Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 2. 研究開発目的

本テーマでは、第1にRCPのシナリオとして、地球システムモデルや気候モデルが地表面の境界条件として用いる空間詳細な土地利用、土地利用変化シナリオと、GHG・エアロゾル等の排出シナリオの作成を行う。作成するシナリオの空間解像度は緯度経度0.5°であり、このような詳細なシナリオを用いることにより、気候変動予測の精度が向上する。第2に、地域を限定してより空間詳細な土地利用シナリオ、社会経済活動シナリオの開発を行う。このシナリオは、本課題テーマ3などの地域気候モデルの入力データとして用いられ、地域気候の予測精度の向上に寄与するものとなる。

## (1) 社会経済シナリオのダウンスケール手法と土地利用変化シナリオの開発に関する研究

IPCCのRCPシナリオに対応した社会経済シナリオをダウンスケーリングし、空間詳細な人口・GDPおよび土地利用変化シナリオの作成を行う。土地利用変化シナリオは、都市、農地、牧草地、草原、森林、その他の区分であり、土地利用に付随する木材伐採量のシナリオと、温暖化対策として予想されるバイオマス作物のシナリオの作成も併せて行う。この手法を用いて、過去の人口・GDPの分布を作成し、検証すると共に、サブテーマ(2)へのデータ提供を行う。サブテーマ(4)と土地利用変化に与える温暖化影響の評価を行い、従来のシナリオとの差異を検討する。また、地域を限定した、より空間詳細な土地利用シナリオの作成においては、空間詳細土地利用変化モデルを構築し、テストサイトにおける分散・集中型の空間詳細シナリオの作成を実施し、本課題テーマ3へデータ提供を行う。

## (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

過去から将来まで整合的な空間詳細排出量シナリオの構築手法を確立する。IPCCのRCPシナリオに対応するために、サブテーマ（1）からのデータ提供を受け、産業革命前から気候安定化までの放射強制力が6W/m²である排出シナリオの空間詳細化を行う。この空間詳細排出量データの構築手法の改善および精緻化を行うと共に、同データの不確実性の評価手法について検討する。さらに、過去の排出源情報や排出係数の推計値、人口・GDPなどの社会経済情報、土地利用変化などに関する各種情報をアップデートし、空間詳細排出量データベースの高度化に取り組む。

## (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

国際研究ネットワークを通じて、アジアのメガシティにおける社会経済データの収集を行い、都市全体の総合的な発展メカニズムの分析とCO $ _{2} $ 排出量の将来予測を行う。日本国内の複数の小中規模都市を対象として、景観係数やコンパクトネス係数を考慮した都市形態とCO $ _{2} $ 排出量・エネルギー消費量との相関関係について分析する。さらに、国際研究ネットワークを通じて、世界各地の都市発展の空間情報を収集・分析し、シナリオ検証を実施する。また、テストサイトでの空間情報をダウンスケール計算への入力情報として整備し、空間詳細シナリオの不確実性の低減を図る。

## (4) 気候変動シナリオの解析による空間詳細シナリオの整合性評価に関する研究

既存の気候変動予測シミュレーション結果等と空間詳細な陸域生態系モデルを用い、土地利用変化による炭素排出、自然植生火災によるエアロゾル排出評価手法を確立し、RCP6.0の社会経済シナリオにおける土地利用変化排出および火災排出に関する排出シナリオ作成を行う。これらRCP排出について、陸域生態系シミュレーションと社会経済モデルによる排出シナリオの相互比較を行う。土地利用シナリオ整合性評価手法の確立のため、陸域モデルへの作物モデル導入と農地生産性の評価手法の開発を行う。さらに、空間詳細シナリオを入力情報として地球システム統合モデルによる気候変動予測を行い、その結果と空間詳細シナリオとの整合性を検討する。気候変動影響を考慮した陸域生産性の評価を行い、サブテーマ（1）による土地利用変化シナリオ高度化への入力情報を与える。

### 3. 研究開発の方法

## (1) 社会経済シナリオのダウンスケール手法と土地利用変化シナリオの開発に関する研究

本サブテーマでは、自然・社会システムを統合した解析により、IPCC第5次評価報告書に向けて作成されている、将来の大気中のGHG濃度を安定化させるRCPの空間詳細排出シナリオと土地利用変化シナリオを作成した。具体的には、国別の社会経済モデルから出力される人口、GDP等の情報や、牧草地、農地、都市などの土地利用変化を空間詳細化（ダウンスケール）する手法を新たに開発した。まず、地域ごとのRCPシナリオ作成を担当するアジア太平洋統合評価モデル(AIM)と協力し、AIMのモデルから出力される社会経済情報を0.5°メッシュ（50-100km程度の空間格子情報）へとダウンスケールした。次に、牧草地、農地、都市などの土地利用変化予測のダウンスケールにも取り組んだ。
このように、地球規模でシナリオをダウンスケールする一方で、地域を限定した空間詳細な土地利用変化のシナリオの開発も行った。東京都市圏を対象に、新たに開発した都市経済モデルを用いて土地・建物市場を考慮したシナリオを構築した。

## (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

気候モデルを用いて将来の気候変化を定量的に推定するためには、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存在していたが、排出量の空間分布の経年変化が考慮されていないなど、様々な問題点のあることが知られていた。

一方で、IPCC第5次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関して、将来の放射強制力（GHG濃度等の変化により対流圏界面を通過する放射強度の変化量）を数種類に設定したRCPが国際的な研究枠組みの中で統合評価モデル（GHG削減と気候変動影響の回避を目指した地球温暖化対策評価のためのモデル）によって作成され、国際的な気候モデルコミュニティにおいては、複数のRCPシナリオに基づいた気候変動予測が実施されている。

本サブテーマでは、国や地域ごとの積算値で推計されたGHGやエアロゾル等の排出量データから空間詳細な排出量データを作成する手法を開発し、AIMが担当したRCP6.0シナリオ（産業革命以降の放射強制力が6W/m²で安定化するシナリオ）に対応する格子点化された排出量データを作成した。格子点化に際しては、サブテーマ（1）で構築した人口、GDP、農地面積などの空間分布の経年変化データの中から、排出源ごとに適切な指標を採用している。

## (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

地球規模および地域規模の空間詳細シナリオの検証や、GHG排出量と気候変動リスクに関するポトムアップ分析（地域別の推計結果の積み上げ）においては、都市や地域レベルでの調査や分析が重要である。このため、都市や地域に数多くのテストサイトを設けることが必要となる。

本サブテーマでは、特定の大都市を対象としたボトムアップ分析を実施し、また、科学者の連携を目的とする国際フォーラムの設置や、都市・地域の視点からの研究を促進するための国際研究ネットワークを構築した。

大都市の分析では、エネルギー需給、人口、経済および公共インフラに関する社会経済および社会活動のデータを収集した。そして、シナリオ検証の基礎とするために、例えば中国とタイの大都市におけるCO₂排出量の分析など、アジアの一部のメガシティについてボトムアップ分析の手法を用いた量的な推計・分析を行った。また、リモートセンシング画像を利用して都市域の中に存在する建物等の特徴を明らかにし、人口密度を推定する方法を開発した。さらに、都市発展パターンとCO₂排出量の相関関係を分析するために、空間メトリック法を使用して都市形態とCO₂排出量を調べる手法を開発した。

## (4) 気候変動シナリオの解析による空間詳細シナリオの整合性評価に関する研究

IPCC第5次評価報告書に向けた気候モデル実験が現在行われている。このうち長期シナリオ実験に用いられる将来シナリオとして、RCPが統合評価モデルグループによって作成された。統合評価モデルとは、社会経済モデルを用いてエネルギー需給、温室効果ガスの排出シナリオを作成し、簡易的な計算により大気中での蓄積、気候変化とその環境影響・社会経済へのフィードバックを統合化したものである。シナリオデータとして、人為的なGHGおよびエアロゾル排出とともに、空間的にメッシュ化された土地利用変化シナリオが作成されている。土地利用変化によるCO₂排出量は、化石燃料の使用による排出に次ぐ人為的な排出源となっている。また、自然植生を農耕地や牧草地に転換することにより、地表面の物理的な環境が変化し、気候に影響を与えることもわかりつつある。

RCPシナリオのCO₂データには、排出量とともに、これら排出データを簡易気候・炭素循環結合モデルによって計算した濃度シナリオも用意されている。地球システムモデルを用いた実験では、このCO₂濃度を達成するために必要な、将来の許容可能な化石燃料起源CO₂排出量の逆推定を行うものがある。逆推定した許容排出量の評価には、土地利用変化CO₂排出シナリオの不確実性および空間詳細な土地利用変化データとの整合性を検討する必要がある。

本サブテーマでは、土地利用変化シナリオに従う場合、将来の土地利用変化起源のCO $ _{2} $ 排出がどのように変化するのか、植生の光合成と呼吸、土壌微生物による分解といった過程を通した炭素の動きをシミュレートする陸域生態系モデルを利用して評価を行った。この陸域モデルを用いて、IPCC第5次評価報告書に向けて作成されている、大気中GHG濃度を安定化させる新シナリオ(RCP6.0)での森林火災によるブラックカーボン(すす)の排出量のシナリオ作成も行った。
### 4. 結果及び考察

## (1) 社会経済シナリオのダウンスケール手法と土地利用変化シナリオの開発に関する研究

まず、地球全体での空間詳細化に関して、RCP6.0に対応して人口のダウンスケーリングを行った結果、都市部への人口集中が顕著にみられる。推計の参考にした国連人口統計.の都市化率が何れの国でも上昇することが原因の1つとして挙げられる。また、空間詳細な土地利用変化シナリオの作成に関しては、図2のように、例えば農地の場合、空間分布が経済発展により変化することを示した。これらの結果は、次期のIPCCシナリオの1つとして、世界中の気候変動予測で利用されている。

※凡例の数字はメッシュ内に占める農地の割合

図2 地球全体の空間詳細土地利用変化シナリオ開発結果の一部（農地分布） （2005年、2100年）

また、東京都市圏を対象に、より地域を限定し、新たに開発した都市経済モデルを用いて空間詳細な土地利用変化のシナリオの開発にも取り組んだ。ここでは、今後の社会経済変化を、人口の集約と分散の2つのタイプのシナリオとして描いた。この結果を用いて、住宅・オフィス・交通などの人間活動による排熱や、緑地率、建物密度を推定し、本課題テーマ3の都市気候モデル研究に提供し、将来の土地利用変化によるヒートアイランド効果が分析された。

## (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

図3はRCP6.0シナリオの2000年および2100年における二酸化硫黄（SO₂：硫酸エアロブルの前駆物質）の年間積算排出量の空間分布を示している。SO₂など短寿命物質の排出量を空間詳細化することにより、地域的な気候変化の予測精度向上が見込まれる。RCP6.0シナリオでは、SO₂排出量が東欧を含む欧米やロシアでは急速に減少する一方で、アジアなどでは2050年頃まで微増した後に減少に転じるため、2100年の排出量は2000年の3分の1程度に留まっている。なお、このような将来の排出量変化はあくまでも統合評価モデルの想定に依存することに注意が必要である。また、排出量推計には様々な不確実性が伴うことにも留意しなければならない。将来の排出量はもちろんのこと、現在の排出量であっても、エネルギー消費などの活動量データの不完全性や活動量を排出量に換算する排出係数の不確実性、空間配分に用いる社会経済情報の不完全性など、様々な問題点を抱えている。将来の気候変化予測における不確実性の低減に資するためにも、現行の排出量推計手法に存在するこれらの不確実性要因について理解を深めることが重要である。
(a)

(b)

図3 RCP6シナリオの（a）2000年、（b）2100年におけるSO_{2}年間積算排出量の空間分布 単位はTgSO_{2}/mesh/year。（1Tg=100万トン）

## (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

国際研究ネットワークの構築に関しては、国際研究計画であるグローバルカーボンプロジェクト（GCP）との連携により、ウィーン、バンコク、名古屋、つくば、東京において国際ワークショップとシンポジウムを8回にわたり開催した。定期的にワークショップを開催し、各国の研究者を一堂に集めることは、都市と地域の研究のための研究結果やモデルの手法などを共有し、それらのモデルを今後どのように改善していくかを話し合うことに非常に役立つ。これらの会合は、国際応用システム分析研究所、ポツダム気候影響研究所、アジア工科大学院、名古屋大学、東京大学サステイナビリティ学連携研究機構（IR3S）と共催したもので、このうち3つのシンポジウムには、都市の政策決定者や政策立案に関わるコミュニティを招き、研究と政策の連携を深める役割を果たした。また、ヨーロッパ、南北アメリカ、日本およびアジアの主要な研究者や研究機関で構成する「都市エネルギー・気候モデル化フォーラム」を設置し、国際連携を強化した。

また、世界の都市圏の環境と都市形態との分析を通じて、コンパクト性だけではなく、空間構造の多様なパターンを計測し、その特徴と気候変動対策（緩和・適応）との関係を、定量的な指標を用いて分析することが可能となった。特に、リモートセンシング画像による都市形態の計測結果から、CO $ _{2} $ 排出量が都市形態と相関関係にあることも再確認された。収集したデータや情報はグローバルな都市炭素収支計画を策定するという長期的な目標に役立つものであり、IPCC第5次評価報告書や全球エネルギー評価などの主要な国際評価にも貢献している。

## (4) 気候変動シナリオの解析による空間詳細シナリオの整合性評価に関する研究

まず、将来シナリオとともに整備された過去の土地利用変化空間データを利用し、土地利用変化起源のCO₂排出量を推定する方法の妥当性を確認した(図4)。20世紀での土地利用変化による積算炭素排出量は126 Pg Cと計算され、これまでに推定された値と類似の値が得られた。
図4 過去における土地利用変化起源の炭素排出量

H2008 updateでは植物のCO_{2}施肥効果が評価されていないため、

20世紀末で過大排出になっているおそれがある。

このモデルを用い、RCPの4つの安定化シナリオそれぞれについて、2005年から2100年の土地利用変化による積算炭素排出量を計算すると、特にRCP2.6とRCP4.5において統合評価モデルによる排出シナリオと本研究との差が大きくみられた。RCP2.6では化石燃料からのCO₂排出量を大きく削減するため、バイオマスの燃焼によるエネルギーを利用しつつ、燃焼によって生じるCO₂を捕集し隔離することを仮定したシナリオとなっているため、農地が拡大していく。逆にRCP4.5では、森林に蓄積された炭素の価値を経済的に評価する政策シナリオにより、農地と牧草地を減らす土地利用シナリオになっている。これら森林植生の増減が炭素循環に与える影響に不確実性が大きいため、陸域生態系モデルを利用した本研究による見積とRCPの統合評価モデルによるものとの差が大きくなっている（RCP2.6では+53 Pg C、RCP4.5では−63 Pg Cの排出量差）。

また、RCP6.0での森林火災によるブラックカーボン（すす）の排出量のシナリオ作成を行った結果を図5に示す。この結果、火災排出において、大気CO₂濃度の上昇による陸域炭素蓄積量の変化を通した影響が大きくみられた。

図5 RCP6.0シナリオの森林火災ブラックカーボン排出

土地利用変化起源の排出シナリオの不確実性を減らすため、今後詳細な気候と植生を結合したモデルによる解析を行い、シナリオ作成プロセスにフィードバックすることが重要であると考えられる。
Union (AGU) 2009 Fall Meeting, San Francisco, December 2009.

11) 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．

12)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．

13) 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.

14) 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.

15) Kato, E. and M. Kawamiya: Analysis of consistency of global net land-use change carbon emission scenario using offline vegetation model and earth system model. American Geophysical Union (AGU) 2010 Fall Meeting, San Francisco, USA, December 2010.

16) 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.

17) Kato, E. and M. Kawamiya: Evaluating global carbon emission and climate response for the land-use change scenarios of RCPs. GEO-Carbon Conference: Carbon in a changing world, FAO, Rome, Italy, October 2011.

18) Dhakal S.: Urban energy use and $ CO_{2} $ emissions: Current understandings and unresolved questions. Workshop on the Role of Human Settlements, Infrastructures, and Spatial Planning for Climate Change Mitigation, Oslo, Norway, November 2011.

19) Kato, E. and M. Kawamiya: Evaluating global land-use change scenario: carbon emission in RCP scenarios and its effects on climate response. American Geophysical Union (AGU) 2011 Fall Meeting, San Francisco, USA, December 2011.

### 6. 研究者略壓

## 課題代表者:山形 与志樹

1961年生まれ、東京大学教養学部卒業、博士（学術）、現在、（独）国立環境研究所・地球環境研究センター・主席研究員

## 研究参画者

(1): 山形 与志樹（同上）

(2): 野沢徹

1968年生まれ、京都大学大学院理学研究科修了、博士（理学）、現在、（独）国立環境研究所・地球環境研究センター・気候モデルング・解析研究室室長

## 大原 利真

1954年生まれ、北海道大学大学院工学研究科修了、博士（工学）、現在、（独）国立環境研究所・地域環境研究センター・センター長

## (3) :ソバカル・ダカール

1970年生まれ、東京大学大学院工学系研究科修了、博士（学術）、現在、（独）国立環境研究所・地球環境研究センター・フェロー

## (4) : 河宫 未知生

1969年生まれ、東京大学大学院理学系研究科博士課程単位取得のうえ退学、博士（理学）、現在、（独）海洋研究開発機構・地球環境変動領域・地球温暖化予測研究プログラム・地球システム統合モデリング研究チーム・チームリーダー
## 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

(1) 社会経済シナリオのダウンスケール手法と土地利用変化シナリオの開発に関する研究

（独）国立環境研究所

地球環境研究センター 山形与志樹

<研究協力者>

（独）国立環境研究所

石渡佐和子（平成19～21年度）

松本健一（平成20～22年度）

中道久美子（平成21～23年度）

横島徳太（平成22～23年度）

瀬谷創（平成22～23年度）

石渡佐和子（平成22年度）

甲斐沼美紀子・増井利彦

木下嗣基

平成19～23年度累計予算額：163,509千円

（うち、平成23年度予算額：34,059千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 気候変動に関する政府間パネル(IPCC)第4次評価報告書では、気候変動予測に用いるシナリオは、気候変動と社会変化に関連がないだけでなく、空間的にも、全世界を10数地域に分割したものであった。しかし、近年では、温暖化問題に対する適応と緩和の重要性や、空間解像度に伴う不確実性が指摘されており、自然システムと社会システムを統合した解析と、エアロゾルの排出や土地利用変化に関する空間詳細なシナリオの必要性が唱えられている。これらの背景を受けて、次期IPCC評価報告書に向けた代表的濃度経路(Representative Concentration Pathways:RCP)シナリオでは、空間詳細排出データを作成することが決められた。そのため、本サブテーマでは、全球を対象に、人口やGDPなどの社会経済シナリオおよび土地利用変化について、国レベルおよび50km程度の格子レベルに、シナリオの特徴を反映させたダウンスケール手法の開発に取り組んだ。さらに、土地利用・交通モデルを構築し、東京都市圏の空間詳細な土地利用変化シナリオを作成すると共に、緑被率、人工排熱、建物密度といった都市気候モデルへの重要な入力変数を算出した。まず、全球での空間詳細土地利用シナリオの作成では、社会経済情報と共に、牧草地、農地、都市などの土地利用変化予測を0.5°格子へとダウンスケールし、それらの結果をRCPシナリオの1つとして提出した。一方で、地域を限定したより高詳細な社会経済・土地利用変化シナリオの開発では、建物に関する情報を明示的に考慮することで、自然に将来の人工排熱パラメータが取得できることを示し、空間詳細な土地利用シナリオを構築した。これらのデータは、テーマ3へ提供し、将来のヒートアイランド効果が分析された。これらの研究により、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。

[キーワード] 社会経済シナリオ、土地利用変化、ダウンスケール、応用都市経済モデル、RCP

### 1. はじめに

気候変動に関する政府間パネル(IPCC)第4次評価報告書では、気候変動予測に用いるシナリオは、多くのシナリオから代表的な数値を抽出したものであり、気候変動と社会変化に関連がないだけでなく、空間的にも、全世界を10数地域に分割したものであった。しかし、近年では、温暖化問題に対する適応と緩和の重要性が指摘されており、自然システムと社会システムを統合した解析が喫緊の課題となっている。また、エアロブルの排出や土地利用変化は、その空間解像度に伴う不確実性が指摘されており、空間詳細なシナリオの必要性が唱えられている。

このような背景に対して、IPCC第5次評価報告書に向けて、新シナリオの作成に関する議論が行われている。そこでは従来の手法とは異なり、2100年の放射強制力を一定とする仮定の下で、地球システムモデル(ESM)による将来気候変動の予測を行い、その結果を利用して適応と緩和を考慮した社会・経済シナリオの作成を行うことが決定した。世界の統合評価モデル(Integrated

Assessment Model: IAM)のうち、既にピアレビューが行われた4モデルにより、パスが異なる放射強制力の最小限のシナリオを作成することとなった。このシナリオは代表的濃度経路

(Representative Concentration Pathways: RCP) と呼び、自然起源を含む、温室効果ガス(GHG)とエアロゾルの空間詳細な排出およびその変化、空間詳細な土地利用変化を作成する。しかし、既往のIAMではESMが必要とする空間解像度での出力は不可能である。そのため、IAMの結果をダウンスケールすることで、ESMが要求する解像度の排出および土地利用変化のシナリオを作成することが必要とされている。

本テーマでは、それらRCPにおける過去の排出データと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の推定を担当する。本サブテーマでは、将来排出シナリオを空間詳細化するために、国レベルおよび100-50km程度の格子（メッシュ）レベルに、シナリオの特徴を反映するように土地利用をダウンスケールする新たな手法の開発に取り組む。2000年から2100年を対象とし、社会経済情報の中で重要性が高い人口・GDPの空間詳細ダウンスケールを行うとともに、土地被覆・土地利用のダウンスケールシナリオを開発する。具体的には、シナリオの特徴を反映した社会経済発展の空間パターンを推定するための空間経済モデルを開発し、グローバルな社会経済シナリオの国レベルおよびメッシュレベルへのダウンスケールを実施すると共に、これらダウンスケール化された社会経済シナリオと、土地被覆情報、地形、植物の純一次生産分布、農作物の反収（単位面積あたりの収量）の分布などを用いて、土地利用ダウンスケールを行う。

さらに、作成されたRCP空間詳細シナリオに対して、より高詳細な社会経済・土地利用シナリオの開発を行う。これはIPCC第5次評価報告書において、気候変動の影響及び適応研究が重要となるが、その推測を行うためには、ESMだけでなくより詳細な気候モデル(Regional Climate Model:以降、RCMという)が必要となる。そこでRCPに準拠し、かつRCMに対応可能な社会経済・土地利用シナリオの作成を行う。具体的には、地域を限定した上で、土地利用・交通（Land Use Transport:
LUT）モデルを構築し、より詳細なダウンスケールとして、空間詳細な土地利用変化シナリオを作成すると共に、都市気候モデルへの重要な入力変数を算出する。このシナリオは本研究課題のテーマ3において使用される標準シナリオとなるものである。

## 2 ．研究開発目的

これまでの気候変動シナリオ研究では、世界を10数地域に分割したグローバルな社会経済シナリオを用いた将来予測が実施されてきたが、本研究では、次世代の気候変動シナリオの構築に向けて、空間詳細な社会経済シナリオ・土地利用シナリオの開発を実施する。このために本サブテーマでは、下記について研究を実施する。

## （1） 社会経済シナリオのダウンスケール

空間的な社会経済発展パターンをモデル化し、人口およびGDPシナリオについて、緯度経度0.5°の格子（メッシュ）レベルに空間詳細化（ダウンスケール）する手法の開発を行う。空間詳細化された社会経済シナリオは、将来の排出分布を予測するパラメータとして使用される。平成19年度に既往研究を踏襲したモデルを開発したが、平成20年度にはモデルの分析を行い、問題点等を修正することで、よりシナリオとしてふさわしいダウンスケール手法の開発を行った。この結果は、土地利用変化シナリオやサブテーマ（2）の入力情報として利用される。

## （２）全球空間詳細土地利用シナリオの開発

農林地間の転換をモデル化した、土地利用変化シナリオの開発を行う。21世紀には人口の増大、食生活の変化、バイオマス燃料の使用増加が予測される。一方、収量の増加は頭打ちになってきており、今後は農地面積の拡大が予想される。この土地利用変化は、社会・経済のみならず、気候にも影響を与えることが予想されるため、地球システムモデル(ESM)や統合評価モデル(IAM)に利用される。平成19年度は、農地と林地間の土地利用変化予測を行ったが、平成20年度はこれらに加えて、牧草地や都市など土地被覆・土地利用の7カテゴリについて変化予測を行いシナリオの作成を行った。平成21年度においては、バイオマス作物向け農地の分布シナリオの作成を中心として行うと共に、平成20年度までに開発したシナリオの問題点を改良した。このシナリオの作成には、統合評価モデルの1つであるアジア太平洋統合評価モデル(Asia Pacific Integrated Model:AIM)と連携をし、RCPに準拠した土地被覆・土地利用変化シナリオ（RCP6.0）となると同時に、サブテーマ（4）の入力情報として利用される。

## （３）日本全国市区町村単位での排出量の推計とマッピング

下記「（4）空間詳細シナリオの構築と都市気候モデル入力変数データの作成」において必要となる、関東地方を対象とした空間詳細な排出・土地利用変化シナリオの分析におけるCO₂排出量の推計に向け、まず現状分析として、日本全国を対象にCO₂排出量を直接排出量・間接排出量の両面から市区町村単位で推計し、その結果を地理情報システム(GIS)を用いてマッピングすることで、その空間分布の比較分析を行う。この結果は、サブテーマ（2）の不確実性評価と比較を行うデータとして利用できる。
## （４）空間詳細シナリオの構築と都市気候モデル入力変数データの作成

本モデル分析の目的は、空間詳細な土地利用の変化を空間経済モデルによって表現すること、空間経済モデルのシミュレーションを行うソフトウェアを開発すること、シミュレーションによるシナリオ分析を行うことである。平成21度までに作成した空間経済モデルを高度化した、土地・建物市場同時均衡型のLUTモデルを構築し、東京都市圏の空間詳細な土地利用変化シナリオを作成すると共に、緑被率、人工排熱、建物密度といった都市気候モデルへの重要な入力変数を算出し、テーマ3へ最終データ提供を行う。

## 3 ．研究開発方法

## （１）社会経済シナリオのダウンスケール

## 1 ）人口シナリオ

人口のシナリオは2000年を起点に2300年まで作成を行う。2300年までの世界合計のシナリオは、RCP策定作業に参加している国際応用システム分析研究所(International Institute for Applied Systems Analysis: IIASA)により作成された経路に基本的に従うことが取り決められている。一方、国連(UN)では、国別人口の予測は複数ある。全世界を網羅したシナリオはUN Short rangeと呼ばれるものとUN Long rangeと呼ばれる2種類が存在する。UN Short rangeは、詳細なデータを用いて作成されたものだが、2050年までのシナリオである。UN Long rangeは2300年までのシナリオであるが、改訂作業の頻度がUN Short rangeよりも低く、現在公開されているものは、2050年までの人口シナリオにおいてもUN Short rangeとの乖離も見られる。また、予測も50年おきの人口である。本サブテーマでは、上記の3種類のデータを用いて2300年までの国別人口シナリオの作成を行う。

2050年までの国別人口シナリオは、UN Short rangeの中位シナリオをそのまま適用する。このシナリオは、IIASAの全世界経路とは若干のずれは生じているが、2050年までの短期間ではその差は大きくない。2050年から2300年までは、UN Short range中位シナリオ、UN Long rangeの中位シナリオと、IIASAの全世界シナリオを併用する。全世界の合計はIIASAシナリオと一致させ、国の配分はUN Long rangeを用いることで比較的容易に人口シナリオの作成が出来る。しかし、この方法では2050年の国別人口が、UN Short rangeとUN Long rangeで異なるため、2050年から2100年の人口変化は不自然な経路となる。そこで、2050年のデータとしては、UN Short rangeの値を用い、それ以降の人口の経路は、UN Long rangeの各国の人口増加率を用いて、UN Long rangeを修正する。また、UN Short rangeにはデータがあるが、UN Long rangeにはデータが無い国がいくつか存在する。そのような国は、UN Long rangeの全世界人口増加率を適用する。このようにして、UN Long rangeの中位シナリオを修正する。この修正されたUN Long rangeシナリオとIIASA全世界人口シナリオと一致するように、修正されたUN Long rangeシナリオに全世界一律の係数を乗じる。

このように作成された国別人口シナリオを緯度経度0.5°のメッシュ人口にダウンスケールを行う。平成19年度には、既往研究に準じた人口ダウンスケールを行った。平成20年度にその結果や手法の詳細な検討を行ったところ、いくつかの問題点が判明したため、修正を行った。RCPでは、0.5°メッシュ毎の土地利用や、エアロゾル排出シナリオを作成する。土地利用シナリオは0.5°メッシュ内での土地利用割合を作成する。既往研究の人口ダウンスケールシナリオでは、海を含むメッシュでは、海か陸を事前に決定する。この方法では、海岸付近の大都市を含むが半分は海
のようなメッシュは海となり人口は0となる。しかし、土地利用では「都市(Urban and Built-up area)」は、メッシュに占める割合を報告するため矛盾が生じる。人口ダウンスケールシナリオの作成では、0.5°メッシュのうち、陸の割外が1/144以上の場合は、解析対象メッシュとする。このような方法では、既往研究の重力モデルを用いた都市人口シナリオ作成が不可能となる。そこで、重力モデルに変わって、ランクサイズルールの適用を行う。ランクサイズルールの適用を行うため、メッシュに占める都市部の割合を0から1までの指数とする。既往の方法では、この指数は0か1のいずれかをとる。また、既往の方法では、都市域の拡大は初期条件に大きく依存し、初期条件の設定も不確実要因が大きいものであった。本方法では、都市域の拡大も人口と同時に推定を行う手法を開発した。非都市部の人口については、重力モデルを適用するように変更した。

## 2 ）GDPシナリオ

国別GDPのシナリオは、国連環境計画(United Nations environment programme: UNEP)の地球環境概況4(Global Environment Outlook 4: GE04)で作成されたInternational Futures(IFs)国別シナリオと国際貿易分析プロジェクト(Global Trade Analysis Project: GTAP)データを用いる。RCPに用いる社会経済シナリオのGDPには2001年のGTAPデータを用いるため、基準年のGDPはGTAPのデータを用い、2010～2100年のGDPの推定はIFsのGDP増加率から推定を行う。ただし、GTAPの国・地域の数は90程度であり、複数の国がまとまった地域のGDPは国レベルに分解する必要がある。そこで、まずGTAPの地域で、IFsにGDPデータが記載されている国(A群)と、記載されていない国(B群)に集計する。A群とB群のGDPは人口を指標として按分を行う。A群の国別人口はA群のGDPからIFsのGDP比率を用いて按分を行う。B群の国別人口はB群のGDPを人口比率を用いて按分を行う。

国から緯度経度0.5°メッシュへのダウンスケールは、既往研究および平成19年度の方法と同一の手法を用いる。Grubler et al. (2007) $ ^{1)} $ の手法に従って、別途計算を行った富裕層および貧困層の所得と、都市および農村のメッシュ人口を用いて、メッシュのGDPを計算した。この時、農村メッシュには、貧困層のみが含まれ、都市メッシュには20%が富裕層、80%が貧困層であると仮定した。ダウンスケールに必要となるUNの都市化率データと、富裕層の所得率は最新のデータに差し替えを行った。

## （２）全球空間詳細土地利用シナリオの開発

土地利用シナリオの分類カテゴリは、「都市(Urban and Built-up area)」、「農地(Cropland)」、「牧草地(Pasture)」、「伐採森林(harvest forest)」、「自然草地(Natural Grassland)」、「その他森林(Natural Forest)」、「その他(Other land)」の7種類で、メッシュ毎の被覆割合のシナリオを作成する。都市の2000年のデータには持続可能性と地球環境センターthe Center for Sustainability and the Global Environment (SAGE)のデータを用いる。2010年から2100年の都市面積の拡大は、AIMにより作成された名目GDP、農業生産量、農地面積変化率、穀物価格のデータを用い、ランクサイズルールによって推定する。農地の推定は、ニューハンプシャー大学(NH大学)の2000年の全世界農地分布を基準データとし、AIMの全世界を24地域に分割した各地域の農地面積の変化率を用いて2100年までの農地分布を推定する。農地の分布には、現状の分布データ、斜度、穀物単収、名目GDP、穀物価格を用いる。賃金の上昇と共に、傾斜地の農地は減少し、相対的に穀物単収が低い土地が利用されることをモデルで表す。牧草地の推定も農地の推定と同様であるが、斜度の基準を農地よりも高めに設定する。伐採森林の分布は基準年のデータは存在しな
い。そこで、人口ポテンシャルの関数として、全森林に占める伐採森林を定義した。基準年における、伐採森林の国・地域のデータも存在しないため、統計データが存在する伐採量と、陸域生態系モデルの双方を用いて伐採森林の面積を定義した。2010年から2100年の伐採森林面積は、AIMによって算出された変化率を用いた。自然草地、その他森林、その他に関しては、都市、農地、牧草地、伐採森林の剩余分が該当する。その剩余分を、国土地理院によって作成された地球地図の土地被覆図を使用して、自然草地、その他森林、その他への按分を行った。このように、平成20年度には、全球緯度経度0.5°メッシュで2000年から2100年の都市、農地、牧草地、森林伐採面積等の土地利用シナリオの開発を行った。このシナリオはRCPに提供されるものであり、各メッシュの各土地利用タイプを割合で表しているという画期的なシナリオであった。

これらに加えて、平成21年度には、バイオ燃料として利用されるバイオマス作物栽培地域のシナリオの作成を行うことが、国際コミュニティで決定され、それに対応した。CGE（一般均衡モデル：Computational General Equilibrium）モデルによって全世界24地域に分割した地域ごとに、バイオマス作物の栽培面積に関する2100年までのシナリオを作成した。バイオマス作物の栽培地域の推定には、全球の糖料作物と油料作物の反収の分布を元にして、エタノール収率に変換したマップを用いて、各地域の収率が高い農地にてバイオマス作物の生産が行われると仮定した。

また、モデルの改良として、陸域生態モデルの結果を用いて、植物のCO_{2}施肥効果の影響を修正すると共に、2000年のベースとなるマップを用いて既往のマップを統合することでより高精度なものを作成した。

## （3） 日本全国市区町村単位でのCO $ _{2} $ 排出量の推計とマッピング

CO₂排出量は、温暖化対策の基礎であり、下記「（4）空間詳細シナリオの構築と都市気候モデル入力変数データの作成」において、本研究課題のテーマ3へ気候モデル指標として提供した人工排熱量の算出データとしても応用できる。本分析では、このCO₂排出量に着目し、直接排出量と間接排出量に分けて推計を行った。ここで、「直接排出量」とは、エネルギー転換や製造、運輸等に伴う排出量を、排出場所に割り付けた値を、「間接排出量」とは、エネルギーや製造物等を使用するユーザー（企業や家庭、交通利用者等）に、それぞれの消費量に応じて割り付けた値を指すものと定義した。研究方法としては、積み上げ方式の推計方法をベースとして、市区町村あるいはメッシュ単位で、民生部門（家庭・業務）、産業部門、運輸部門という各セクターのCO₂排出量を算定する研究成果をGISを用いて統合し、エネルギー利用に伴う間接及び直接CO₂の排出量を全国市区町村単位で推計した。

まず、民生部門（家庭）のCO₂排出量については田中ら(2008) $ ^{6)} $ の手法を、民生部門（業務）のCO₂排出量については外岡ら(2008) $ ^{7)} $ の手法を、それぞれ応用して推計を行った。両部門ともに、各種統計を組み合わせてエネルギー源別・用途別のエネルギー消費量を推計しているが、このうちエネルギー源については、電力、都市ガス、LPG、灯油を対象としており、電力については直接排出量には含めず間接排出量にのみ含めることとした。次に、産業部門については、Nansai et al.(2004) $ ^{2)} $ の手法を応用し、日本全体の温室効果ガスインベントリデータと組み合わせて推計を行った。産業セクターの区分は、電気業、熱供給業、都市ガス製造業、農林業、水産業、鉱業、建設業、製造業、機械、廃棄物焼却であり、このうち電気業、熱供給業、都市ガス製造業については、間接排出量には含めず直接排出量にのみ含めることとした。最後に、運輸部門の中でも自動車に
ついては、交通量、走行量・平均速度、保有台数、車種・年式構成等を考慮して推計した $ CO_{2} $ 排出量を、移動地域別に3次メッシュ単位で集計したKannari et al. (2007) $ ^{3)} $ の推計結果を直接排出量とし、車両の登録地となっている市区町村別に集計した米澤ら(2009) $ ^{11)} $ の推計結果を間接排出量として活用した。さらに鉄道に関しては、事業者別の旅客鉄道 $ CO_{2} $ 排出量を路線別輸送量と駅別乗降客数を用いて市区町村へ分担した工藤ら(2005) $ ^{5)} $ の推計結果を、間接排出量として利用している。

## （４）空間詳細シナリオの構築と都市気候モデル入力変数データの作成

将来の土地利用シナリオについて検討する場合、世帯や企業の立地行動について分析する必要がある。ミクロ的な経済行動メカニズムを考慮して将来の土地利用シナリオを構築する代表的手法としては、LUTモデル（古谷，2003 $ ^{9} $ ）；Wegener，2004 $ ^{4} $ ）が挙げられる。一方、従来からヒートアイランド分析などで利用されてきた都市気候モデル研究においては、将来気候を分析する際に人工排熱分布をはじめとする入力変数の多くは現状と同一と仮定されることが多かった。現在、将来の土地利用変化を一定と仮定せずに、緑被率、人工排熱、建物密度といった都市気候モデルへの重要な入力変数について、将来変化をシナリオとして与えることのできる、LUTモデルを活用した研究の必要性が認識されつつある。しかしながら、LUTモデルに関する既往研究の多くは、市区町村か同等程度のゾーンを対象としており、また1km×1km程度のミクロなゾーンを対象とした研究も、市区町村内といった比較的狭い領域を対象とした分析か、仮想データを用いたシミュレーション分析にとどまっている。

そこで、本研究では、空間経済モデルの高度化の内容として、都市気候モデルへの入力変数を算出するため、特に、1）近年の気候モデルの空間詳細化、いわゆるダウンスケーリングの流れを考慮し、1km×1km程度のミクロな領域において、これらの入力変数を算出すること、2）都市気候モデルで必要とされる変数は、人工排熱や天空率など、建物の高さに依存するものが多いため、建物市場を明示的にモデル化することに留意し、LUTモデルを構築する。具体的には、町丁目レベルでは初めての開発例となる、土地・建物市場同時均衡型LUTモデルの新たなフレームを導入しており、対象地域は東京都市圏の333市区町村に含まれる、22,368の町丁目単位（平均面積0.688km²）である。本研究で構築したモデルのベースは、ミクロ経済学の理論と整合的な都市モデルであり、都市政策の評価ツールとして豊富な適用事例を持つ応用都市経済(Computable Urban Economic: CUE)モデル（山崎ほか，2008） $ ^{10} $ である。特に新たに大都市圏の町丁目レベルでの詳細な実データを用いてキャリブレーションを実施し、建物市場を明示的に均衡モデルに組み入れた世界的に見ても初めての試みである。

## 4 ．結果及び考察

## （１）社会経済シナリオのダウンスケール

平成 19 年度に作成した既往の方法による人口分布と、平成 20 年度に開発した日本付近の人口分布の比較を図(1)-1 に示す。上の図は平成 19 年度の結果で、下の図は平成 20 年度に開発したモデルの結果である。入力データを最新のものに変更したため、傾向は異なるが、海岸線付近が大きく異なることが分かる。例えば、旧モデルでは横浜を含むメッシュの人口は 0 であるが、新モデルでは大きな人口を有している。全世界に目を通すと、旧モデルで見られた、人口増加が著しいアフリカの国で、2050 年に現在のニューヨークや上海、東京といった都市よりも規模の大きい
図(1)-1 2050年の日本付近人口分布。上図は旧モデルの結果、下図は新モデルの結果。凡例の数字はメッシュあたりの人口（人）を表している。

都市が形成されていた点が改善された。

まず、RCP6.0 に対応した人口のダウンスケーリング結果の一部（2005 年、2050 年、2100 年）を図(1)-2 に示す。2005 年と 2100 年の分布を比較すると、都市部への人口集中が顕著に見られる。これは推計の参考にした UN の都市化率が何れの国でも上昇することが原因の 1 つとして挙げられる。
図(1)-2 人口のダウンスケーリング結果（2005年、2050年、2100年）
図(1)-3 GDPのダウンスケーリング結果（2005年、2050年、2100年）
次に、GDP のダウンスケーリング結果の一部（2005 年、2050 年、2100 年）を図(1)-3 に示す。メッシュ GDP は人口の影響を強く受けるが、人口と比べて、アジアや南アメリカの国々での GDP の増加が顕著であることがわかる。

新モデルの結果は、旧モデルと比較して不自然な点は見られないなど、新モデルによって、人口・GDPシナリオは大きく改善された。

## （２）全球空間詳細土地利用シナリオの開発

7項目の土地被覆・土地利用変化シナリオの作成を行ったが、ここではRCPシナリオの1つとして提出し、ハーモナイズされた結果のうち、2005年、2050年、2100年の分布図を示す。図(1)-4はcropland（農地）分布、図(1)-5はpasture（牧草地）分布、図(1)-6はprimary land（人為影響のない自然植生）分布、図(1)-7はsecondary land（人為影響のある自然植生）分布、図(1)-8はurban land（都市）分布を表したものである。

例えば、最も重要な農地については、ほとんどの地域で、農地面積は増加している。これは、食用に用いるだけでなく、バイオマスエネルギーとしての利用も拡大するため、単収の増加が需要に追いつかず農地面積が拡大するためである。多くの国で分布パターンは2000年と2100年で変わらないが、ロシアについては、シベリア南部地域が農地として利用が促進される。また中国は内陸部の農地面積は変化無し、もしくは減少の傾向が見られるが、海岸部と内陸部の中間（海岸から1000km以内）の地域で農地面積が増加することがわかる。
(a)2005年

図(1)-4 空間詳細土地利用変化シナリオのcropland（農地）分布（2005年、2050年、2100年）
(a)2005年

図(1)-5 空間詳細土地利用変化シナリオのpasture（牧草地）分布（2005年、2050年、2100年）
(a)2005年

図(1)-6 空間詳細土地利用変化シナリオのprimary land（人為影響のない自然植生）分布（2005年、2050年、2100年）
(a)2005年

図(1)-7 空間詳細土地利用変化シナリオのsecondary land（人為影響のある自然植生）分布（2005年、2050年、2100年）
(a)2005年

図(1)-8 空間詳細土地利用変化シナリオのurban land（都市）分布（2005年、2050年、2100年）
図(1)-9に2000年から2100年における全球バイオマス作物の生産面積の推移を示す。図中のreferenceとはRCPシナリオの放射強制力6.0W/m²安定化（RCP6.0）とは異なり、2100年頃に放射強制力を6.0W/m²への安定化をさせるための努力を行わないケースである。安定化シナリオでは、2030年頃からバイオマス作物の生産面積が増加している。これは安定化に必要なためであるが、2070年頃まではバイオマス作物の生産面積は増加しない。この原因は、全世界の人口増加と食生活の変化により、食糧需要の増加が2070年頃まで増加するためである。それ以降は食糧需要の圧力が下がるため2100年に向かってバイオマス作物の生産面積が増加する。

図(1)-9 2000年から2100年のバイオマス作物生産面積の推移

図(1)-10に6.0W/m²安定化シナリオにおける2100年のバイオマス作物の生産分布を示す。ロシア南部においてバイオマス作物の作付けが増加するほかは、主に低緯度地帯での生産が増加する。しかし、熱帯雨林地域での生産が増えるとは限らず、南米ではアマゾンよりも南の地域での生産が増えると予想された。これは、バイオマス作物の反収が赤道直下では高くないことに起因している。

図(1)-10 2100年のバイオマス作物の生産分布
## （３）日本全国市区町村単位でのCO₂排出量の推計とマッピング

各部門で推計単位が異なることを考慮し、GISを用いて2008年4月時点の市区町村区画単位に統一し、全部門合計値を算出した排出量の結果を、図(1)-11及び図(1)-12に示す。これらの結果は、いずれも比較のため1km²当たりの値で算出している。

分析の結果、運輸部門の間接消費量や民生部門に関しては主に3大都市圏のような人口集積度の高い地域に集中している一方、運輸部門の直接排出量や産業部門については国内の主要都市を結ぶ主要幹線道路沿いに分布している等、空間分布の傾向が大きく異なることが全部門の合計値での結果にも反映されていることが明らかになった。また、全部門の合計値については、直接排出量で見れば、特に電気業等のエネルギー転換部門で多くCO₂が排出されている一方で、間接排出量で見ると、そのエネルギーが都市部で利用されることによってCO₂が排出されている様子を、マッピングを行うことによって空間的に把握することが可能となった。

国レベルでの目標設定との対応を容易にするという点からは、エネルギーの生産者に排出を割り付ける直接排出量が便利である。しかし、排出責任の視点からは間接排出量でエネルギーの消費者の責任や対策を議論するアプローチも重要である。特に今後、コンパクトシティ等の政策や、中長期的な土地利用シナリオを用いて住宅、オフィス、交通システムの動態を分析して温暖化対策について検討する際には、本研究で開発されたシステムを用いて、対策効果を評価することが

図(1)-11 全部門からの直接排出量の分布（全国）
図(1)-12 全部門からの間接排出量の分布（全国）

有効となるものと期待される。

## （４）空間詳細シナリオの構築と都市気候モデル入力変数データの作成

LUT モデルの構築と都市気候モデルへの入力変数の算出のために、対象地域である東京都市圏全域を対象に、町丁目単位で土地利用変化シナリオを作成した。特に都市気候モデル制作者からの要請が大きい、IPCC の上限・下限シナリオに対応するような、将来土地利用の最大限の空間分布の変動幅を示すシナリオを 2 つ設定した。具体的には、コンパクトシティ等の低炭素都市化を最大限に推し進めた『集約シナリオ』と、自動車依存により都市圏縁辺部への郊外化を最大限に推し進めた『分散シナリオ』の 2 つの土地利用変化シナリオを構築した。

3つのシナリオにおける人口密度（人/km²）の変化を図(1)-13～15に、建物密度（平方メートル：m²）の変化を図(1)-16～18に示す。分析の結果、分散シナリオでは、都心部、鉄道駅付近で人口が減少し、人口が都市圏縁辺部に薄く広がっている空間分布の変化が示され、一方で、集約シナリオでは、都心部や鉄道駅付近の町丁目で局所的に人口が増加する都市の空間構造となることが示された。また、図(1)-19～21に緑被率の分布を示す。この緑被率は、衛星画像 Landsat を部分空間法で土地被覆分類し、現状の畑、草地、田、森林の割合を算出した上で、土地利用モデルから求められる土地面積変化分をすべて森林に割り振って算出している。分散シナリオでは、森林
伐採、開発が進み、集約シナリオでは郊外で森林が回復していることが分かる。

さらに、現在、都市気候モデルを用いて将来気候を分析する際には、人工排熱分布を始めとする入力変数の多くは現状と同一と仮定されることが多いのに対し、本研究では、建物売買の市場を明示的にモデル化することにより建物高さを算出する方法を提示し、人工排熱の算出に反映させることができた。図(1)-22～24は、深見ほか(2003) $ ^{8)} $ の排出量原単位（日平均値 $ (\mathrm{W}/\mathrm{m}^{2}) $ ）に、各シナリオ下の建物床面積を乗じ、メッシュ面積で割ることで $ 1km^{2} $ メッシュあたりの人工排熱（顕熱）を算出、図示したものである。集約シナリオでは、都心部や鉄道駅の直近で建物需要量が増加し、人工排熱の値としても、図の分類上で最も上の階級（ $ 19W/m^{2} $ 以上）に分類されたメッシュが多く見られる一方、分散シナリオでは、当該階級はあまり見られず、低い階級のメッシュが広がっていることが分かる。

このように、建物に関する情報を明示的に考慮することで、自然に将来の人工排熱パラメータが取得できることを示し、空間詳細な土地利用シナリオを構築するモデルの開発に成功した。これらは、テーマ3へ最終データとして提供を行っており、現在、実際に使用を開始している。また、平成21年度に行った日本全体を対象とした市区町村別CO $ _{2} $ 排出分布の推定の研究手法を活用し、本分析で示した東京都市圏を対象とした社会・経済シナリオに対応した排出分布も作成しており、サブテーマ（2）の検証データとしても用いることができる。

図(1)-13 人口密度分布（現状） $$ 人/km^{2} $$
図(1)-14 人口密度分布（分散シナリオ） $$ 人/km^{2} $$

図(1)-15 人口密度分布（集約シナリオ） $$ 人/km^{2} $$