Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
つきと設備設置地点数には負の相関が見られた。資源分布のばらつきが大きい場合、最適値以上に設備地点を増加させる事は、重み付きの総輸送距離は減少するものの、減少分はばらつきが少ない場合に比べて少なくなる。そのため、資源分布のばらつきが少ない場合は、より小規模、分散した処理形態が望ましく、反対に資源分布のばらつきが多い場合は、より大規模、かつ集中した処理形態が望ましいと考えられる。これらの評価結果は、サブテーマ(4)とリンクし分析に使われている。

都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価結果の一例として、東北部の遼寧省および南部の広東省における評価結果について述べる。遼寧省朝陽市、瀋陽市、電力消費量が比較的大きい錦州市においては導入可能設備容量も多いため、太陽光発電の最大発電量が大きく、結果として最大CO $ _{2} $ 排出削減量の値も大きくなった。また電力消費量の多い地級市より少ない地級市の方が、最大発電量が比較的高まる傾向にあることが分かった。遼寧省と広東省での最大CO $ _{2} $ 削減量の差の要因分析を行った結果、太陽光発電導入設備可能容量の差の要因が65%、日射量・外気温要因が14.2%、地域CO $ _{2} $ 削減原単位の差の要因が20.8%を占めることが明らかになり、導入設備可能容量の差が最も大きく寄与していることが示された。日射量・外気温の差よりCO $ _{2} $ 削減原単位の差の方が大きく寄与していることから、日射量が低い地域であっても、CO $ _{2} $ 削減原単位が大きければ、太陽光発電システムの導入により大きなCO $ _{2} $ 排出削減が見込まれる。これらの評価結果はサブテーマ(4)とリンクして分析に使われた。

## (2) 緩和技術に関わる社会的認識についての調査・分析

調査で得られたデータについては、最初に回答者の属性の確認を行った。年齢、性別はサンプリング時に各層の数を確保しているため男女がほぼ同数、年齢は10歳刻みで20歳代から50歳代まではほぼ等しい人数、山西省調査のみで対象とした60歳代は他の年齢階層に比べ約半数のサンプル数となっている。世帯所得については調査地域により分布が大きく異なっていた。北京市では、一番多く選ばれた選択肢は年収6万元～8万元であった。一方、山西省農村部での調査においては、一番多く選ばれていた選択肢は5千元～2万元であり、北京に比べて二～三分の一の収入であった。山西省都市部の分布は、北京と山西省農村部の中間に位置していた。最終学歴については、北京では、高等学校卒相当と大学卒相当の回答者が、それぞれ半数程度であった。山西省農村部では、半数強の回答者が中学校卒相当の学歴であるものの、高等学校卒相当、大学卒相当の回答者もある程度の比率を占めていた。山西省都市部は、所得だけでなく学歴においても、山西省都市部が北京と山西省農村部の中間的な位置にあった。

シナリオ及び吸入器購入コストを提示して得られた回答から、10年後の生存率増加シナリオに対する支払意志額がロジスティック分布に従っているとしてモデルを最冼法で当てはめパラメータを推定した。質問では、寿命10年間の吸入器への購入意志を尋ねており、それは10年間にわたり死亡率が0.5パーミル減少することに対するWTPに相当する。北京の調査データから推定された説明変数を含まないモデルでのWTPの中央値は、1,300元程度で、日本円に直すと15〜16万円となる。世帯所得を説明変数に導入すると、所得が高い世帯に属する回答者は支払意志がより強いという傾向が検出された。一方、山西省農村部のデータからは、WTPの中央値は北京より小さいと推定されたが所得の差ほどはWTPの差は大きくはなかった。また、所得によるWTPの差については中間層までは所得が増加するに従いWTPが大きくなる傾向が見られた。学歴については、北京においては大学卒相当のひとは高等学校卒相当のひとよりWTPが大きい傾向が見られたが、山西省農村部については若干傾向が異なった。生活習慣については、喫煙の影響は小さいが、運動習慣が無いとWTPが低い傾向があった。山西省都市部については、調査に対する回答としては支払意志が非常に弱いという結果になったが、提示額が高いと支払意志が弱くなる傾向は保たれていた。

平成24年度に調査した、技術の認識受容性についての分析のため、再生可能エネルギーである風力発電、太陽光発電、バイオマスエネルギーについての認識について質問した。各エネルギーシステムについて、少しでも知っているか否かを質問し、少しでも知っていると答えた回答者に技術毎の認識について質問を行った。風力発電、太陽光発電については、知っているという回答が7割程度で、太陽光発電の方が若干知っているとしている回答者が多かった。一方、バイオマスエネルギーについては知っているひとは2割以下であった。各技術に対しては、比較して好意的であり、また技術の種別による評価の差異は比較的小さいという結果が得られた。

## (3) 新オフセット・メカニズムにおける緩和技術のコベネフィットを考慮した技術的経済的評価

平均年齢は32.9～34.8歳、有配偶率67.6～93.2%、有職率59.3～96.0%の範囲にあった。また大卒以上の割合が8割を下回る都市は3都市のみであり、ほとんどの都市はそれを超えていた。職業別では、会社勤務（会社役員、管理職、会社員、パート）が2都市を除き約6～8割であり、残りは公務員等（公務員、教職、医者・弁護士等の専門職）と、その他（学生、主婦、退職者、無職）であった。一部の都市ではp値が10%を超える、統計的な有意性にやや劣る属性も見られたが、多くの都市の属性では統計的有意性が概ね良好であったことがわかっ
た。

平成22–24年度において取得した社会調査データを用い、限界支払い意思額を被説明変数とし、回答者や調査都市の属性や調査方法などを説明変数とする関数形構築を、ステップワイズ法による重回帰分析により試行し、関数形から得られる推計値と実測値との比較を行った。その結果、石炭使用量や自然保護区割合等が有効な説明変数であることが判った。また、推計値と実測値の差分の絶対値を実測値で除した誤差率は、全調査都市4属性のうち9割程度が50%を下回る結果となった。また、得られた限界支払い意思額をサブテーマ(4)に適用方法を検討し、他のサブテーマにおけるコベネフィットの推定を可能とした。

## (4) アジア地域におけるコベネフィットを考慮した緩和技術の導入分析

中国とインドをCDM事業のホスト国として想定したケーススタディから得られた結果を整理する。まず、ベースラインに関しては、中国では2040年頃でも石炭火力が発電量の7割以上を占めるが、2012年以降は脱硫脱硝を備えた超々臨界石炭火力の導入が急速に進む。インドでは、2030年頃でも石炭火力がもっとも大きな発電量シェアを有するが、効率の低い亜臨界石炭火力の割合が大きい。石炭ガス化複合サイクル発電、二酸化炭素回収型発電は経済的に不利で導入されなかった。天然ガス複合サイクル発電は、輸入ガスを燃料とする限り中国では経済的に導入があまり進展せず、インドでは導入が進むものの供給安定性に制約される。また、新排出規制により新設プラント、既設プラント双方に厳しい排出規制が課される中国では、2016年以降火力平均のkWhあたりSOx、NOx排出係数が非常に小さくなるのに対して、ばいじんに対する排出規制のみのインドでは、2016年以降も火力平均のkWhあたりSOx、NOx排出係数が大きい。中国、インド共に再生可能エネルギー発電に対する固定価格買い取り制度が導入されているが、再生可能エネルギー発電に対する導入促進効果は、インドの方が安価な石炭を利用できる中国よりも強く見られた。

以上の結果から、電源の多様化はインドの方が進む。また、コベネフィットについては、発電部門ではばいじんの排出に対する対策が進んでいるため、大気汚染物質排出削減のコベネフィットは主にSOxとNOxの排出削減から生じる。したがって、CDMの対象技術には優れた低SOx、低NOx性能が求められることが分かった。CDMにおいて大気汚染物質排出削減のコベネフィット効果を考慮することにより、ほとんどのケースにおいて、CDMの導入規模が拡大することが示された。ただし例外的に、中国のようにホスト国の火力発電に厳しいSOx、NOxの排出規制が既に適用されている場合には、小規模なバイオマス発電などで大気汚染物質(NOx)の排出基準を満たしていてもコベネフィット効果が負になってしまうことがあり得る。大気汚染物質排出削減のコベネフィットの効果は、再生可能エネルギー発電のCDMよりも、先進的石炭火力発電のCDMの場合に相対的に強く現れる。この傾向は、ベースラインにおける平均火力発電効率が高く、kWhあたりSOx、NOxの排出量が小さく、かつCERの価格が低いCDMの場合に、より顕著に認められる。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

①コベネフィットを考慮した環境外部性の統合評価手法を開発した。

CDM技術のエネルギーシステムについてCO_{2}排出量の緩和だけでなく大気汚染など環境影響の外部コストの評価を可能とした。 "点"データから"線"ネットワーク、そして"面"マクロな評価へと展開する手法を提案しケーススタディを実施した。

②アジア諸国を対象に分析し、あわせてデータベースを構築した。

中国やインドなど経済成長が著しく、エネルギー消費が増大しているアジア諸国・地域で分析し、エネルギー・経済・環境に係るデータベースを構築した。

③各種環境影響因子に対する支払意志額による外部コストの推計を行った。

SOx,NOx,PM2.5など大気汚染物質による健康影響だけでなく、社会資産、生物多様性、一次生産の外部コストについて、CVMならびにコンジョイント法を用いて、アジア諸国を対象に分析したのは初めての試みであった。④各種CDM技術についてのコベネフィット効果を評価した。

開発した手法とデータベースによって、先進石炭火力発電（超々臨界圧、IGCC、CO_{2}回収）、太陽光発電、風力発電、バイオマス発電などの発電技術について、2030年までのコベネフィット効果を分析することが可能となった。

## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

平成22年度に、環境省水・大気環境局水・大気環境国際協力推進室が(株)富士通総研に委託して実施しているコベネフィット型温暖化対策・CDMの推進に関する検討会において、中国での調査の実施と分析について
報告を行い、資料として活用された。また、低炭素地域社会の構築を目標とするつくば3Eフォーラムにおいて、本研究で開発したモデルであるエネルギーチェーンLCA及び地理情報システム評価法が活用され、つくば市ならびに茨城県における緩和技術オプションの選定に貢献した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

本研究成果において構築されたモデルは、茨城県のエネルギープラン作成資料として利用されることが見込まれている。また、地理情報システムを用いたミクロなエネルギー技術ライフサイクル評価と緩和技術に関わる社会的認識についての調査および緩和技術のコベネフィットを考慮した技術的経済的評価を基にしたマクロなエネルギー需給モデルによる分析結果は、CDMのみならず先進技術の普及、アジア地域と連携した緩和技術の展開などを推進する観点から、コベネフィット・アプローチに関する先進的研究としてわが国の地球環境政策へ貢献するものである。具体的には、以下に示す研究成果は行政への政策的含意として活用が期待される。

## ● 高効率石炭火力発電プラント(USC, IGCC)の積極的な導入と、石炭から天然ガスへの燃料シフト

中国の新しい大気汚染の環境基準を基にして外部コストを推計し、それをCDMベースラインに取り入れた分析を確立した。

超々臨界圧石炭火力は天然ガス火力よりも経済的な効果が大きい。IGCCは、経済的に見てUSCに比べ不利であることが判明した。中国では2040年程度まではUSCは導入されるがIGCCは導入されなかった。インド政府が目標とするCO $ _{2} $ 制約に基づいて分析した結果、電源の多様化が進み、石炭から、次第に天然ガス、原子力、水力の導入量が増加していく。IGCCの導入は見られなかった。

今回の分析で想定した現在のCO_{2}排出目標の下では、CCSは天然ガス火力よりも経済的に不利である。

既存石炭火力の性能とコストは、グリッド毎に地域差を考慮して分析した。輸送については、石炭価格をグリッド毎に変えて実際に近い形での分析が実施できた。

➢ 在来石炭火力のリプレースが重要である。

## ● 燃料輸送と電力供給網など社会基盤施設の改善と整備

火力に関しては輸送網により面展開を試みた。結果として省などの行政単位の差のみならず、行政単位内における地域差を明確にすることが可能になった。

中国国内では石炭の有効活用を積極的に実施することが重要になる。燃料輸送での削減余地は大きく、先進石炭火力導入に伴う石炭需要の抑制効果とあわせ、輸送インフラの改善が望まれる。

## ● 再生可能エネルギーのコスト削減と積極的な導入支援策

中国、インドで実施されているFITに準じて再生可能エネルギー（太陽光、風力、バイオマス）の導入量が評価された。FITはベースライン効果として導入に大きく貢献することが明らかになった。

GISで面展開を実施した。省内での分布があり、面展開をしながら点データの収集の重要性が求められる。省単位のデータではなく地域毎のデータ整備が将来的な課題として望まれる。

中国では地域差が大きく、地域ごとの最適オプションの検討が必要になることが明らかになった。SWOT分析で導入障壁を分析し、地域ごとにCDM事業による技術移転の在り方を明らかにした。

## ● 環境外部性について:

環境価値の妥当な経済的な評価を行うために、中国において支払意志額調査を実施した。大気汚染による健康被害回避のための支払意志額のおおよその値が推定され、これに影響を及ぼす要因について判明した。このことはその環境評価に係わる科学的基礎的知見の整備に貢献すると共に、得られたデータの今後の分析により所得が上昇途上にあり、急速に進む中国における環境意識形成についての知見を与えることが期待される。

コンジョイント分析を用いた、海外における複数同時の社会調査の実施例はなく、世界全体の環境影響問題へ適用しその有効性を検証した。数が少ないサンプル数で広域的な環境外部コストを分析できた。個別の環境要因のコスト評価としてはまだ課題は残されるが、概ね評価できた。

## ● コベネフィットを考慮した技術移転のあり方

インドでは環境汚染の影響が大きいため、高効率技術や再生可能エネルギーのコベネフィット効果は大きい。一方、大気汚染の改善が先行して行われている中国では、再生可能エネルギーの導入は温暖化対策としての効果が大きく、大気汚染改善のコベネフィットは小さい。再生可能エネルギーの導入は、コベネフィットの有無にかかわらず重要である。

先進火力発電の場合は、CO₂排出低減効果に比べてコベネフィットの価値が相対的に高まる傾向がある。しかし近年になって新規建設プラントの脱硫率は90％前後と高く、その効果は薄れつつある。今後は、脱硫率がまだ低い既設プラントの改造およびリプレースとして、わが国の技術によってコベネフィットの価
値が発揮されることが望まれる。

石炭輸送の最適化を実施し、鉄道などへのモーダルシフトの効果が大きいことを明らかにした。今後は供給部門以外にも、運輸・民生部門など幅広い部門において、わが国の技術移転を検討していくことが重要となる。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## < 查読付き論文 >

1) 野村 昇：日本エネルギー学会誌, 90, 1, 51-58 (2011) 「上海市における健康リスク経済評価の調査」

2) K. OKAJIMA, H. UENO and Y. UCHIYAMA: Proceedings of the International Congress on Green Process Engineering (GPE2011), 243, 875–884 (2011)

"Optimization Analysis of Coal Transportation for Introducing Advanced Coal-Fired Power Generation Technology in China"

3) A. AKHMETOV, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Proceedings of the International Congress on Green Process Engineering (GPE2011), 174, 115–123 (2011)

"Multi-Criteria Decision Analysis for Assessment of Wind Power in Kazakhstan"

4) H. SAMUTA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering (ICEE2011), A263, 1–6 (2011)

"Evaluation for the Adoption of Renewable Energy in China using Geographic Information System"

5) A. AKHMETOV, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Proceedings of the International Conference on Electrical Engineering (ICEE2011), A078, 1–6 (2011)

"Wind Power Development in Kazakhstan: Potential and Obstacles"

6) R. ETO, A. MURATA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: The Tenth IASTED European Conference on Power and Energy Systems, Crete, Greece, 414–420 (2011)

“Co-benefits of internalizing local air pollution costs in India’s power sector”

7) R. ETO, A. MURATA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Sixth Dubrovnik conference on sustainable development of energy water and environment systems, Dubrovnik, Croatia, NO.382, 1–13 (2011)

"Assessment of co-benefits from CDM projects for India's power sector"

8) M. KAWASE, K. OKAJIMA and Y. UCHIYAMA: Proceedings of the International Conference on Applied Energy (ICAE2012), A263, 1–6 (2012)

"The Geographical Distribution of the Available Area for Large-scale Photovoltaic Energy-potential Evaluations in Liaoning, China"

9) A. MURATA and E. ENDO: Journal of Energy and Power Engineering, 6, 7, 1022–1034 (2012) "Assessment of CDM Activities by a Generation Planning Model of the Chinese Power Grids"

10) R. ETO, A. MURATA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Journal of Energy and Power Engineering, 6, 12, 1925–1934 (2012)

"Including Co-benefits in the CDM of the Power Sector: A Case Study for India"

11) R. ETO, A. MURATA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: Energy Policy, 58, 7, 260–268 (2013) "Co-benefits of including CCS projects in the CDM in India's power sector"

12) M. KAWASE, K. OKAJIMA and Y. UCHIYAMA: Journal of Renewable Energy, (2013)

"Evaluation of Potential Geographic Distribution for Large-Scale Photovoltaic System in Suburbs of China" (in press)

< 査読付論文に準ずる成果発表 > 特に記載すべき事項はない

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: POWER KAZAKHSTAN 2010, Almaty, Kazakhstan (2010) "Co-benefit Approach of Mitigating Technologies toward developing Low Carbon Society in Asia"

2) 上野博史、岡島敬一、内山洋司：第27回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2011）「中国での先進火力導入における石炭輸送の地域別環境負荷分析」
3) 渡邊 望、岡島敬一、内山洋司: 第30回エネルギー・資源学会研究発表会、東京（2011）「GISを用いた中国都市域におけるSOx曝露量評価」

5) A. AKHMETOV, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: International Congress on Green Process Engineering (GPE2011), Hong Kong, China (2011)

"Multi-Criteria Decision Analysis for Assessment of Wind Power in Kazakhstan"

6) H. SAMUTA, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: International Congress on Green Process Engineering (GPE2011), Hong Kong, China (2011)

"Evaluation for the Adoption of Renewable Energy in China using Geographic Information System",

7) A. AKHMETOV, Y. UCHIYAMA and K. OKAJIMA: International Congress on Green Process Engineering (GPE2011), Hong Kong, China (2011)

"Wind Power Development in Kazakhstan: Potential and Obstacles"

8) 野村 昇: 第27回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2011）「上海市における環境意識への影響要因の分析」

9) 川瀬雅士、岡島敬一、内山洋司: 第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2012）「中国主要都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価」

10）渡邊 望、岡島敬一、内山洋司：第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2012）「中国都市域を対象とした先進火力発電技術の導入と外部性評価」

11）佐無田 啓、内山洋司、岡島敬一：第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2012）「中国における地域バイオマス発電事業の輸送費用最小化による導入評価」

12) Y. UCHIYAMA: International Workshop on a Co-Benefits Approach, Hayama, Japan (2012) "Co-benefits and Low-Carbon Societies in Asia"

13) M. KAWASE, K. OKAJIMA and Y. UCHIYAMA: The 4th International Conference on Applied Energy (ICAE2012), Suzhou, China (2012)

"The Geographical Distribution of the Available Area for Large-scale Photovoltaic Energy-potential Evaluations in Liaoning, China"

14）岡島敬一、上野博史、川瀬雅士、内山洋司：日本エネルギー学会第49回石炭科学会議、釧路（2012）「中国における石炭輸送最適化の検討と先進火力発電導入評価」

15) 野村 昇: 第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2012）「CDM評価のための大気環境価値の調査」

17) K. MURAKAMI, M. NISHIO, E. ENDO, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: The 2nd Congress of East Asian Association of Environmental and Resource Economics (EAAERE 2012), Bandung, Indonesia (2012)

“Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer”

18) M. NISHIO, E. ENDO, K. TOKIMATSU, K. MURAKAMI, M. AICHA, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: Eco Balance 2012, Yokohama, Japan (2012)

“Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer”

19) 梁建国、村田晃伸: 第28回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京 (2012) 「中国における大気汚染の環境ベネフィットを考慮したCCSの導入分析」

20) J. LIANG and A. MURATA: International Conference on Greenhouse Gas Control Technologies (GHGT-11) Kyoto, Japan (2012)

"Analysis of the CCS Considering Environment Co-benefit of Air Pollutants in China"

21） 呉 鋳軒、川瀬雅士、岡島敬一、内山洋司：第29回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京（2013）「中国内モンゴル自治区における再生可能エネルギーの導入ポテンシャル評価」

22) 藤崎美弥、内山洋司、岡島敬一: 第29回エネルギーシステム・経済・環境コンファレンス、東京 (2013) 「中国における太陽電池システム導入のSWOT分析」
27) K. TOKIMATSU, E. ENDO, M. NISHIO, K. MURAKAMI, M. AICHA, K. YOSHIDA and N. ITSUBO: The 3rd Congress of East Asian Association of Environmental and Resource Economics (EAAERE 2013), Huangshan, China (2013) "Estimating marginal willingness to pay (MWTP) for environmental improvement by co-benefit of global warming mitigation in Asian countries using conjoint analysis and benefit transfer"

### 7. 研究者略壓

## 課題代表者:內山洋司

東京工業大学大学院理工学研究科修了、工学博士、(財)電力中央研究所上席研究員、

現在、筑波大学システム情報系教授、筑波大学産学リエゾン共同研究センター長

## 研究参画者

## (1) 1):内山洋司(同上)

2): 岡島敬一

東京大学大学院工学系研究科修了、静岡大学工学部助手、筑波大学大学院講師現在、筑波大学システム情報系准教授

## (2) : 野村昇

慶應義塾大學大學院理工學研究科修了、工業技術院機械技術研究所主任研究官、

現在、產業技術総合研究所安全科学研究部門主任研究員

## (3) 1):西尾匡弘

横浜国立大学大学院工学研究科修了、工業技術院機械技術研究所主任研究官、

現在、エネルギー技術研究部門 エネルギー社会システムグループ 主任研究員

## 2 ): 遠藤栄一

九州大学大学院工学研究科修了、工業技術院電子技術総合研究所主任研究官、現在、産業技術総合研究所エネルギー技術研究部門エネルギー社会システムグループ主任研究員田晃伸

## (4) : 村田晃伸

東京大学大学院工学研究科修了、工業技術院電子技術総合研究所主任研究官、

現在、産業技術総合研究所エネルギー技術研究部門エネルギー社会システムグループ グループ長
## E-1001 アジア低炭素社会の構築に向けた緩和技術のコベネフィット研究

(1) エネルギーチェーンLCAモデル及び地理情報システムによるアジア主要地域における各技術オプションの検討

筑波大学 システム情報系

内山洋司・岡島敬一

平成22～24年度累計予算額：33,844千円

（うち、平成24年度予算額：8,975千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨]

2030年までの中国、インドなどアジア地域の数地点におけるクリーン開発メカニズム（CDM: Clean Development Mechanism）プロジェクトを想定し、技術オプション毎に地域レベルで推定されたCO₂，窒素酸化物(NOx)，硫黄酸化物(SOx)等のライフサイクル排出削減量と各種技術の導入ポテンシャルを明らかにすることを目的として研究を実施した。地域別のエネルギー供給システムとエネルギーチェーンLCAモデルに必要となるデータを文献調査によって収集を進め、北京（中国）、デリー（インド）、アルマティ（カザフスタン）、太原（中国）において現地ヒアリングを行った。成果の一例として、中国での先進火力導入における石炭輸送の地域別環境負荷分析結果では、超々臨界圧発電（USC: Ultra Super Critical power plant）を発電技術対象とし、発電技術の立地特性に大きく影響を与える石炭輸送について、詳細な検討を行なった。中国全土を対象として、石炭輸送の流れを分析し、石炭輸送からのCO₂排出量を検討するため、石炭産出の分布と発電向けの石炭需要分布を作成し輸送経路ならびに輸送費用の最適化を行った。石炭の需給分布作成や輸送経路検索にあたっては地理情報システム（GIS: Geographic Information Systems）を用い、炭鉱から発電所までのルートを検討することで、輸送コスト最小化ルートやCO₂排出量最小化ルートについて輸送量の最適化計算を行った。輸送最適化評価をエネルギーチェーン多層評価に組み合わせることで先進火力導入による石炭輸送からのCO₂削減量をより詳細に明らかにするライフサイクル分析が可能となった。

[キーワード]

エネルギーチェーン、 $ CO_{2} $ 排出、硫黄酸化物、ライフサイクル分析、GIS評価

### 1. はじめに

中国における一次エネルギー需要は2007年に世界需要全体の16%だったものが2030年には23%に達すると予測され、経済発展や人口増大に伴い今後もエネルギー消費量が長期的に増大するとみられている。また、資源別にみると、石炭、石油、天然ガスといった化石燃料の3種類の資源がエネルギー需要全体の8割以上を占めている。アジアの中でも中国では近年の経済成長によりCO $ _{2} $ 排出量が急激に伸びている。2007年における世界のCO $ _{2} $ 排出量は28,829百万t-CO $ _{2} $ に達したが、この
うち中国は20.7％を占め、ついにアメリカを抜いて世界第1位の排出国となった。エネルギー部門の中でも特に発電部門では大部分を石炭に頼った電源構成であり、CO $ _{2} $ 排出の大きな要因となっている。そのため中国をはじめとするアジア諸国において、導入される発電技術の環境評価、経済性評価が求められる。

## 2 ．研究開発目的

本サブテーマは、他のサブテーマに求められる技術オプションの基本データの収集・作成を目的としている。エネルギーチェーンLCA（Life Cycle Assessment）モデルを用い対象とするアジアの主要地域における、エネルギー需給，CO₂，SOx等の排出量を技術別に出力する。GISを用いた再生可能エネルギーの賦存量評価をあわせることで、先進火力エネルギーのみならず、再生可能エネルギーについて地域レベルでの詳細評価が可能となる。中国の先進石炭火力導入、石炭火力導入に伴うCO₂以外の汚染物質については、環境影響経路法とGISを用いて地域別にみた曝露影響を定量的に明らかにすることも目的とし、コベネフィット分析に求められるアウトプットを算出する。中国全域を対象とした石炭輸送フローの最適化を伴う先進火力導入評価を中心に実施し、加えて石炭火力発電所からの排出SOx拡散に伴う暴露評価として山西省を代表地点としたケーススタディを進めた。再生可能エネルギー導入評価として中国沿岸都市域でのバイオマス発電、集中型大規模太陽光発電、等の再生可能エネルギー導入評価を進め、先進火力導入に伴う外部性評価ならびにアジア地域において再生可能エネルギー導入評価を展開するための手法構築ならびにデータベースの構築を目標とする。

## 3 ．研究開発方法

## （１）先進火力発電の導入評価

## 1 ）エネルギーチェーンLCAモデルの概要

エネルギー源は主に石油、石炭、天然ガス、原子力、再生可能エネルギー（太陽光、風力、バイオマスなど）である。それらのエネルギー源は燃料採掘、輸送、変換・転換、利用などの流れからなるエネルギーシステムによって、エネルギーを供給している。種々のエネルギーシステムの比較をするには、エネルギー源の燃料採掘から輸送、貯蔵、変換、利用などエネルギーのサプライチェーン全体を通した客観的な評価が必要である。実際に、様々な研究機関も新規のエネルギーシステムの導入を分析する際には、エネルギーがどのようなプロセスを経て供給されるかという、サプライチェーン全体を通じた評価を行い、そのエネルギーシステムの環境性、経済性を明らかにしている。様々な経路を組み合わせたエネルギーの流れを「エネルギーチェーン」と定義し、エネルギーに関するサプライチェーン全体を考慮することでエネルギーシステムの客観的な評価を行う手法を「エネルギーチェーン評価手法」と呼ぶ。

本研究ではこのエネルギーチェーン評価手法を基に、エネルギーチェーン全体のエネルギー変換効率、CO₂排出量といった環境性、各種プロセスの利用コストといった経済性など、多層的に評価を行うことが出来るエネルギーチェーンLCAモデルを用いて分析を行う。エネルギー供給の流れを原料、採掘、前処理、海外輸送、貯蔵、転換・変換、国内輸送、利用といった経路に分類し、これらをつなぎ合わせることでエネルギーチェーンを構成する。この最小単位は1つのボックスとして取り扱われ、このボックスを組み合わせることでエネルギーチェーンを通じた評価が実施で
きる。評価内容により分析を効率シート、環境性シート、経済性シートのようにシートで分割し、各層で計算を実行することで、多層的に評価を行う。エネルギーチェーンLCAモデルの概念を図(1)-1に示す。

図(1)-1 エネルギーチェーンLCAモデルの概念

## 2 ）先進火力発電評価現地ヒアリング

詳細な技術条件を用いるために現地ヒアリングを行った。一例として2011年11月10～14日にて行った山西省太原第一発電所でのヒアリング(図(1)-2)について記す。発電所所長他2名に対応頂いた。設備容量は6基で計127.5万kWであり、亜臨界ボイラを用いている。発電所の脱硫設備は10年前に日本企業の技術供与にて乾式簡易脱硫装置が導入され、その後独自に湿式へ改良し石膏石灰法高度脱硫とのことであった。高脱硫率とされていたが、定常的なデータは入手できなかった。脱硝装置は検討中であった。これら現地ヒアリング調査結果及び文献データを元に、技術諸元を設定した。

(a)石炭火カボイラ下部

(b)脱硫工程

図(1)-2 太原第一発電所でのヒアリング

## 3 ）燃料輸送を考慮した導入評価方法

発電技術の立地特性に大きく影響を与える石炭輸送について詳細な検討を行なった。中国全土を対象として、石炭輸送の流れを分析し、石炭輸送からのCO₂排出量を検討するため、石炭産出の分布と発電向けの石炭需要分布を作成、輸送の最適化を行った。
中国の各行政区を対象に統計データ $ ^{1,2)} $ から作成した434か所の石炭供給地、228か所の需要地データより、地理情報システム(GIS: Geographic Information System)を用いて火力発電向けの石炭需給地分布を作成した。作成した石炭需給地の分布図を図(1)-3に示す。中国煤炭工業年鑑 $ ^{2)} $ の県級別地方炭鉱のデータを基に、年間産出量30万トン以上の地方炭鉱のデータが無い新疆ウイグル自治区、青海省、浙江省においては炭鉱情報 $ ^{3)} $ を基に供給地分布を作成した。供給量はエネルギーバランス表の省级別の石炭総産出量を地方炭鉱年間産出量に応じて按分して求めた。発電向け石炭需要地分布は、中国電力年鑑の設備容量100万kW以上の火力発電所情報を用いて作成した。需要量はエネルギーバランス表 $ ^{4)} $ の火力発電向け省級別石炭総需要量を発電所の年間発電電力量に応じて按分することで求めた。

石炭輸送は鉄道輸送、トラックによる道路輸送、船舶よる沿岸輸送を想定し、GISを用いて輸送ネットワークを構築した。図(1)-4に示す。各需給地間の輸送における費用または $ CO_{2} $ 排出量が最小となるルートを求めた後、輸送方法別の輸送単価および $ CO_{2} $ 排出原単位を考慮して各ルートにおける単位輸送量当たりの費用および $ CO_{2} $ 排出量を求めた。

図(1)-3 石炭供給地の分布

図1-4 输送方法別経路

表(1)-1 輸送方法別の輸送費用、CO_{2}排出原単位

輸送費用	鉄道輸送: 0.036元/t·km
トラック輸送: 0.33元/t·km
沿岸輸送:
港取り扱い費用 8.7元/t·回
距離に応じた費用
0.0115元/t·km
輸送CO2排出
原単位	鉄道輸送: 8.02g-CO2/t·km
トラック輸送: 163.8g-CO2/t·km
沿岸輸送: 17.7 g-CO2/t·km

石炭の輸送方法として鉄道輸送、道路輸送、沿岸船舶輸送を対象とし、これら複数手段の組み合わせによって輸送される。各輸送方法のCO₂排出原単位、輸送費用の設定を表(1)-1に示す。輸送費用は文献⁵,⁶を基にした。また、輸送方法別CO₂排出原単位はそれぞれの燃料消費原単位⁷と燃料のCO₂排出原単位⁸から算出している。石炭輸送最適化の際の石炭供給量は発電向けの石炭消費量
と一致させた。その省における石炭総生産量のうち発電向けの量は、各省級別の石炭消費量のうち発電向けの割合を国家鉄路による石炭の輸送実績データ $ ^{9)} $ を用いて各省級別石炭生産量のうち発電向けに使われる割合を推計し、各石炭産出ポイントの産出量に乗じた。

輸送量は線形計画法により輸送費用最小化、もしくは $ CO_{2} $ 排出量最小化として計算される。目的関数および制約条件を(1)，(2)式に示す。目的関数は炭鉱から発電所への石炭輸送量に輸送費用、もしくは $ CO_{2} $ 排出量を乗じたものの合計が最小となるように設定し、制約条件は炭鉱から出て行く石炭輸送量がその炭鉱の生産量Pを上回らない、発電所の需要Rが丁度満たされる、輸送量が負とならない、とした。

$$ \begin{aligned}\min.\quad&z=\sum_{i\in I}\sum_{j\in J}t_{ij}x_{ij}\\ s.t.\quad&\sum_{i\in I}t_{ij}\leq P,\quad\sum_{j\in J}t_{ij}\leq R,\quad t_{ij}\geq0\\&\forall i\in I,\quad\forall j\in J\end{aligned} $$

$$ \begin{aligned}&t_{ij}: 炭鉱 \ i\ から発電所 \ j\ への石炭輸送量 \\&x_{ij}: 炭鉱 \ i\ から発電所 \ j\ への石炭輸送費用、または CO_{2} 排出量 \\&P: 炭鉱の石炭生産量 ( 発電向け )\quad R: 発電所の石炭需要量 \\&I: 石炭産出ポイント \quad J: 石炭消費ポイント \end{aligned} $$

既存火力発電における石炭需要量に加え、既存火力発電の全てを先進石炭火力発電の超々臨界石炭火力発電（USC: Ultra Super Critical，効率45%）で代替した場合における石炭輸送最適化についても検討を進めた。高効率の先進火力発電を導入した場合、効率上昇に伴う石炭需要量の減少が見込まれる。また、輸送最適化および先進火力発電導入における石炭輸送最適化結果の比較対象として統計データから石炭輸送実績における輸送費用、CO₂排出量を評価した。輸送以外における環境性・経済性評価についても評価を実施した。

## （２）都市域を対象とした先進火力発電技術導入と外部性評価

中国の石炭主要産地である、山西省の省都太原市を評価地域主対象とし、山西省南西部にある運城市についても比較対象として評価を行った。これらの地域に対し、先進火力発電技術導入と外部性評価を進めた。排出源の設定として、太原市・運城市に実在する主要な石炭火力発電所をモデルとして、実在の発電所の位置と設備容量のデータを基に、太原市・運城市にそれぞれ2ヶ所の発電所を設定した $ ^{1,10)} $ 。各発電所の年間設備利用率は75%とし、年間発電量を算出した。排出源である発電所からのSOx排出量は、年間発電量に発電量当たりのSOx排出原単位を乗じて、平均排出量として算定した。排出原単位は、設備容量に応じた値を用いた。人口統計を基に、1km四方のグリッドで構成されるGISメッシュデータを構築した。図(1)-5に、作成した太原市および運城市の1km人口メッシュデータおよび発電所立地設定を示す。
図(1)-5 太原市（左）・運城市（右）の人口分布と発電所立地設定

風況分析にはSYNOP（地球実況気象通報式）によって得られた観測データを用いた。一日ごとの観測データ一年分から年間平均風況を算出した。一日ごとの観測データ一年分から年間平均風況を算出した。一日のデータは4回（0時、6時、12時、18時）の観測データから構成されている。2009年度のSYNOPデータを使用した、太原市における年間平均風況を図(1)-6に示す。

(a)年間風向分布 [頻度]

(b)年間風速分布 [m]

図(1)-6 太原市の方位別風況分布

拡散シミュレーションを含めた全ての分析をGIS上で行い、評価を進めた。汚染物質の拡散予測に用いる大気質モデルとして、都市域大気汚染の被害評価に一般的に用いられるガウシアンプルームモデルを用いた。本研究で用いるモデル式を(3)式に示す。

$$ C_{(x,y,z)}=\frac{Q}{2\pi u\sigma_{y}\sigma_{z}}\exp\left[-0.5\left(\frac{y}{\sigma_{y}}\right)^{2}-0.5\left(\frac{z-H}{\sigma_{z}}\right)^{2}\right] $$
C : 物質濃度$\left[\mathrm{kg}/\mathrm{m}^{3}\right]$

R : 排出源からの風下距離[m]

z : 排出源からの鉛直方向距離[m]

Q : 排出強度[kg/s]

U : 平均風速[m/s]

$\sigma_{y}\sigma_{z}$ : 拡散パラメータ[m]

$H_{e}$ : 有効煙突高[m]

暴露量シミュレーションでは、両市の2ヶ所の発電所に対して、脱硫の有無について2つのシナリオで評価を行った。設備容量1000MWを超える比較的大型の石炭火力発電所に対しては、高度脱硫装置（脱硫率95%）を、1000MW以下の中小型石炭火力発電所に対しては簡易脱硫装置（脱硫率40%）を導入するとした。高度脱硫装置の初期費用及び運転費用は669元/kW、5794万元/基とし、簡易脱硫装置についてはそれぞれ476元/kW、1700万元/基とした。

これらの前提条件に基づき、拡散シミュレーションによって求めた $ SO_{2} $ 濃度分布を用いて曝露量評価を行った。1kmメッシュのセルごとに $ SO_{2} $ 濃度と人口分布データを乗じて算出を行った。被害量Rの推計には日本版被害算定型影響評価手法（LIME; Life-cycle. Impact assessment Method based on Endpoint modeling）の被害係数を用いた $ ^{[11]} $ 。

## （３）再生可能エネルギー導入評価

## 1 ）地域バイオマス発電の輸送費用最小化による導入評価

農産系のバイオマスである稲、麦、トウモロコシの生産によって発生する残渣を対象とした。開発した経済分析モデルの概要を図(1)-7に示す。モデルでは、GISを用いて、バイオマスの利用可能量、および輸送距離を推計し、GISの推計から得られたデータを用いて輸送費用最小化問題を解いた。輸送費用最小化問題の解を基に、地域におけるバイオマス利用の費用便益分析を行った。

図(1)-7 分析手法の概要

各農産バイオマスは、各省における穀物生産量 $ ^{12,13} $ から穀草比を用いて推計した。表(1)-2に各バイオマス資源の前提条件を示す。各メッシュのバイオマス生産面積としては、稲は水田、麦、およびトウモロコシは畑の面積を使用した。バイオマスの貯蔵コストは無視し、年間を通じてバイオマスが継続的に得られると仮定した。バイオマス資源の購入単価には、前処理費用が含まれ
た値を用いた $ ^{14)} $ 。

対象地域は、中国における各電力グリッドから広東省、湖南省、山西省、遼寧省、長江下流域3省（上海市、江蘇省、安徽省）とした。また、特に農産バイオマスの賦存量が多い地域として、河南省、および山東省を対象に分析を行った。エネルギーの転換設備として、蒸気ボイラ発電を想定し、表(1)-3に示す前提条件で分析を行った。

表(1)-2 バイオマス資源の前提条件

穀草比	利用可能率[%]	低位発熱量[MJ/t]	購入単価[元/t]
稲	1:0.623	60	12545	224
麦	1:1.366	60	14635	224
トウモロコシ	1:2.0	60	15472	224

表(1)-3 エネルギー転換設備・経済性分析の前提条件

年間稼働日数 [d/yr]	365
施設稼働時間 [h/d]	15
スケール係数 $ \alpha $	0.7
最大発電効率 [%]	30
借入金利	0.03
償却年数 [yr]	15
基準建設費用 [百万元]	293.3
基準施設規模 [t/h]	31.4
輸送単価 [元/t·km]	0.5
バイオマス購入単価 [元/t]	224
O&M費用単価 [元/t]	75
所得稅 [%]	33
地方稅教育稅 [元/t]	2.26

バイオマス利用可能量は、中国各省内のバイオマス利用可能量の密度を一定と仮定し、メッシュ毎の土地利用面積に比例して、案分推計した。メッシュ毎の利用可能量を求める算出式を(4)式に示す。

$$ q_{i}=\left(a_{i,c}\Big/\sum_{i\in N}a_{i,c}\right)\cdot\mathcal{Q} $$

Nはバイオマス生産地点数、iは各メッシュの番号であり、cは県級市番号である。 $ q_{i} $ は各メッシュのバイオマス利用可能量 $$ t $$ であり、 $ a_{i,c} $ は各メッシュのバイオマス生産面積 $$ km^{2} $$ である。Qは各省におけるバイオマス利用可能量 $$ t $$ である。

輸送距離を正確に計算するために、道路網データをGISに取り入れて推計した。輸送距離の算出式を(5)式に示す。

$$ d_{ij}=d_{ik}+d_{jl}+d_{kl} $$
jはエネルギー転換設備の立地候補地点番号、 $ d_{ij} $ はij間の距離[km]、 $ d_{ik} $ 、 $ d_{jl} $ はi、jから道路上の最短距離にある地点k、 $ 1\wedge $ の距離[km]、 $ d_{kl} $ は道路上の地点k、1間の距離[km]である。バイオマスの生産地点をメッシュの重心点、エネルギー転換設備の立地候補地点を県級市の重心点と仮定した。輸送距離の推計手法の概略図を図(1)-8に示す。

図(1)-8 輸送距離の推計

輸送費用最小化を、施設配置問題であるpメディアン問題を適用して推計した。設備の建設費用と輸送費用のトレードオフを解決するためには、設置地点・処理規模・設置数の3要因を考慮する必要がある。本研究では、需要点をバイオマスの生産地点と見なし、設備設置地点数を外生的に与えて、輸送費用最小化問題を解き、設置地点・処理規模を決定する。次に、その解から事業全体の損益が最大となる設置数を得る。輸送費用最小化問題の目的関数を(6)式に示す。

$$ \min.C_{t}=\left\{\sum_{i\in N}^{N-M}\sum_{j\in M,i\neq j}^{M}\left(q_{i}\cdot d_{ij}\cdot x_{ij}\right)\right\}\cdot P_{t} $$

輸送費用は重み付き総移動距離を最小化する問題を解き、輸送単価を乗じて算出した。 $ C_{t} $ は輸送費用[元]、 $ P_{t} $ は輸送単価[元/t·km]、Mは設備設置候補地点数である。 $ x_{ij} $ は整数変数であり、i地点から生産されたバイオマスがエネルギー転換設備設置地点jにおいて処理される場合は1、処理されない場合は0となる。制約条件を以下に示す。

$$ s.\ t\ \sum_{j\in M}x_{_{jj}}=F $$

$$ \sum_{j\in M}x_{ij}=1,\forall i\in N $$

$$ x_{ij}\leq x_{jj},\forall i\in N,j\in M,i\neq j $$

$$ d_{i j}=0\quad\mid\quad i=1,2,3,\quad\cdots\quad,\quad M $$
(7)式はエネルギー転換設備の設置数を制約する式であり、 $ x_{jj} $ の合計がエネルギー転換設備の設置地点数Fである。(8)式は、ある地点で生産されたバイオマス資源が、複数のエネルギー転換設備間での競合されることを避けるための制約式である。(9)式は、エネルギー転換設備が存在しない地点に、バイオマス資源が配分されることを防ぐ制約式である。(10)式は、設備設置候補地点数までのバイオマス生産地点が、最適化の計算上で目的関数に加算されるようにするための制約である。

転換設備の建設費用を(11)式に示す

$$ C_{_{c}}=P_{_{c}}\cdot\left(e/e_{_{c}}\right)^{\alpha} $$

$ C_{c} $ は転換設備の建設費用[元]、 $ P_{c} $ は基準建設費用[元]である。eは推計の対象となるエネルギー転換設備の処理規模[t/h]である。 $ e_{c} $ は基準となる処理規模であり、処理規模の大きさに対してスケール係数 $ \alpha $ を乗じて、スケール効果を考慮した。年間あたりの建設費用を(12)式に示す。

$$ C_{c y r}=C_{c}\cdot\left\{I R/\left(1-\left(1+I R\right)^{-D P}\right)\right\} $$

$ C_{cyr} $ は年間あたりの建設費用[元]、IRは借入金利、DPは償却年数[yr]である。

## 2 ）都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価

地域性を考慮して中国の主要都市域における集中型太陽光発電システムの導入評価を遼寧省および広東省を対象として行った。評価対象は大規模なシステムを前提とし、20MW以上の設備容量をもつ集中型太陽光発電システムとした。システムを構成する太陽電池のアレイは地上架台設置型、設置方向は真南、設置角度は設置地点の緯度と同じとした。またモジュールは結晶系のものとした。導入可能面積は集中型太陽光発電システムが導入可能となる導入制約条件を満たす土地の面積とした。GIS上で評価対象地域を1km×1kmに区分されたメッシュ（1kmメッシュ）毎に導入可能面積を算出した。本研究では導入制約条件を下記①～③とした。この導入制約条件の①～③を満たすメッシュを順に抽出し、最終的に導入可能面積を持つメッシュを抽出した。

① 人口密度5,000人/km $ ^{2} $ 以上の人口密集地から4km以上8km以内 $ ^{15)} $ のメッシュ

②傾斜勾配1%以下を満たすメッシュ

② 海岸付近を除く草地・未利用地面積を持つメッシュ

導入制約条件①は都市中心部の発展および集中型太陽光発電システムは電力需要地付近への導入が望ましいことを理由に設定した。この制約条件で必要な5,000人/km²を満たす人口密集地を明らかにするために、人口統計データを用いた。導入制約条件②は集中型太陽光発電システムの設置コストを増加させないために平坦な土地が必要という理由から設定した。この制約条件で必要となる傾斜勾配はChina Historical GISの数値標高モデル(Digital Elevation Model: DEM)データ $ ^{16)} $ をGISにより解析し算出した。導入制約条件③は導入の可能性が高い土地という理由から設定した。この制約条件で必要な草地・未利用地の面積にはGIS用1kmメッシュ土地利用データ $ ^{17)} $ を用いた。導入可能設備容量は1kmメッシュ内の導入可能面積に単位面積当たりの設備容量を乗じること