Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
ここで、 $ g_{0}(x_{m},y_{m}) $ は観測地点 $ (x_{m},y_{m}) $ の周囲の4つの格子点における第1段階の推定値を双一次内挿して得られた値である。また、 $ w_{m}^{\prime} $ は第2段階の重み関数で、次の(4-4)式で与えられる。

$$ w^{^{\prime}}_{m}=\exp(-r_{m}^{~2}/\gamma\kappa) $$

ここで、 $ \gamma(0<\gamma<1) $ は第2段階で小さな影響半径を与えるためのパラメータである。Barnesの方法は、収束性が良く、影響半径を2段階変えるだけでほぼ最終的な収束値に達するとされている。 $ ^{7-9)} $

客観解析を行うに当たっては、観測データ自体が高品質である必要があるため、前述の測定結果のフィルタリングに加えて、測定開始及び終了がそれぞれ同一の年月日の測定結果のみを使用した。

計算対象領域は、沖縄本島南部(126.0°E, 25.0°N)を南西端として、146.25°E、46.25°Nで囲む長方形領域とした。この領域に、東方向x、北方向yに格子間隔 $ \Delta x = \Delta y = 0.25^{\circ} (\approx 25 \text{ km}) $ で、格子 $ (i,j) $ ( $ i = 1 \sim 82, j = 1 \sim 86 $ )を設定した。そして、第2段階の重み関数 $ w_{m}^{\prime} $ ((4)式)の影響半径 $ \kappa (= k \times 0.25^{\circ} \approx k \times 25 \text{ km}) $ を種々変えたときの日本本土の面積平均濃度の変化を調べ、kの値として、平均濃度の変化が1% (0.023 ng m $ ^{-3} $ )以下になる $ \ln k = 0.6 (\kappa = 46 \text{ km}) $ を採用した。

なお、客観解析では、観測データの精度とともに、面積当たりの観測地点の粗密が解析精度や収束性に大きく影響する。北海道中部及び北部は、外挿により濃度を推定することになるため信頼性が低いが、内挿が主体になる本州以南の日本本土のほぼ全域については、山岳域を含め信頼性の高い推定値が得られると期待される。

## （２）水銀のマルチメディアモデルの開発

本研究では、全球大気化学輸送モデルGEOS-Chem $ ^{10} $ の大気－陸域－海洋連結型水銀モデル(以下「GEOS-Chem-Hg」；version 9-01-02)を水銀マルチメディアモデルとして利用し、その各素過程のパラメータ化手法の検証及び最適化を行った。

## 1 ) モデルの基本設定及び計算条件

GEOS-Chemは、米国航空宇宙局Global Modeling and Assimilation OfficeのGoddard Earth Observation System (GEOS)による気象観測データにより運行される。本研究では、GEOS-5 $ ^{11)} $ の気象データを用いた。GEOS-5の空間解像度は、水平方向は $ 1/2^{\circ} $ （緯度方向）× $ 2/3^{\circ} $ （経度方向）、鉛直方向は地上から気圧0.01 hPa（上空約80.6 km）までを72層に分割している。GEOS-Chemでは計算効率を上げるため、全球シミュレーションを行う場合、気象データの解像度を水平方向では $ 2^{\circ} $ × $ 2.5^{\circ} $ あるいは $ 4^{\circ} $ × $ 5^{\circ} $ 、鉛直方向では47層（第1層厚約130 m）に下げて用いている。本研究では、2006～2009年の水平解像度 $ 2^{\circ} $ × $ 2.5^{\circ} $ の気象データを用いて全球シミュレーションを行い、最初の1年間をスピン・アップ期間とし、2007～2009年の計算結果（各月の平均値あるいは総量として出力される）を解析に利用した。なお、大気及び海洋表層における水銀の初期濃度場として、デフォルト設定（後述）でのシミュレーションにより作成された2008年開始時点のもの（GEOS-Chem-Hgのパッケージにプレインストールされている）を適用した。

GEOS-Chem-Hgに組み込まれている水銀挙動の素過程を図(4)-1に示す。本モデルでは、Hg(0), Hg(II)及びHg(P)の3つの水銀化学種について扱う。本モデルのデフォルト設定については、Holmes et al. $ ^{12} $ (モデル全般について)及びSoerensen et al. $ ^{2} $ (大気－海洋間のHg(0)交換フラックス及び海洋表層－次表層間の水銀
移動・輸送フラックスの各パラメータ化手法について)に詳述されている。なお、図(4)-1に示した「氷」とは、気象データで地表面が「水面」と識別されるか、あるいは地表面アルベドが69.5%以上であるグリッドを指し、極域の海水、及び南極大陸とグリーンランドの大部分が含まれるが、季節により消失、あるいは生成するものもある。

図(4)-1 GEOS-Chem-Hgに組み込まれている水銀挙動の素過程

産業活動に伴う水銀の大気排出(人為排出)量は、Global Emissions Inventory Activity (GEIA)の2005年の排出インベントリ(以降「GEIA2005」；水平解像度 $ 1^{\circ}\times1^{\circ} $ ) $ ^{13)} $ がデフォルトで組み込まれている。ただし、全球総排出量の46%を占めるとされる化石燃料燃焼由来の水銀のスペシェーション(Hg(0): Hg(II): Hg(P))は、GEIA2005の50:40:10から86.5:9.9:3.6に修正されている。 $ ^{12)} $

陸域から大気への水銀の自然放出過程(いずれもHg(0)として放出)として、GEOS-Chem-Hgには湿性・乾性沈着したHg(II)のHg(0)への還元・再揮散(沈着量の20%)、地質由来(水銀鉱床からの自然放出)、バイオマス燃焼に伴う放出、土壌からの放出及び雪氷に取り込まれた水銀の放出(雪氷融解時)が組み込まれている。これらのうち、地質由来及びバイオマス燃焼に伴う各放出フラックスについて、本研究では以下のように修正を加えた。

・地質由来：世界の水銀鉱山の位置情報をもとに放出量の地理的分布を推定したものが組み込まれており、全球総放出量は500 Mg yr $ ^{-1} $ (年によらず一定) $ ^{14)} $ となるが、デフォルト設定ではその1/2の値を適用している。 $ ^{12)} $ しかし、世界の砂漠、鉱山地帯及び非植生地帯からの水銀総放出量を546 Mg yr $ ^{-1} $ と推計した
報告 $ ^{15)} $ もあることから、本研究では放出量を元々の値(1/2を乗じない値)に戻した。

・バイオマス燃焼：バイオマス燃焼に伴う一酸化炭素(CO)放出量(Global Fire Emissions Database (GFED; http://www.globalfiredata.org/)のインベントリ(version 3)を適用)に、燃焼プリューム中のHg/COモル比を乗じることにより水銀放出量を計算する。燃焼プリューム中のHg/COモル比として、本研究ではデフォルト設定(100 nmol mol⁻¹)の代わりに、Friedli et al.¹⁶による推定値(154 nmol mol⁻¹)を適用した。

GEOS-Chem-Hgでは、Hg(II)及びHg(P)の湿性沈着フラックスをLiu et al. $ ^{[17]} $ のスキームにより、Hg(0)(海面を除く)、Hg(II)及びHg(P)の乾性沈着フラックスをWesely $ ^{[18]} $ の抵抗モデルにより、それぞれパラメータ化している。海洋大気境界層(marine boundary layer (MBL))におけるHg(II)の海塩粒子による捕捉・沈着についても別途計算される。湿性沈着するHg(II)の化学種をHgCl $ _{2} $ と見なし、そのガス－雲水間の分配を規定するヘンリ一定数( $ K_{H\_HgCl2} $ (atm L mol $ ^{-1} $ ))として、デフォルト設定では一定値( $ 7.1 \times 10^{-7} $ atm L mol $ ^{-1} $ ; 298.15K (25°C)における値) $ ^{[19,20]} $ を適用しているが、本研究ではその代わりにSommar et al. $ ^{[21]} $ によるArrhenius式(以下の(4-5)式)を適用した。

$$ K_{H_{-}HgCl2}=5.53\times10^{5}\times\exp(-67.2\times10^{3}/RT) $$

ここで、Rは気体定数(8.314 J K $ ^{-1} $ mol $ ^{-1} $ )、Tは気温(K)である。Hg(0)の乾性沈着フラックスの計算に使われるHg(0)のヘンリ一定数についても、デフォルト設定(0.11 mol L $ ^{-1} $ atm $ ^{-1} $ ; 298.15K) $ ^{20)} $ の代わりに、Andersson et al. $ ^{22)} $ の純水に対するArrhenius式より計算した298.15Kにおける値(0.319 mol L $ ^{-1} $ atm $ ^{-1} $ )を適用した。また、Hg(II)の乾性沈着フラックスの計算時は、Hg(II)がガス態とエアロブル結合態とに50:50の比率で分配すると仮定し、両者の乾性沈着フラックスの平均値をHg(II)の乾性沈着フラックスとしている。 $ ^{12)} $

本研究では、GEOS-Chem-Hgのデフォルト設定に、上記の地質由来及びバイオマス燃焼に伴う各水銀放出フラックス、及びHg(II)及びHg(0)のヘンリ一定数に対する変更を加えたものを基本モデル(以降「BASE」と呼ぶ)とした。さらに、「土壌からの水銀放出」及び「大気中でのHg(0)の酸化反応」の2つの素過程のパラメータ化手法に修正を加えた3つのモデル(「M1」、「M2-1」及び「M2-2」)を作成し、これらのパラメータ化手法がモデルの計算精度にどのように影響するかについて詳しく検証した(表(4)-1)。

表(4)-1 各モデルで適用した、土壌からの水銀放出フラックス( $ E_{soil} $ )及び大気中での水銀の酸化－還元の各パラメータ化手法

モデル	Esoil	大気中での水銀の酸化－還元	Hg(0)酸化反応による分類
Hg(0)酸化物質	fred a
BASE	(2)式	Br	3.5 × 10-4	Hg + Br
M1	(3)式 b	Br	1.75 × 10-4	Hg + Br
M2-1	(3)式 b	Br, O3	1 × 10-1	Hg + Br/O3
M2-2	(3)式 b	• Br, O3(極域 c 以外) • Br(極域 c)	• 1 × 10-1(極域 c 以外) • 1.75 × 10-4(極域 c)	Hg + Br/O3

$ ^{a} $ Hg(II)光還元速度のスケールファクター((4-6)式)。

$ ^{b}T_{s}<287.15K $ ( $ T_{s} $ : 地上 2 m における気温)の場合、 $ E_{soil} $ の値を 0 に固定。 $ LA_{L}>400\ W\ m^{-2} $

(L: 日射量 $ (\mathrm{W}\ \mathrm{m}^{-2}) $ ; $ A_{L} $ : キャノピーによる日射の遮蔽率)の場合、 $ LA_{L} $ の値を $ 400\ W\ m^{-2} $ に固定。
## 2 ) 土壤からの水銀放出フラックスのパラメータ化手法の検証

GEOS-Chem-Hgのデフォルト設定では、土壌からの水銀放出フラックス $ (E_{\mathrm{soil}}) $ を、土壌中水銀濃度及び日射量をパラメータとする次の(4-6)式により計算する。 $ ^{12)} $

$$ E s o i l\left[\mathrm{ng}\mathrm{m}^{-2}\mathrm{h}^{-1}\right]=f_{s o i l}C_{s o i l}\mathrm{e x p}(1.1\times10^{-3}\times L A_{L}) $$

ここで、 $ f_{soil} $ はスケールファクター $ (5.512 \times 10^{-2} \, \mathrm{g} \, \mathrm{m}^{-2} \, \mathrm{h}^{-1}) $ 、 $ C_{soil} $ は表層土壌中水銀濃度 $ (\mathrm{ng} \, \mathrm{g}^{-1}) $ 、L は日射量 $ (\mathrm{W} \, \mathrm{m}^{-2}) $ 、 $ A_{L} $ はキャノピーによる日射の遮蔽率であり、葉面積指数 (LAI) によりパラメータ化される。一方、これまでの多くのフィールド観測及び室内実験で、 $ E_{soil} $ は温度依存性を示すことが確認されている。 $ ^{23-25} $ さらに、Lin et al. $ ^{26} $ は、気温と日射量とが $ E_{soil} $ の増大に相乗的に作用することを見出した。そこで、M1、M2-1 及びM2-2 では、(4-6) 式の代わりに、Lin et al. $ ^{26} $ が導出した、土壌中水銀濃度、日射量に加えて気温をパラメータとする経験式 (以下の (4-7) 式) を適用し、 $ E_{soil} $ 及び大気中水銀濃度の推計精度を BASE と比較した。

$$ E_{soil}\left[ng m^{-2}h^{-1}\right]=(10^{-3}\times C_{soil})\times\{\beta_{0}+\beta_{1}T_{s}+\beta_{2}LA_{L}+\beta_{3}T_{s}LA_{L}+\beta_{4}T_{s}^{2}+\beta_{5}(LA_{L})^{2}\} $$

ここで、 $ T_{s} $ は地上2 mにおける気温(K)、 $ \beta_{0}=4.12\times10^{2} $ 、 $ \beta_{1}=-53.9 $ 、 $ \beta_{2}=4.26\times10^{-1} $ 、 $ \beta_{3}=-1.78\times10^{-3} $ 、 $ \beta_{4}=1.81 $ 、 $ \beta_{5}=-4.85\times10^{-4} $ である。(4-7)式による $ E_{soil} $ は $ T_{s} $ の二次関数であり、 $ T_{s}=287.15K $ で極小値(0)をとることから、本研究では $ T_{s}<287.15K $ における $ E_{soil} $ を0に固定した。丸本・坂田 $ ^{25)} $ も、土壌表面温度が約288.15K 以下では $ E_{soil} $ が0となることを室内実験により確認している。さらに、(4-7)式による $ E_{soil} $ は $ LA_{L} $ の二次関数とも見なせ、 $ LA_{L}=400\ W\ m^{-2} $ で極大となることから、 $ LA_{L}>400\ W\ m^{-2} $ の場合(4-7)式に代入する $ LA_{L} $ の値を400 W m $ ^{-2} $ に固定した。

GEOS-Chem-Hgでは、各グリッドにおける $ C_{soil} $ を次の(4-8)式で与えている。

$$ C_{soil}=45f_{soildist} $$

ここで、 $ f_{soildist} $ は土壌中水銀濃度の空間分布ファクターであり、Selin et al. $ ^{[14]} $ の方法に従って、デフォルト設定でのシミュレーションにより計算されたものがGEOS-Chem-Hgのパッケージにプレインストールされている。しかし、日本列島上の陸面グリッド(図(4)-2のI～VII)及び朝鮮半島上の陸面グリッド(同K-1, K-2)に対する $ f_{soildist} $ の値が0となっており、これらのグリッドにおける $ E_{soil} $ が計算できないようになっていた。そこで本研究では、日本の各陸面グリッドの $ C_{soil} $ として、各グリッド内で採取された河川底質試料 $ (n=163\sim356) $ の全水銀濃度 $ ^{[27]} $ の中央値を当てはめ、それに対する $ f_{soildist} $ の値 $ ((4-8) $ 式により算出 $ を0に代えて適用した。なお、河川底質試料(河川合流地点の直前で採取)の元素組成が、試料採取地点上流の表層土壌の元素組成をそのまま反映していると考えられること $ ^{[27]} $ から、同河川底質試料の水銀濃度より土壌中水銀濃度を推定した。朝鮮半島上の2陸面グリッドに対しても同様に、韓国で採取された底質試料の全水銀濃度の平均値 $ (55.5\ \mathrm{ng}\ \mathrm{g}^{-1}, n=46) $ $ ^{[28]} $ を $ C_{soil} $ とし、それに対する $ f_{soildist} $ の値を適用した。
図(4)-2 GEOS-Chem-Hgによる日本周辺の計算領域。グリッド解像度は2°(緯度方向)×2.5°(経度方向)

## 3 ) 大気中でのHg(0)酸化反応のパラメータ化手法の検討

大気中での\mathrm{Hg}(0)の酸化反応として、GEOS-Chem-Hgには臭素原子(Br)による酸化反応系、及びオブン\left(\mathrm{O}_{3}\right)、OHラジカル及び酸化臭素(BrO)による各酸化反応が組み込めるようになっているが、デフォルトではBrによる酸化反応系のみが適用されている。 $ ^{12)} $ 本研究では、Brに加えて\mathrm{O}_{3}による酸化反応を適用したモデル(M2-1及びM2-2)を作成し、水銀の大気中濃度及び湿性・乾性沈着フラックスの推計精度についてBrのみの場合(BASE及びM1)と比較した。以降、Brによる酸化反応系のみを適用したモデル(BASE及びM1)を「\mathrm{Hg}+\mathrm{Br}モデル」、Br及び\mathrm{O}_{3}の2つの酸化反応を組み込んだモデル(M2-1及びM2-2)を「\mathrm{Hg}+\mathrm{Br}/\mathrm{O}_{3}モデル」と呼ぶことにする(表(4)-1)。

$ O_{3} $ による Hg(0) 酸化反応の速度定数 $ (k_{ox\_O3}\ (\mathrm{cm}^{3}\ \mathrm{molecule}^{-1}\ \mathrm{s}^{-1})) $ として、本研究では GEOS-Chem-Hg のデフォルト値 $ (3.0 \times 10^{-20}\ \mathrm{cm}^{3}\ \mathrm{molecule}^{-1}\ \mathrm{s}^{-1}; 293.15\ \mathrm{K} $ における値 $ )^{29)} $ の代わりに、Pal and Ariya $ ^{30)} $ による Arrhenius 式 (次の (4-9) 式) を適用した。

$$ k_{o x\_{O} 3}=8.43\times10^{-17}\times\exp\{(-11700\pm270)/R T\} $$

なお、実際のシミュレーションでは、この速度定数の下限値 $ 8.43 \times 10^{-17} \times \exp(-11970/RT) $ を用いた。

一方、大気中でのHg(II)のHg(0)への還元反応として、GEOS-Chem-Hgでは雲水中での光還元反応を想定している。その光還元速度( $ v_{red}(s^{-1}) $ )は、二酸化窒素の光分解速度( $ J_{\mathrm{NO}_{2}}(s^{-1}) $ )に比例するとして、次の(4-10)式により計算される。

$$ v_{red}=f_{red}f_{a}J_{NO2} $$

ここで、 $ f_{red} $ はスケールファクター、 $ f_{a} $ は $ \mathrm{Hg(II)} $ の雲水への分配率であり、 $ K_{H\_HgCl2} $ (4-1) 式) により規定される $ (\mathrm{Hg(II)} $ の化学種を $ HgCl_{2} $ と仮定)。各モデルの $ f_{red} $ の値は、大気中水銀濃度の計算値が観測値と整合する
ようにそれぞれ調整した。

極域では、春季に海洋から多量に放出されるBrによって大気中Hg(0)の酸化が急速に進行し、大気中GEM濃度が大きく減少するとともにRGM及びHg(P)の沈着量が増大する現象(atmospheric mercury depletion events (AMDEs))が認められ、 $ O_{3} $ と比べてBrが水銀の大気中濃度及び沈着量の季節変動を大きく支配していると考えられる。 $ ^{12,31,32)} $ そこでM2-2では、極域(60°S以南及び60°N以北)におけるHg(0)酸化反応をBrによるもののみとし、同地域における $ f_{red} $ もM1と同じ値を適用した(表(4)-1)。

## 4 ) モデルの推計精度の検証

本研究で作成した4つのモデル(BASE, M1, M2-1及びM2-2)による水銀の土壌からの放出フラックス，大気中濃度及び沈着量の推計精度について、我が国及び海外での観測結果をもとに検証した。我が国における大気中水銀濃度については、「有害大気汚染物質モニタリング調査」による大気中水銀濃度の測定結果、及び「サブテーマ1及び2で実施したモニタリング結果」を利用した。

## （３）水銀マルチメディアモデルによる水銀の循環挙動の解析及び将来予測

（2）で検討したモデルの中で、水銀の大気中濃度及び沈着フラックスの推計精度が総合的に見て最も高いと考えられたM2-2のシミュレーション結果より、全球及び日本(図(4)-2の赤線で囲まれた領域)における水銀収支を推計した。また、M2-2に、AMAP/UNEP $ ^{33} $ が作成した2種類の水銀の人為大気排出量予測シナリオを適用してシミュレーションを行い、水銀の大気中濃度、沈着量及び収支の将来変動について予測した。将来予測シミュレーションに適用した水銀の人為大気排出量予測シナリオ、及びシミュレーションの実行手順について、以下に詳述する。

## 1 ) 水銀の人為大気排出量予測シナリオ

AMAP/UNEP $ ^{33)} $ は、2005年現在をベース年、2020年をターゲット年として、以下の3種類の排出量予測シナリオを作成している。なお、AMAP/UNEP $ ^{33)} $ の2005年の排出量インベントリは、GEIA2005と同一のものである。

• SQ: 水銀の大気排出に係わる産業活動は現在の業態のまま続けられる。水銀を排出するセクターを含む経済活動の量は増大するが、水銀排出抑制技術は現行のものが続けて使用される。

・EXEC: 現在ヨーロッパや北米で一般的に用いられている「水銀排出抑制技術」が世界全体に普及する。さらに、現在ヨーロッパで使用あるいは使用が検討されている大気・水環境への水銀排出抑制手段も世界全体に普及する。

・MFTR: 現在利用可能な全ての水銀排出抑制技術・手段が世界全体に普及する。環境中への水銀の排出が現在の技術レベルをもって最大限抑制されるケース。

本研究では、水銀の大気排出量が今後も続けて増大するケースとしてSQ、それに対して排出抑制対策が普及し排出量が減少するケースとしてEXEC、の2つのシナリオについて検討した。(MFTRは、実現性の課題もあることから省略した。)ただし、2005年から2010年まで現状維持(SQ)の状態で水銀の人為排出が続いたと仮定し、その後2050年まで、排出抑制対策が現状維持のまま排出が続くケース(SQ)、それに対し排出抑制技術が全世界的に普及し排出量が減少するケース(EXEC)、とした。なお、AMAP/UNEP $ ^{33} $ のEXECでは2020年に達成されるとしているが、ここでは実現性を考慮して2050年に達成されるものとした。また、両シナリオとも、2011年から2050年までの排出量の年増加／減少速度は一定とした(図(4)-3)。
ところで、UNEPが公表した最新(2010年)の水銀の人為大気排出インベントリ $ ^{34)} $ では、作成方法が2005年のものと異なるものの、全球総排出量を1960 Mg yr $ ^{-1} $ (1010～4070 Mg yr $ ^{-1} $ )と推計しており、2005年の1930 Mg yr $ ^{-1} $ (1229～2985 Mg yr $ ^{-1} $ ) $ ^{33)} $ からわずかに増加したとしている。

本研究において、GEIA2005及びSQシナリオに基づいて予測した2010年の全球総排出量は2062 Mg yr $ ^{-1} $ で、UNEP $ ^{34} $ の推計値よりも大きかったものの、同推計値の範囲(1010～4070 Mg yr $ ^{-1} $ )内にあったことから、本研究で行った将来予測は妥当性のあるものであると考える。

注）紫丸で囲った排出量は、AMAP/UNEP $ ^{33} $ の予測シナリオで2020年に達成されるとしていた排出量(表4-2)

図(4)-3 SQ、EXECの各シナリオで想定した2005年現在(GEIA2005)から2050年までの水銀の人為大気排出量(全球総量)の推移

## 2 ) モデルに入力する水銀の予測排出量データの作成方法

将来予測シミュレーションに用いる水銀の人為大気排出量予測データは、以下の手順で作成した。

a. 世界全体を、GEIA2005の排出量上位10ヶ国、及びそれらの国を除く6地域に区分する(表(4)-2)。
表(4)-2 GEIA2005 及び将来予測シナリオ(SQ 及び EXEC)における水銀の人為大気排出量 (AMAP/UNEP $ ^{33} $ )

国/地域	GEIA2005
カテゴリー1 (Mg yr^{-1})	カテゴリー2	総排出量
(Mg yr^{-1})^{a}	f(%)^{b}	(Mg yr^{-1})	f(%)^{b}
GEIA2005の 上位10ヶ国	中国	634.3	190.9	42.7	825.2	42.8
インド	161.1	10.8	2.4	171.9	8.9
USA	117.9	0.5	0.1	118.4	6.1
ロシア	69.8	4.1	0.9	73.9	3.8
インドネシア	13.4	54.6	12.2	68.0	3.5
南アフリカ	40.2	2.9	0.7	43.1	2.2
ブラジル	16.1	18.7	4.2	34.8	1.8
オーストラリア	32.8	1.1	0.2	33.9	1.8
韓国	31.0	1.2	0.3	32.2	1.7
コロンビア	3.1	26.9	6.0	30.0	1.6
地域(上記の各 国を除く)	アフリカ	21.4	30.9	6.9	52.3	2.7
北アメリカ	25.9	8.7	1.9	34.6	1.8
南アメリカ	30.5	37.7	8.4	68.2	3.5
アジア	136.8	45.9	10.3	182.7	9.5
オセアニア	3.8	1.4	0.3	5.2	0.3
ヨーロッパ	145.2	4.8	1.1	150.0	7.8
全球	1483.2	446.8	100	1930	100

表(4)-2 (続き)

国/地域	SQ
カテゴリー1 (Mg yr^{-1})	カテゴリー2 (Mg yr^{-1})^{c}	総排出量
(Mg yr^{-1})	f(%)^{b}	$ \Delta $ (Mg yr^{-1})^{d}
GEIA2005	中国	846.6	202.9	1049.5	45.1	224.3
の上位10 ケ	インド	231.9	11.5	243.5	10.5	71.6
国	USA	115.8	0.5	116.3	5.0	-2.1
ロシア	74.8	4.4	79.1	3.4	5.2
インドネシア	16.3	58.1	74.3	3.2	6.3
南アフリカ	48.7	3.1	51.8	2.2	8.7
ブラジル	17.7	19.9	37.6	1.6	2.8
オーストラリア	32.8	1.2	33.9	1.5	0.0
韓国	41.5	1.3	42.8	1.8	10.6
コロンビア	3.8	28.6	32.4	1.4	2.4
地域(上記の	アフリカ	25.4	32.8	58.2	2.5	5.9
各国を除く)	北アメリカ	27.0	9.2	36.2	1.6	1.6
南アメリカ	32.1	40.1	72.2	3.1	4.0
アジア	185.8	48.8	234.5	10.1	51.8
オセアニア	3.8	1.5	5.3	0.2	0.1
ヨーロッパ	147.9	5.1	153.0	6.6	3.0
全球	1851.9	475	2326.9	100	396.9
表 4-2 (続き)

国/地域	EXEC
カテゴリー1 (Mg yr^{-1})	カテゴリー2 (Mg yr^{-1})^{c}	総排出量
(Mg yr^{-1})	f(%)^{b}	$ \triangle(Mg yr^{-1})^{d} $
GEIA2005	中国	379.6	93.1	472.7	44.2	-352.5
の上位10ケ	インド	100.0	5.3	105.3	9.8	-66.6
国	USA	52.8	0.2	53.0	5.0	-65.4
ロシア	31.5	2.0	33.5	3.1	-40.4
インドネシア	9.6	26.7	36.2	3.4	-31.8
南アフリカ	20.7	1.4	22.1	2.1	-21.0
ブラジル	7.7	9.1	16.9	1.6	-17.9
オーストラリア	18.2	0.5	18.7	1.7	-15.2
韓国	16.8	0.6	17.4	1.6	-14.8
コロンビア	2.3	13.1	15.4	1.4	-14.6
地域(上記の	アフリカ	14.3	15.1	29.4	2.7	-22.9
各国を除く)	北アメリカ	13.4	4.2	17.7	1.7	-16.9
南アメリカ	20.9	18.4	39.3	3.7	-28.9
アジア	77.2	22.4	99.6	9.3	-83.1
オセアニア	3.0	0.7	3.7	0.3	-1.5
ヨーロッパ	80.8	2.3	83.2	7.8	-66.8
全球	852.3	218	1070.3	100	-859.7

カテゴリー1：化石燃料燃焼(固定発生源)，非鉄金属製造，銑鉄・鉄鋼製造，セメント製造，金製造，水銀製造，廃棄物焼却，及び苛性ソーダ製造に伴う排出；カテゴリー2：含水銀製品製造・使用・廃棄，火葬，及び人力小規模金採掘に伴う排出

$ ^{a} $ (総排出量) - (カテゴリー1 の排出量)

$ ^{b} $ 全球排出量に占める割合

$ ^{c} $ (全球排出量)×(GEIA2005のカテゴリー2のf)/100

$ ^{d} $ GEIA2005 の総排出量との差

b. 表(4)-2の各国及び地域をカバーするグリッドにおける、2010年の予測排出量は、AMAP/UNEP $ ^{33} $ のSQシナリオ(ターゲット年:2020年)を用い、2005年から2020年までの排出量の年増加速度を一定と仮定(図(4)-3)して、次の(4-11)式により算出する。

$$ E_{y}=E_{B Y}+(E_{S}-E_{B Y})\times(y-B Y)/(T Y-B Y) $$

ここで、 $ E_{y} $ は $ y $ 年の予測排出量(ここでは $ y=2010) $ 、 $ BY_{t} $ はベース年(ここでは2005)、 $ TY_{t} $ はシナリオ $ S $ (ここではSQ)のターゲット年(ここでは2020)、 $ E_{BY_{t}} $ は $ BY_{t} $ 年の排出量(ここではGEIA2005の排出量)、 $ E_{S} $ はシナリオ $ S_{t} $ による、 $ TY_{t} $ 年の予測排出量である。
c. AMAP/UNEP $ ^{33} $ の排出インベントリでは、水銀の排出セクターを、「副産物的排出(by-product emissions)」(化石燃料燃焼(固定発生源)、非鉄金属製造、銑鉄・鉄鋼製造、セメント製造、金製造、水銀製造、廃棄物焼却、及び苛性ソーダ製造に伴う排出；以降「カテゴリー1」と、「含水銀製品(塩化ビニルモノマー、水銀電池，計測機器(温度計，圧力計等)、水銀ランプ、電気・電子製品)の製造・使用・廃棄、及び人力小規模金採掘に伴う排出、及び火葬に伴う歯科用アマルガム中の水銀の放出」(以降「カテゴリー2」)の大きく2つに分類している。将来予測シナリオについては、カテゴリー1のみ国/地域別の予測排出量が掲載されており、カテゴリー2は推計の困難さから、全球排出量のみ予測値が掲載されている。そこで、カテゴリー2の国/地域別予測排出量は、GEIA2005の同排出量(総排出量からカテゴリー1の排出量を差し引いた値)の国/地域別比率がターゲット年においても変わらないと仮定し、ターゲット年におけるカテゴリー2の全球排出量予測値及びGEIA2005の国/地域別比率より推計する(表(4)-2)。

d. 2050年の予測排出量は、SQ, EXECそれぞれ以下のように算出する。

· SQ: (4-11)式(ただし、y=2050, S=SQ, BY=2005, TY=2020)により算出。

· EXEC: (11)式(ただし、y=2050, S=EXEC, BY=2010, TY=2050)により算出。 $ E_{BY} $ は、iiで算出した2010年の予測排出量。

## 3 )将来予測シミュレーションの実行手順

### a.プレシミュレーション

2005～2009年の気象データを用い、1年毎にシミュレーションを進める。排出量データは、2005年はGEIA2005、2006年以降は(4-11)式(ただし、S=SQ,BY=2005,TY=2020)により算出した予測排出量をそれぞれ用いる。また、2006年以降1年毎に、陸面グリッドにおいて年間の総沈着量と総放出量との差より表層土壌中水銀濃度の変化量(ただし、表層土壌の深さ及び乾燥密度をそれぞれ15 cm及び1.3 g cm $ ^{-3} $ とする) $ ^{14} $ を計算し、それを翌年のシミュレーションに反映させる。

### b.SQシナリオによるシミュレーション

SQシナリオによる2050年の予測排出量データを用いてシミュレーションを行う。気象データは2006～2009年のものを用い、2007～2009年の3年間の計算結果を解析に用いる。

大気及び海洋表層の各水銀濃度場の初期条件として、2009年のプレシミュレーション終了時点のものを利用する。表層土壤中水銀濃度は、2006～2009年のプレシミュレーション結果より、各グリッドの濃度変化量の年平均値を計算し、それをもとに2050年時点での濃度を推計したものとする。

### c. EXECシナリオによるシミュレーション

### i. プレシミュレーション

2006～2009年の気象データを用い、1年毎にシミュレーションを進める。排出量データは、2006年は2)b.で算出した2010年の予測排出量、2007年以降は(4-11)式(ただし、y=2011(2007年)/2012(2008年)/2013(2009年),S=EXEC,BY=2010,TY=2050)により算出した予測排出量をそれぞれ用いる。また、3)a.と同様、2007年以降1年毎に表層土壤中水銀濃度の変化量を計算し、それを翌年のシミュレーションに反映させる。2007～2009年のシミュレーション結果より、各グリッドの土壤中水銀濃度変化量の年平均値を計算し、
それをもとに2050年時点での土壌中水銀濃度を推計する。

ii. 本シミュレーション

EXECシナリオによる2050年の予測排出量を用いてシミュレーションを行う。SQシナリオの場合と同様、気象データは2006～2009年のものを用い、2007～2009年の3年間の計算結果を解析に用いる。大気及び海洋表層の各水銀濃度場の初期条件も、2009年のプレシミュレーション終了時点のものとする。土壤中水銀濃度は、iで求めた2050年時点での推計値を適用する。

### 4. 結果および考察

（1）「有害大気汚染物質モニタリング調査結果」に基づく、我が国における大気中水銀濃度の地域的特徴及び季節変動の解析

## 1 ) 日本本土の大気中水銀濃度の空間分布及び季節変動

図(4)-4に、客観解析による日本本土全体の大気中水銀の年平均濃度分布とその季節変動(春(3～5月)、夏(6～8月)、冬(12～2月))を示す。年間を通じて、首都圏、京阪神を中心とする近畿圏、及び瀬戸内から九州北部にかけた地域で濃度が高かった。また、東北北部太平洋岸及び北陸南部日本海岸での季節的な高濃度の発生も注目される。一方、年間を通じての低濃度地域は、北海道、東北南部、山陰及び九州南部で、濃度は1.6～1.8 ng m⁻³であった。これは、北半球における大気中水銀濃度のバックグラウンド値とされている1.5～1.7 ng m⁻³とほぼ同じ値である。高濃度地域における最高濃度は3.4～3.5 ng m⁻³であり、これらの地域では地域内での付加により、大気中水銀濃度がバックグラウンド値の最大2倍となっていると言える。
図(4)-4 客観解析による日本本土全体の大気中水銀の年平均濃度分布(左上)とその季節変動(春(3～5月、右上)、夏(6～8月、左下)、冬(12～2月、右下))。2001～2009年度の平均値。

## 2 ) 地域別大気中水銀濃度の時間空間変動の統計的性質

各地域における大気中水銀濃度の特性とその地域間の相違を明らかにするために、2008～2009年度の測定結果を対象に、空間的、時間的に変動する濃度の統計解析を行った。水銀の濃度変動場の空間スケールを調べるために、リファレンス点 $ x_{ref} $ における濃度変動 $ C'(x_{ref}, t) $ とその周辺での濃度変動 $ C'(x, t) $ との間の空間相関係数 $ r(x, x_{ref}) $ ((4-12)式)を調べた。

$$ r(x,x_{ref})\equiv\overline{C(x_{ref},t)C(x,t)}/\left[(\overline{C((x_{ref},t)^{2}})^{1/2}(\overline{C((x,t)^{2}})^{1/2}\right] $$

ここで、オーバー・バーは時間平均を表わし、2008年4月～2010年3月の2年間平均である。空間相関は、排出源の分布やその規模、及び気流場をはじめとする拡散場に依存すると想定される。

図(4)-5 に、各地域におけるリファレンス点の大気中水銀濃度に対する周辺地域の濃度の空間相関を示す。高濃度地域である首都圏(図(4)-5(a))、近畿圏(図(4)-5(e))及び瀬戸内(図(4)-5(d))について、相関の高いエリアとして $ r(x,x_{ref})\geq0.3 $ のエリアをみると、東西方向の空間スケールはいずれの地域でも1.6～1.7°(≈
160～170 km)であった。中小の排出源群によって高濃度を呈すると考えられる首都圏及び近畿圏に対し、瀬戸内では大規模排出源の寄与が大きいと想定されるが、相関の高いエリアの空間スケールは両者ともほぼ同程度であった。排出源の分布及びその規模による違いが見られなかった原因については不明であり、今後詳細な数値シミュレーションにより定量的に解明する必要がある。

一方、低濃度地域である山陰(図(4)-5(c))では、 $ r(x,x_{ref})=0.3 $ の等値線は東西方向に $ 6^{\circ} $ ( $ \approx600\ km $ )以上に広がっており、 $ r(x,x_{ref})=0.4 $ の等値線も東西スケールは $ 2.5^{\circ} $ ( $ \approx250\ km $ )に達した。この大きな空間スケールは、メソヘリジョナル規模(数十〜数千km)の気流、その中を長距離越境輸送される大きなスケールの汚染気塊の空間スケールに匹敵する。 $ ^{36,37} $ これは、同地域内の排出量が小さいため、地域内排出源による濃度変動よりも長距離越境輸送される気流中の濃度変動の影響がより強く表れるためであると考えられる。また、北海道・東北北部(図(4)-5(b))については、北海道の測定局数が限られており北海道中部及び北部の解析精度が望めないが、南北方向の分布は非常に特徴的であり、津軽海峡を挟んで相関は逆転した。これは、津軽海峡を渡る強い西風によるものと推察される。

(d)

図(4)-5 各地域における大気中水銀濃度の空間相関(2008～2009年度の平均値)。(a)首都圈、(b)北海道・東北北部、(c)山陰、(d)瀬戸内、(e)近畿圈。相関係数の等値線間隔は、(a)及び(e)は0.05、それ以外は0.1
## 3 ) 高濃度、低濃度の大気中水銀が発生する気象条件

客観解析から得られた日本本土全域を平均した各月の濃度(実際には、サンプリング時間が24時間のため日平均濃度)について、9年間108回の観測日のうち、高濃度日及び低濃度日それぞれの上位5日の気象状況を調べた。気象データとして、National Center for Environmental Prediction (NCEP)の1°×1°再解析データFNL ds083.2 (http://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2)を用いた。図(4)-6に、典型的な高濃度日及び低濃度日における日本本土の大気中水銀濃度及び東アジアの風ベクトルの各分布をそれぞれ示す。風ベクトルは、毎6時間のデータのうち24時UTM (日本時間:15時)のものである。

日本全土の平均濃度が高くなる状況は、日本列島が高気圧に覆われる夏季に多く発生した。平均濃度が高くなった2008年7月15日の風ベクトル図(図(4)-6(a))では、中国地方から中部地方にかけて静穏で、その地域から南方向と北方向に吹き出しが見られた。これに対応して、瀬戸内、山陰、近畿から関東地方にかけて高濃度場が形成されていた。日本列島が高気圧に覆われ、その中の静穏地域を中心に高濃度場が形成されることによって、全国的に見たときの平均濃度が最高値となったと考えられる。一方、全国的に見たときの平均濃度が最低になる状況は、秋季、冬季を中心に、日本全土に強風が吹く場合で、主に太平洋からの南寄りあるいは東寄りの強風やシベリアからの北寄りの強風の下で発生した。このような場合でも、地域的に弱風になっているところでは排出源近傍で高濃度エリアが形成されていた(図(4)-6(b))。

図(4)-6 典型的な(a)高濃度日及び(b)低濃度日における、日本本土の大気中水銀濃度及び東アジアの風ベクトルの各分布

## （２）水銀のマルチメディアモデルの開発

ここでは、GEOS-Chem-Hgに組み込まれている水銀挙動の素過程、特に土壌からの水銀放出及び大気中でのHg(0)酸化反応のパラメータ化手法が、水銀の土壌からの放出フラックス $ (E_{\mathrm{soil}}) $ 、大気中濃度及び大気沈着フラックスの各モデル推計精度に及ぼす影響について検討した結果を述べる。なお、各モニタリングサイトでの観測値に対応するモデル計算値は、当該サイトを含むモデルグリッド(2°(緯度方向)×2.5°(経度方向))に対する計算値である。
## 1 ）土壌からの水銀放出フラックス

表(4)-3に、国内外の5サイトにおける $ E_{soil} $ の観測値とモデル計算値とを比較した結果を示す。土壌中水銀濃度、温度、及び日射量の各観測値も得られているサイトについては、モデルに組み込んだ $ E_{soil} $ の計算式(BASE:(4-6)式; M1, M2-1, M2-2:(4-7)式)にこれらの値を直接代入して計算した値も併せて示した。

いずれの計算式による $ E_{soil} $ のモデル計算値も、観測値より小さい値となった。これは、モデル計算に適用した各グリッドの土壤中水銀濃度が観測値よりもかなり低い値であったことが主な要因であると考えられる。また、 $ E_{soil} $ には日周性(日中は高く、夜間は低い)があることが認められている $ ^{25,39} $ が、Oak Ridge及びTRWにおける観測値は日中に測定された値であるのに対し、表(4)-3に示したモデル計算値は、モデル出力値である月毎の総フラックスより算出した1時間当たりの平均フラックスであるため、日中のみの値よりも低いと考えられる。それでも、土壤中水銀濃度、日射量及び気温の3つをパラメータとする経験式((7)式)により $ E_{soil} $ を計算したBASE以外の3モデルは、前橋、Jinyun Mountain及びPulganbarで観測された $ E_{soil} $ の季節変動パターン(夏季に最大、冬季に最小)を再現できたのに対し、土壤中水銀濃度及び日射量の2つのみをパラメータとする(4-6)式により計算したBASEは再現できなかった。このことから、モデルにより $ E_{soil} $ を推計する場合、気温をその計算パラメータとして組み込む必要があることが示された。一方、(4-6)式及び(4-7)式に土壤中水銀濃度、日射量及び気温の各観測値を直接代入して計算した $ E_{soil} $ は、いずれもTRWのopen fieldを除く全てのサイトで観測値を大きく過大評価した。今後の課題として、モデル計算に適用する土壤中水銀濃度の再検討、及び土壤特性(土壤有機物含量等)を加味した $ E_{soil} $ のパラメタリゼーションの精緻化を行う必要がある。

表(4)-3 土壤からの水銀放出フラックス( $ E_{soil} $ )の観測値(Obs)、モデル計算値(Model)、及び直接計算値(Calc)の比較

サイト	表層土壤中Hg濃度(ng g-1)	月または季節	温度(℃)(Obs)a	日射量(W m-2)(Obs)	Esoil(ng m-2h-1)	備考	出典(Obs)
Obs	Model	Obs	Modelb	Calcc
前橋(日本)	6月	11.9～18.4	4.0	1.73	3.05	25
270	30	8月	19.7～33.4	12-14	1.72	7.09
11月	0.5～7.8	<1.1	1.68	0.219
Jinyun Mountain (中国)	Forest	春	24.28	1.77	3.01	38
Open field	25.87
Forest	夏	12.81	1.64	6.83
Open field	(データなし)	28.4	30.07
Forest	秋	13.72	1.63	2.11
Open field	冬	21.78
Forest	6.09	1.74	0.165
Open field	5.25
Oak Ridge (USA)	Watson Forest	469d	2.70	Obs:日中
Nelson Field	61	21.8	4～8月	-0.66～1.21	1.21	3.39	Obs:日中(日陰)
12.47	Obs:日中(日なた)	23
Barn Field	111	16.80	Obs:日中(日陰)
44.83	Obs:日中(日なた)
TRWe (USA)	Pine	98	12.1	6月	19.4	155	2.4	0.687	0.826	6.41	9.46	24
Open field	16	25.6	502	7.6	1.53	4.69	24
Pulganbar (オーストラリア)	B1	44	23	164	1.1	2.90	7.92	39
18	0.73	2.43	1.24	39
4月	19	0.83	0.433	0.323	全日
B2	65	7.79	26	156	0.37	4.25	18.3	39
20	0.09	3.58	1.84	39
18	0.17	0.433	0.323	全日
20	2.0	3.10	3.24	39
B3	50	6月	18	107	-0.33	2.76	0	39
9	0.17	0.430	0.0430	全日

$ ^{a} $ 前橋及 $ ^{b} $ Pulganbarは気温、TRWは土壌温度(深さ0~2 cmで測定)。 $ 0^{\circ} $ C=273.15K。

$ ^{b} $ 2007～2009年(Jinyun Mountainは2007年4月～2009年3月)の当該月または季節のモデル計算値の平均値。

Tahquamenon River watershed
## 2 ) 大気中水銀濃度

図(4)-7に、日本列島上の各陸面グリッド(図(4)-2のII～VII)における、2007年の地表層大気中総水銀濃度の観測値及びモデル計算値を示す。ここに示した各グリッドの観測値は、グリッド内に存在する全ての一般環境測定局における、「有害大気汚染物質モニタリング調査」による水銀の測定結果の平均値及び標準偏差(エラーバー)である。いずれのグリッドにおいても、BASEは夏季の水銀濃度を過小評価したのに対し、 $ E_{soil} $ のパラメタリゼーションに修正を加えた他の3モデルでは同時期の水銀濃度の再現性が向上した。前述のように、BASE以外の3モデルは夏季に最大となる $ E_{soil} $ の季節変動パターンを再現できたことから、このことがこれらのモデルの夏季の大気中水銀濃度の再現性の向上につながったものと推察される。

図(4)-8に、夏季の地表層大気中GEM濃度及び $ E_{soil} $ の各モデル計算値の緯度別分布を示す。GEM濃度について、 $ E_{soil} $ のパラメタリゼーションのみが異なるBASEとM1とを比較すると、両半球の低～中緯度域において、M1による計算値はBASEより明らかに高かった(図(4)-8(a))。また、この領域は、 $ E_{soil} $ についてM1による計算値がBASEより大きくなる領域とほぼ一致していた(図(4)-8(b))。以上のことから、本研究で検討した $ E_{soil} $ のパラメタリゼーションは、低～中緯度域における夏季の地表層大気中水銀濃度の推計精度に大きな影響を及ぼすことが明らかとなった。一方、南半球において、Br及び $ O_{3} $ による大気中Hg(0)の各酸化反応を組み込んだHg+Br/ $ O_{3} $ モデル(M2-1及びM2-2)によるGEM濃度は、BrによるHg(0)酸化反応系のみを組み込んだHg+Brモデルよりも明らかに高い値を示した(図(4)-8(a))。また、 $ O_{3} $ による酸化反応を組み込むことにより、南半球における夏季の海洋大気境界層(MBL)中GEM濃度の再現性が向上した。

図(4)-9に、北極圈に位置する2サイトにおける大気中GEM濃度の観測値及びモデル計算値を示す。観測値は、いずれのサイトにおいても、春季に大きく低下し、夏季に上昇するという特徴的な季節変動パターンを示した。春季の濃度の低下は、前述のように、同時期に海洋から大気中に多量に放出されるBrによりHg(0)の酸化が急速に進む現象(AMDEs)を反映しているものと考えられる。極域においてBrによるHg(0)酸化反応系のみを組み込んだ、M2-1以外の3モデルは、このような春季のGEM濃度の低下をよく再現した。なお、GEOS-Chem-Hgのデフォルト設定として、AMDEsの引き金となる大気中Brの高濃度場を再現するために、春季に海面が氷で覆われているグリッドの大気境界層において、日射があり、無風、かつ気温が268Kより低い条件下では、BrO及びO_{3}がそれぞれ高濃度(5 pptv)及び低濃度(2 ppbv)となるように設定されている。 $ ^{12} $ 一方、極域においてBrに加えてO_{3}によるHg(0)酸化反応を組み込んだM2-1は、いずれのサイトにおいても冬季のGEM濃度を大きく過小評価するとともに、春季に濃度が異常に上昇し、観測された季節変動パターンを再現できなかった。冬季の過小評価は、日射のない条件(極夜)下で大気中のHg(II)光還元速度とO_{3}によるHg(0)酸化速度とが釣り合わないこと、春季の濃度上昇は、日照時間の増大に伴いHg(II)光還元速度が増大するのに対し、上記のようにO_{3}濃度が低く設定されることによりHg(0)酸化速度が減少することが、それぞれ原因であると推察される。

以上の結果から、本研究で検討した4つのモデル設定の中で、 $ E_{soil} $ の計算式として土壌中水銀濃度、日射量に加えて気温をパラメータとする(4-7)式、大気中でのHg(0)酸化反応として、低～中緯度域においてはBr及びO_{3}による各酸化反応、極域(南緯60°以南及び北緯60°以北)においてはBrによる酸化反応系のみをそれぞれ組み込んだM2-2が、大気中水銀濃度の推計精度が総合的に見て最も高いと考えられた。
図(4)-7 日本列島上の各陸面グリッド(図4-2のⅡ～Ⅶ)における、2007年の地表層大気中総水銀(THg)濃度の観測値(Obs.)及びモデル計算値。

注)観測値は、当該グリッド内に存在する全ての一般環境測定局における、「有害大気汚染物質モニタリング調査」による水銀の測定結果の平均値( $ C_{ave} $ )及び標準偏差( $ \sigma $ ；エラーバー)。ただし、 $ C_{ave} \pm 3\sigma $ の範囲から外れる測定結果は外れ値として除外した。
図(4)-8 夏季(北半球: 6～8月; 南半球: 12～2月)の(a)地表層大気中GEM濃度及び(b) Esoilの各モデル計算値の緯度別平均値(2007～2009年の平均値。

注) (a)は全グリッド、(b)は陸面グリッドのみ)。紺三角は北大西洋、紫丸は南半球の各海洋大気境界層(MBL)における夏季のGEM濃度の観測結果。 $ ^{40,41} $

図(4)-9 北極圈の2サイト(Alert (カナダ; 左)及び

Zeppelin (ノルウェー；右))における大気中GEM濃度の観測値(Obs.)及びモデル計算値

注）Alertの観測値は2002～2007年の平均値、Zeppelinの観測値は2000～2008年の平均値及び標準偏差(エラーバー)。 $ ^{41)} $ 一方、Alertのモデル計算値は2007年の値、Zeppelinのモデル計算値は2007～2008年の平均値及び標準偏差(エラーバー)。

図(4)-10に、サブテーマ1及び2により得られた立山(室堂平及び美女平)及び対馬における大気中TGM濃度の連続測定データとM2-2によるモデル計算値とを比較した結果を示す。なお、本研究で行ったモデルシミュレーションによる大気中水銀濃度の出力結果が月毎の平均値であったため、連続測定データについても月毎の平均値として示した。立山では、モデルは標高の高い室堂平に対しては観測値とほぼ同レベルの値を再現できたのに対し、標高の低い美女平に対しては過大評価した。同様に、モデルでは地表層に位置する対馬でも、モデルは観測値を大きく過大評価した。さらに、対馬のモデル計算値は、「有害大気汚染物質モニタリング調査」による国設対馬酸性雨測定所における大気中総水銀濃度の測定結果よりも、当該モデルグリッド内に存在する全ての一般環境測定局における同測定結果の平均値により近い値であった。以上のことから、本研究で行ったモデルシミュレーションの水平解像度(2°×2.5°)では、地