Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### a. モデル式

微環境における大気汚染物質濃度の計算には、式(2-1)に示す定常状態下でのSingle-Compartment Mass Balance Modelを使用した。

$$ C_{m}=\frac{1}{\nu+F_{d}}\Bigg(F_{p}\nu C_{o}+\frac{Se}{V}\Bigg) $$

$ C_{m} $ ：微環境 m における大気汚染物質濃度 ( $ \mu g/m^{3} $ )

$ C_{o} $ ：屋外大気汚染物質濃度（ $ \mu g/m^{3} $ ）

$ F_{p} $ ：浸透率 $ (-) $

v : 换気回数 (1/hr)

$ F_{d} $ : 除去率（1/hr）

S : 一時間当たり燃料消費量（KJ/hr）

e : 排出係数 ( $ \mu $ g/KJ)

V : 部屋の体積 $ (m^{3}) $

## i．微環境A、微環境B、微環境C、微環境D

微環境A、微環境B、微環境C、微環境Dは室内発生源から発生する大気汚染物質によって空間が満たされる場合を想定するので、式(2-2)を用いて大気汚染物質濃度を計算した。

$$ C_{_{m}}=\frac{Se}{\left(\nu+F_{_{d}}\right)V} $$

微環境A、微環境B、微環境Dにおける燃料消費量は季節による変化はないとした。微環境Cの燃料消費量はHeating degree-dayを用いて1日毎に変化させた。

### ii. 微環境E

微環境Eは室内発生源がない場合の屋内を指す。微環境Eの大気汚染物質濃度は式(2-3)を用いて求めた。屋外大気汚染物質濃度にはCMAQのアウトプットを用いた。

$$ C_{m}=\frac{F_{p}\nu}{\nu+F_{d}}C_{o} $$

### iii. 微環境F

微環境Fの大気汚染物質濃度にはCMAQのアウトプットをそのまま用いた。

一日平均大気汚染物質曝露濃度は、式(2-1)で求めた各微環境の大気汚染物質濃度に滞在時間を乗じた値を足し合わせることにより求めた。これを式(2-4)に示す。

$$ \overline{E^{a}}=\sum_{m}C_{m}\cdot T_{m}^{a} $$

$E^{a}$ : コホート $a$ の一日の大気汚染物質曝露濃度 ($\mu$g/m$^{3}$)

$ T_{m}^{a} $ ：コホートaの微環境mの滞在時間(hr)

a : コホートの属性
### b. 使用データ

### i. 燃料消费量

曝露モデルの対象とする室内大気汚染の原因となる燃料種は、バイオマス、石炭、灯油、LPG、天然ガスである。燃料種室内発生源別家庭部門燃料消費量には金森(2010) $ ^{31} $ のデータを使用した。

### ii. 排出係数

Zhang et al. (2000) $ ^{32} $ などのアジア地域で使用されている燃料、燃焼器具を用いて測定されたデータから各燃料種の排出係数を設定した。バイオマスの排出係数はバイオマスの種類によって大きく異なるので、各国の薪、木炭、作物残渣、動物の糞使用割合からその国のバイオマスの排出係数を設定した。

### iii. 滞在時間

微環境滞在時間データには、島田(2010) $ ^{33)} $ を使用した。これは各国の生活時間調査をベースにし、Cross Entropy法を用いて各コホートの微環境滞在時間を推計したデータである。

### iv. 部屋の体積

部屋の面積は各国の一戸当たり延べ床面積を一戸当たり部屋数で割ることにより算出した。各国の一戸当たり延べ床面積と部屋数は主に2000 Britannica Book of the Year $ ^{34} $ のデータを使用した。部屋の高さは2（m）と仮定した。

### v. 换気回数

Heating degree-dayと室内における燃焼の有無から換気回数を設定した。Heating degree-dayが0以上の場合は暑い地域なので換気回数を多く、0以下の場合は換気回数を少なく設定した。また、室内で燃焼が行われている場合は燃焼がない場合に比べて換気回数が多くなるように設定した。

### vi. 除去率、浸透率

除去率と浸透率は既往の文献の値を参考に設定した。

## （３）世界各国の温室効果ガス排出量割当に関する分析

## 1 ）世界各国の排出許容量の推計

世界の温室効果ガス排出量を1990年比で半減させることを目標とした場合の、世界230カ国の排出許容量のパスを推計する作業は、a．基準年の温室効果ガス排出量の整備、b．世界CGEモデルからの温室効果ガス排出量のダウンスケーリングの2つに大別される。

### a. 基準年の温室効果ガス排出量の整備

基準年を2005年とし、Edgar ver4.1 $ ^{35)} $ のデータを用いて、温室効果ガス排出量をGg CO $ _{2} $ equivalent にて整備する。温室効果ガスの対象は、CO $ _{2} $ 、CH $ _{4} $ 、N $ _{2} $ O、SF $ _{6} $ 、HFC、PFCの6種とした。アンドラ（スペイン）、リヒテンシュタイン（スイス）、モナコ（フランス）、サンマリノ（イタリア）、バチカン市国（イタリア）、ガザ地区（イスラエル）については、EDGARのデータでは
（）内記載の地域と統合されており、人口比で分割を行った。また、チャンネル諸島とマン島については、Edgarの地域分類には存在しなかったため、補完を行った。

補完については、世界を35地域区分にした場合に当該国が含まれる地域において、一人当たりの温室効果ガス排出量を求め、式(3-1)にて補完を行った。

$$ G A S_{_{t,r}}=\frac{G A S_{_{t,R}}}{P O P_{_{t,R}}}\cdot P O P_{_{t,r}}\ \forall r\in R $$

GAS：温室効果ガスガス排出量

POP : 人口

t : 年

r : EDGARにデータのない地域

R : rが含まれる世界35地域区分での地域

上記の方法にて整備された温室効果ガス排出量だが、一人当たり温室効果ガス排出量とGDPあたり温室効果ガス排出量を比較し、飛び値や各地域の経済状況から明らかに値がおかしいと判断される地域について、その国と排出状況が近いと思われる国の一人当たり温室効果ガスを用いて修正を行った。ここで、排出状況が近いと思われる国とは、一人当たりGDPと地理的近さから決定した。一人当たりとGDP当たりの温室効果ガス排出量を図4、図5にそれぞれ示す。一人当たり排出量が日本より大きいブルネイ（BRN）、モンゴル（MNG）、ミャンマー（MMR）、そしてGDP当たり排出量が突出しているラオス（LAO）について修正を行った。ブルネイにはインド、ミャンマーにはバングラデシュ、モンゴルには北朝鮮、ラオスにはカンボジアの一人当たり排出量を用い、それに各国の人口を乗じて温室効果ガス排出量とした。

図4 一人あたり 温室効果ガス排出量

図5 GDPあたり温室効果ガス排出量

b. 世界CGEモデルからの温室効果ガス排出量のダウンスケーリング

### i. 温室効果ガス排出量の推計方法

各国の温室効果ガス排出量は、2020年までは、Pledgeを持つ国についてはPledgeを通り、Pledgeを持たない国についてはBaUで排出を行う。その後、共にC&CもしくはIntensityによる2050年の目標値に向かう排出パスとなる。まず、世界35地域区分の世界CGEモデル（AIM/CGE BASIC）にてBaUケース、温室効果ガス排出制約有ケースの計算を行い、その結果を一人あたり排出量の強度比
どを用いてダウンスケールして230カ国の温室効果ガス排出量を算出した。ここで、AIM/CGE BASICは35地域区分であるため、230地域区分の国のうち、世界35地域区分に単独の国コードがある国のみpledgeをかけることが可能である。Pledgeを持ちながらも35地域区分では単独の国コードがない国に対しては別途、計算を行う必要がある。図6にバーデンシェアリングの概要を示す。

図6 Burden Sharingの概要図

ii. 2006～2020年のダウンスケーリング

・35地域区分で単独の国コードを持ち、かつ、pledgeを持つ国AIM/CGE BASICにて温室効果ガス排出量に直接pledgeの制約をかける。

・35地域分類で単独の国コードを持つが、pledgeを持たない国AIM/CGE BASICの結果をそのまま使用。

・35地域分類で単独の国コードを持たないが、pledgeを持つ国

2020年にpledgeを満たすように温室効果ガス排出量を決定し、GDPあたりの温室効果ガス排出量を用いて2006-2020年のパスを算出する。PledgeがBaUを用いて定められている場合はAIM/CGE BASICのBaUケースのダウンスケール結果から2020年の値を決定する。

・35地域分類で単独の国コードを持たず、またpledgeも持たない国

AIM/CGE BASICの結果から、pledgeがある国の温室効果ガス排出量を差し引いた残りをダウンスケールする。

### iii. 2021～2050年のダウンスケーリング

目標年に世界で一人あたり排出量が等しくなる（C&C）、もしくはGDPあたり排出量が等しくなる（Intensity）と仮定して目標年の国別排出量を決定する。GDP当たりの温室効果ガス排出量を
用いてから2021～2050年のパスを補完する。

## 2 ）ダウンスケーリングの定式化

### a. 2006~2020年

温室効果ガスとGDPのデータから2005年におけるGDPあたり温室効果ガスを求める。さらに、35地域区分ごとに、その地域区分に属する各国のGDPあたり温室効果ガス排出量の比が2005年の値の比と等しいとする。

$$ \frac{GHG^{^{230}_{r1,2005}}\Big/\left.GDP^{^{230}_{r1,2005}}\right.}{GHG^{^{230}_{r2,2005}}\Big/\left.GDP^{^{230}_{r2,2005}}\right.}=\frac{GHG^{^{230}_{r1,t}}\Big/\left.GDP^{^{230}_{r1,t}}\right.}{GHG^{^{230}_{r2,t}}\Big/\left.GDP^{^{35}_{r2,t}}\right.}\quad\forall r1,r2\in R $$

t : 年

$ GHG^{230}_{r,t} $ : EDGARの温室効果ガス排出データ（230地域）

$ GDP^{230}_{r,t} $ ：GDPデータ（230地域）

式 $ (3-2) $ を変形すると、地域Rに含まれる各国rについて、式 $ (3-3) $ が成立する。

$$ alfa_{_{R,t}}=\frac{CGE^{^{230}_{r,t}}/GDP^{^{230}_{r,t}}}{GHG^{^{230}_{r,2005}}/GDP^{^{230}_{r,2005}}} $$

$ alfa_{R,t} $ ：年ごとの変化を表すためのパラメータ

$ CGE^{230}_{r,t} $ : CGEの温室効果ガス排出量のダウンスケール結果（230地域）

式(3-3)と式(3-4)の連立方程式を解いて、35地域区分の温室効果ガス排出量をダウンスケールする。

$$ C G E^{35}{}_{R,t}=\sum_{r}C G E^{230}{}_{r,t}\quad\forall r\in R $$

$ CGE^{35}_{R,t} $ : CGEの温室効果ガス排出量（35地域分類）

### b. 2021~2050年

GDPあたり温室効果ガス排出量を求め、それを式(3-5)によってパスを算出する。

$$ GHG_{t}=\frac{GHG_{2020}}{GDP_{2020}}\times\left(\frac{GHG_{tgt_{-}year}}{GDP_{tgt_{-}year}}\Bigg/\frac{GHG_{2020}}{GDP_{2020}}\right)^{\frac{t-2020}{tgt_{-}year-2020}}\forall2020
## 1 ）排出量推計結果

表13、表14に2005年のアジア地域におけるエネルギー消費起源の集約化地域別排出量推計結果を示す。2005年のアジア地域における各大気汚染物質の排出量は $ CO_{2} $ が7.6Pg/年、 $ NO_{x} $ が24Tg/年、 $ SO_{2} $ が45Tg/年、COが154Tg/年、 $ PM_{10} $ が17Tg/年、 $ PM_{2.5} $ が17Tg/年、TSPが18Tg/年、NMVOCが23Tg/年となった。

表13 2005年における排出量推計結果（ $ CO_{2} $ 、 $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ 、TSP）

国名	CO₂(Gg-CO₂/year)	SO₂(Gg-SO₂/year)	NOₓ(Gg-NO₂/year)	TSP(Gg/year)
バングラデシュ	29575	208	117	266
ブルネイ	3864	12	9	0.452
ブータン	161	1	0.274	0.174
中国	4011019	29298	12372	9073
インドネシア	269924	1673	1314	1456
インド	940541	5569	3692	4306
日本	1003531	1427	2315	232
カンボジア	2199	18	16	93
韓国	441935	2030	1158	150
ラオス	361	3	1	0.388
スリランカ	13715	134	91	100
モルディブ	135	3	0.396	0.046
ミャンマー	5834	41	49	293
モンゴル	5890	43	28	5
マレーシア	137084	407	468	109
ネパール	1942	28	22	168
パキスタン	106708	950	506	772
フィリピン	73234	566	266	166
パプアニューギニア	2002	33	9	38
北朝鮮	14606	92	56	8
シンガポール	47484	229	139	19
タイ	184469	1058	719	300
台湾	216493	991	486	98
ベトナム	59614	276	274	618
アジア合計	7572320	45088	24108	18272
表14 2005年における排出量推計結果（PM_{10}、PM_{2.5}、NMVOC、CO）

国名	PM10(Gg/year)	PM2.5(Gg/year)	NMVOC(Gg/year)	CO(Gg/year)
バングラデシュ	252	252	334	1943
ブルネイ	0.407	0.373	3.004	29
ブータン	0.162	0.148	0.121	1
中国	8424	8109	10391	72455
インドネシア	1380	1371	1870	11270
インド	4055	3994	5231	31737
日本	189	151	955	9305
カンボジア	89	89	120	692
韓国	126	108	334	3290
ラオス	0.361	0.330	0.268	3
スリランカ	95	95	131	784
モルディブ	0.033	0.024	0.002	0.010
ミャンマー	279	279	375	2168
モンゴル	5	4	7	58
マレーシア	101	96	249	2118
ネパール	160	160	213	1226
パキスタン	733	729	991	5903
フィリピン	156	153	262	1873
パプアニューギニア	36	36	48	274
北朝鮮	7	6	6	58
シンガポール	16	14	20	190
タイ	282	275	413	3115
台湾	83	69	137	1431
ベトナム	587	584	771	4616
アジア合計	17056	16575	22861	154537

## 2 ）排出量分布図

CO₂、NOₓ、SO₂、CO、PM₁₀、PM₂.₅、TSP、NMVOCの排出量分布図を図7から図14に示す。東アジアを見ると、日本、中国、韓国の大都市圏でCO₂の排出量が高い値を示しているのに対し、SO₂排出量やPM₂.₅など粒子状物質の排出量は中国にくらべ、日本、韓国の排出量が小さいことが分かる。これは日本、韓国の各排出源に除去機器が導入されていることや、石炭中の硫黄含有量が少ないことなどが原因と考えられる。また、アジア全体でみると、アジアの大都市でどの大気汚染物質の排出量も多いことが分かる。中国の各大都市に加え、例えばタイのバンコクやインドネシアのジャカルタ及びその周辺などで排出量が多い。
図7 CO_{2}の排出量分布図

図8 $ NO_{x} $ の排出量分布図
図9 SO_{2}の排出量分布図

図10 COの排出量分布図
図11 PM_{10}の排出量分布図

図12 PM_{2.5}の排出量分布図
図13 TSPの排出量分布図

図14 NMVOCの排出量分布図

## 3 ）排出量分布図の比較

前節で示したSO_{2}の排出量分布図をZhang et al. (2009) $ ^{36)} $ とOhara et al. (2007) $ ^{37)} $ と比較した。Zhang et al. (2009)の排出量分布図は解像度が0.5度×0.5度となっているため、本研究の排出量分布図をその解像度に合わせて比較を行う。比較結果を図15～18に示す。
図 15 本研究と Zhang et al. (2009) との散布図比較

図 16 本研究と Zhang et al. (2009) との散布図比較（LPS を除いたもの）

図の楕円で囲った箇所はZhang et al. (2009)と比較して本研究の方が大きい結果を出しているメッシュである。ここで、本研究からLPSによる排出量を排除して分布図を作成すると、図16のようになり、楕円で示した内側の点が消滅した。これは本研究では考慮しているがZhang et al. (2009)では考慮していないLPSによる排出が影響していると考えられる。LPS以外の排出量に関
してはZhang et al. (2009)の推計値とほぼ一致していることが分かる。

次に0hara et al.(2007)の排出量分布図と比較した。0hara et al.(2007)の排出量分布図も0.5度×0.5度のため、解像度を合わせて比較を行った。また、本研究からLPSを除いたものも同様に比較対象とする。比較結果を図17と図18に示す。

図 17 本研究と Ohara et al. (2007) との散布図比較

図 18 本研究と Ohara et al. (2007) との散布図比較（LPS を除いたもの）
Ohara et al. (2007) との比較についても同様に、実線楕円の内側の点はLPSによるものと考えられる。一方、破線楕円の内側はLPSによるものではなく、本研究で考慮していない航路、空路によるものと考えられる。

## （２）化学輸送シミュレーションと曝露モデルに関する研究

## 1 ）大気化学輸送シミュレーションの結果

CMAQの計算結果をEANET（Acid Deposition Monitoring Network in East Asia: 東アジア酸性雨モニタリングネットワーク）の観測値と比較した。

図19に利尻と隠岐におけるPM_{2.5}の1日毎のCMAQ計算値とEANET観測値を示す。計算値と観測値のレンジは大体一致している。利尻と隠岐を比較すると、利尻よりも隠岐のほうが観測値と計算値が良く一致している。利尻では3月から5月にかけて観測値が高い値を示しているが、計算値はその傾向をとらえられていない。この点を除けば、季節的なトレンドと一致している。隠岐では計算値は観測値とよく一致している。1月から3月にかけて観測値は非常に短い周期で変化しており、計算値はその動きを正確には捉えられていない。4月以降は観測値の日変化が緩やかになり、計算値と観測値はよく一致している。

(a) 利尻

(b) 隱岐

図19 PM_{2.5}のEANET観測値とCMAQ計算値の日平均 ( $ \mu $ g/m^{3})

## 2 ）曝露モデルの結果

図20(a)(b)に夏（6～8月）と冬（12～2月）における35～64歳の無職女性のPM_{2.5}の一日平均曝露濃度を示す。夏よりも冬のほうが曝露濃度が全体的に高いことがわかった。夏と冬で調理や給湯による曝露濃度には大きな違いはないが、暖房の寄与は大きくことなる。冬に曝露濃度が大きくなるのは、主に暖房の寄与が大きい。国別で大きな地域においては、バイオマス燃料の影響が大きいことが分かった。燃焼の制御が難しく粒子状物質の発生量が大きいためである。年齢・性別ごとの比較では、30歳台～40歳代の女性の曝露濃度が大きかった。これは調理時の曝露が大きいためである。
(a) 夏季

図20 女・35～64歳・無職のPM_{2.5}一日平均曝露濃度（μg/m^{3}）

## （３）世界各国の温室効果ガス排出量割当に関する分析

C&C、およびIntensityの方法での世界35地域の温室効果ガス排出パスを図21、図22にそれぞれ示す。また、アジア諸国について、2030年、2050年での温室効果ガス排出量の目標年を2050、2075年とした場合について表15、および表16に示す。

表15、表16ともに、（）内は2005年からの削減率を、Conv@2050、conv@2075はそれぞれ目標年を2050年、2075年にした場合を意味する。

図21 C&Cにおける温室効果ガス排出パス
図22 Intensityにおける温室効果ガス排出パス

表15 C&Cにおける主要なアジア諸国の温室効果ガス排出量

1990	2005	2020	2030	2050
(GtCO2eq)	Conv @2050	Conv @2075	Conv @2050	Conv @2075
(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%
China	4.01	7.87	14.48	9.57	(-21.68)	13.00	(-65.20)	2.91	(62.99)	7.29	(7.39)
India	1.45	2.18	3.41	3.59	(-64.97)	4.12	(-89.37)	3.32	(-52.43)	5.02	(-130.59)
Japan	1.31	1.45	1.01	0.59	(59.22)	0.77	(46.99)	0.20	(86.51)	0.43	(70.36)
Indonesia	0.85	1.50	1.38	1.19	(20.58)	1.47	(2.05)	0.59	(60.65)	1.11	(26.18)
Korea, Rep.	0.30	0.55	0.46	0.29	(47.66)	0.38	(30.85)	0.09	(83.39)	0.21	(61.69)
Thailand	0.27	0.40	0.56	0.39	(3.07)	0.50	(-24.36)	0.15	(62.60)	0.32	(21.02)
Pakistan	0.18	0.31	0.39	0.50	(-61.38)	0.54	(-74.45)	0.69	(-124.56)	0.87	(-183.63)
Taiwan	0.14	0.29	0.32	0.17	(40.40)	0.23	(20.86)	0.04	(84.68)	0.10	(64.13)
Malaysia	0.20	0.30	0.33	0.22	(25.26)	0.29	(2.04)	0.08	(72.71)	0.18	(38.57)
Viet Nam	0.10	0.22	0.34	0.34	(-53.43)	0.40	(-79.64)	0.23	(-4.19)	0.37	(-67.22)
Bangladesh	0.14	0.17	0.24	0.32	(-91.60)	0.34	(-100.58)	0.46	(-170.39)	0.52	(-210.22)
Philippines	0.11	0.17	0.33	0.36	(-113.33)	0.39	(-134.06)	0.30	(-79.91)	0.40	(-137.60)
Myanmar	0.05	0.05	0.04	0.06	(-21.16)	0.06	(-9.13)	0.13	(-143.92)	0.10	(-78.27)
Korea, DPR	0.20	0.11	0.16	0.12	(-14.45)	0.16	(-46.55)	0.05	(53.52)	0.11	(2.43)
Singapore	0.03	0.05	0.05	0.03	(34.68)	0.04	(15.30)	0.01	(77.58)	0.02	(51.13)
Hong Kong	0.04	0.05	0.05	0.04	(18.22)	0.05	(-0.25)	0.02	(62.08)	0.03	(30.15)
Cambodia	0.02	0.07	0.06	0.06	(5.31)	0.07	(-7.79)	0.05	(26.36)	0.07	(-8.62)
Nepal	0.03	0.03	0.04	0.05	(-70.56)	0.05	(-71.62)	0.10	(-215.77)	0.10	(-221.68)
Sri Lanka	0.02	0.03	0.03	0.04	(-57.27)	0.05	(-71.35)	0.04	(-66.58)	0.06	(-115.45)
Mongolia	0.02	0.01	0.02	0.01	(-27.40)	0.02	(-58.94)	0.01	(39.83)	0.01	(-16.86)
Laos	0.01	0.03	0.03	0.03	(4.28)	0.03	(-7.17)	0.02	(21.59)	0.03	(-10.07)
Brunei	0.00	0.00	0.00	0.00	(46.70)	0.00	(44.64)	0.00	(46.80)	0.00	(40.40)
表16 Intensityにおける主要なアジア諸国の温室効果ガス排出量

1990	2005	2020	2030	2050
(GtCO2eq)	Conv @2050	Conv @2075	Conv @2050	Conv @2075
(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%	(GtCO2eq)	%
China	4.01	7.87	14.48	9.72	(-23.54)	13.42	(-70.54)	3.05	(61.27)	8.02	(-1.88)
India	1.45	2.18	3.41	2.77	(-27.33)	3.74	(-72.07)	1.52	(29.91)	3.76	(-72.98)
Japan	1.31	1.45	1.01	1.03	(29.22)	0.96	(33.75)	1.02	(29.47)	0.84	(42.14)
Indonesia	0.85	1.50	1.38	0.91	(39.44)	1.26	(16.06)	0.26	(82.55)	0.70	(53.54)
Korea, Rep.	0.30	0.55	0.46	0.46	(14.95)	0.49	(10.66)	0.39	(28.72)	0.45	(17.36)
Thailand	0.27	0.40	0.56	0.34	(14.55)	0.46	(-14.58)	0.10	(74.38)	0.25	(38.23)
Pakistan	0.18	0.31	0.39	0.34	(-12.05)	0.46	(-49.58)	0.23	(24.85)	0.55	(-78.81)
Taiwan	0.14	0.29	0.32	0.26	(10.09)	0.29	(-0.82)	0.15	(47.41)	0.21	(25.83)
Malaysia	0.20	0.30	0.33	0.22	(25.28)	0.29	(3.76)	0.08	(72.74)	0.17	(41.74)
Viet Nam	0.10	0.22	0.34	0.24	(-11.12)	0.34	(-54.48)	0.09	(60.42)	0.23	(-6.33)
Bangladesh	0.14	0.17	0.24	0.22	(-30.67)	0.29	(-70.14)	0.15	(14.22)	0.32	(-89.34)
Philippines	0.11	0.17	0.33	0.25	(-49.12)	0.32	(-89.91)	0.10	(38.56)	0.21	(-26.92)
Myanmar	0.05	0.05	0.04	0.04	(32.70)	0.04	(22.44)	0.02	(58.19)	0.03	(36.01)
Korea, DPR	0.20	0.11	0.16	0.09	(18.29)	0.13	(-23.69)	0.02	(83.09)	0.06	(41.34)
Singapore	0.03	0.05	0.05	0.06	(-21.06)	0.06	(-18.00)	0.07	(-42.70)	0.06	(-32.15)
Hong Kong	0.04	0.05	0.05	0.08	(-66.36)	0.07	(-47.69)	0.15	(-219.18)	0.10	(-123.34)
Cambodia	0.02	0.07	0.06	0.04	(41.43)	0.06	(14.05)	0.01	(82.58)	0.04	(44.93)
Nepal	0.03	0.03	0.04	0.03	(11.04)	0.04	(-26.51)	0.01	(55.20)	0.04	(-28.85)
Sri Lanka	0.02	0.03	0.03	0.04	(-48.18)	0.05	(-73.16)	0.04	(-39.35)	0.06	(-122.34)
Mongolia	0.02	0.01	0.02	0.01	(15.65)	0.02	(-29.75)	0.00	(82.53)	0.01	(36.43)
Laos	0.01	0.03	0.03	0.02	(44.38)	0.02	(17.70)	0.00	(84.62)	0.01	(50.15)
Brunei	0.00	0.00	0.00	0.00	(25.37)	0.00	(34.48)	0.00	(-46.01)	0.00	(1.20)

## （４）排出量制約を課した場合の日本への影響の分析

## 1 ）目的

本研究では、エネルギーを物量単位で扱い、かつ温室効果ガス排出量制約に対応した逐次動学型CGEモデルを日本に適用し、シミュレーションを行った。温室効果ガスとしてCO₂、CH₄、N₂Oを考慮し、対象期間は2005年を基準年として2050年までとした。また、温室効果ガス排出量削減対策として重要と考えられている原子力発電、排出許可証取引、CCS技術についてそれぞれ幾つかのシナリオを用意し、シナリオを組み合わせて様々なケースを想定した。それぞれのケースについてCGEモデルを用いてシミュレーションを行い、想定した施策の影響、特に経済的な影響の定量的な評価・分析を行った。

## 2 ）方法

本研究で用いるCGEモデルは藤森ら $ ^{38)} $ によるものであり、36の産業部門と23の財を持つ逐次動学型モデルである。モデルの概要を図23に示す。モデル中では生産活動によって中間投入や付加価値、エネルギー財から生産財が産出される。各部門における生産関数に関してはCES型関数、または完全非代替のレオンチェフ型生産関数を用いる。生産された財はCES型関数で集約され総国内産出となり、それがCET型関数で輸出と国内供給に分配される。一方付加価値から発生した収入は企業、家計、政府にレオンチェフ型関数で分配される。政府はこの収入のほかに税も収入とする。分配された収入は支出または投資となり、これは中間投入と合わせて国内総需要となる。最後に国内総需要と国内総供給が一致する（ワルラスの法則）。

モデルに必要なデータとしては基準年の社会会計表、エネルギーバランス表、さらに主要なパラメータの将来予測（シナリオ）がある。このうち、社会会計表とエネルギーバランス表は、国民経済計算、産業統計、エネルギー統計等様々な統計をもとに、それらのデータ間に存在する不
整合を調整して作成した。この調整には、変数間の関係を表す諸制約条件と最適化関数を持つ数理計画法によって調整をするデータ調整システム $ ^{39)} $ を用いた。

本研究では温室効果ガス排出量削減のための具体的な対策として、CCS技術の導入、追加的な技術進歩によるエネルギー効率改善、物質投入の効率改善、非エネルギー起源温室効果ガスの削減、そして排出許可証取引を考慮する。モデル中では温室効果ガスの排出量1単位に対して税をかけることで温室効果ガス排出を伴うエネルギーの価格が上がり、温室効果ガス排出量削減策の導入が進み、排出量削減が達成される。この温室効果ガス排出にかかる費用を以下温室効果ガス排出価格、もしくは排出価格と呼ぶ。追加的な技術進歩によるエネルギー効率改善は温室効果ガス排出価格が発生するとエネルギー効率を改善するように技術進歩がより進むという考え方に基づく。モデル中では排出価格に対してエネルギー効率が改善する関数によって表現される。

図23 概要図（非エネルギー転換部門）

## 3 ）将来推計におけるシナリオの設定

### a. 全ケースに共通したシナリオの設定

GDPの将来変化についてはWorldBan $ ^{40} $ 、IMF $ ^{41} $ 、IIASA $ ^{42} $ などを参考に想定し、人口についてはUN $ ^{43} $ を用いた。本研究では日本のみを対象とする一力国CGEモデルを用いたため、国外と貿易する財の国際価格を外生的に決定した。本研究ではその国際価格としてAIM/CGE BASICの結果を用いた。エネルギー需給のうち、水力発電の発電量は長期エネルギー需給見通し $ ^{44} $ に従うように固定した。
ただし、エネルギー需給見通しは2030年までであるため、2031年以降モデル中では、2030年において、外生的に与えられた発電量を達成するために導入された補助金などが継続するとし、2030年までのトレンドを維持するようにした。さらに、太陽光発電についてはPV2030 $ ^{45)} $ を参照し、太陽光発電のコストが2050年において2005年比で三分の一になるように想定した。

また、日本における温室効果ガス排出目標は2020年に1990年比25%減、2050年に2005年比80%減とした。また、2012年には京都議定書に定められた1990年比6%減の目標を達成するとした。この制約が日本に認められた排出量であり、排出許可証取引をしない場合には、日本からの排出量は排出量制約に従うこととなる。

### b. ケースにより選択するシナリオ（比較条件）

将来推計について、原子力発電の導入のように複数のオプションが考えられる場合がある。本研究では温室効果ガス排出量削減に対して重要かつ有効であり、今後複数の対応が考えられる対策として、原子力発電、排出許可証取引、CCS技術を取り上げ、それぞれの対策に導入量や導入スピードを変えた複数のシナリオを設定し、比較対象とした。

温室効果ガス排出許可証取引については3つのシナリオを用意した。1つ目は、排出許可証取引を認めない取引無シナリオである。このシナリオでは日本と他国との間での取引を一切認めず、日本は温室効果ガス排出量制約を国内での排出量削減のみで満たすこととなる。2つ目は、取引を2010年から徐々に認める取引高シナリオである。2010年に2005年の排出量と2010年に認められた排出量の差の3%までの取引を認める。その後2020年まで一年ごとにその割合を3%ずつ増やし、2020年には2005年の排出量と2020年に認められた排出量の差の33%まで取引出来るとする。2020年以降は2005年の排出量とその年の認められた排出量の差の半分まで取引出来るとする。ただし、全期間に渡って前年より排出量を増やすことはできないとする。3つ目の取引低シナリオは、2つ目のシナリオ同様に2010年から取引を許し、徐々に取引の上限を緩める。しかし、2020年以降の取引の上限を取引高シナリオより厳しくし、2005年の排出量とその年の認められた排出量の差の四分の一まで取引可能とした。

シナリオのまとめを表17に示す。これらのシナリオのうち、温室効果ガス排出量制約をかけず、原子力発電については原子力増加シナリオを、CCS技術についてはCCS高シナリオを用いたケースをBaU(Business as Usual)ケースとする。さらにBaUケースに温室効果ガス排出量制約をかけ、温室効果ガス排出許可証取引について取引高シナリオを用いたケースをCounter Measure（CM）ケースとし、この2つのケースを基準ケースとする。CMケースに対して、1つシナリオを変えたケース、例えばCMケースに対して原子力発電のシナリオを原子力増加シナリオから原子力撤廃シナリオに変えたものなどを比較ケースとする。本研究で対象とするケースは基準ケース2ケース、比較ケース4ケースの全6ケースとなる（表18）。
表17 シナリオのまとめ

対策	シナリオ名	シナリオの内容
原子力発電	原子力増加	2011年に33%減、その後 長期エネルギー需給見通しに従う
原子力撤廃	2011年に33%減、その後 2050年に撤廃を目指す
GHG排出許可証取引	取引無	取引無
取引高	2010年取引開始、2020年以降 取引の上限が緩い
取引低	2010年取引開始、2020年以降 取引の上限が厳しい
CCS技術	CCS高	2020年CCS技術導入開始、 導入速度が高位
CCS低	2020年CCS技術導入開始、 導入速度は低位

表18 ケース一覧表

ケース分類	ケース名	GHG排出量制約	原子力原子力增加 撤廃	GHG排出許可証取引取引無 取引高 低	CCS技術CCS 高 低
基準ケース	BaUCM	○	○	○	○
比較ケース	原子力撤廃	○	○	○	○
取引無	○	○	○	○
取引低	○	○	○	○
CCS低	○	○	○	○

## 4 ）結果と考察

### a. 基準ケースの温室効果ガス排出量と温室効果ガス排出価格

BaUケースとCMケースの温室効果ガス排出量、さらにCMケースの排出許可証取引量は図24のようになった。BaUケースでは緩やかな排出量の減少が見られる。CMケースでは2010年から排出許可証取引が始まり、排出許可証取引で日本が購入する量は2024年に最大となり、260MtCO₂eq/年となる。その後購入量は減少し、2039年から再び緩やかに増加する。全期間において購入量が設定した日本の購入できる最大量に一致することはなく、日本は国際価格よりも排出価格が安い部分のみ日本国内で削減し、それ以外については取引によって排出量制約を満たす。

図 24 基準ケースの温室効果ガス排出量

図 25 CM ケースの温室効果ガス排出価格

CMケースにおける温室効果ガス排出価格を図25に示した。2010年の取引開始から温室効果ガス
のCO_{2}換算1トン当たり温室効果ガス排出価格は上昇し、2020年に97USD（2005年価格）となる。2020年に取引の上限が引き上げられると排出価格の減少が始まり、2023年に72USD（2005年価格）となる。その後は国際価格に沿うように動く。排出価格は2047年に617USD（2005年価格）で最高値となった後減少し、2050年には602USD（2005年価格）となる。

### b. 基準ケースの電源構成

BaUケースとCMケースにおける発電量とその内訳を図26と図27に示す。2020年よりCCS技術の導入が可能となるが、温室効果ガス排出量制約のないBaUケースではCCS技術は導入されず、2005年から2050年までほぼ電源構成の変化は見られない。一方CMケースではCCS技術が積極的に導入される。2050年にはCCS技術無の火力発電所は2005年比28%まで減少し、CCS技術有の火力発電所が急激に増加する。また、バイオマス発電の導入が進み、2050年には発電量全体の5.5%を担うこととなる。地熱、風力、太陽光の自然エネルギーからの発電量もBaUケースより多く、発電量全体の2.8%を担うこととなる。

図 26 BaU ケースの電源別発電量

図 27 CM ケースの電源別発電量

### c. 比較ケースの温室効果ガス排出量と温室効果ガス排出許可証取引量

全6ケースの温室効果ガス排出量を図28に示す。最も排出量が少ないのは取引無ケースであり、このケースでは排出許可証取引を一切認めていないため、排出量は排出量制約と一致する。残りの5ケースのうちBaUケースを除く4ケースはほぼ同じ動きをするが、その中でも取引の上限を厳しく設定した取引低ケースは2020年から2030年にかけて排出量が他のケースより小さい。また、原子力撤廃ケース、CCS低ケースはCMケースとほぼ同じであるが、CMケースより排出量は微少ながらも大きい。温室効果ガス排出許可証取引における取引量の結果を取引の上限とともに図29に示す。対象とした6ケースのうち、BaUケースと取引無ケースでは取引を認めていないため、残り4ケースの取引量のみ示す。
図 28 温室効果ガス排出量

図 29 温室効果ガス排出許可証取引量

原子力撤廃ケースは2025年以降排出取引量が最大となる。原子力撤廃ケースの次に取引量が多いのはCCS低ケースである。この2ケースについては2024年において取引量が上限に達する。取引低ケースは取引の上限が他のケースより厳しくなる2021年からは取引量が上限に達するため、取引量は上限に従い低くなるが、2030年以降はCMケースとほぼ一致する。また、すべてのケースについて2030年以降はほぼ同じトレンドに従って変化する。

### d. 比較ケースの温室効果ガス排出価格

温室効果ガス排出価格の結果を図30に示す。対象とした6ケースのうち、BaUケースでは排出量制約がかかっていないため、残り5ケースの温室効果ガス排出価格を示す。

図30 温室効果ガス排出価格

取引無ケースの排出価格が突出して高価であることが分かる。その排出価格は2030年に624USD（2005年価格）、2050年に2560USD（2005年価格）となり、それぞれCMケースの2.7倍、4.22倍と
なる。取引低ケースの排出価格は2024年にCMケースより97USD（2005年価格）高くなり、CMケースの2、3倍となるが、その後差は減少し2030年以降差は1USD（2005年価格）以下となる。CCS低ケースについては、全期間に渡ってCMケースより高価となり、その差は最大で2050年に8.1USD（2005年価格）となるが、これは温室効果ガス排出価格の1.3%にすぎない。原子力撤廃ケースの排出価格も全期間に渡ってCMケースより高価であるが、その差は最大で2.2USD（2005年価格）であり、ほぼCMケースに一致するといえる。

## 5 ）まとめ

基準ケースの結果から、温室効果ガス排出量制約をかけないBaUケースであっても、自発的なエネルギー効率改善の効果により温室効果ガス排出量は緩やかに減少する。しかしながら、本研究で日本に課した温室効果ガス排出量制約の目標には遠く及ぼす、温室効果ガス排出量制約下では様々な対策により温室効果ガス排出量削減が必要となる。CMケースでは最終用途効率の改善、CCS技術の導入、排出許可証取引による排出量の削減が大きな割合を占める。最終用途効率の改善は温室効果ガス排出価格が発生することにより、追加的なエネルギー技術進歩が進み、エネルギー効率がBaUケースよりも改善することに起因し、また、CCS技術の導入や排出許可証取引は、排出価格がCCS技術導入や排出許可証取引のコストに見合うほど上昇することから進む。

本研究で明らかとなった点は、次の4点である。

（1）日本が削減目標を2020年に1990年比25%減、2050年に2005年比80%減としたとき、温室効果ガス排出価格は2050年に602USD（2005年価格）となり、GDPは2.0%減少する。

(2) 日本が削減目標達成を目指す際に最も重要となるのは、排出許可証取引をするかどうかであり、しない場合には排出価格は2050年に2560USD（2005年価格）まで上昇し、GDPは2050年に取引をする場合よりも3.8%減少する。

(3) 原子力発電撤廃を目指す場合には排出許可証取引とCCS技術を有効活用することで経済的な影響をほぼなくすことが可能である。

(4) CCS技術の導入スピードは遅い方が排出量は増加するが、その増加分は排出許可証取引で補うことが可能である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

第一点目の排出量推計およびダウンスケーリング手法の開発においては、LPS、ASの地図、関連情報を詳細に整備し、各種統計を最大限に活用した調整計算を行うことで、既往の研究より詳細かつ信頼性が高いと考えられる排出量メッシュデータを得た。メッシュの解像度は30秒×30秒であり、大気化学輸送モデルなどへのインプットデータとして、解像度・質ともに高いデータが提供可能となった。

第二点目の化学輸送シミュレーション及び曝露量評価については、気候変動統合シナリオにより世界各国の温室効果ガス排出削減対策の政策分析において、大気汚染緩和への副次的効果を定量的に評価するためのモデル化の第一段階として、曝露モデルの構築を行った。エネルギー使用に伴う大気汚染物質の排出シナリオおよび大気化学輸送シミュレーションと組み合わせることによってアジア各国における地域、性別、年齢別の大気汚染物質に対する年平均曝露濃度を推計し
大気汚染物質の曝露濃度についてアジア各国のコホート別の比較を行った研究は、本研究が初めてであり、科学的意義の大きな成果が得られている。

第三点目の温室効果ガス排出量許容量の推計と、その日本への影響については、世界における最新の合意事項や将来シナリオを反映して、世界230地域区分での温室効果ガス排出量許容量を推計した。また、この制約を課した場合の日本におけるGDP、エネルギー構成などについて、定量的な評価・分析を行った。これにより、国際社会において定量的な議論を行うための情報を提供した。

## （２）環境政策への貢献

今後、健康影響評価モデルと組み合わせるとともに、曝露濃度推計の精度を一層向上させることで、副次的効果の定量的な推計に貢献することができる。また、研究成果を学術論文や国際会議において公表することで、地球環境政策に貢献できるように努める。

### 6 \. 引用文献

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