Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表(2)-5に示した結果の不確実性について、その要因を2000年排出量の視点から整理を行った。Lamarque et al. (2010)によると、主要先進国の2000年排出量は各国が毎年提出しているUNFCCCインベントリを参照し設定しているとされている。しかし、実際にRCP-DBとUNFCCCインベントリを比較したところ、多くの国・地域、排出源セクターにおいて異なる値が示された。

値が異なる主な要因としては再計算の影響が挙げられる。再計算とは、UNFCCC インベントリの作成にあたって新規排出・吸収源の追加（推計対象の拡大）やデータの改善等に伴い、各国が必要に応じて毎年実施するものである。今回の分析では比較対象として最新の UNFCCC インベントリ（2009年に提出されたインベントリ）を用いたが、RCP-DBを作成するにあたって参照されたUNFCCC インベントリから値の更新が実施されており、したがって排出量の値に差が生まれたと考えられる。

参考までに、米国が2005年以降に提出したUNFCCCインベントリの2000年排出量を例示する(表(2)-6)。いずれの国とも毎年再計算を実施しており、総排出量を前年と比較した場合、最大で約30％の差が発生している。

表(2)-6 再計算に伴う2000年排出量の変動（米国）（単位は$\mathrm{G g}-\mathrm{C O}_{2}$）

カテゴリー	2005年提出	2006年提出	2007年提出	2008年提出	2009年提出
エネルギー	5,985,342.12	5,994,287.86	6,069,217.43	6,067,772.65	6,059,934.22
エ業プロセス	332,056.83	329,589.05	338,671.42	326,465.56	356,315.05
溶剂その他の製品の利用	4,766.04	4,766.04	4,766.04	4,879.50	4,879.50
農業	444,088.13	458,438.85	547,358.67	447,908.00	399,444.64
土地利用、土地利用変化及び林業	-816,072.54	-753,132.79	-735,366.26	-643,614.33	-684,459.12
廃棄物	180,587.83	188,846.89	165,867.08	155,593.98	154,606.92
合計	6,130,768.41	6,222,795.90	6,390,514.38	6,359,005.36	6,290,721.21

## 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

先進国、途上国などのバランスを考え、日本、中国、インドの3カ国を対象とした。また、対象物質としては、地域性が大きく、気候への影響も比較的大きいと思われるSO₂およびBCを、対象セクターとしては、排出規模の大きい産業分野を選択した。なお、調査に用いたデータベースは、RCPシナリオとUNFCCCインベントリ、アジア域を中心としたREASデータ（Ohara et al., 2007）である。共通した傾向として、排出量の経年変化はおおむね一致しているが、一部では大きな差異が認められた。その原因について、文献等をもとに考察した結果、排出係数の上限値（緩和技術導入前）および下限値（緩和技術導入後）の設定方法の違いや、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、排出量の絶対値については大きな差異が見られ、この傾向は特にBCエアロブルで顕著であり、やはり排出係数や緩和技術に関する想定の違いが大きく影響していると考えられる。

## 3 ）空間配分指標の設定に起因する不確実性の検討

主要な空間配分指標として用いられる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結果を表(2)-7に示す。これより、各指標を用いた時の標準偏差が0.05以内に収まる格子点数が99%を超えることが分かった。個別の格子点においては、排出量の値が何倍にも変化する状況にもなり得るが、各格子点の全体排出量に対する絶対値の幅はそれほど変わらず、空間配分指標の変更によって大きな影響が出ない可能性が高いと推測される。

表(2)-7 4つの空間配分指標の無次元化平均値及び標準偏差集計結果（格子点数）

平均值	標準偏差
0	8969	0	8969
0 ~ 0.05	58336	0 ~ 0.05	58447
0.05 ~ 0.1	460	0.05 ~ 0.1	374
0.1 ~ 0.15	68	0.1 ~ 0.15	62
0.15 ~ 0.2	19	0.15 ~ 0.2	9
0.2 ~ 0.25	9	0.2 ~ 0.25	4
0.25 ~ 0.3	2	0.25 ~ 0.3	2
0.3 ~ 0.35	1	0.3 ~ 0.35	0
0.35 ~ 0.4	2	0.35 ~ 0.4	0
0.4 ~ 0.45	1	0.4 ~ 0.45	1
0.45 ~ 0.5	1	0.45 ~ 0.5	0

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

本課題において整備した温室効果ガスやエアロブル、およびそれらの前駆物質等の空間詳細排出量の経年変化データベースは、気候モデルを用いた温暖化予測研究の重要な境界条件（入力データ）となる。将来の温暖化予測の不確実性に関しては、気候モデルにおける雲などの素過程の取り扱いに起因するものが盛んに議論されているが、境界条件についても、同等程度かそれ以上の不確実性が存在していると考えられる。その不確実性に関する知見を得ることは、将来の温暖化予測における不確実性の定量化（例えば、気温上昇や降水量変化に統計的な信頼区間の情報を付加することなど）、さらには不確実性の低減に関する新たな情報の提供に役立つと考えられる。

## （２）環境政策への貢献

本サブテーマの一部は、IPCC第5次評価報告書作成に向けた代表的濃度シナリオ（RCP）の一端を担うものであり、本研究において空間詳細排出量データを作成した6W/m²のシナリオ（RCP6.0シナリオ）はインターネットを通じて広く国際的に公開され、気候モデルによる将来の気候変動予測シミュレーションにも活用されている。これらは、次世代の気候変動予測シナリオの構築を下支えしていると言う意味で、政策に貢献していると言える。

また、対流圏エアロゾルはその気候へのインパクトが比較的大きいにも関わらず、いまだ大きな不確実性が存在しており、温室効果ガスの増加に伴う将来の気候変化予測シナリオの構築にも少なからぬ影響を与えている。不確実性をもたらす大きな要因の1つである排出量を精緻化
し、新たな知見をもたらすことにより、今後の温暖化対策立案などに用いられる気候変動予測シナリオの定量化に貢献することが可能となる。

## 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、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活発な議論や意見交換を行った。また、空間詳細排出量推計の不確実性に関しては、米国大気研究センター（NCAR）の研究者と頻繁に意見交換を行った。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

<論文（査読あり）>

1) 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.

2) Kawase, H., T. Nagashima, K. Sudo, and T. Nozawa (2011): Future changes in tropospheric ozone under Representative Concentration Pathways (RCPs). Geophys. Res. Lett., 38, L05801.

<査読付論文に準ずる成果発表>

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) Nozawa, T.: Impact of carbonaceous aerosols on observationally constrained attributable warming and future prediction. 1st International Workshop on KAKUSHIN Program, Honolulu, USA, February 2008.

2) 竹村俊彦，野沢徹：21世紀のエアロブルの分布と放射強制力の予測．日本気象学会2008年度秋季大会，仙台，2008年3月.

3) 磯崎勉，野沢徹，植田宏昭：プレモンスーン期の大気・地表面加熱におけるエアロゾルの寄与．日本気象学会2008年度秋季大会，2008年3月．

4) Masui, T., K. Matsumoto, Y. Hijioka, T. Kinoshita, T. Nozawa, S. Ishiwatari and E. Kato: Emission pathway for $ 6W/m^{2} $ . IAMC Meeting, Tsukuba, Japan, September 2010.

5) 川瀬宏明，永島達也，須藤健悟，野沢徹：RCPシナリオに基づいた対流圏オゾンの将来予測. 日本気象学会 2010年度秋季大会，京都，2010年10月.
## （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

1) 成果の記者発表（2011年9月26日、筑波研究学園都市記者会配付）

(6) その他

なし

### 8 \. 引用文献

1) Moss, R.H., J.A. Edmonds, K. Hibbard, M. Manning, S.K. Rose, D. van Vuuren, T. Carter, S. Emori, M. Kainuma, T. Kram, G. Meehl, J. Mitchell, N. Nakicenovic, K. Riahi, S.J. Smith, R. Stouffer, A.M. Thomson, J. Weyant and T. Wilbanks (2010): The next generation of scenarios for climate change research and assessment. Nature, 463, 747–756.

2) 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.

3) Monfreda, C., N. Ramankutty and J.A. Foley (2008): Farming the planet: 2. Geographic distribution of crop areas, yields, physiological types, and net primary production in the year 2000. Global Biogeochem. Cycles, 22, GB1022.

4) Lamarque, J.-F., T.C. Bond, V. Eyring, C. Granier, A. Heil, Z. Klimont, D. Lee, C. Liousse, A. Mieville, B. Owen, M.G. Schultz, D. Shindell, S.J. Smith, E. Stehfest, J. van Aardenne, O.R. Cooper, M. Kainuma, N. Mahowald, J.R. McConnell, V. Naik, K. Riahi and D.P. van Vuuren (2010): Historical (1850-2000) gridded anthropogenic and biomass burning emissions of reactive gases and aerosols: methodology and application. Atmos. Chem. Phys., 10, 7017-7039.

5) Schultz, M. and S. Rast, eds. (2007): Emission datasets and methodologies for estimating emissions. RETRO Report D1-6.

6) Van Aardenne, J.A., F.J. Dentener, J.G.J. Olivier, C.G.M. Klein Goldewijk and J.Lelieveld Global Biogeochem (2001): A 1 x 1 degree resolution dataset of historical anthropogenic trace gas emissions for the period 1890–1990. Cycles, 15, 909–928.

7) Vestreng, V. et al. (2006): EMEP, Inventory Review 2006: Emission data reported to the LRTAP Convention and NEC Directive, Stage 1, 2 and 3 review, Evaluation of
inventories of HMs and POPs.

8) Ohara, T., H. Akimoto, J. Kurokawa, N. Horii, K. Yamaji, X. Yan and T. Hayasaka (2007): An Asian emission inventory of anthropogenic emission sources for the period 1980–2020. Atmos. Chem. Phys., 7, 4419–4444.

9) Van Aardenne, J. A., F. Dentener, J. G. J. Olivier, and J. A. H. W. Peters (2005): The EDGAR 3.2 Fast Track 2000 dataset (32FT2000), available at http://www.mnp.nl/edgar/model/v32ft2000edgar/docv32ft20.

10) Bond, T. C., E. Bhardwaj, R. Dong, R. Jogani, S. Jung, C. Roden, D. G. Streets and N. M. Trautmann (2007): Historical emissions of black and organic carbon aerosol from energy-related combustion, 1850-2000. Global Biogeochem. Cycles, 21, GB2018.

11) Junker, C. and C. Liousse (2008): A global emission inventory of carbonaceous aerosol from historic records of fossil fuel and biofuel consumption for the period 1860–1997. Atmos. Chem. Phys., 8, 1–13.

12) Smith S. J., J. A. van Aardenne, Z. Klimont, R. Andres, A. Volke and S. D. Arias (2011): Historical Sulfur Dioxide Emissions: 1850–2005. Atmos. Chem. Phys., 11, 1101–1116.
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

(3) 空間詳細シナリオの検証と国際研究ネットワークの構築に関する研究

（独）国立環境研究所

地球環境研究センター GCPつくば国際オフィス フェロー ソバカル・ダカール

<研究協力者>

（独）国立環境研究所

$$ \begin{aligned}& 地球環境研究センター \quad 牧戸泰代 \ ( 平成 19\sim22 年度 )\cdot アニル \cdot ラウト \ ( 平成 19 年度 )\cdot\\&\quad\quad\quad\quad\quad ラビニア \cdot ポルツキ \ ( 平成 20\sim22 年度 )\cdot\\&\quad\quad\quad\quad\quad スダカル \cdot イエドラ \ ( 平成 22 年度 )\end{aligned} $$

トゥラキット・バンディット大学 アムナド・フダングシルプ

平成19～23年度累計予算額：90,155千円

（うち、平成23年度予算額：17,955千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 都市域は気候変動シナリオの妥当性を検証するのに適している。都市域は地球の陸地の約2.2%にすぎないが、地球全体の一次エネルギー需要のおよそ3分の2を占め、国内総生産(GDP)の大部分を生み出し、エネルギーに関連したCO₂の約70%を排出している。これまでのポトムアップ方式によって都市エネルギーや炭素について調査した研究は、主として輸送・住宅・商業・工業・廃棄物などの個別分野に分割されている。このため、都市研究を統合し、都市域に関する更なる研究を可能にして研究成果を拡大することで、気候変動シナリオが検証できるような研究体制を構築することが重要である。都市域のトップダウン分析とポトムアップ方式の(場所に基づく)評価が一層必要であり、都市データベースの整備や統合が求められている。これらの背景を受けて、本サブテーマでは都市の社会経済・エネルギーおよびCO₂排出に関する新たなボトムアップ分析を行い、中国・タイ・インドならびに日本の都市域における気候変動シナリオの検証に役立てることを目指した。同時に、このプロジェクトを推進するために世界中の著名な学識経験者を含む国際的な研究ネットワークを構築し、国際的なモデル化フォーラムを立ち上げた。研究成果は、都市域やエネルギーおよび排出に関して、IPCCやグローバル・エネルギー評価(Global Energy Assessment)など、既存のグローバルな統合機関や国際評価にも貢献した。

[キーワード] 研究ネットワーク、都市域、シナリオ検証、炭素管理

### 1. はじめに

都市域は地球の陸地の約2.2％を占める。地球の総人口と都市域の人口は2005年には65億人と31億6千万人であったが、2030年までにそれぞれ82億人と49億人に増加すると予想されている。将来のグローバルな人口増加は殆ど全てが都市人口の増加によるものであり、このため、都市域は都
市人口や関連するインフラおよび経済などの社会的変動要因を通じて重要な役割を果たすと考えられる。予測によると、都市人口は2030年までに18億人増加し、2050年までに32億人増加する。

都市域は気候変動シナリオの妥当性を検証するのに適しているが、都市レベルで得られる情報は限られているのが現状である。本サブテーマでは、大都市および都市の発展について研究を行い、また、同時に国際的な研究ネットワークを構築・推進し、ケーススタディーを充実させ、様々な状況におけるシナリオの検証に役立つ情報の収集を可能にする。都市域は世界の一次エネルギー需要の約3分の2を占め、エネルギー関連のCO₂のおよそ70%を排出している。北京・東京・バンコクなどの大都市は、経済的・社会的な変動要因やエネルギーおよび炭素排出状況ならびにアジアにおけるその規模と発展のスピードを考慮すると、気候変動シナリオの検証を進めるのに十分な規模である。しかし、都市やシステムとしての都市域に関する知識は限られており、従来の研究は主としてセクター別に行われている。しかも、ボトムアップ型の都市エネルギーと炭素排出に関する研究は、輸送・住宅・商業・工業・廃棄物など、個別分野に分割されている。従って、都市域の研究を充実させて本研究の成果を拡大できるような研究体制を構築することが重要であり、本サブテーマでは、都市域の社会経済・エネルギーおよびCO₂排出を分析するとともに、国際的な研究ネットワークを構築して本プロジェクトの全体目標の達成を目指す。

### 2. 研究開発目的

本サブテーマの主な目的は以下の通りである。

（1）都市の社会経済・エネルギーおよび CO₂ 排出に関する新たなボトムアップ方式の検討を開始し、シナリオを検証する。

（２）著名な学者や研究機関が参加しているグローバル・カーボン・プロジェクトや世界中の科学プログラムと協力して国際的な研究ネットワークを構築し、都市域やエネルギーおよび $ CO_{2} $ 排出に関して、IPCCやグローバル・エネルギー評価など既存のグローバルな統合機関や国際評価に貢献する。

本サブテーマにおける研究において以下の事柄を検討する。

（１）エネルギー消費および$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量の評価と、$\mathrm{CO}_{2}$ が発生するプロセスと関連する経路の相互依存性を分析する。研究対象とした主要都市は、中国・インドおよびタイの数都市である。

（２）世界中の４６都市から排出されるCO₂を分析する。

（３）世界のメガシティのデータ収集を通じて都市炭素収支(urban carbon budget)の構築と歴史的データを含む都市共通の特徴をデータベース化する。

（４）都市の物理的な特徴と社会経済的な特徴および炭素排出量の関係を調べ、空間的な分析に基づく新しい方法論を開発することによって都市の炭素排出の地域的な影響を明らかにする。分析したのは、日本の中規模ならびに小規模の５０都市である。

### 3. 研究開発方法

中国に関しては、第一に、直接および代理変数に基づく算定方法(Dhakal, 2009 $ ^{1} $ )参照)を使った2006年における中国全体の都市エネルギー消費と排出量の評価(これまでで初めて実施)、第二に、
北京・上海・天津および重慶の1985年から2006年までのエネルギーとCO_{2}の歴史的動向評価。これにはエネルギー統計・活動およびエミッション係数に基づくインベントリー法と算定法ならびに因数分解法(Dhakal, 2009 $ ^{1} $ )参照)による促進要素分析を用いた。そして第三に、シナリオに基づく技術経済的ポトムアップ方式システム・モデル(Li et al., 2010 $ ^{2} $ )参照)により、上海環境科学アカデミーと共同で2025年までの上海のエネルギーと炭素プロファイルの将来シナリオ検討を行った。タイについては、LEAP(ストックホルム環境研究所が開発したLong Range Energy Alternate Planning Model)に基づくシナリオのモデル化を行い、社会経済学的データ・セクターごとの活動および技術データならびにバンコクの2つの行政地域の2050年までの主要な外因性変数を用いた。行政地域の一番目はバンコク都心部(BMA)、二番目は（BMAと隣接する5つの周辺地方を加えた）バンコク首都圏(BMR)である。同様に、バンコク以外のタイの5つの都市についても、GDPとエネルギー消費量に基づくトップダウン方式の統合法を用いてCO_{2}排出量を評価した。インドについては、インディラ・ガンディー開発研究所と共同で、都市の活動データと排出係数に基づいてセクターごとに都市エネルギーとCO_{2}を評価する方法を開発した。また、輸送・住宅および商業セクターのエネルギー消費とCO_{2}排出を評価して分析した。家庭のエネルギー消費パターンは都市部と田舎で異なっており、燃料の「清浄度」がそれぞれの炭素負荷を決定している。本サブテーマで開発されたモデルは、GDP・インフラおよび空間的なつながりの変数をインプットとするポトムアップ型のシステム・モデルである。

また、トロント大学、コロラド大学デンバー校およびマンチェスター大学の研究者たちと共に、様々な研究結果を調べて世界44都市の温室効果ガス排出量を分析した。温室効果ガスを都市域に帰着させる方法論を見直し、先進国と途上国を含む44の都市域に対して温室効果ガスの基準排出量を提示した。

本サブテーマは、世界の都市データを収集して都市炭素予算を構築し、歴史的データを含む都市の共通の特徴のデータベースを構築することをも目指している。データ収集の仕方はあまり体系立っておらず、ごく僅かな変数に集中した。また、入手可能な情報を吟味するにとどまり、それ以上の検討は行わなかったが、都市レベルでのデータ不足は依然として研究の主な障害であり、データ入手の努力は必要で、本サブテーマにおけるデータ収集は研究者たちから高く評価されるであろう。また、本サブテーマで構築された研究ネットワークは今後も活用されるであろう。データを調査・収集した都市は次の通りである：バンコク・東京・ソウル・リオデジャネイロ・サンパウロ・北京・上海・天津・重慶・ムンバイ・デリー・ニューヨークシティー・マイアミ・フィラデルフィア・サンフランシスコおよびシカゴ。データには、現在の基本的な人口統計・経済・エネルギーおよびインフラに関する情報が含まれる。このデータ収集経験は、系統的なデータベースを構築する上で役立つであろう。

日本の中規模および小規模の50都市における都市形態影響分析については、景観生態学で一般的に使われている景観指標という空間指標を定量的な基準として用い、都市形態の特徴づけを行った。また、様々な空間指標を調べて都市形態を特徴づける新たな方法を考案した。用いた指標は、都市における居住地の形と断片、都市居住地の密度・不規則性や粗さ、居住地の単一円状の集中度合い、および人口密度に関するものである。日本では、市町村レベルでのCO₂排出量を過去の研究から全国的に入手することができる。このデータを使って、セクター間の、つまり家庭・輸送および商業部門のCO₂排出量の間の関係を示す統計モデルと、日本の都市の都市形態を特徴づく。
ける社会経済学的および空間的変数を提示した。本サブテーマで用いた手法には幾つかの段階がある。第1段階は、分析すべき都市を選ぶことである。社会経済的な特徴が類似した都市を選んで、人口規模・経済構造・収入および都市の位置が大きく異なるような都市形態を示す都市は除外した。第2段階は、都市の全体およびセクター別のCO $ _{2} $ 排出量データを収集することである。第3段階は、リモートセンシング法を用いて都市域を衛星画像から区別して都市居住地の物理的特徴を考慮し、都市形態の空間的な指標を開発することである。第4段階は、都市形態指標を定量化し、CO $ _{2} $ 排出量との相関関係を分析することである。この研究では、リモートセンシング画像-1999年、2000年、2001年および2002年の空間解像度30mで1、2、3、4、5、7の6種類の帯域のランドサット画像に基づいて都市域を区別した。

さらに、以前に開発した空間指標を吟味し、都市形態を表す新しい方法も提示した（図(3)-1）。新しい方法とは、都市中心から都市居住地への人口密度勾配（都市が中心地に中核を持つ傾向がある日本では有効）および人口密度を示すものである。コンパクト性指数(CI、表(3)-1参照)が大きいと、居住区の「形」に規則的な傾向があり、「居住地パッチ」の数が少ない。このように、CIが高いということは、分散度合いが低く、より規則的な都市居住地であることを示している。最大居住地分布のコンパクト性指数(CILP、表(3)-1参照)は、最大居住地の全体的な形状を表し、通常は都市中心部である。都市の複雑性は、居住区周辺の粗さで特徴付けられる。面積加重平均形状指数(AWMSI、表(3)-1参照)は、居住地が不規則な周辺形状であるか、あるいは都市居住地が複雑であることを示している。ここで、規則的な居住地形状は円形に近いことを表し、不規則な居住地形状は角ばっていたり内部領域が少ないことを示す。面積加重平均パッチフラクタル次元(AWMPFD、表(3)-1参照)は形状の凸凹を表し、その値は周辺が単純な場合は1に近づき、より複雑な周辺形状の場合は2に近づく。これらの都市形態指数は、Interactive Data Language（IDL）ソフトウェアで書かれたカスタムコードを使って計算した。

図(3)-1 空間指標の図解
表(3)-1 空間指標

指標	省略形	計算式
コンパクト性	コンパクト性指数	CI	CI = $ \frac{\sum_{i} P_{i} / p_{i}}{N^{2}} = \frac{\sum_{i} 2\pi \sqrt{a_{i} / \pi} / p_{i}}{N^{2}} $
最大パッチのコンパクト性指数	CILP	CILP = $ \frac{2\pi \sqrt{a / \pi}}{p} $
複雑性	面積加重平均形状指数	AWMSI	AWMSI = $ \sum_{j=1}^{n} \left[ \left( \frac{0.25 p_{ij}}{\sqrt{a_{ij}}} \right) \frac{a_{ij}}{\sum_{j=1}^{n} a_{ij}} \right] $
面積加重平均パッチフラクル次元	AWMPFD	AWMPFD = $ \sum_{j=1}^{n} \left[ \left( \frac{2 \ln(0.25 p_{ij})}{\ln a_{ij}} \right) \frac{a_{ij}}{\sum_{j=1}^{n} a_{ij}} \right] $

上記の式の説明は以下の通りである：

CI: ai と pi はパッチ i の面積と周長, pi は面積 ai の円の周長で N はパッチの総数である CILP: a と p は最大パッチの面積と周長である AWMSI および AWMPFD: pij はパッチ ij の周長、aij はパッチ ij の面積 (i はパッチ種番、j = パッチの数)

本研究で開発した指数は、都市中心から各1km円環領域内の都市域のパーセンテージに基づいている。円環領域、都市の境界で切り取られ、最も外側のは中心から15kmであった。各円環領域内の都市域のパーセンテージを計算した。都市域の減少率は、回帰直線の傾きの逆数(回帰係数とも呼ばれる)を用いて定量化した。この減少率は、都市居住地の単心性形態におけるコンパクト性(または広がり)の指標と考えられる。これは、都市が中心のビジネス街からどの程度遠くまで広がっているか、また都市中心からの様々な距離における密度を示している。この指標が大きいほど、都市はよりコンパクトで単心性が高く、値が小さいほど都市の広がりが大きい。この指標をバッファー・コンパクト性指数(BCI)と名付けた(式(3)-1)。

$$ BCI=-\frac{\sum\limits_{i}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})}{\sum\limits_{i}(x_{i}-\bar{x})^{2}} $$

ここで x は円環領域半径、y は円環領域内の都市域のパーセンテージである。
国際的な研究ネットワークを構築するために、このプロジェクトでは国際的な主要な研究者や研究機関と連絡を取り合い、一連のワークショップやシンポジウムを開催した。特に、グローバル・カーボン・プロジェクトの都市域炭素管理イニシャティブ(Urban and Regional Carbon Management Initiative)と緊密に協力した。アプローチは次の通りである。

（１）科学的なネットワーク化のために一連のワークショップとシンポジウムを開催する。

（２）気候変動に関する政府間パネル（IPCC）第５次評価報告書（AR5）のために必要となる知識を詳しく調べて貢献する。

（３）都市を中心にした幾つかの国際評価と統合のイニシャティブを支援して貢献する。

（４）主要な世界的研究イニシャティブに従事する。

## 4 ．結果及び考察

## (1) 結果

中国は世界のGDPの5％を占め、購買力平価では14.5%（WEO，2007 $ ^{5} $ ）である。同国の2005年の一次エネルギー需要は17億4200万石油換算トン（1,742 Mtoe）で、世界の一次エネルギー需要の15％であった。2005年に中国の都市化率は40%、都市人口は5億3100万人で、世界の都市人口の17％であった（UN，2007 $ ^{6} $ ）。国連の予測によると、中国の都市化は急速に進み、2030年には60%、都市人口は8億8000万人に達する。本サブテーマの調査では、中国のエネルギー消費には都市化が寄与しており、国のエネルギーおよび炭素プロファイルを決定する上で都市化が重要であることが示された。また、高度に都市化が進んで経済的にも最重要な35都市を評価分析して、中間スケールでのエネルギー消費とCO $ _{2} $ 排出に関して都市域に内部的なダイナミックスがあることも示した。さらに、都市のエネルギー消費とCO $ _{2} $ 排出に歴史的な変化があることも明らかにして、北京・上海・天津および重慶の詳細な分析によって中間スケールにおける都市域のエネルギー消費とCO $ _{2} $ 排出の促進要因を例示した（図(3)-2、3、4）。この3段階分析、すなわち国レベル、中間レベルおよびミクロレベルでの分析によって、中国におけるエネルギー効率や気候変動の緩和などの主要政策がいかに重要であるかが明らかになった。

図(3)-2 中国の34都市における2006年の1人当たりの収入とエネルギー消費
図(3)-3 一人あたりのCO2排出量とGDPあたりのCO2排出量の関係

北京

上海

出典：Dhakal, 2009 $ ^{1)} $

図(3)-4 都市における $ CO_{2} $ 排出の変化に寄与する要因
本サブテーマでは、2006年の中国全体の商業エネルギー消費とCO₂排出量の84％が都市によるものであると分析した。都市域の寄与率はこのように高く、都市と田舎の間の落差が大きくなった。1人当たりの商業エネルギー消費における都市と田舎の比率は6.8である。同様に、1人当たりの商業エネルギー消費における都市と国平均の比率は1.9である。バイオマス・廃棄物およびその他の再生可能などの非商業的エネルギー使用も考慮して、都市域が商業エネルギーだけを使用すると仮定すると、2006年における中国全体のエネルギー消費における都市部の寄与率は75％となる。高度に都市化の進んだ都市における1人当たりのエネルギー消費は上昇し、都市化の速度も速いので、今後数十年間に中国のエネルギー消費とCO₂排出がますます都市部によって決定されることは避けられない。従って、政府による包括的な国家戦略と指導が必要であり、都市開発とエネルギー効率を総合的に計画しなければならない。このことはとりわけ重要である。なぜなら、中国において個々の都市が主導する都市開発では、地域の社会経済的側面や環境面に配慮の足りないやり方が横行しており、エネルギー安定確保や気象変動の緩和に至っては殆ど考慮されていないからである。国家計画に述べられている地方の首都や都市を代表する中国の35都市について分析した結果によると、これらの都市が中国のエネルギーや経済活動に対して不釣り合いな影響を及ぼしていることが分かる。また、これらの高度に都市化が進んで経済的に重要な都市が、中国の人口のわずか18％しか占めていないにもかかわらず、2006年にはGDPの41％を占め、商業エネルギーの40％を消費し、CO₂排出の40％に達したことが示された。このことは、人口に占める大都市の割合は低いかもしれないが、大都市のエネルギー消費とCO₂の影響は途上国では不釣り合いなほどに大きいことを示している。この事実は、人口に占める割合は低いのに大都市が不当に注目されているという主張に対する反論でもある。本サブテーマでは、大都市が中国におけるエネルギー安定確保と気候変動緩和を改善するための主要なターゲットになり得ることを示した。これらの都市の間で、3段階のエネルギー経済の経緯を観察している。すなわち、高・低および中である。エネルギーを大量に消費する都市は主に中国の中央部と西部に位置しており、エネルギー消費型の産業を有していて、気候的にも寒冷な地域である。エネルギー消費のより少ない都市は国の東部に位置している。これらの都市は海岸に近く、サービス産業が強く比較的温暖な気候である。これは、エネルギー消費の多いこれらの地域が、よりすぐれた技術、更なる投資、および改善された都市エネルギーシステムおよびインフラに関して、大いに注目する価値があるという事実を強調している。中国の4つのメガシティ、すなわち北京・上海・天津および重慶を分析したところ、都市のエネルギー消費とCO₂排出に関して多くの興味深い事実が明らかになった。この分析は、エネルギー消費とCO₂排出が数倍に増加し、工業セクターが過去20年間に急速な経済成長に伴って最も増加が著しかったことを示している。また、中国の1人当たりの都市エネルギー消費が少ないことも示しているが、北京(11.9トン/登録者)、上海(16.7トン/登録者)および天津(12.4トン/登録者)などの主要都市では、CO₂排出量が東京(5.9トン/人、2003年)、大ロンドン(6.95トン/人、2003年)およびニューヨーク(7.1トン/人、2005年)などの先進諸国主要都市に比べて遥かに高い水準にあることも分かった。歴史的に、中国の都市エネルギーとCO₂排出に関しては、他にも大きな変化があった。第一に、工業セクターの割合が減少し、商業および輸送セクターが次第に上昇した。第二に、石炭(あるいは練炭やコークス)を直接燃焼させる割合が減り、電気や石油の割合が次第に増えている。第三に、クリーンな燃料、主として天然ガスの割合が上昇しているものの、クリーンな燃料への移行は多くの都市ではずっと遅れている。また、経済成長とエネルギー強度
(energy intensity)が、それぞれCO₂の排出を増加あるいは抑制する上で重要な役割を果たすことも示された。燃料シフトが果たす役割は名目上のものであるが、人口地理的な効果は上海や北京などの都市における排出増加に重要な役割を果たした。これらの大都市には登録されていない人口や浮動人口が多い。都市における1人当たりのCO₂排出量は長年の間に増加したが、経済活動の炭素強度(carbon intensity)はこの数10年間に劇的に増大した。残念ながら、この数年間にCO₂強度の改善は著しくスローダウンしたか、あるいは幾つかの都市ではマイナスになった。その理由は、第三セクターの伸びが弱まったことと、伝統的な石炭に基づく経済に依存しすぎたためである。

上海における気候変動シナリオの詳細な検討(Li et al., 2010 $ ^{2} $ )において、本サブテーマでは、上海における過去と現在のエネルギー消費およびCO $ _{2} $ 排出を評価し、CO $ _{2} $ 排出緩和のために計画されているエネルギー保存政策が将来的に採用された場合のメリットを評価した。1995年から2006年にかけて、上海ではエネルギー消費に伴うCO $ _{2} $ 排出が急増し、1億9,000万トンから1億8,400万トンに膨れ上がった。エネルギー変換と工業からの排出が割合としては最大で、その次が輸送部門だった。2006年には、エネルギー変換・工業および輸送部門からのCO $ _{2} $ 排出量は全体の排出量のそれぞれ43%、29%および18%であった。2006年の上海における1人当たりのCO $ _{2} $ 排出量は世界平均(1人当たり4トン)および中国の国内平均(1人当たり3.65トン)より高かった。上海が行動を起こさなければ、2020年の上海のエネルギー需要は3億トン(炭素換算)に達する。2020年のエネルギー消費によるCO $ _{2} $ 排出量は6億4,000万トンに増える。この増加はエネルギー安定確保・環境保護・CO $ _{2} $ 緩和およびエネルギー保存にとって大変な負担となる。しかし、上海は既に計画と政策を実行に移しており、これらの計画は基本政策(BP)シナリオに反映されている。BPシナリオの下で、経済成長は緩やかになり、産業構造はさらに調整され、第三次産業が拡大されて、エネルギー消費の多いセクターは次第に消えて、近代的な製造業が開発され、エネルギー構造が最適化され、一次エネルギー源に使用される石炭の割合が減少し、天然ガスなどのクリーンエネルギーの割合が増える。その結果、エネルギー需要とCO $ _{2} $ 排出量は何もしない場合のシナリオより低くなる。2020年に、BPシナリオにおける総エネルギー需要とCO $ _{2} $ 排出量は、通常通りのシナリオ(Business-As-Usual: BAU)よりもそれぞれ48%および49%低くなる。このように、現在の政府の計画は、完全に実施されれば、上海におけるエネルギー需要の減少、空気の質の改善およびCO $ _{2} $ 排出緩和に主要な役割を果たすであろう。これらの計画が完全に実施されない場合は、エネルギーとCO $ _{2} $ の削減量は少なくなる。本サブテーマのBPシナリオでは計画された政策だけが考慮され、可能性のある新しい政策は考慮されていない。しかし、現在計画されている計画がさらに強化されれば、上海から排出されるCO $ _{2} $ をさらに低減する可能性が増大する。例えば、再生可能エネルギーの割合を増やして2010年の0.5%という目標を上回ることができるであろう。第三次産業の割合を増して2020年に65%超にすることもできる。そしてエネルギー消費の多い産業の収束を加速することもできるであろう。
図(3)-5 2008年のバンコクとBMRにおけるセクター別の非集計エネルギー需要

バンコク (BMA) とバンコク首都圏 (BMR) に対して、本サブテーマでは、トゥラキット・バンディット (Durakaji Pandit) 大学と共同で排出を評価し、可能な将来エネルギー使用とエネルギー関連のCO₂排出対策を開拓する一連の政策介入を評価した (図(3)-5)。「もしこうなったら」という問いを基に異なる政策オプションを評価するために、4つのセクターにおいて2050年までのエネルギー需要とCO₂排出量を定量化した。4つのセクターとは、商業・工業・住宅および輸送部門である。タイでは、都市域における1人当たりのエネルギー消費は、都市域以外よりも大きい。バンコクやバンコク首都圏のような大都市や地域は、エネルギー需要が高いために国のCO₂排出に大きく寄与する。同様に、この研究では「スケール (規模)」の問題を強調し、解決のためには政治的境界よりも都市の集団化が重要であることを示している。エネルギー関連のCO₂排出量は2008年には6,152万トン (Mt-CO₂) と推定されるのに対し、BMRは118.8Mt-CO₂を排出する。主なCO₂排出源は、工業および輸送セクターである。発電の燃料ミックスも、CO₂排出の重要な要因である。BMRの全ての都市は国内の電力網から供給を受けており、天然ガスが大きな割合を締めている。1990年から2008年までの間、発電による平均CO₂排出量は0.63kg-CO₂/kWhであった。BMRにおける2005年の総CO₂排出量 (生物起源以外) は107.66Mt-CO₂であり、バンコクのほぼ倍であった。これらの値は、表(3)-2に示したように2050年には386.14Mt-CO₂に増加する。本サブテーマでは、漸進的に実施できる24の対策を特定し (住宅セクターで7、商業セクターで7、工業セクターで4、輸送セクターで6)、実施した場合のAltシナリオ (図(3)-6) でBMAとBMRにおけるCO₂低減効果を分析した (図(3)-6)。シナリオ分析の結果は、24の対策に関する全ての政策介入を同時に実施した場合、2010年、2020年、2030年、2040年および2050年のエネルギー節約のポテンシャルは、それぞれ9,085、14,645、22,294、30,946および43,149ktoeであることを示している。CO₂排出を避けた対応数値は、上記と同じ年にそれぞれ37.26、59.52、86.46、106.20および161.37Mt-CO₂である。この代替シナリオは、BMAとBMRにおけるエネルギー需要とCO₂排出をともにスローダウンする技術的な可能性を示している。
表(3)-2 BAUシナリオにおけるBMRのエネルギー消費とCO₂排出

エネルギー消費(ktoe)	2005	2010	2020	2030	2040	2050
バンコク/工業	7,326	8,493	11,414	15,340	20,616	27,706
バンコク/輸送	4,309	5,642	8,303	11,934	17,006	24,153
バンコク/住宅	788	983	1,287	1,505	1,724	1,942
バンコク/商業	432	464	537	609	680	759
5地方/工業	15,517	17,989	24,175	32,490	43,663	58,680
5地方/輸送	461	535	719	966	1,298	1,745
5地方/住宅	633	866	1,296	1,650	2,004	2,358
5地方/商業	104	111	127	143	159	178
合計	29,570	35,083	47,858	64,637	87,150	117,521
CO₂排出量(100万トン)	2005	2010	2020	2030	2040	2050
バンコク/工業	21.87	25.35	34.07	45.79	61.53	82.70
バンコク/輸送	26.74	30.96	40.10	52.01	68.62	92.16
バンコク/住宅	4.28	5.46	7.29	8.52	9.75	10.99
バンコク/商業	2.86	3.08	3.56	4.04	4.50	5.03
5地方/工業	46.31	53.69	72.16	96.97	130.33	175.15
5地方/輸送	1.47	1.71	2.29	3.08	4.14	5.57
5地方/住宅	3.44	4.81	7.33	9.34	11.34	13.35
5地方/商業	0.69	0.73	0.84	0.95	1.06	1.18
合計	107.66	125.79	167.64	220.70	291.27	386.13

図(3)-61人当たりのエネルギー（左図）と $ CO_{2} $ 排出（右図）

インドに関する研究では、中国に比べて都市域の寄与が遥かに小さい可能性が示されている（インディラ・ガンディー開発研究所と共同）。国と都市レベルのデータに基づいて、幾つかの仮定をおいてスケーリング係数を設定することにより、都市域の輸送・住宅および商業のCO₂排出量を評価した（表(3)-3）。不確定性は評価する必要がある（情報が欠如している）ものの、インドにおける寄与を示す初期評価では、産業をどのように扱うかに応じて不確実性が変化する。もし全ての産業が都市域にあると仮定すると、予備的な評価では約46％という割合が示されている。しかし、
この分析では情報やデータが限られているので、将来的に改善が必要である。

表(3)-3 インドの総エネルギーと $ CO_{2} $ 排出に対する都市の寄与(予備的分析)

2006
セクター	総エネルギー消費
(百万石油換算トン)	都市の
割合	地方の
割合	総炭素
(百万トン,
炭素換算)	都市の
割合	地方の
割合
住宅セクター	174.384	38.529	135.855	89.724	35.302	54.197
輸送セクター	56.788	38.868	17.820	39.653	27.178	12.475
商業セクター	2.729	1.321	1.408	1.994	0.966	1.029
工業セクター	71.790	71.790	0.000	11.153	11.153	0.000
農業セクター	15.740	0.000	15.740	11.503	0.000	11.503
その他	0.100	0.000	0.000	0.000	0.000	0.000
合計	321.530	150.508	170.823	154.027	74.599	79.203
%	46.81	53.13	48.43	51.42

中国・インドおよびタイにおける研究とは別に、トロント大学、デンバーのコロラド大学およびマンチェスター大学と共同で、世界44都市のCO₂排出をデータ収集して分析し、基準を提示した(Kennedy et al., 2011 $ ^{3} $ )参照）。また、温室効果ガスを都市域に帰着させる方法論も分析した。さらに、全てが本質的にIPCC指針の適合または単純化であり、世界資源研究所(WRI)/持続可能な開発のための世界経済人会議(WBCSD)のスコープ2と3の「クロスバウンダリー(超域)」排出を組み入れていることを確認した。以前の研究の分析により、方法論の違いがどこにあるかが示されている。都市で消費される材料・食品および燃料などに具体化されているスコープ3排出のいくつかは、ごく少数の研究でしか定量化されておらず、今後の研究に含めるべきである。また、以下の分野からの排出を含む場合と含まない場合について基準エミッションを提示した：工業プロセス；農業、林業およびその他の土地利用(AFOLU)、廃棄物および航空/海洋については不確実性が高い。しばしば小さな違いはあるが、都市域に帰着できる温室効果ガスを定量化するための開かれたグローバルなプロトコルを提案する。表(3)-4に、ベンチマーキングの結果を示す。

表(3)-4 都市と首都圏の温室効果ガス排出量(単位は百万トン, CO_{2}換算)

海洋
ボローニャ	2005	8.93	0.07	0.72	0.25	9.97
ブリュッセル	2005	7.34	0.14	0.02	0.04	7.55
フランクフルト	2005	44.40	4.99	1.61	0.61	51.61
ジュネーブ	2005	2.45	0.74	0.00	3.19	0.16	2.61	3.35
グラスゴー	2004	13.77	0.25	0.72	0.56	15.30
ハンブルク	2005	33.96	2.82	4.46	0.28	41.52
ヘルシンキ	2003	46.31	23.00	0.00	69.31	0.00	0.00	1.53	47.84	70.84
ロンドン	2005	4.31	0.07	0.19	0.20	4.77
リュブリヤナ	2005	36.25	2.23	0.36	2.15	40.98
マドリッド	2005	10.66	0.87	0.49	0.46	12.49
ナポリ	2005	3.35	0.11	0.06	0.11	3.63
オスロ	2005	47.01	3.53	6.91	2.20	59.64
パリII	2005	11.14	0.07	0.38	0.56	12.14
ポルト	2005	10.39	0.51	0.00	0.13	9.97	11.03
プラハ	2005	9.33	1.06	0.00	17.08	0.15	0.13	0.28	17.64
ロッテルダム	2005	6.35	0.17	0.24	0.12	6.88
ストックホルム	2005	40.89	0.36	0.87	0.43	42.57
シュトウットガルト	2005	17.60	2.51	1.47	0.28	21.86
トリノ	2005	39.55	3.29	3.28	1.18	47.29
ヴェネト	2005	39.55	3.29	3.28	1.18	47.29

オースティン	2005	10.37	10.37	0.11	10.48
カルガリー	2003	15.94	-0.01	0.44	16.37
デンバー	2005	10.11	0.86	10.97	0.11	10.22	11.08
ロサンゼルス	2000	83.36	17.83	16.10	117.29	2.10	4.65	90.11	124.04
ミネアポリス	2005	7.00	7.00	0.03	7.03
ニューヨークシティー	2005	62.65	14.19	6.20	83.04	2.83	65.48	85.87
ポートランド	2005	8.37	8.37	0.10	8.47
シアトル	2005	7.75	7.75	0.07	7.82
トロント	2005	54.60	4.62	0.00	59.22	3.19	1.81	59.60	64.22
ワシントンDC	2000	10.31	10.31	0.01	-0.02	0.74	11.04
メキシコシティー	2000	31.68	0.00	3.59	35.27
リオデジャネイロ	1998	5.78	0.86	6.64	0.24	0.27	4.96	11.25	12.11
サンパウロ	2000	9.57	0.94	10.51	0.01	0.00	3.70	13.28	14.22

バンコク	2005	42.61	10.85	53.46	6.98	49.59	60.44
北京	2006	146.93	7.15	0.00	154.09	4.92	151.85	159.00
デリー	2000	17.31	3.34	20.65
コルカタ	2000	13.83	3.97	17.80
上海	2006	197.07	8.55	5.00	210.62	1.36	198.43	211.98
天津	1998	116.43	0.41	1.23	118.08	1.17	117.60	119.25
ソウル	2006	42.03	42.03
東京	2006	55.88	60.04	1.42	0.56	57.86	62.02

ケープタウン	2006	20.91	3.11	10.19	34.21	6.22	27.13	40.43

出典：Kennedy他，2011 $ ^{3)} $

本サブテーマの主要な作業の1つは、都市形態と$\mathrm{CO}_{2}$の関係を評価することであった。本研究では都市形態を特徴付ける様々な方法論を調べて、低人口と中程度の人口の日本の50都市における衛星画像と社会経済的変数から導かれた空間指数で表される都市形態と$\mathrm{CO}_{2}$排出の関係を調べた。都市形態を特徴付ける空間指数は、都市居住地のコンパクト性と複雑性に関するもので、都市居住地パッチの形状・密度・不規則性と凹凸の程度、および中心性または単一中心性の程度と都市の人口密度を考慮した。前に述べたように、このような分析のために新たな方法論的アプローチを開発した。その結果、$\mathrm{CO}_{2}$排出と空間指標の間の相関が一般的に低いことが示された。ステップワイズ多重線形回帰分析の結果は、全てのセクターからの$\mathrm{CO}_{2}$排出が幾つかの都市形態指数から予測されることを示している。住宅および乗客輸送(主に自動車)セクターからの1人当たり$\mathrm{CO}_{2}$排出については、調整済決定係数の比較的高い値が観測される。その他のセクターに関しては、調整済決定係数の値は低く、BCI、CIおよびAWMPFDの変化で説明される、工業・商業および貨物輸送セクターからの1人当たり$\mathrm{CO}_{2}$排出の変化パーセンテージが回帰モデルでは小さいことを意味している。都市形態が$\mathrm{CO}_{2}$排出量に及ぼす影響が特に大きくなかったのは意外だが、幾つかの考えられる事実から説明できそうである。例えば、商業部門は常に都市の中心部に集中していること、商業部門の