Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## （6） その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Lelieveld, J., P. J. Crutzen, and F. J. Dentener (1998), Changing concentration, lifetime and climate forcing of atmospheric methane, Tellus (B), 50, 128-150.

2) IPCC (2007), Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, 2007, Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.

3) Yokota, T., Y. Yoshida, N. Eguchi, Y. Ota, T. Tanaka, H. Watanabe, and S. Maksyutov (2009), Global concentrations of $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ retrieved from GOSAT: first preliminary results, Scientific Online Letters on Atmosphere, 5, 160-163.

4) Kuze, A., H. Suto, M. Nakajima, and T. Hamazaki (2009), Thermal and near infrared sensor for carbon observation Fourier-transform spectrometer on the Greenhouse Gases Observing Satellite for greenhouse gases monitoring, Applied Optics, 48(35), 6716-6733.

5) Rodgers, C. D. (2000), Inverse method for atmospheric sounding, World Scientific Publishing.

6) Saitoh, N., R. Imasu, Y. Ota, and Y. Niwa (2009), $ CO_{2} $ retrieval algorithm for the thermal infrared spectra of the Greenhouse Gases Observing Satellite: potential of retrieving $ CO_{2} $ vertical profile from high-resolution FTS sensor, Journal of Geophysical Research, 114, 10.1029/2008JD011500.

7) Kataoka, F., Knuteson, R., Kuze, A., Suto, H., Shiomi, K., Harada, M., Garms, E., Roman, J., Tobin, D., Taylor, J., Revercomb, H., Sekio, N., Higuchi, R., and Mitomi, Y. (2014), TIR Spectral Radiance Calibration of the GOSAT Satellite Borne TANSO-FTS with the Aircraft-Based S-HIS and the Ground-Based S-AERI at the Railroad Valley Desert Playa, IEEE T. Geosci. Remote, 52, 89-105, doi:10.1109/TGRS.2012.2236561.

8) Matsueda, H., T. Machida, Y. Sawa, Y. Nakagawa, K. Hirotani, H. Ikeda, N. Kondo, and K. Goto (2008), Evaluation of atmospheric $ CO_{2} $ measurements from new flask air sampling of JAL airliner observations, Papers in Meteorology and Geophysics, 59, 1-17.

9) Machida, T., H. Matsueda, Y. Sawa, Y. Nakagawa, K. Hirotani, N. Kondo, K. Goto, T. Nakazawa, K. Ishikawa, and T. Ogawa (2008), Worldwide measurements of atmospheric $ CO_{2} $ and other trace gas species using commercial airlines, Journal of Atmospheric and Ocean Technology, 25, 1744-1754.
10) Araki, M., I. Morino, T. Machida, Y. Sawa, H. Hatsueda, H. Ohyama, T. Yokota, and O. Uchino (2010), $ CO_{2} $ column-averaged volume mixing ratio derived over Tsukuba from measurements by commercial airlines, Atmospheric Chemistry and Physics, 10, 7659-7667.

11) Wofsy, S. C. et al. (2011), HIAPER Pole-to-Pole Observations (HIPPO): fine-grained, global-scale measurements of climatically important atmospheric gases and aerosols, Phil. Trans. R. Soc. A., 369, 2073-2086, doi:10.1098/rsta.2010.0313.

12) Rodgers, C.D. and B.J. Connor (2003), Intercomparison of remote sounding instruments, Journal of Geophysical Research, 108, 10.1029/2002JD002299.

13) Saitoh, N., M. Touno, S. Hayashida, R. Imasu, K. Shiomi, T. Yokota, Y. Yoshida, T. Machida, H. Matsueda, Y. Sawa (2012), Comparisons between $ XCH_{4} $ from GOSAT Shortwave and Thermal Infrared Spectra and Aircraft $ CH_{4} $ Measurements over Guam, SOLA, 8, 145-149.
# （３）主要メタン発生域におけるメタン放出量推定の高度化

千葉大学

園芸学研究科 土壤学研究室 犬伏和之

<研究協力者>

千葉大学

園芸学研究科 土壤学研究室

花澤俊祐・新井宏徳・

アンキット・シングラ

平成24(開始年度)～26年度累計予算額：10,322千円

（うち、平成26年度予算額：3,566千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマでは、主要メタン発生域におけるメタン放出量推定の高度化、精緻化を目指し、アジア域のメタン放出源、特に水田付近の土壌水分や土地利用形態の季節変動と大気中メタン濃度の季節変動を比較解析した。まずメコン川流域下流域の南ベトナムの水田地帯で2月に大気を採取し、土地利用と水分環境の影響を考察した。その結果、常時2ppmvを超える値が観測された。メコン川下流の推移変化からこの時期は洪水期から春作に移行する時期で、水田での耕作やわら燃焼が進んでいる時期である。この結果をGOSAT/L4Bの結果と比較し、同じ地点での値としてはほぼ対応しており、GOSAT/L4の信頼性が確認された。次に、土壌培養によるメタン生成能解析のため、南～東アジアの各地域における代表的な稲作形態下の土壌を採取し、室内培養試験を行い、メタン生成能を測定して、稲作形態の差異が及ぼす影響や、各地域の土壌区分情報との比較を行った。その結果、インド土壌ではその含有有機物量がメタン生成の活性に影響を及ぼし、そのポテンシャルとしてはVertisolやInceptisolなどが高く、一方でAlfisolは低い可能性が示唆された。さらに異なる稲作形態土壌におけるメタン生成能の比較を行うため、日本・千葉県の水稻単作圃場およびインド・カルナルの二毛作圃場より土壌を採取し、それぞれの稲作形態の違いや、これに関与する水分状態の違いが土壌中のメタン生成能に及ぼす影響を比較検証することを目的として解析を行った。千葉土壌のメタン生成量積算値は、単作地帯のため稲わら添加により増加し、また渉水培養時に多くなったのに対し、インド土壌では、稲麦二毛作体系のため有機物含量が低下し、メタン生成量積算値は千葉土壌より低くなった。

## [キーワード]

メタン、水田、アジア、土地利用、メタン生成活性

### 1. はじめに

メタンの陸域での人為発生源の1つが水田であり、モンスーンアジアを中心に1億5千万平方キロ広がっている。今後の人口増加に伴い、主要稲作国はその拡大と高度利用を目指している。主要
なメタン発生源であるアジア各国のうち、ベトナムとインドに絞ってサブテーマ間の連携を強化しつつ、現地でのメタン放出量とその生成要因を解析した。また南アジア～東アジアの各地域における代表的な稲作形態下の土壌を採取し室内培養試験を行い、メタン生成能を測定し、稲作形態の差異が及ぼす影響や、各地域の土壌区分情報との比較を行った。

## 2 ．研究開発目的

主要メタン発生域におけるメタン放出量推定の高度化、精緻化を目指し、（1）フラックス測定の精緻のため、アジアで最大の国際河川1つ、メコン川流域下流域の水田地帯で大気を採取し、土地利用と水分環境の影響を考察した。また（2）土壤培養によるメタン生成能解析のため、南～東アジアの各地域における代表的な稲作形態下の土壤を採取し、室内培養試験を行い、メタン生成能を測定して、稲作形態の差異が及ぼす影響や、各地域の土壤区分情報との比較を行った。さらに異なる稲作形態土壤における温室効果ガス生成能の比較を行うため、日本・千葉県の水稻単作圃場およびインド・カルナルの二毛作圃場より土壤を採取した。それぞれの稲作形態の違いや、これに関与する水分状態の違いが土壤中メタンガス生成能に及ぼす影響を比較検証することを目的として解析を行った。

## 3 ．研究開発方法

## （1） フラックス測定の精緻化：

ベトナム・アンジャン省チャウドック市郊外で水田からのメタンフラックスの測定を土壌区分情報と比較した。図(3)-1は大気採集地点のGoogleの画像と土壌図を示している。これらの図から、ヌイサン付近ではフルダイクでの水稲栽培とセミダイクでの洪水・養殖漁業のコントラストがみられる。この地域でフラックス測定と平行し、近辺のヌイサン山頂で2013年2月14日、大気ガス試料採集を行った。

図(3)-1 [A] ベトナム全図、[B] ベトナム・アンジャン省チャウドック市郊外のGoogle 画像、[C] 大気採集地点の拡大図、[D] 土壌区分図
## （２）土壌培養によるメタン生成能解析：

南～東アジアの各地域における代表的な稲作形態下の土壌を採取し、室内培養試験を行い、メタン生成能を測定して、稲作形態の差異が及ぼす影響や、各地域の土壌区分情報との比較を行った。

## 1 ）インド北部地域の土壌種間におけるメタン生成能比較

インド北部、土壌種が異なる5か所の水田より土壌を採取し、土壌理化学性・微生物性分析および室内培養試験によるメタン生成能の解析を行った。調査地概要は図(3)-2、表(3)-1の通りである。

図(3)-3 インド全域土壌図

National Institute of Hydrology (India) ホームページより
表 (3)-1 土壤区分情報と採取地点詳細

土壤区分
Podzol	Inceptisol	Alfisol	Entisol	Vertisol
採取地点	Jammu and Kashmir	Banaras Hindu University campus, UP	Mirzapur, UP	Maharajganj, UP	Chandaulli, UP
緯度	32°5'-33°3'N	25°16'N	25°09'N	27°10'N	25°14'N
経度	70°0'-74°4'E	83°03'E	83°34'E	83°32'E	83°15'E
土性(%)	Sand 33; Silt 65; Clay 6	Sand 32; Silt 65; Clay 3	Sand 34; Silt 64; Clay 5	Sand 31; Silt 64; Clay 7	Sand 6; Silt 82; Clay 12

採取した土壌試料を培養瓶に充填し、蒸留水を加えて湛水状態で30℃の恒温器内にて20日間培養した。培養開始後から、60時間ごとにガスを採取し、生成したメタン濃度を測定した。各生成量の積算推移を解析し、土壌種ごとのメタン生成能を比較した。土壌理化学性については、土壌pH、土壌全炭素(TC)・全窒素(TN)含有率、硝酸態窒素・アンモニア態窒素含有量、過マンガン酸可酸化性炭素量(POXC)をそれぞれ測定した。また、土壌微生物性として、メタン生成古細菌に特異的な遺伝子(mcrA領域)のコピー数をリアルタイムPCRで測定し、メタン生成古細菌の定量を行った。

2）異なる土壌種の日本およびインド水田土壌におけるメタン生成能と理化学性・微生物性比較

上述のインド水田土壌中のメタン生成能と比較するため、わが国水田土壌のメタン生成能を測定し比較した。長野県、千葉県の水田よりそれぞれRegosol、Andsolに分類される土壌試料を採取した。この土壌試料を培養瓶に充填し、蒸留水を加えて湛水状態にした。この培養試料を30℃の恒温器内で30日間培養し、3日ごとにガス試料を採取してメタン、および二酸化炭素の生成量を測定した。各測定値の積算量推移をグラフにし、渇水条件下のガス生成能を比較した。また、土壌pH、土壌全炭素(TC)・全窒素(TN)含有率、炭素率(C/N比)、アンモニア態窒素量、過マンガン酸可酸化炭素量(POXC)を測定し、ガス生成に対する影響因子の解析を行った。これらの土壌理化学性と温室効果ガス生成能の比較を行い、その影響因子について明らかにすることを目的とした。

千葉県山武市の山武市週辺5km半径内の理化学性が異なる3か所の水稲単作水田圃場およびインド・カルナルの二毛作圃場より土壌を採取し、理化学性とメタン生成能を測定した。
図 (3)-4 調査地概要地図

【インド・カルナル】

*サブテーマ4で実施してきた大気採集地点の近傍

図(3)-5 インド現地調査位置 カルナル市：水稲・小麦二毛作圃場 2013年12月26日 小麦栽培期採取

圃場内より3か所 (Inceptisol)

【千葉県・山武市】

図(3)-6 千葉県現地調査位置 千葉県山武市：水稻単作栽培圃場(水田)山武市週辺5km半径内3か所の水田(松尾:Gray soil, 芝山:Andosol, 横芝光:Muck soil)
表(3)-2 调查地概要

カルナル(同一圃場内3点)	山武市(松尾・芝山・横芝光)
稲作形態	水稻・小麦二毛作	単作水田(乾田)
耕作周期	6-9月(雨期) 水稻(水田)	5-8月 水稻(水田)
10-3月(乾期) 小麦	(9-3月 落水・農閑期)
年間降水量	767.7 mm	1387 mm
作期平均降水量(月平均)	6-9月 156.2 mm 10-3月 16.2 mm	5-8月 123.6 mm
年間平均気温	25.2 ℃	15.7 ℃
作期平均気温(月平均)	6-9月 31.1℃ 10-3月 19.4 ℃ DAP, 尿素12.5 kg/10aずつ	5-8月 22.0 ℃ N:P:K=14:16:14 40kg/10a
施肥管理	(各作付前,) わら持ち出し	(基肥) 稲わら春鋤き込み
試料採取時期	2013年12月26日(小麦栽培期)	2013年3月27日(春鋤き込み後)

*インド気象庁および気象庁横芝光気象観測所データより

土壌からのメタン生成に及ぼす影響因子を明らかにするため、培養試験にて温室効果ガスの生成能を比較した。図(3)-7のように培養瓶内に土壌を充填し、渇水しない好気条件と渇水条件を作成し、それぞれ7日ごとに生成ガス試料を採取して、二酸化炭素、メタン、亜酸化窒素濃度を測定した。また、培養終了後の土壌中アンモニア、硝酸についても測定した。それぞれの培養条件について、千葉県単作乾田土壌（山武市およびその周辺より採取）を用いた試験では、土壌のみの区と稲わらを添加した区を設け、好気14日間培養とそのご渇水28日間培養を行い、有機物の添加による影響も評価した。インド二毛作土壌、ウガンダ陸稲土壌では、好気、渇水を別々に作成し、28日間培養を行った。

→ 培養後、硝酸化成量(好気)・アンモニア化成量測定(湛水)

図(3)-7 土壤のメタン生成活性の測定方法

また、採取した土壌試料の理化学性、微生物性分析として土壌、pH・EC、土壌全炭素（TC）・全窒素(TN)含有率、炭素率(C/N)、陽イオン交換容量(CEC)、可溶性有機態炭素量(SOM)、過マンガン酸可酸化炭素量(POXC)、微生物バイオマス炭素量(MBC)・窒素量(MBN)を測定した。
## 4 ．結果及び考察

## （１）フラックス測定の精緻化：

図(3)-8に示すように常時2ppmvを超える値が観測された。メコン川下流の推移変化（図(3)-9）からも判るようにこの時期は洪水期から春作に移行する時期で、水田での耕作やわら燃焼が進んでいる時期である。この結果をGOSAT/L4Bの結果と比較したのが図(3)-10である。同じ地点での値としてはほぼ対応しており、GOSAT/L4の信頼性を示している。

図(3)-8 ベトナム・アンジャン省チャウドック市郊外で採集した空気サンプルのメタン濃度。縦軸はメタン濃度（単位ppmv）.

図(3)-9 ベトナム・カントー市近郊の灌溉用運河の水位(m)
図(3)-10 GOSAT/L4Bにより、同地点で観測されたメタンと現場で観測された値との比較。横軸は月、縦軸はメタン濃度(ppmv)を示す。

青：2009年、緑:2010年、橙：2011年、紫：2012年のGOSAT/L4Bデータ。

## （２）土壌培養によるメタン生成能解析：

## 1 ）インド北部地域の土壌種間におけるメタン生成能比較

培養試験の結果、480時間(20日間)中のメタン生成量積算値は、図(3)-11のグラフのように推移した。また、土壌理化学性・微生物性と培養終了時までの総積算値は、表(3)-3のように示された。

図 (3)-11 室内湛水培養試験によるメタン生成量(0～20日間)積算値の推移
表(3)-3 土壤理化学性・微生物性およびメタン総積算値の比較

理化学性	土壤区分
Podzol	Inceptisol	Alfisol	Entisol	Vertisol
pH	6.3	7.2	6.2	7.8	7.5
Organic C (%)	0.64±0.03c	0.75±0.02b	0.56±0.02c	0.72±0.04ab	0.84±0.04a
Total N (%)	0.12±0.01a	0.13±0.01a	0.12±0.01a	0.14±0.02a	0.17±0.03a
NH4+-N (μg g-1)	5.8±0.09c	7.6±0.26ab	4.4±0.23d	7.0±0.29b	8.4±0.29a
NO3-N (μg g-1)	4.4±0.23a	4.1±0.23ab	4.0±0.21ab	4.5±0.15a	3.3±0.26b
POXC(μg g-1dws)	326.2±12.2c	452.9±38.0b	215.3±22.0d	327.7±9.0c	587.5±17.9a
mcrA gene (×106copies g-1dws)	7.31±0.9c	12.21±1.7b	0.06±0.003e	1.93±0.3d	72.97±6.4a
メタン総生成量(μg kg-1dws)	204.0±7.8cd	287.0±8.1b	178.4±6.9d	242.3±11.4c	431.2±9.3a

メタン生成量は、培養60時間以降、Vertisol試験区において高い値で推移した。また、Inceptisol試験区はVertisol試験区に次いで比較的生成量が高い傾向にあった。培養期間全体を通し、Vertisol>Inceptisol>Entisol>Podzol>Alfisolの順でメタン生成量積算値は増大した。

土壌理化学性、微生物性との関係を比較すると、全炭素量、POXC(過マンガン酸可酸化性炭素量)はメタン生成量積算値と関係性が見られた。同様にメタン生成古細菌の遺伝子数もメタン生成量積算値に対応する傾向にあった。

以上より、各土壌種の含有有機物量がメタン生成の活性に影響を及ぼし、そのポテンシャルとしてはVertisolやInceptisolなどが高く、一方でAlfisolは低い可能性が示唆された。

土壌区分情報で比較すると、インド南東部を中心としてAlfisolが分布し、西部にVertisol、Inceptisolが分布していると見られるため、各地域間で土壌種を反映したメタン生成能を有する可能性があると考えられる。

2）異なる土壌種の日本およびインド水田土壌におけるメタン生成能と理化学性・微生物性比較pHについて、千葉県土壌が5.7～6.0であるのに対し、カルナル土壌は、8.2～8.6と高く、またECも同様に千葉県土壌くカルナル土壌となった。このことから、カルナル土壌は千葉県土壌に比べ、アルカリ質、塩類集積傾向の土壌であることが示唆された。

全炭素(TC)、全窒素(TN)は、千葉県土壌の横芝光で高い値となったが、カルナル土壌は千葉県芝山と同水準であり、千葉県乾田3か所と比較すると、比較的低い含有率となった。C/N比についても、千葉県横芝光土壌で比較的高く、他の地点と比べ新鮮有機物の影響が考えられるが、松尾、
芝山とカルナル土壌間で大きな差は見られなかった。

陽イオン交換容量(CEC)については、千葉県芝山土壌で比較的高い値となったが、その他の土壌間では大きな差異は無かった。

表 (3)-4 土壤理化学性·微生物性 I

pH	EC
(mS/m)	TC
(%)	TN
(%)	C/N	CEC
(cmol/kg d.s)
千葉県乾田	松尾	5.7	4.6	1.9	0.2	11.8	6.4
芝山	5.9	4.1	1.4	0.1	10.5	13.2
横芝光	6.0	6.3	4.3	0.3	13.9	6.2
カルナル
二毛作	IR1	8.2	15.9	1.4	0.1	10.2	7.4
IR2	8.6	15.5	1.4	0.1	9.9	8.4
IR3	8.5	15.9	1.4	0.1	10.1	6.9

pHについて、千葉県土壌が5.7～6.0であるのに対し、カルナル土壌は、8.2～8.6と高く、またECも同様に千葉県土壌<カルナル土壌となった。このことから、カルナル土壌は千葉県土壌に比べ、アルカリ質、塩類集積傾向の土壌であることが示唆された。

全炭素(TC)、全窒素(TN)は、千葉県土壌の横芝光で高い値となったが、カルナル土壌は千葉県芝山と同水準であり、千葉県乾田3か所と比較すると、比較的低い含有率となった。C/N比についても、千葉県横芝光土壌で比較的高く、他の地点と比べ新鮮有機物の影響が考えられるが、松尾、芝山とカルナル土壌間で大きな差は見られなかった。

陽イオン交換容量(CEC)については、千葉県芝山土壌で比較的高い値となったが、その他の土壌間では大きな差異は無かった。

表(3)-5 土壤理化学性·生物性Ⅱ

可溶性
有機態
炭素
(SOC)
(mgC/kg
d.s)	過マン
ガン酸
可酸化
炭素量
(POXC)
(mgC/kg
d.s)	微生物
バイオマ
ス炭素量
(MBC)
(MBC)
(mgC/kg
d.s)	微生物
バイオマス
窒素量
(MBN)
(mgN/kg
d.s)	微生物
バイオマス
C/N
(MBC/MBN)	土壤
微生物活性
(q-CO₂)
(CO₂-C/
MBC/7days)
千葉県
乾田	松尾	63.9±
12.8	414.2±
27.0	403±21.8	24.9±1.8	16.2	0.314
芝山	64.39±
4.7	969.5±
25.7	386±14.2	22.6±2.2	17.1	0.354
横芝
光	120.0±
12.3	711.5±
9.6	525±18.3	32.7±4.9	16.1	0.323
カルナル
二毛作	IR1	70.7±
2.1	440.9±
14.8	297±26.0	15.5±2.6	19.2	0.128
IR2	57.6±
6.9	437.3±
23.3	270±38.9	11.8±1.5	22.9	0.144
IR3	54.0±
3.2	445.8±
7.6	261±14.2	18.0±1.2	14.5	0.149

可溶性有機態炭素量は、横芝光土壌で高い値となり、次いでカルナルIR1地点が比較的高かった。松尾、芝山およびカルナルIR2、IR3はほぼ同水準の含有量となった。横芝光の高い可溶性有機態
炭素量については、全炭素量が比較的高かったことから、有機物含有量の多さを反映していることが考えられた。

過マンガン酸可酸化炭素量は千葉県土壌では芝山>横芝光>松尾となる一方、カルナル土壌は千葉県松尾土壌とほぼ同値となった。これらの結果も、有機物含有量(全炭素率)などが影響していると考えられたが、比較的低い全炭素量である芝山土壌で比較的高い値となったことから、過マンガン酸過酸化炭素画分の有機物に関しては、その他の要因によってもその存在量が左右されることが示された。

微生物バイオマス炭素量、窒素量は千葉県土壌>カルナル土壌となる傾向であった。また微生物バイオマスC/NはカルナルIR2で最も高い比となったが、採取地点で差が見られ、千葉県土壌の結果と比較するとIR1、IR2は高くなった。また、土壌微生物活性は千葉県土壌>カルナル土壌となり、各国内土壌採取地点間においては大きな違いは見られなかった。このことから、微生物バイオマス量に関しては千葉県土壌>カルナル土壌となり、比較的細菌が優先する(バイオマスC/N比低)土壌である千葉県土壌に対して、カルナル土壌は真菌が優先する傾向にあることが示された。一方で、微生物活性については、カルナル土壌は低く、高pH、ECなどがこの活性を抑制する可能性が示唆された。

千葉県土壌の温室効果ガス生成量積算値は、稲わら添加の有無、培養条件の違いで異なった。 $ CO_{2} $ 生成量は好気期間で値が大きく、稲わらの添加により5～6倍に増加した。 $ CH_{4} $ 生成量積算値は、稲わら施用区で湛水培養時に多くなり、無添加区の約600～800倍となった。 $ N_{2}O $ 生成量積算値は好気条件下で稲わら添加により7～9倍に増加した。地点間で比較すると、その生成量において有意な差は見られなかった。

一方、カルナル二毛作土壌では、千葉県土壌と同様に、好気条件下で$\mathrm{CO}_{2}$、$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$生成量積算値が、湛水条件下では$\mathrm{CH}_{4}$生成量積算値が多くなった。千葉県土壌と比較すると、全体的な生成量積算値はどのガスにおいてもカルナル土壌では低い値となる傾向となった。一方、$\mathrm{CH}_{4}$生成量積算値の培養条件間の差異は、千葉県土壌が好気14日間培養の積算値にも関わらず、カルナル土壌の方が大きく、この土壌では好気条件下ではその生成活性が速やかに低下する可能性が示唆された。また$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$生成能について、カルナル土壌で、千葉県土壌の1/2以下の生成量積算値となったことから、低いことが示された。

以上の土壌理化学性、生物性、および温室効果ガス生成能の解析より、以下のことが示された。すなわち、千葉県乾田土壌とカルナル二毛作土壌間で比較した場合、その土壌理化学性は、pH、ECにおいて大きな違いが見られる一方、全炭素含有量などで示される土壌有機物性においてはほぼ同等の水準であった。しかしながら、バイオマス炭素量や窒素量、微生物活性ではではカルナル土壌が千葉県土壌に対し比較的低く、また優先するバイオマス種も異なる傾向にあった。加えて、その温室効果ガス生成能に関しては全体的にカルナル土壌が低く、特に $ N_{2}O $ に関しては、千葉県土壌の結果の半分以下であった。これらのことから、カルナル土壌が千葉県土壌に比べ、低い温室効果ガス生成能を持つことが示唆された。これには微生物活性を抑制するような高pH、ECなどの因子が関与することが考えられた。また、千葉県土壌への稲わら添加により、各温室効果ガス生成量は増大し、特に $ CH_{4} $ 生成では顕著な増加となった。このことから、稲わらなどの新鮮有機
物施用は土壌からの $ CH_{4} $ 放出を促進することが示されたが、カルナル土壌においても、同様の生成量増大が見られることが推察され、現地での $ CH_{4} $ 放出に対し、この様な有機物施用が大きな影響を与える可能性が予想された。

一方で、 $ CH_{4} $ 生成に関しては、千葉県土壌よりカルナル土壌でその培養条件の違いによる生成量の差異が大きくなり、好気条件下では生成活性が速やかに低下する可能性が挙げられた。よって、現地の小麦・水稻栽培期の違いが及ぼす土壌環境の変化が、主要生成ガスの変動に、千葉県水田の耕作期・非作期間の変動以上に、大きく影響を及ぼすことが示唆された。

図(3)-12 千葉県土壌の温室効果ガス生成量積算推移グラフ

図(3)-13 カルナル土壤の温室効果ガス生成量積算推移グラフ
$ ^{*} $ 千葉県乾田土壌S:土壌培養区 RS:稲わら施用区 好気14日間・嫌気28日間 図(3)-14 培養試験温室効果ガス生成量積算値

## 【まとめ】

図(3)-15で示す通り、インド、カルナルの二毛作土壌では、千葉県山武市の水田土壌に比べ相対的にメタン生成能は低いことが示された。また、作期の違いを反映した水分条件とメタン生成量の関係性についてまとめると、畑状態(好気)<<水田状態(湛水)となった。今後、全球メタン放出量分布との対応解析が期待される。
$ CH_{4} $ production potential (Average $ \pm $ S.D.)

図(3)-15 調査地で採取された土壌からのメタン生成ポテンシャル

## 5 ．本研究により得られた成果

## (1) 科学的意義

本サブテーマでは、主要メタン発生域におけるメタン放出量推定の高度化、精緻化を目指し、アジア域のメタン放出源、特に水田付近の土壤水分や土地利用形態の季節変動と大気中メタン濃度の季節変動を比較解析し、メタン濃度の季節変化や土地利用形態とGOSAT/L4Bの結果が、同じ地点での値としてはほぼ対応しており、GOSAT/L4の信頼性が確認された。次に、土壤培養によるメタン生成能解析のため、南～東アジアの各地域における代表的な稲作形態下の土壤を採取し、室内培養試験を行い、メタン生成能を測定して、稲作形態の差異が及ぼす影響や、各地域の土壤区分情報との比較を行った結果、インド土壤ではその含有有機物量がメタン生成の活性に影響を及ぼし、そのポテンシャルとしてはVertisolやInceptisolなどが高く、一方でAlfisolは低い可能性が示唆された。この結果から土壤情報や土地利用情報の活用も重要であることが見出された。

## （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＞

特に記載すべき事項はない。

### 6. 国際共同研究等の状況

1) インドにおける土地利用情報の提供とガス採取地点の検討

カウンターパート : International Rice Research Institute, India Office
### 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）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1）花澤俊祐、高橋真亜沙、犬伏和之：日本土壌肥料学会関東支部大会（2014）「形態の異なる稲作土壌における肥沃度と温室効果ガスの比較」(講演要旨集 p.14 B-9),

2）花澤俊祐、犬伏和之：第31回千葉土壌肥料研究会(2015）「耕作形態の異なる稲作土壌における温室効果ガスと土壌肥沃度の解析」(講演資料集 p.11-14)

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## （6） その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
## （４）GOSAT短波長赤外データと現地観測による大気中メタン濃度解析と収支推定

$$ \begin{aligned}& 独立行政法人 \quad 国立環境研究所 \\&\begin{array}{ll}{{{地球環境研究センター}}}&{{{炭素循環研究室}}} \\{{{地球環境研究センター}}}&{{{物質循環モデリング・解析研究室}}} \\{{{地球環境研究センター}}}&{{{大気・海洋モニタリング推進室}}} \\{{{地球環境研究センター}}}&{{{地球大気化学研究室}}} \\{{{地球環境研究センター}}}&{{{衛星観測研究室}}} \\{{{地球環境研究センター}}}&{{{センター長}}} \\{{{生物・生態系環境研究センター}}}&{{{生態系機能評価研究室}}} \\\end{array}\quad\begin{array}{l}{{{寺尾有希夫}}} \\{{{Shamil Maksyutov}}} \\{{{町田敏暢・笹川基樹}}} \\{{{杉田考史}}} \\{{{横田達也}}} \\{{{向井人史}}} \\{{{野原精一}}} \\\end{array}\end{aligned} $$

<研究協力者>

$$ 独立行政法人 \quad 国立環境研究所 $$

$$ 地球環境研究センター \quad 物質循環モデリング·解析研究室 \quad 金憲淑·石澤みさ $$

$$ 地球環境研究センター \quad 炭素循環研究室 \quad 野村涉平 $$

平成24～26年度累計予算額：57,228千円（うち、平成26年度予算額：19,351千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマでは、国立環境研究所地球環境研究センターで実施している大気モニタリングから得られた高精度メタン濃度観測データを用いて、大きなメタン放出源であるシベリアや北インドにおける大気メタン濃度変動の解析を行った。また、直接観測データと、GOSATの短波長赤外波長（SWIR）から得られる気柱平均濃度データを合わせて、インバース解析を行うことにより、全球のメタン放出量推定を行った。その結果、地球全体で見るとメタン放出量の多い地域が複数分布しており、それらの地域は人口密度の高い地域とおよそ一致していること、東南アジア・南アジア域や、南米及びアフリカの南亜熱帯地域のメタンの放出が特に多いことがわかった。地上観測ネットワークデータのみを用いたフラックス推定値と比べ、GOSAT観測データを加えることで、熱帯域（南アメリカ、アフリカ、東南アジア）で不確実性が大幅に低減したとともに、フラックス推定値が増加した。さらに、細かい時空間スケールのメタン濃度変動を解析することが可能な大気結合モデルを用いてインバース解析を行った結果、国立環境研究所が実施している北インド・ナイニターの大気観測から得られたメタン濃度データが南アジア地域のメタンフラックス推定に大きな影響を与えることが明らかになった。また、本サブテーマでは、北インドの代表的な農業形態（米と小麦の二毛作）であるハリアナ州カルナルとソーニーパットにおいて大気サンプリングサイトを新設し、観測データの取得を開始した。大気メタン濃度の分析結果は、ボトムアップインベントリで示唆されている夏の大きなメタン放出とは異なる季節変動を示し、冬期にメタン濃度の増加が観測された。本サブテーマで得られたGOSATの観測データを用いた全球の月別メタン収支の推定結果は、国立環境研究所・環境省・JAXAで行った報道発表に活用された。
[キーワード]

GOSAT、大気モニタリング、南アジア、シベリア、インバース解析

### 1. はじめに

メタンは二酸化炭素に次ぐ第二位の温室効果ガスであり、人間活動の影響により産業革命前に比べて大気中濃度が約2倍以上に増加した。大気中メタン濃度は、1990年代から濃度増加が鈍化し2000年代前半に濃度増加が止まったが2007年以降再増加が始まったといった複雑な年々変動とトレンドを示すが、その原因の解明は未だ進んでいない。大気中メタン濃度の変化や地表からのメタンの放出量を把握することは、気候変動のメカニズムや地球温暖化への影響の理解に不可欠である。しかし、二酸化炭素と比べ、メタンの発生源は多岐にわたるうえ、地上観測点が百数十地点と少ないため、メタン濃度変動の原因やメタン収支の定量的な解明は遅れている。

メタン濃度の地上観測地点の多くは、沿岸域や離島などのバックグラウンド地域に限定されていて、メタンの放出源に近い内陸部における大気観測データは非常にわずかである。我々、国立環境研究所地球環境研究センターでは、長期にわたり、太平洋を航行する定期貨物船を利用して洋上バックグランド大気の観測を継続している。一方、我々は、メタンの大放出源であるシベリアにおいて、航空機観測ならびにタワーネットワーク観測を行ってきた。シベリアで長期観測を行っているグループは世界でも他に無く、貴重なデータとして世界中の研究者に利用されている。さらなるメタン濃度変動の原因解明には、大きなメタン放出源の一つである、アジアの水田地帯におけるメタン濃度観測が重要であると考えられる。

メタン放出量を推定するには、直接観測データと衛星観測データを利用したインバース解析（大気濃度から排出吸収量を逆計算する解析手法）が有効である。特に、衛星観測データを加えて解析することで、メタン放出量の推定に伴う不確実性が小さくなることが期待されている。国立環境研究所では、環境省と宇宙航空研究開発機構（JAXA）と共同で、温室効果ガス観測技術衛星GOSAT (Greenhouse gases Observing SATellite) プロジェクトを推進している。大気メタンの直接観測データと、GOSATから得られる気柱平均濃度データを合わせて、インバース解析を行うことにより、より不確実性の小さい、領域毎のメタン放出量の推定が可能となる。

## 2 ．研究開発目的

本サブテーマでは、国立環境研究所で実施している、シベリアにおける航空機観測とタワーネットワーク観測データ、および太平洋における船舶観測データといった直接観測データと、GOSATの短波長赤外波長（SWIR）から得られる気柱平均濃度データを合わせて、インバース解析を行うことにより、全球のメタン放出量推定を行うことを目的とする。また、メタン濃度の観測体制をこれまでにも増して強化するために、データの空白地帯であった北インドの水田地帯に新たな大気観測拠点を形成する。

### 3. 研究開発方法

## （１）北インド水田地帯における大気サンプリングサイトの新設

北インド水田地帯での大気中メタン濃度を観測するため、2013年8月にインドを訪問し、国際稲作研究所(IRRI)の協力のもと、ハリアナ州カルナル市において大気サンプリングを開始した。IRRI
研究協力農家の2階室内にサンプリング装置を設置し、屋上に立てた5.5mのポールの先(地上13m)に大気採取口を設置した（図(4)-1）。大気を採取口からポンプで引き、流量を毎分2～3Lに調整し、-30℃の冷凍トラップで除湿した後、1.5Lのガラスフラスコに0.1MPaで加圧充填した。大気試料は、IRRI協力技術者により週1回（金曜日または土曜日）採取され、4本採取したのち梱包して日本に返送されるように手配した。大気試料のメタン濃度分析は、国立環境研究所のGC-FIDを用いて行い、NIES 94 CH_{4}スケールでモル比を決定した $ ^{1)} $ 。

図(4)-1 インド・カルナルに設置した大気サンプリングサイト（2013年8月）

IRRI研究協力農家では、商用電源が通電するのが夕方以降のため、サンプリング時刻が現地時間午後4時過ぎくらいになることが多かった。また、なるべく商用電源を用いて大気サンプリング装置を稼働するように要請しているが、しばしば農業用トラクタを用いた自家発電装置でサンプリングが行なわれており、トラクタ排気による大気試料の汚染が起こりうることに留意する必要があった。

カルナルでの大気サンプリングは、これらの問題に加え、協力先の体制が不安定になったため、継続が困難になった。また、現地技術者が週1回のサンプリングを実施していないと疑念を抱かざるを得ないデータが取得され、データの信頼性が大きく損なわれたため、カルナルでの大気サンプリングの継続を断念した。そこで、2014年9月にインドを再訪し、デリー大学ならびに東京大学大気海洋研究所の協力を得て、カルナルからハリアナ州ソーニーパットにサンプリング装置を移設し、大気サンプリングを再開した。デリー大学研究協力農家のポンプ小屋にサンプリング装置を設置し、屋上に立てた5.5mのポールの先に大気採取口を設置した（地上約8m）（図(4)-2）。サイトがある地域では商用電源が停止することが多いため、現地でUPSを手配し、現地時刻で午後2時くらいにサンプリングを行えるようにした。カルナルで問題となった農業用トラクタを用いた自家発電は使用していないため、カルナルと比べて大気試料の汚染は少ないと期待された。
本サブテーマで新設した大気サンプリング地点（カルナル、ソーニーパット）、ならびに、国立環境研究所が行っている北インド山岳地帯の観測地点ナイニタールの位置を図(4)-3に示した。

図(4)-2 インド・ソーニーパットに設置した大気サンプリングサイト（2014年9月）

図(4)-3 北インドにおける大気サンプリング地点（カルナル、ソーニーパット、ナイニタール）。カラーは標高を、黒線は主要河川を表す。