Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 4 まとめと課題

本稿では、日本の国鉄改革の問題について、JR各社の新幹線と在来線との兼営の効果と、近年の整備新幹線の開業に伴ってJRから経営分離された並行在来線鉄道会社の経営の実情という二つの観点から実証的な検証を行った。前者については、新幹線を兼営していない0値の生産物を含むデータを分析対象とすることから、生産物の変数にBox-Cox変換を組み込んだ一般化トランスログ型費用関数を採用し、新幹線と在来線の兼営に関する規模の経済性と範囲の経済性の有無について検証を行った。後者については、効率性の計測方法として、複数の投入物と産出物を同時に考慮できるDistance Functionをベースとする確率的フロンティア・アプローチを採用した。本稿で明らかとなった内容は以下のように要約することができる。

まず、前者の分析について要約する。全生産物に関する規模の経済性については、有意に経済性の存在が認められた。しかし、個別の生産物に関しては、在来線についてのみ有意であった。ただ、会社別の評価では、JR東海のみ新幹線の経済性が有意に認められた。範囲の経済性については、会社別や年度別の評価において経済性を示唆する符号が一部で得られたものの、すべて有意ではなかった。費用補完性についても同様であった。頑健性の確認を目的に行った本州3社のみを対象とした分析では、全生産物に関する規模の経済性は、有意にかつ全サンプルを対象としたときよりも大きい値が計測された。しかし、個別の生産物に関しては、ここでも在来線についてのみ有意であった。費用補完性については、全サンプルを対象とした分析とは対照的に、有意に経済性が計測された。ただ、計測された値はやや非現実的な大きさであった。そのことを裏付けるように、費用補完性は経済性を示唆する符号が計測されたものの、すべて有意ではなかった。

次に、後者の分析について要約する。計測された効率性の指標について、第三セクター鉄道と地方鉄道との比較を行ったところ、前者は後者よりも有意に低いことが確かめられた。また、産出不足を反映する効率性の指標と投入過剰を反映する指標とを比較したところ、後者の方が相対的に大きいことが確かめられた。ただ、並行在来線各社の効率性については、その水準や年度毎の変動が必ずしも一様ではなく、回帰分析からも普遍的な特性は認められなかった。本稿では、この背景について、各社の設立後の沿革や上下分離の採用などの経営特性の違いから解釈を行った。

このように、本稿で明らかにされた内容は、新幹線と在来線との兼営を積極的に支持する
ものではない。分析対象を本州3社に限定した場合では、範囲の経済性を示唆する結果が得られたことから、新幹線と在来線との分社化が最善であるとの結論は出せないものの、現行の一部のJRの経営形態が新幹線に大きく依存している状況は明らかにすることができた。他方、効率性の計測結果からは、第三セクター鉄道は相対的に非効率であるとする先行研究の内容をあらためて裏付けることができたものの、並行在来線各社については個々で大きく相違することが確かめられた。特に、並行在来線の効率性が相対的に低いという先験的な予想は、少なくとも、しなの鉄道の最近の指標を見る限り否定された。このことは、ガバナンス機能の問題など、第三セクター鉄道への普遍的な印象は必ずしも実情と整合的ではなく、個々の経営努力によって改善される余地が大きいことを示唆している。

他方、今回の分析では十分に検証できなかった課題が多く残されているのも事実である。いずれの実証分析とも、代替的なデータを用いることで異なる計測結果が得られる可能性は否定できない。また、本稿の分析では、競争環境の問題についてほとんど考慮できていない。モード間競争という視点では、新幹線の路線毎に航空などとの競合関係が相違していると考えるのが自然であり、各社の旅客人キロにも反映されていると推察される。さらに、モード内競争という視点についても、東海道や九州などにおいて、異なるJR間で新幹線と在来線との競合関係が認められ、上記と同様に影響を与えていることは想像に難くない。その他、本稿では不十分な内容で終わった効率性の格差に関する要因分析についても、地域性や資本構成の違いなどから追加的な検証を行う余地が残されている。今後はこれらの問題にも留意しながら分析を拡張していきたい。

## 【参考文献】

井口典夫「わが国鉄道事業の生産性と運賃規制の検討（その1）- 国鉄・JRのケース - 『青山経営論集』，1997年，第31巻第4号、pp49-69.

大井尚司「第三セクター地方鉄道の経営に関する定量分析」神戸大学大学院経営学研究科博士論文, 2007 年.

香川正俊「整備新幹線開業に伴う並行在来線の第三セクター鉄道化について - 長野県しなの鉄道 -」『公益事業研究』，1998年，第52巻第2号，pp53-61.

角本良平『三つの民営化：道路公団改革，郵政改革とJR』流通経済大学出版会,2005年.

角本良平『世界の鉄道経営「今後の選択」-わが体験的(21世紀)鉄道論-』流通経済大学出版会,2007年.
葛西敬之『国鉄改革の真実 - 「宮廷革命」と「啓蒙運動」』中央公論新社, 2007 年.

北坂真一「わが国生命保険会社の組織形態と経済性 - 一般化トランスログ費用関数による検証 -」『生命保険論集』，2002年，第138号，pp1-23.

北崎浩嗣「苦悩する並行在来線第三セクター鉄道の経営」『経済学論集（鹿児島大学）』，2005年，第64号，pp33-47.

坂元純一「第三セクター鉄道の効率性 - 包絡分析法 DEA による -」『公益事業研究』, 1996 年, 第 47 巻第 3 号, pp147-171.

角一典「巨大公共事業における地方の政策過程の特色 - 北陸新幹線建設における並行在来線経営分離を事例として -」『北海道教育大学紀要 人文科学・社会科学編』, 2003 年, 第 54 巻第 1 号, pp87-97.

直江重彦編『ネットワーク産業論(改訂版)』放送大学教育振興会, 2004 年.

中山徳良「第3セクター鉄道の技術効率性 - 「第3セクター」という経営形態の考察 - 『地域学研究』, 2004年, 第34巻第1号, pp57-69.

藤井弥太郎監，中条潮・太田和博編『自由化時代の交通政策』東京大学出版会,2001年.

堀雅通「規制緩和後における鉄道整備のあり方－上下分離の機能と役割を中心に－」『国際交通安全学会誌』,2004年,第29巻第1号,pp27-34.

松田昌士『なせばなる民営化 JR 東日本』生産性出版, 2002 年.

柳川隆「新しい日本型産業組織に向けて：競争促進と投資確保のための民営化」，三谷直紀編『人口減少と持続可能な経済成長』，2007年，pp153-178，勁草書房．

柳川隆「持続可能な経済発展のための競争環境の整備」『経済政策ジャーナル』，Vol.6，1，pp103-108,2009年.

Braeutigam, R. R., Daughety, A. F., and Turnquist, M. A., "The Estimation of a Hybrid Cost Function for a Railroad Firm," Review of Economics & Statistics, 1982, vol. 64, pp. 394-404.

Coelli, T.J. and Perelman, S., “Technical Efficiency of European Railways: A Distance Function Approach,” Applied Economics, 2000, 32, pp.1967-1976.

Coelli, T.J. and Perelman, S., “A Comparison of Parametric and Non-parametric Distance Functions: With Application to European Railways,” European Journal of Operations Research, 1999, 117, pp.326-339.

Cornes, T., Duality and Modern Economics. Cambridge University Press, Cambridge, UK, 1992.

De Borger, B., "Estimating a Multiple-Output Generalized Box-Cox Cost Function: Cost Structure
and Productivity Growth in Belgian Railroad Operations, 1950–1986," European Economic Review, 1992, vol.36, pp.1379-1398.

Färe, R., and D. Primont, Multi-Output Production and Duality: Theory and Applications. Kluwer Academic Publishers, Boston, 1995.

Ida, T. and M. Suda, "The Cost Structure of the Japanese Railway Industry: The Economies of Scale and Scope and the Regional Gap of the Japan Railway after the Privatization," International Journal of Transport Economics, 2004, vol.31, pp.23-37.

Mizutani, F., “Privately Owned Railways' Cost Function, Organization Size and Ownership,” Journal of Regulatory Economics, 2004, 25, pp.297-322.

Mizutani, F., and Nakamura, K., “Privatization of the Japan National Railway: Overview of Performance Changes,” International Journal of Transport Economics, 1997, 24, pp.75-99.
課題名 2A-1202 GOSATデータ等を用いた全球メタン発生領域の特性抽出と定量化

課題代表者名 林田佐智子 （奈良女子大学研究院自然科学系 教授）

研究实施期间 平成24～26年度

累計予算額 122,196千円（うち26年度41,422千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード GOSAT、メタン、地球温暖化、インバース解析、収支推定、シベリア、アジア、フラックス、現地観測、航空機観測

研究体制

(1) GOSATデータ利用手法の開発と人工衛星データの複合的解析による全球メタン濃度分布の特徴抽出（奈良女子大学）

(2) GOSAT熱赤外センサーのメタン高度分布データを用いた対流圏メタンの動態把握 (千葉大学・環境リモートセンシング研究センター)

(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)

(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（独立行政法人 国立環境研究所）

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

大気中のメタン濃度は、産業革命までは最大で700ppbv程度であったと考えられているが、現在では約1800ppbv以上へと増加している。放射強制力の推定では、メタンは二酸化炭素に次ぐ第二位の温室効果ガスである。このため、メタン発生量の全球的分布を定量的に導出することが強く求められている。これまでの観測ステーションのほとんどが海洋上の島や海岸沿いにあって、バックグラウンド濃度を知ることが主目的であったため、メタンの発生地域の特徴は未解明な部分が多い。これに対して、2005年以降には、衛星観測によって発生源のある内陸も含めた全球的メタン分布が知られるようになった。全球的には、シベリア、アフリカ中部、南米とともにモンスーンアジアがメタンの大発生地であることが明らかになってきている。

我が国では2009年に温室効果ガス観測に特化した世界初の衛星GOSAT（温室効果ガス観測技術衛星：Greenhouse gases Observing SATellite、愛称「いぶき」）が打ち上げられ、現在まで5年以上にわたってメタンと二酸化炭素の全球分布の観測データを蓄積することに成功している。GOSATでは温室効果ガスの亜大陸スケールでの吸収・排出量の推定精度を高め、地域ごとの吸収・排出状況の把握に貢献することが期待されている。またGOSATは、二酸化炭素のみの観測を目的としている米国のOCO-2（Orbiting Carbon Observatory-2）衛星とは異なり、メタンの観測が可能であることが大きな特徴である。さらにGOSATは、地上付近まで感度のある短波長赤外バンドによって気柱平均濃度が観測できることに加え、同一の視野で熱赤外バンドによってメタン濃度の鉛直分布を観測できる世界で唯一の衛星である。このような特徴からGOSATのメタン観測データの有効利用にはとりわけ大きな期待が寄せられている。

一方、国立環境研究所地球環境研究センターでは、長年にわたって、定期貨物船による太平洋上観測や、メタンの大放出源であるシベリアにおける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。このような長期観測を行っているグループは世界でも他に例が無く、貴重なデータの蓄積がなされている。また平行して、これまで蓄積されてきた衛星と現地観測データを利用して地域毎のメタン発生量を推定するために、インバース解析システムの開発研究が精力的に進められてきた。

このような背景のもと、本研究は衛星で観測される大気メタン濃度の情報を最大限活用し、これに直接観測で得られたメタン濃度データを加えてインバース解析を行い、メタン放出の分布特性と定量的評価を目的として開始された。本研究期間中に、GOSATの観測データをインバース解析に投入して、全球の月別メタン収支が推定された、その結果は、環境省と国立環境研究所、JAXAによってすでに報道発表されている（2014年3月27日）。
### 2. 研究開発目的

本研究では、温室効果ガス観測技術衛星（GOSAT）で観測される大気中メタン濃度の情報を最大限活用し、これに長年積み上げてきた大気の直接観測で得られたメタン濃度データを加えて総合的に解析することにより、全球メタン発生領域の特性抽出を行う。観測データに基づく知見に基づき、インバースモデルから全球的なメタンの発生源の定量化を行うことが最終目的である。

このために本研究では、GOSATの短波長赤外（SWIR）バンドから得られる気柱平均濃度データの詳細な解析を行うと共に、熱赤外（TIR）バンドからメタン鉛直分布データを導出する手法（リトリーバル手法）を開発・検証する。またGOSATだけでなく他の衛星データも活用して、全球的にメタン放出源領域における特徴を抽出する。また、これまで国立環境研究所で実施してきた、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を総合的に解析し、インバースモデルへ投入するための手法を確立する。さらにこれまでデータの空白地帯であったアジアの湿地・水田地帯に大気観測拠点を新設し、大気濃度の観測態勢をこれまでにもまして強化する。

これらの解析結果をインバースモデルに投入し、メタンの放出分布の定量化を行う。特に水田についてはインバースモデルのアプリオリとしても使われているボトムアップ式の推定量を修正するために、メタン発生過程の解明に踏み込んだ現地観測を実施する。また、インバース解析で推定されたフラックス推定量を、独立なデータと比較し、その信頼性の確認に貢献する。

### 3. 研究開発の方法

(1) GOSATデータ利用手法の開発と人工衛星データの複合的解析による全球メタン濃度分布の特徴抽出

1) アジア地域におけるメタン分布の特性解析

GOSATなどの短波長赤外波長で観測されたメタン気柱平均混合比を、冠水率などの地表面情報やエミッションインベントリマップと比較し、稲作とメタン発生の関係の特徴を解析した。

2) アフリカ地域におけるメタン分布の特性解析

GOSATで発見されたアフリカ上空のメタン高濃度について解析した。

3)シベリアにおける航空機観測データとGOSAT/SWIRバンドから導出されたXCH4の比較

メタン発生源地域である高緯度帯シベリアのノボシビルスクとスルグートで観測された航空機データを用いて、高緯度帯における GOSAT/SWIR で得られた $ XCH_{4} $ の信頼性を確かめることを目的として比較解析を行った。

4) インバース解析で得られたGOSAT/L4BデータとGOSAT 熱赤外(TIR)バンドで観測されたメタン鉛直分布との比較解析

本研究実施期間中に、サブテーマ4の成果としてインバース解析による全球メタンフラックスの推定量が導出され、本プロジェクトの目指すべき最重要の目標が達成された。しかし、インバース解析の結果を検証する確立した手法はなく、得られた成果の信頼性を担保するためには、さらに様々な実測値との比較が重要となる。その一つのアプローチとして、インバース解析に含まれていない観測結果と、インバース解析の結果得られたL4B（推定したエミッションに合わせた濃度分布）とを比較することがある。GOSAT/TIRから導出されたメタンプロファイルのデータは本研究で行ったインバース解析に含まれていないため、独立なデータとして検証の対象となる。

## (2) GOSAT熱赤外センサーのメタン高度分布データを用いた対流圏メタンの動態把握

1) GOSAT/TIRバンドからのメタン導出アルゴリズムの開発 GOSAT/TIRバンドから可能な限り高い高度分解能でメタン濃度を導出するためのメタン導出アルゴリズムを開発・改良した。アルゴリズムバージョンV00.01からV01.0xへの改良の主要点は表(2)-1の通りである。

表(2)-1. TIRバンドのメタンリトリーバルの改良点。左は旧アルゴリズム（V00.01）、右はメタン濃度の高精度導出を目的に改良したアルゴリズム（V01.0x）。

V00.01(旧)	V01.00(新)
1210-1360 cm^{-3}	1140-1220, 1220-1370 cm^{-1}(N_{2}O弱极权带の追加)
CH_{4}プロファイルのみ専出	CH_{4}, N_{2}O, H_{2}O, O_{3}, 氢温プロファイルの間専出
N_{2}O, H_{2}O, 氢温プロファイルは モデルパラメータ誤差	モデルパラメータ誤差なし
全波長一律のSNRを設定	熱真空試験時のSNRを使用
チャンネルを選択(情報量基準、 パイアスが大きいチャンネルは 悪寒的に除外)	上記の波長能圧内の全チャンネルを使用
スペクトルパイアスは考慮せず 波数位置の締正なし	同時塩出の地表面温度で非放射針度依存のスペクトル パイアス、同時塩出の地表面射出率で放射針度依存の スペクトルパイアスの締正、中心波数位置の締正

## 2 ）導出されたメタン高度分布データのデータ質検証

グアム、シベリアおよび太平洋上空の航空機観測との比較を行い、GOSAT/TIRバンドで導出されたデータ質の検証を行った。
## (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

## 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ヌイサン付近ではフルダイクでの水稻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大気ガス試料採集を行った。

## 2 ) 土壤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た。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)-1、表(3)-1の通りである

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。

図3-1 土壤採取地域概要

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
采取地点	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

## （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

## 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、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2013年8月から2014年8月まで大気サンプリングを実施した。2014年9月以降は、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、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継続した。
## 2 )シベリアにおける航空機観測、タワーネットワーク観測、チャンバー観測、および太平洋における定期船舶観測

国立環境研究所・地球環境研究センターでは、シベリアの3地点（スルグート、ノボシビルスク、ヤクーツク）において、1ヶ月に1度程度の頻度で航空機を利用してメタンの鉛直プロファイルを観測している。また、シベリアの8箇所において、タワー観測ネットワーク（JR-STATION: Japan-Russia Siberian Tall Tower Inland Observation Network）を構築しており、タワー上の複数高度でメタンや二酸化炭素濃度の現地連続観測を行っている。さらに、太平洋を日本ーオーストラリアーニュージーランド間で往復する定期船舶、ならびに日米間を往復する定期船舶を利用して、広域大気試料採取を行っている。本研究では、これらの大気モニタリングデータをインバースモデルを用いたメタン収支推定にも入力データとして利用した。

## 3 ) GOSATデータとインバースモデルを用いた全球メタン収支推定

GOSAT/SWIRメタンメタン気柱平均濃度データ（ $ XCH_{4} $ ）（V02.21）に加え、WMOによる温室効果ガス世界資料センター（WDCGG）地上地点観測データ、および上記の国立環境研究所が実施しているシベリアにおける大気モニタリングプロジェクトによる航空機観測およびタワー観測データを入力にして、月別の地上メタンフラックス推定値を算出した。図(4)-1に概要を示す。

図(4)-1 メタンのインバースモデルの概要

## 4 )地上観測データとインバースモデルを用いた南アジアのメタン収支推定

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、オイラー型とラグランジュ型の大気輸送モデルを結合したモデル GELCA（Global Eulerian-Lagrangian Coupled Atmospheric model）を用いて、地上観測から得られたメタン濃度データから領域メタンフラックス推定を行った。

### 4. 結果及び考察

## （1）GOSATデータ利用手法の開発と人工衛星データの複合的解析による全球メタン濃度分布の特徴抽出 1) アジア地域におけるメタン分布の特性解析

GOSAT などの衛星から短波長赤外波長で観測されたメタン気柱平均混合比(XCH_{4})を、冠水率などの地表面情報やエミッションインベントリマップと比較し、特に稲作とメタン発生の関係の特徴を解析した。図(1)-1は2009年から2014年までのGOSAT/SWIRバンドの観測値XCH_{4}(上段)を冠水率(中段)と植生指数(下段)の分布と比較したものである。通常、バックグラウンド地域においてメタン濃度は、OH濃度の高い夏に低く、冬に高くなることがよく知られている。しかし、図(1)-1からわかる通り、この領域ではメタン濃度は雨季(夏)に高く乾季(冬)に低い。一方、冠水率と植生指数は明らかに雨季に高く、地表面被覆の様態にともなってメタンの発生が変動し、大気中メタンの変動を支配していることが推定できる。稲作周期とメタン濃度の季節変動の間には強い相関関係が得られた。SCIAMACHYの観測時期とGOSATの観測時期は異なっているが、両者のメタン分布の地理的特徴・季節変動はおおむね整合的であった。

図(1)-1

(a)GOSAT/SWIRバンドで得られたメタン気柱平均混合比（XCH_{4}）、(b)冠水率（land-surface water coverage:LSWC）、(c)規格化した植生指数（normalized difference vegetation index:NDVI）の3ヶ月平均のマップ。いずれも期間は2009年から2014年の平均を示す。縦の列は左から12-2月（DJF）、3-5月（MAM）、6-8月（JJA）、9-11月（SON）に対応する。雨季はほぼJJA-SONに対応、乾季はほぼDJFに対応する。
## 2 ) アフリカ地域におけるメタン分布の特性解析

アフリカ地域におけるメタンの高濃度現象を解析した。赤道直下のニジェール湾周辺では1月にバイオマス燃焼に伴うとみられるメタンの濃度上昇が顕著であったが、7月に南半球中緯度のコンゴ周辺ではバイオマス燃焼に対応したメタン濃度の上昇は比較的少なく、対照的な変化を示した。アフリカ内陸部におけるこのような現象はGOSATによる観測で初めて明らかになった。

図(1)-2 バイオマス燃焼と、メタン、二酸化炭素、一酸化炭素濃度との対応。

左から順に、MODISの火災検知数データ、TANSO-FTSで得られた $ XCH_{4} $ 、同様に $ XCO_{2} $ 、MOPITTのCOデータ。上から順に2013年の1月、7月のそれぞれ月平均値である。

3)シベリアにおける航空機観測データとGOSAT/SWIRバンドから導出された $ XCH_{4} $ の比較

シベリアのスルグートとノボシビルスクにおける航空機観測データとGOSAT/SWIRバンドで観測された気柱平均混合比の比較を行ったところ、両者の差はノボシビルスクでは0.7±19.3ppbv、スルグートでは2.5±13.9ppbvであり、バイアスは1％以下という、良好な結果を得た。

4) インバース解析で得られたGOSAT/L4BデータとGOSAT 熱赤外(TIR)バンドで観測されたメタン鉛直分布との比較解析

インバース解析で求められたGOSAT/L4BとGOSAT/TIRから導出されたメタンプロファイルの比較解析を行った。結果を今後一般ユーザーに公開する予定である。これは本研究のアウトプットの一つとして広く利用されることが期待できる。

## (2) GOSAT熱赤外センサーのメタン高度分布データを用いた対流圏メタンの動態把握

## 1 ) GOSAT/TIRバンドからのメタン導出アルゴリズムの開発

改良アルゴリズムで導出したTIRバンドのメタンデータは、改良前のアルゴリズムで導出したメタンデータに比べて濃度のバラつきが小さくなっており、全般に良好な結果が得られた（図(2)-1）。このアルゴリズムによるリトリーバルプロダクトはV01.0xとして公開された。

図(2)−1 TIRバンドの2010年4月のメタン濃度の月平均値(V01.0x)。左から700 hPa、500 hPa、300 hPa高度における全球分布。緯度・経度2.5度ごとにデータを平均している。

## 2 ) 導出されたメタン高度分布データのデータ質検証

改良されたアルゴリズムでGOSAT/TIRバンドから導出されたメタンプロファイルを、グアム、シベリアおよび太平洋上空の航空機観測と比較し、データ質の検証を行った。TIRバンドのメタン濃度の高度プロファイルは、アプリオリ(NIES輸送モデル)のメタン濃度プロファイルよりも、観測値であるCONTRAILプロジェクトおよびHIPPOプロジ
エクトの航空機のメタンデータとよりよい一致を示しており、観測スペクトル情報が有意に付加されたことを示している。

## (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

## 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ところ、常時2ppmを超える値が観測された。メコン川下流の推移変化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の結果と比較したところ、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。

## 2 ) 土壤培養によるメタン生成能解析

表(3)-1で示した土壤サンプルに対し、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)-2のグラフのように推移した。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、土壌区分では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。

図（3）-2 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

## (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

## 1 ) 北インド水田地帯における大気メタン濃度観測

図(4)-1に、これまでに北インド水田地帯のカルナルとソーニーパットで採取された大気試料のメタン濃度の時系列を示す。比較対象として、北インドの山岳地帯ナイニタール(標高約2000m)と、沖縄県波照間島で採取された大気試料のメタン濃度も示した。図(4)-1で示すカルナルとソーニーパットのデータは、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ており、現段階では解釈は困難であるが、北インドの大気メタン濃度変動を解明するための手法として、水田地帯における大気サンプリングを継続する道筋をつけることができた。今後の長期的な継続観測が重要と考えられる。

図(4)-2 カルナル、ソーニーパット、ナイニタール、波照間で観測されたメタン濃度

## 2 )シベリアにおける航空機観測、タワーネットワーク観測、チャンバー観測、および太平洋における定期船舶観測

3.で述べた通り継続的に各種の観測を継続し、その結果はインバース解析に投入した。
## 3 ) GOSATデータとインバースモデルを用いた全球メタン収支推定

図(4)-3に、バイアス補正したGOSATデータと地上観測データから推定した、全球43地域における年間メタンフラックス（GOSAT/L4）、地上観測データのみから推定したメタンフラックス、およびインバースモデルに入力した先見値フラックスデータを示す。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。地上観測データのみを用いたフラックス推定値の2009年6月から2012年5月の期間平均値の地域分布は、CarbonTracker-CH4などの他研究と一致していた。

(a)

Inv.GB

(b)

A priori

(c)

図(4)-3 2009年6月から2012年5月の期間平均した全球43地域における(a)バイアス補正したGOSAT L2データと地上観測データから推定した年間メタンフラックス（GOSAT L4）、(b)地上観測データのみから推定したメタンフラックス、および(c)インバースモデルに入力した先見値フラックスデータ。単位はTgCH_{4} region^{-1} year^{-1}。

GOSATデータを付加することによる地上メタンフラックス逆数値解法推定値への効果を図(4)-4に示す。GOSATデータを付加することによって、先験値や地上観測データのみを用いたフラックス推定値より、熱帯域(南アメリカ、アフリカ、東南アジア)の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。この結果は
他研究でも見られた。また、これらの領域で推定されたメタンフラックスの季節変動を調べると、先見値や地上観測データのみ用いた推定と比べ、GOSATデータを加えたことで、全季節で放出量が増えるわけではなく、季節変動のピーク時の放出量が大きくなっている傾向があった。

UR L4 to Inv.GB

図(4)-4

地上観測データにGOSATデータを付加したことによるフラックス推定値の誤差低減率(%)

## 4 )地上観測データとインバースモデルを用いた南アジアのメタン収支推定

大気結合モデルGELCAメタンインバージョンシステムを用いて、地上観測メタン濃度データから領域メタンフラックス推定を行い、大気採集を行っているナイニタールでは（図(4)-2参照）でのメタン変動の解釈が可能となった。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

GOSATは世界で初めて温室効果気体観測に特化して打ち上げられた我が国独自の衛星で、二酸化炭素のみの観測を目的としている米国のOCO-2衛星とは異なり、メタンの観測が可能であることが大きな特徴である。さらにGOSATは、熱赤外バンドによってメタン濃度の鉛直分布を観測できる世界で唯一の衛星である。本研究では、その特性を十分に活用するための手法開発において先導的役割を果たしてきた。

本研究では、熱赤外バンドからメタン鉛直プロフェイルを導出するリトリーバルアルゴリズムの開発を行い、プロダクト公開にまで至った。また様々な現地観測・航空機との比較解析を通じて、GOSATメタンデータの信頼性を丁寧に証明してきた。GOSATで観測されたアジアやアフリカでメタン濃度の変動を詳細に解析し、これまで理解されていなかった現象を発見した。本研究の実施によって、これまで実態がよく理解されていなかった、内陸部を含むメタン発生領域の分布や季節変動の実態が少しずつ解明されつつある。アジア域で稲作によるメタン放出が季節変動に対して大きな影響を持っていること、アフリカにおいてバイオマス燃焼によるメタンの発生が赤道直下のナイジェリア湾沿岸部で大きいことなどが示された。これはGOSATで得られた新しい発見で、人工衛星でメタンを観測することの意義を強く示したといえよう。

本研究では、「温室効果ガスの亜大陸スケールでの吸収・排出量の推定精度を高める」という、GOSATプロジェクトの主たる目標に沿って、GOSATデータを活用してインバース解析を行い全球的なメタンの発生源の定量化を行うという、最終目的を達成できた。GOSATは我が国が打ち上げた世界で唯一の温室効果ガス観測に特化した衛星であり、GOSATのメタンデータを最大限利用して成果を出したことで、世界の気候変動研究への我が国の貢献を示すことができた。さらに、インバース解析の結果（GOSAT L4プロダクト）をGOSAT/TIRと比較する解析も行ったが、これは本研究のアウトプットの一つとして、広く利用されることが期待できる。

また、国立環境研究所地球環境研究センターでは、長年にわたって、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きた。また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。本研究において、これらの貴重なデータを科学的に活用できたことにも大きな科学的意義がある。
atmospheric methane concentrations over rice paddies at Karnal, India: Comparison with Nainital, India and Comilla, Bangladesh"

9) M. Sasakawa, T. Machida, A. Ito, N. Tsuda, M. Arshinov, D. Davydov, A. Fofonov, O. Krasnov, N. Fedoseev, M. Nesterova, A. Galanin, P. Patra, K. Ishijima: 7th International Symposium on Non- $ CO_{2} $ Greenhouse Gases (NCGG7), 2014 “Long-term variations of atmospheric $ CH_{4} $ concentration over Siberia derived from aircraft and tower measurements.”

10) Y. Terao, M. Ishizawa, H. Mukai, M. Naja, S. Nomura, T. Machida, R. Zhuravlev, A. Ganshin, S. Maksyutov: AGU 2014 Fall Meeting, San Francisco, (2014) "Investigation of methane flux in South Asia using atmospheric measurements at Nainital, India and global Eulerian-Lagrangian coupled atmospheric model"

11) S. Maksyutov, H. Takagi, H-S Kim, M. Saito, K. Mabuchi, T. Matsunaga, A. Ito, D. Belikov, T. Oda, V. Valsala, I. Morino, Y. Yoshida, T. Yokota: EGU General Assembly, 2014 “Interannual variability of the regional $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ fluxes estimated with GOSAT observations”

### 7. 研究者略壓

## 課題代表者:林田 佐智子

京都大学理学部卒業、名古屋大学大学院理学研究科博士後期課程単位取得満了、理学博士、国立環境研究所・主任研究員、現在・奈良女子大学 研究院自然科学系 教授

## 研究分担者

## 1 ）齋藤尚子

奈良女子大学大学院卒業、博士(理学)、国立環境研究所NIESポスドクフェロー、東京大学気候システム研究センター(現大気海洋研究所)特任助教、現在、千葉大学環境リモートセンシング研究センター助教

## 2 ）犬伏 和之

東京大学農学部卒業、農学博士、現在、千葉大学園芸学研究科教授

3）寺尾有希夫 筑波大学大学院地球科学研究科修了、ハーバード大学工学応用科学部ポストドクトラルフェロー、現在、国立環境研究所地球環境研究センター主任研究員
（1）GOSATデータ利用手法の開発と人工衛星データの複合的解析による全球メタン濃度分布の特徴抽出

奈良女子大学

研究院自然科学系

林田佐智子

研究協力者

奈良女子大学

研究支援員

荒木 晶

平成24～26年度累計予算額：44,811千円

（うち、平成26年度予算額：15,037千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマでは、温室効果ガス観測技術衛星(GOSAT)のデータを最大限活用し、これまでの既存のデータと共にインバースモデルに投入することによって、全球メタン発生領域の特性抽出と定量化を行うことを目標としている。その中でサブテーマ1では、全球メタン濃度分布の特徴抽出を行うことを目的としている。本サブテーマで得られた成果は以下の通りである。

（１）アジア地域における衛星で観測された気柱平均混合比を、冠水率、植生指数と比較したところ、雨季にメタン高濃度領域が水田密集領域上空で高濃度であることを明瞭に示した。エミッションベントリマップと季節変化のパターンを比較し、稲作周期とメタン濃度の季節変動の間に強い相関関係を示した。

（２）アフリカ地域におけるメタンの高濃度現象を火災検知信号と比較し、二酸化炭素や他の衛星センサーで得られた一酸化炭素など大気微量成分観測結果と比較した。赤道直下のニジェール湾周辺では1月にバイオマス燃焼に伴うとみられるメタンの濃度上昇が顕著であったが、7月に南半球中緯度のコンゴ周辺ではバイオマス燃焼に対応したメタン濃度の上昇は比較的少なく、対照的な変化を示した。このような現象はGOSATによる観測で初めて明らかになった。

（３）シベリアのスルグートとノボシビルスクにおける航空機観測データとGOSAT/SWIRバンドで観測された気柱平均混合比の比較を行ったところ、両者の差はノボシビルスクでは0.7±

19.3ppbv、スルグートでは2.5±13.9ppbvであり、バイアスは1％以下という、良好な結果を得た。

（４）インバース解析で得られたGOSAT/L4BとGOSATの熱赤外（TIR）バンドで得られたメタン濃度との比較解析を行った結果、北半球高緯度冬季（１２－２月頃）に、モデルでは再現されない高濃度のメタンがGOSATから検出された。この結果はこれまでの理解で説明できない何らかの現象をGOSAT/TIRバンドでとらえた可能性を示している。
[キーワード]

GOSAT、温室効果ガス観測技術衛星、メタン、全球分布、メタン発生源

### 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、大気中濃度は産業革命までは最大で700ppbv程度であったと考えられているが、現在では1800ppbv以上に増加している。これまでに地域・起源毎に放出量のインベントリが作られているが、メタン発生源の多くが生物由来であることから、これらの推定には大きな不確定性が伴う。また、メタン発生の気候変動応答メカニズムは複雑であり、実態は十分理解されていない。地上観測などで全球的なメタン分布についてはある程度わかってきたが、発生源のある内陸も含めた全球的メタン分布は、衛星観測が行われるようになって初めて知られるようになった。現在では、シベリア、アフリカ中部、南米、モンスーンアジアがメタンの大発生地であることが明らかになりつつある。

我が国では、温室効果気体の全球的分布の解明を目的として、2009年に温室効果ガス観測に特化した世界初の温室効果ガス観測技術衛星（Greenhouse gases Observing SATellite、愛称「いぶき」）が打ち上げられた。温室効果ガスの亜大陸スケール（数千km四方）での吸収・排出量の推定精度を高め、地域ごとの吸収・排出状況の把握や森林炭素収支の評価などの環境行政に貢献することが期待されている。GOSATは、二酸化炭素のみの観測を目的としている米国のOCO-2(Orbiting Carbon Observatory-2)衛星とは異なり、二酸化炭素と同時にメタンの観測が可能であることが大きな特徴である。さらにGOSATは短波長赤外(SWIR)バンドによる観測と熱赤外(TIR)バンドによる観測を同一の視野で行うことが可能な世界で唯一の衛星であり、両者の情報を組み合わせることでこれまでに得られなかった大気メタンの現象を解明できる可能性を持っている。SWIRバンドでは放出源付近のメタン濃度の情報を含む気柱平均濃度が取得され、TIRバンドでは上空に輸送されたメタン濃度の鉛直分布をとらえることが可能と期待されている。上記のような背景から、本研究では、GOSATのデータを最大限活用し、これまでの既存のデータと共にインバースモデルに投入することによって、全球メタン発生領域の特性抽出と定量化を行うことを目標として遂行された。その中でサブテーマ1では、全球メタン濃度分布の現状とその特性を把握するため、GOSATなど複数の人工衛星データを複合的に用いて、冠水率などの地表面情報やエミッションインベントリマップなどと比較して詳細な解析を行った。

GOSATなど衛星データの利用についての概念をここで述べておく。一般に太陽光を光源とした短波長赤外波長域での衛星観測では、地表面からの反射光のスペクトルを観測する。従って、SWIRバンドで観測されるメタンの濃度は観測する光路あたりの積分量であり、これを鉛直量に変換して地上気圧で割って気柱平均混合比(XCH_{4})に変換する。図(1)-1は衛星観測とその結果の解釈の概念図を示している。左端に示す通り、SWIRバンドの観測では大気中での太陽光の吸収量から気柱量が観測され、高度分布情報は得られない。しかし、メタン発生の強い地域では混合層内あるいは下層大気でのメタン濃度が高濃度になると考えられているため、地上付近にまで感度のあるSWIRバンドでの観測は、メタン放出の強い場所を検知することには有効に活用できる。これに対して、TIRバンドでは大気からの放射スペクトルから対象とする化学種濃度の高度分布を求める。メタンの場合、地上付近の感度は弱いが中部対流圈から下部成層圈にかけては感度が高い。そこ
で、短波長赤外で得られる気柱量情報に、中・上部対流圏から下部成層圏に感度を持つTIRバンドからの情報、さらに地上付近での現地観測（大気採集）を組み合わせることでメタン発生量の推定の精緻化につながる情報が得られると期待できる。

図(1)-1

衛星から得られる観測量および地上観測データの活用方法の概念図

図(1)-2の模式図では様々な土地被覆状況下での予想されるメタンの鉛直分布を示している。一般にバックグラウンド地域では図（左）のような鉛直分布が予想される。一方メタン発生領域においては図（中央）の鉛直分布で示す通り、境界層内で高濃度になることが予想される。しかし、特定の領域に於いては図(右)のように上空にメタンの高濃度プリュームが持ち上げられるような場合があり、必ずしもメタンの発生量の多い場所でメタン気柱量（気柱平均混合比）が高いとは限らない。特に北インド、ガンジス河流域では、夏季モンスーンの時期にヒマラヤ山脈にあたる気流が上昇することが知られている（図(1)-3）。実際に衛星AIRSでメタンの高濃度プリュームが高度200hPa付近で報告された事例がある $ ^{1} $ 。このような場所では、上に述べたようにメタンの高度分布情報が得られる赤外波長領域での観測が有効になる。

なお、本報告書では、短波長赤外領域をSWIR、熱赤外波長領域をTIRと記述する。また、SWIRで求められる気柱平均混合比をXをつけて表記して、メタンについては $ XCH_{4} $ 、二酸化炭素については $ XCO_{2} $ と表記する。
横軸：メタン混合比

図(1)-2 予想されるメタン混合比の鉛直分布の模式図。

(左) バックグラウンド地点、(中)メタン発生領域、(右)上空にメタンが輸送されている場合。

図(1)-3

インドや東南アジアから放出される物質のアジアモンスーン高気圧による輸送経路の模式図。チベット高原の南側斜面に描かれた雲はモンスーンの強い収束を示している。225hPaに描かれた矢印は水平方向の物質移流を示している。100hPaに描かれているのはアジアモンスーン高気圧の循環。地上に描かれているのは風のデータ(Park et al., 2009 $ ^{2} $ ), Fig. 14から引用)。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、GOSATのデータを最大限活用し、これまでの既存のデータと共にインバースモデ
ルに投入することによって、全球メタン発生領域の特性抽出と定量化を行うことを目標としている。その中でサブテーマ1では、全球メタン濃度分布の特徴抽出を行うことを目的としている。具体的にはGOSATなど複数の人工衛星データを複合的に用いて、大気中メタン濃度の動態を調べ、冠水率などの地表面情報やエミッションインベントリマップなどと比較して詳細な解析を行った。また同時に未だ十分活用されていないGOSATのメタン観測データの利用方法を開拓することが本サブテーマの目的でもある。

## 3 ．研究開発方法

本サブテーマでは、上記の目的のため以下の様な方法で研究を行った。

## （1） アジア地域におけるメタン分布の特性解析

GOSATなどの衛星から短波長赤外波長で観測されたメタン気柱平均混合比(XCH_{4})を、冠水率などの地表面情報やエミッションインベントリマップと比較し、特に稲作とメタン発生の関係の特徴を解析した。その際、高高度にメタンが持ち上げられていると考えられる北インドにおいては特に大気採集地点を開拓してサブテーマ4に協力した。

解析に用いたデータセットについては本節の最後にまとめて示す。

## （２）アフリカ地域におけるメタン分布の特性解析

メタンの大発生地の一つであるアフリカ地域において、GOSATで観測されるメタンの高濃度現象に焦点をあてて解析した。これまでにSCIAMACHYで得られたメタンデータの解析によって、メタン濃度が高濃度になる領域として、アフリカのギニア湾の周囲とスッドと呼ばれるナイル河上流が指摘されている $ ^{3)} $ 。また、ギニア湾沿岸に高濃度の人為起源の微量成分（二酸化窒素など）が衛星から観測されている $ ^{4)} $ 。しかし、これまで二酸化炭素を衛星から観測した先例が少ないため、メタンと二酸化炭素の関連についてアフリカ上空について報告した先行研究はない。

GOSATではアフリカ地域で頭著にメタンの高濃度がしばしば観測されており、これは新たな発見である。そこで、GOSATでメタンと同時に得られる二酸化炭素や他の衛星センサーで得られた一酸化炭素など大気微量成分観測結果と比較・分析しその関係を調査した。

## （３）シベリアにおける航空機観測データとGOSAT/SWIRバンドから導出された $ XCH_{4} $ の比較

一般に、GOSAT/SWIR データの検証には地上赤外フーリエ分光器(FTS)のネットワークとして知られている TCCON (Total Carbon Column Observing Network) データを用いて行われることが多い $ ^{5)6)7} $ 。しかし、シベリアのような高緯度地域は TCCON の観測サイトがなく、シベリアにおいて GOSAT データの検証を行った例はあまりない。そこでサブテーマ 4 と連携し、メタン発生源地域である高緯度帯シベリアのノボシビルスクとスルグートで観測された航空機データを用いて、高緯度帯における GOSAT/SWIR で得られた $ XCH_{4} $ (V02.21) の信頼性を確かめることを目的として比較解析を行った。

また冒頭で述べたように、GOSAT/SWIRバンドで観測されるのは気柱平均量であり、高度分布情報は得られない。湿地の上空では湿地からのメタン発生の影響を受けて図(1)-2の中央に示すように境界層でメタン濃度が高くなる鉛直分布になると予想される。そのため、インバース解析に
GOSAT/SWIRデータを加えた場合、メタン気柱量の増大が実際に境界層における高濃度のメタンをとらえているかどうかを吟味することは重要である。なお、この航空機観測データはサブテーマ4でメタンのインバース解析にも用いられており、ここでの比較検証はインバース解析の信頼性の確認のために有効である。

## （４）インバース解析で得られたGOSAT/L4BデータとGOSAT熱赤外(TIR)バンドで観測されたメタン鉛直分布との比較解析

本研究実施期間中に、サブテーマ4の成果としてインバース解析による全球メタンフラックスの推定量が導出され、本プロジェクトの目指すべき最重要の目標が達成された。しかし、インバース解析の結果を検証する確立した手法はなく、得られた成果の信頼性を担保するためには、さらに様々な実測値との比較が重要となる。その一つのアプローチとして、インバース解析に含まれていない観測結果と、インバース解析の結果得られたL4B（推定したエミッションに合わせた濃度分布）とを比較することがある。GOSAT/TIRから導出されたメタンプロファイルのデータはインバース解析に含まれていないため、独立なデータとして検証の対象となる。平成26年11月に行われたアドバイザリー会合に於いて、GOSAT/L4BとGOSAT/TIRデータの比較検証を行うことがアドバイザーから進言され、サブテーマ1において、GOSAT/L4BとGOSAT/TIRの比較のための解析を行うこととなった。

以下に、本サブテーマで扱うGOSAT搭載TANSO-FTS他のメタン観測センサー、および比較に用いる衛星データ、エミッションインベントリデータについての概要をまとめて示す。

## 本サブテーマで扱うメタンの人工衛星観測データについて

## ●GOSAT搭載Thermal And Near-infrared Sensor for carbon Observation-Fourier Transform Spectrometer (TANSO-FTS) センサーで観測されたメタンおよび二酸化炭素データ

温室効果気体観測衛星（Greenhouse gases Observing SATellite :GOSAT）は2009年1月23日に、二酸化炭素（$\mathrm{CO}_{2}$）とメタン（$\mathrm{CH}_{4}$）のモニタリングを行うために打ち上げられた。GOSAT衛星は地上約666 kmの高度を飛行して約100分で地球を一周し、3日間で同じ軌道に戻る太陽同期準回帰軌道である。搭載されたTANSO-FTSは二酸化炭素$\left(\mathrm{CO}_{2}\right)$とメタン$\left(\mathrm{CH}_{4}\right)$の観測を行うための主センサーで、短波長赤外領域（SWIR）における太陽放射の地球表面からの反射を測定する。チャンネル1、2、3の中心波長はそれぞれ0.76、1.6、2.0μmに対応する。またチャンネル4は熱赤外波長（TIR）で5.5-14.3μmである。TANSO-FTSセンサーの観測視野は直径10 km程度で、降下点地方時は約13時である。3日間の完全回帰軌道をとるため、観測点は刈り幅（swath）として経度約5度に対して、数点の固定点において観測される。ここで解析した期間はほぼ3点モードで観測が行われており、それぞれの観測点の間隔はおよそ250 kmである。解析に用いたデータプロダクトのバージョンはメタン、二酸化炭素とも主として国立環境研究所の公開しているFull Physics法によるリトリーバルV02.21を使用した。