Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(1)-16 建物密度分布（現状） $$ m^{2} $$

図(1)-17 建物密度分布（分散シナリオ） $$ m^{2} $$
図(1)-18 建物密度分布（集約シナリオ） $$ m^{2} $$

図(1)-19 緑被率分布（現状）
図(1)-20 緑被率分布（分散シナリオ）

図(1)-21 緑被率分布（集約シナリオ）
図(1)-22 建物人工排熱分布（顯熱W/m $ ^{2} $ 、現状）

図(1)-23 建物人工排熱分布（顕熱W/m²、集約シナリオ）
図(1)-24 建物人工排熱分布（顕熱W/m²、分散シナリオ）

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本課題で作成した、全世界の人口・GDPの分布シナリオは、GHGやエアロブルの排出の空間分布を作成するために用いられ、これによって気候モデルの精度の向上に役立つものである。また、緯度経度0.5°の詳細な情報は気候変動だけでなく、大気汚染の将来予測研究にも有用な情報となった。土地利用の空間詳細なシナリオの作成に関しても、次期IPCCの土地利用分野シナリオの構築に参加し、世界的にも先駆的な空間詳細な土地利用変化シナリオを構築することに成功し、気候モデルの発展や、温暖化影響評価の高精度化に貢献することができた。

また、より地域を限定した空間詳細シナリオの構築では、本研究のLUTモデルでシミュレートされた出力を、都市気候モデルに入力することにより、都市の土地利用変化シナリオが将来の都市気候に与える影響について分析する新たな研究が可能となった。

## （２）環境政策への貢献

IPCCがオーソライズし、第5次評価報告書に向けた将来予測の社会経済条件となる空間詳細であるRCP土地利用、土地被覆シナリオの作成を行った。この結果は、RCPの4つのシナリオでハーモナイズされ、その結果がNew Hampshire大学より公開されている（http://luh.unh.edu/）。本サブテーマで行った研究により、将来の気候変動による影響を予測するために必要となる、空間詳細な
土地利用シナリオに関する知見が得られ、より詳細な気候変動影響評価や適応策の検討に資することができた。

## 6 ．国際共同研究等の状況

本課題の一部は、次期IPCC評価報告書に向けた次世代の気候変動予測シナリオ構築の第一段階である、代表的濃度シナリオ(RCP)作成の一端を担うものであり、IAMC(The Integrated Assessment Consortium)を通じて各国の関係者と、基準となる共通データやお互いの推計手法などについて情報交換を行った。また、土地利用モデルの開発に関連して、国際応用システム研究所との共同研究を実施した。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) 木下嗣基，山形与志樹，岩男弘毅（2008）：炭素クレジットが土地利用に与える影響の予測.環境科学会誌，21(1)，37-52.

2) Kinoshita, T., K. Inoue, K. Iwao, H. Kagemoto and Y. Yamagata (2008): Spatial evaluation of forest biomass usage using GIS. Applied Energy, 86(1), 1-11, 1-8.

3) Kinoshita, T., E. Kato, K. Iwao and Y. Yamagata (2008): Investigating the rank-size relationship of urban areas using land cover maps. Geophysical Research Letters, 35.

4) Kinoshita, T., T. Ohki and Y. Yamagata (2009): Woody biomass supply potential for thermal power plants in Japan. Applied Energy, 87(9), 2923–2927.

5）山形与志樹，瀬谷創，中道久美子（2011）：土地利用モデルを用いた東京都市圏の土地利用シナリオ分析．環境科学会誌，24（3），169-179.

6) Masui, T., K. Matsumoto, Y. Hijioka, T. Kinoshita, T. Nozawa, S. Ishiwatari, E. Kato, P. R. Shukla, Y. Yamagata and M. Kainuma (2011): An emission pathway for stabilization at $ 6 \, Wm^{-2} $ radiative forcing. Climatic Change, 109, 59–76.

<査読付論文に準ずる成果発表>（「持続可能な社会・政策研究分野」の課題のみ記載可。）なし

くその他誌上発表（査読なし）>

なし

## （2） 口頭発表（学会等）

1) Kinoshita, T. and Y. Yamagata: Rank-size rule using a global land cover set. GEO-BENE workshop, Laxenburg, Austria, June 2007.

2) 木下嗣基，山形与志樹：経済モデルによる全世界土地利用変化予測．環境科学会2007年会，長崎，2007年9月.

3) Kinoshita, T.: Global land-use model based on economical and terrestrial ecosystem
modelling. 2nd workshop on Climate Risk Assessment, Yokohama, Japan, February 2008.

4) 木下嗣基，石渡佐和子，山形与志樹：IPCC 新シナリオに向けた Representative Concentration Pathways の土地利用シナリオ．環境科学会2008年会，兵庫，2008年9月．

5) Kinoshita, T., T. Ohki and Y. Yamagata: Woody biomass supply potential for thermal power plants in Japan. International Conference on Applied Energy, Hong Kong, January 2009.

6) 瀬谷創，堤盛人，山形与志樹：空間的な依存性と異質性を考慮した新古典派成長モデルによる我が国の地域間所得格差分析。第39回土木計画学研究発表会・春大会，徳島，2009年6月.

7) Tsutsumi, M., H. Seya and Y. Yamagata: Regional income convergence in Japan after the bubble economy. III World Conference of the Spatial Econometric Association, Barcelona, July 2009.

8) Yamagata, Y.: 都市の炭素管理における空間詳細なシナリオ (Spatially Explicit Emission Scenario and Implications to City Carbon Management). 国際シンポジウム 都市とカーボンマネージメント: 科学と政策の連携強化に向けて, 東京, 2009年11月.

9) 山形与志樹，中道久美子：我が国における全セクターを統合したCO $ _{2} $ 排出量のマッピング：直接・間接排出量の推計と分析．第40回土木計画学研究発表会，金沢，2009年11月.

10）瀬谷創，堤盛人，山形与志樹:空間計量経済モデルを用いた地域所得収束仮説の検証．第23回応用地域学会，山形，2009年12月.

11）Yamagata, Y.: IPCC(AR5)における空間詳細な土地利用システム. シンポジウム 食料安全保障と世界の超長期食料需給, 東京, 2010年3月.

12) Nakamichi, K. and Y. Yamagata: Mapping of anthropogenic heat emission and $ CO_{2} $ emission in Tokyo Metropolitan Area. International WS on Urban Climate Projection for better Adaptation Plan, Tsukuba, Japan, June 2010.

13) Nakamichi, K. and Y. Yamagata: Evaluation of compact city on the CO $ _{2} $ emission from residential and transportation. International Urban Planning and Environment Association (UPE) 9th International Symposium, Guang Zhou, China, August 2010.

14）中道久美子，山形与志樹，山崎清，岩上一騎：全国市区町村別CO $ _{2} $ 排出量分布特性の面積カルトグラム手法による分析．環境科学会2010年大会，東京，2010年9月.

15）山形与志樹，瀬谷創，中道久美子：東京都市圏の将来の土地利用と都市環境に関するシナリオ分析．環境科学会2010年大会，東京，2010年9月.

16）山形与志樹，中道久美子，瀬谷創：土地モデルを用いた都市気候モデルへの入力変数の算出方法の検討．CRIS DAYS 2010，柏，2010年11月.

17）瀬谷創，山形与志樹，中道久美子：広域都市圏における町丁目単位の土地利用モデルの構築に関する基礎的検討．土木学会第42回土木計画学研究発表会，甲府，2010年11月.

18）中道久美子，山形与志樹：直接及び間接排出量に着目した全国市区町村別全部門CO $ _{2} $ の分布特性・要因把握の基礎分析．土木学会第42回土木計画学研究発表会，甲府，2010年11月.

19) Nakamichi, K., Y. Yamagata and H. Seya: Mapping of the $ CO_{2} $ and anthropogenic heat emission under spatially explicit urban land use scenarios. American Geophysical Union
(AGU) 2010 Fall Meeting, San Francisco, USA, December 2010.

20) Yamagata, Y., H. Bagan, H. Seya and K. Namamichi: Geographically explicit urban land use change scenarios for Mega cities: a case study in Tokyo. American Geophysical Union (AGU) 2010 Fall Meeting, San Francisco, USA, December 2010.

21）中道久美子，山形与志樹：都市圈に着目した家庭部門CO $ _{2} $ 排出量の分布特性・要因把握に関する基礎分析，第43回土木計画学研究発表会，つくば，2011年5月28-29日.

## （3） 出願特許

なし

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

なし

## （５）マスコミ等への公表・報道等

なし

（6）その他

なし

### 8 \. 引用文献

1) Grubler A., B. O. Neill, K. Riahi, V. Chirkov, A. Goujon, P. Kolp, I. Prommer, S. Scherbov and E. Slentoe (2007): Regional, national, and spatially explicit scenarios of demographic and economic change based SRES. Technological Forecasting and Social Change, 980-1029.

2) Nansai, K., N. Suzuki, K. Tanabe, S. Kobayashi and Y. Moriguchi (2004): Design of Georeference-Based Emission Activity Modeling System (G-BEAMS) for Japanese Emission Inventory Management. Online proceeding of 13th International Emission Inventory Conference, June, Florida, US, 1-11.

3) Kannari, A., Y. Tonooka, T. Baba and K. murano (2007): Development of multiple-species 1 km × 1 km resolution hourly basis emissions inventory for Japan. Atmospheric. Environment, 41, 3428-3439.

4) Wegener, M. (2004): Overview of land use transport models. in Hensher, D.A., K.J. Button, K.E. Haynes, and P.R. Stopher, (Eds.), Handbook of transport geography and spatial systems, 127–146, Amsterdam.

5) 工藤祐揮，松橋啓介，上岡直見，森口祐一（2005）：市区町村の運輸部門CO $ _{2} $ 排出量の推計.第33回環境システム研究論文発表会講演集，263-268.

6) 田中昭雄，久保隆太郎，中上英俊，石原修（2008）：世帯属性を考慮した住宅用エネルギー消費原単位の推定と将来予測．日本建築学会環境系論文集，73(628)，823-830.

7) 外岡豊，深澤大樹，中口毅博，馬場毅，石田武志，金本圭一朗（2008）：わが国民生部門の
CO $ _{2} $ 排出削減シナリオ. CGERリポートI079-2008家庭・業務部門の温暖化対策，独立行政法人国立環境研究所，91-133.

8) 深見和彦・久保和幸・木内豪・吉谷純一・末次忠司・河原能久・小林裕明・吉田武・伊藤正秀・新田弘之・城戸浩（2003）ヒートアイランド軽減技術の評価手法に関する研究。平成11－15年ヒートアイランド現象軽減対策効果の定量化と費用便益評価に関する研究，http://www.db.pwri.go.jp/pdf/D6422.pdf.

9) 古谷知之（2003）：土地利用モデルのレビュー。（財）道路経済研究所，総合的な交通政策・計画の分析評価手法とモデルの展開，道経研シリーズ，A-107.

10）山崎清，上田孝行，岩上一騎（2008）：開発人口及び誘発・開発交通を考慮した東京湾アクアラインの料金値下げ効果の計測．高速道路と自動車，51(6)，20-32.

11）米澤健一，松橋啓介（2009）：自治体規模の違いによる自家用乗用車のCO₂排出量変化の要因分析．都市計画論文集，44(3)，109-114.
S-5 地球温暖化に係る政策支援と普及啓発のための気候変動シナリオに関する総合的研究

4. 統合システム解析による空間詳細な排出・土地利用変化シナリオの開発

(2) 温室効果ガスとエアロゾル等の排出の空間分布の推定に関する研究

（独）国立環境研究所

$$ \begin{aligned}& 地球環境研究センター & 気候モデルング・解析研究室 & 野沢徹 \\& 地域環境研究センター & 大原利眞 &\\ \end{aligned} $$

<研究協力者>

$$ \begin{aligned}&( 独 )\ 国立環境研究所 \\&\begin{aligned}\\ & 地球環境研究センター &\quad 長友利晴 \ ( 平成 19\sim22 年度 )\\&&\quad 石渡佐和子 \ ( 平成 19\sim21 年度 )\\&&\quad 甲斐沼美紀子・松本健一 \ ( 以上、平成 20\sim22 年度 )\\&&\quad 川瀬宏明・比気克幸 \ ( 以上、平成 23 年度 )\\&\end{aligned}\\& 大気圈環境研究領域 &\quad 川瀬宏明 \ ( 平成 21\sim22 年度 )\cdot 石渡佐和子 \ ( 平成 22 年度 )\\&\quad 社会環境システム研究領域 &\quad 増井利彦 \ ( 平成 20\sim22 年度 )\\& 茨城大学農学部 &\quad 木下嗣基 \ ( 平成 22 年度 )\\&\end{aligned} $$

平成19～23年度累計予算額：86,255千円

（うち、平成23年度予算額：16,055千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 温室効果ガスや人為起源エアロゾルなどに起因する気候変化を定量的に推定するためには、過去から将来にわたる温室効果ガスやエアロゾル等の排出量の、空間的に詳細な経年変化を推定する必要がある。本サブテーマでは、一般に国や都市等の行政区域毎のデータとして推計されている温室効果ガスやエアロゾル等の排出量から、全球気候モデルに合うような格子点データを作成する手法を開発した。空間詳細化に際しては、本課題のサブテーマ（1）において推計された人口や農地面積などの社会経済的な変数の空間詳細分布を配分指標として採用している。この手法を国立環境研究所のアジア太平洋統合評価モデル（AIM）により推計された領域別、セクター別の将来排出量データに適用し、2100年までの空間詳細な排出量分布を推定した。得られた空間詳細排出量データは気候変動に関する政府間パネル（IPCC）の第5次評価報告書作成に向けた新シナリオ（RCP）の一部として国内外の研究者に活用されている。また、従来は考慮されていなかった農業廃棄物の燃焼に伴う排出量の季節変化について、世界各地の作物栽培時期および作物栽培区域の情報を用いて、空間詳細な農業廃棄物燃焼起源の月別排出量を推計した。一部に不自然な点は残るものの、概ね妥当な結果が得られた。さらに、既存の排出量データベースを比較解析することにより排出量推計の不確実性について調査・検討し、行政区域毎の排出量推計に関しては、緩和技術導入前後における排出係数の設定方法や緩和技術導入時期の想定の違いが大きく関与している可能性が高いことが分かった。また、空間詳細化に関しては無次元化した空間配分指標を元に配分指標の選定に起因する不確実性を調べた結果、空間配分指標の変更によって各格子
点の全体排出量に対する絶対値の幅は大きな影響を受けない可能性が高いことが分かった。

[キーワード] エアロゾル、温室効果ガス、空間分布、ダウンスケール、RCP

### 1. はじめに

全球気候モデルを用いた将来の気候変化シナリオの推定には、温室効果ガス(GHG)やエアロブル等の格子点化された排出量データが必要となる。このようなデータはこれまでにもいくつか存在していたが、国毎もしくは領域毎の排出シナリオを、現在の人口分布を重みとして格子点化しているため、人口分布データが存在しない国や地域では将来の排出量も欠損となっている。また、将来の人口分布の変遷を予測したデータが存在していないため、排出量についても将来の空間分布の変化が全く考慮されていない、等の問題点も指摘されている。さらに、森林火災など土地利用変化関連の排出量データに関しては、過去に対しても空間分布の変化が考慮されていない。全球積算した排出量としては必ずしも大きくはないものの、農業廃棄物の燃焼にともなう排出量については、本来であれば農業活動の季節変化に応じて排出量も月別に変化するはずであるが、このような年単位以下の時間変化についてはほとんど考慮されていないのが現状である。これらの問題点を克服するためには、過去から将来までの社会経済活動や土地利用変化の空間的な変遷を考慮した、GHGやエアロブル等の排出量データベースを構築する必要がある。

一方で、次期IPCC評価報告書に向けた次世代の気候変動予測シナリオの構築において、これまで相互の関係性の検討が不十分であった、自然システムと社会システムを統合して解析するアプローチが、国際的な長期気候変動予測研究の議論において重要視されている。統合的な解析枠組みの第一段階として、地球システム統合モデルに対する境界条件データとなる、将来の放射強制力（GHG濃度などの変化により対流圏界面を通過する放射フラックスの変化量）を数種類に設定した代表的濃度排出シナリオ(Representative Concentration Pathway: RCP, Moss et al., 2010) $ ^{1)} $ が、統合評価モデル(Integrated Assessment Model: IAM)グループによって作成され、2009年12月に一般公開された。国立環境研究所のIAMグループもこのRCP作成に携わっており、同グループが作成する将来排出シナリオの空間詳細化、および社会経済要因による排出を補完する形での土地利用変化と自然起源の排出を推定する必要が生じた。

また、国際的な気候モデル相互比較プロジェクトにおいては、このRCPシナリオに基づいた気候変動予測が実施されている。得られた結果は、次期IPCC評価報告書の作成に際し、温暖化影響評価研究でも活用されるが、その際には、気候変動シナリオの不確実性に関する情報が不可欠である。排出シナリオも気候変動シナリオの不確実性をもたらす大きな要因の1つであるものの、その不確実性については、これまであまり検討されてきていないのが実情である。

## 2 ．研究開発目的

以上のような背景を踏まえ、過去や将来の気候変化に及ぼす人間活動の影響の定量的な評価に資するべく、主に以下の3点を目的として本課題を実施した。

## （１）GHGやエアロゾル等の空間詳細排出量データベースの構築

本研究では、国立環境研究所のIAMであるアジア太平洋統合評価モデル（Asia-Pacific
Integrated Model: AIM）が担当するRCP6.0シナリオ（産業革命前から2100年までの放射強制力が6.0W/m²で安定化するシナリオ，Masui et al.，2011 $ ^{2)} $ ）作成の中で、AIMによる24地域の将来排出シナリオを、0.5°グリッドに空間詳細化することを目的とする。空間詳細化に際しては、本課題のサブテーマ（1）において推計された人口、国民総生産（GDP）や農地面積などの社会経済的な変数の空間詳細分布（緯度0.5°×経度0.5°）を配分指標として採用することにより、各種排出量の空間分布の経年変化を考慮した。構築した空間詳細排出量データは、RCP6.0シナリオとして国際研究グループに提供する。

## （２）農業廃棄物の燃焼に伴う月別排出量データの構築

農業廃棄物の燃焼は、各国の農業活動や季節変化に伴い、排出量が変化するものであるが、既存の排出データには、これらの季節変動を考慮したものが少ない。農業廃棄物の燃焼に伴うエアロブルの排出については、発生地点の空間情報と共に発生時期に関する季節変動が重要な情報となることから、本研究では、GHGやエアロブル等の空間詳細排出量データの改良・精緻化を目的として、作物栽培時期情報と作物栽培区域の位置情報を加味した、農業廃棄物の残渣発生量を定量化する空間配分方法を開発し、農業廃棄物の燃焼に伴う月別排出量データを構築する。

## （３）空間詳細な排出シナリオの不確実性要因の検討

空間詳細な排出データは、排出係数の更新やダウンスケールを行う際の配分指標の決め方によって結果が大きく異なり、不確実性に幅が出るものである。空間詳細排出シナリオの不確実性を考慮する上では、国・地域ごとの時系列排出量データそのものの不確実性に関する知見が不可欠である。また、空間配分指標については必ずしも明確な根拠を持って適用されているわけではなく、逆に明確な空間配分根拠を設定することも容易ではない。ここでは、代表的濃度経路(RCP)データを含む既存の排出量データベースを比較・検討することにより、時系列排出量データの不確実性をもたらす主要な要因や、空間配分指標の選定に起因する不確実性について新たな知見を得ることを目的とする。

### 3. 研究開発方法

## （１）GHGやエアロゾル等の空間詳細排出量データベースの構築

IAMにより推計されたセクター別、領域別の排出量データを、緯度0.5°×経度0.5°の格子点データに変換する方法の概念図を図(2)-1に示す。従来の研究では、IAMより推計された各種ガス、エアロブル等の排出量を、過去のある特定の時期に対して推計された、人口、GDPなどの社会経済指標の空間分布データを配分指標として用いていたが、本研究課題では、サブテーマ（1）において、IAMにより推定された社会経済シナリオを、緯度0.5°×経度0.5°の格子点データにダウンスケーリングしたデータを空間配分指標に用いることで、温室効果ガスやエアロブル等の排出量の空間的な分布の変化を表現する。IAMで取り扱うセクター別に空間配分指標を選択し、セクターおよび領域を変数とするマトリクスの各要素に対して格子点データを作成した上で、それらを足し合わせることにより、全排出量の空間詳細分布データを作成する。また、将来の排出量分布が当該年の空間配分指標にのみ依存することで空間詳細な排出量分布が不自然に不連続となってしまう可能性を避けるため、過去の排出量分布の履歴情報も参照するよう、以下のような推計手法
を採用した。

$$ \begin{aligned}E(x,y,t)&=E(x,y,t-1)+\sum_{r}\sum_{s}\left\{e_{r,s}(t)-e_{r,s}(t-1)\right\}\times\frac{w_{r,s}(x,y,t)}{\iint w_{r,s}(x,y,t)dxdy}\\&r: 領域、s: セクター、x: 経度、y: 緯度、t: 時間、\\&E(x,y,t): 空間詳細化された排出量 \\&e_{r,s}(t):IAM により推定された領域 r、セクター s の排出量 \\&\\&w_{r,s}(x,y,t): 領域 r、セクター s に対する空間配分指標 \\ \end{aligned} $$

すなわち、ある年における排出量そのものを空間配分指標で推計するのではなく、前年からの変化を空間配分指標により分配し、それを前年の排出量分布に足し合わせる方策を採った（以下、本推計手法をケース1と呼ぶ）。ただし、空間詳細化した排出量が負の値を持つグリッドが存在した場合には、当該グリッドにおける排出量を0とし、リセットした負の排出量は、同じ領域に属する別の(正值を持つ)グリッドから分散させて差し引くこととした。

図(2)-1 温室効果ガス、エアロゾル、およびそれらの前駆物質等の空間詳細な排出量分布推定手法を示した模式図。

各セクターに適用する空間配分指標としては、表(2)-1に示すようなデータ（いずれもサブテ
一マ（1）により推計されたもの）を用いた。なお、一部のセクターについては、適切と考えられる空間配分指標を用意することが困難であったため、上記方法とは若干異なる推計手法を用いた。例えば、国際船舶や航空機からの排出量に関しては、海上もしくは自由大気中での排出となるため、そもそも領域の概念が適用し難い。そのため、これらの排出量に関しては、基準年（ここでは2000年）の排出量に、IAMから推計された全球積算排出量の基準年比を掛け合わせることで求めることとした（ケース2と呼ぶ）。また、陸上交通や（畜産などを含む）農業からの排出量に関しては、領域の概念は適用可能であるものの、適切な空間配分指標（交通網や家畜頭数など）を将来にわたって推計することは困難であるため、各領域における基準年の排出量に、IAMから推計された当該領域積算排出量の基準年比を掛け合わせることで求めることとした（ケース3と呼ぶ）。なお、ケース2およびケース3については、グリッド排出量が負となることは考えられないため、これ以上の特別な措置は講じていない。

表(2)-1 各セクターに適用する空間配分指標および推計手法

推計方法	適用対象セクター（配分指標）
ケース1	トレンド推計：排出量の変化を人口、GDP等で比例配分する	・発電およびエネルギー生産（総人口）・工業活動（GDP）・溶剂利用（GDP）・民生および業務活動（農村人口）・廃棄物（総人口）・農業残渣（農地面積）
ケース2	按分推計（全球一括）：2000年の全球総排出量に対する比率で配分	・国際船舶・航空機
ケース3	按分推計（地域別）：2000年の地域別排出量に対する比率で配分	・陸上交通（鉄道および道路）・農業

## （２）農業廃棄物の燃焼に伴う月別排出量データの構築

農業廃棄物の燃焼に伴う月別排出量データの改善・精緻化に際し、農業廃棄物の発生地点の空間情報および発生時期に関する季節変動が重要な情報となる。ここでは、農業廃棄物の残渣発生について、世界各地の作物栽培時期情報と作物栽培区域の位置情報を用い、全球0.5°グリッドの格子点毎の月別残渣発生量を定量化する空間配分方法を開発した。図(2)-2に農作物残渣焼却の季節特性を反映した空間配分指標の推計方法の概要図を示す。作物栽培時期情報としては、米国農務省の作物カレンダーをもとに作成した世界各地の農事暦情報を利用した（表(2)-2）。農業残渣の焼却は農事暦における収穫期と同じ時期に発生すると仮定した。農業残渣焼却の季節配分は収穫期の月数で単純に分配している。例えば、10月のひと月のみが収穫期の場合は、10月の作物残渣焼却発生率が「1」残りの月は「0」、10月、11月のふた月が収穫期の場合は10月、11月のそれぞれの作物残渣焼却発生率を「0.5」残りの月は「0」となる。作物栽培区域の位置情報としては、米国ニューハンプシャー大学において整備されている農作物種別データを用いた。このデータは、Monfreda et al. (2008) $ ^{3)} $ による175種の作物データを基に、C3 annual（穀物、野菜、根菜類など）、
C3 N-fixing（豆科作物）、C3 perennial（果樹）、C4-annual（トウモロコシ、サトウキビなど）の4種類の作物群が占める面積割合を全球0.5°グリッドの格子点データとして整備したものであるが、C3 N-fixingとC3 perennialについては残渣焼却量が全体に比べて小さいと判断し、ここでは考慮していない。また、残渣焼却量は作物によって異なることから、加重係数を別途用意する。例えば、C3 annualには小麦と稲、穀物が含まれるが、それぞれ、IPCCガイドラインを参考に4.0、5.5、4.5と設定した。これらの情報をもとに、統合評価モデルとの親和性も考慮して世界を21の国・地域区分に分割し、C3 annual、C4 annualそれぞれに対して月別配分係数を作成した。また、国連気候変動枠組条約(UNFCC)の温室効果ガスインベントリに報告されている農作物残渣の焼却による排出量の状況を調査・検討して各国別の農作物残渣焼却による年間排出量を算定し、改良した月別配分係数を用いて全球0.5°グリッドの格子点毎の農作物残渣焼却による月別発生量データを作成した。

図(2)-2 農作物残渣焼却の季節特性を反映した空間配分指標推計手法の概要図
表(2)-2 主な地域における主要作物の栽培暦。元データが網羅的に整備されているわけではないため、作付けから収穫までの一連の情報が揃っていない場合もある。

夏作物

地域	種類	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
欧州	てんさい	-	-	作付け	作付け	収穫	収穫	収穫
欧州	スペイン	てんさい	収穫	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-	-
欧州	ドイツ	てんさい	-	-	-	-	作付け	収穫
欧州	フランス	てんさい	収穫
欧州	スペイン	綿	-	作付け	収穫	収穫	収穫	収穫
欧州	ギリシャ	綿	-	収穫	収穫	収穫	収穫
欧州	地中海	柑橘類	収穫	収穫	収穫
欧州	南部	小穀物	-	-	作付け	作付け	出穗	成熟	収穫
欧州	小穀物	-	-	作付け	作付け	出穗	成熟
欧州	トウモロコシ	-	-	-	-	作付け	成熟	収穫	収穫	収穫	収穫
欧州	フランス	トウモロコシ	-	-	絹糸抽出	成熟
欧州	ハンガリー	トウモロコシ	-	-	絹糸抽出	成熟
欧州	イタリア	トウモロコシ	-	-	作付け	作付け
欧州	南部	トウモロコシ	-	-	-	-	作付け	絹糸抽出
欧州	ひまわり	-	-	-	-	作付け	完熟	収穫	-	-	-
旧ノ連	西部	小穀物	-	-	-	作付け	生長	出穗	成熟	収穫	収穫	-	-	-
旧ノ連	東部	小穀物	-	-	-	作付け前	作付け	生長	出穗	成熟	収穫	-	-	-
旧ノ連	南部	とうもろこし	-	-	-	作付け	作付け	生長	絹糸抽出	成熟	成熟	収穫	収穫	-
旧ノ連	南部	ひまわり	-	-	-	作付け	作付け	生長	完熟	成熟	成熟	収穫	-	-
旧ノ連	南部	てんさい	-	-	-	作付け	作付け	生長	成熟	成熟	収穫	-	-
旧ノ連	中央亜	綿	-	-	-	作付け	作付け	生長	開花	成熟	収穫	収穫	収穫	収穫(遅)
中国	サトウキビ	収穫	収穫	-	-	-	-	-	-	-	-	収穫	収穫
中国	早稲	-	-	作付け	作付け	出穗	成熟	収穫	-	-	-	-	-
中国	水稲	-	-	-	作付け	作付け	生長	出穗	成熟	収穫	収穫	-	-
中国	稲-晚植	-	-	-	-	-	-	作付け	生長	出穗	成熟	収穫	収穫
中国	トウモロコシ	-	-	-	作付け	作付け	開花	絹糸抽出	成熟	収穫	収穫	-	-
中国	大豆	-	-	-	作付け	作付け	開花	Podding	成熟	収穫	収穫	-	-
中国	綿	-	-	-	作付け	作付け	開花	開花	成熟	収穫	収穫	-	-
東南アジア	稲	-	-	-	-	作付け	作付け	出穗	成熟	成熟	収穫	-	-
東南アジア	トウモロコシ	-	-	-	-	作付け	作付け	絹糸抽出	成熟	収穫	収穫	-	-
南アジア	穀物	-	-	-	-	-	-	作付け	出穗	-	-
南アジア	綿	-	-	-	-	-	-	作付け	生長	開花	開花	収穫	-
南アジア	油料種子	-	-	-	-	-	-	作付け	生長	成熟	成熟	Boll stage	収穫
南アジア	稲	収穫
北米	フロリダ	サトウキビ	収穫	収穫	-	-	-	-	-	-	-	収穫	収穫
北米	フロリダ	綿	-	作付け	-
北米	カナダ	小穀物	-	-	-	作付け前	作付け	生長	出穗	成熟	収穫	-
北米	カナダ	菜種	-	-	-	作付け前	作付け	生長	開花	成熟	収穫	-
北米	カナダ	トウモロコシ	-	-	-	-	-	作付け	生長	綿糸抽出	成熟	収穫	-
北米	米国	トウモロコシ	-	-	-	作付け	作付け	生長	綿糸抽出	成熟	成熟	収穫	-
北米	米国	ソルガム	-	-	-	-	作付け	生長	出穗	成熟	成熟	収穫	-
北米	米国	小穀物	-	-	-	作付け	作付け	出穗	成熟	収穫	収穫	-
北米	米国	綿	-	-	-	作付け	作付け	生長	成熟	成熟	成熟	収穫	収穫
北米	米国	大豆	-	-	-	-	作付け	成熟	成熟	成熟	収穫	-

地域	種類	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
メキシコ	サトウキビ	収穫	収穫	収穫	収穫	作付け	収穫	-	-	-	-	-	収穫
メキシコ	柑橘類	収穫	収穫	収穫	収穫	作付け	収穫	-	-	-	-	-	収穫
メキシコ	コーヒー	収穫	収穫	収穫	-	-	-	-	-	-	-	-	収穫
メキシコ	ソルガム	-	-	-	-	作付け	作付け	生長/交配	成熟	成熟	成熟	収穫	収穫
メキシコ	トウモロコシ	-	-	-	-	作付け	作付け	生長/交配	成熟	成熟	成熟	収穫	収穫
アルゼンチン	トウモロコシ	絹糸抽出	登熟	登熟	収穫	収穫	-	-	-	作付け	作付け	作付け	生長
アルゼンチン	綿	完熟	登熟	収穫	収穫	収穫	収穫	-	-	作付け	作付け	作付け	生長
アルゼンチン	大豆	作付け	開花	podding	登熟	収穫	収穫	-	-	-	-	-	作付け
ブラジル	大豆	開花	podding	登熟	収穫	収穫	-	-	-	-	作付け	作付け	作付け
ブラジル	綿	完熟	成熟	収穫	収穫	-	-	-	-	-	作付け	作付け	生長
ブラジル	柑橘類	-	-	-	-	収穫	-	-	収穫	収穫	収穫	収穫	-
ブラジル	トウモロコシ	-	-	-	-	収穫	収穫	-	-	-	-	-	-
ブラジル	コーヒー	-	-	-	-	-	収穫	収穫	収穫	成熟	成熟	成熟	-
ブラジル	サトウキビ	-	-	-	-	-	収穫	収穫	収穫	収穫	収穫	-	-
東アフリカ	穀物(minor)	収穫	収穫	収穫	-	-	作付け	-	開花
東アフリカ	Belg Grain	-	作付け	作付け	作付け	交配	収穫	-	-	-	-	-	-
東アフリカ	トウモロコシ	-	-	作付け	作付け	交配	交配	収穫	収穫	収穫	収穫	収穫	-
東アフリカ	ソルガム	-	-	作付け	作付け	作付け	交配	交配	収穫	収穫	収穫	-	-
東アフリカ	穀物	-	-	作付け	作付け	作付け	交配	交配	成熟	-	収穫
東アフリカ	小穀物	-	-	作付け	作付け	作付け	交配	交配	成熟	-	収穫
南アフリカ	トウモロコシ	綿糸抽出	登熟	登熟	収穫	収穫	-	-	-	-	作付け	作付け	生長
西アフリカ	粗穀物	セイシエル	-	-	作付け	作付け	作付け	作付け	開花	開花	収穫	-	-
西アフリカ	粗穀物	海岸	-	-	作付け	作付け	作付け	収穫	収穫	収穫	-
西アフリカ	稲	セイシエル	-	-	作付け	作付け	作付け	作付け	開花	収穫	-	-
西アフリカ	稲	海岸	-	-	作付け	作付け	作付け	収穫	収穫	作付け	生長	収穫	収穫
西アフリカ	ココア	開花	開花	収穫	-
西アフリカ	ソルガム	成熟	-
西アフリカ	トウモロコシ	成熟	-
中東・エジブト	綿	-	-	作付け	作付け	作付け	作付け	生長	-	-	収穫	-	-
中東・エジブト	穀物	-	-	-	-	-	作付け	生長	-	-	-	-	-
中東・エジブト	油料種子	-	-	-	-	-	作付け	生長	-	-	-	-	-
豪州	綿	生長	交配	登熟	登熟/収穫	収穫	収穫	-	-	作付け	作付け	作付け	生長
豪州	ソルガム	作付け	交配	登熟	登熟/収穫	収穫	収穫	-	-	-	作付け	作付け	作付け
豪州	サトウキビ	収穫	-	-	-	-	-	収穫	収穫	収穫	収穫	収穫	収穫
地域	種類	1月	2月	3月	4月	5月	6月	7月	8月	9月	10月	11月	12月
欧洲	北部	穀物	休止	休止	休止	綠化	休止
欧洲	南部	穀物	出穗
欧洲	スペイン	穀物	準休止	綠化	出穗	成熟
欧洲	地中海	穀物	收穫
欧洲	イタリア	穀物	出穗	作付け
欧洲	フランス	穀物	綠化	出穗	成熟	收穫
欧洲	ハンガリー	穀物	成熟	收穫
欧洲	ルーマニア	穀物	出穗
欧洲	ボーランド	穀物	出穗
欧洲	英	成熟	作付け
欧洲	デンマーク	穀物	作付け
欧洲	ボーランド	穀物	成熟
欧洲	英	收穫	作付け
欧洲	英
欧洲	ボーランド	菜種	開花	收穫	作付け
欧洲	菜種	開花	收穫	作付け	作付け
欧洲	菜種
旧ソ連	北部	穀物	休止	休止	休止	休止	生長	出穗	登熟	作付け	生長	耐凍性強化	休止	休止
旧ソ連	南部	穀物	休止	休止	綠化	綠化	出穗	登熟	收穫	作付け前	作付け	運作付け	耐凍性強化	休止
中国	穀物	休止	休止	作付け	出穗	登熟	收穫	-	-	作付け	作付け	生長	休止
南アジア	小麦	出穗期	登熟	登熟	登熟	-	-	-	-	-	作付け	生長	生長
北米	米国	穀物	休止	休止	作付け	作付け	出穗	登熟/收穫	收穫	-	作付け	生長	耐凍性強化	休止
メキシコ	小麦	生長	出穗	出穗	收穫	收穫	-	-	-	-	-	生長	生長
野菜	收穫	收穫	收穫	收穫	-	-	-	-	-	-	-	收穫
アルゼンチン	小麦	收穫	-	-	-	-	作付け	生長	生長	出穗	成熟	成熟	收穫
ブラジル	小麦	-	-	-	作付け	作付け	生長	生長	出穗	成熟	收穫	收穫	收穫
北西アフリカ	穀物	生長	生長	出穗	出穗	收穫	收穫	-	-	-	-	作付け	作付け
南アフリカ	小麦	作付け	作付け	作付け	-	-	-	成熟	-	-
中東・エ	南部	小麦	出穗	出穗	收穫	-	收穫	作付け	作付け	作付け	-	-
ジオ	北部	小麦	綠化	出穗	收穫	-	收穫	作付け	作付け	-	-
豪州	小麦	收穫	-	-	-	作付け	作付け	生長	生長	出穗	成熟	收穫	收穫

## （３）空間詳細な排出シナリオの不確実性要因の検討

## 1 ）RCP の過去データの不確実性要因の検討

Lamarque et al. (2010) $ ^{4)} $ によると、RCPより提供された過去の空間詳細排出量データベース(以下、RCP-DBとよぶ)は、1850～2000年を対象として、基準年（2000年）排出量とそれに対する各年の排出量比率をそれぞれ設定した上で作成されている。図(2)-3にRCP-DBの排出量推計方法の概念図を、表(2)-3に具体的な手順を示す。

（※）排出量比率には活動量や排出係数の変化が反映されている。

図(2)-3 RCP-DB における推計の考え方

表(2)-3 RCP-DB の作成手順

①	全球レベルまたは地域レベルのデータセットを組み合わせることによって、地域別・ガス別・排出源セクター別に基準年（2000年）排出量を作成。
②	RETRO (Schultz and Rast, 2007) $ ^{5)} $ とEDGAR-HYDE (Van Aardenne et al., 2001) $ ^{6)} $ を組み合わせることによって、地域別・ガス別・排出源セクター別に基準年排出量に対する各年の排出量比率（排出量の時系列トレンド）を作成。
③	時系列トレンドを基準年排出量に適用することによって、地域別・ガス別・排出源セクター別に過去の排出量を推計。
CH_{4}、CO、NOx、NMVOC（非メタン揮発性有機化合物）、NH_{3}に関する基準年排出量の作成にあたっては、公表または審査済みの地域レベルインベントリが優先的に用いられた。具体的には、欧州諸国を対象とするEMEP（Vestreng et al., 2006） $ ^{7)} $ 、アジア域を対象とするREAS（Ohara et al., 2007） $ ^{8)} $ 、北米を対象とするUS-EPAの各インベントリである（こうしたデータセットは全球レベルのインベントリよりも実態が適切に反映されている）。また、地域レベルの情報が得られない場合は、EDGAR（Van Aardenne et al., 2005） $ ^{9)} $ のデータが使用された。一方、ブラックカーボン（BC）と有機炭素（OC）についてはBond et al.（2007） $ ^{10)} $ とJunker and Liousse（2008） $ ^{11)} $ 、SO_{2}についてはSmith et al.（2011） $ ^{12)} $ 及び国連気候変動枠組条約（UNFCCC）インベントリ等が用いられた。

排出量の時系列トレンドは、技術情報が豊富に盛り込まれている RETRO(Schultz and Rast, 2007)と対象期間が長く幅広い排出源セクターが取扱われている EDGAR-HYDE(Van Aardenne et al., 2001)の情報を最大限活用しつつ、基準年排出量に対する各年の排出量比率を定義することにより推計した。期間毎の推計方法（使用されたデータセット）は表(2)-4の通りである。

表(2)-4 時系列トレンド作成にあたっての推計方法（期間別）

期間	推計方法（使用されたデータセット）
1850～1890年	EDGAR-HYDEに基づき外挿（燃料消費量及び人口データに基づく）。
1890～1960年	EDGAR-HYDEに基づき推計。
1960～1990年	RETROとEDGAR-HYDEの両方を組み合わせることにより推計。
1990～2000年	RETROに基づき推計。

※但し、1960年と1990年については連続性を保つために補正作業を実施。

前述のとおり、①RCP-DB は複数のデータセットを組み合わせることによって推計が行われていること、②不確実性の検証にあたって比較対象となる DB が限られていること、③比較対象として有効な UNFCCC インベントリにも不確実性が含まれていること等を勘案すると、不確実性の定量化は決して容易ではない。一方で、RCP-DB の排出量データを UNFCCC インベントリ等と比較したところ、一部の国・地域の排出源セクターにおいて比較的大きな誤差が特定され、またその要因が類推されたことから、不確実性を評価する上での1つの指標となると考えられる。そこで、本研究では、RCP-DB の不確実性を示す指標として、UNFCCC インベントリにおける各国の排出量との比較を行い、誤差の要因について整理を行った。

## 2 ）過去の時系列排出量データの相互比較および不確実性要因の検討

国・地域ごとの時系列排出量データに存在する不確実性の要因分析に際しては、本来であれば、温室効果ガスや対流圈エアロブル、大気化学物質など複数の物質に対して、また、工業プロセスや産業活動など複数のセクターに対して、詳細に調べなければならない。しかしながら、既存の排出量データベースに対して、活動量や排出係数などのデータを全球規模で網羅的に入手することは極めて困難であるため、近年（1980～2000年）のアジアにおける主要国を対象に、代表的な排出量データベースにおける主要なセクターにおける排出量を比較し、複数の排出量データベー
ス間の差とその要因について検討した。なお、調査物質としては、気候変化シナリオにおける大きな不確実性要因の1つである対流圏エアロゾルを対象とした。

## 3 ）空間配分指標の設定に起因する不確実性の検討

空間配分指標としては、人口、GDP、農地面積などが用いられているが、主要な空間配分指標としては、1990年および2000年における人口、GDPがもっとも広範に利用されている。このことから、1990年および2000年における人口、GDPの全球分布データを、それぞれのデータにおいて全球で最大となる数値が1となるように無次元化し、それらのデータから求めた各格子点における分散をズレ幅として分析した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）GHGやエアロゾル等の空間詳細排出量データベースの構築

国立環境研究所の統合評価モデルAIMにより推計されたRCP6.0シナリオに対応する領域別、セクター別の排出量データから、本課題のサブテーマ（1）において推計された社会経済指標の空間詳細分布データを空間配分指標として、前節で述べた推計手法により2000年から2100年までの緯度0.5°×経度0.5°の格子点データを推計した。図(2)-4は、ケース1の手法により推計したエネルギー集約型の工業活動によるCH₄排出量および民生・業務活動によるBC排出量の空間分布を示す。なお、2000年における空間詳細排出量データはRCPに向けて国際コミュニティより提供されたものであり、厳密には一致しないものの、EDGARのデータベースと著しく異なるものではない。また、空間配分指標として、エネルギー集約型の工業活動からの排出にはGDPを、民生・業務活動からの排出には農村人口を用いている。AIMの出力によれば、エネルギー集約型の工業活動によるCH₄排出量は、欧米などの先進国地域においては、将来的に排出量が減少する一方、中国やインドなどのアジア地域などでは、将来的に排出量が増加していくと推計されている。図(2)-4を見ても明らかなように、このような変化が、空間詳細な格子点データでも表現されていることが分かる。民生・業務活動による黒色炭素排出量についても同様に、AIMでの推計に基づき、排出量が全球的に減少していくことが分かる。将来の排出量推計を当該年の空間配分指標のみに依存すると仮定した場合、特に直近の将来において排出量分布が著しく不連続となってしまう傾向が見られたが、将来の排出量推計値が過去（ここでは2000年）の排出量分布にも依存するように改良したことにより、空間分布においても図(2)-4に見られるような滑らかな経年変化を示すようになったと考えられる。ただし、AIMの推計次第ではあるが、推計した空間詳細排出量分布が不自然と思われる例も散見されたため、表(2)-1に示した各セクターに対する空間配分指標の妥当性も含め、今後もダウンスケーリング手法を改良する必要があると考えられる。参考までに、図(2)-5、図(2)-6には、それぞれケース2およびケース3の手法により推計した、国際船舶によるSO₂排出量（図(2)-5）、農業によるメタン排出量（図(2)-6左側）、陸上交通によるNOx排出量（図(2)-6右側）を示す。細かい点の指摘までは割愛するが、基本的には意図したとおりの空間詳細排出量分布が推計されている。なお、このようにして作成されたRCP6.0シナリオに対応するガス別、セクター別の空間詳細排出量データは、IPCC第5次評価報告書作成に向けた代表的濃度シナリオの一部として公開され、世界各国の気候変動予測シミュレーションにも活用されている。
(a)

IND emissions for CH4

(b)

(d)

(e)

(c)

DOM emissions for BC

(f)

IND emissions for CH4

DOM emissions for BC

図(2)-4 ケース1の手法により推計した空間詳細排出量分布。左側（a-c）はエネルギー集約型の工業活動による $ CH_{4} $ 排出量の空間分布、右側（d-f）は民生および業務活動によるBC排出量の空間分布を示す。上段から、（a,d）2000年、（b,e）2050年、（c,f）2100年の推計分布。単位は $ \mathrm{ton}(\mathrm{CH}_{4} $ or BC)/yr/cell。見易さのため、排出量の対数で色分けしている。
(a)

(b)

(c)

図(2)-5 ケース2の手法により推計した国際船舶による$\mathrm{SO}_{2}$排出量の空間分布。上段から、(a)2000年、(b)2050年、(c)2100年の推計分布。単位は$\mathrm{ton}(\mathrm{SO}_{2})/\mathrm{yr}/\mathrm{cell}$。見易さのため、排出量の対数で色分けしている。
(a)

AGR emissions for CH4

(b)

(d)

TRA emissions for NO2

(e)

AGR emissions for CH4

(c)

TRA emissions for NO2

(f)

AGR emissions for CH4

TRA emissions for NO2

図(2)-6 ケース3の手法により推計した空間詳細排出量分布。左側（a-c）は農業による $ CH_{4} $ 排出量の空間分布、右側（d-f）は陸上交通によるNOx排出量の空間分布を示す。上段から、(a,d)2000年、(b,e)2050年、(c,f)2100年の推計分布。単位は $ \mathrm{ton}(\mathrm{CH}_{4}\mathrm{or}\mathrm{NO}_{2})/\mathrm{yr}/\mathrm{cell} $ 。見易さのため、排出量の対数で色分けしている。
## （２）農業廃棄物の燃焼に伴う月別排出量データの構築

2011年に報告された温室効果ガスインベントリにおける農作物残渣の焼却による排出量の状況を調査・検討した結果、先進国については同インベントリで報告されている数値を利用して、途上国については2006年版IPCCガイドラインに準じて、各国別の農作物残渣焼却による年間排出量を算定することとした。途上国の推計値のうち、特に排出量が多かった中国、インドについて気候変動枠組条約に提出された国別報告書の数値と比較した結果、大きな差異は見られなかった。得られた各国別排出量は、0.5°グリッド毎の各国の面積データと同じく0.5°グリッド毎の陸域農地面積割合データから、各国の農地が0.5°グリッド毎に占める割合のデータを作成し、同データに従って各国の排出量を0.5°グリッドに配分することにより、全球0.5°グリッドに空間配分した。月別排出量への配分は、一部の地域において周辺地域との連続性等を考慮して改良した月別配分係数データを用いた。図(2)-7はこのようにして作成した2000年1,4,7,10月における農作物残渣焼却によるCO排出量を示す。中国の揚子江付近にまだ不自然な境界線が見られるものの、概ね妥当な排出量分布が得られていると考えられる。一方で、今回の農作物残渣焼却による月別排出量推計においては、残渣焼却時期は収穫期と同一と仮定している、2期作・2毛作が反映できていない、気象要素が考慮されていない、などの問題点があり、これらの対応は今後の課題である。
(a)

(b)

(c)

(d)

agri. waste burn. emiss. CO

agri. waste burn. emiss. CO

図(2)-7 農業廃棄物の燃焼に伴うCOの月別排出量。(a) 2000年1月、(b) 2000年4月、(c) 2000年7月、(d) 2000年10月。単位は kt-CO/mon/cell。見易さのため、排出量の対数で色分けしている。

## （３）空間詳細な排出シナリオの不確実性要因の検討

## 1 ）RCP過去データの不確実性要因の検討

RCP-DBの不確実性を示す指標として、UNFCCCインベントリとの誤差を整理し、米国を事例に表(2)-5に結果を示す。

表(2)-5 RCP-DBとUNFCCCとの誤差

主要国	主な排出源セクター/ガス	RCP-DBとUNFCCCとの誤差[%]
1990年	2000年
米国	産業	SO₂	6.5	0.3
運輸	CO	19.6	2.6
NMVOC	31.5	12.0
民生	CH₄	44.4	3.6
溶剂使用	NMVOC	39.3	0.2
農業	CH₄	0.1	12.4
廃棄物	CH₄	21.8	6.0