Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
2011年夏季 狛江

ベースケース HONO 5%

HONO 1% 観測値

2010年冬季 狛江

図(2)-18 広域モデル CMAQ による計算結果（ディーゼル車からの亜硝酸ガス排出考慮）

それによるとガス状、粒子状物質ともに大気中濃度への影響はほとんど見られなかった。また、大気中の亜硝酸ガス濃度も変わらないという結果であった。亜硝酸ガスは大気中では反応が早く、ラジカル源になると考えられるが、大気中における生成もあり、本研究のように広域的な現象を扱う場合には濃度影響がみられなかった可能性がある。

## （３）二次粒子生成に係わる未把握原因物質の排出インベントリ構築

## 1 ) SVOC

環境省のVOC排出量推計によると約91万t（2008年度対象）の人為起源VOCが大気に放出されている $ ^{16)} $ 。一方、PRTR法における第一種指定化学物質の集計結果によると、固定発生源から大気へ排出される化学物質は209成分、約27万t/年にのぼると推計される（2009年度） $ ^{7)} $ 。これはPRTR集計結果から、届出排出量として事業者により大気への放出があるとされた成分、および、届出外排出量のうち、自動車など移動体からのによるものを除き、届け出排出量の大気への放出割合を仮定して算定した結果である。約27万t/年のうち、トルエン、キシレンなどVOC排出量としても計上されている成分を除くと、固定発生源から約7.5万t/年の化学物質が大気中に排出されるものと考えられた。

世界保健機関（WHO）の定義に基づき、SVOCを沸点が240-260℃から380-400℃の範囲の有機物とし、大気中に排出されているこれらの約7.5万t/年の化学物質から、亜鉛・石綿など無機の成分や、大気汚染防止法に定められているVOCの除外物質、沸点が不明な成分を除き、沸点240℃以下のものと、240～400℃のものとして整理したものを表(2)-11に示す。これはWHOの沸点など物理化学性状のデータは（独）製品評価技術基盤機構の化学物質総合情報提供システム（Chemical Risk Information Platform（CHRIP）、http://www.safe.nite.go.jp/japan/db.html）によった。
表(2)-11 PRTR 法による化学物質集計結果より 整理した大気排出成分

環境省	VOCとして排出量が推計されている成分	86成分	911,546 t
PRTR	対象外(無機物・VOC除外物質)および沸点が不明な成分	128成分	23,795 t
沸点240℃までの成分	163成分	50,395 t
沸点240～400℃の成分	48成分	588 t

それによると半揮発性有機化合物（Semi-volatile Organic Compounds, SVOC）と考えられる沸点240℃までの成分が163成分50,394tであった。さらに沸点が240～400℃の成分は48成分で588tであった（図(2)-19）。

排出される地域は、東北・関東地方だけで全排出量の5割以上を占め、東北地方ではいくつかの大口業者と農薬等の利用が目立ち、関東地方では従業員数がPRTR届け出に満たないすそ切り以下事業者からの排出が多い。現在のモデルで考慮されている船舶をのぞく人為起源PM $ _{2.5} $ 排出量は、全国で140,000 t/y（茶谷ら（2010）、2005年ベース）や、130,000 t/y（Kannari, et al.,（2007） $ ^{1} $ ）、2000年ベース）という推計値がある。これらに対しここで検討したSVOCは、すべて大気中で粒子化するものとしても影響は1%以下と考えられた。

一方で、沸点240℃までの成分でモデルの排出量として考慮されていないものが50,395 t/yであり、大気に排出された際にVOCであるか粒子化しているかは不明であるが、排出量として検討すべきと考えられる。そのため、これらの成分がそのまま粒子状成分になるとし、都道府県別データから沸点240℃までの成分、および240～400℃の成分のそれぞれをOA排出量として考慮した。現在、大気中でのSVOCがOA成分となる過程がモデル化されていないため、都道府県別データから沸点240℃までの成分、および240～400℃の成分のそれぞれ全量をOA成分として大気中のOA成分濃度への影響を検討した。

図(2)-19 従来推計されている VOC 排出量と未把握 SVOC 排出量について

都道府県ベースのSVOC排出量をOAとして、国勢調査による地域統計メッシュベースの人口分布により配分し、地域3次メッシュ（約1 km四方単位）での排出量データとした。図(2)-20は沸点240~400℃までの成分の元の都道府県別データおよび地域3次メッシュ単位の排出量分布である。
地域配分にはJATOPによるGBEAMS（Georeference-Based Emission Activity Modeling system）をもちいた。

図(2)-20 沸点 $ 240 \sim 400^{\circ}C $ の成分の空間分布

これにより構築されたOA排出量の地域プロファイルについて、関東領域の例を図(2)-21に示す。図に示すようにケースとして①沸点240～400℃の成分をOAと考えた場合、および②沸点240℃までの成分をOAとした場合の2ケースを検討した。②の場合においてOC排出量は約3倍となり、PM_{2.5}排出量は約1.2倍となった。

①沸点240~400℃の成分をOCとした場合

②沸点240℃までの成分を OCとした場合

図(2)-21 SVOC排出をOAとして考慮した場合の排出量分布

それら①②の排出量データをもちい、4（3）と同様に広域モデルCMAQによる計算をおこなった。その結果のうち、OAおよびPM_{2.5}濃度計算の結果を2011年夏季および2010年冬季について、図(2)-22および図(2)-23に示す。ただし、ベースケースと①沸点240～400℃の成分をOAとして計算した結果は、ほとんど違いがなかったためベースケースと②沸点240℃までのOAとした場合の比
較としている。それによると夏季・冬季ともにOA成分の濃度が大きく向上した。夏季についてはPM_{2.5}濃度はほとんど変わらなかったが、冬季はPM_{2.5}濃度も全体的に底上げされている。観測値については、石英フィルタに捕集した後、IMPROVE法で分析したOC濃度、あるいは、粒子状炭素モニタ（SunsetLaboratory、Model4）による有機炭素成分（Organic Carbon）よりも、PM1ではあるが、エアロゾル質量計（AMS）による有機エアロゾル成分（Organic Aerosol）のほうが濃度が高い傾向にあり、OA排出量を増加させた場合の濃度変化と良く一致していることがわかる。それにより、一次排出されるOA量の増加がOA濃度推計の精度向上に役立つのではないかという可能性が考えられた。

## 2011 年夏季

ベースケース 240℃以上のSVOC考慮 観測値

$ ^{*} $ 観測値 OA: —— AMS -∞∞- Sunset Model4、 PM $ _{2.5} $ :SHARP5030

図(2)-22 広域モデル CMAQ による計算結果(240℃までの SVOC を OA とした場合、2011 年夏季)

2010年冬季

$$ 240^{\circ}C $$

観測値 OA: —— AMS -∞∞- 石英フィルタ/IMPROVE法、 PM_{2.5}:SHARP5030

図(2)-23 広域モデル CMAQ による計算結果 ( $ 240^{\circ}C $ までの SVOC を OA とした場合、2010 年冬季)

## 2 ）凝縮性ダスト
凝縮性ダスト中のOA排出量を考慮したケーススタディを実施するため、従来のPM_{2.5}中のOAに対する倍率として発生源カテゴリ別に求めた。2種類以上の測定例があるものについては単純に平均をとっている。得られたOA比を表(2)-12に示す。このPM_{2.5}中のOA倍率を、大規模煙源の排出量インベントリに反映するが、測定例のない石炭等の固定燃料については、唯一の固定燃料である木くずからの凝縮性ダストがほとんどないことから、1.0と仮定した。また、自動車からの凝縮性ダストについては、測定方法が詳細に把握できなかったため、今回は考慮していない。窯業についても、固定発生源のデータベースから窯業のみ抽出することが難しかったため、外している。

それにより構築されたOA排出量の地域プロファイルについて、関東領域の例を図(2)-24に示す。OA排出量は約5～6倍となり、PM_{2.5}排出量は約2倍となった。

同様に、「相互比較による大気質モデリングの妥当性検証と予測精度評価」のモデルフレームをもちいた広域モデルCMAQによる計算をおこなった。OAおよびPM_{2.5}濃度計算の結果を2011年夏季および2010年冬季について、図(2)-25および図(2)-26に示す。

それによると大気中のOA成分の濃度増加に非常に大きな影響があり、凝縮性ダストからの一次OA成分を考慮することは、大気中のOA濃度の予測結果の改善につながる可能性があると考えられたが、夏季はむしろ濃度が高めの傾向となった。また、濃度レベルや、一部にピーク位相のずれなどもみられていることから、データの妥当性や、一次OA成分としての与え方などについては今後も検討が必要と考えられる。

表(2)-12 PM_{2.5} 中の OA に対する凝縮性ダストの OA の倍率

燃料	OCの倍率
ガス燃料	48
液体燃料	30
木材	1
固体燃料	1
電気炉	30
廃棄物	48
船舶	1.4
建機	1.6
野焼き	1.7
たばこ	3.9

図(2)-24 凝縮性ダストによるOAを考慮したOA排出量分布（関東領域、2010年7月平日朝9時の例）
2011年夏季 —— ベースケース —— 凝縮性ダストOC考慮 ~~-000- 観測値 $ ^{*} $

観測値 OA: —— AMS -∞∞- Sunset Model4、 PM_{2.5}:SHARP5030、

図(2)-25 広域モデル CMAQ による計算結果（凝縮性ダストからの OA 考慮、2011 年夏季）

2010年冬季 —— ベースケース —— 凝縮性ダストOC考慮 ≡≡≡ 観測値*

観測値 OA: —— AMS -∞∞- 石英フィルタ/IMPROVE法、 PM_{2.5}:SHARP5030

図(2)-26 広域モデル CMAQ による計算結果（凝縮性ダストからの OA 考慮、2010 年冬季）

## （４）サブテーマ３大気質モデル用排出量データの提供

気象庁火山予知連絡会資料 $ ^{17} $ 、火山活動解説資料 $ ^{18} $ により、近年SO $ _{2} $ 排出量が観測されている12火山についてまとめ、排出量データとしてサブテーマ3に提供した（表(2)-13）。それによると2010年は三宅島および浅間山の沈静化に伴い、SO $ _{2} $ 排出量は2005年の約2900 Gg/年から約1800 Gg/年に減少した。これは国内人為起源SO $ _{2} $ 排出量の約2.4倍にあたる。

表(2)-13 火山からの SO_{2} 排出量

火山名称	2010年	2005年
雌阿寒岳	2	0
十勝岳	48	48
樽前山	6	6
吾妻山	146	0
浅間山	89	454
三宅島	350	1382
阿蘇山	161	239
桜島	516	274
薩摩硫黃島	365	456
口永良部島	9	7
諏訪之瀬島	73	73
霧島(新燃岳)	18	0
## （５）微小粒子状物質中の成分分析

## 1 ）AMSによる測定結果からの事前検討

2010年11月24日～12月6日の冬季観測中に、加須にてAMSをもちいた観測を実施した。OA、硝酸塩、硫酸塩、アンモニウム塩、塩化物、BC濃度および、気象条件、各種の大気汚染物質濃度の把握、および、OAの起源別に特徴があらわれるAMSの質量スペクトルの時系列データを得ることができた。図(2)-27は観測期間中のPM_{2.5}濃度とAMSにより得られたOA濃度の時系列変化および相関図である。

それにより、$\mathrm{PM}_{2.5}$ 濃度と AMS で得られた $\mathrm{PM}_{1}$ 中の OA の間に良い相関がみられており、詳細な成分測定結果から、OA の発生源に関する解析に役立てるデータを得ることができることが確認できた。

図(2)-27 PM_{2.5} 濃度および OA 濃度（Organic）の時系列変化および相関図

## 2 ）微小粒子状物質中の成分分析

2011年夏季観測期間中のPM_{2.5}濃度およびAMSによる成分分析結果を図(2)-28に示す。それによると、PM_{2.5}濃度は地域ごとに挙動が異なっていた。また、AMS測定の結果では、PM_{1}の組成が都市（さいたま）、副都市（加須）、郊外（前橋）で異なっており、その傾向は特にOAと硝酸塩で顕著であった。硫酸塩については広域的に濃度増加するイベントが観測された（7/24～26）。夏季にこのように硫酸塩が広域に濃度上昇することは過去にもしばしば観測されている。一方、BCは郊外（前橋）で日中に増加傾向があり、日変動プロファイルが観測された。

VOCについては地域ごとに濃度や挙動が異なり、特に加須では他の2地点に比べてトルエンが高かった。VOCチューブ法とPTR-MSによる測定結果の相関はベンゼンが0.78、トルエンが0.86、キシレンが0.74であった。

前橋の1地点だけであるがToF-AMSで得られた精密質量についての解析も実施した。AMSの計測で得られる各フラグメントイオン（m/z）は、一次有機エアロブル（Primary OA, POA）、二次生成有機エアロブル（SOA）やBBOAに対する特異的な指標として用いられることがある。SOAの指標となるm/z 44の $ CO_{2}^{+} $ およびm/z 57の $ C_{3}H_{5}O^{+} $ イオンの時系列変化を $ O_{3} $ 濃度とともに図(2)-29左に示した。それによると二次物質である $ O_{3} $ と挙動が良く一致していることがわかる。一方で、飽和炭化水素成分の指標となるm/z 57の $ C_{4}H_{9}^{+} $ イオンの挙動を図(2)-29右に示すが、 $ O_{3} $ 濃度の関連は明確ではなく、一次排出物質であるBCとの挙動とも必ずしも一致していない。沿道などの発生源
近傍であれば $ C_{4}H_{9}^{+} $ イオンとBCの良い相関が示されているが、本観測地点においては都心から離れた地点であるために、一次粒子として発生した成分はエージングされて減少していくため、反応しないBCとの挙動が一致しなくなっているものと考えられる。

図(2)-28 PM_{2.5} 濃度変化および AMS による成分別粒子状物質

図(2)-29 ToF-AMS で得られた精密質量解析結果

ここで、観測期間中に得られたPM $ _{1} $ 成分をイオン種族（CxHy, CxHyOz）で分け、SOAの寄与度の
評価を試みた。結果を図(2)-30に示す。それによると $ C_{x}H_{y}O_{z} $ が41％を占め、冬季の沿道で同様の解析をおこなった場合（18%）と比較してはるかに大きいものであった $ ^{19} $ 。この結果でも前橋においては粒子状物質に占める二次成分の寄与が大きいことが明らかとなった。

図(2)-30 観測期間中におけるイオン種族の分類

## 3 ）PMFによる統計解析

AMSで得られたOAが、観測データの時間変動に起因する共通因子として導くことが可能であることから、OAの起源解析法としてPositive Matrix Factorization（PMF）法といった統計的手法による多変量解析が実施されている。PMF法による解析の概念図を、多変量解析としてよくもちいられているCMB（Chemical Mass Balance）法とも比較した図を図(2)-31に示す。本研究においてもAMSによる実験的な観測から得られたOAの質量スペクトルを用い、シナリオ（時系列データ）を作成し、想定した寄与度との整合性を確認するためにリセプタモデルによる解析を試行した。PMFによる解析は、PMF Evaluation Tool（PET） $ ^{10)} $ により行った。

図(2)-31 リセプターモデルによる解析の概念

図(2)-32にOAをPMFで含酸素有機エアロゾル（OOA）と炭化水素系有機エアロゾル（HOA）の2
因子に区分して解析した因子プロファイルを示す。OOAは二次生成の指標であり、一部の一次排出源を含んであり、HOAは自動車などの一次排出源を含んでいる $ ^{20)} $ 。各地点におけるOOAは、m/z44（ $ CO_{2}^{+} $ ）が主要となる解が得られていることから、二次生成有機エアロブルの特徴を捉えた解が得られていた。m/z 18（ $ H_{2}O^{+} $ ）とm/z 28（ $ C_{2}H_{4}^{+} $ ）については、加須（Q-AMS）のみ異なる傾向であり、これは質量スペクトルを抽出する解析マクロのバージョンの違いによるものと考えられる。HOAについて、さいたまでは炭化水素由来のm/z 55（ $ C_{4}H_{7}^{+} $ ）とm/z 57（ $ C_{4}H_{9}^{+} $ ）などの特徴を捉えていた。加須と前橋ではこれとは異なった配列を示しており、特に前橋ではm/z 44を含む解が得られていることから、解の残差や未把握成分が混入していることが推測された。

図(2)-32 PMF 法で得られた地点別の因子プロファイル

2011年夏季観測結果について、図(2)-33に各地点におけるOAに対するOOAとHOAの濃度、図(2)-34にそれぞれの寄与度を時系列で示す。各3地点では、OOAとHOAは独立した挙動を指名しており、前橋ではOOAが日中から夕方にかけて周期的に濃度が増加する傾向を示した。

2010年冬季観測結果の加須地点についても、同様の解析から、OAに対するOOAとHOAの濃度を図(2)-35に示す。

図(2)-33 2011年夏季の地点別のOAに対するOOAおよびHOA濃度
図(2)-34 2011年夏季の地点別のOAに対するOOAおよびHOAの寄与

図(2)-35 2010年冬季の加須におけるOAに対するOOAおよびHOAの濃度および寄与

OOAの寄与度は、3地点で同期観測を行えた期間である7月23日～25日の平均で、さいたま（44%）、加須（49%）、前橋（55%）の順に高く、都市部に比べて郊外のOAは酸化されていた。一方、冬季の結果においては、加須の一地点だけであるが、OOAの寄与が夏季よりも高い結果となっていた。OOAには二次生成により生成するもの以外にも、燃焼起源のものも含まれると考えられるが、その割合は明確にはなっていない。そのため、観測値の蓄積により二次生成過程における前駆物質の寄与度を明確にしていくことは言うまでもなく、発生源における調査も進めていくことが、今後の対策に反映させるためにも必要であると考えられた。

## 4 ）CMAQによるケーススタディ結果との比較

4．（3）1）および2）にて、PRTR法によるSVOCからのOA排出量および、大規模煙源等か
らの凝縮性ダストのOA排出量を、それぞれ考慮したケーススタディを実施したが、このような、OA濃度の過小評価を改善する試みの妥当性判断のため、AMSの観測値解析により得られたOOAとHOA濃度と、CMAQの計算結果の、一次OA(POA)と二次OA(SOA)を分けて、比較をおこなった。それぞれ2011年夏季は、さいたま市、加須、前橋市の3地点、2010年冬季は加須の一地点である。CMAQ計算結果は凝縮性ダストからのOA排出量を考慮したものとした(図(2)-25および26)。観測値が得られた期間の平均値についての結果を図(2)-36に示す。

図(2)-36 AMSによる観測値解析とCMAQ計算結果の比較

それによると、どのケースにおいても観測によるOOA濃度はかなり高く、CMAQ計算結果ではPOA濃度がかなり高い状況である。先に述べたように、OOAには燃焼起源のものも含まれるため、検証に使うには発生源の調査等も必要であるが、CMAQ計算結果のOA濃度が過大な箇所では、POAが過剰な状況であると考えられた。

今後、OA濃度推計の精度を向上のためには、OA排出量および一次PM組成の検討を進めるとともに、POAやSVOCから生成するSOAの検討、SOAに関する最新知見の取込み、検証のための観測値の収集をはかっていく必要があると考えられる。

## 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、大気質モデルのPM_{2.5}予測精度を改善するため、予測誤差の大きいNO_{3}^{-}やOAに関係するアンモニアNH_{3}、亜硝酸HONO、半揮発性有機化合物SVOC、凝縮性ダストの排出量を精緻化した。

$ NH_{3} $ については、わが国の排出量の大半を占める家畜からの排出を直接排出と堆肥の施肥による排出にわけ、堆肥の施肥時期を考慮した季節プロファイルを作成し、 $ NH_{3} $ 排出量データを構築した。HONOについては、自動車排出ガス中のHONO濃度を実測し、ディーゼル車排出ガスには $ NO_{2} $ に対しHONOが1～4.3%含まれるが、ガソリン車排出ガス中にはほとんど検知されないことを明らかにした。

SVOCについては、PRTR法による調査データを活用して排出量データベースを作成した。また、凝縮性ダストに含まれるOA成分については、東京都による調査結果から排出量データを作成した。
それらを用いて濃度計算を実施したところ、OA濃度過小評価を大幅に改善できる可能性が示された。関東地方の特に郊外では、OAに占める含酸素有機物の寄与が高く、二次生成の影響が示唆された。OAに関しては、一次発生と二次生成の双方について調査・研究を進める必要がある。

また、火山からの$\mathrm{SO}_{2}$排出量データを更新したところ、2010年度は約1800 Gg/年であり減少しているが、それでも国内人為起源$\mathrm{SO}_{2}$排出量の約2.4倍に相当した。

## （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＞

本サブテーマで新規に作成、修正、更新した排出インベントリは、最新のデータセットである。今後、施策の検討などで濃度計算が行われる場合は、このデータセットが基準になるものと考えられる。また、これをさらに精緻化するには、堆肥の施肥の時期と量や、SVOCと凝縮性ダストの排出量実態について検討が必要である。

国内で排出インベントリを構築できる研究者は限られていることから、これらについては、本課題終了後も積極的に発信していく。

### 6. 国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1）萩野浩之、関口和彦、坂本和彦：エアロゾル研究27（1）、62-70（2012）

「飛行時間型エアロゾル質量分析計を用いた道路沿道における有機エアロゾル構成成分の推定」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 萩野浩之、森川多津子、長谷川就一、米持真一、関口和彦、熊谷貴美代、山口直哉、飯島明宏、嶋寺光、速水洋：JARI Research Journal 2012年8月号（2012）

「エアロゾル質量分析計を用いた大気中微小粒子の観測－2011年夏季関東都市・郊外における有機エアロゾルの特性化－」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 萩野浩之、森川多津子：第28回エアロゾル科学・技術討論会（2011）

「リセプタモデルを用いた有機エアロゾル質量スペクトルの解析の事前検証」

2) 森川多津子：第52回大気環境学会年会（2011）

「アンモニア排出インベントリの構築について」

3) 萩野浩之、森川多津子、長谷川就一、米持真一、熊谷貴美代、山口直哉、関口和彦、飯島明
## 弘、速水洋：第52回大気環境学会年会（2011）

「飛行時間型エアロゾル質量分析計を用いた冬季埼玉県北部における微小粒子状物質中の有機成分の化学的特性」

4) 萩野浩之、森川多津子、長谷川就一、米持真一、関口和彦、森田諒、熊谷貴美代、山口直哉、飯島明宏、嶋寺光、速水洋：第29回エアロゾル科学・技術討論会（2012）

「2011年夏季関東都市・郊外におけるエアロゾル質量スペクトルのPMF解析」

5) H. HAGINO and T. MORIKAWA: European Aerosol Conference 2012 (2012) "Comparison of receptor models using synthetic organic aerosol mass spectra."

6) 森川多津子：第53回大気環境学会年会（2012）

「アンモニア排出インベントリの構築について-2」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない

## （４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

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) A. KANNARI, Y. TONOOKA, T. BABA, and K. MURANO: Atmos. Environ., 41, 3428-3439 (2007). "Development of multiple-species 1 km x 1 km resolution hourly basis emissions inventory for Japan"

2) 石油エネルギー技術センター：JATOP技術報告書、AQ-02-06（2012）.「自動車排出量推計」

3) 石油エネルギー技術センター：JATOP技術報告書、AQ-02-07（2012）.「自動車以外排出量推計」

4) EUROPEAN ENVIRONMENT AGENCY: (2010). "EMEP/EEA emission inventory guidebook 2009"

5) 温室効果ガスインベントリオフィス（GIO）編：（2010）.「日本国温室効果ガス温室効果ガスインベントリ」

6) N. TAKENAKA, H. TERADA, Y. ORO, M. HIROI, H. YOSHIKAWA, K. OKITSU and H. BANDOW: Analyst, 129(11), 1130–1136 (2004).

“A new method for the measurement of trace amounts of HONO in the atmosphere using an air-dragged aqua-membrane-type denuder and fluorescence detection”

7) 経済産業省製造産業局化学物質管理課、環境省環境保健部環境安全課：
8) 東京都環境局、東京都環境科学研究所: (2011). 「微小粒子状物質（PM_{2.5}）等発生源調査結果報告書」

9) 萩野浩之：エアロゾル研究、26、175-182（2011）.

「エアロゾル質量分析計による微小粒子化学組成の定量とその応用」

10) I.M. ULBRICH, M.R. CANAGARATNA, Q. ZHANG, D.R. WORSNOP, and J.L. JIMENEZ: Atmos. Chem. Phys., 9, 2891-2918 (2009).

“Interpretation of organic components from Positive Matrix Factorization of aerosol mass spectrometric data”

11）水戸部英子、村山等、向井博之、森山登：新潟県保健環境科学研究所年報、15、91-100（2000）.「固体吸着-加熱脱着-GC/MS法によるVOC測定に関する基礎的検討」

12) P. A. MAKAR, M. D. MORAN, Q. ZHENG, S. COUSINEAU, M. SASSI, A. DUHAMEL, M. BESNER, D. DAVIGNON, L.-P. CREVIER, and V. S. BOUCHET: Atmospheric Chemistry and Physics, 9, 7183-7212 (2009).

“Modelling the impacts of ammonia emissions reductions on North American air quality”

13) R.W. PINDER, R. STRADER, C.I. DAVIDSON and P.J. ADAMS: Atmospheric Environment, 38, 3747-3756 (2004).

“A temporally and spatially resolved ammonia emission inventory for dairy cows in the United States”

14）石油エネルギー技術センター：JATOP技術報告書、AQ-02-08（2012）.

「PM_{2.5}広域大気シミュレーション用発生源組成プロファイル（VOC、PMおよびNOx）」

15) SHIMADERA, H., HAYAMI, H., CHATANI, S., MORINO, Y., MORI, Y., MORIKAWA, T., YAMAJI, K., and OHARA, T.: Journal of the Air & Waste Management Association, DOI:10.1080/10962247.2013.778919 (2013).

“Sensitivity Analyses of Factors Influencing CMAQ Performance for Fine Particulate Nitrate”

16）環境省 水・大気環境局大気環境課：（2010）.

「揮発性有機化合物（VOC）排出インベントリ（平成20年度排出量）」

17) 気象庁：(2011)

「火山噴火予知連絡会資料」

18）気象庁：（2010）.

「平成2010年（平成22年）火山活動解説資料」

19）萩野浩之、関口和彦、坂本和彦：エアロゾル研究、27、62-70（2012）.

「飛行時間型エアロゾル質量分析計を用いた道路沿道における有機エアロゾル構成成分の推定」

20）萩野浩之、高田智至、國見均、坂本和彦：大気環境学会誌、43、161-172（2008）.「PMF法を用いた有機エアロブル質量スペクトルの事例解析」
# (3) 相互比較による大気質モデリングの妥当性検証と予測精度評価

（独）国立環境研究所 アジア自然共生研究グループ

広域大気モデルング研究室 大原利真・森野悠

（株）豊田中央研究所 茶谷聡

国土交通省気象庁気象研究所 梶野瑞王

（独）国立環境研究所

小林伸治

（独）海洋研究開発機構（現、神戸大） 山地一代

（独）海上技術安全研究所 横井威

（一財）電力中央研究所 速水洋

（一財）電力中央研究所（現、大阪大学）

鳴寺光

（一財）日本自動車研究所 森川多津子

（株）NTTデータCCS 中塚誠次

日本エヌ・ユー・エス（株）（現、明星大学） 櫻井達也

日本エヌ・ユー・エス（株） 佐竹晋輔

平成22～24年度累計予算額：1,667千円（うち、平成24年度予算額：667千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

本サブテーマでは、大気質モデルの検証、相互比較、感度解析を通して、大気質モデルのPM_{2.5}濃度再現性を向上させることを目的としている。

おもにサブテーマ1で得られた観測データを対象に、大気質モデルの検証計算を行った。その結果、大気質モデルは $ NO_{3}^{-} $ 濃度を過大に、OA濃度を過小に予測することが確認された。また、両者が相殺されるため、 $ PM_{2.5} $ 質量濃度の再現性は高かった。この特徴は、全国を対象とした通年計算においても同様にみられた。モデルの広域輸送に対する予測精度は高かった。

SOAの原因物質であり、かつ、大気質モデルでほぼ明示的に扱われるベンゼン、トルエン、キシレンについて計算値と比較した。ベンゼンの濃度再現性は良好で、トルエンも概ね整合したが、キシレンは特に日中の計算濃度が観測濃度より著しく高かった。インベントリの空間、季節、時刻配分に関しては改善の余地があるとみられる。

国内研究者の協力を得て、バージョンや構成の異なる大気質モデルCMAQで相互比較試験を実施したところ、モデル間の相違はNO3-濃度、OA濃度とも概ね10％以内であった。

予測精度の低い$\mathrm{NO}_{3}^{-}$とOAを対象に、精度改善のための感度解析を実施した。その結果、$\mathrm{NH_{4}NO_{3}}$粒子と平衡にあるガス成分（$\mathrm{HNO_{3}}$、$\mathrm{NH_{3}}$）の乾性沈着速度と、サブテーマ2で作成した季節変化による$\mathrm{NH_{3}}$発生量が、$\mathrm{NO_{3}^{-}}$濃度を大きく変化させた。また、OAに関しては、SOAの原因となる人為・自然起源VOC排出量に対するOA濃度の変化は、サブテーマ2に示したSVOCと凝縮性
ダストの排出量データによる変化に比べて、かなり小さかった。

感度解析は上記を含めて、気象データ作成方法に関して全11ケース、排出量データに関して全20ケース、モデル構成に関して全33ケースを実施した。それぞれについて感度を整理したところ、関東平野部平均のPM_{2.5}濃度に対する標準偏差は10%程度であった。

### [キーワード] PM2.5、大気質モデル、CMAQ、モデル相互比較、感度解析

### 1. はじめに

本研究課題では、二次粒子成分を中心に大気質モデルのPM_{2.5}濃度再現性を向上し、わが国のPM_{2.5}対策検討に「使える」ツールとして確立することを目的としている。本サブテーマでは、大気質モデルングの面から検討を進める。

大気質モディルの不確定性の評価や計算結果の信頼性向上において、大気質モディルの相互比較研究は多くの示唆を与える。本課題の研究分担者らはこれまでに関東域を対象とした大気質モデルの相互比較に取り組んできた $ ^{1,2,3)} $ 。その結果、大気質モデルは硫酸塩濃度をよく再現するが、硝酸塩や炭素成分の再現性能が低いことなどが明らかとなった。これらの問題点を解消して、今後大気質モデルをPM $ _{2.5} $ 対策検討に利用するために本サブテーマでは大気質モデルの相互比較と感度解析を行い、再現性改善の方向性を示す。

## 2 ．研究開発目的

わが国の$\mathrm{PM}_{2.5}$の主要成分は、元素状炭素EC、有機炭素OC、硫酸塩$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$、アンモニウム塩$\mathrm{NH}_{4}^{+}$、硝酸塩$\mathrm{NO}_{3}^{-}$の5成分である。大気質モデルによる$\mathrm{PM}_{2.5}$予測精度を向上するには、これら5成分の濃度の予測精度を改善する必要がある。これら主要成分は発生源、大気中での動態、濃度制御要因が大きく異なる。そこで本サブテーマでは効率的に相互比較・感度実験を実施するために、EC、二次生成無機イオン粒子SIA（Secondary Inorganic Aerosol）、二次生成有機粒子SOA（Secondary Organic Aerosol）を対象物質とする計画を立てた（表(3)-1）。UMICS1（Urban Air Quality Model Inter-comparison Study Phase 1）では既往の観測データを対象に比較計算を実施し、モデル改善に必要な課題を抽出し、本研究の観測および調査計画に反映する。対象物質は一次発生物質のECとし、その主要な濃度制御要因である排出、輸送・拡散、沈着の計算モジュールの違いに起因するモデルの不確実性を評価する。UMICS2/3では本研究で実施する観測データが得られていることから、それらを対象に検証および感度解析を実施する。UMICS2ではSIAの主成分である$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$、$\mathrm{NO}_{3}^{-}$、$\mathrm{NH}_{4}^{+}$を、UMICS3ではSOAが対象である。感度計算は、入力条件、計算条件、モデル構成など多種多様な項目を変化させて濃度計算を行い、濃度の変化量について解析する。その結果を集計することで、モデルングに由来する予測精度の範囲を得る。

一方で、PM_{2.5}の環境基準は年平均値と日平均値について設定されており、それらは1年度について評価される。そのため、関東地方の夏と冬のみが対象のUMICS2/3に加えて、全国を対象に通年計算を行い、モデルを検証する。
表(3)-1 本サブテーマでの対象課題（プロセスの重要度は、$\odot>\bigcirc>\triangle>\times$）

フェーズ	対象期間	主要対象プロセス	主要対象物質	重要度
気象	排出量	反応	他過程
UMICS1	2007年夏	輸送	EC	○	○	×	○
UMICS2	2010年冬	無機粒子反応	SO42-/NO3-/NH4+	△	○	◎	△
UMICS3	2011年夏	有機粒子(SVOC、VOC)	OC	△	◎	◎	△

## 3 ．研究開発方法

## ( 1 ) UMICS1

## 1 ）相互比較参加モデルの概要

汚染物質濃度の制御要因は数多く存在することから、それらについて包括的な解析を行うためには、より多くのモデル（ユーザ）の相互比較に参加してもらうことが望ましい。UMICS1では、国内7機関8モデルの参加が得られた。参加モデルの概要を表(3)-2に示す。Morino et al. $ ^{2,3} $ にならい、各モデルにM1～M8の番号を与えた。M2を除きCommunity Multi-scale Air Qualityモデル（CMAQ） $ ^{4)} $ であるが、バージョンと計算モジュールが異なる。M2はRegional Air Quality Model version 2（RAQM2） $ ^{5)} $ で、エアロゾル・モデルにオリジナリティがある。

表(3)-2 相互比較参加モデルの概要

モデル	移流	鉛直拡散	水平拡散
M1	CMAQ ver.4.6	Yamartino	acm2	Byun and Schere
M2	RAQM2	Walcek and Aleksic	1.5-order TKE	Smagorinsky
M3	CMAQ ver.4.7	Yamartino	eddy	Byun and Schere
M4	CMAQ ver.4.7	Yamartino	eddy	Byun and Schere
M5	CMAQ ver.4.6	Yamartino	eddy	Byun and Schere
M6	CMAQ ver.4.6	Yamartino	eddy	Byun and Schere
M7	CMAQ ver.4.7.1	Yamartino	acm2_inline	Byun and Schere
M8	CMAQ ver.4.7.1	Yamartino	acm2_inline	Byun and Schere

反応ソルバー	エアログル	沈着	液相
M1	ros3	aero4	aero_depv2	cloud_radm
M2	saprc99	bulk-equilibrium	Zhang et al.	cloud_acm
M3	ebi_saprc99_ae5	aero5	aero_depv2	cloud_acm_ae5
M4	ebi_saprc99_ae5	aero5	aero_depv2	cloud_acm_ae5
M5	ebi_saprc99	aero3	aero_depv2	cloud_acm
M6	ebi_saprc99	aero3	aero_depv2	cloud_radm
M7	ebi_saprc99	aero4	aero_depv2	cloud_acm
M8	ebi_saprc99_ae5	aero5	aero_depv2	cloud_acm_ae5

$ ^{*} $ オプション名については、CMAQドキュメント $ ^{4)} $ を参照

## 2 ）比較対象の観測データ

今回、モデル計算結果との比較には、2007年夏季に関東地方で行われた集中観測（Fine Aerosol Measurement and Modeling in Kanto Area；FAMIKA） $ ^{6)} $ で得られたデータを用いた。この観測は4地点（狛江・騎西・前橋・つくば）で行われ、連続測定成分（ $ O_{3} $ 、NO、 $ NO_{2} $ 、 $ SO_{2} $ 、 $ PM_{2.5} $ ）は、7月23日から8月16日にかけて、一部の欠測データを除いて1時間平均濃度が取得された。また、フィ
ルタ測定成分（EC、OC、 $ SO_{4}^{2-} $ 、 $ NO_{3}^{-} $ 、 $ NH_{4}^{+} $ 、 $ HNO_{3} $ 、 $ NH_{3} $ ）は、3期間（7月31日～8月3日、8月6日～10日、8月13日～16日）の間、ほぼ連続して6時間平均濃度が得られた。この集中観測は大気質モデルの再現性検証を目的の一つとして計画・設計されており、特に $ PM_{2.5} $ 各成分の都市内の空間分布や日内変動に対するモデルの検証に最適である。

なお、今回の集中観測において、ECとOCは、熱分離・光学補正法で測定されている。それに対して、モデルで利用する排出量データでは、ECとOCの排出係数は主に熱分離法の測定結果を基に推計している。熱分離法ではOCが熱分解して炭化した分がECとして測定されるために、ECを過大（OCを過小）に見積もることが知られている $ ^{7} $ 。本研究でも、排出源の測定におけるこのようなバイアスにより、ECを過大（OCを過小）に推計している可能性がある。

## 3 ）標準入力気象データの作成

今回の相互比較計算では、標準入力データの使用を義務づけている。標準入力気象データの作成には、気象モデルのWeather Research and Forecast model（WRF）ver.3.1.1 $ ^{8)} $ を用いた。気象モデルの設定やサブ・モデルの選定については、Morino et al. $ ^{2,3)} $ を参考にした。対象領域は図(3)-1に示すドメイン1、ドメイン2の2領域とした。ネスティングについては、当初双方向ネスティングを使用していたが、ドメイン1と2の境界部で不自然な鉛直流が発生したため、単方向ネスティングに変更した。また、このシミュレーションではナッジングは適用しなかった。

図3-1 計算対象領域

## 4 ）標準入力排出量データの作成

標準入力排出量データの作成には、Chatani et al. $ ^{9} $ で用いられたデータを使用した。すなわち、自動車の排出量はJapan Auto Oil Program（JATOP） $ ^{10} $ の広域自動車排出量推計モデル、大規模煙源と船舶を除く非自動車の排出量はGeoreference-Based Emission Activity Modeling System（G-BEAMS） $ ^{10} $ 、生物起源の排出量はModel of Emissions of Gases and Aerosols from Nature（MEGAN） $ ^{11} $ で推計されたものである。大規模煙源と船舶（湾内のみ）の排出量にはEast Asian Air Pollutant Emissions Grid Database 2000-JAPAN（EAGrid2000-JAPAN） $ ^{12} $ に準じたデータを使用した。大規模煙源については、個々の煙突高さや吐出速度、吐出温度の情報と気象データから排煙高さ
を計算し、該当する鉛直層へ排出量を割り当てた。

## （２）大気質モデルの予測精度の検証

## 1 ）検証データ

検証対象は、サブテーマ1で得られた2010年冬季と2011年夏季の地上データ、および、2010年冬季のつくば市、2011年夏季、2012年夏季と冬季に埼玉県久喜市における鉛直分布データである。さらに、二次有機粒子の原因物質であるVOCのうち、ベンゼン、トルエン、キシレン（以下、これら三成分をまとめて示すときはBTXとする）については、サブテーマ2の観測データに加えて、東京都環境局による江東区大島、大田区東糀谷、板橋区氷川町、町田市熊谷町、東大和市奈良橋、世田谷区八幡山の六地点における連続データも使用した。大気質モデルは一般に、VOCの各成分をひとつひとつ扱うのではなく、反応性もしくは構造によりグループ分けして扱う。BTXの三成分はCMAQ（SAPRC99）においてそれぞれほぼ単独成分として扱われており、観測データとの比較が直接可能である。なお、サブテーマ2でのVOC測定法は固体吸着・加熱脱着法またはProton Transfer Reaction Mass Spectrometry（PTR-MS）であり、東京都環境局の測定法はガス・クロマトグラフ質量分析計による自動連続測定である。サブテーマ1・2の観測データの詳細については、それぞれを参照されたい。

## 2 ）計算期間・領域の設定

計算期間は、2010年冬季：2010年11月15日～12月5日、2011年夏季：2011年7月11日～31日、2012年夏季：2012年7月15日～28日、2012年冬季：2012年11月18日～12月1日の4期間であり、それぞれ前1週間を助走計算期間とし、観測期間を含む残りの期間を、2012年は助走を含めて2週間を評価対象期間とした。

$ SO_{4}^{2-} $ などは広域を輸送されることから、計算領域は東アジア域（64 km格子96×80）、東日本域（16 km格子56×56）、関東域（4 km格子56×56）の3領域とした（図(3)-2）。鉛直層は、地表面から上空100 hPaまでを30層に分割した。地表に接する第1層の中心高さは、標高等によって異なるが地上26～28 m程度である。

☐ BC濃度観測地点 ☐ 係留気球観測地点 ☐ PM_{2.5}集中観測地点

図(3)-2 大気質モデルの計算対象領域と検証データの観測地点
## 3 ）気象データの作成

気象データの作成には、WRF $ ^{8)} $ のver.3.2.1（2010、2011年度対象）またはver.3.4.1（2012年度対象）を用いた。表(3)-3と4に、WRFとCMAQの計算条件を示す。全3領域の計算は単方向ネスティングにより同時に行った。CMAQでは水平格子サイズが8 km未満の場合はサブグリッドスケールの対流性降水の影響が考慮されない（ver.5.0を除く）ため、関東域には積雲スキームを用いていない。また、計算領域が広域であることから、側面境界値のみの入力による気象場の再現が困難であるため、NCEP最終解析値によるナッジングを使用した。

表(3)-3 WRFの計算条件

設定
計算期間	2010/11/15～12/05, 2011/07/11～07/31
2012/07/15～07/28, 2012/11/18～12/01
計算領域	D1: 東アジア, D2: 東日本, D3: 関東
WRF	2010, 2011 年: ARW v3.2.1
2012 年: ARW v3.4.1
初期/境界值	NCEP FNL, NCEP/NOAA RTG_SST_HR
ネスティング	単方向
積雲対流	Kain-Fritsch (D1, D2)
雲微物理	WSM5
短波/長波放射	Dudhia/RRTM
大気境界層&地表面	ACM2 & PX LSM
MYJ/YSU & Noah LSM
解析値ナッジング	G t, q, uv = 1.0x10^{-4} s (D1, D2)

$ ^{*} $ オプション名については、WRFドキュメント $ ^{8)} $ を参照

表(3)-4 CMAQの計算条件

設定
CMAQ	v4.7.1
MCIP	v3.6
初期/境界值	ACM2 (D1): MOZART-4MYJ/YSU (D2): ACM2 (D1)
排出	2010, 2011 年: UMICS2/3 標準排出データ2012 年: 2005 年度通年計算と同様（一部は更新）
移流	yamartino
水平拡散	multiscale
鉛直拡散	acm2_inline
光解離定数	phot_table
気相反応ソルバー	ebi_saprc99_ae5
粒子相	aero5
粒子乾性沈着	aero_depv2

$ ^{*} $ オプション名については、CMAOドキュメント $ ^{4)} $ を参照
## 4 ）排出量データの作成

排出量データは、Chatani et al. $ ^{9} $ および茶谷ら $ ^{13)} $ の手法をもとに作成した。東日本と関東域についてはJATOP $ ^{10)} $ において開発された推計モデルによって、JATOPの最新データベースをもとに推計した。国外については、The Intercontinental Chemical Transport Experiment Phase B（INTEX-B） $ ^{14)} $ を主に使用し、NH $ _{3} $ のみRegional Emission inventory in Asia（REAS） $ ^{15)} $ を使用した。船舶からの排出量データは、海洋政策研究財団（Ocean Policy Research Foundation；OPRF）データと海上技術安全研究所データ（SAPA201112）を使用した。生物起源VOC排出量はMEGAN $ ^{11)} $ によって推計した。火山からのSO $ _{2} $ 放出量は、サブテーマ2で作成されたものを使用した。

以上により推計し計算格子に割り当てたEC、 $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ および $ NH_{3} $ の平均排出強度の水平分布を図(3)-3に示す。東アジア域の人為起源排出量には季節変化を与えていないため、夏季の東アジア域については省略する。日本国内においては、EC・ $ NO_{x} $ は自動車が主要な発生源であり、冬季の方がやや排出量が多くなっている。 $ SO_{2} $ は火山・大規模煙源・船舶が主要な発生源となっている。 $ NH_{3} $ は農業が主要な発生源であるため、都心部よりも郊外で排出量が多く、季節差が大きくなっている。

## 5 ）境界濃度データの作成

境界濃度データは、東アジア域については全球化学輸送モデルのModel for Ozone and Related Chemical Tracers ver.4（MOZART-4） $ ^{16)} $ による計算結果から作成した。東日本域・関東域については、東アジア域の計算結果から作成した。

## （３）大気質モデルの広域・通年計算の精度検証

通年計算の検証期間は、観測および入力データが揃う至近年度の2005年度とした。検証に使用した観測データは全国の国設およびPM_{2.5}の常時監視局におけるガス・粒子濃度と、埼玉県加須市（旧騎西町；埼玉県環境科学国際センター）および大阪府堺市（大阪府立大学）における粒子成分濃度、リモート地点（長崎県五島市（福江島）、東京都小笠原村（父島）、石川県珠洲市（能登））におけるBC濃度である。また、広域的な濃度分布を比較するため、米国航空宇宙局NASAの地球観測衛星EOS Terraに搭載のMOPITT（MEASUREMENTS OF POLLUTION IN THE TROPOSPHERE）による一酸化炭素CO濃度データも使用した。

気象および大気質の計算条件を表(3)-5と(3)-6に示す。基本的には短期の検証計算と同じであるが、いくつか条件を代えて実行している。

## (4) UMICS2/3

大気質モデルCMAQは物理・化学過程ごとに複数のサブ・モデルが用意されており、ユーザが選択して組み上げる。そのため、同じCMAQであっても構成により大きく異なる結果がもたらされる可能性がある。CMAQはわが国でもユーザが多く、施策検討においても使用されている。モデル構成がCMAQの結果にどの程度の影響をもたらされるかを明らかにするため、感度解析を実施した。
図(3)-3 標準排出量データにおけるEC、 $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ および $ NH_{3} $ の平均排出強度水平分布
表(3)-5 気象の通年計算条件

項目	設定
計算期間	2004/12/25～2006/03/31
計算領域	D1:東アジア,D2:日本,D3:関東
気象モデル	WRF ARW v3.4.1
初期/境界値	F:NCEP FNL,NOAA 1/4d OISST
M:MANAL,NCEP FNL,NOAA 1/4d OISST
ネスティング	No feedback
積雲対流	Kain-Fritsch (D1,D2)
雲微物理	WSM6
短波/長波放射	RRTMG
大気境界層&地表面	C00:MYJ & Noah LSM
C01:ACM & PX LSM
C02:YSU & Noah LSM
解析値ナッジング	F:G_{t,q,uv}=1.0x10^{-4}s^{-1}(D1,D2)
M:G_{t,q,uv}=3.0x10^{-4}s^{-1}(D2),G_{uv}=1.0x10^{-4}s^{-1}(D3)

$ ^{*} $ オプション名については、WRFドキュメント $ ^{8)} $ を参照

表(3)-6 大気質の通年計算条件

項目	設定
大気質モデル	CMAQ v4.7.1
気象データ変換	MCIP v3.6
初期/境界値	F: MOZART-4/NCEPM: C00F, C01F, C02F
排出	国外人為起源: INTEX-B & REAS & ARCTAS国内人為起源: JEI-DB船舶: OPRF & NMRI自然起源: FINNv1.1, MEGANv2.04, Aerocom & JMAyamartino
移流	multiscale
水平拡散	acm2_inline
鉛直拡散	phot_inline
光解離定数	ebi_saprc99_ae5
気相反応ソルバー	aero5
粒子相	aero_depv2
粒子乾性沈着

$ ^{*} $ オプション名については、CMAQドキュメント $ ^{4)} $ を参照