Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
はNMHCと正比例する傾向が見られた。

図(1)-9に、デニューダなしのOC（Q）、デニューダありのOC（DQ）、デニューダなしのOC（Q）から、PTFEフィルタの下の石英繊維フィルタから分析されたOC（TQ）を差し引いたもの（Q-TQ）を示す。DQは図(1)-8のOC(P)、Qは図(1)-8のOC(G)+OC(P)と等しい。三者を比較すると、900℃3の試料を除けばQに比べてDQとQ-TQは低いが、DQとQ-TQの違いはQとの差ほど大きくはない。DQとQ-TQの差が大きくないことは、TQによるガス状OCの見積もりにおいて揮発した粒子状OCの影響がさほど大きくない可能性があることを示唆している。この試験結果を考察したところ、アーティファクトについて次のような仮説が考えられた。石英繊維フィルタは厚いため、いったん捕集されたのち揮発した粒子状OCの大部分は、そのフィルタ内で吸着され、後段に移るのはわずかである。次に、PTFEフィルタで揮発した粒子状OCは（すべて）後段に移る。そのため、これを補正に用いると過大補正になる。さらに、1段目の石英繊維フィルタで、ガス状OCと揮発した粒子状OCが吸着飽和すると、破過して後段に移る。この仮説を検証するため、試験2を行った。

### c. 試験2

この試験では、デニューダの捕集効率と1段目と2段目のフィルタでのガスの捕集比を考慮した。また、PTFEフィルタは圧力損失が大きいため、粒子状OCが揮発しやすいのではないかと考え、PTFEフィルタよりも圧力損失が小さいカプセル型HEPAフィルタを使うことで、粒子状OCの揮発を低減することをねらった。そして、すべての系統で2段目に900℃加熱処理したフィルタを使用し、揮発した粒子状OCや、1段目で吸着破過したガス状OCを捕集するようにした。

結果を整理するにあたって、デニューダの捕集効率は、試験0の結果より80％と仮定した。また、デニューダの系統での1段目と2段目のフィルタでのガスの捕集比は、試験0より4：1と仮定した。粒子状OCが捕集される1段目の石英繊維フィルタには、その粒子状OCから揮発したものの、2段目のフィルタに行かず1段目のフィルタ内に吸着したものと定義するが、これを元々のガス状OCと区別することはできないので無視する。

以上の条件や前提の下で結果を考察すると、図(1)-10に示すようにデニューダなしのOCのうち、1～3割がガス状であり、試験1と概ね同じ結果であった。また、OC濃度が高ければガス状の割合は小さくなる傾向であった。また、デニューダありの系統の二段目で測定されるガス状OCは、デニューダで元々のガス状OCが除去されているので、この二段目にまで来る元々のガス状OCはかなり少ないはずである。一方、デニューダなしの系統の二段目で測定されるガス状OCは、デニューダがないために、元々のガス状OCが1段目で吸着し切れずに二段目でもある程度存在するであろうと予想される。そこで、デニューダありの系統の二段目で測定されるガス状OCはすべて粒子状OCから揮発したものと仮定すると、デニューダなしの系統の一段目で測定されるOC（粒子状OC＋吸着したガス状OC）に対して、二段目で測定される粒子状OCからの揮発分（負のアーティフアクト）は数％しかなかった（図(1)-11）。このため、揮発の影響は、吸着に比べるとかなり小さいのではないかと考えられた。ただしこれは10月に行った試験の結果からの考察であり、今後、特に暖候期（夏季）に試験を行って考察する必要がある。

以上の実験により、次のことが明らかになった。

● 正のアーティファクト：デニューダなしのOCのうち、1～3割がガス状

● 負のアーティファクト：デニューダなしのOCに対して、揮発量は数%

● アーティファクトの影響：正＞負
● PTFEフィルタの後段の石英繊維フィルタによる補正は、過大補正になる

● デニューダなしで石英繊維フィルタを2枚重ねでサンプリングしても、元々のガス状OCは二段目にも吸着する

● 「PTFE－石英」や「石英－石英」のサンプリング系によってアーティファクトを補正することは適当でない

図(1)-8 試験 1 によって測定されたガス状OC（OC(G)），粒子状OC（OC(P)），ECの各濃度，およびガス状OCと粒子状OCの合計に占めるガス状OCの割合（OC(G)/(OC(G)+OC(P)）横軸の表示は各サンプルに使用した石英繊維フィルタの加熱処理温度

図(1)-9 試験 1 によって測定されたデニューダなし（Q），デニューダあり（DQ），デニューダなしのOCからPTFEフィルタ後段の石英繊維フィルタから分析されたOCを引いたもの（Q-TQ）の各OC濃度

横軸の表示は各サンプルに使用した石英繊維フィルタの加熱処理温度
図(1)-10 試験 2 によって測定されたガス状OC（OC(G5)），粒子状OC（OC(P)），ECの各濃度，およびガス状OCと粒子状OCの合計に占めるガス状OCの割合（OC(G5)/(OC(G5)+OC(P)）横軸の表示は各サンプルに使用した石英繊維フィルタの加熱処理温度

図(1)-11 デニューダありの系統の2段目で測定されるガス状OC（OC(G2+g2)），デニューダなしの系統の2段目で測定されるガス状OC（OC(G6+g6)），デニューダなしの系統の1段目で測定されるOC（粒子状OC＋吸着したガス状OC）に対して2段目で測定される粒子状OCからの揮発分の比（OC(G2+g2)/(OC(G5)+OC(P)））

横軸の表示は各サンプルに使用した石英繊維フィルタの加熱処理温度

## 2 ）自動モニタによる短時間での評価

2012年冬季の東京都狛江市（電力中央研究所構内）において、粒子状炭素モニタ（Sunset Laboratory、Model4）を併置してOCアーティファクトの試験を2時間単位で行った。ライン1は、付属のカーボン・デニューダを常時装着した。ライン2はカーボン・デニューダを外したが、機
差を確認するため、前後の期間にカーボン・デニューダを装着した。図(1)-12に結果を示す。左のECをみると、デニューダの有無にかかわらず両機の測定値はよく一致している。これにより、ECが粒子状物質のためデニューダを通過すること、および、その性能と測定値の機差がきわめて小さいことが確認された。これに対し右のOCは、デニューダの有無により明らかに傾向が異なる。両機ともデニューダを装着した期間は測定値がほぼ一致し、機差の小さいことが示された。その一方で、デニューダを未装着のOC濃度は、デニューダ装着のOC濃度よりも明らかに高い。デニューダを装着しない場合、ガス状のVOCが吸着される正のアーティファクトが無視できないことがわかる。24時間よりも大幅に短い平均化時間でOCアーティファクトを評価した例はほとんどないが、この試験におけるOCアーティファクトは1）の試験結果よりもかなり大きい。そのため、結果の解釈については、フィルタ法によるOC濃度データなどにより検証する必要がある。

図(1)-12　2台の粒子状炭素モニタによるEC/OC濃度の比較

## （４）ガス・粒子分配モデル単体の予測性能の検証

2011年7月の騎西で得られたガス・粒子別 $ NO_{3}^{-} $ 濃度データについて検証を行った。図(1)-13は、粒子への $ NO_{3}^{-} $ の分配率を時系列で比較したものである。ISORROPIAは新旧どちらのバージョンでも観測値をほぼ再現している。すなわち、入力データが正しければISORROPIAは妥当な計算結果を出力する。大気質モデルは硝酸塩を過大に予測する傾向にあるが、その原因はガス・粒子分配モデル以外にあると考えられる。

ISORROPIAは、ガス・粒子平衡や内部混合といった仮定の下で、実験的に得られた熱力学データに基づいてガス・粒子分配を計算する。今回、ISORROPIAがほぼ観測値を再現することが確認されたことは、観測条件にもよるものの、上述の仮定が実大気においても妥当であることを意味する。
図(1)-13 2011年に騎西で観測された硝酸塩のガス・粒子分配率と計算値の比較

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

関東地方の5地点で夏と冬に短期同時観測を実施し、$\mathrm{PM}_{2.5}$ 成分の広域・高時間分解の観測データセットを得た。その結果、ECとOCの日内変動は夏季に周期的であること、夏季の$\mathrm{NO}_{3}^{-}$ のガス比率は夜間に地域差が生じており、狛江＞騎西＞前橋となっていること、$\mathrm{SO}_{4}^{2-}$ は季節差や地域差が見られないこと、ガス態の$\mathrm{NH}_{3}$ は明瞭な地域差が見られ、前橋＞騎西＞狛江となっていること、などが明らかになった。また、係留気球を用いて、粒子数濃度やBC濃度の鉛直分布データを取得した。これらデータセットは、大気質モデリングの検証に大変有用である。

大気質モデルはOC濃度を過小に予測する傾向にあるが、その原因のひとつとしてフィルタ法のアーティファクトによるOC濃度観測値の過大について評価した。その結果、ガス成分の吸着によりOC濃度が10〜30%過大であることがわかった。このアーティファクトは地域や季節などにより変化すると考えられるが、OC濃度の測定において無視できないことが示された。今後、様々な地点でデータを蓄積する必要があるが、フィルタ・パック法によるガス・粒子分配評価は誤差の大きいことを明らかにした。

入力データが正しければガス・粒子平衡モデルISORROPIAは妥当な計算結果を出力することがわかった。つまり、大気質モデルは $ NO_{3}^{-} $ 濃度を過大に予測する傾向にあるが、その原因はガス・粒子分配モデル以外にあると考えられる。また、ISORROPIAは、ガス・粒子平衡や内部混合といった仮定の下で、実験的に得られた熱力学データに基づいてガス・粒子分配を計算する。今回、ISORROPIAがほぼ観測値を再現することが確認されたことは、観測条件にもよるものの、上述の仮定が実大気においても妥当であることを意味する。

## （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＞

本サブテーマで取得した観測データは、首都圏内5地点の水平濃度分布と1地点の鉛直濃度分布からなる大気質モデル検証用のデータである。今後、施策の検討でモデルの検証が必要な場
合、有益なデータとなる。

OCはPM_{2.5}の主要成分であるが、大気質モデルによる予測濃度は過小の傾向にある。これを改善するため様々な取り組みが進められているが、ここでは観測値が過大の可能性について検討した。フィルタ法がアーティフアクトをともなうことは環境省のPM_{2.5}成分測定マニュアルにも記載があるが、今回10～30%もの妨害が見積もられ、その影響は無視できないと考えられた。また、フィルタ法のみでガス・粒子を分別することは難しく、アーティフアクト試験には不向きであることもわかった。アーティフアクトは季節や地点により異なると考えられるが、その際には、フィルタ法以外の方法を適用する必要がある。

## 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）>

特に記載すべき事項はない。

くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない。

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 田村勇一、速水洋、香月壮亮、桐山悠祐、三浦和彦、栗林正俊、長谷川就一、森野悠、大原利真：日本気象学会2011年度春季大会（2011）.

「初冬季のつくば市における粒子状物質の鉛直分布」

2) 速水 洋、森野 悠、大原利真、栗林正俊、香月壮亮、藤田慎一、三浦和彦、桐山悠祐、田村勇一：第28回エアロゾル科学・技術研究討論会（2011）.

「初冬期のつくばにおける粒子状物質濃度の鉛直分布について～係留気球観測」

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

「初冬季の関東地方におけるPM2.5炭素成分の高時間分解同時観測」

4) 米持真一、長谷川就一、萩野浩之、関口和彦、熊谷貴美代、山口直哉、飯島明宏、速水洋：第52回大気環境学会年会（2011）.

「初冬季の関東地方におけるPM2.5無機イオンの高時間分解同時観測」

5) 長谷川就一、米持真一、萩野浩之、関口和彦、熊谷貴美代、山口直哉、飯島明宏、速水洋：第29回エアロブル科学・技術研究討論会（2012）.

「夏季と冬季の関東地方におけるPM2.5成分の高時間分解同時観測」

6) 米持真一、長谷川就一、萩野浩之、熊谷貴美代、山口直哉、関口和彦、飯島明宏、速水洋：第53回大気環境学会年会（2012）.
「関東地方におけるPM2.5無機イオンの高時間分解同時観測（2）－夏季と初冬季の比較－」

7) 長谷川就一：第53回大気環境学会年会（2012）.

「粒子状炭素成分測定におけるアーティファクトの影響検討（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、セミナー等の開催（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) 国立環境研究所：国立環境研究所特別研究報告、SR-74-2006、pp.16-17（2006）.

「大気中微小粒子状物質（PM2.5）・ディーゼル排気粒子（DEP）等の大気中粒子状物質の動態解明と影響評価プロジェクト（終了報告）」

2) 箕浦宏明: JATOP成果発表会2010、学術総合センター一橋記念講堂、2010年6月25日（2010）.「大気改善研究の概要-PM2.5夏季・冬季広域観測-」

3) Y. KONDO, N. TAKEGAWA, M. KOIKE, Y. MIYAZAKI, and Y. KOMAZAKI: Journal of Aerosol Research, 21, 287-296 (2006).

“Formation Processes of Carbonaceous Aerosols in Urban Air”

4) Y. MORINO, S. CHATANI, H. HAYAMI, K. SASAKI, Y. MORI, T. MORIKAWA, T. OHARA, S. HASEGAWA, and KOBAYASHI, S.: J. Japan Soc. Atmos. Environ., 45, 212-226 (2010).

“Inter-comparison of chemical transport models and evaluation of model performance for $ O_{3} $ and $ PM_{2.5} $ prediction: Case study in the Kanto area in summer 2007”

5) Y. MORINO, S. CHATANI, H. HAYAMI, K. SASAKI, Y. MORI, T. MORIKAWA, T. OHARA, S. HASEGAWA, and KOBAYASHI, S.: Asian J. Atmos. Environ., 4, 150-156 (2010).

“Evaluation of ensemble approach for $ O_{3} $ and $ PM_{2.5} $ simulation”

6) L. FERRENO, E. BOLZACCHINI, M.G. PERRONE, B.S. FERRINI, Z. LAZZATI, F. BRUNO, D. COCCHI, F. GRECO, G. MOCNICK, D. CAPPELLETI, L. BARCHERINI, S. ORTU, and B. MORONI: European Aerosol Conference 2009, Karlsruhe, Abstract T042A10 (2009).

“Number size distribution and chemical composition changes along vertical profiles in the Po Valley, implications for aerosol optical properties”

7) S. SURESH BABU, V. SREEKANTH, K. KRISHNA MOORTHY, MANNIL MOHAN, N.V.P.
KIRANKUMAR, D. BALA SUBRAHAMANYAM, MUKUNDA M. GOGOI, SOBHAN KUMAR

KOMPALLI, NASEEMA BEEGUM, JAI PRAKASH CHAUBEY, V.H. ARUN KUMAR and R.K. MANCHANDA : Atmospheric Research, 99, 471-478 (2011).

“Vertical profiles of aerosol black carbon in the atmospheric boundary layer over a tropical coastal station: Perturbations during an annular solar eclipse”

8) D.W. BYUN and K.L. SCHERE: Appl. Mech. Rev., 59, 51-77 (2006).

“Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system overview”

9) A. NENES, S.N. PANDIS, C. PILINIS: Aquat. Geoch., 4, 123-152 (1998).

“ISORROPIA: A new thermodynamic equilibrium model for multiphase multicomponent inorganic aerosols”

10) A. NENES, C. PILINIS and S.N. PANDIS: Atmos. Env., 33, 1553-1560. (1998).

“Continued Development and Testing of a New Thermodynamic Aerosol Module for Urban and Regional Air Quality Models”

11) C. FOUNTOUKIS and A. NENES: Atmos. Chem. Phys., 7, 4639–4659. (2007).

“ISORROPIA II: A Computationally Efficient Aerosol Thermodynamic Equilibrium Model for K+, Ca2+, Mg2+, NH4+, Na+, SO42-, NO3-, Cl-, H2O Aerosols”
# (2) 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

## （一財）日本自動車研究所

<研究協力者>

埼玉県環境科学国際センター

大阪府立大学

平成22～24年度累計予算額：13,297千円（うち、平成24年度予算額：7,243千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

サブテーマ2では、排出インベントリ面から大気質モデルのPM_{2.5}予測改善に取り組んだ。

サブテーマ1と連携した観測では、$\mathrm{PM}_{1}$ の成分別濃度を把握し、有機粒子（OA）成分中の質量スペクトルデータを取得した。このデータを統計解析により起源を解析したところ、特に郊外で二次生成と関連する含酸素有機物の寄与が高かった。今後、OAに対する一次発生と二次生成の寄与を明らかにするには、こうしたデータの取得が必須である。

無機二次粒子の前駆ガスであるアンモニア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。

わが国の排出インベントリに未計上の亜硝酸HONOについては、自動車排出ガス中のHONO濃度を実測した。その結果、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かった。この結果を基に排出量データを作成し、大気中濃度への影響を検討したが、ガス状および粒子状物質への影響はほとんどなかった。

大気質モディの過小予測が問題となっているOA濃度に関しては、PRTR法による調査データを活用して半揮発性有機化合物SVOCの排出量データを、また、東京都による調査結果から凝縮性ダスト中有機成分の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。

また、火山からの $ SO_{2} $ 排出量データを更新したところ、2010年度は約1800 Gg/年であった。

[キーワード] 排出インベントリ、SVOC、アンモニア、亜硝酸、凝縮性ダスト

### 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、大気質モデルをわが国の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。

大気質モデルの入力データとして準備しなくてはならない基本的な入力データはいくつかあるが、汚染物質排出量のデータ（排出インベントリ）は必須である。しかし、排出インベントリには依然として未把握の発生源や成分があり、その中には二次粒子成分の生成に大きく影響するものもある。また、大気質モデル用の排出量データとしては、排出量の空間分布が与えられなくて
はならない。さらに、季節に応じた変動を考慮すべきものもあるし、人間活動と気象条件の双方の影響を大きく受ける物質については時々刻々のプロファイルも求められる。そのため、これらの二次粒子の原因物質について、排出インベントリの精度を向上することが、大気質モデルの予測精度改善につながると考えられる。

本研究では、サブテーマ1と連携して観測で得られたPM中の成分濃度から発生源の寄与解析を実施すること、および、サブテーマ3に大気質モデルの入力データである排出インベントリデータの提供、について実施したが、サブテーマ2の独自の研究内容として、排出インベントリのうち、特に二次粒子生成に影響の大きい前駆物質はじめ、PM_{2.5}濃度推計に影響の大きい一次粒子に関する検討を実施した。その際、既存のデータのみならず、未把握の発生源や成分に関する検討も実施した。

## 2 ．研究開発目的

PM_{2.5}の主要成分である二次粒子は二次無機粒子と二次有機粒子に分けられる。前者の主要成分は酸性物質とそれを中和するアンモニウム塩であり、それぞれ原因物質は酸性ガスとアンモニア（NH_{3}）である。酸性ガスはNH_{3}との中和反応により粒子化するため、NH_{3}は二次無機粒子の生成に強く影響する。後者の二次有機粒子は多様な成分で構成されており、生成や由来について未解明な部分が多い。二次有機粒子は揮発性有機化合物（VOC）が大気中の酸化反応を経て粒子化したものだけでなく、もともと揮発しにくい成分が大気中で粒子化したものなどがある。

本研究では、二次粒子の推計精度を向上させる目的で、① $ NH_{3} $ の排出量推計手法の検討、季節および時刻プロファイルの検討、②亜硝酸ガスの発生源としての自動車排出ガス中の測定、排出インベントリの構築、およびそれによる大気質への影響の検討、③SVOCの排出の可能性および排出量インベントリの検討、④サブテーマ3用の火山からの $ SO_{2} $ 排出量の更新を実施した。

また、⑤サブテーマ1と連携した観測にて得られたPM中の成分濃度から発生源の寄与解析を実施し、二次有機粒子の起源別の特徴を明確にすることを目的とした。

### 3. 研究開発方法

## （１）アンモニアインベントリの精度向上

## 1 ）排出量に関する検討

現在、$\mathrm{NH}_{3}$ エミッションインベントリとして整備されているものにはKannari et al.（2007）¹ によるEAGrid2000JAPAN（対象は2000年度）、JATOP（Japan AuTo Oil Program, 2007年度～、経産省補助/委託事業）によるものがある²,³）。これら既存の2つの$\mathrm{NH}_{3}$ 排出量インベントリにおいて、推計対象の発生源カテゴリおよび推計手法に大きな違いはない。これはJATOPは基本的にKannari et al.（2007）¹ の手法を踏襲しているためである。すなわち、排出量として大きな割合を占めるのは家畜によるものであり、続いて浄化槽、人体からの排出、土壌、施肥、ペット、ガソリン自動車、肥料製造、脱硝過程からのリーク、野焼きと続く。排出量の内訳を図(2)-1に示す。図(2)-1には$\mathrm{NH}_{3}$ 排出の季節（月）・時刻プロファイルについても掲載した。これらの推計の基となる排出係数は多くが欧米のものであり、かつ、1990年代前半に推計されたものであった。プロファイルデータにいても同様である。そのため、CORINAIRの後継であるEMEPのEmission Inventory Guidebook最新版（2009年版）⁴）から、排出係数を検討し、排出量データの更新をおこなうこととした。
また、$\mathrm{NH}_{3}$ と同じ窒素化合物である二酸化窒素（$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$）に着目すると、$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$ も農業分野による排出が大きい。表(2)-1に日本国温室効果ガスインベントリ（2010）⁵より作成した$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$ 排出量を記載する。いずれも畜産や施肥において、$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$ の発生過程で$\mathrm{NH}_{3}$ が同時期に揮発する、あるいは揮発した$\mathrm{NH}_{3}$ から発生する$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$ を求める、という点で$\mathrm{NH}_{3}$ についての排出量を検討できることから、$\mathrm{N}_{2}\mathrm{O}$ 排出インベントリの算出過程における$\mathrm{NH}_{3}$ 排出量を確認することとした。

図(2)-1 既存の NH₃ 排出量（全国）および季節（月）・時刻プロファイル

表(2)-1 $ NH_{3} $ および $ N_{2}O $ 排出インベントリ（千 t/年）

発生源カテゴリ	NH3
(2000年)	N2O
(2005年)
家畜1)	266	15.3
人の発汗、ペット、下水処理	101	3.8
施肥2)	19	20.8
移動発生源	14	10.7
工業プロセス	8	5.1
発電	3	6.9
廃棄物焼却および野焼き	2	7.0
産業排気	1	7.5

1) $ NH_{3} $ は堆肥の施肥まで含む、 $ N_{2}O $ は堆肥化まで

2） $ NH_{3} $ は合成肥料のみ、 $ N_{2}O $ はすべての肥料を含む

## 2 ）季節プロファイルの検討

わが国におけるアンモニア（ $ NH_{3} $ ）排出量の大きい分野の内容は、図(2)-1に示すように農業の家畜にかかわるものである。これまでの排出インベントリの構築に使われているEMEP/CORINAIRの家畜に関わる $ NH_{3} $ 排出係数は、家畜1頭あたりの排せつから堆肥化および農地に利用されるまでの $ NH_{3} $ 排出をカバーする。そのため有機肥料の施肥による $ NH_{3} $ 排出も含まれる。
施肥で発生する$\mathrm{NH}_{3}$は、肥料種類が尿素など利用直後に$\mathrm{NH}_{3}$が揮散するものから、化学肥料など分解過程を経て排出されるものなど、形態は様々ではあるが、降水により$\mathrm{NH}_{3}$排出は激減し、また、ほとんどが10日以内に大きく減少するとされている⁴）。すなわち施肥による$\mathrm{NH}_{3}$揮散は、図(2)-1に示されるような季節プロファイルではなく施肥時期に依存すると考えられる。しかしながら、これまでの家畜からの$\mathrm{NH}_{3}$排出には、堆肥の農地への最終利用まで含めていたため、堆肥利用の際の$\mathrm{NH}_{3}$排出を分離できていなかった。そのため、家畜からの$\mathrm{NH}_{3}$排出を、畜産にかかわるものと、堆肥の施肥にかかわるものに分離し、$\mathrm{NH}_{3}$の排出の季節変化を検討することとした。

## 3 ）$\mathrm{NH}_{3}$ 排出の時刻プロファイルの妥当性検討

NH_{3}排出の日々の時刻変化についても月変化と同様に欧州における観測値がベースになっている。ここでは農業分野からの排出について、時刻プロファイルが妥当なものであるかを検討するために、表(2)-2に示す堆肥試料をもとに検討をおこなった。プロファイル測定はHORIBA株式会社製アンモニア計（APNA-360）をもちいた。測定の概念を図(2)-2に示す。

表(2)-2 使用した堆肥試料

蓄種	熟成度	副資材	堆肥成分(%)
水分	窒素分	リン酸	カリ	C/N比
豚	完熟	なし	18.6	2.98	6.72	2.18	9.4
採鶏卵	完熟	なし	15.7	2.5	7.2	5	9.8
乳肉牛混合	完熟	なし	40	1.6	3.2	2.8	21.3
乳肉牛混合	半熟	なし	50	-	-	-	-

※堆肥成分の乳肉牛混合堆肥の成分は平均値

牛堆肥（半熟）

図(2)-2 堆肥等から発生する $ NH_{3} $ のプロファイル測定

## （２）自動車からの亜硝酸ガスの測定
本研究では、これまで自動車排出ガス中に存在するであろうと言われており、かつ、反応性が高い亜硝酸ガスに注目し、シャシダイナモ試験により実測をおこなった。

## 1 ）シャシダイナモメータの概要および試験車両

試験車両をシャシダイナモメータ上で規定の走行モードにて運転し、全流希釈トンネルで希釈し、排出ガス成分の測定をおこなった。試験車両はガソリン車とディーゼル車の2車種とした。シャシダイナモメータの主要緒元を表(2)-3に、試験車両の主要緒元を表(2)-4、測定した排出ガス成分および測定原理を表(2)-5に示す。

表(2)-3 シャシダイナモメータ主要緒元

動力吸收方式	直流電気動力計
吸收容量 (kW)	110
最高速度 (km/h)	160
最大軸荷重 (kg)	2800
等価慣性質量 (kg)	500～2475
等価慣性質量調整ピッチ (kg)	25
ローラ材質・表面	アルミ・平滑
ローラ直径 (mm)	1061
ローラ幅 (mm)	600
ローラ内間隔 (mm)	750
エンジン冷却プロア	車速追従式
(最高風速 110km/h)
製造元	明電舎

表(2)-4 試験車両主要緒元

ディーゼル車	ガソリン車
車種	小型貨物車	小型貨物車
車両重量	3,225 kg	3,065 kg
排気量	2.98 L	1.99 L
試験時積載量	半積
(2名乗車+625kg)	半積
(2名乗車+625kg)
排気ガス規制	新長期規制	新長期規制
初度登録年	2008年	2006年
後処理装置	DPF	三元触媒

表(2)-5 測定排出ガスおよび測定装置

成分	測定原理	測定レンジ	装置型式
CO	NDIR	0～3000（ppm）	MEXA-7200D（堀場製作所製）
CO₂	NDIR	0～6（%）
THC	H-FID	0～5000（ppmC）
NOx	CLD	0～5000（ppm）
NO	CLD	0～100（ppm）	MEXA-1160（堀場製作所製）
NOx
HONO	蛍光吸收法	-	-
PM重量	フィルタ法	-	-

## 2 ）供試燃料および潤滑油

供試燃料は全て認証用燃料を使用した。本研究で使用した軽油の主要性状を表(2)-6に、ガソリンの主要性状を表(2)-7に示す。エンジンオイルは、メーカ指定の純正品を使用し、試験開始前にオイルフィルタとともに新品と交換した。

表(2)-6 轻油燃料主要性状
Property	Value	Test Method
Density	g/cm3	0.8284	K2249-1,2
Cetane Index	57.9	K2280
Kinematic Viscosity	mm2/s	3.544	K2283
Flash point	$ ^\circ $ C	68	K2265-3
Cold Filter Plugging Point (CFPP)	$ ^\circ $ C	-15	K2288
Pour Point	$ ^\circ $ C	-30	K2269
Sulfur	mass%	0.0006	K2251-1,2,6,7
Distillation Properties	90% $ ^\circ $ C	336.5	K2254

表(2)-7 ガソリン燃料主要性状

Property	Value	Test Method
Density	15 $ {}^\circ $ Cg/cm $ ^{3} $	0.7451	K2249-1,2
Distillation Test	10% Flow out Temp. $ {}^\circ $ C	55.5	K2254
50% Flow out Temp. $ {}^\circ $ C	90.5	K2254
90% Flow out Temp. $ {}^\circ $ C	151.5	K2254
Terminal Temp. $ {}^\circ $ C	182	K2254
residue VOL%	1	K2254
Vapor Pressure Reid Method 37.8 $ {}^\circ $ C	K Pa	65.5	K2258-1,2
Octane Content (ROM)	90.6	K2280
Chemical Analysis Method (GC)	MTBE vol% 0.5(-)	0.1(-)	K2536-2,4,5,6
Benzene vol% 0.5(-)	0.5	K2536-2,3,4
Methanol vol% 0.5(-)	0.1(-)	K2536-2,4,5,6
Kerosene vol% 1(-)	1.0(-)	K2536-2,4
Sulfur	mass%	0.0001	K2541-1,2,6,7
Lead	g/L	0.001(-)	K2255
Gum (Washing)	mg/100mL	0	K2261
Ethanol	Volume %	0.1(-)	K2536-2,4,6

## 3 ）試験モード

試験モードは、基準モードとして規制モードであるJC08モードのHotスタートおよびColdスタートモードを用いた。また、実際の市街地等の走行時の排出を把握するため、3種類の車速による実走行モードのHotスタートおよびColdスタートモード、および、計測器等の安定性を確認するため、30および60km/hでの定常試験も実施した。試験モードを表(2)-8に、走行パターンを図(2)-3に示す。

表(2)-8 試験モード

試験モード名	暖機状態	時間	最高速度	平均速度	走行距離
(s)	(km/h)	(km/h)	(km)
JC08	Cold	1204	81.6	24.4	8.17
Hot
LDV9	Cold	1005	51.4	8.8	2.4
Hot
LDV26	Cold	1111	62.8	26.1	8
Hot
LDV43	Cold	1243	71.3	43.1	14.8
Hot
定常30km/h	Hot	1200	30	30	10
定常60km/h	Hot	1200	60	60	20
図(2)-3 各試験モードの走行パターン

## 4 ）亜硝酸ガスの測定

亜硝酸ガスは、事前にFT-IR（フーリエ変換赤外分光光度計）によるディーゼル車からの排出濃度把握を試みたが、濃度が低く、検出も難しいものであった。そのため、本研究では、亜硝酸ガスを2,3-ジアミノナフタレン吸収液に溶かし、その際に生じる蛍光を蛍光検出器で測定した。吸収液に亜硝酸ガスを吸収させるにはADAMD法（Air Dragged Aqua-Membrane Denuder）を用いた。

図(2)-4にADAMD法による測定システムの概念図を示す $ ^{6)} $ 。また図(2)-5に蛍光を発する過程を示す。

## 5 ）排出ガスのサンプリング

排出ガスのサンプリングは全量希釈トンネルにより希釈した排出ガスにておこない、表(2)-6に示す測定装置で各物質の濃度を測定した。
図(2)-4 亜硝酸ガス吸収システム $ ^{6)} $

図(2)-5 亜硝酸ガスの検知原理

## （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の考慮

環境省は揮発性有機化合物（Volatile Organic Compounds、VOC）は揮発性を有し、大気中で気体状となる有機化合物の総称とし、VOC排出インベントリ調査がすすめられている。それによると86のVOC成分名があげられているが、半揮発性有機化合物（Semi-volatile Organic Compounds、SVOC）は考慮されていない。一方、わが国の化学物質排出把握管理促進法に基づき、第一種指定化学物質462物質および第二種指定化学物質100物質が指定されている（平成22年度より。それまでは365物質および86物質）。また第一種指定化学物質はPRTR（Pollutant Release and Transfer Register）法にて排出量・移動量が把握されている $ ^{7} $ 。これらの化学物質で環境省排出インベントリ調査のVOC成分と重なるものはわずか16成分である。そのため、PRTR法対象物質である第一種指定化学物質の中から、SVOCとして大気中に放出される可能性のある成分を検討した。
PRTR届出排出量は大気への放出率が明らかであるが、PRTR届出外排出量の大気への放出率は不明であったため、全国ベースで物質別のPRTR届出排出量の大気放出率を求め、PRTR届出外排出量の大気放出量を算出した。

## 2 ）凝縮性ダストの考慮

凝縮性ダストは、大規模煙源などで、従来の煙道における測定法では粒子として捕捉されないが大気中で速やかに粒子化する成分で、これまでの排出量インベントリでは、凝縮性ダストの成分のうち、硫酸塩が排ガス中の $ SO_{2} $ の5％に相当するとして考慮されている。

2008～2010年度に東京都が実施した微小粒子状物質検討会では、都内のPM_{2.5}の実態、原因物質や生成メカニズムを明らかにし、削減対策に資するために、発生源調査・大気環境調査・シミュレーションによる将来予測、などを精力的におこない、対策にむけての検討をおこなった。そのうち発生源調査では、さまざまな発生源の排出量調査だけではなく、凝縮性ダストの測定も実施している $ ^{8} $ 。測定対象となった発生源は、ガス燃料、重油、木くず、廃棄物、野焼き、船舶、たばこ（喫煙）であった（表(2)-9）。いずれも凝縮性ダストを含むPM_{2.5}としての重量および成分組成の測定結果が公表されており、主成分の有機成分以外の成分はばらつきが大きかった。

本研究では、広域モデルの濃度推計で特に課題となっているOA成分の過小評価について、排出量インベントリ側から検討するために、大規模煙源からの凝縮性ダスト中のOA成分のみの排出を考慮し、従来のPM_{2.5}として測定されたOA成分に対して、何倍に相当するOA成分が排出されるか検討することとした。

表(2)-9 凝縮性ダストの測定がなされた発生源カテゴリ

カテゴリ	燃焼方式	燃料
ガス燃焼①	ボイラ	都市ガス
ガス燃焼②	ガスタービン	都市ガス
ガス燃焼③	ボイラ	都市ガス
ガス燃焼④	ガス機関	都市ガス
重油燃焼①	ボイラ	重油
重油燃焼②	ボイラ	重油
重油燃焼③	船舶(発電機)	A重油
植物質燃焼①	ボイラ	木くず
植物質燃焼②	野焼き	稲わら
植物質燃焼③	野焼き	雑草・剪定枝
植物質燃焼④	喫煙	たばこ
電気炉	電気炉	くず鉄
廃棄物燃焼①	廃棄物焼却炉	都市ごみ
廃棄物燃焼②	廃棄物焼却炉	都市ごみ
污泥①	廃棄物焼却炉	下水污泥
污泥②	廃棄物焼却炉	下水污泥
窯業炉	窯業炉	ガラスくず
自動車	ディーゼルエンジン	軽油
## （４）サブテーマ３大気質モデル用排出量データの提供（火山からのSO₂）

サブテーマ3では、サブテーマ1で得られた観測値を検証用データとして大気質モデルを実行する。この際、排出量データはJATOPで作成されたものをベースとしており、自動車については2010年度、それ以外の固定発生源は2005年度、植物からのVOCは計算対象の気象条件に応じてそれぞれ使用しているが、変化量の大きいと考えられる火山からのSO_{2}排出は2010年度を対象としたものを準備した。

具体的には、わが国に110ある活火山から、気象庁火山月報などで$\mathrm{SO}_{2}$ 排出量が報告されているものをインベントリデータとしてまとめた。

## （５）微小粒子状物質中の成分分析

近年、大気観測や実験的な観測において、粒子状物質の化学的性状を分析するため、エアロブル質量分析計（Aerosol Mass Spectrometer、AMS、図(2)-6）が広く用いられている $ ^{9} $ 。また、得られた観測結果からOA成分の特性化を行うために、質量スペクトルの特性化や統計学手法により定量的に区分化するといった研究も行われている $ ^{9,10} $ 。本研究では、サブテーマ1が主体で実施した観測と協力し、2010年冬季および2011年夏季にAMSを用いた観測をおこない、OAの発生源の解明につながる観測データを収集する。

2010年の冬季観測は、11月24日～12月6日までの8日間に、加須（埼玉県環境科学国際センター敷地内にて、飛行時間型エアロブル質量分析計（HR-ToF-AMS）をもちいた観測を実施した。

2011年の夏季観測は、7月23日～7月29日に集中的な観測を実施した。AMSを設置した観測地点は、前橋（衛生環境研究所）、加須（埼玉県環境科学国際センター）、さいたま（埼玉大学）の3地点である。また、VOC濃度把握のために、VOCチューブ法による捕集を各地点でおこなった。チューブ（シグマアルドリッチ、Carbotrap217、および、GLサイエンス、AERO TD Tube 2）に10 mL min $ ^{-1} $ で4時間のサンプリングを行い、加熱脱着（パーキンエルマー ATD-400）・ガスクロマトグラフ質量分析計（島津製作所 QP-5050A）により分析した。分析条件等は、水戸部ら（2000） $ ^{11)} $ に準じた。加須ではプロトン移動反応質量分析計（PTR-MS）も設置した。PTR-MSはプロトンとの反応速度により濃度を決定するが、本研究では500 ppb相当の標準ガスにより較正した。さいたま（C-ToF-AMS、埼玉大学、総合研究棟、10F、地上約35 m）、加須（Q-AMS、埼玉県環境科学国際センター、2F、地上約7m）、前橋（HR-ToF-AMS、群馬県衛生環境研究所、3F、地上約10 m）にそれぞれ設置した。

各観測地点の位置を図(2)-7に示すが、AMSの外気の採取口はPM $ _{2.5} $ 用サイクロン（3 L/min）を装着し、外付けのポンプにより総流量を調整した。各AMSのイオン化効率の校正は、走査モビリティー分析器（DMA）で約300 nmで分級した硝酸アンモニウム粒子により観測前に行った。有機粒子成分（OA）と元素状炭素（EC）の観測は自動計測型の熱光学式炭素分析計（Model4, Sunset製）、黒色炭素（BC）の観測は、マルチアングル吸光光度計（Multi Angle Absorption Photometer, MAAP, Thermo Electron製）を用いて行った。これにより、PM中の重要な成分である黒色炭素（Black Carbon, BC）を測定し、AMS測定結果とあわせることによりPM中の有機物、硝酸塩、硫酸塩、アンモニウム塩、塩化物、BC濃度を把握することができる。このようにOA以外の成分を同時に測定することで、OAに影響をおよぼす気象条件や発生源状況を多角的にとらえることができる。
図(2)-6 エアロゾル質量分析計（AMS）の概念

## 4 ．結果及び考察

（１）アンモニアインベントリの精度向上

## 1 ）農業に関わる $ NH_{3} $ 排出量の推計

## a．家畜に関わる $ NH_{3} $ 排出係数の見直し

わが国で最も排出量の多い家畜からの $ NH_{3} $ 排出量を見直すため、EMEPのEmission Inventory Guidebook最新版（2009年版） $ ^{4)} $ から、排出係数を検討したところ、最新の排出係数推計手法では、排泄物の利用形態別（固体堆肥やスラリー状）により排出係数が見直されている。わが国では固体堆肥の利用が多いため、固体堆肥としての推計とした。結果を図(2)-8に示す。

図(2)-8 家畜からの $ NH_{3} $ 排出量見直し結果（2005年度、全国）

それによると、排出係数が見直されたことにより微増する結果となった。また、この排出係数には排泄物の堆肥利用までが推計されており、堆肥センターやコンポスト工場での排出も含まれ
るものとして考えられている。

## b．合成肥料の施肥による $ NH_{3} $ 排出係数の見直し

堆肥からの $ NH_{3} $ は家畜からの $ NH_{3} $ に含まれるため、ここでは合成肥料の施肥による $ NH_{3} $ 放出について述べる。施肥に伴なう $ NH_{3} $ の排出は、土壌のpH、地温、気象（降雨）、施肥回数により大きく異なる。特に尿素からの $ NH_{3} $ 排出（揮散率）は6～47%の幅があるとされている。これに対し、硝酸アンモニアからの揮散率は4%以下にとどまるとされる。 $ NH_{3} $ 揮散率は条件により大きく異なるため、揮散率のみを更新した結果、および、土温依存の揮散率について、最新の推計手法から検討をおこなった。結果を図(2)-9に示す。

図(2)-9 施肥による $ NH_{3} $ 排出量見直し結果（2005年度、全国）

それによると、更新結果は既存データと大きくは変わらないが、化成肥料および高度化成肥料の気温依存の揮散率が、他の肥料と同じ式で算出されるために、化成肥料の排出が大きく、化成肥料高度が小さく推計された結果となった。ただし、施肥による $ NH_{3} $ の発生は、これまで検討されているような土壌・地温条件以外にも、施肥時に一時的に大きく発生すること、施肥方法によっても大きく変わること（元肥、追肥）、など未考慮の部分が大きい。また一方で堆肥利用の促進などから合成肥料使用量は削減が推奨され、年々減少している。2005年度から2008年度にかけて合成肥料の使用量は3割減であり、その傾向が続いている。

### c. $ N_{2}O $ 排出量推計手法をもとにした $ NH_{3} $ 排出量推計

$ N_{2}O $ 排出量の推計においては、家畜に関わるものでは、家畜種類ごとの排せつ物排せつ量、含有N量、処理・管理方法、などの詳細な活動量が使用されている。施肥によるものは、合成肥料と堆肥など有機肥料での排出係数は共通であるが、作物の種類により $ N_{2}O $ 排出係数が定められており、単位面積あたりの投入N分を活動量とする。それぞれの過程から、畜産と施肥に関わる $ NH_{3} $ 排出量は330 Gg/年と算出され、既存 $ NH_{3} $ 排出インベントリの285 Gg/年より16%ほど大きい結果であった。

ここで、例えば排せつ物N分あたり $ NH_{3} $ 推定揮散率は乳用牛・肉用牛10%、豚20%、鶏・ブロイラー30%とされており、詳細な活動量データに対してそれらの揮散率が十分な精度をもつものかどうかなど、検討すべき点もいくつかあると考えられる。しかしながら、 $ N_{2}O $ 排出インベントリの算出手法のすぐれた点としては、EMEP/CORINAIRの排出係数では区別をつけることができなかった。
家畜からの $ NH_{3} $ 排出を、畜産によるものと堆肥の施肥との排出を独立することができるということである。

## 2 ）農業に関わる月別発生プロファイルの検討

1）(c) にて検討した\mathrm{N}_{2}\mathrm{O} 排出推計手法により、家畜からの\mathrm{NH}_{3} 排出について、畜産によるものと堆肥の施肥を分離することができた。従来の畜産からの\mathrm{NH}_{3} 排出は気温変化に応ずるとして、これまでの季節プロファイルと変わらないものを使用するとして、堆肥の使用時期を考慮した場合の、農業分野からの\mathrm{NH}_{3} 排出の月別プロファイルを図(2)-10に示す。施肥時期は、堆肥試料は冬季の使用が勧められていること、路地物の夏野菜以外は盛夏期の施肥は頻度が高くなく、一般的には春季および秋季に集中すること、を勘案して作成している。それにより、従来、排出が夏季に集中していたものが年間を通じた排出となるものと考えられる。参考に米国およびカナダにおける施肥からの\mathrm{NH}_{3} 排出の月別プロファイルも図(2)-10に示す $ ^{12,13} $ 。それによると施肥時期に集中した\mathrm{NH}_{3} 排出が起きていることがわかる。

このように $ NH_{3} $ 排出にマイルドな月別変化を与えることができたが、より実態に即したものにしていくためには、地域や農作物種類に応じた施肥時期および使用量を明確にし、それらをデータに反映していく必要があるものと考えられる。

図(2)-10 家畜からの $ NH_{3} $ 月別発生プロファイル

## 3 ）農業に関わる時刻プロファイルの検討

堆肥からの $ NH_{3} $ 揮散率について調査するため、表(2)-2に示す堆肥試料をもとに図(2)-2に示す方法で $ NH_{3} $ 排出量の温度依存性を調査した。図(2)-11にそれぞれの堆肥試料からの $ NH_{3} $ 発生量と温度の関係を示す。

それによると温度上昇に伴う発生量の増加は明らかであった。昨年度の検討では、化学肥料の施肥による $ NH_{3} $ 発生量も温度依存があるものとされていた。堆肥試料からの $ NH_{3} $ 発生量と、化学肥料からの $ NH_{3} $ 発生量 $ ^{4)} $ を比較して図(2)-12に示す。
図(2)-11 堆肥種類別の $ NH_{3} $ 発生量と温度との関係

図(2)-12 化学肥料の $ NH_{3} $ 揮散量との比較

化学肥料の揮散量は堆肥から直接排出される$\mathrm{NH}_{3}$量よりも小さいが、これは畑地から揮散量を算出する値であり、土壌にすきこまれている状態であるためと考えられる。しかし、温度と発生量の関係は類似した傾向を示している。そのため、現在もちいられている、日中を最大値とした$\mathrm{NH}_{3}$排出の時刻プロファイルは、ある程度、このような状況を反映できているものと考えられ、既存の時刻プロファイルをそのまま使用することとした。

以上の1）~3）の検討により更新された $ NH_{3} $ 排出インベントリをまとめて図(2)-13に示す。得られた $ NH_{3} $ インベントリについて、サブテーマ3にて無機二次粒子の推計精度向上に関する検討がなされた。
図(2)-13 更新された $ NH_{3} $ 排出量（全国；t/年）および季節（月）・時刻プロファイル

## （２）亜硝酸ガスの測定結果

## 1 ）自動車からの未把握発生成分の把握

ディーゼル車からのNO、 $ NO_{2} $ および亜硝酸ガスについて、各試験モードにおける希釈排出ガス中の濃度を図(2)-14に示す。それによるとNOxに比較して濃度は非常に低いが、亜硝酸ガスが検出されており、亜硝酸ガスはコールドスタートを除きNOxに対して0.28～1.1%、 $ NO_{2} $ に対して1.0～4.3%であった。また平均車速が速くなるに従い、比率が低くなる傾向であった。

図(2)-14 ディーゼル車からの各試験モードにおける希釈排ガス中の NOx および亜硝酸ガス濃度
なお、粒子カット目的のフィルタ上での亜硝酸の生成の有無および、サンプリング経路途中の$\mathrm{NO}_{2}$からの生成量については確認済みであり、計測された亜硝酸ガス濃度の補正をおこなっている。ここで、亜硝酸ガスの排出と$\mathrm{NO}_{2}$濃度の相関を図(2)-15に示す。それによると非常に良い相関を示すことがわかる。1点、相関から外れたデータについては、シャシダイナモメータへの車両のせかえ直後のデータであり、試験事前のプレコンディショングが不十分だった可能性がある。

ガソリン車についての結果を図(2)-16に示す。それによるとNOxに対してほぼゼロから1.5%であり、ほとんどが検出限界以下であった。

図(2)-15 ディーゼル車排出ガス中の NO_{2} 濃度と亜硝酸濃度の関係

図(2)-16 ガソリン車からの各試験モードにおける希釈排ガス中の NOx および亜硝酸ガス濃度
また、過去の文献による亜硝酸ガスの排出割合と比較すると、ディーゼル車では本研究と同程度であったが、ガソリン車は本研究の結果が全般的に低い値であった。

## 2 ）亜硝酸ガスの排出量インベントリの構築および広域大気質予測モデルへの影響度調査

1）における試験結果をもとに、ディーゼル車の\mathrm{NO}_{2} 走行時排出量に対し、1%または5%の亜硝酸ガスの排出量があるものと設定し、広域大気質子測モデル用の排出量インベントリを作成した。このとき、ディーゼル車からの\mathrm{NO}_{2} 排出量はJATOPの検討結果より表(2)-10のように\mathrm{NOx} 排出量の比で求めた $ ^{14)} $ 。作成した亜硝酸ガス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)-17に示す。

表(2)-10 NOx 排出量中の NO_{2} 比

NO₂	NO
ガソリン自動車(走行時および始動時)	2	98
ディーゼル自動車(走行時、長期規制まで)	10	90
ディーゼル自動車(走行時、新短期以降)	40	60
ディーゼル自動車(始動時)	10	90
産業・農業機械(ガソリン)	2	98
産業・農業・建設機械(ディーゼル)	10	90
航空機	2	98
船舶	10	90
大規模煙源	5	95
群小(業務・家庭)	5	95
小型焼却炉	44	56
野焼き	10	90

図(2)-17 亜硝酸ガス排出分布 （関東領域、2010年7月平日朝9時の例）

この排出量インベントリをもちい、昨年度、サブテーマ3で実施した「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 $ ^{15)} $ 広域モデルCMAQによる計算をおこなった。

2010年冬季および2011年夏季の主要物質の大気中汚染物質濃度を図(2)-18に示す。