Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （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、航空機を利用して対流圏上部から下部にかけての大気を採取し、温室効果ガス濃度の鉛直プロファイルを観測している。大気試料採取の頻度は1ヶ月に1度であるが、航空機のチャーター料の高騰によって、近年は少し頻度を下げて実施している。また、シベリアにおいて、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、Berezorechka, Demyanskoe, Karasevoe, Igrim, Noyabrsk, Savvushka, Vaganovo, ヤクーツクで、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—オーストラリア—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おり、太平洋上のバックグランド大気における温室効果ガス濃度の緯度分布や時間変動などを観測している。本サブテーマでは、これらの国立環境研究所地球環境研究センターで得られた大気モニタリングデータを活用し、メタン濃度の変動特性について解析を行うとともに、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。

また、シベリアにおけるメタンフラックスについて、現地調査を行った。土壌から放出されるメタンフラックスを自動測定するチャンバーシステムを用いて、2012年に西シベリア南部トムスク近郊Plotnikovo付近の中栄養の北方湿地でフラックス測定を行った。6個の自動開閉チャンバーシステムは太陽光で駆動するように設計された。メタン濃度の解析には半導体センサを、また二酸化炭素の解析には非分散型赤外線吸収法（NDIR）を用いた。気温、土壌温度、地下水面も観測した。また、2013年には、森林ステップ（ノボシビルスク州17地点）、タイガ南部（トムスク州Plotnikovo付近12地点）、ツンドラ南部（ヤマロ・ネネツ自治管区Tazovsky付近22地点）における様々な生態系において、メタンフラックス観測を行った。

## （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 TANSO-FTS SWIRレベル2（L2）メタンメタンカラム平均濃度データ（ $ XCH_{4} $ ）（V02.21版）、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。多数の観測データを処理する必要があるため、固定時間遅れーカルマン平滑法 $ ^{2)} $ を用いた。固定時間遅れの幅は4ヶ月とした。逆数值解法は、GOSATの二酸化炭素データを用いて二酸化炭素のフラックス推定を行った研究 $ ^{3),4)} $ に倣っているが、メタンに対するインバース解析のために以下の設定を行った。メタンのインバースモデルの概要を図(4)-4に示す。
図(4)-4 メタンのインバースモデルの概要

月別メタンフラックスは、陸域42領域と海洋全域1領域の全43領域（図(4)-5）ごとに、バイオマス燃焼、自然起源（湿地、米作水田、シロアリによる放出、土壌による吸収）、および人為放出源（燃料の燃焼および漏えい、産業生産工程および産物消費、米作を除く農業、廃棄物処理、化石燃料燃焼）の3種類のフラックスのそれぞれについて同時に推定した(表(4)-1)。

フラックス推定においては、年々変動する月別メタン放出量を先験値として用いた。人為放出源データはEmission Database for Global Atmospheric Research (EDGAR) v4.2 FT2010を使用した。バイオマス燃焼による放出量データは、Global Fire Emissions Database (GFED) v3.1 $ ^{5)} $ を用いた。湿地、米作水田からの放出量、および土壌による吸収量は、陸域生態系プロセスモデルであるVegetation Integrative Simulator for Trace gases (VISIT) $ ^{6)} $ による結果を用いた。シロアリによる放出量はGoddard Institute for Space Studies (GISS) 大気輸送モデル $ ^{7)} $ によるデータセットを用いた。EDGAR v4.2 FT2010による人為放出源データとしては2000年から2010年の期間のデータが存在する。その内の2010年における人為放出量を2011から2012年の放出量として再度用いた。GFED v3.1バイオマス燃焼放出量データは、データ期間が1995年から2011年までのため、GFED v4.0燃焼面積データ（データ期間1995年中期から2013年）を用いて解析対象期間の月別燃焼放出量を推定した。GFED v4.0燃焼面積データ $ ^{8)} $ およびGFED v3.1バイオマス燃焼放出量データを用い、1995年中期から2011年の期間のデータが放出量を推定した。
間について、格子ごとの線形回帰解析を行い、それにより得られた回帰係数を用いて、格子ごとに燃焼面積データから燃焼放出量を推定した。陸域42領域の先験値の不確実性は、人為放出源に対しては20%、バイオマス燃焼と自然放出源に対しては50%とした。また、海洋域については20%とした。

図(4)-5 メタンフラックス推定のための43領域（陸域42領域および海洋1領域）

表(4)-1 設定したメタン放出分類

CH4 emissions	Emission Inventory	Global total (Tg/yr)	Time resolution
Cat_1	Anthropogenic sources	EDGAR v4.2FT2010	316.21	Annual, IAV
Cat_2	Wetlands	VISIT	157.14	Monthly, IAV
Rice paddies	33.78	Monthly, IAV
Soil sink	-35.90	Monthly, IAV
Termites	GISS	20.62	Annual, no IAV
Cat_3	Biomass burning	GFED v3.1/ v4.0t	15.82	Monthly, IAV
2009年6月から2012年8月の期間の、GOSAT TANSO-FTS SWIR L2 XCH_{4} V02.21^{9}のデータを、フラックス推定に用いた。GOSAT L2 XCH_{4}と、高精度地上観測データを用いて最適化されたフラックスを用いて再推定されたXCH_{4}との間には、緯度や月に依存する差が見られた。GOSAT L2 XCH_{4}に含まれる偏差（バイアス）を修正するために、緯度および月の関数の二次式^{10,11}によりバイアスを見積もった。GOSAT L2 XCH_{4}の値と二次式による値との差を用いて、GOSAT L2 XCH_{4}の値を補正した。GOSAT L2 XCH_{4}データとマッチするTotal Carbon Column Observing Network (TCCON) XCH_{4}観測値との差の標準偏差(1σ)から、GOSAT L2 XCH_{4}データのバラツキは12ppbであると検証されているため^{9})、ここで用いるGOSAT L2 XCH_{4}データに最小値12ppbの不確実性を与えた。逆数値解法において、モデル値との差が36ppb (3σ)以上ある補正済みGOSAT L2 XCH_{4}値に対しては、不確実性の値を膨大な値である10^{5}ppbとすることにより、逆数値解法計算時の重みがほぼゼロになるようにして、それらの観測値のフラックス推定への影響を排除した。

フラックス推定におけるメタン地上観測データとして、WDCGGデータ、および国立環境研究所のシベリア航空機観測データとJR-STATION観測データを使用した。数値解析期間(2008-2012)において70％以上の観測値がある観測地点を選んで使用した。大気輸送モデルによる数値計算が困難な地点（たとえば海-陸境界地点など）は除いている。データの不確実性は、2009年のGLOBALVIEW-CH4の平均残差標準偏差により与え、フラスコサンプリングデータに対しては最小値6 ppb、連続観測データに対しては最小値20 ppbを与えた。データの不確実性の季節変化はここでは考慮していないが、大気境界層に関するモデル精度が強く影響するいくつかの内陸地点については、冬季の観測値に大きな不確実性を与えた。逆数値解法において、モデル値との差が60 ppb以上ある地上観測値に対しては、不確実性の値を大きな $ 10^{5} $ ppbとすることにより、逆数値解法計算時の重みがほぼゼロになるようにして、それらの観測値のフラックス推定への影響を排除した。

NIES全球大気輸送モデル（NIES TM） $ ^{12} $ を用いて、順方向（フォワード）数値計算と逆推定（インバース）数値計算において、先験値として必要となる年々変動のメタン放出量と大気中メタン応答関数を求めた。本モデルはTransCom-CH4モデル相互比較計画 $ ^{13} $ に基づくメタン化学反応を含んでいる。順方向数値計算法の初期値には、TransCom-CH4モデル相互比較のために用意された大気大循環モデル（AGCM）を基にした化学輸送モデルによる3次元空間分布値を用いた。

また、GOSATによる検出データのフラックス推定値への効果を確認するため、高精度地上観測データのみを用いて、比較用にGOSATデータを付加してフラックスを推定する時と同じ設定にした逆数値解法を行った。

## （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。本サブテーマでは、国立環境研究所が行っているインド内陸の観測地点ナイニタールでの濃度観測データが南アジア（インド）地域のメタンフラックス推定に与える影響について考察した。GELCAメタンインバージョンシステムは、前述のNIES-TMとGOSATを用いたインバースモデルと同様に、全球を陸域42領域、海洋を1領域と扱い、計43領域のメタンフラックス推定を行う。その中で、インドは、領域30に対応する。インバージョンシステムの拘束条件として用いるメタン
濃度観測データとして、全球規模の観測データセットであるWDCGGで公開されているデータに加え、国立環境研究所の観測により取得された太平洋定期船舶観測データ、シベリアタワー観測および航空機観測データ、さらにインド・ナイニタールの観測データを使用した。南アジア域の地上定点観測としては、他に、Cape Rama (オーストラリア連邦科学産業研究機構による観測)で実施されるフラスコ観測も利用した。

## 4 ．結果及び考察

## （１）北インド水田地帯における大気メタン濃度観測

図(4)-6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。波照間のデータは、北半球低緯度のバックグランド大気の変動を捉えていると考えられ、夏にメタン濃度が低くなる季節変化を示した。ナイニタールで得られたデータは、北インドの清浄大気を捉えているものと考えられ、夏にガンジス川流域から空気塊が流入しメタン濃度が増加するが、冬は波照間と同じくらいのメタン濃度が観測された。カルナルのメタン濃度は、11月から12月にかけて2400ppb前後、1月から2月にかけて2300ppb前後の高濃度が観測された。ソーニーパットも同様に冬に2500～2600ppbの高メタン濃度が観測された。

図(4)-7に、カルナル、ソーニーパット、ナイニタール、波照間で採取された大気試料の二酸化炭素濃度の時系列を示す。カルナルとソーニーパットでは、1年間で夏と冬の2回、二酸化炭素の急減が観測された。

カルナルとソーニーパットでは、夏に米、冬に小麦の2毛作が行われている。カルナルとソーニーパットで高メタン濃度が観測された11月から2月にかけては、すでに米の収穫が終わり、乾燥した畑で小麦栽培を行っている時期に相当する。よって、この期間における高メタン濃度データは、水田からのメタン放出を捉えているものでは無い。一方、二酸化炭素の夏と冬の大きな減少は、夏は稲、冬は小麦の葉による吸収を捉えている可能性があり、稲と小麦がその成長に伴い非常に多くの二酸化炭素を吸収していることを示唆していると考えられた。

本サブテーマで得られたデータは、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いる。しかし、まだ観測期間が短く季節変化を議論するのは難しい上、6～8月の夏期のデータをまだ十分に取得していない。北インドの大気メタン濃度変動を解明するために、本サブテーマで道筋をつけることのできた水田地帯における大気サンプリングを継続し、データを継続して取得することが必要であると考えられた。その他、国立環境研究所における大気試料のガス分析では、一酸化二窒素（ $ N_{2}O $ ）や一酸化炭素（CO）なども分析している。カルナルとソーニーパットでは、非常に高い $ N_{2}O $ 濃度やCO濃度が観測された。観測データを蓄積して、メタン以外のこれら成分も含めて解析し、高メタン濃度の起源を考察する必要がある。
図(4)-6 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

図(4)-7 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二酸化炭素濃度
（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

## 1 ）シベリアの航空機観測

航空機観測は定期的な観測を実施し、シベリア上空でのメタン濃度の変動特性について解析を行ったスルグート上空の高度7 km、3 kmおよび1 kmにおけるメタン濃度の変動を比較したものを図(4)-8に示す。スルグート上空のメタン濃度は特に低高度において、夏季に湿地からのメタン放出を反映して高い値が観測されたが、2000年以降は1990年代に見られたような夏季の大きなピークは現れていなかった。メタン濃度の長期的な傾向はいずれの高度においても2006年以降の濃度増加が確認された。

図(4)-8 スルグート上空の高度7 km、3 kmおよび1 kmにおけるCH_{4}濃度の変動。

シベリアの航空機観測事例のうち、GOSATの観測と整合するデータを抽出した。たとえばノボシビルスクの周囲（緯度51-59度、経度79-87度）で航空機観測の前後1日のGOSAT観測イベントを検出したところ、2009年7月から2011年9月までに計44個のデータを抽出できた。同様にスルグートでは16のデータが抽出できた。ただし、ヤクーツクでは航空機の飛行高度が低いので気柱平均量を観測している衛星データとの比較は困難であったので除いた。航空機観測データをSaitoh et al.(2012) $ ^{14} $ と同様の方法で気柱量に換算し、単純比較を行ったところ、ノボシビルスクでは差(ppb)は36.52(ppb)±23.81(ppb)、スルグートでは24.82(ppb)±18.83(ppb)と評価できた。
## 2 ）シベリアのタワーネットワーク観測

シベリアにおける既存のタワーネットワーク（JR-STATION）を用いてメタン濃度の測定を継続して行った（図(4)-9）。長期観測の行われているKarasevoe（KRS）とDemyanskoe（DEM）の日中値の月毎の経年変動に注目すると、冬季と夏季の濃度変動は大きく、サイトや月毎に長期トレンドの傾向も変わる（図(4)-10）。これは高々度インレットの日中値でも、日々の気象条件やシベリア域からのメタン放出量の影響を強く受けることを示唆している。これまでの研究で、KRSにおける2007年7月、2009年8月、2013年8月、およびDEMにおける2007年7月のメタン日中値の増加は、春季の降水量の増大による地下水面位の上昇が湿地からのメタン放出量を増大させたためと示唆されていた。2014年はKRSにおいては7月、DEMにおいては8月、月平均として過去最高を示し、今後降水量などの気象条件と比較した解析を予定している。

一方で春季と秋季の日中のデータに注目すると2007年以降全球で観測されているような経年増加が観測された。特に4～5月はばらつきも小さくバックグラウンドサイトと似たような増加傾向が見られる。しかしバックグラウンドサイト間でのばらつきや本観測のばらつきを考慮すると、シベリア域のみの特徴的な長期トレンドを論ずることは難しい。

これら、シベリアにおける航空機観測データとタワー観測データは、次に述べるシベリア域でのメタンフラックス推定に利用された。さらに、後述するGOSATデータを用いた全球メタンフラックス推定にも入力データとして利用された。
図(4)-9 JR-STATIONで観測されたメタン濃度の時間変化
図(4)-10 KRSとDEMにおいて観測されたメタン濃度の日中値（13:00-17:00 LST）の月平均値の経年変化。エラーバーは標準偏差。直線は直線近似のトレンドライン。日中値は低高度と高度インレットの濃度差が50 ppbより小さい場合のみ使用した。月平均に使用した日中値がN=28より少ない場合は白抜きで表しトレンドラインの計算には使用していない。エラーバー無しの灰丸は同緯度帯の沿岸域のバックグラウンドサイト（NOAAのサイト；CBA, ICE, MHD, SHM）の月平均値を示した。

## 3 ）インバース解析によるシベリアのメタンフラックス推定

大気輸送モデルとシベリアの大気メタン濃度観測を用いてインバース解析を行い、2006年から2010年のシベリアのメタンフラックスを推定し、近年のフラックス変動について調査した。

シベリアの2006～2010年の年平均メタン放出量は21.63±5.25 Tg/yrであると推定された。これは全球放出量（505.40 Tg/yr）の4.3%である。図(4)-11に、インバースモデルで推定された西シベリアの2006年から2010年の月別メタンフラックスを示す。2006年と比べると、2007年以降のメタンフラックスを示す。
ラックスは正偏差であった。2007年は、広大な湿地帯である北西シベリアで湿地からのフラックスが増大したと推察され、湿地に近いDemyanskoe, Karasevoe, Igrimで観測された夏の高メタン濃度は、高温多湿の夏期における湿地からのフラックス増大によるものと考えられた。この結果は、2007年の北半球高緯度の大気中メタン濃度増加の主原因が西シベリア湿地からの放出の増大であるとする他研究と一致する。バイオマス燃焼からのフラックス推定値は、この5年間では2008年に最も高くなり、2008年のメタン放出の中心は南東シベリアで、2006～2010年の年平均の2倍以上だった。2008年の大きなメタン放出はGFED v3.1でも見られるが、我々の推定値より低い。2009年と2010年のフラックスの正偏差は、主に南西シベリアの人為起源フラックスの増加によるものであった。

図(4)-11 インバースモデルで推定された西シベリアのメタンフラックス

## 4 ）シベリアのメタンフラックス観測

西シベリアにおけるメタンフラックスの季節変動について、現地調査を行った。土壌から放出されるメタンフラックスを自動測定するシステムを用いて、2012年と2013年に西シベリア南部トムスク近郊Plotnikovo付近の中栄養の北方湿地でフラックス測定を行った。表(4)-2に、夏期に観測されたメタンフラックスの週平均値を示す。1週間平均したメタン放出の季節変動は、土壌温度とよく相関していた。放出量が大きい夏期の値はチャンバー間でばらつきがあった（3.9～22 mgCH_{4}/m^{2}/h）。

高分解能航空写真と地上調査から作成された植生マップを用いて、フラックス分布の解析を行った。メタンと二酸化炭素 $ CO_{2} $ のフラックスは明らかに植生と土壌状態に対応していた。高い放出率はスゲやワタスゲで覆われた浸水域で観測されたのに対し、最も低い放出率は乾燥丘に対応
していた。最大のメタン放出は、7月中旬から8月中旬に観測された。メタンフラックスの大きさを決める主な原因は地表面下(少なくとも20-25mm以深)の土壌気温である。これらの結果から、この湿地の植生群毎のメタン放出量が推定できた。2012年の温暖な約180日間の1m²あたりの全メタン放出量は、チャンバー1（以下ch1などと記述）54.4 g, ch2-48.2 g, ch3-20.6 g, ch4-49.0 g, ch5-28.7 g, ch6-6.0 gであった。また、2013年5月から9月に同様の観測を行った結果を表(4)-3に示した。

表(4)-2 2012年にPlotnikovoで観測された週平均メタンフラックス (mgCH_{4}/m^{2}/h)

Date	ch1	ch2	ch3	ch4	ch5	ch6
6 May 2012	3.8±0.5	2.18±0.3	4.3±1.5	6.5±0.4	1.67±0.2	0.49-0.2
10 Jun 2012	14.9±0.5	10.8±0.8	5.0±0.35	15.1±1.6	6.1±0.81	0.92±0.1
12 Jul 2012	21.8±1.16	15.5±1.35	8.8±2.1	14.2±1.4	9.3±1.6	3.9±1.0
13 Aug 2012	15.0±2.0	16.7±6.9	6.4±0.3	14.0±3.5	11.8±2.5	2.5±0.67
12 Sep 2012	19.7±2.1	19.6±2.9	5.9±0.85	17.6±1.67	12.7±2.5	1.6±0.61

表(4)-3 2013年にPlotnikovoで観測されたメタンフラックス (mgCH_{4}/m^{2}/h)

Date and time 2013	ch1	ch2	ch3	ch4	ch5	ch6
9 May 12:00-24:00	9.1±2.0	3.2±0.6	1.6±1.0	8.4±3.4	3.2±3.3	1.0±0.9
30 Aug 12:00-18:00	21.0±3.9	12.3±3.4	11.1±2.0	15.7±3.4	11.1±1.9	3.95±2.8
1 Sep 10:00-18:00	24.4±8.5	8.9±1.8	7.0±2.3	15.2±2.1	9.3±1.6	3.4±4.2
3-4 Sep	26.8±5.0	9.95±1.8	10.8±0.8	18.4±2.1	10.5±2.0	4.0±1.3
4 Sep 00:00-08:00	20.6±1.3	8.9±5.2	9.5±2.2	16.8±9.1	10.4±3.0	4.2±2.4
4 Sep 08:00-20:00	25.3±7.7	9.9±2.5	10.9±1.3	17.4±1.9	10.1±3.3	4.2±2.1
8 Sep 10:00-16:00	21.9±11.2	6.8±2.1	6.1±0.5	16.0±0.8	9.0±0.8	2.3±2.5
12 Sep 10:00-16:00	23.4±5.1	6.4±2.7	7.6±2.8	15.8±0.7	8.8±0.5	1.4±0.4
13 Sep 10:00-16:00	20.4±5.8	6.2±4.3	7.7±4.2	15.8±0.8	8.8±0.8	1.4±0.5
25 Sep 10:00-14:00	19.1±5.0	3.5±4.0	5.4±4.0	13.7±0.7	6.5±0.8	2.2±0.5

さらに、2013年6月から8月にかけて、森林ステップ（ノボシビルスク州17地点）、タイガ南部（トムスク州Plotnikovo付近12地点）、ツンドラ南部（ヤマロ・ネネツ自治管区Tazovsky付近22地点）における様々な生態系において、ポータブルチャンバーシステムを用いてメタンフラックス観測を行なった。タイガ南部の湿地湖でのメタンフラックスの中間値は25.9 mgCH_{4}/m^{2}/hであった。
森林サイトでの中間値は-0.05 mgCH_{4}/m^{2}/hだった。森林ステップとタイガ南部のフラックスは生態系タイプによって大きく異なった。また、メタンフラックス変動は主に気温と土壌水分量にも依存していた。例えば、タイガ南部の5地点におけるメタンフラックスの中間値は、1.94, 0.95, 8.36, 1.86, 1.60 mgCH_{4}/m^{2}/hで、森林ステップの5地点におけるメタンフラックスの中間値は、4.31, 11.45, 0.01, 0.18, 0.19 mgCH_{4}/m^{2}/hであった。ツンドラ南部においては、メタンフラックスの最大値はPalsa地帯の低地で観測され(中間値は1.28 mgCH_{4}/m^{2}/h)、最小値は乾燥ツンドラの無機土壌で観測された(中間値は-0.02 mgCH_{4}/m^{2}/h)。

本サブテーマで実施したシベリアのメタンフラックス観測を利用した研究成果は、計5本の国際学術雑誌に掲載された $ ^{15),16),17),18),19} $ 。

## 5 ）太平洋の定期船舶観測

太平洋を日本—オーストラリア—ニュージーランド間で往復する船舶ならびに、北太平洋で日米間を往復する船舶を利用した大気試料採取を継続して行い、得られた観測データを用いて、バックグラウンド大気における温室効果ガス濃度の緯度分布やその変化率を求めた。図(4)-12に、これまでに太平洋航路で採取した大気試料（ステンレスフラスコとガラスフラスコ）の時間・緯度分布を示す。2010年以降の北緯30度以北はデータ数が少ないため、注意が必要である。それを補うために、2014年6月から北米航路の新たな定期貨物船に大気サンプリング装置を設置し、大気サンプリングを再開した。

図(4)-12 太平洋航路で採取した大気試料の時間・緯度分布(北米航路は東経180度まで)
図(4)-13に、定期船舶で採取された大気試料を分析して得られた緯度別のメタン濃度データの時系列（フィッティングカーブならびに2年のローパスフィルタを施した長期変動トレンド成分）と、その濃度変化率を示す。2004年以降、メタンの濃度変化率は北半球で高く、約2年周期の大きな年々変動が観測された。一方、南半球を見ると、メタン濃度の年々変動は非常に小さかった。これは、メタンの放出源・吸収源が北半球に広く分布していることと対応していると考えられた。メタン濃度の年々変動は、北半球熱帯（北緯0度から20度）で大きく、2008～2009年と2011年に大きな増加、2007年,2010年,2013年に減少が観測された。このように、メタン濃度の年々変動は複雑な分布と進行をしているが、2007年以降の全球的な増加傾向は続いていることが確認された。これらの定期船舶から得られた太平洋上の観測データは、後述するインバースモデルを用いたメタンフラックス推定にも入力データとして利用された。

図(4)-13 (a)定期船舶で観測された緯度別メタン濃度データの時系列（フィッティングカーブならびに2年のローパスフィルタを施した長期変動トレンド成分）と (b) 濃度変化率 (ppb/年)
## （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)-14に、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、2009年6月から2012年5月の季節平均した全球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。また、図(4)-15に、2009年6月から2012年5月の期間平均した全球43地域における年間メタンフラックスを示す。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 $ ^{20),21} $ と一致していた。

図(4)-14 2009年6月から2012年5月の季節平均（上から6～8月、9～11月、12～2月、3～5月）した全球43地域における(左)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）、（中）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(右)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}。
L4

(a)

Inv.GB

(b)

A priori

(c)

図(4)-15　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)-16と図(4)-17に示す。北半球高緯度域および南半球中・高緯度域においては、GOSATデータを付加して推定されたフラックス推定値と地上観測データのみを用いたフラックス推定値との差は小さかった。しかし、地上観測データが少ない領域でGOSAT検出データが相対的に豊富な領域の熱帯域および北半球中緯度域においては、メタン総放出量推定値の違いが大きかった。特に、南アメリカ中部（領域番号09,10,15および16）で58.3±9.0から65.5±7.6 Tg CH_{4} region^{-1} year^{-1}に増加、熱帯アフリカ（領域番号17,18および23,24）で52.4±7.4から57.0±6.4 Tg CH_{4} region^{-1} year^{-1}に増加、インド（領域番号30）で54.8±12.8から44.1±11.34 Tg CH_{4} region^{-1} year^{-1}に減少、東アジア（領域番号32）で71.4±11.1から76.1±10.4 Tg CH_{4} region^{-1} year^{-1}に増加であった。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 $ ^{[11]} $ , $ ^{[20]} $ , $ ^{[21]} $ 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みると（図(4)-18）、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。

図(4)-16 地上観測データのみ用いて推定したフラックス推定値と地上観測データにGOSATデータを付加して推定されたフラックス推定値との年平均値の差（Tg CH_{4} region^{-1} year^{-1}）。
UR L4 to Inv.GB

図(4)-17 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（%）。

図(4)-18 熱帯アフリカ（領域番号17）と南アメリカ（領域番号16）で推定されたメタンフラックスの季節変動（Tg/年）。黒が先見値、緑が地上観測データのみ用いた推定、赤がGOSATと地上観測データを用いて推定した結果を表す。
2009年6月から2012年5月の期間の、GOSATデータを利用して推定されたメタンフラックスを用いて計算した大気中メタン濃度と地上観測地点での観測濃度値との平均偏差を図(4)-19に示す。南半球における平均誤差は5 ppb以下であり、北半球においてはいくつかの例外を除いて7～30 ppbの範囲に収まっていた。内陸での観測値が豊富な北半球中緯度においては、メタン濃度の観測値と推定値の差が比較的大きい。地上観測濃度値との対応については、逆数値解法にGOSAT観測データを追加使用することにより、改善される地点と悪くなる地点がいくつかあった。熱帯域南部においては、逆数値解法において地上観測値のみを用いて推定した場合に観測値との偏差が相対的に大きい地点で、偏差が減少していた。

図(4)-19　2009年6月から2012年5月における大気中メタン濃度（ppb）の観測地点データと推定値の2乗平均平方根誤差（左）および相関（右）。赤点はGOSATデータを付加して推定されたフラックスにより求めた濃度、青点は地上観測値のみで推定したフラックスにより求めた濃度。

（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

図(4)-20 GELCAインバージョン領域とデータを利用したメタン観測サイト。南アジア（インド）に対応する領域は、領域30（黄色）、中東は領域29（黄緑）。NAI, CRI, MNMは、地上観測地点（ナイニタール、Cape Rama、南鳥島）、Shipは国立環境研究所の太平洋定期船舶観測の位置を示す。
大気結合モデルGELCA(Global Eulerian-Lagrangian Coupled Atmospheric model) 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った。本サブテーマでは、インド内陸の観測地点ナイニタール(図(4)-20)での濃度観測データが南アジア（インド）地域のメタンフラックス推定に与える影響について考察した。

南アジアは、アジアモンスーンにより、その気象場に、明瞭な季節変化が見られる。夏（6月—10月）のモンスーン期（雨季）は、海洋から内陸へ向かいに風（南西季節風）が吹き、非モンスーン期（乾季）には、主な風向きが内陸から海洋へ（北東季節風）と反転する。雨季は高温多湿となるため、ガンジス川周辺流域を中心に、稲作栽培、湿地からのメタン発生が盛んとなる。

図(4)-21に、ナイニタール、南鳥島、Cape Ramaで観測されたメタン濃度の時系列を示す。沿岸域のCape Ramaでは、メタン発生源の季節変化とは対照的に、モンスーン期は、海洋からの影響を強く受け低濃度となる。一方、大陸内部の影響を強く受ける非モンスーン期にメタン濃度が上昇する。このような、メタン濃度の季節変化は、東南・東アジアのバックグラウンドモニタリング地点での観測（南鳥島）と類似する。ナイニタールは、モンスーン期に、ガンジス流域の耕作地・湿地で発生するメタンフラックスによりメタンが高濃度となった空気の影響を受けると考えられるため、夏から秋にかけて季節変化のピークを迎える。このような季節変化に加え、短周期の大きなピークが通年見られ、その振幅は、季節変化よりも大きい。このことは、ナイニタールが、強度の強いメタン発生源の比較的近傍に位置すること、一方、メタン高濃度となった空気のナイニタールへの輸送が、気象場の総観規模変動により短周期で変化するためと推測される。

図(4)-21 ナイニタール、南鳥島、Cape Ramaで観測されたメタン濃度の時系列

GELCA メタンインバージョンシステムによるフラックス推定計算を、1999年から2010年の12年間行った。その中で、国立環境研究所のナイニタールでの観測が開始された2006年から2010年までの5年間に着目し、その計算結果を考察した。南アジア域のフラックス推定量は、ナイニタールデータにどの程度の拘束を持たせるかに依存する結果となった。図(4)-22に、3通りの計算設定（ナイニタール観測データ不使用のケース、ナイニタールデータを弱い拘束で使用したケース、全ナイニタールデータを使用したケース）によって推定された南アジア域のフラックスを示す。
Anthropogenic

Wetland + Rice

(b) Mean Seasonal Emissions

(c) Annual Emission

図(4)-22 GELCAモデルで推定した、人為起源（エネルギー関連、農業、廃棄物等、左図）と自然起源（湿原、稲作等、右図）の南アジア（領域30）におけるメタンフラックス。計算設定（ナイニタール観測データ不使用のケース（without NAI）、ナイニタールデータを弱い拘束で使用したケース（with NAI）、全ナイニタールデータを使用したケース（with all NAI））の結果と、Prior（先験値）を示す。(a)月毎のメタンフラックス推定値の時系列。(b)5年（2006－2010）平均の季節変化、(c)5年平均の年放出量。

ナイニタールデータを使用した場合でも、観測データの拘束が弱い場合は、使用しない場合に比べて、人為起源メタンフラックス（但し稲作を除く）の季節変動性が弱くなる傾向が見られたが、その他の点では、違いが僅かである（~3%）。一方、ナイニタールデータへの拘束を強めたケースでは、推定フラックスの年放出量および、季節変化に関して、他のケースと大きな変化が見られた。人為起源の平均年放出量が42％増大、一方、稲作・湿地からのフラックスは48％の減少し、その季節変化のピークが7月から9月へとモンスーン後期へとシフトした。さらに、インド（領域30）の東に位置する中東（領域29）の人為起源メタンフラックスが～10％増加し、広域なフラックス推定への影響が示された。
図(4)-23　3通りの逆計算設定により推定されたメタンフラックスを用いて計算されたナイニタールのメタン濃度。比較のため、観測濃度値も示す。（a）ナイニタールの観測値を使用しないケース、(b）ナイニタールの観測値を使用するが、逆計算システム内でモデルと観測値の間の差によりデータセレクションを行ったケース、(c)NAIの全ての観測値を使用したケース。

推定フラックス値の検証の一つとして、推定フラックスを用いて、ナイニタールのメタン濃度シミュレーションを行った（図(4)-23）。ナイニタールの観測値を使用したフラックスで計算されたモデル濃度（a）は、観測値からのずれが、ナイニタールの観測値を使用しなかったケース（b）に比べ、平均で8ppb縮小したが、両方のケースでナイニタールのモデル濃度は、観測濃度よりも、1-2ヶ月程度早い時期に高濃度のピークを迎えた。

一方で、ナイニタールの全観測データを用いたフラックスで計算されたモデル濃度（c）では、季節変動のピーク時期が遅くなり、また振幅も小さくなり、観測季節変化との位相および、振幅の一致が良く、全体として、モデル濃度と観測濃度間の差が縮小した。また、他のケースとは異
なり、平均として観測値よりも低い結果（負の偏差）となった。負の偏差は、観測の短周期変動の高濃度を、モデルが良く再現していないためである。このような短周期変動の再現には、モデルの時空間的高分解能が必要と考えられるが、一方、このような短周期な濃度変動は、地域的な気象場のSynoptic変動に起因するものと、急勾配の高地に位置する観測地点の地形的な要因から生じる局地的な変動（日変化等）も含まれていると考えられる。大陸内部の濃度データは、フラックス推定において、その影響が大きいことが示されたが、一方、データの地域代表性の観点から濃度観測データ選択には注意が必要である。

## （５）GOSAT TIRからのメタン高度分布導出の精度向上のための成層圈気温分布の整備

GOSAT熱赤外センサー(TIR)からのメタン高度分布導出における気温・水蒸気データの影響を定量的に把握するために、成層圏の気温・水蒸気分布データの整備を行った。現在のGOSAT TIR L2一般公開データ版(V00.01)では、メタン濃度導出に必要な気温分布と水蒸気分布については気象庁(JMA)の客観解析データGPV(Grid Point Value)を用いているが、異なる気温・水蒸気データを用いた場合、導出結果にどのような影響を与え得るのか調べることは重要である。ここでは、TIRとグアム島周辺の航空機観測によるメタン鉛直プロファイルの比較を行った2009年と2010年の数日間における、GPSによるradio掩蔽観測ならびに様々な客観解析データから得られた気温・水蒸気データを示す。サブテーマ2のGOSAT TIRフォワードモデル計算において、気温・水蒸気分布をJMA/GPVからGPSデータに差し替えて熱赤外域の輝度スペクトルベースでの強度を観測結果と比較した。

用いたGPS radio掩蔽観測データセットは、2006年からの観測が継続しているFORMOSAT-3/COSMIC $ ^{22)} $ のデータ版2010.2640で、米UCARのCDAACから取得した。GPS radio掩蔽法では電波の曲がり（屈折角）から大気の屈折率の鉛直構造を解析することで、気温・水蒸気の鉛直分布を導出する。ここでは対流圈気温の導出において水蒸気による影響が考慮されているwet temperature（識別子wetPrf）を利用した。これはERA-Interimを利用した一次元変分法によるデータ同化によって、気温・水蒸気分布を0.1 kmの幾何高度グリッドで同時算出している（高度40 km以下）。水蒸気を考慮に入れていない、より生の情報も提供されている（高度60 kmまでのデータが存在。後述する図のatmPrf）。特に成層圏では水蒸気濃度が低いために十分精度の高い気温分布を得ることが出来る。これらをマージした情報をTIRフォワードモデル計算に供した。GPS掩蔽観測による気温・水蒸気データの比較用に用意されている各種の客観解析気象データも参考までに取得・解析した。用いたデータはECMWFのTOGA 2.5度 global surface and upper air analysis（識別子ecmPrf）、同じくECMWFのERA-Interim（eraPrf）、NCEPのNCAR global reanalysis（ncpPrf）、そして同じくNCEPのGFS operational analysis（gfsPrf）の4つである。これらのデータは各GPS掩蔽観測に時空間的に内挿されている。

対象としたGOSATと航空機によるメタン観測日は2009年4月21日、22日、6月9日、そして2010年3月15日の4日間である $ ^{14} $ 。各々、これらの航空機観測に同期したGOSATの観測数は、2,5,3,そして5である。GOSATの観測時刻はグアム島周辺では3時（UTC）前後である。一方、GPSの観測プロファイルは一日当たり2000を越えるが、低緯度域では観測数がより少なくなるため、各観測日に同期したGPS観測として各々6,10,8,そして2プロファイルを用いた。それらGPS観測とGOSAT観測との時間差はUTCベースで同一日としたので最大時間差はプラス21時間、距離差は各々平均で600から1000 kmとなり、一致性は必ずしも良くない。一例として4月21日の6つの気
温・水蒸気プロファイルを数百メートルに相当する気圧ビン内で平均した結果を各々、図(4)-24に示す。

これらのGPS観測の日平均プロファイルを実際のGOSAT/TANSO-FTSのTIRバンドのメタン濃度導出システムにおけるフォワードモデル計算の気圧グリッドに線形内挿し、定常処理に用いているJMA/GPVとの比較を行った。4日分の結果をまとめて図(4)-25に示す。左図は気温の絶対値差（JMA/GPV マイナス GPS）、右図は水蒸気の体積混合比（ppmv）ベースの絶対値差の常用対数（つまり、0.1 ppmvの差はマイナス1となり、10 ppmvの差はプラス1となる）を示す。気温については時空間的な一致性を考慮に入れても概ね±2 K程度の範囲内に収まっており、広い空間スケールで対流圈から高度30 km以下の成層圏まで静穏な状態であることを示している。しかし、4月21日の100 hPa付近（対流圏界面）や3月15日の15 hPa付近では4 Kを超える差異が存在している。このように鉛直方向に細かな構造については客観解析データでは解像出来ていないと考えられる。水蒸気については対流圏内での湿度の時空間的な非一様性の結果として大きな違いが出ていると考えられるが、GPVデータは30-40 hPaの高度レベル以下の成層圏で他の客観解析データに比べて1から3 ppmv高くなっており（図(4)-24）、注意が必要である。

図(4)-24: GPS radio掩蔽観測による2009年4月21日の19-24度N, 140-150度E付近の水蒸気分布（左）と気温分布（右）
$ H_{2}O $ diff. ( $ \log(\text{abs}(\text{GPV} - \text{wetPrf.})) $ ), ppm

図(4)-25: GOSAT/TANSO-FTSのTIRバンドのフォワードモデル計算における気圧グリッド上に内挿したGPSによる気温(左)と気圧(右)のJMA/GPVとの差

今後の課題として、アドバイザリーボード会合にて、1. 速報値のGPVではないJMAの再解析データを用いた場合はどうなるか、2. 対流圈界面付近での気温の絶対値差は、そこでの気温勾配が小さいので大きな問題にはならないのではないか、3. むしろ地表の最高・最低気温が6時間毎データセットからでは切り出せないので、その点を考慮すべき、とのコメントを得た。対流圈内の水蒸気分布についてはGOSAT観測との時空間的一致がかなり高いことが要求されるために、気象データ以外の何らかの観測結果に頼ることは難しいと考えられる。成層圈についてはJMA/GPVの水蒸気が他データより高いことが示唆されたため、他の緯度・季節についての確認や、水蒸気測定のある衛星観測（ACE-FTSなど）との比較検討が必要と思われる。

その後、GOSAT TIRの導出アルゴリズムの改良に伴い、気温・水蒸気等は外部パラメータとしての入力からターゲット（メタンと同時推定）に変更された。そのため、これまでの外部パラメータの精緻化の方針から、実際に導出されたメタン、水蒸気などの化学種の定量的なデータ質評価を他の観測との比較から実施することにした。これは対流圏メタンカラム量の推定に係る基礎的な研究としても重要である。TIRは最新のV01.00を用いて2010年と2011年の2年間について解析した。比較対象となる観測は西シベリアの2地点での航空機とカナダの衛星搭載リムセンサACE-FTSである。

航空機観測との比較では高度4kmから7kmのTIRの感度が高い高度領域をまずは選んだ。TIRの時間変化は50-100ppbv程度の変動幅を持ちながら夏期に低く冬期に高い季節変化が見られた。検証データである航空機もその範囲内に概ね収まることが分かり、これら高度でのTIRの確度は妥当であると言える。しかし冬期の高度7kmに見られる2ppmv程度の高い値についてはより詳細な評価が今
後は必要である。

一方、成層圈でのACE-FTSとの比較では2011年1月から5月上旬まで極渦の影響を受けているメタン高度分布はTIRとACE-FTSで大きく異なる（2010年でも3月まで極渦の影響あり）。メタン全量に寄与するこれら高度のメタン濃度は小さいが、TIRは成層圈でのメタン濃度を過大評価していることが分かった。また上述の高度7kmの航空機との比較と関連するが、TIRからは1月の上部対流圈（200-300hPaレベルまで）で2ppmを超える高い濃度が見られた。ACE-FTSからは明確にはそのような高濃度のメタンは見られておらず、今後このような高いメタンの是非に関して同時推定している水蒸気や亜酸化窒素の結果や、気象状況なども考慮に入れた解析が必要である。

謝辞 インバース解析に用いたWDCGGのメタン地上観測データは、以下の観測グループによる。F. Apadula、F. Artuso、G. Brailsford、E. J. Dlugokencky、A. J. Gomez-Pelaez、J. Hatakka、D. Heltai、T. Kwasasato、S.-Y. Kim、P. Krummel、R. Langenfelds、A. Lanza、T. Machida、H. Mukai、S. Nichol、S. Piacentino、M. Ramonet、A. di Sarra、M. Sasakawa、P. Steele、K. Uhse、R. Wang、D. WorthyおよびJ.-A. Y。また、NIES-TMならびにGELCAモデルを用いた数値計算にはGOSAT Research Computation Facility（RCF）を用いた。

## 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、国立環境研究所地球環境研究センターが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データに加え、GOSAT衛星から得られた全球メタン濃度データを最大限に活用し、全球の領域毎のメタンフラックスの推定する手法を開発した。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。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。

これまでの大気メタンの観測網は海洋などバックグラウンド地域に限定されており、内陸部における現地測定データの取得はきわめて貴重なものである。国立環境研究所が継続して実施してきたシベリアでの観測に加え、水田からのメタン放出量が極めて大きい北インド内陸部においての観測データの取得に道筋がつけられたことは、今後の大気メタン研究の発展に大きな貢献が期待できる。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、北インド・ナイニタールのメタン濃度観測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。この結果から、メタンフラックス推定の精緻化には、北インドにおける大気の直接観測が非常に有効であることが示された。
## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

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、環境省が国立環境研究所とJAXAと共同で行った報道発表に使用された（2014年3月27日）。これにより、環境省が力を入れて推進してきたGOSATプロジェクトの成果を国民に還元することにつながった。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本サブテーマで開発したGOSATの観測データを用いたメタン収支の推定手法は、改良を続けながら今後もGOSAT L4メタンプロダクトの作成に使用されるため、GOSAT L4メタンデータを利用する全ての環境政策には必須のツールとなる。

### 6. 国際共同研究等の状況

1) シベリア上空における温室効果ガスの航空機モニタリング

カウンターパート: Institute of Atmospheric Optics, Permafrost Institute, Institute of Microbiology (ロシア)

参加・連携状況：航空機を用いたシベリア3地点（スルグート、ヤクーツク、ノボシビルスク）の上空での大気サンプリングの実施、共同論文の発表など

## 2 ) Japan–Russia Siberian Tall Tower Inland Observation Network

カウンターパート: Institute of Atmospheric Optics, Permafrost Institute, Institute of Microbiology (ロシア)

参加・連携状況：シベリア9地点におけるタワーを用いた二酸化炭素とメタンの連続観測の実施、共同論文の発表など

## 3 ) アジア太平洋域における大気サンプリング

カウンターパート: Malaysian Meteorological Department (マレーシア), Institute of Geochemistry, Chines Academy of Sciences (中国), Institute of Atmospheric Composition, China Meteorological Administration (中国), Aryabhatta Research Institute of Observational Sciences (インド), Earth System Research Laboratory, National Oceanic and Atmospheric Administration (米国)

参加・連携状況：ダナンバレー(マレーシア)、貴陽(中国)、ナイニタール(インド)、マウナロア(ハワイ)における大気サンプリングの実施、観測結果の相互比較（マウナロア）、共同論文の発表など

## 4 ) シベリアにおけるメタンフラックス現地調査

カウンターパート: Institute of Atmospheric Optics, Moscow State University, Yugorsky State University, Central Aerological Observatory (ロシア)

参加・連携状況：シベリアにおけるメタンスラックスの共同観測、研究打ち合わせ、共同論文の発表など

5) The Atmospheric Tracer Transport Model Intercomparison Project (TransCom) 大気輸送モデル国際比較プロジェクト

カウンターパート：世界各国、多数