Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
●Scanning imaging absorption spectrometer for atmospheric chartography (SCIAMACHY) センサーによる観測データ

SCIAMACHYセンサーは欧州航空宇宙局の打ち上げたENVISAT衛星に搭載されたセンサーの一つである。ENVISAT衛星は軌道高度800kmを持つ太陽同期の準極軌道衛星である。おおよそ午前10時に赤道を通過する。センサーは8つのチャンネルを持った回折格子型分光器で、紫外可視から短波長赤外をカバーしている（240nm-2380nm）。直下視モードでは刈り幅（swath）は960kmで、全球を網羅するのに6日かかる。典型的な地上でのSCIAMACHYのピクセルサイズは進行方向30km、直角方向で60-120kmである。使用したプロダクトはIMAPV.5.5 $ ^{8)} $ である。

## 比較に用いる地上被覆情報

## ● 冠水率(the Land-Surface Water Coverage: LSWC)

Takeuchi and Gonzalez (2009) $ ^{9)} $ によって導出されたもので、水によって被覆される土地面積の割合を示す。Terra/Aqua 衛星搭載のmoderate resolution imaging spectrometer (MODIS) とAqua衛星搭載の advanced microwave scanning radiometer-EOS (AMSR-E) のデータから得られる。

## ● 植生指数 (the Normalized Difference Vegetation Index: NDVI)

植生を表す際によく利用される指標で、衛星で観測される可視（赤）における反射率と近赤外領域における反射率の差を両者の和で規格化したものである。NDVIを定量的に解釈することは困難であるが、観測対象物が緑色であるかどうかを定性的に表すのによい指標となっている $ ^{10} $ 。ここではゴダード地球科学データ・情報サービスセンター（GES DISC）でアーカイブされた月平均の緯度経度1度のグリッドデータを用いた $ ^{11} $ 。

## ● 火災検知数データ

MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) で得られた熱異常検知データ Collection 5 active fire product (MCD14ML) を用いる。MODIS の熱異常検知アルゴリズムは昼間赤外と熱赤外波長における輝度温度の閾値を設定して得られる $ ^{12)} $ $ ^{13)} $ 。データはメリーランド大学のwebsite (ftp://fuoco.geog.umd.edu/) からダウンロードした。

## 比較に用いる他の大気微量成分データ

## ●一酸化炭素(CO)

MOPITT(Measurements Of Pollution In The Troposphere)はNASAの地球観測衛星であるTerra衛星に搭載されたセンサーである。ここではVersion 6 Level 3 TIR/NIR multispectral products (Deeter et al., 2011 $ ^{14} $ ), 2013 $ ^{15} $ )の昼間の一酸化炭素全量を用いた。

## 4 ．結果及び考察

## （１）アジア地域におけるメタン分布の特性解析

本節では、SCIAMACHYセンサーおよびGOSAT/SWIRバンドで得られた大気中メタンの気柱平均混合比(XCH_{4})の解析結果を示す。図(1)-4は2003年から2011年まで観測を行ったSCIAMACHYセ
ンサーで得られた $ 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。図(1)-4では左から順に、12月から2月、3月から5月、6月から8月、9月から11月についての3ヶ月毎の平均値を描いている。さらに2009年から2014年までのGOSAT/SWIRバンドの観測値を用いて同様の解析を行った結果を図(1)-5に示す。ただし、観測期間は2009年から2014年までで、冠水率、植生指数も同時期のデータにそろえて解析している。

表(1)-1 図(1)-4、(1)-5に示されたメタンおよび衛星観測から導出される指標のリスト

Satellite	Sensor	Spatial Resolution (grid size archived in this study)	Reference
XCH4	ENVISAT	SCIAMACH Y	30 km x 60 km (0.5° x 0.5°)	Algorithm Version 58)
XCH4	GOSAT	TANSO-FTS	10 km in diameter (2.5° x 2.5°)	Algorithm Version 02.217)
Land Surface Water Coverage (LSWC)	Terra/Aqua	MODIS AMSER-E	2 km x 2 km (0.5° x 0.5°*)	Takeuchi and Gonzalez, (2009) 9)
Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)	Terra/Aqua	MODIS	1 km x 1 km (1° x 1°)	Huete et al, (2002)11)
Fire Detection Index	Terra/Aqua	MODIS	0.5 °x 0.5 °	Justice et al. (2002)12) Giglio et al. (2003)13)

$ ^{*} $ 1/12 $ {}^{\circ} $ x 1/12 $ {}^{\circ} $ in the original dataset
図(1)-4

(a)SCIAMACHY 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2003年から2008年の6年間の平均をとったもの。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。

図(1)-5

図(1)-4と同様だが、GOSAT/SWIRバンドによって得られた $ XCH_{4}(a) $ とその観測期間にあわせてLSWC(b)とNDVI(c)を示した。平均した期間は2009年から2014年。
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)-4と5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。

SCIAMACHYの観測時期とGOSATの観測時期は異なっているが、全体の分布の地理的特徴はよく似ており、季節変動も類似していることがわかる。

比較のために、同じ領域について求められているメタンのエミッションインベントリを図(1)-6の上段に示す。さらに、中段と下段にはメタンの発生カテゴリーとして、稲作のみを取り出して示した。ここで解析したエミッションインベントリの詳細は表(1)-2の通りで、上段と中段はNASAゴダードのデータベース $ ^{16} $ 、下段はYan et al. (2009) $ ^{17)} $ のデータである。図(1)-4および5で示される $ XCH_{4} $ は、稲作からのエミッションの高い領域とよい対応をしていることがわかる。特に季節変動の特徴は稲作のエミッションの季節性に大きく影響されていることがわかる。なお、SCIAMACHYのデータについてのこれらのデータ間の相関の詳細はHayashida et al. (2013) $ ^{18)} $ を参照されたい。

表(1)-2 図(1)-6に示されたメタンのボトムアップインベントリのリスト

Database	Emission Category	Grid archived	Reference
(a) GISS	All	$ 1^{\circ}\times 1^{\circ} $	Matthews et al. (1991) $ ^{16)} $
(b) GISS	Rice paddies	$ 1^{\circ}\times 1^{\circ} $	Matthews et al. (1991) $ ^{16)} $
(c) Yan2009	Rice paddies	$ 0.5^{\circ}\times 0.5^{\circ} $	Yan et al. (2009) $ ^{17)} $

図(1)-6

表(1)-2で示したエミッションインベントリの3ヶ月平均のマップ。上段：GISSのメタンエミッションデータの内、すべてのカテゴリーからのエミッションを含む。中段：GISSのデータの内、稲作からのメタンエミッションのみを示す。下段：Yan et al., (2009) $ ^{17)} $ の求めた稲作からのメタンエミッションを示す。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。
稲作によるメタンエミッションの高い地域ではメタン濃度が際立って高いことがわかったので、稲作地帯における大気メタン濃度を時系列で詳細に解析した。稲作によるメタンエミッションの高い地域の選択方法として、まず、Yan et al.(2009) $ ^{17)} $ によって報告されている水田からのメタンエミッションデータから、メタンフラックスが1.5g CH $ _{4} $ /m $ ^{2} $ /yr以上の領域を抽出した。これらの地域をさらに季節変化の似たグループに分けるため、クラスター解析手法によって15分類にまとめた。これらの領域の国別名称と記号を表(1)-3にまとめた。これらの地域は水田密集地域と見なすことができる。このようにして選別した水田上空の領域について、領域毎に衛星で得られたメタン濃度とエミッションインベントリ、冠水率、植生指数の月平均値の時系列を図(1)-7に示した。図中、各パネルの上段に衛星センサーで得られたメタンの気柱平均混合比データを示している。

SCIAMACHYの結果は赤色で、TANSO-FTSの観測結果は青色で示されている。両者にはバイアスがあるが、類似の季節変動と年々変動が両センサーによって明瞭にとらえられている。

図(1)-7を見ると、ほとんどの領域において、雨季の季節進行に従って冠水率と植生指標が増加し、それにつれてメタン濃度も上昇することが明らかである。特にガンジス河流域である領域2-2や2-3でその傾向が顕著である。ただし、ベトナム(領域8)については、季節変動が必ずしも稲作と連動していない

図(1)-7 の領域番号2-1と2-2は、北インド、2-3はバングラデシュでいずれもガンジス河流域における典型的な水田地帯を示している。この領域ではメタン濃度とエミッション等との関係が非常に明瞭で、SCIAMACHYのXCH_{4}とYan et al.(2009) $ ^{17)} $ のエミッション量で相関係数を取ると1に近い値となる $ ^{18)} $ 。

ただし、図(1)-7の各パネルの上段に示す通り、GOSAT/SWIRバンドで得られた $ XCH_{4} $ の季節変動はSCIAMACHYから得られた $ XCH_{4} $ の季節変動と比べてやや異なっており、TANSO-FTSの $ XCH_{4} $ のほうが季節変動の振幅は小さい。両者の結果の違いを解釈する上で検討しておかなければならないのは、観測場所が異なる点である。GOSATの観測視野は直径10kmでSCIAMACHYよりはるかに空間分解能に優れているが、一方でデータのサンプリング箇所は3日の完全回帰となり、同じ場所を3日毎に繰り返し観測するため非常に偏る。雲が少しでも観測視野内に存在する場合は良好なスペクトルが観測できないので、すべての観測点でデータが得られるわけではなく、観測点は非常にまばらとなる。従って、同じ領域に対して期間を区切って平均操作をしても、同じ空間代表性を持っているわけではない。

空間代表性の違いを確認するために、GOSATがどの領域を観測したかを詳細に解析した。その一例を図(1)-8に示す。ここでは領域3を例として示す。SCIAMACHY（右）に比べ、GOSATでは図に示されるとおりサンプリング領域が非常に偏っている。従って領域スケールで解析を行う上での空間代表性については、解析対象に沿って綿密な検討が不可欠であることが示されている。この点はこれまで詳しく検討されてこなかったデータ解析上の問題点で、本研究で始めて詳細に検討された結果である。
表(1)-3 領域名一覽

Code	Name	Sub areas
1	South India	1-1, 1-2
2	North India	2-1, 2-2, 2-3, 2-4
3	Bangladesh
4	Myanmar
5	Thailand
6	China	6-1, 6-2, 6-3, 6-4
7	Cambodia
8	Vietnam (Mekong Delta)

図(1)-7 (次頁)

水田上空のメタン濃度(XCH_{4})とエミッションインベントリ、冠水率、植生指数の月平均値の時系列。各パネルの上に示している領域名は表(1)-3に対応する。各パネルのうち、上段：衛星センサーSCIAMACHY（赤）、GOSAT/SWIRバンド（青）で得られたメタン気柱量（月平均値）の時系列。黒点で火災検知数を併せて示している。中段：エミッションインベントリデータセットから得られたメタン放出フラックスの時系列（月単位）。Yan et al.(2009) $ ^{17} $ から、GISSのデータベース(Matthews et al., 1991) $ ^{16} $ から得られたデータである。下段：冠水率LSWC(淡青)と植生指数NDVI(緑)の時系列。
Area30 200909

図(1)-8

GOSATの観測地点とSCIAMACHY/ENVISATの観測地点の比較。領域は3のバングラデシュ付近を示す。SCIAMACHY（右）に比べ、GOSAT（左）のデータサンプリング地点が著しく偏っていることを示している。
## 大気採集拠点の開拓

始めに述べたとおり、北インドでは夏のモンスーンの時期にチベット高原の南斜面で強い上昇流があり、メタンの高濃度プリュームが上部対流圏にまで輸送されることがある $ ^{1} $ 。このため、北インドでの $ XCH_{4} $ の変動を解釈するためには、メタンの鉛直プロファイルの情報が不可欠である。また、大気輸送モデル内で鉛直風を再現することは極めて難しく、上昇流が強くメタンの発生強度の強い北インドのような地域において、GOSAT/SWIRから得られる気柱量平均値のみの情報だけからインバース解析を行ってメタン発生量を推定した場合、信頼性を確保するためには情報が不足している。そこでサブテーマ4と連携して北インドの水田地帯にフラスコサンプリングのサイトを開設し、継続的に大気採集を実施した。平成24年度に試験観測を実施し、最終的にカルナルで大気採集を行い、平成25年8月から平成26年8月まで大気採集を実施した。しかし、カルナルでは現地の支援体制が十分でなかったので、平成26年9月に、デリー大学と東京大学の協力を得て、ソーニーパットにフラスコサンプリングの拠点を移し、観測を継続した（平成27年5月現在も継続中）。結果の詳細はサブテーマ4で報告しているのでここでは省略する。また、サブテーマ2と協力して、メタン鉛直プロファイルの観測結果を論文化を目指して解析中である。

## （２）アフリカ地域におけるメタン分布の特性解析

図(1)-9は左からMODISで得られた火災検知数、TANSO-FTSで得られた $ XCH_{4} $ と $ XCO_{2} $ 、およびMOPITTで得られた一酸化炭素(CO)について月平均のマップを並べたものである。図(1)-9(a)は1月、図(1)-9(d)は7月のマップである。1月には熱帯付近で火災発生件数が多くなっており、同じ地域でメタン、二酸化炭素、一酸化炭素の濃度が高くなっている。12月から2月頃まで、このようにアフリカ熱帯付近では、バイオマス燃焼が多く発生しており、一酸化炭素、メタン共に濃度が高くなる傾向にある。対応して二酸化炭素もわずかながら上昇しているのがわかる。一方、図(1)-9(d)に示すように7月では様相が大きく異なる。火災検知数は南半球中緯度のコンゴ付近で際だって多くなっており、一酸化炭素、二酸化炭素濃度は高くなっているが、メタンの濃度はそれほど高くなっていない。

このように、熱帯付近と南半球中緯度に火災発生件数の多い地域があるが、対応するメタン濃度の特徴が異なることが分かった。考えられる可能性として、植生の違いや土壌水分の違いによって、燃焼効率が異なることが考えられる。現在、他の化学種の解析を追加すると共に、二酸化炭素に対する一酸化炭素やメタンの比率を調査中である。この研究成果は当初の計画になかったもので、GOSAT観測による新しい発見の一つである。
図(1)-9

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(a)1月、(b)3月、(c)5月、(d)7月、(e)9月、(f)11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

本節では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）の検証を行った結果を述べる。

航空機ではおよそ7kmより高高度では観測ができないので、それ以上の高度のメタン濃度分布に適切な仮定をおき、気柱平均量を算出してGOSATの $ XCH_{4} $ と比較する。その際、成層圏でのメタン濃度分布設定にはHALOEの気候値データ $ ^{19)} $ を、気象データにはGPVデータを使用した。

航空機観測と衛星観測のマッチングについては、GOSAT/SWIRバンドデータに対し、航空機観測地点から±300 km 以内、かつ航空機観測日と同日または航空機観測日の前後1日という条件でデータを選択した。このようにして選択すると、1つの航空機観測データに対し、複数のGOSAT観測データが対応することがある。そこで、以下のようにして、1つの航空機観測データに対して比較するGOSATデータの個数を絞った。(1)GOSATの3点観測モードのうち、スペクトルフィッテング残差 $ x^{2} $ が最も小さなデータを選択する。(2)1つの航空機観測データに対して、同日に上記(1)の条件を満たす複数のGOSAT観測データが存在する場合は、航空機観測地点との距離が最短になるGOSATデータを選択した。(3)航空機観測に対して、同日に該当するGOSATデータが存在しない場合は、前後1日観測のGOSAT観測データのうち、航空機観測地点との距離が最短となるGOSATデータを選択した。

このようにしてマッチング処理を行った結果、ノボシビルスクで12日分（同日観測：3日分、前後1日観測：9日分）、スルグートで10日分（同日観測：6日分、前後1日観測：4日分）のデータが選別された。マッチングが取れた GOSATの $ XCH_{4} $ と航空機観測データから換算した $ XCH_{4} $ （以下 GOSAT/ $ XCH_{4} $ 、航空機/ $ XCH_{4} $ と表記）とを組み合わせて作成した散布図を図(1)-10(a)に示す。GOSAT/ $ XCH_{4} $ （縦軸）は航空機/ $ XCH_{4} $ （横軸）に較べて値の変動幅が大きいことがわかる。マッチングが取れた全てのデータペアの個数については表(1)-4に示す。ここで、GOSATデータのうち、RAは公募研究者のみに公開されているデータ、GUは一般ユーザに公開されているデータであるが、マッチングが取れたほとんどがGUデータであった。

GOSAT/XCH_{4} から航空機観測データから換算した XCH_{4} を引いた差と、差の標準偏差は、ノボシビルスクで 0.7±19.3 ppb、スルグートで 2.5±13.9 ppb であった。両地点での全てのデータを合わせると GOSAT/XCH_{4} と航空機/XCH_{4} の差は 1.5±17.1 ppb (0.08±0.96%) となりバイアスが 1% 未満に収まることが確認できた。

同日と前後一日観測の結果を比較すると、ノボシビルスクでは同日観測が $ -13.9\pm16.9\ ppb $ 、前後一日観測が $ 5.5\pm17.5\ ppb $ となり、必ずしも同日観測で $ XCH_{4} $ の差が小さくなるわけではなかった。一方、スルグートにおいては、同日観測が $ -3.0\pm14.0\ ppb $ 、前後一日観測が $ 10.6\pm8.6\ ppb $ となり、同日観測の方が良好な結果を得た。

航空機で観測される地上付近のメタン濃度は夏季(6-7月)に高く、7月のGOSAT XCH_{4}と航空機観測で得られたXCH_{4}の差は観測日によって値のばらつきが大きいが、月平均値を取ると両者の差は小さくなった。月別の結果を見ると、他の月に較べて9月のXCH_{4}の差が大きな値を示している。これらは、各月の特徴だけでなく、各月の比較データ個数の違いも影響していると考えられる。

また、航空機観測地点と TANSO-FTS 観測地点との距離差との関係についても調べた。結果を図(1)-10(b)に示す。ノボシビルスクでは距離差が大きいほど XCH_{4} の差が大きくなる傾向が見られる。
れたが、スルグートではそのような関係が見られなかった。

先行研究において地上観測ネットワーク TCCON データを用いた GOSAT/XCH $ _{4} $ (V02.xx) の精度検証が行われており、 $ -5.9\pm12.6 $ ppb と報告されているが $ ^{[7]} $ 、TCCON が設置されているのはメタンのバックグラウンド地域がほとんどであって、本解析のようなメタン発生領域においての検証はほとんどされていない。Inoue et al. (2014) $ ^{[20]} $ はロシアの ヤクーツクの航空機観測データを用いて GOSAT/XCH $ _{4} $ (V02.00) の比較検証を行い、 $ \pm2^{\circ} $ ( $ \pm5^{\circ} $ ) の範囲内で9.2 $ \pm15.2 $ ppb (3.7 $ \pm16.7 $ ppb) という結果を得ている。今回の解析でメタン発生源地域であるシベリアでも、GOSAT/XCH $ _{4} $ (V02.21) と航空機データの差が1.5 $ \pm17.1 $ ppb (0.08 $ \pm0.96\%) となり、GOSAT/SWIR バンドの XCH $ _{4} $ プロダクトは高緯度帯シベリア領域におけるメタンの収支推定に利用できるだけの信頼性を持っていると考えられる。

ここで行った比較においてメタン濃度が不確定になる要因として、成層圏メタンの仮定の取り方、気象データ、マッチング条件などを挙げることができる。今回の解析では、成層圏での仮定はHALOEで得られた気候値 $ ^{19)} $ を、気象データにはGPVデータを使用したが、それぞれを他のデータに置き換えて感度解析を行った。HALOEの気候値をAFGL $ ^{21)} $ の気候値に置き換えたところ、航空機/XCH $ _{4} $ は約6.3ppbほど値が小さくなることがわかった。これに対し、気象データをGPVからNCEP/NCAR再解析データに置き換えても航空機XCH $ _{4} $ の値はほとんど変わらないという結果が得られた。感度解析の結果から、成層圏での仮定に使用するデータについては特に吟味する必要があると考えられる。

表(1)-4 航空機観測データとGOSATデータの比較結果

Average values
Novosibirsk	Surgut
Number of data	Difference of XCH4T-A(ppb)	Ratio of Difference (T-A)/A(%)	Number of data	Difference of XCH4T-A(ppb)	Ratio of Difference (T-A)/A(%)
All	12	0.7±19.3	0.04±1.08	10	2.5±13.9	0.14±0.78
Category of TANSO-FTS data	GU	11	4.1±16.4	0.23±0.91	10	2.5±13.9	0.14±0.78
RA	1	-36.8	-2.06	0	-	-
Measurement date	same day	3	-13.9±16.9	-0.78±0.95	6	-3.0±14.0	-0.17±0.79
±1 day	9	5.5±17.5	0.31±0.98	4	10.6±8.6	0.60±0.49
Measurement Month	April	0	-	-	1	7.1	0.40
May	1	-6.5	-0.37	2	-18.3±1.3	-1.03±0.08
June	2	-16.6±20.1	-0.94±1.13	2	6.8±3.7	0.38±0.20
July	5	-0.8±15.9	-0.04±0.88	2	-5.6±6.5	-0.31±0.36
Aug.	2	14.2±12.4	0.80±0.70	1	10.3	0.57
Sep.	1	-32.0	1.79	2	20.8±3.6	1.17±0.21
Oct.	1	-8.5	-0.47	0	-	-
Total average of both sites	1.5±17.1 ppb (0.08±0.96 %)
(i) Novosibirsk

(a)

(b)

(ii) Surgut

(a)

(b)

○：マッチングが取れた全てのデータ

☑：同地点3回観測データを1点に絞った結果

☑: Aircraft データに対して1点の GOSAT データを選択した結果

図(1)-10

(a) 航空機 $ XCH_{4} $ データとGOSAT SWIR $ XCH_{4} $ の散布図。(b) $ XCH_{4} $ プロダクト精度と観測サイトまでの距離差の散布図。

## （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

GOSAT/L4BとGOSAT/TIRバンドデータの比較を行うために、以下のようなマッチングを行った。

① 鉛直層の対応：GOSAT/TIR のプロダクトとインバースモデルのアウトプットの、鉛直層の対応は表(1)-5 に示す通りである。表の左3つのカラムはTIRのデータ内の層番号を示しており、対応する気圧範囲に対応するインバースモデルのアウトプットと比較した。

② 空間対応：緯度経度 2.5 度に設定された L4 のグリッドのうち、GOSAT/TIR データが取得された地点を含むグリッドを選択した。

③ 時間対応：L4 は 6 時間毎に計算を行っているため、TIR の観測時刻を最も近い時刻の L4 データと対応させた（表(1)-6）。
表(1)-5

TIR配列番号	TIR層番号	TIR気圧範囲(hPa)	L4B層(hPa)
0	1	1165.9～857.7	900
1	2	857.7～735.6	850
2	3	735.6～631.0	700
3	4	631.0～541.2	600
4	5	541.2～464.2	500
5	6	464.2～398.1	400
7	8	341.4～287.3	300
8	9	287.3～237.1	250
9	10	237.1～195.7	200
11	12	161.6～133.4	150
12	13	133.4～100.0	100
14	15	75.0～51.1	70
15	16	51.1～34.8	50
16	17	34.8～23.7	30
19	20	10.0～5.6	10

表(1)-6

L4B時刻	TIR観測時刻
00:00	(前日 21:00～23:59 の) 0:00～2:59
6:00	3:00～8:59
12:00	9:00～14:59
18:00	15:00～20:59

図(1)-11は2011年1月29から31日の3日間について、200hPa高度に対応するGOSAT/L4BとGOSAT/TIR（夜間の観測データ）の差を示した事例である。L4BからTIRのデータを差し引いている。北半球高緯度で特に冬季（12月から2月頃）、TIRで高濃度が検出されている（図でL4Bとの差が負になっている領域）。このようにL4Bでは再現されていない、すなわちモデルでは表現しきれていないメタンの高度分布が現れていると考えられる。高度200 hPa付近は上部対流圏から下部成層圏に対応しており、低緯度側からの輸送機構が関係している可能性を示唆している。

このように両者の差を、データが公開されている全期間に於いてすべて解析し、年平均値と標準偏差などの統計解析を行った。図(1)-12は2011年における年間を通してのバイアスの平均値、図(1)-13は同じ期間のバイアスのばらつきを求めたものである。高度はそれぞれ200hPa(図中のa、b)と500hPa(図中のc、d)である。また、昼間・夜間に分けて解析を行った。

図(1)-11から13で示した解析はL4が公開されているすべての期間について完了しており、今後一般ユーザーに対して結果を公開し、本研究のアウトプットの一つとしたいと考えている。今後の関連研究に対して有用な情報をもたらすと期待できる。
図(1)-11

2011年1月30日 GOSAT-L4B – GOSAT-TIR(夜間の観測値)

図(1)-12 2011年の年間のバイアスの平均値。

(a)200hPa (昼間の観測値)、(b)200hPa (夜間の観測値)、(c)500hPa (昼間の観測値)、(d)500hPa (夜間の観測値)
EM_GOSAT_L48_TI_grid25_yearly_Day_Delta_STD_2011_2009

EM_GOSAT_L4B_TIR_grid25_yearly_Night_Delta_STD_2011_2000

EM_GOSAT_L48_TIF_grd25_yearly_Day_Delta_STD_2011_500-4

EM_GOSAT_L4B_TIF_grid25_yearly_Night_Delta_STD_2011_500-4

図(1)-13 2011年のバイアスのばらつき。

(a)200hPa (昼間の観測値)、 (b)200hPa (夜間の観測値)、 (c)500hPa (昼間の観測値)、 (d)500hPa (夜間の観測値)

## 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、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、SCIAMACHY センサーおよびGOSAT搭載のTANSO-FTSセンサーで観測されたデータを詳細に解析した。衛星でメタンの観測データが利用されるようになったのはSCIAMACHYが初めてであり、世界的に見ても衛星データの利用研究はまだ十分に進んでいない。GOSATについても、二酸化炭素に比べメタンデータの解析はまだ緒に就いたばかりである。そのような状況下で本サブテーマ研究はGOSATメタンデータの科学的活用において先導的役割を果たしてきた。

本サブテーマでは、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解明された。アジア域では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が示された。これらは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。またインバース解析の結果を保証するために、メタン鉛直分布に注目して航空機観測との比較解析を行い、メタンの発生領域として知られるシベリアにおいて、GOSAT/SWIR観測で大気下層までメタンの増加が正確に捉えられていることを確認した。

一方、本サブテーマでは、SCIAMACHYとGOSATのデータの違いに注目し、GOSATの観測点を詳細に調査し、その空間代表性の問題点を指摘した。これはGOSAT-2の設計に向けての基礎データとして活用できると考えられる。
また、本サブテーマでは、インバース解析の結果(GOSAT L4プロダクト）をGOSAT/TIRと比較する解析を行い、その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）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＞

本研究で開発したGOSATのメタン観測データの活用手法は、GOSATメタンデータを利用する全ての環境政策の基盤となる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

1) 共同研究：SCIAMACHYのメタンプロダクトの解析的研究。C. Frankenberg博士、米国（もとはドイツ）。SCIAMACHYのメタンプロダクトの提供を受け、共同研究を行い論文を発表した（業績Hayashida, S., A. Ono, S. Yoshizaki, C. Frankenberg, W. Takeuchi, and X. Yan (2013), Methane concentrations over Monsoon Asia as observed by SCIAMACHY: Signals of methane emission from rice cultivation, Remote Sensing Environ., 139, 246-256.）

2) N2Jプロジェクト: GOSATメタンリトリーバルの相互比較。ドイツKITとオランダSRONのグループ(RemoTeC)のリトリーバルしたプロダクトについて提供を受け、NIESのプロダクトと平行して解析を行った。

3) インドIRRI: 大気の採集補助。平成25年8月から平成26年8月。

4) インドデリー大学: 大気の採集補助。平成26年8月から現在。

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) N. Saitoh, M. Touno, S. Hayashida, R. Imasu, K. Shiomi, T. Yokota, Y. Yoshida, T. Machida, H. Matsueda, Y. Sawa: SOLA, 8, 145-149 (2012) “Comparisons between $ XCH_{4} $ from GOSAT Shortwave and Thermal Infrared Spectra and Aircraft $ CH_{4} $ Measurements over Guam”

2) S. Hayashida, A. Ono, S. Yoshizaki, C. Frankenberg, W. Takeuchi, and X. Yan : Remote Sensing of Environment, Vol.139, 246-256 (2013) “Methane concentrations over Monsoon Asia as observed by SCIAMACHY: Signals of methane emission from rice cultivation”

## 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) X. Xiong, N. Saitoh, C. Barnet, E. Maddy, S. Hayashida, T. Machida, H. Matsueda, and Y. Sawa,
T.S.Pagano: The 4th GOSAT RA PI Meeting, California Institute of Technology (Caltech), USA, 2012 “Comparison of $ CH_{4} $ retrieved from GOSAT TANSO TIR, AIRS and aircraft measurements”

2) S. Hayashida, W. Takeuchi, A. Ono, and M. Kuji with RemoTeC-N2J joint project members: A. Butz, O. Hasekamp, Y. Kasai, A. Kuze, K. Shiomi, and H. Suto: The 4th GOSAT RA PI Meeting, California Institute of Technology (Caltech), USA, 2012 “Analysis of GOSAT methane data to characterize the methane source from rice paddies in Asia”

3) N. Saitoh, M. Touno, S. Hayashida, R. Imasu, K. Shiomi, T. Yokota, Y. Yoshida, T. Machida, H. Matsueda, and Y. Sawa : The $ 8^{th} $ International Workshop of Greenhouse Gas Measurements from Space, USA, 2012 “Simultaneous observations of column abundances and profiles of $ CH_{4} $ by GOSAT: Validation of GOSAT $ CH_{4} $ products using aircraft measurements over Guam”

4) 林田佐智子：招待講演、CSSRI(Central Soil Salinity Research Institute) (2012) “Atmospheric CH $ _{4} $ distribution observed by satellites”

5）石川沙穂、林田佐智子、小野朗子：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「SCIAMACHYセンサ・TANSO-FTSセンサで観測されるメタンの時空間的分布変動の研究」

6) 林田佐智子、齋藤尚子、犬伏和之、寺尾有希夫、Shamil Maksyutov、町田敏、笹川基樹、杉田考史、横田達也、向井人史：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「GOSAT データなどを用いた全球メタン発生領域の特性抽出と定量化 〜環境省推進費プロジェクトの紹介と進捗状況報告(第一報)〜」

7）林田佐智子、石川沙穂、東良美、小野朗子、久慈誠：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「衛星観測データから得られた東南アジアのメタン変動バイオマスバーニングの影響検知について」

8）杉田考史、齋藤尚子、林田佐智子：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「衛星からの熱赤外域天底測定によるメタン導出のための気温・水蒸気高度分布の整備」

9）齋藤尚子、今須良一、杉田考史、林田佐智子、塩見慶：日本気象学会2012年度秋季大会、北海道大学（2012）「GOSAT/TANSO-FTS TIRからのメタン濃度高精度導出のための同時推定アルゴリズムの検討」

10) 齋藤尚子、今須良一、杉田孝史、林田佐智子：第18回大気化学討論会（2012）「GOSAT/TANSO-FTS TIRセンサーからのメタン濃度高精度導出アルゴリズムの検討」

11) 林田佐智子、齋藤尚子、犬伏和之、寺尾有希夫、Shamil Maksyutov、町田敏、笹川基樹、杉田孝史、横田達也、向井人史、野原精一：第18回大気化学討論会（2012）「全球メタン発生領域の特性抽出と定量化へのアプローチ～環境省環境研究総合推進費プロジェクトの紹介～」

12) 林田佐智子: The 3rd GEMS Workshop、ヨンセイ大学、韓国 (2012) “Plan of Japanese ISS mission of Atmospheric Chemistry (APOLLO) “

13) N. Saitoh, R. Imasu, T. Sugita, S. Hayashida, K. Shiomi : AGU Fall Meeting, USA, 2012 “Algorithm improvement toward better retrieval of $ CO_{2} $ and $ CH_{4} $ profiles from GOSAT/TANSO-FTS thermal infrared spectra”

14) S. Hayashida, A. Ono, S. Ishikawa, Y. Terao, W. Takeuchi : AGU Fall Meeting, USA, 2012

“Comparison of atmospheric $ CH_{4} $ concentration observed by GOSAT and in-situ measurements in
Thailand and India"

15) 山本めぐみ、林田佐智子、町田敏暢：日本気象学会2013年度春季大会（2013）「GOSAT衛星と航空機で観測されるシベリア域大気中メタン濃度の比較解析」

16) 長瀬友美、林田佐智子、小野朗子、竹内涉：日本気象学会2013年度春季大会（2013）「クラスタ解析を用いたアジアにおけるメタン変動の研究」

17) S. Hayashida, W. Takeuchi, A. Ono, M. Kuji and Y. Kasai: The 5th GOSAT RA PI meeting, Yokohama, 2013 “Analysis of GOSAT methane data to characterize the methane source from rice paddies in Asia”

18) M. Yamamoto, S. Hayashida, A. Ono, T. Machida, and T. Sugita: 9th International Workshop on Greenhouse Gas Measurements from Space, Yokohama, 2013 “Comparison of GOSAT XCH $ _{4} $ and airborne measurements over Siberia”

19) S. Hayashida, A. Ono and T. Nagase: Workshop on Atmospheric Composition and the Asian Summer Monsoon, Kathmandu, Nepal, 2013 “Methane concentrations observed from space over monsoon Asia: Signals of methane emissions from rice cultivation and biomass burning”

20) S. Hayashida: 招待講演、Aryabhatta Research Institute of Observational Sciences (ARIES), 2013 "Methane concentrations over Monsoon Asia as observed by satellite sensors: Signals of methane emission from rice cultivation"

21) 杉田考史、齋藤尚子、林田佐智子：日本地球惑星科学連合2013年大会（2013）「メタン高度分布比較のための衛星および航空機観測と同期したGPS掩蔽測定による気温高度分布の整備」

22) 齋藤尚子、今須良一、杉田考史、林田佐智子、塩見慶、川上修司、町田敏、松枝秀和、澤庸介：日本気象学会2013年度秋季大会(2013)「改良版アルゴリズムによる

GOSAT/TANSO-FTS TIR CO $ _{2} $ および CH $ _{4} $ リトリーバル」

23) 杉田考史、齋藤尚子、林田佐智子：日本気象学会2013年度秋季大会(2013）「シベリア上空の気温・水蒸気高度分布の比較」

24) N. Saitoh, R. Imasu, T. Sugita, S. Hayashida, K. Shiomi, S. Kawakami, T. Machida, Y. Sawa, H. Matsueda, Y. Terao : AGU Fall Meeting, 2013 “New products of GOSAT/TANSO-FTS TIR CO $ _{2} $ and CH $ _{4} $ profiles: Algorithm and initial validation results.”

(25) 岩崎千沙、林田佐智子、小野朗子、町田敏暢：日本地球惑星科学連合2014年大会 大気化学セッション（2014）「GOSAT SWIR xCH_{4}の検証 (地上観測ネットワーク TCCONと航空機観測を用いて)」 [ポスター]

26) S. Hayashida, W. Takeuchi, A. Ono, M. Kuji and Y. Kasai: GOSAT-PI meeting, Tsukuba, 2014 "Analysis of GOSAT methane data to characterize the methane source from rice paddies in Asia"

27) S. Hayashida, A. Ono, T. Nagase, Y. Niwa, R. Imasu : Asia Oceania Geoscience Society 2014, Sapporo, 2014 “Methane Concentration Over Monsoon Asia Observed from Space: Comparison with Model Simulation” [Poster]

28) C. Iwasaki, S. Hayashida, A. Butz, T. Machida: Asia Oceania Geoscience Society 2014, Sapporo, 2014 “Validation of GOSAT SWIR xCH $ _{4} $ using TCCON and Airborne Measurement” [Poster]

29) S. Hayashida, A. Ono, Y. Niwa, R. Imasu, iCACGP/IGAC2014, 2014 "Comparison of methane
concentrations observed from space with model simulation over Monsoon Asia” [Poster]

30) 杉田考史、齋藤尚子、林田佐智子、町田敏暢：日本気象学会2014年度秋季大会（2014）「西シベリア上空の水蒸気・気温・メタン高度分布の比較」

31) 長瀬友美、林田佐智子、今須良一、丹羽洋介：日本気象学会2014年度秋季大会 (2014) 「アジアにおけるメタン変動の研究 -NICAM-TM-CH_{4}モデルと衛星データの比較-」 [ポスター]

32) S. Hayashida, A. Ono, X. Liu, K. Yang, Y. Kanaya and K. Chance : AGU fall meeting, San Francisco, 2014 “Ozone Enhancement in the Lower Troposphere over East Asia Observed by OMI: Evidence of Transboundary Pollution Transport from China to Korea and Japan” [Poster]

## （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

1) 「大気中のメタンの発生をさぐる」奈良女子大学理学部公開講座「地球温暖化研究の最前線を語る」を開催。財団法人日航財団共催、日本航空協力（2012年11月29日、奈良女子大学記念館、観客50名）

2) NPO法人ならストップ地球温暖化の会（奈良県地球温暖化防止活動推進センター）の総会で講演。「〜地球温暖化〜二酸化炭素だけじゃない！」(2014年5月25日、奈良女子大学)

3) 国立環境研究所公開講座への協力とパネル展示など。

4) NPO法人ならストップ地球温暖化の会で講評。環境省の事業「まほろば青垣流省エネ道場」の助言者として報告書に外部有識者の所見を書くなど、活動に助言を行った。(2015年1月24日、奈良女子大学)

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1）朝日新聞（2012年11月8日、奈良版、26頁、公開講座「地球温暖化研究の最前線を語る」の紹介）

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Xiong, X., S. Howelling, J. C. Wei, E. Maddy, F. Sun, and C. Barnet (2009), Methane plume over south Asia during the monsoon season: satellite observation and model simulation, Atmos. Chem. Phys, 9, 783–794.

2) Park, M., W. J. Randel, L. K. Emmons, and N. J. Livesey (2009), Transport pathways of carbon monoxide in the Asian summer monsoon diagnosed from Model of Ozone and Related Tracers (MOZART), J. Geophys. Res., 114, doi:10.1029/2008JD010621.

3) Frankenberg, C., I. Aben, P. Bergamaschi, E. J. Dlugokencky, R. van Hees, S. Houweling, P. van der Meer, R. Snel, and P. Tol (2011), Global column-averaged methane mixing ratios from 2003 to 2009