Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(3)-3 測定地点と周辺の主な大気汚染物質発生源の位置図（Googleマップを引用・改変）

## （2） 分析方法

## 1 ）質量濃度

捕集前後のPTFEフィルタを、塩化カルシウム溶液で相対湿度約35％に調整したデシケータに24時間程度静置してから、秤量室内の温度を21.5±1.5℃、相対湿度を35±5％に調整し、ウルトラミクロ天秤（Sartorius製SE2-F、秤量下限0.1μg）を用いて秤量した。捕集前後の質量差を粒子状物質の質量とし、採気量（m³）で除して大気中濃度を求めた。

## 2 ）イオン成分及びガス状成分

PTFEフィルタ及びフィルタパックに装填したF1、F2a、F2b、F3フィルタは、PTFEフィルタ全量又は1/2カットを10mL程度の超純水（F2a、F2bは10mLの0.03%過酸化水素溶液）に浸潤して30分間振とう抽出し、孔径0.20μmのメンブレンフィルタでろ過した後、イオンクロマトグラフ（DIONEX製ICS-2100）で、塩化物イオン（Cl⁻）、硝酸イオン（NO₃⁻）、硫酸イオン（SO₄²⁻）、ナトリウムイオン（Na⁺）、アンモニウムイオン（NH₄⁺）、カリウムイオン（K⁺）、マグネシウムイオン（Mg²⁺）、カルシウムイオン（Ca²⁺）を定量した。

## 3 ）炭素成分

粒子中に含まれる炭素成分は、熱分離光学補正法（Sunset Laboratory製カーボンアナライザー）で分析した。すなわち、粒子を捕集した石英繊維フィルタを、PM_{2.5}捕集フィルタは1cm^{2}を、PM_{10}及びPM_{10-2.5}捕集フィルタは1スポットを切り抜いてIMPROVEプロトコルで加熱し、加熱温度及び
加熱雰囲気の違いにより有機炭素（OC）及び元素状炭素（EC）に分離して定量した。分析中に生じる熱分解有機炭素は、反射光強度の測定により補正した。なお、スポット状に捕集された粒子は、正確に光学補正出来ない可能性があるため、$\mathrm{PM}_{10}$ 及び$\mathrm{PM}_{10-2.5}$ については全炭素（TC）として定量した。

## 4 ）元素成分

粒子中に含まれる元素成分は、誘導結合プラズマ質量分析法（ICP-MS法、Thermo製 X Series II）で分析した。すなわち、粒子を捕集したPTFEフィルタ（2010年度は石英繊維フィルタ）の1/2を、PTFEライナー容器に移し、硝酸10ml、フッ化水素酸2ml、過酸化水素水1ml（すべて高純度試薬）を添加後、マイクロ波分解装置で30分間酸分解を行った。試料溶液をPTFEカップに移して乾固直前まで濃縮し、2%硝酸溶液で10mlに定溶して分析試料とした。測定対象元素は、ナトリウム（Na）、アルミニウム（Al）、カリウム（K）、カルシウム（Ca）、チタン（Ti）、バナジウム（V）、クロム（Cr）、マンガン（Mn）、鉄（Fe）、ニッケル（Ni）、銅（Cu）、亜鉛（Zn）、ヒ素（As）、ストロンチウム（Sr）、モリブデン（Mo）、カドミウム（Cd）、アンチモン（Sb）、鉛（Pb）とし、インジウム（In）を標準溶液とする内標準法により定量した。

## （3） 解析方法

## 1 ）自動測定法及びフィルタ秤量法測定結果の比較

サブテーマ（1）で実施している自動測定法によるPM_{2.5}及びPM_{10-2.5}、Optical Black Carbon（OBC）濃度測定結果と、本サブテーマで実施したフィルタ秤量法による測定結果とを比較した。自動測定法による測定結果は、本サブテーマにおける測定期間の1時間データを24時間単位に平均化して用いた。比較結果として、散布図及び一次回帰式、相関係数を示した。

## 2 ）1週間測定及び24時間測定における主要成分濃度測定結果の比較

サブテーマ（2）の1週間測定における成分分析結果と本サブテーマにおける24時間測定の成分分析結果を比較した。24時間測定結果は、サブテーマ（2）の測定期間における日単位データを週単位に平均化して用いた。比較結果として、各成分の散布図を示した。なお、比較に際しては、1週間測定は、原則、毎週月曜日の昼間（時刻は不定）に捕集フィルタを交換するのに対し、24時間測定は午前9時半もしくは午前10時、午前0時に捕集フィルタを交換したため、平均化時間に若干のずれが生じていることを考慮する必要がある。

## 3 ）ACSA08と24時間測定における測定結果の比較

サブテーマ（1）で実施した大気エアロブル化学成分連続自動分析装置（紀本電子工業ACSA08）による粒子状物質質量濃度及びオン成分の連続測定結果と、本サブテーマにおける24時間測定の成分分析結果を比較した。ACSA08による測定結果は、本サブテーマにおける測定期間の2時間データを24時間単位に平均化して用いた。比較結果として、各項目の散布図を示した。

## 4 ）Positive Matrix Factorization（PMF）解析

PM_{2.5}の発生源情報を得るため、米国環境保護庁（EPA）が開発したEPA-PMF3.0を用いてPositive
Matrix Factorization（PMF）解析を行った。PMF解析は多変量解析の一種で、成分濃度の時系列データセットをいくつかの因子に分解し、因子の成分組成プロファイル及び寄与率を求める手法である。PMFモデルは以下の式(1)で表される。ここで、 $ x_{ij} $ は試料i中の成分jの濃度、 $ g_{ik} $ は試料iに対する因子kの相対寄与、 $ f_{kj} $ は因子kにおける成分jの濃度、 $ e_{ij} $ は試料i中の成分jの観測値と計算値の残差である。PMFモデルでは任意の因子数pを与えて計算を実行し、式(2)で表されるQを最小にする $ g_{ik} $ 、 $ f_{kj} $ 及びpを求める。なお、 $ u_{ij} $ は試料i中の成分jの不確かさである。

$$ x_{ij}=\sum_{k=1}^{p}g_{ik}\ f_{kj}+e_{ij} $$

$$ Q=\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{m}\left(\frac{\theta_{ij}}{u_{ij}}\right)^{2} $$

## 5 ）Conditional Probability Function（CPF）解析

観測地点近傍の発生源位置に関する情報を得るため、観測地点周辺の風向を用いたConditional probability function（CPF）解析 $ ^{6} $ を行った。風向データは、飾磨一般大気環境測定局で得られた全測定期間における16方位風向データ（CALM除く）の1時間値を用いた。全測定期間における各風向（Δθ）の頻度を $ n_{\Delta\theta} $ 、PMF解析で抽出された発生源因子の寄与濃度が上位10%の場合の各風向の頻度を $ m_{\Delta\theta} $ とし、式(3)で定義されるCPF $ _{\Delta\theta} $ 値を計算して分布図を作成した。

$$ \mathrm{CPF}_{\Delta\theta}=\frac{m_{\Delta\theta}}{n_{\Delta\theta}} $$

## 6 ）Potential Source Contribution Function（PSCF）解析

遠方の発生源位置に関する情報を得るため、気塊の後方流跡線を用いたPotential Source Contribution Function（PSCF）解析 $ ^{7} $ を行った。後方流跡線は、米国海洋大気庁（NOAA）のHybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory（HYSPLIT）モデルを利用し、気象データにGDASを用いて作成した。計算の起点は、観測地点上空1300m及び1800mとした。計算時間は120時間とし、全測定期間における1時間毎の後方流跡線を3次元法により作成した。全測定期間における気塊が、任意の範囲（緯度： $ i\sim i+1^{\circ} $ 、経度： $ j\sim j+1^{\circ} $ ）を通過した回数を $ n_{ij} $ 、PMF解析で抽出された発生源因子の寄与濃度が上位25%の場合の気塊が任意の範囲を通過した回数を $ m_{ij} $ とし、式(4)で定義されるPSCF $ _{ij} $ 値を計算して地図上に示した。

$$ \mathrm{PSCF}_{ij}=\frac{m_{ij}}{n_{ij}} $$

なお、 $ n_{ij} $ が小さい場合は $ PSCF_{ij} $ 値の不確実性が大きくなるため $ ^{8)} $ 、 $ n_{ij} $ が平均通過回数の3倍（235）よりも小さい場合は、式(5)で定義される係数 $ W(n_{ij}) $ を $ PSCF_{ij} $ 値に乗じて調整した。
$$ W\big(n_{ij}\big)=\left\{\begin{aligned}&1.0,&&235

図(3)-4 自動測定法とフィルタ秤量法による PM_{2.5}質量濃度の散布図 (n=198)

図(3)-5 PM_{2.5}質量濃度の濃度差と平均相対湿度の散布図 (n=198)
結果、粒子の質量に濃度差が生じ、相対湿度が高い場合に濃度差が大きくなったと考えられた。また、後述するがPM_{2.5}は吸湿性の高い硫酸塩粒子の割合が高いことも、相対湿度が高い場合に濃度差が大きくなる要因の一つと考えられた。

図(3)-6に、フィルタ秤量法による$\mathrm{PM}_{10-2.5}$の全期間の測定結果と、同一期間の自動測定法による測定結果の日平均値の散布図及び回帰直線を示した。回帰直線は、傾きが1.20（95%信頼区間：1.15～1.26）、切片が-0.16（95%信頼区間：-0.78～0.44）となり、フィルタ秤量法よりも自動測定法が高くなる傾向を示した。高濃度日に濃度差が大きくなる傾向がみられたため、濃度差の原因は捕集方法や分級装置のカット特性の違いによるものと推測されるが、詳細な原因は不明である。ただし、自動測定法とフィルタ秤量法における$\mathrm{PM}_{2.5}$、$\mathrm{PM}_{10-2.5}$質量濃度の相関係数は、それぞれ0.89（$p<0.01$）0.96（$p<0.01$）となり、自動測定法による質量濃度測定結果とフィルタ秤量法による質量濃度測定結果は、高い直線性を示した。

図(3)-6 自動測定法とフィルタ秤量法による$\mathrm{PM}_{10-2.5}$質量濃度の散布図 $(n=197)$

2）自動測定法によるOBC濃度測定結果と熱分離光学補正法によるEC濃度測定結果の比較サブテーマ（1）で自動測定しているOBC

は、ディーゼル燃焼等から発生するブラックカーボン由来とされているため、本サブテーマで測定した熱分離光学補正法によるPM_{2.5}中のEC濃度との関連性が示唆される。図(3)-7に、OBC濃度測定結果とPM_{2.5}中のEC濃度測定結果の散布図及び回帰直線を示した。回帰直線の傾きは1.57（95%信頼区間：1.40-1.73）、切片が0.50（95%信頼区間：0.41～0.60）となり、OBC濃度よりもEC濃度が有意に高くなる傾向を示した。OBC濃度とEC濃度の関係を調べた既存の報告では、EC=1.325×(OBC-0.15)^{9}、EC=(1.01±0.18)×OBC+(5.71±4.13)^{10}等の関係式が示されており、本研究で得られた関係式とは異なっている。そのため、測定地点等の条件に

図(3)-7 OBC濃度とEC濃度の散布図 (n=198)
より OBC 濃度と EC 濃度の関係性が異なる可能性が示唆された。OBC は近赤外散乱法で光学的に測定し、EC 濃度は加熱により揮発・燃焼した炭素成分を水素炎イオン検出器で測定しており、測定方法は異なっているが、相関係数は 0.80（p<0.01）となり、両者の間には良好な正の相関関係がみられた。

## 3 ）1週間測定と24時間測定における主要成分濃度の比較

サブテーマ（2）の1週間測定における成分分析結果と24時間測定の成分分析結果の1週間平均値とを比較した。

比較に先立ち、各分析機関における測定精度を確認するため、サブテーマ（2）の分析機関（環境計測）と兵庫県環境研究センターによる成分分析クロスチェックを行った。クロスチェック用のサンプルは、本サブテーマと同一の方法で、2011年11月22日、23日の2日間に、大気中粒子状物質をPTFEフィルタ（堀場製作所製TFH）に分級捕集した（PM_{2.5}、PM_{10-2.5}、PM_{10}、各粒径4サンプルの計12サンプル）。捕集フィルタを均等に2分割して、一方を環境計測が分析し、もう一方を兵庫県環境研究センターが分析した。イオン成分は、両機関ともイオンクロマトグラフィーで分析し、元素成分は、環境計測が粒子線励起X線分析（PIXE）法で、兵庫県環境研究センターがICP-MS法で分析した。図(3)-8及び図(3)-9に、イオン成分及び主要な元素成分のクロスチェック結果を示した。イオン成分については、両機関の分析値は概ね一致していた。元素成分については、分析方法は異なっているが、両機関の分析値は概ね一致していた。

図(3)-8 イオン成分濃度のクロスチェック結果（図中実線は対角線）
図(3)-9 元素成分濃度のクロスチェック結果（図中実線は対角線）
図(3)-10-1及び図(3)-10-2に、イオン成分について、1週間測定値と24時間測定の1週間平均値の比較結果を示した。比較の結果、特に陽イオン成分において低濃度域で濃度差のみられる項目もあるが、半揮発性とされるPM $ _{2.5} $ 中のNO $ _{3}^{-} $ 、NH $ _{4}^{+} $ についても比較的良好な直線性を示しており、1週間測定値と24時間測定の1週間平均値は概ね一致する傾向を示した。図(3)-11に、元素成分の比較結果を示した。元素成分については、Zn等のばらつく項目や、Ni、Cuのように、兵庫県環境研究センターの分析値が高濃度になりやすい項目もあったが、概ね一致する傾向を示した。

図(3)-10-1 1 週間測定と 24 時間測定におけるイオン（陰イオン）成分濃度の散布図（図中美線は対角線）
図(3)-10-2 1 週間測定と 24 時間測定におけるイオン（陽イオン）成分濃度の散布図（図中美線は対角線）
図(3)-11 1週間測定と24時間測定における元素成分濃度の散布図（図中実線は対角線）

## 4 ）ACSA08と24時間測定における測定結果の比較

サブテーマ（1）では、2012年1月～7月の間に大気エアロブル化学成分連続自動分析装置（紀本電子工業ACSA08）による粒子状物質質量濃度及びオン成分の連続測定を実施した。本装置は、粒子状物質の質量濃度だけでなく、イオン成分等の成分濃度を2時間単位で連続測定することが出来る。本装置により得られた2時間単位のイオン成分濃度と、本サブテーマで得られた24時間単位のイオン成分濃度を比較し、24時間単位の測定による半揮発性成分の揮発影響を検討した。
図(3)-12に、$\mathrm{PM}_{2.5}$ 及び$\mathrm{PM}_{10-2.5}$ の質量濃度及び$\mathrm{NO}_{3}^{-}$、$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ の、ACSA08と24時間単位の測定結果の散布図を示した。ACSA08の測定結果は、2時間単位の測定結果を24時間に平均化している。質量濃度は、$\mathrm{PM}_{2.5}$、$\mathrm{PM}_{10-2.5}$ 共に一致する傾向を示したが、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の、特に高濃度日に、ACSA08が高くなる傾向を示した。ACSA08は、2時間捕集（$2\mathrm{m}^{3}$ 捕集）した粒子を水抽出して成分を分析するが、効率よく抽出させるために粒子の捕集径を小さく設計しており、粒子が高濃度の時には目詰まりしやすい。流速の低下を防ぐ目的で、粒子が高濃度の時には、捕集量が$2\mathrm{m}^{3}$ 未満でも途中で捕集を止める仕組みになっており、その場合は本来の2時間平均値よりも高くなる傾向がある。そのため、特に高濃度時に濃度差がみられたと考えられた。半揮発性成分とされる$\mathrm{NO}_{3}^{-}$ は、測定期間が冬季と春季に限られていることもあり、揮発影響が小さいためか、ACSA08と24時間単位の測定結果は一致する傾向を示した。$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ は、ACSA08と24時間単位の測定で濃度差がみられ、特に$\mathrm{PM}_{10-2.5}$ の$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ が、ACSA08では高くなる傾向を示していた。

図(3)-12 ACSA08 と 24 時間単位測定結果の散布図（図中実線は対角線）
### （２）$\mathrm{PM}_{2.5}$ を含む粒径別粒子とガス状成分の測定

## 1 ）粒径別粒子の質量濃度と成分濃度の季節特徴

大気中に浮遊する粒子状物質は、質量濃度の点から粒径分布をみた場合、空気動力学径が2μm程度に谷を有する二峰型分布を示すことから、微小粒子と粗大粒子に大別出来る。PM_{2.5}は、微小粒子と粗大粒子の一部を含むため、微小な人為起源粒子だけでなく海塩や土壌等の自然起源の粗大粒子も含み、空間・時間的な変化により、構成成分は大きく変化すると推測される。したがって、PM_{2.5}の濃度変動要因を理解するためには、微小粒子だけでなく粗大粒子の質量濃度や成分濃度に着目した解析が有効と考えられる。表(3)-2及び表(3)-3、表(3)-4に、2010年夏季から2012年春季までの期間における粒子状物質の質量濃度及び成分濃度の統計値及び季節別平均濃度を、粒径範囲別に示した。質量濃度の全期間平均値は、PM_{2.5}が最も高く16.2μg/m^{3}、次いでPM_{10-2.5}が10.0μg/m^{3}、PM_{10}は8.4μg/m^{3}となった。一方、最大値は、PM_{10-2.5}が最も高く64.7μg/m^{3}、次いでPM_{2.5}が49.8μg/m^{3}、PM_{10}が31.3μg/m^{3}となった。

図(3)-13に、粒径別粒子状物質の日平均値の推移を季節別に示した。PM_{10-2.5}が最大を示したのは、2011年5月13日であり、この日は全国的に黄砂の飛来が観測されていた $ ^{[11]} $ 。日本に飛来する黄砂の粒径は3～5μm前後といわれており $ ^{[12]} $ 、黄砂の影響によりPM_{10-2.5}が高濃度を示したと考えられた。黄砂期間を除けば、質量濃度は概ねPM_{2.5}＞PM_{10-2.5}＞PM_{10}となる傾向を示した。図(3)-13では、全期間を通して他の粒径に比べPM_{2.5}の濃度変動が大きかった。また、PM_{2.5}が高濃度を示した場合でも他の粒径が高濃度を示すとは限らず、粒径毎に濃度変動の要因が異なる可能性が示唆された。

表(3)-2 PM_{2.5}の質量濃度及び成分濃度の統計値

全期間統計值(ng/m³) *1	季節別平均濃度(ng/m³) *2	BDL *4(%)
平均值*2	中央值	最大值	75%值	25%值	最小值*3	春季	夏季	秋季	冬季
PM2.5	16.2	14.5	49.8	21.1	8.7	2.6	20.5	15.8	15.4	13.2	0.0
OC	3,371	2,959	8,919	4,545	1,956	70	3,479	4,254	3,656	2,123	0.5
EC	1,311	1,269	2,920	1,691	887	211	1,324	1,239	1,508	1,178	0.0
CT	112	77	533	160	39	5.0	115	56	121	156	4.0
NO3-	927	572	5,509	1,374	254	50	1,104	271	862	1,451	0.0
SO42-	4,112	2,907	18,782	6,016	1,712	146	5,183	4,800	3,398	3,064	0.0
Na+	133	127	346	175	81	5.2	144	171	133	85	0.5
NH4+	1,598	1,270	7,032	2,203	688	54	1,983	1,569	1,369	1,465	0.0
K+	122	90	602	161	48	8.6	147	96	127	117	6.6
Mg2+	26	23	108	34	14	3.6	36	28	19	20	2.0
Ca2+	135	103	764	173	58	11.0	218	135	85	100	0.0
Al	111	62	1,918	127	27	4.5	213	53	63	113	11.6
K	168	138	827	205	81	25	193	137	146	195	0.5
Ca	106	56	758	132	47	9.3	194	81	67	82	44.4
Ti	11	7.5	113	12	3.2	0.38	17	6.5	12	9.0	24.2
V	3.2	2.0	15	5.0	0.67	0.092	4.4	6.2	1.6	0.87	1.0
Cr	6.7	4.2	196	7.0	2.5	0.23	6.7	7.1	8.4	4.8	17.7
Mn	13	11.1	53	18	5.5	0.41	21	12	10	11	0.5
Fe	217	180	897	290	93	8.7	278	242	150	197	6.6
Ni	4.0	2.6	43	5.1	1.1	0.16	4.4	6.1	2.3	3.1	10.6
Cu	8.7	6.2	42	12	4.0	0.15	8.6	15	6.1	5.3	1.0
Zn	70	50	348	103	26	3.7	98	84	51	45	11.1
As	2.1	1.8	9.1	3.0	1.0	0.12	2.1	2.6	1.9	2.0	1.5
Sr	0.84	0.56	9.4	1.0	0.23	0.025	1.1	0.77	0.73	0.73	12.1
Cd	0.49	0.42	3.1	0.66	0.21	0.027	0.66	0.62	0.36	0.33	1.5
Sb	0.97	0.89	3.2	1.3	0.54	0.19	1.2	0.97	0.99	0.74	1.5
Pb	16	13	187	22	6.0	0.41	20	22	10	13	0.0

$ ^{*} $ 1 PM $ _{2.5} $ は $ \mu $ g/m $ ^{3} $ で示した。

$ ^{*} $ 2 検出下限値未満のデータについては、検出下限値の1/2の値を代入して平均を算出した。

$ ^{*3} $ 最小値が検出下限値未満の場合は、検出下限値の1/2の値とした。

$ ^{*} $ 4 BDL: Below Detection Limit.（検出下限値未満のデータの割合）
表(3)-3 PM_{10-2.5}の質量濃度及び成分濃度の統計値

全期間統計值(ng/m³) *1	季節別平均濃度(ng/m³) *2	BDL *4(%)
平均值*2	中央值	最大值	75%值	25%值	最小值*3	春季	夏季	秋季	冬季
PM10-2.5	10.0	9.3	64.7	12.1	5.6	0.4	14.8	11.1	8.8	5.1	0.0
TC	1,036	790	6,881	1,300	440	39	1,092	1,421	1,268	379	0.5
CT	507	325	3,488	659	165	19	397	681	691	269	0.0
NO3-	1,110	911	4,885	1,558	364	14	1,566	1,331	1,030	515	1.0
SO42-	376	298	2,810	482	197	24	551	441	303	210	0.5
Na+	514	391	2,199	745	207	43	425	761	627	253	0.0
NH4+	54	29	486	60	12	1.1	97	24	54	41	12.6
K+	28	22	155	37	15	1.1	31	40	30	12	25.3
Mg2+	76	67	275	106	33	0.13	86	105	73	40	1.0
Ca2+	279	222	1,951	364	92	2.4	475	319	193	130	1.0
Al	337	253	3,636	468	89	15	550	125	340	328	7.6
K	135	121	1,120	181	55	9.0	155	94	155	135	11.1
Ca	398	302	3,972	492	163	16	506	368	383	334	6.6
Cr	13	4.6	97	10	2.4	0.56	37	4.4	6.8	4.5	22.7
Mn	18	12	122	25	5.5	1.3	28	23	10	11	0.0
Fe	447	350	2,130	574	190	33	545	591	309	344	0.0
Ni	3.9	2.5	17	5.9	1.2	0.15	3.0	2.9	4.3	5.5	12.6
Cu	7.5	5.3	83	7.9	3.7	0.19	5.5	9.0	6.3	9.2	0.5
Zn	50	33	622	59	24	3.0	44	73	40	42	21.7
As	0.80	0.41	5.1	0.74	0.17	0.020	0.72	1.8	0.39	0.34	17.2
Sr	2.8	1.9	13	5.1	0.83	0.025	2.8	1.1	3.7	3.5	2.0
Cd	0.14	0.068	0.68	0.20	0.027	0.0090	0.29	0.15	0.072	0.054	24.7
Pb	10	5.1	113	12	2.2	0.47	14	18	5.4	3.7	0.0

$ ^{*} $ 1 PM_{10-2.5}はμg/m^{3}で示した。

$ ^{*} $ 2 検出下限値未満のデータについては、検出下限値の1/2の値を代入して平均を算出した。

$ ^{*3} $ 最小値が検出下限値未満の場合は、検出下限値の1/2の値とした。

$ ^{*} $ 4 BDL: Below Detection Limit.（検出下限値未満のデータの割合）

表(3)-4 PM_{10}<の質量濃度及び成分濃度の統計値

全期間統計值(ng/m³)*1	季節別平均濃度(ng/m³)*2	BDL*4(%)
平均值*2	中央值	最大值	75%值	25%值	最小值*3	春季	夏季	秋季	冬季
PM10<	8.4	7.1	31.3	10.0	4.6	1.7	11.9	9.5	6.9	5.3	0.0
TC	801	562	3,046	1,015	262	89	1,120	1,033	538	513	0.0
CT	370	245	1,583	507	117	25	235	425	588	239	0.0
NO3<sup>-</sup>	317	195	1,990	479	54	14	485	434	255	95	9.6
SO42-	180	153	579	239	98	24	216	245	150	108	1.0
Na<sup>+</sup>	250	185	962	344	90	5.2	154	298	389	162	0.5
NH4<sup>+</sup>	28	11	230	30	6	1.0	63	30	10	9.3	24.7
K<sup>+</sup>	24	15	441	25	12	1.1	24	43	18	10	33.8
Mg2+	42	37	132	59	19	0.13	43	55	46	24	2.5
Ca2+	299	201	1,617	417	89	11	479	419	154	143	1.5
Al	329	261	1,283	495	116	15	360	237	325	394	2.5
K	102	69	455	169	23	4.5	81	47	118	159	20.7
Ca	568	419	6,055	659	199	16	609	757	475	434	3.0
Cr	17	8.1	79	21	4.6	0.65	39	13	8.1	9.0	16.2
Mn	27	18	167	40	7.6	1.4	37	44	14	15	0.0
Fe	538	396	2,528	691	206	33	508	870	307	471	0.0
Ni	5.1	2.4	85	7.5	0.89	0.074	2.8	3.4	8.2	5.8	10.1
Cu	5.2	3.6	44	5.4	2.2	0.19	3.5	8.3	5.6	3.3	9.6
Zn	57	32	1,033	60	24	3.0	57	70	63	40	20.2
As	0.29	0.20	3.8	0.36	0.078	0.020	0.31	0.40	0.21	0.25	31.8
Sr	2.6	1.4	15	4.9	0.65	0.025	1.8	1.3	3.7	3.5	1.0
Cd	0.11	0.036	0.80	0.13	0.016	0.0068	0.24	0.12	0.040	0.029	33.3
Pb	15	4.9	348	15	2.0	0.28	17	31	6.1	3.7	0.5

$ ^{*} $ 1 PM $ _{10} $ <は $ \mu $ g/m $ ^{3} $ で示した。

$ ^{*} $ 2 検出下限値未満のデータについては、検出下限値の1/2の値を代入して平均を算出した。

$ ^{*3} $ 最小値が検出下限値未満の場合は、検出下限値の1/2の値とした。

$ ^{*} $ 4 BDL: Below Detection Limit.（検出下限値未満のデータの割合）
図(3)-13 粒径別粒子質量濃度の日変化

成分濃度は、各粒径により高濃度を示す成分が異なっていた。$\mathrm{PM}_{2.5}$ 中の成分濃度の平均値は、$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ が最も高く、次いで OC、$\mathrm{NH}_{4}^{+}$ が高かった。$\mathrm{PM}_{10-2.5}$ では、$\mathrm{NO}_{3}^{-}$ が最も高く、次いで TC、$\mathrm{Na}^{+}$ が高かった。$\mathrm{PM}_{10}$ では、TC が最も高く、次いで Ca、Fe が高かった。

図(3)-14に、粒径別粒子の成分濃度を季節別に平均化して示した。特徴的な傾向としては、\mathrm{PM}_{2.5} では、\mathrm{SO}_{4}^{2-} が春季と夏季に高くなる傾向、冬季には\mathrm{NO}_{3}^{-} が高くなる傾向を示した。大気中の\mathrm{SO}_{4}^{2-} は、発生源から放出された\mathrm{SO}_{2} の変換により生じる。\mathrm{SO}_{2} から\mathrm{SO}_{4}^{2-} への変換過程は、気相反応、液相反応、粒子などの表面反応などがあるが $ ^{13)} $ 、夏季は高湿度となるため、液相反応による変換が促進され、\mathrm{SO}_{4}^{2-} が高くなった可能性が考えられた。春季は、光化学反応が起こりやすいことや、大陸からの越境移流の寄与が大きくなる可能性が考えられた。\mathrm{NO}_{3}^{-} は、半揮発性を有することから気温の低い冬季に高くなったと考えられた。\mathrm{PM}_{2.5} では、測定した成分濃度の合計が、質量濃度全体の8割程度を説明しているのに対し、\mathrm{PM}_{10-2.5} と\mathrm{PM}_{10} では、未測定の成分（その他）の割合が大きく、その傾向は特に春季に大きくなった。未測定成分には、水分や有機炭素に結合する水素や酸素のほか、土壌由来のケイ素や酸化物が多く含まれている $ ^{14)} $ 、 $ ^{15)} $ 。そのため、偏西風によって
大陸からの土壌性粒子の飛来が多い春季に、未測定成分の割合が大きくなったと考えられた。

## 2 ）粒子 - ガスの分配割合

大気中粒子に含まれる硝酸塩、塩化物、アンモニウム塩は、半揮発性を有することから、効果的な粒子状物質濃度の低減対策のためには、これら半揮発性のイオン成分の粒子態濃度だけでなく、ガス態の濃度を含めた総イオン濃度の把握が必要と考えられる。

図(3)-15に、塩化物イオン（Cl⁻）と硝酸イオン（NO₃⁻）の粒子ーガス分配割合と総イオン濃度の日平均値を示した。Cl⁻の総イオン濃度は、全期間平均で39.7nmol/m³となり、夏季に高くなる傾向がみられた。総イオン濃度が高い日は、粒子態の、特に粗大粒径（PM₁₀<、PM₁₀-2.5）の分配割合大きくなった。これは、海塩起源のCl⁻の影響が主要因と考えられる。図(3)-16に、Na⁺イオン濃度から推計した海洋起源Cl⁻濃度とCl⁻総イオン濃度の散布図を示した。両者の相関は非常に高く、Cl⁻総イオン濃度の変動は、海洋起源Cl⁻により支配されていると考えられた。一方、粒子態におけるPM₂.₅の割合は、冬季に高くなる傾向がみられており、気温の低下により、微小粒径においてCl⁻が粒子化しやすい条件になったと推測された。NO₃⁻の総イオン濃度は、全期間平均で51.1nmol/m³となり、春季に突発的に高濃度となる日がみられたが、明確な季節性はみられなかった。NO₃⁻は、夏季を除けばガス態より粒子態の分配割合が大きかった。ただし、夏季においても、粒子態の割合は総イオン濃度の半分程度を占め、特にPM₁₀-2.5の分配割合が大きくなっていた。PM₂.₅中のNO₃⁻は、冬季に分配割合が大きくなっており、半揮発性を有

図(3)-14 粒径別粒子成分濃度の季節平均
図(3)-15 イオン成分の粒子 - ガス分配割合と総イオン濃度（Cl⁻及びNO₃⁻）
する$\mathrm{NH_{4}NO_{3}}$の粒子化により濃度が増加した可能性が考えられた。一方、粗大粒径の$\mathrm{NO_{3}^{-}}$は、夏季に分配割合が大きくなっていることから、揮発しにくい$\mathrm{NaNO_{3}}$の形態が推測される。これはフィルタ上に捕集された海塩粒子（$\mathrm{NaCl}$）に大気中の$\mathrm{HNO_{3}}$が反応することにより、$\mathrm{NaCl}$から$\mathrm{Cl^{-}}$が離脱し（クロリンロス）、フィルタ上で$\mathrm{NaNO_{3}}$が生成したためと考えられた。実際、$\mathrm{Na^{+}}$イオン濃度から推計した全粒子中の非海洋起源$\mathrm{Cl^{-}}$濃度は、春季や夏季には負の値を示すことが多く、クロリンロスが生じた可能性を支持していた。

図(3)-17に、アンモニウムイオン$\left(\mathrm{NH}_{4}^{+}\right)$と硫酸イオン$\left(\mathrm{SO}_{4}^{2-}\right)$の

図(3)-16 海洋起源Cl濃度と総イオン濃度の散布図

結果を示した。 $ NH_{4}^{+} $ の総イオン濃度は、全期間平均で206.9nmol/m³となり、 $ NO_{3}^{-} $ と同様に春季に突発的に高濃度となる日がみられたが、明瞭な季節性がみられなかった。また、全季節を通じて粒子態よりもガス態の分配割合が大きくなる傾向がみられた。粒子態では、粗大粒子はほとんどみられず、 $ PM_{2.5} $ が大部分を占めていた。 $ SO_{4}^{2-} $ の結果でも、粒子態では $ PM_{2.5} $ が主要な形態であり、 $ NH_{4}^{+} $ と $ SO_{4}^{2-} $ は、大気中で硫酸アンモニウム $ \left(\left(\mathrm{NH}_{4}\right)_{2}\mathrm{SO}_{4}\right) $ として存在していると推測された。

半揮発性ではないが、 $ SO_{4}^{2-} $ の総イオン濃度は、全期間平均で99.6nmol/m³となり、夏季に高くなる傾向を示した。夏季には、ガス態の分配割合が大きくなっており、 $ SO_{2} $ 濃度の増加により総イオン濃度が高くなったと推測された。

### 3 ）PM_{2.5}質量濃度と主要成分濃度の関係

図(3)-18に、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の質量濃度の日平均値と主要な成分の日平均値の関係を散布図で示した。OCとECは、全季節で$\mathrm{PM}_{2.5}$ との相関関係がみられたが、特にECは、$\mathrm{PM}_{2.5}$ が高濃度となるに従い濃度上昇がゆるやかとなる傾向を示した。一方、$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ と$\mathrm{NH}_{4}^{+}$ は、黄砂の影響がみられた春季を除けば$\mathrm{PM}_{2.5}$ と明瞭な相関関係を示しており、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の高濃度事象に及ぼす影響が大きいと考えられた。前項で示したとおり、$\mathrm{PM}_{2.5}$ 中の$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ と$\mathrm{NH}_{4}^{+}$ は$(\mathrm{NH}_{4})_{2}\mathrm{SO}_{4}$ の形態で存在すると考えられる。

$ (\mathrm{NH}_{4})_{2}\mathrm{SO}_{4} $ は大気中で安定に存在することから長距離輸送されるため、アジア大陸等の遠方で発生した高濃度の $ SO_{2} $ が、偏西風により輸送される過程で $ (\mathrm{NH}_{4})_{2}\mathrm{SO}_{4} $ へ変化し、広域的な気塊として調査地点に到達した可能性が考えられた。また、 $ NO_{3}^{-} $ は、冬季に $ PM_{2.5} $ と相関関係がみられており、冬季については、 $ NO_{3}^{-} $ も $ PM_{2.5} $ 濃度上昇の支配要因になっている可能性が考えられた。
図(3)-17 イオン成分の粒子 - ガス分配割合と総イオン濃度 $ \left(\mathrm{NH}_{4}^{+}\right. $ 及 $ \left.\mathrm{SO}_{4}^{2-}\right) $
図(3)-18 PM_{2.5}質量濃度と主要成分濃度の関係
### （3） 多変量解析を用いた $ PM_{2.5} $ の発生源解析

## 1 ）PMF法による発生源因子の抽出と寄与割合の推定

全測定期間におけるPM_{2.5}の成分濃度データにPMF法を適用し、発生源因子の抽出と寄与割合の推定を行った。PMFモデルは、突発的な外れ値を再現することが難しいため、解析に用いるデータの各成分の濃度分布等を確認し、通常の濃度範囲から大きく逸脱しているデータについては、解析から除外する等の検討が必要である $ ^{16} $ 。本報告では、次に示すイオンバランスとマスクロージャーモデルを用いて、精度に問題があると思われるデータの除外を行った。まず、各日のイオン成分濃度のイオンバランス（陰イオン等量濃度／陽イオン等量濃度）を確認し（図(3)-19）、イオンバランスが0.8～1.2の範囲から外れているデータは除外した。次に、イオンバランスのとれている日の成分濃度について、マスクロージャーモデルによる検証を行った（図(3)-20）。マスクロージャーモデルは、主要成分濃度から大気粒子の質量濃度を推定する方法で $ ^{17} $ 、式(6)で表される推定質量濃度を求め、秤量法で測定した質量濃度と推定質量濃度の比が0.8～1.2の範囲から外れているデータは、外れ値として解析から除いた。

$$ 推定質量濃度 =1.375[SO_{4}^{2-}]+1.29[NO_{3}^{-}]+2.5[Na^{+}]+1.5[OC]+[EC]+9.19[Al]+1.40[Ca]+1.38[Fe]+1.67[Ti] $$

図(3)-19 陰イオン等量濃度と陽イオン等量濃度の散布図

図(3)-20 マスクロージャーモデルによる推定質量濃度と秤量質量濃度の散布図

マスクロージャーモデルによる検証の結果、165日間の成分濃度データを解析に用いた。主な解析条件としては、全期間を通して測定していない成分（Na、Sr、Mo）は解析から除外した。イオン成分と元素成分で重複する成分（K^{+}及びK、Ca^{2+}及びCa）は、分析精度の高かったK及びCa^{2+}を用いた。成分濃度が検出下限値未満の場合は検出下限値の1/2値で置き換えた $ ^{18)} $ 。検出下限値未満の割合が15%を超える成分（Ti、Cr）はモデルから除外し、2～15%の成分（Cl^{-}、Mg^{2+}、Al、Fe、
Ni、Zn）及びPMF解析による計算値と実測値の決定係数が0.5以下の成分（Cd、Pb）は不確かさを3倍に調整して解析に用いた。誤差データは各成分分析における方法検出下限値を用いた。

PMF解析では、繰り返し計算により得られたQの分散が小さく、且つQの値が式(7)で算出されるQの理論値（ $ Q_{Theory} $ ）に近くなる因子数が最適である。ここで、nは試料数、mは成分数である。

$$ Q_{t h e o r y}=n m-p\left(n+m\right) $$

因子数を3から12の間で変化させPMF解析を行い、20回の繰り返し計算で得られたQの平均値及び相対標準偏差、各因子数における $ Q_{Theory} $ を図(3)-21に示した。なお、図中の $ Q_{True} $ はモデルに投入された全てのデータから計算されるQ値で、 $ Q_{Robust} $ は外れ値（再現性の低いデータ）を除外して計算されるQ値である。 $ Q_{True} $ 及び $ Q_{Robust} $ の相対標準偏差は、因子数が5～9の範囲で小さく、また、因子数5～9の範囲では、因子数9の $ Q_{True} $ 及び $ Q_{Robust} $ が $ Q_{Theory} $ に最も近かった。そのため因子数9が最適と判断した。

図(3)-22に、因子数9で計算した場合に導出された各因子の因子プロファイルを、因子間の相対比で示した。因子1は、Mn、Fe、Zn等

図(3)-21 各因子数におけるQの平均値及び繰り返し計算によるQの相対標準偏差

の重金属元素の負荷が大きいことから、製鋼業由来の粉じんの寄与を表す因子と解釈された（製鋼業）。因子2は、半揮発性のCl⁻とNO₃⁻の負荷が卓越しており、因子内のイオンバランスがとれていたことから（Anion/Cation=0.98）、半揮発性の塩化アンモニウム及び硝酸アンモニウムの寄与を表す因子と解釈された（塩酸・硝酸系二次粒子）。因子3は、Ca²⁺やAlの負荷が大きいことから土壌の寄与を表す因子と解釈された（土壌）。因子4は、Na⁺の負荷が大きく、Mg²⁺、Cl⁻の負荷もみられることから海洋由来の粒子の寄与を表す因子と解釈された（海塩）。因子5は、燃焼由来のOC、EC、ブレーキパッド由来とされるSbの負荷が大きいことから $ ^{19)} $ 、自動車の寄与を表す因子と解釈された（自動車）。因子6は、Kの負荷が大きいことから、バイオマス燃焼 $ ^{20)} $ もしくは廃棄物焼却を表す因子と推測されたが、PbやSO₄²⁻、NH₄⁺の負荷もみられることから、都市型廃棄物焼却の寄与を表す因子と解釈された（廃棄物焼却）。因子7は、SO₄²⁻、NH₄⁺の負荷が大きく、因子内のイオンバランスがとれていたこと（Anion/Cation=1.06）、また、燃焼由来のOC、ECの負荷もみられることから、燃焼起源のSO₂の酸化により二次的に生成した(NH₄)₂SO₄、または長距離輸送された(NH₄)₂SO₄の寄与を表す因子と解釈された（硫酸系二次粒子）。因子8は、石炭に由来するとされるAsの負荷が大きく $ ^{21)} $ 、燃焼由来のECの負荷もみられることから、石炭を主燃料とする製鋼業や火力発電所等の寄与を表す因子と解釈された（石炭燃焼）。因子9は、重油中の含有率の高いVやNiの負荷が大きく $ ^{22)} $ 、燃焼由来のOCの負荷もみられることから、重油を燃料とする船舶や火力発電所等の寄与を表す因子と解釈された（重油燃焼）。
図(3)-22 PMF解析で導出された発生源因子の成分組成プロファイル（縦軸は因子間相対比）
図(3)-23に、抽出された因子のPM_{2.5}質量濃度に及ぼす寄与濃度の全期間平均及び測定期間別平均を示した。全期間平均では、硫酸系二次粒子の寄与濃度が最も高く、次いで、自動車、廃棄物焼却の寄与濃度が高かった。季節別にみると、硫酸系二次粒子の寄与濃度は夏季に高くなる傾向、自動車の寄与濃度は秋季に高くなる傾向、廃棄物焼却の寄与濃度は冬季に高くなる傾向を示した。また、重油燃焼を表す因子は夏季に高くなる傾向、土壌を表す因子は黄砂が飛来する春季に高くなる傾向を示した。

図(3)-23 PMF解析で導出された発生源因子の寄与濃度

## 2 ）CPF解析による発生源位置の推定

発生源が調査地点近傍に位置している場合、周辺の風向によって因子寄与濃度が増減する可能性が考えられる。因子寄与濃度と周辺の風向の関係性を調べるため、CPF解析を行った。図(3)-24に、各発生源因子のCPF値の分布を示した。ここでは、周辺の発生源とCPF値の分布が整合的な因子について考察する。製鋼業を表す因子のCPF値は、WSW～SSWで高かった。調査地点の西南西約4.5kmと、南南西約1.0kmには製鋼所が存在していることから、製鋼業を表す因子は、調査地点付近に存在する製鋼所の影響を受けている可能性が示唆された。海塩を表す因子のCPF値は、SE～SEで高かった。調査地点の南約3.5kmには瀬戸内海があるため、海塩粒子は付近の海洋の影響を受けている可能性が示唆された。自動車を表す因子のCPF値は、NNW～NEで高かった。調査地点周辺の幹線道路は、北北東約1.4kmに国道2号が東南東-西北西に走り、南南西約0.5kmに国道250
号が東南東 - 西北西に走っている。一方、周辺幹線道路の平日24時間交通量は、国道2号が約120,000台、国道250号が約34,000台、平日昼間12時間の大型車混入率は、国道2号が約21%、国道250号が約9%である（2010年度道路交通センサス結果）。また、姫路市のその他の幹線道路は調査地点の北側に多く存在し、交通流も北側に集中していることから、自動車を表す因子のCPF値がNNW～NEで高かったと考えられた。石炭燃焼を表す因子のCPF値は、SSW～WSWで高かった。調査地点の西南西約4.5kmと、南南西約1.0kmには製鋼所が存在している。また、調査地点の西南西約4.5kmに存在する製鋼所は、石炭を燃料とする火力発電所（総出力13.3万kW）を有している。以上から、石炭燃焼を表す因子は、調査地点周辺の製鋼所や石炭火力発電所の影響を受けている可能性が示

図(3)-24 各発生源因子のCPF値の分布
唆された。重油燃焼を表す因子のCPF値は、SSE～SWで高かった。調査地点の南方は臨海工業地帯であり、大規模工場が複数存在している。また、調査地点の南約3.5kmには、国際拠点港湾である姫路港が存在し、周辺の海上は船舶の航行が盛んである。一方、調査地点の近傍には2基の火力発電所が存在しているが、これらの主要燃料は液化天然ガスであること $ ^{23)} $ から、火力発電所の影響は小さいと考えられる。また、PMF解析で得られた重油燃焼の因子プロファイルでは、VとNiの負荷が支配的であったが（図(3)-22）、船舶排気に含まれる粒子状物質の成分を分析した海洋政策研究財団の報告書 $ ^{24)} $ では、C重油使用船の排気粒子に含まれるVとNiの割合が、A重油使用船の排気粒子と比較して大きいことが報告されている。そのため、重油燃焼を表す因子は、C重油使用船の排気粒子の影響を大きく受けている可能性が示唆された。CPF解析の結果、推測された発生源と周辺の発生源位置の関係は整合的であり、抽出された発生源因子の解釈がより明確となった。

## 3 ）PSCF 解析による発生源位置の推定

発生源因子の長距離輸送の影響を調べるため、後方流跡線を用いた PSCF 解析を行った。

図(3)-25 各発生源因子のPSCF値の分布図

(右下は全測定期間における後方流跡線の各グリッドセル通過回数の分布図)
PM_{2.5} の主要成分である SO_{4}^{2-} は、大気中では、主に $ (\mathrm{NH}_{4})_{2}\mathrm{SO}_{4} $ の形態で安定に存在することから、長距離輸送されると考えられている。図(3)-25 に、PMF 解析で抽出された因子のうち、成分組成プロファイルの SO_{4}^{2-} の負荷が大きかった硫酸系二次粒子を表す因子及び廃棄物焼却を表す因子の PSCF 値の分布、また、二次生成の影響が大きいと推測される塩酸・硝酸系二次粒子を表す因子の PSCF 値の分布を示した。硫酸系二次粒子の PSCF 値は、中国でも SO_{2} 排出量が多いとされる中国東部沿岸地域、また、東シナ海海上や九州地方で高かった。そのため、硫酸系二次粒子を表す因子は、中国東部沿岸地域の工業地帯や、東シナ海を航行する船舶、九州地方の火山活動の影響を受けている可能性が示唆された。廃棄物焼却を表す因子の PSCF 値は、中国河北省や北京市周辺、朝鮮半島等で高かった。そのため、廃棄物焼却を表す因子は、近年急激に増大している中国都市部の廃棄物焼却や朝鮮半島の廃棄物焼却の影響を受けている可能性が示唆された。両者は、いずれも中国等アジア大陸からの越境移流の可能性を示唆したが、硫酸系二次粒子を表す因子の PSCF 値が、九州地方や瀬戸内海等の日本国内でも高くなったのに対し、廃棄物焼却を表す因子の PSCF 値は日本国内で高くならず、硫酸系二次粒子を表す因子よりもアジア大陸からの移流の割合が大きいと考えられた。塩酸・硝酸系二次粒子の PSCF 値は、廃棄物焼却の PSCF 値と同様の分布を示しており、アジア大陸の影響を強く受けている可能性が示唆された。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

フィルタ秤量法により24時間単位で各季節に20日間$\mathrm{PM}_{2.5}$及び$\mathrm{PM}_{10-2.5}$濃度を測定し、自動測定結果と比較したところ、全体的にはフィルタ秤量法よりも自動測定法が高くなる傾向がみられたが、両者の相関は非常に高いことが確認できた。また、粒子中の主要な成分について、1週間単位の測定結果と24時間単位の測定結果を比較し、$\mathrm{PM}_{2.5}$については大差がないことを示した。

粒径別粒子の成分を測定し、粒径により構成成分が大きく異なっていることや、半揮発性成分の粒子・ガス分配の傾向を明らかにすることができた。また、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の主要成分のうち、$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ と $\mathrm{NH}_{4}^{+}$ は、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の質量濃度と明瞭な相関関係がみられ、$\mathrm{PM}_{2.5}$ 高濃度事象に及ぼす影響が大きいことが分かった。さらに、$\mathrm{PM}_{2.5}$ の発生源解析の結果、$\mathrm{PM}_{2.5}$ に寄与する因子として硫酸系二次粒子や自動車、廃棄物焼却等の発生源因子を抽出し、これらの寄与率を明らかにした。寄与率が最大を示した硫酸系二次粒子を表す因子は、後方流跡線を用いた解析により、遠方からの移流の影響を受けている可能性が高いことを示した。また、風向を用いた解析から、自動車や石炭燃焼、重油燃焼を表す因子と周辺の発生源位置の関係は整合的であり、これらの因子は、地域的な発生源の影響を受けている可能性が高いこと示した。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

大気中粒子状物質の1週間毎の長期連続測定と24時間単位で各季節20日間の測定を行い、1週間単位で捕集したPM_{2.5}中の主要成分濃度が、24時間単位の測定結果と大差がないことを示した。非
常に多くの労力と経費を要するPM_{2.5}成分濃度の測定を、1週間単位で実施できる可能性を示したことは、長期にわたる連続観測を必要とする疫学研究を進展させる上で重要な知見である。

PM_{2.5}の環境基準は、年平均値に対する長期基準に加え日平均値に対する短期基準が設定されており、我が国の現状は、短期基準を大きく上回っている。PM_{2.5}の主要成分のうち、SO_{4}^{2-}とNH_{4}^{+}は、PM_{2.5}に占める割合が大きいだけでなく、PM_{2.5}質量濃度の濃度変動と明瞭な相関関係がみられ、PM_{2.5}高濃度事象に及ぼす影響が大きいことが分かった。短期基準達成のためには、SO_{4}^{2-}とNH_{4}^{+}の化合物である(NH_{4})_{2}SO_{4}の削減対策が重要であることが示された。

PM_{2.5}の発生源解析により、PM_{2.5}に寄与する発生源因子として、国外からの移流の影響が大きいと考えられる硫酸系二次粒子や廃棄物焼却、また、調査地点周辺の発生源の影響が大きいと考えられる自動車や石炭燃焼、重油燃焼を表す因子を抽出し、それらの寄与率を推定出来た。さらに、発生源解析で得られた因子を解釈する際に、風向や後方流跡線等の気象要素を組み合わせた解析を行うことで、発生源因子の解釈がより明確に出来ることを示した。これらの結果は、わが国におけるPM_{2.5}の低減施策を構築する上で重要な知見であるとともに、大気汚染常時監視として地方自治体等により実施されているPM_{2.5}成分分析結果を、有効に活用する手法を提示するものである。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

特に記載すべき事項はない。

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 常友大資、中坪良平、平木隆年、島正之、余田佳子、齊藤勝美：財団法人ひょうご環境創造協会兵庫県環境研究センター紀要、3号(2012)

「兵庫県姫路市における大気中粒子状物質及びガス状物質の並行測定（1）－成分濃度の季節変動－」

2）中坪良平、常友大資、平木隆年、島正之、余田佳子、齊藤勝美：財団法人ひょうご環境創造協会兵庫県環境研究センター紀要、3号(2012)

「兵庫県姫路市における大気中粒子状物質及びガス状物質の並行測定（2）−PM_{2.5}の発生源解析－」

3) 中坪良平、常友大資、藤原亘、齊藤勝美、余田佳子、唐寧、島正之、平木隆年：財団法人ひょうご環境創造協会兵庫県環境研究センター紀要、4号(2013)

「兵庫県の2地点におけるPM_{2.5}の発生源解析」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 常友大資、中坪良平、平木隆年、島正之、余田佳子、齊藤勝美：第52回大気環境学会(2011)「兵庫県における大気中粒子状物質及びガス状物質の並行測定（1）成分濃度の季節変動」