(1)-14 2013年11月(左)および2014年2月(右)NIES外気観測におけるCO, O_{3}濃度一時間値の時間変化

図(1)-15 2015年2月(左)および2015年5月(右)NIES外気観測におけるCO, O_{3}濃度一時間値の時間変化

CO及びO_{3}には明確な日変動が見られ、春季におけるO_{3}濃度は環境基準値である60 ppbを超える値が観測された。春季とくらべて日射の弱い秋期及び冬季では光化学反応が促進されず環境基準値を超えるO_{3}濃度は観測されなかった。
図(1)-16 2014年2月(左上), 2014年11月(右上), 2015年2月(左下), 2015年5月(左上) におけるNIESのNOx濃度の平均日変動CO, O_{3}濃度の日変化

NOxは朝夕のラッシュアワー時にピークが現れるが、朝のピークがより大きいことが全体を通した特徴として挙げられる。以下の表に、国立環境研究所での観測におけるNOx, CO, O_{3}の平均値及び最大値を示す。

表(1)-3 国立環境研究所での観測におけるNOx, CO, O_{3}の平均値及び最大値及び計算値、また差である $ \Delta_{OH} $ の平均値と最大値

Campaign period	NO / ppb	NO2 / ppb	CO / ppb	O3 / ppb
Average	Max	Average	Max	Average	Max	Average	Max
2013 Nov	7.8	73.8	16.0	39.9	260.7	866.5	17.4	47.2
2014 Feb	3.4	119.4	7.6	182.5	187.0	573.3	28.2	47.8
2014 Nov	3.2	58.2	18.8	52.9	279.4	870.4	12.3	35.2
2015 Feb	0.6	21.4	7.5	23.0	240.4	521.4	36.2	59.6
2015 May	0.9	4.3	5.2	17.2	235.1	695.4	44.2	97.1

最大値は一時間平均での値である。NOxは秋期から冬季にかけて高くなり、春季は比較的低くなるといった傾向が見える。O_{3}はNOxとは逆の傾向を示し、秋期から冬季にかけて低く、春季に高くなる。COには明確な傾向はみられなかった。

国立環境研究所において観測されたOHラジカル反応性の実測値及び計算値の時間変化を以下に示す。
図(1)-17 2013年11月(上段左), 2014年2月(上段右), 2014年11月(中段左), 2015年2月(中段右), 2015年5月(下段左) におけるNIES外気観測におけるOHラジカル反応性実測値及び計算値の時間変化

図(1)-18 2013年11月(上段左),2014年2月(上段右),2014年11月(中段左),2015年2月(中段右),2015年5月(下段左)におけるNIES外気観測におけるOHラジカル反応性実測値の日平均値
OH反応性および未知反応性についてはラッシュアワーの時間帯である午前6時から10時頃に高くなる傾向が示された。OHラジカル反応性の実測値及び計算値、また$\Delta_{\mathrm{OH}}$の値について、平均値と一時間値の最大値を表にしたものを以下に示す。

表(1)-4 OHラジカル反応性の実測値, 計算値, $ \Delta_{OH} $ の平均値と一時間値の最大値

Campaign period	$ R_{\text{obs}} / s^{-1} $	$ R_{\text{calc}} / s^{-1} $	$ \Delta_{\text{OH}} / s^{-1} $
Average	Max	Average	Max	Average	Max
2013 Nov	17.9	70.3	12.3	40.2	5.5	56.7
2014 Feb	9.6	51.0	5.8	28.8	3.8	33.9
2014 Nov	13.6	37.7	9.6	32.9	4.0	15.4
2015 Feb	6.8	31.0	6.1	20.1	0.7	26.7
2015 May	10.3	31.7	9.4	28.7	0.9	15.6

図(1)-19 NIES外気観測におけるOHラジカル反応性の全期間の内訳

OHラジカル反応性計算値の内訳を以下の図に示す。国立環境研究所における観測結果は、FM多摩での結果と異なり、人為起源VOC及びNOxがOHラジカル反応性に強く寄与している。次いでOVOCの寄与が大きい。未知反応性の寄与は全観測期間を通して26％程度存在することがわかった。

次に未知反応性成分の放出源特定のために、測定された$\Delta_{\mathrm{OH}}$と測定された$\mathrm{VOC}$との相関係数（$\mathrm{R}^{2}$値）を示す。国立環境研究所における$\Delta_{\mathrm{OH}}$はCO及び$\mathrm{NOx}$と良い相関関係を示したことから燃焼起源物質と関係があると考えられる。日中及び夜間における明確な傾向の違いは観測されなかった。
図(1)-20 NIES外気観測全期間における $ \Delta_{OH} $ とNOxとの相関関

一方で、国立環境研究所においては$\mathrm{O}_{3}$と$\Delta\mathrm{NOx}^{*}$の間には相関関係が見られない。これは、観測された窒素酸化物のほとんどが大気中での酸化反応をうけていない一次的な放出をとらえていたため二次生成物である$\mathrm{O}_{3}$とは異なる挙動を示したためだと考えられる。ガソリン車の排ガス測定において、特に暖機運転を行わない状態で測定されたJC08のモードでは未知反応性がNOxによる寄与の約1.3倍観測されている。国立環境研究所での大気観測結果を見てみると未知反応性の測定結果はNOxによる寄与の1.28倍が観測されている。NOxに対する未知反応性の割合が、自動車実験の結果と外気観測の結果について同様の傾向があることから、都市域における未知反応性の発生源は自動車からの排ガスが主要な原因だと推察される。未知反応性に含まれる単一成分についてはシャーシダイナモを用いた自動車実験結果を積み重ねていくことで明らかになると期待される。

## 4 -2 植物起源VOCのOH反応性測定

単一の植物VOC(BVOC)測定では3種類の測定装置により測定を行った。独自開発した高速GC-FID装置と陽子移動型質量分析装置(PTRMS)およびカートリッジ捕集型GCFID装置である。未計測VOCを検出するために我々が開発したレーザーポンプ・プローブ法によるOH反応性測定装置を用いOH反応性として評価した。植物は育成環境(温度および光強度)が管理されたチャンバーに導入しさらに植物の一部あるいは全てをテフロンバッグに包み放出されるBVOCを捕集した。観測対象とした植物は我が国の優勢樹種であるスギとアカマツとし、装置の妥当性検証実験ではカナダトウヒ(White Spruce)と呼ばれる外来の樹木の若木を観測対象とした。植物チャンバーの上部にはHIDランプが2機備え付けてあり、それぞれスライダックで光の強度を調節可能とした。これにより、光の強度は6時から1時間ごとに段階的に変化させ、12時の時点で最高となるように設定した。また、チャンバー内の下部にはヒーターが設置されており、これにより内部の温度を調節した。チャンバー内温度は室温付近の25℃から35℃となるように段階的に調整し、14時に最高とな

るようにした。設置したスギにはエンクロージャー法を用い、エンクロージャー内に10 L min $ ^{-1} $ の流量で清浄空気を送り込むことでスギから放出されたBVOCを含む試料大気を得た。エンクロージャー内にはKタイプの熱電対を設置し、それにより得られた温度を葉温とし、さらに植物チャンバー内では光量子センサー（LI-250A: LI-COR）により光の強度を測定した。得られた試料大気はテ
フロン管を通じて各装置へと導入した。

図(1)-21 単一植物から放出されるBVOC計測の概要

エンクロージャーから得られた試料大気は濃度が非常に高いため、 $ 3\ L\ min^{-1} $ の試料大気に $ 9\ L\ min^{-1} $ の清浄空気を加えたものをOH反応性測定装置へ導入した。また、Fast-GC及びPTR-MSに関しては得られた試料大気をそれぞれ $ 70\ cc\ min^{-1} $ 及び $ 50\ cc\ min^{-1} $ の流量で各装置へと導入した。

時々刻々変化するBVOCを高い時間分解能で測定する必要があることから、独自で開発した高速GC-FID装置を用い計測をした。ガスクロマトグラム本体はオーブン容積が小さくキャピラリー管の外壁にヒーターを接触させた構造で高速に昇温できるEllutia社製(300Series)のGC本体と濃縮およびクライオフォーカスするためのシステムとしてMarkes社製(Unity2)を用いBVOC計測に適合するよう最適化を図った。

図(1)-22 高速にBVOCを測定するために開発されたガスクロマトグラフシステム
なるべく短い時間に分析が終了し、分解能が十分であり、検出下限値が数 ppt となるよう、ガス流量、捕集時間、昇温プログラムなどの最適化を図った。その結果 10 分間 70 cc min $ ^{-1} $ の流量、計 700 cc の試料大気を濃縮し、cold trap を 300 ℃ に加熱し、濃縮した試料大気を Fast-GC へと導入した。Fast-GC には無極性のキャピラリーカラム (MXT-1; 膜厚 0.4 mm, 長さ 20 m, 内径 0.18 mm) が備え付けてあり、これにより 22 種類のテルペン類の濃度を測定した。典型的なクロマトグラムを図(1)-23 に示す。上段はテルペン類の混合試料(標準溶液)であり、下段はカナダトウヒから発せられる VOC の結果である。本装置は約 15 分の保持時間で 14 種類のテルペンを分離分析できる能力を有する。カナダトウヒの放出する VOC はイソプレンに加えて 7 種類のモノテルペンおよび 2 種類のセスキテルペンが測定された。温度を 18 から 49℃ まで変化させて、VOC および OH 反応性を観測した。その結果を図(1)-24 に示す。比較的低い温度領域(T<30℃)ではイソプレンの放出が支配的であり、T=23℃ 近辺で未知の OH 反応性が 30% に及ぶことが分かる。しかし T=30℃ 近辺で未知の OH 反応性が 15% へと低減する。さらに高温領域ではイソプレンの放出が激減し、それとともに未知反応

1 = α-pinene; 2 = camphene; 3 = β-pinene; 4 = myrcene; 5 = α-phellandrene; 6 = Δ-3-carene; 7 = α-terpinene; 8 = limonene; 9 = linalool; 10 = limonene oxide; 11 = α-copaene; 12 = β-caryophyllene; 13 = α-cedrene; 14 = α-humulene

図(1)-23 標準試料(上段)およびカナダトウヒ(下段)のクロマトグラム

図(1)-24 カナダトウヒのBVOCのOH 反応性および温度依存性とOH反応性の

性が最大で50％へと増加する。さらにイソプレンに加えて他のテルペン類の放出レートが増加することが明らかとなった。自然植生のカナダトウヒは20℃近辺が主要な温度帯となることから30％にもおよぶ未知のOH反応性の寄与は重要な情報となる。
図(1)-25 スギから放出された試料大気をガスクロマトグラフにより測定した結果

単一植物の中でも日本ではその歴史的背景から人工的に植樹されたスギが多く、日本国内を占める割合も高い。さらにスギは日本固有の樹種であるため、世界的に見るとスギに関する研究の報告例はほとんど無く、日本国内で排出されている大気汚染物質や反応性微量成分の排出インベントリ作成時や都市大気の光化学反应を考慮する上でスギから放出される反応性微量成分を測定することは重要である。図(1)-25上段(a)はスギの典型的なクロマトグラムである。αピネンに加えて幾つかのピークが観測された。中段および下段(b),(c)は前半および後半の拡大図である。確認されたピークは36本に及んだ。そうのうち同定されたものは24本である。未同定のものはその保持時間の類似性からモノテルペンと思われるものについてはMNTxと名付け、セスキテルペンと思われるものについてはSQTxと名付けて表(1)-5にまとめて示した。過去の報告(Matsunaga et al., 2013)によると地域性により放出パターンに変化が見られるが、夏季に観測された結果と比較すると

α-pinene、camphene、myrcene、p-cymeneおよびlimoneneの強度比は比較的近い結果が得られた。また、β-farneseneの放出量が突出している点についても一致している。放出量の最も多い時間帯においては、新たに12種類のBVOCの放出強度の比率を算出し、中でもOxygenated BVOC (以下OBVOC)についても数多くのピークを検出した。OBVOCの中でも特にlinaloolおよびestragoleはα-pineneに対して2.3および0.38と非常に高い放出量が観測された。今回同定したsesquiterpeneはα-cedrene、β-caryophyllene、β-farneseneの3種類であるが、場所や季節性により放出強度が異なるがスギからlongifolene、thujopsene、α-farneseneなども放出されることが報告されており、c)図に現れている
SQT7以降のピークにこれらのBVOCが含まれる可能性も考えられる。スギの放出するBVOCで最も強度の高いものは図中でO-MNT-4と名付けた酸化モノテルペンと思われるものであり、その次が代表的なセスキテルペンの1種であるβファルネセンであった。ここで示された未同定のピークを与える化学物質がどの程度のOH反応性を有するかを正確に知る必要がある。そこで、相対速度法により未同定ピークのOH反応速度定数を決定した。この手法によると、試料大気中にOHラジカルを暴露し、暴露前後の測定結果を比較することで同定されているVOCと未同定のVOCのピークの減少量から反応速度を算出できる。試料大気中には同定されたVOC(A_{i})及び未同定VOC(X_{i})それぞれ含まれるため、OHを暴露することで式(5)及び式(6)の反応が進行する。

$$ A_{i}+OH\rightarrow products $$

$$ X_{i}+OH\rightarrow products $$

このとき暴露したOH濃度とそれぞれの反応速度定数によりA及びXの濃度は減少し、減少速度は式(7)及び(8)で表される。

$$ \frac{d[\mathrm{A_{i}}]_{0}}{\mathrm{d}t}=-k_{\mathrm{A i}}[\mathrm{OH}]_{0}[\mathrm{A_{i}}]_{0} $$

$$ \frac{d[\mathrm{X_{i}}]_{0}}{\mathrm{d}t}=-k_{\mathrm{Xi}}[\mathrm{OH}]_{0}[\mathrm{X_{i}}]_{0} $$

ここで $ k_{Ai} $ 及び $ k_{Xi} $ は $ A_{i} $ と $ X_{i} $ がそれぞれOHと反応するときの反応速度定数、 $ [OH]_{0} $ 、 $ [A_{i}]_{0} $ 及び $ [X_{i}]_{0} $ はそれぞれOH、 $ A_{i} $ 及び $ X_{i} $ の初期濃度を表している。OHラジカル暴露後の $ A_{i} $ 及び $ X_{i} $ の濃度をそれぞれ $ [A_{i}]_{t} $ 及び $ [X_{i}]_{t} $ とすると、減少した濃度は反応したOHラジカルの濃度で表されるため、式(9)及び(10)となる。

$$ \ln\left(\frac{[\mathrm{A_{i}}]_{0}}{[\mathrm{A_{i}}]_{\mathrm{t}}}\right)=k_{\mathrm{A i}}\int[\mathrm{O H}]_{\mathrm{t}}d t $$

$$ \ln\left(\frac{[\mathrm{X_{i}}]_{0}}{[\mathrm{X}]_{\mathrm{t}}}\right)=k_{\mathrm{X i}}\int[\mathrm{O H}]_{\mathrm{t}}d t $$

式(9)及び(10)から式(11)が導かれる。

$$ k_{\mathrm{Xi}}=k_{\mathrm{Ai}}\frac{\ln\left(\frac{\left[\mathrm{X}_{\mathrm{i}}\right]_{0}}{\left[\mathrm{X}_{\mathrm{i}}\right]_{\mathrm{t}}}\right)}{\ln\left(\frac{\left[\mathrm{A}_{\mathrm{i}}\right]_{0}}{\left[\mathrm{A}_{\mathrm{i}}\right]_{\mathrm{t}}}\right)} $$

図(1)-26 相对速度法による未同定ピークのOH反応速度定数測定システム(左図)と反応セル(右図)
これにより、OH暴露前後の同定成分と未同定成分のそれぞれの濃度及び同定成分とOHの反応速度定数から未同定ピークの反応速度定数が算出可能である。

そこで本研究ではOHを暴露するための装置を開発し、OH暴露前後のクロマトグラムを得た。OHを暴露する装置の概要図を図(1)-26に示した。OH暴露装置はOHを生成するランプハウス部とOHと試料大気が反応する反応部から構成されている。ランプハウス部には184.9 nmの紫外光を照射する水銀ランプ（SP-3-H：セン特殊光源）を設置し、50 cc min $ ^{-1} $ の流量でN $ _{2} $ を供給した。N $ _{2} $ の供給ラインには3方電磁弁を設置してあり、H $ _{2} $ Oバブラーによりランプハウス内にH $ _{2} $ Oを含んだN $ _{2} $ を供給するラインと、N $ _{2} $ をそのまま供給するラインの2つを設けた。ランプハウス内にH $ _{2} $ Oが供給されると式(12)の反応が起こり、OHが生成される。

$$ \mathrm{H_{2}O}+h\nu(184.9\mathrm{~nm})\rightarrow\mathrm{H}+\mathrm{OH} $$

このラインを切り替えることによりOH暴露モードと通常測定を切り替えた。生成したOHはランプハウスと反応管の間に設置したピンホールを抜け、反応管内へと導入した。また、ランプ先端及びランプハウスと反応管の間にはアルミニウム箔を挟みこむことで反応管方向へ照射される紫外光を遮断した。反応管には試料大気と清浄空気がそれぞれ50 cc min $ ^{-1} $ と100 cc min $ ^{-1} $ の流量で導入され、OHを含んだN $ _{2} $ と混合し、十分反応した後にGCへと導入した。反応管内で添加したOHがVOCと反応しているかどうかを判断するため、58種類のVOCを含む標準ガスにより装置の正当性を評価した後、スギから得られた試料大気へと応用した。Fast-GCはその特性上58種のVOCを分析するには適していない。このため、本実験に関しては汎用的なGC (HP6890: Agilent Technology) を用いた。濃縮装置は上述したFast-GCと同様のものを使用した。濃縮装置から導入された試料大気はtransfer lineを通じ、ラインを2方へ分岐した後GC内部のカラムGS-gaspro (膜厚0.1 m、長さ60 m、内径0.32 mm) 及びHP-1 (膜厚0.1 mm、長さ60 m、内径0.32 mm) へと導入された。これにより、C2の低炭素からC10までの多種のVOCに対応させた。

図(1)-27 相対速度法により得られたOMNT-4のOH反応速度定数

スギから得られた試料大気はOH暴露前後で濃度が等しくなるよう、一時的にキャニスターに採取した。キャニスターに採取する際は光量を最大、エンクロージャー内の気温も35度に維持し、試料大気中のBVOC濃度が最大になる条件で採取した。また、採取後の試料大気は1日以上経過させ、濃度が安定した後に実験に用いた。得られた結果よりO-MNT4の反応速度定数は $ 1.1\times10^{-10} $
$ cm^{3}/molecule\ s $ と推定され、oxygenated monoterpeneの一種であるlinalool (反応速度定数: $ 1.6\times10^{-10} $ $ cm^{3}/molecule\ s $ (Atkinson et al., 1995)) と比較すると、今回得られたO-MNT4の反応速度定数は極めて近い値が推定されたと言える。スギから放出されたBVOCではO-MNT4以外にも多数の sesquiterpeneが観測されたが、採取したBVOCを一旦キャニスターに蓄えたことによりO-MNTおよびSQTの濃度が大幅に減少した。濃度減少後の試料大気においてもO-MNT4のピークはクロマトグラム上に大きく現れたが、その他の未同定のピークに関してはOHを暴露前後のピークの変化を優位に見積もることが難しく、O-MNT4以外の未同定ピークのOH反応速度定数の決定までには至らなかった。

光量および温度が管理された植物チャンバー内では擬似的な日変動を作り出した。植物チャンバー内部に設置したスギにはエンクロージャー法を用い、エンクロージャー内部には清浄空気を流入させることで放出されたVOCを含む試料大気を得た。得られた試料大気をOH反応性測定装置、Fast-GCおよびPTR-MSに導入した。気温が最も高く、光量も強い時間のVOC放出量も最大となった。主要な23種類のBVOCsを測定しているにもかかわらず13種もの未同定のBVOCsのピークが観測された。未同定のBVOCsの中でもO-MNT4およびSQR7の放出量が極めて多く、それぞれisopreneおよびlinaloolと同様の放出パターンであった。放出量が最大の時点における総OH反応性は174.2s⁻¹となった。このとき同時に行った化学分析から得られた各BVOC濃度からOH反応性を算出したところ、主要な23種のBVOCのOH反応性に加えて今回OH反応性を決定した未同定VOCであるO-MNT4を加えると総和は総OH反応性の80%を占めており、20%の未知のOH反応性が残されている。

図(1)-28 スギのOH反応性の日変化

総OH反応性のうちO-MNT4の寄与率は18.1%を占めるものであり、さらに検出されている未同定の成分のOH反応性を決定することで未知のOH反応性の多くの部分を説明可能であることを示唆している。今回の研究では、濃度変動を抑えるためスギから放出されたBVOCを一旦キャニスターに採取した。しかし、O-MNTおよびSQTの濃度が大幅に減少したため、O-MNT4以外の未同定ピー
クの定量が困難となりOH反応速度定数の決定までには至らなかったが、今後測定法を改良し、他の未同定ピークにも適用することで未知のOH反応性への理解が進むことが期待される。

表(1)-5 スギから放出されるBVOCの相対強度と保持時間

BVOCs	retention time / min	relative ratio to $ \alpha $ -pinene
isoprene	1	9.08
$ \alpha $ -pinene	5.72	1.00
camphene	6.30	0.12
$ \beta $ -pinene	7.66	0.10
sabiene	7.66	0.28
myrcene	8.71	0.48
$ \alpha $ -phellandrene	9.01	0.01
3-carene	9.25	0.09
$ \alpha $ -terpinene	9.50	0.02
p-cymene	9.89	0.07
limonene	10.03	0.25
ocimene	10.67	0.07
$ \beta $ -phellandrene	11.02	0.10
$ \gamma $ -terpinene	11.24	0.05
terpinolene	12.03	0.09
MNT2	12.41	0.10
MNT3	12.54	0.23
linalool	12.77	2.24
$ \alpha $ -terpineol	13.02	0.07
O-MNT4	13.35	22.36
nopinone	13.86	0.05
limonene oxide	13.98	0.05
terpinolene-4-ol	14.78	0.05
estragole	15.15	0.37
SQT5	15.25	0.16
SQT6	15.54	0.15
SQT7	16.19	1.70
SQT8	16.35	0.07
SQT9	16.67	0.03
SQT10	16.87	0.06
SQT11	17.04	0.04
$ \alpha $ -cedrene	17.15	0.01
$ \beta $ -caryophyllene	17.22	0.01
$ \beta $ -farnesene	17.38	3.77
SQT12	17.67	0.28
SQT13	17.92	0.27

モノテルペンと比較すると、イソプレンの寄与は比較的大きく、今までほとんど測定されていないβ-ファルネセンの寄与も非常に高いことを示した。さらに今回測定された結果、13種類もの大きな未同定のピークが観測され、それらのうち大部分はOBVOCもしくはセスキテルペンと考えられる位置にピークが現れた。X4と名付けたピークに関してはβ-ファルネセンを超える大きさでもあり、主要な成分と考えられていた成分以外のものが大半を占めるという結果となった。クロマトグラム上に現れたリテンションタイムからモノテルペンかセスキテルペンであるかを推定し、放出用の推定値を算出した。これらのBVOCの放出量をα-ピネンで規格化した相対的な割合とし
て、表(1)-5に示した。この結果をサブテーマ（3）の化学モデルによる未計測VOCの光化学オキシダント生成能評価のグループへと提供した。

## (2) アカマツからのBVOC分析

同様の実験をアカマツについても進めた。得られたクロマトグラムは図(1)-29に示した。スギとは対照的にアカマツではイソプレンの放出は日中においても観測されなかった。主要なピークリナロール、βフェナンドレンおよαおよびβピネンであった。同定されたピークは16であり、モノテルペン類に属すると思われる未同定ピークが2本(MNT1, MNT3)および酸化モノテルペンと思われるピーク(O-MNT4)1本が観測された。得られたピークをαピネンに対する相対値として表(1)-6に示した。

図(1)-29 アカマツから放出されたBVOCの典型的なクロマトグラム

アカマツのBVOCの放出パターンは図(1)-30に示す通り、日射強度にはほとんど依存せず、温度のみに強く依存した結果となった。今回観測された未同定ピーク(MNT1, MNT3, OMNT-4)をαピネンのOH反応速度定数と同じと仮定して、OH反応性を積み上げたところ、未知のOH反応性は10％以下となり、スギとは異なり、ほぼ全てのBVOCを把握できたことになると評価できる結果となった。
表(1)-6 アカマツから放出されるBVOCの相対強度と保持時間

BVOCs	retention time / min	relative ratio to $ \alpha $ -pinene
$ \alpha $ -pinene	5.93	1.00
camphene	6.57	0.12
$ \beta $ -pinene	7.89	0.35
myrcene	8.95	0.28
$ \alpha $ -terpinene	9.82	0.02
limonene	10.24	0.35
ocimene	10.91	0.07
$ \beta $ -phellandrene	11.26	2.03
$ \gamma $ -terpinene	11.48	0.05
terpinolene	12.52	0.12
MNT1	12.69	0.08
linalool	13.22	7.21
nopinone	14.21	0.04
limonene oxide	14.45	0.04
O-MNT3	15.20	0.29
terpinolene-4-ol	15.47	0.14
$ \alpha $ -terpineol	15.85	0.48
O-MNT4	17.36	0.15
longifolene	18.86	0.01
$ \alpha $ -humulene	19.77	0.15

図(1)-30 アカマツのOH反応性の日変化
## 4 -3 自動車排気ガスのOH反応性測定

当研究室が開発したOH反応性測定装置を用いた大気観測などにより、未知物質(unknown)の存在が明らかになった。自動車の排気ガスにもunknownが含まれていることが予測され、過去には、ガソリン車及びハイブリッドカーなどからの排気ガスの総OH反応性及び反応性微量成分濃度分析により未知物質のOHラジカル反応性を明らかにしてきた。(Nakashima et al., 2010) ガソリン小型乗用車から排出され排出ガスのOH反応性を図(1)-31に示す。

図(1)-31 ガソリン小型乗用車のそれぞれの走行モードにおけるOH反応性

総OH反応性に対してunknownが30%程度を占めていることが分かる。未知物質を含め、排気ガス中の微量成分の濃度及び組成は、ガソリン、軽油、LPGなどの燃料の違い、軽自動車、小型・普通乗用車などの車種（排気量）の違いによって異なるものと予想される。本実験ではLPG車両と軽自動車の排気ガスの分析を行い、ガソリン小型上昇者と比較し、これらの環境負荷について調べた。LPG (Liquefied Petroleum Gas) 車はその高い環境性能、経済性から、海外で急速に普及台数を伸ばしている。図(1)-32に世界におけるLPG車の普及台数の変化を示す。2000年に比べて2013年では約4倍に増加している。我が国における普及率は比較的小さいが、世界規模で見ると普及率が大きく増加している。特に欧州では高い普及率となっている。
図(1)-32 グローバルなLPG車両の普及台数の変化(2000年と2013年)

軽自動車はその経済性、使いやすさ、安全性の向上などから人気を集め日本で増加傾向にあり、2014年には乗用車の37.9％を占めている。（一般社団法人 全国軽自動車協会連合会）日本における軽自動車の普及台数の推移を図4-3-3に示す。

自動車保有台数・軽自動車比率の推移

資料：各年3月末現在、一般社団法人 全国軽自動車協会連合会

図(1)-33 普通小型自動車保有台数、軽自動車の保有台数とその比率の経年変化

このように今後の普及率の大幅な増加傾向が見込まれるLPG車および軽自動車の排気ガスのVOCsを始めとした大気汚染物質を評価することは大変重要である。そこで本研究では、LPG車、LPG車
と比較するためのガソリン車、及び軽自動車の総OH反応性と反応性微量濃度分析を行うことで、排気ガス中の既知VOCsの組成の傾向及び未知物質のOHラジカル反応性を見積もることを目的としている。

自動車排気ガスの分析は以下に示す図(1)-34のようなシャシダイナモメーター(国立環境研究所低公害車施設)を用いた。(Nakashima et al., 2010) 分析は、OH反応性測定装置、GC-FID (Gas Chromatography-Flame Ionization Detector)、HPLC (High Performance Liquid Chromatography) である。テドラーバッグに採取した排気ガスをキャニスターに詰めて、GC-FIDでVOCsを測定した。OH反応性測定装置には、テドラーバッグ内の排気ガスを、OH反応性測定装置の反応管内のNOの濃度が2ppbv以下になるように、およそ20～100倍に希釈しながら導入した。アルデヒド類はDNPH (2,4-Dinitrophenylhydrazine) カートリッジを用いて捕集し、アセトニトリルを用いて抽出した後、HPLCを用いて分析した。なお、アルデヒド類の測定は、LPG車及びLPG車との比較用のガソリン車のみでしか行っておらず、軽自動車では行っていない。CO、CH_{4}、NOxの濃度は、排ガス分析計（MEXA-7200）を用いて濃度を測定した。

図(1)-34 排気ガス分析システムの概略

2014年度はLPG車を2台と、その比較用のガソリン車を2台試験した。燃料の違いによる排気ガスの成分の組成および濃度の違いを明らかにするとともに、未知物質のOH反応性の大きさの違いを明らかにする。2015年度は軽自動車を3台試験した。軽自動車の結果は小型乗用車と比較し、排気
量の違いによる排気ガスの成分の組成および濃度の違いを明らかにするとともに、未知物質のOH反応性の大きさの違いを明らかにした。以下に車両情報を掲載する。

表(1)-7 LPG車及びLPG車と比較するためのガソリン車の車両情報等

車名	CROWN_COMFORT	REGIUS ACE(*1)	AXELA(*2)	AXELA
試験実施年月	2014年6月	2014年10月	2014年10月	2014年11月
製造元	TOYOTA	TOYOTA	MAZDA	MAZDA
型式	DBA-TSS10	CBF-TRH200V	CBA-BM6FJ	CBA-BM6FJ
製造年	2013年10月	2014年2月	2014年4月	2014年4月
排気量	1.99 L	1.99L	1.59L	1.59L
走行距離	59000 km	7400km	11000km	21000km
燃料	LPG	GASOLINE	GASOLINE	LPG

* 1 : CROWN_COMFORT (LPG車) との比較のためのガソリン車であり、同型のエンジンが用いられている。しかし、OH反応性測定装置の不具合でREGIUS_ACEの総OH反応性を測定することができなかったため、CROWN_COMFORT (LPG車) は、当研究室の過去のデータ（亀井ら,2010）と比較した。

$ ^{*} $ 2 : AXELA (LPG車) との比較のためのガソリン車。型式は同じである。

表(1)-8 軽自動車の車両情報等

車名	CAROL	AZ_WAGON	CAROL(*3)
試験実施年月	2015年6月	2015年6月	2015年11月
製造元	MAZDA(SUZUKIのOEM)	MAZDA(SUZUKIのOEM)	MAZDA(SUZUKIのOEM)
型式	DBA-HB25S	DBA-MJ23S	DBA-MJ34S
製造年	2010年11月	2011年6月	2014年3月
排気量	0.65 L	0.65 L	0.65 L
走行距離	79000 km	56000 km	45000 km
燃料	GASOLINE	GASOLINE	GASOLINE

$ ^{*} $ 3：この自動車のみアイドリングストップ機能が装備されている。

軽自動車と比較する小型乗用車には過去のデータ（亀井ら,2010）を用いた。

走行モードはJC08C (Cold Mode)、JC08H (Hot Mode)、定常100km、定常80km/h、定常60km/h、定常40km/hを行った。表(1)-9に試験車両と行った走行モードを掲載する。

表(1)-9 試験車利用と走行モードの対応表

車名	走行モード
CROWN COMFORT(LPG)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常60km/h
REGIUS_ACE(GAOLINE)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常60km/h
AXELA(GASOLINE)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常60km/h
AXELA(LPG)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常60km/h
CAROL(軽)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常80km/h
AZ_WAGON(軽)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常80km/h
CAROL(軽)(IS付き)	JC08C	JC08H	定常100km/h	定常80km/h
定常60km/h	定常40km/h
JC08Cは3回、それ以外の走行モードは2回ずつ試験した。第三章：結果及び考察で掲載する結果は走行モードごとに平均をとったものである。JC08モードの速度と時間の関係を図(1)-35に示す。JC08モードは街中の走行を模擬しており、加速・減速・停止を繰り返す。JC08モードは燃費を測定する際にも用いられる。なお、人間の運転による誤差を無くすため、全ての走行モードは自動車に取り付けられたロボットが運転している。

図(1)-35 JC08モード概略図

なお、JC08Cは車両が暖機されていない冷間状態（エンジン停止後12時間以上経過）から試験を開始するCold Modeである。その他の走行モードは試験前に暖機運転を行い、車両が十分暖機された状態から試験を開始する。

GC-FIDはVOCsの濃度を測定しており、OH反応性はVOCsを含むサンプルガスのOH反応性を測定している。異なる2つの装置で同一物質を測定しているため、この2つの装置はキャリブレーションをする必要がある。GC-FIDとOH反応性測定装置のキャリブレーションは、比較的感度の安定しているGC-FIDを基準にして、OH反応性測定装置を校生した。なお、キャリブレーションにはプロパンを用いた。プロパンをテドラーバッグに詰めた後、GC-FIDで測定するためにキャニスターに詰めた。キャニスターに詰めたプロパンはGC-FIDで分析して濃度を算出し、OHラジカルとの反応速度定数から、テトラーバッグ内のプロパンのOH反応性を算出した。またテドラーバッグに詰めたプロパンをOH反応性測定装置で測定し、テトラーバッグ内のプロパンのOH反応性を得た。ここで、GC-FIDによって得られたプロパンのOH反応性をaとする。また、OH反応性測定装置によって得られたプロパンのOH反応性をbとする。 $ c=\frac{a}{b} $ とし、cを全ての走行モードの、OH反応性測定装置によって得られたOH反応性に掛け算することで、キャリブレーションを行った。
## (1) LPG車両の排気ガス分析

LPG車両(Crown COMFORT)のCH_{4}、CO、NO、NO_{2}の濃度測定結果を図(1)-37に示す。

図(1)-36 Crown COMFORTの写真

図(1)-37 CH_{4}, CO, NO, NO_{2}の濃度 {CROWN_COMFORT (LPG車)}

JC08C（Cold Mode）とJC08H（Hot Mode）を比較すると、JC08H（Hot Mode）の方がNO_{2}以外の物質で非常に濃度が低くなっている。これはJC08C（Cold Mode）が冷間状態からの試験に対し、JC08H（Hot Mode）が車両が暖機された状態からの試験であるため、触媒の活性状態が違うことが原因であると考えられる。CO、NOに関してはJC08H（Hot Mode）の方がJC08C（Cold Mode）よりも非常に濃度が低いのに対し、CH_{4}に関してはあまり差が見られない。このことは、CH_{4}は他の成分と比較すると、触媒で除去されていないことを示していると言える。なお、NO_{2}はほとんど排出されていない。

各走行モードのVOCsの測定結果をAlkanes、Alkenes、Alkyne、Aromatics、Othersに分類し、総和を取ったものを図(1)-38に示す。アルデヒド類はほとんど検出されなかったため、除外し、以降も

図(1)-38 LPG車両のVOCs
などで排気ガスが除外した結果を述べる。アルデヒド類がほとんど検出されなかった理由の一つとしては、排気管結露してできた水分にアルデヒド類が取り込まれてしまった可能性が考えられる。ガソリン車からも殆どアルデヒド類は検出されなかった。

全てのモードでアルカンが支配的であることが分かる。これは、燃料のLPGがプロパンとブタンが主成分であることによるものだと考えられる。アセチレン（アルキン）については、JC08C（Cold Mode）では多く排出されているのにも関わらず、JC08H（Hot Mode）ではほとんど排出されていない。これはJC08C（Cold Mode）が冷間状態からの試験に対し、JC08H（Hot Mode）が、車両が暖機された状態からの試験であるため、触媒の活性状態が違うことが原因であると考えられる。これはアセチレンが、触媒が働いているかどうかの良い指標である(Pang et al.,2014)ことに一致する。定常60km/hのみアルカンの割合が低く、アルケンの割合が高い。また、定常60km/hは暖気された状態から試験を開始したため、触媒活性は高いと思われるにも関わらず、アセチレンの割合も高い。また、その他の割合も高い。

以下にVOCsの各成分の濃度を棒グラフで示す。(スペースの関係上、濃度の高いもののみ掲載した。)全ての走行モードで、Ethane、Propane、Isobutane、n-Butaneなどの軽いアルカンが支配的となっている。

図(1)-39 OH反応性の積み上げグラフ{CROWN_COMFORT (LPG車)}

OH反応性を図(1)-39に示す。なお、JC08C（Cold Mode）は0.1倍したものを掲載している。JC08C（Cold Mode）は車両が暖機されておらず、三元触媒の触媒活性が低いため、OH反応性がとても高くなっている。JC08C（Cold Mode）の総OH反応性に占めるunknownの割合は15.9％である。JC08H（Hot Mode）はNO、unknownの寄与が大きく、unknownは40.9％を占める。定常100km/hはNOの寄与が大きい。定常60km/hは他のモードに比べてCOの寄与の割合が大きい。unknownの割合は、22.2％であった。定常JC08C（Cold Mode）以外ではVOCsのOH反応性の寄与は小さい。
JC08H(CROWN_COMFORT)

図(1)41JC08HのVOC組成

JC08C(CROWN_COMFORT)

図(1)40JC08CのVOC組成
CROWN_COMFORT(LPG)との比較用にREGIUS_ACE (ガソリン)を測定したが、OH反応性測定装置の不具合により、OH反応性が測定できなかった。したがって、当研究室が過去に測定したCOROLLA_AXIO (ガソリン車)（亀井ら,2010）と比較した。JC08C（Cold Mode）について、CROWN_COMFORT(LPG)とガソリン車(COROLLA_AXIO)と、CH_{4},CO,NO,NO_{2}の比較を図(1)-42に示す。

図(1)-42 JC08CにおけるCH_{4}、CO、NO、NO_{2}の濃度の比較

CROWN_COMFORT(LPG)の方が、COの排出が少なく、1/2程度であることが分かる。これは、ガソリンに比べ、LPGは軽いアルカンがそのほとんどを占め、燃料の総炭素数が小さいためだと考えられる。JC08C（Cold Mode）、JC08H（Hot Mode）と同様に、CROWN_COMFORT（LPG）の方がCOの排出は少なく、1/5程度である。定常100km/hではNOの濃度もCROWN_COMFORT（LPG）の方が少なく、1/4程度である。各走行モードのVOCsの測定結果をAlkanes、Alkenes、Alkyne、Aromatics、Othersに分類し、総和を取ったものをガソリン車と比較したものを図(1)-43に示す。なお、JC08C（Cold Mode）については0.1倍したものを掲載している。

図(1)-43 ガソリン車とのVOCs成分の比較 {CROWN_COMFORT (LPG車)}
すべての走行モードで、CROWN_COMFORT (LPG) の方がアルケン、芳香族の排出が少ないことが分かる。これは先にも述べたように、LPGはガソリンに比べて、軽いアルカンがほとんどを占めることによると考えられる。

JC08C（Cold Mode）については、CROWN_COMFORT (LPG) の方が、プロパン、イソブタン、n-ブタンなどの軽いアルカンが突出して多い。CROWN_COMFORT (LPG) でもエチレン、プロピレンなどのアルケンはある程度排出されているが、ガソリン車に比べると、1/2程度である。ベンゼン、トルエンなどの芳香族に関しては、ガソリン車では多く排出されているが、

CROWN_COMFORT (LPG) からはほとんど排出されていなかった。ガソリンにはisopentane、

2-methylpentaneなどのアルカンに加えてtoluene、p,m-xyleneなどの芳香族も多く含まれている。LPGはPropaneとButaneが95％を占める。この違いが排気ガスの成分の違いとなっていると考えられる。JC08C（Cold Mode）では、CROWN_COMFORT（LPG車）からもEthylene、Propyleneなどのアルケンも排出されており、エンジンでのLPGの燃焼の過程で生成されたと考えられる。

図(1)-44 OH反応性の比較 (LPGとガソリン車両)

ガソリン車とCROWN_COMFORT(LPG)のOH反応性比較を図(1)-44に示す。JC08C (Col Mode)については、CROWN_COMFORT (LPG車)の方がunknownのOH反応性は非常に小さい。

CROWN_COMFORT (LPG) の総OH反応性はガソリン車の総OH反応性の1/2程度である。NOは同程度であるが、VOC、COのOH反応性はCROWN_COMFORT (LPG車) の方が非常に小さい。VOCs、COのOH反応性に関しては、CROWN_COMFORT (LPG) の方が低い。定常100km/hについては、VOC, CO, NO, unknownすべてにおいてOH反応性がLPG車両の方が低い。

最後にunknownが全て光化学オブン生成に関与すると仮定して、OHラジカルと反応して光化学オブン生成に関与するVOCs、CO、CH_{4}とunknownのOH反応性の総和をCROWN_COMFORT（LPG車）とガソリン車で比較したものを図(1)-45に示す。（NOなどはOHラジカルと反応しても光化学オブン生成には寄与しない）GC-FIDで検出された未同定ピークの多さに加え、GC-FIDで検出さえできない未知のVOCsは非常に多いと思われることから、unknownのほとんどは未知VOCsであると
推測している。なお、JC08H （Hot Mode） はガソリン車においてunknownが大きくマイナスになっており、総OH反応性を正しく測定できていない可能性があるため、比較はしない。

CROWN_COMFORT（LPG車）のほうが、ガソリン車に比べて、VOCs、CO、CH_{4}、unknownのOH反応性の総和がおよそ1/3～1/10であった。未知物質unknownの寄与も含めて、CROWN_COMFORT（LPG車）の方が光化学オキシダント生成への寄与は非常に小さい。

図(1)-45 オキシダント生成に寄与する成分のOH反応性比較 (LPG車とガソリン車両)

## (1) 軽自動車の排気ガス分析

軽自動車の排気ガス実験結果について以下に説明する。$\mathrm{CH}_{4}$、$\mathrm{CO}$、$\mathrm{NO}$、$\mathrm{NO}_{2}$の濃度測定結果を図(1)-47に示す。$\mathrm{CO}$と$\mathrm{CH}_{4}$の排出パターンが似ている。$\mathrm{NO}_{2}$は殆ど検出されなかった。JC08C（Cold Mode）とJC08H（Hot Mode）を比較すると、JC08H（Hot Mode）の方が$\mathrm{NO}_{2}$以外の物質で非常に濃度が低くなっている。これはJC08C（Cold Mode）が冷間状態からの試験に対し、JC08Hが車両が暖機された状態からの試験であるため、触媒の活性状態が違うことが原因であると考えられる。定常モードは車両が暖機されていて、触媒活性が高いのにも関わらず、触媒活性が低い

図(1)-46 Carol1 (軽)の写真

図(1)-47 CH_{4}, CO, NO, NO_{2}の濃度 Carol1 (軽乗用車)}
JC08C（Cold Mode）よりもCO、 $ CH_{4} $ の排出が多い。軽自動車はエンジンが小さく、高速で走行するとエンジンへの負荷が大きいため、不完全燃焼が起こりやすい為だと考えられる。エンジンに大きな負荷がかかると、空燃比が燃料リッチになり、不完全燃焼がおこりやすくなるとされている。各走行モードのVOCsの測定結果をAlkanes、Alkenes、Alkyne、Aromatics、Othersに分類し、総和を取ったものを図(1)-48に示す。

図(1)-48 軽車両のVOCs

JC08モードでAromaticsの割合が高い。このことは、Aromaticsは加速、減速、及びアイドリングのいずれか、または全てにおいて排出される傾向が強いことを示唆している。JC08C（Cold Mode）とJC08H（Hot Mode）を比較すると、JC08C（Cold Mode）の方がAlkenesの割合が高いことが分かる。JC08C（Cold Mode）とJC08H（Hot Mode）の違いは車両が暖機されているか否かの違いであり、JC08H（Hot Mode）が暖機された状態であり、排気ガス净化触媒が活性化されている。（排気ガス净化触媒は高温状態の時に高い触媒活性を有する。）このことから、Alkenesは他のVOCsに比べ、触媒によって除去されやすいと言える。CO、CH_{4}はJC08C（Cold Mode）よりも定常モードの方がより多く排出していたが、VOCsに関してはJC08Cの方がより多く排出している。全ての走行モードで、Ethane、Ethyleneなどの軽いアルカン、アルケンの排出が多いことが分かる。JC08モードではBenzene、Tolueneなどの芳香族も多く排出されていることがわかる。このことは、加速・減速・アイドリング時に芳香族が多く排出される。

CAROL1（軽）のOH反応性を図4-3-19に示す。JC08C（Cold Mode）は車両が暖機されておらず、三元触媒の触媒活性が低いため、OH反応性がとても高くなっている。VOCs濃度の大小関係以上にJC08C（Cold Mode）のVOCsのOH反応性が高くなっているのは、JC08C（Cold Mode）のVOCsには他の走行モードに比べアルケンが多く含まれているためだと思われる。（他のVOCsと比べアルケンはOHラジカルとの反応性が高い）なお、unknownの寄与は38.3％を占めていた。JC08H（Hot Mode）はJC08C（Cold Mode）に比べ、unknownの寄与の割合が小さく、10.3％である。定常100 km/hはCOの寄与が非常に大きく、JC08C（Cold Mode）を上回る。VOCs、