Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## 1 ）大気汚染物質排出インベントリ、技術導入モデル、抑制技術に関する動向調査

アジア地域をカバーする排出インベントリとして、REAS、LTP（中国・日本・韓国）、ACCESS、EA-Grid、EDGAR、GEIAを、対策技術モデルとしてRAINS-GAINSをレビューした。また、SO_{2}、NO_{x}排出抑制技術の近年の動向を調査し、各種技術の性能値等を整理して、技術導入モデルの開発に使用した。

## 2 ）技術導入モデルの開発

## a 技術導入モデル

大気汚染物質対策技術を導入することによる排出抑制効果とそのために必要な費用を算定するための技術導入モデルを開発した。開発したモデルを中国の省市自治区に適用し、検証した。GAINS-China モデルを利用した算定プロセスの対象物質は $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ 、 $ PM_{2.5} $ 、排出源種類は固定排出源（燃焼、産業プロセス）、移動排出源、非産業の燃焼（家庭等）、農業等である。ここで考慮した削減対策は、 $ SO_{2} $ に関しては低硫黄燃料の使用、炉内脱硫、排煙脱硫、産業プロセスでの排出削減、 $ NO_{x} $ に関しては燃焼管理、排煙脱硝、産業プロセスでの排出削減、移動排出源の排出規制、 $ PM_{2.5} $ に関しては集じん装置、燃焼施設のメンテナンス、移動排出源の排出規制等である。これらの技術導入による $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ 、 $ PM_{2.5} $ の排出削減量と削減コストの算定手法を作成した。

## b コベネフィット評価モデル

GHG対策と大気汚染対策とのコベネフィットを評価するため、GAINS-Chinaの大気汚染対策評価機能とAIM/CGEモデルを連携させた。AIM/CGEモデルではGHG対策をインプットとして削減効果を評価することで、CO $ _{2} $ 削減対策コスト、CO $ _{2} $ 排出量、エネルギー消費量の将来予測という3つのアウトプットを提供する。このうちのエネルギー消費量の将来予測をGAINS-Chinaモデルに入力することで大気汚染物質の排出量と削減コストを評価した。GAINS-Chinaモデルを用いて大気汚染物質対策技術の導入効果を評価することにより、大気汚染物質の排出量、削減コストをアウトプットとして提供し、合わせてコベネフィット効果の定量化が可能となった。

## 3 ）技術導入による排出削減量ならびに必要コストの評価

中国の産業拠点都市域を対象にして、大気汚染排出量と産業活動のデータベースを構築して、大気汚染物質削減の要因分析を行い、技術導入の都市モデルを開発した。続いてGAINSモデルを中国の特性に応じて修正し、$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、$\mathrm{PM}_{2.5}$の省および主要都市ごとの発生量を予測し、その削減コストを定量化した。将来ケースとしてベースラインケース(Policy)、全く対策を導入しないケース(No policy)を想定した。中国全土の大気汚染排出量の将来変化を図7に示す。大気汚染削減技術を実施すること(Policyケース)により、中国内の$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、および$\mathrm{PM}_{2.5}$の排出量は、2030年ではNO policyケースに比べてそれぞれ56.2%、46.3%、44.4%削減される。省および主要都市の大気汚染物質削減量と削減コストを図8に示す。$\mathrm{SO}_{2}$では吉林省、黒竜江省、青海で単位削減コストが最も高額となった。四川省と重慶は単位削減コストが最低となった。石炭の品質が単位削減費用に影響を与える最大の要因であることが明らかになった。$\mathrm{NO}_{x}$ではチベット、海南省、青海は単位削減コストが高額となった。山東省、江蘇省、河北省と河南は単位削減コストが最低となった。しかし、$\mathrm{NO}_{x}$の単位削減コストの変動は比較的小さい。$\mathrm{PM}_{2.5}$は単位削減コストの変動は比較的小さい。上海、天津、甘粛省、新疆ウイグル自治区と北京は単位削減コストが高額であり、江西省は単位削減コストが最低であった。

図7 中国全体の大気汚染排出量の将来変化予測
図8 省、主要都市別の大気汚染物質の削減量と削減コスト

## 4 ）GHG対策と大気汚染物質対策のコベネフィット評価

中国全体の $ SO_{2} $ 、 $ NO_{x} $ 、 $ PM_{2.5} $ 削減とGHG削減のコベネフィット効果を算定した（対象年は2020年とした）。GHG対策に伴う燃料消費削減による $ SO_{2} $ 削減のコベネフィットは22Mt（ $ SO_{2} $ 削減対策を実施しない場合のGHG対策有無の差）であると推定された。しかし、実際には $ SO_{2} $ 削減対策が導入されており、これを考慮したコベネフィットは13Mt（ $ SO_{2} $ 削減対策を実施した場合のGHG対策有無の差）と推定された。削減コストに関しては、GHG対策を導入することにより、 $ SO_{2} $ 削減コストは470億ユーロから380億ユーロまで減少した。このことからコスト上のコベネフィットは90億ドルと見積もられた。 $ NO_{x} $ では、同様にGHG対策に伴う $ NO_{x} $ 削減のコベネフィットは6Mtであり、 $ NO_{x} $ 削減対策を考慮したコベネフィットは5Mtとなった。しかし削減コストは、GHG削減対策の有無によらず同程度であった。これはGHG対策が $ NO_{x} $ 削減コストに影響しないためである。

地域別のSO₂、NOₓ単位削減コストと地域経済の差を比較した結果として、地域を5つに分類することができた。SO₂に関する結果を図9に示す。第1分類の地域（黄色）は山東省、江蘇省、浙江省などの産業集約型地区であり、一人あたりGDPが高く、総削減量も高い地域である。結果としてこれらの地域の単位削減コストはそれほど高くない。第2分類の地域（青色）は貴州省、広西自治区、重慶市などの産業集約型地区であり、一人あたりのGDPが低く、総削減量は高い地域で、単位削減コストは最も低いグループである。第3分類の地域（灰色）は四川省であり、低品質の石炭（高硫黄含有量）のために総削減量が大きく、単位削減コストが低い。残る2つの分類の地域では単位削減コストが相対的に高い。第4分類の地域（赤色）は北京と上海であり、最も経済開発の進展した地域である。一人あたりGDPは最も高く、技術を実装するためのコストが高いと考えられる。結果として単位削減コストは高い。第5分類の地域（緑色）は黒龍江省、吉林省であり、高品質の石炭（低硫黄含有量）を使用しているために総削減量は小さいが、単位削減コストは高い。

図9 地域別のSO_{2}削減コストと一人あたりGDPの関係

（3）温暖化対策とのコベフィット評価も含めた総合的な大気汚染物質削減シナリオの策定（サブテーマ3）

IPCC第五次報告書における気候モデルの入力データとなったRCPs（代表的濃度経路）の排出インベントリと、本テーマで改良されたREASv2では排出量に違いがある。その結果、REASv2を用いてRCP6（将来の放射強制
力を6.0W/m²に安定化するような排出経路)を再現すると、2100年のCH_{4}排出削減に要する限界削減費用は26%低下した。これに伴って、世界全体の2100年のGDPは0.2%押し上げられた。また、CO_{2}及びN_{2}Oの2100年における限界削減費用は、それぞれ15%、22%上昇した。このように、GHGをはじめその他のガスの現状排出量が異なることで、将来の目標達成に要する費用等が異なることが示された。こうした結果から、現状の排出インベントリの不確実性を下げることの重要性が示唆された。

また、大気汚染対策に関するモジュールを改良したモデルを用いて、環境研究総合推進費S-6で示された低炭素社会シナリオにおける大気汚染物質の排出量の評価を行った。その結果、低炭素社会シナリオでは、2030年の大気汚染物質の排出量に大きな差は見られないが、なりゆき社会（BAU）シナリオでは、大気汚染対策の有無が2030年の排出量に大きな影響を及ぼす。また、低炭素社会シナリオでも、大気汚染対策の有無によって2020年の排出量に大きな違いが見られ、大気汚染対策は低炭素社会シナリオにおいても有効であることが示唆された。あわせて、こうした社会経済活動の定量的な情報も定量化し、サブテーマ1の将来推計に提供した。

このほか、中国の省別モデルを用いて$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、$\mathrm{NMVOC}$の2030年の省別排出量推計を行った。その結果、世界モデルによる結果と同様に、温暖化対策の導入により、大気汚染物質の排出削減効果が見られた。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

本研究で開発された排出インベントリREASv2は、詳細発生源毎の排出量と主要発生源毎の排出量グリッドデータがインターネットを通じて一般に公開され、また、国際的なモデル間相互比較研究（MICS-Asia、TF HTAP）の排出インベントリに採用された。これらを通して、世界各国の大気質、気候変動に関する研究に活用され、大気環境科学の発展に大きく貢献している。また、REASv2は、衛星観測データを基にした排出量逆推計モデルに関する国際研究プロジェクトGlobEmissionでも活用され、ボトムアップ、トップダウン両アプローチから、排出インベントリ研究の国際的な推進・発展に貢献した。大気汚染物質対策技術を導入することによる排出抑制効果とそのために必要な費用を算定するための技術導入モデルを開発した。更に、アジア太平洋統合評価モデル（AIM）と連携させることで、アジア地域における大気汚染対策とGHG削減対策のコベネフィットを定量化する評価モデルを構築した。これらのモデルは、アジア地域における排出削減策や将来シナリオに関する研究の進展に貢献するものである。

## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

環境省の「光化学オキシダント調査検討会」、「越境大気汚染・酸性雨対策検討会」における報告書の取りまとめにおいて、本研究で開発した排出インベントリREASv2の知見が活用された。また、EANET活動における国際研修会や2013年2月にバンコクで開催されたCCAC会合などにおいて研究成果を発表する事により、東アジアの広域大気環境政策の推進に貢献した。S-7主催の公開シンポジウムを始めとしてPM_{2.5}や光化学スモッグをテーマとした一般市民向け講演会などにおいて研究成果を紹介する事により、広域大気汚染に関する科学的知識の普及に貢献した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

REASv2は、アジア諸国における大気汚染物質・地球温暖化関連物質の排出量データとして公開されている。このデータベースは、アジア地域の温暖化対策、大気汚染対策、及びそれらの共便益を考慮した大気環境政策を検討する上で基礎となるデータであり、TEMMやEANET等を通して広域大気汚染政策への貢献が期待できる。また、本研究によって、中国の地域ごとに「費用対効果の高い」対策を提案することが可能になり、「大気汚染に関する日中韓三力国政策対話」に基づく今後の協力において活用されることが期待される。更に、温暖化対策と大気汚染対策の関係を把握し、大気汚染対策技術の効果を分析することが可能になったことから、特に発展途上国において喫緊の課題である大気汚染対策と、重要性が認識されつつも取り組みが進まない温暖化対策を同時に検討することが可能となった。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

<査読付き論文>
1）金田百永、藤田壮、大西悟：土木学会論文集G（環境），環境システム研究論文集，40, 68（6），II_507-II_516（2012）

「大气汚染防止対策の電力集約度低減効果」川崎市公害政策の公害を分析

2) N. YOSHIDA, Y. WU, T. KANAZAWA, Y. YAMAMOTO, T. FUJITA, T. OKADERA, Y. GENG: Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. G (Environmental Research), 69 (6), 383–390 (2013)

“Multi-Regional Carbon Footprint Reduction in Steel Sector in China due to Low Carbon Technology Implementation”

3) H. DONG, Y. GENG, X. FENG MING, T. FU JITA: Energy Policy, 57, 298–307 (2013)

“Carbon footprint evaluation at industrial park level: A hybrid life cycle assessment approach”

4) H. ZHANG, L. DONG, L. H. LI, B. CHEN, Q. TANG, T. FUJITA: Sustainable Energy Technologies and Assessments, 2, 67–80 (2013)

“Investigation of the residual heat recovery and carbon emission mitigation potential in a Chinese steelmaking plant: A hybrid material/energy flow analysis case study”

6) Y. GENG, H. ZHAO, Z. LIU, B. XUE, T. FUJITA, F. XI: Energy Policy, 60, 820–826 (2013)

“Exploring driving factors of energy-related CO $ _{2} $ emissions in Chinese provinces: A case of Liaoning”

7) M. KANADA, T. FUJITA, M. FUJII, S. OHNISHI: Journal of Cleaner Production, 58, 92–101 (2013) "The long-term impacts of air pollution control policy: historical links between municipal actions and industrial energy efficiency in Kawasaki City, Japan"

9) L. DONG, T. FUJITA, H. ZHANG, M. DAI, M. FUJII, S. OHNISHI, Y. GENG, Z. LIU: Energy Policy, 61, 864–873 (2013)

“Promoting low-carbon city through industrial symbiosis: A case in China by applying HPIMO model”

10) H. ZHANG, L. DONG, H. LI, T. FUJITA, S. OHNISHI, Q. TANG: Energy Policy, 61, 1400–1411 (2013) "Analysis of low-carbon industrial symbiosis technology for carbon mitigation in a Chinese iron/steel industrial park: A case study with carbon flow analysis"

11) M. KANADA, L. DONG, T. FUJITA, M. FUJII, T. INOUE, Y. HIRANO, T. TOGAWA, Y. GENG: Energy Policy, 61, 1322–1331 (2013)

“Regional disparity and cost-effective SO2 pollution control in China: A case study in 5 mega-cities”

12) H. DONG, Y. GENG, J. SARKIS, T. FUJITA, T. OKADERA, B. XUE: Science of the Total Environment, 442, 215–224 (2013)

“Regional water footprint evaluation in China: A case of Liaoning”

13) Y. GENG, M. ZHIXIAE, B. XUE, W. REN, Z. LIU, T. FUJITA: Journal of Cleaner Production, 58, 82–91 (2013)

“Co-benefit evaluation for urban public transportation sector—A Case of Shenyang, China”

14) Y. GENG, K. LIU, B. XUE, T. FUJITA: Journal of Cleaner Production, 61, 13–19 (2013) "Creating a "green university" in China: A case of Shenyang University"

15) H. DONG, S. OHNISHI, T. FUJITA, Y. GENG, M. FUJII, L. DONG: http://www.eventure-online.com/eventure/publicAbstractView.do?id=230560&congressId=7224 (2013) "Achieving carbon emission reduction through industrial & urban symbiosis based on hybrid LCA"

16）鵜野伊津志，板橋秀一，弓本桂也，入江仁士，黒川純一，大原利真：大気環境学会誌，48，223-233(2013)

$$ NO_{2} $$
18) J. KUROKAWA, T. OHARA, T. MORIKAWA, S. HANAYAMA, G. JANSSENS-MAENHOUT, T. FUKUI, K. KAWASHIMA, H. AKIMOTO: Atmospheric Chemistry and Physics, 13, 11019–11058 (2013) "Emissions of air pollutants and greenhouse gases over Asian regions during 2000–2008: Regional Emission inventory in Asia (REAS) version 2"

20) L. DONG, F. GU, T. FUJITA, Y. HAYASHI, J. GAO: Energy Policy, 65, 388–397 (2014)

“Uncovering opportunity of low-carbon city promotion with industrial system innovation: Case study on industrial symbiosis projects in China”

22) H. DONG, Y. GENG, T. FUJITA, D.A. JACQUES: Energy, 67, 276–283 (2014)

“Three accounts for regional carbon emissions from both fossil energy consumption and industrial process”

## <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) J. KUROKAWA: GlobEmissions User Consultation Workshop, Frascati, Italy (2009)

“Introduction of REAS and adjoint inverse modeling of $ NO_{x} $ emissions over eastern China using satellite observations”

2) 竹内浄、濱野裕之、藤田壮、中山忠暢:第37回環境システム研究論文発表会，同講演集，55-60（2009）「川崎市臨海部における観測による海陸風の都市熱環境への影響の考察」

3) 黒川純一，大原利真，鵜野伊津志：第51回大気環境学会年会（2010）

「衛生観測データと化学物質輸送モデルを基に推計した中国NO $ _{x} $ 排出量のトレンド及び季節変化」

4) 藤田壮、藤井実、平野勇二郎、陳旭東、大西悟:環境科学会2010年会，同講演予稿集（2010）「コベネフィット都市に向けた環境技術政策評価－川崎市における算定システム－」

5) 藤田壮，陳旭東，鵜飼隆広，新井理恵悟：第38回環境システム研究論文発表会，同講演集，145-148 (2010)

「地域循環圈形成に向けての考察とシステム提案」

6) 藤田壮: 法政大学低炭素都市シンポジウム（2010）「低炭素都市への取り組みと国際連携の期待」

7) 黒川純一，大原利真，鵜野伊津志:第17回大気化学討論会（2011）「アジアにおける排出インベントリ高精度化に関する研究」

8) T. FUJITA, M. FUJII, K. CHIN, Y. GENG, S. OHNISHI: ISIE Asia-Pacific Meeting & ISIE MFA-Con Account Meeting, Program (2011)

“Strategic planning system for co-benefit eco-industrial developments and circular regions”

9) T. FUJITA: 4th Japan China Science Forum (2011)

“Urban simulation system research to evaluate low carbon effects of circular cities and regions”

10）黒川純一，大原利真，森川多津子，茶谷聡，中塚誠次，華山伸一，櫻井達也：第53回大気環境学会(2012)

「アジアにおける大気汚染物質・地球温暖化関連物質排出量の近年の状況：アジア域排出インベントリREAS version 2.0」

11) J. KUROKAWA, T. OHARA: GlobEmission User Workshop, Frascati, Italy (2013) "REAS version 2 and comparison with GlobEmission products"

12) H. DONG, S. OHNISHI, T. FUJITA, Y. GENG, M. FUJII, L. DONG: 19th SETAC Europe LCA Case Study Symposium, Abstracts (2013)

“Achieving carbon emission reduction through industrial & urban symbiosis based on hybrid LCA”
### 7. 研究者略壓

課題代表者:大原利真

北海道大学工学部卒業、現在、独立行政法人国立環境研究所地域環境研究センター長

## 研究分担者

1－1）大原 利真 同上

## 1 −2）黑川 純一

東京大学理学部卒業、現在、一般財団法人日本環境衛生センターアジア大気汚染研究センター主任研究員

## 2 ）藤田壮

東京大学工学部卒業、現在、独立行政法人国立環境研究所社会環境システム研究センター長

## 3 ）增井 利彦

大阪大学工学部卒業、現在、独立行政法人国立環境研究所社会環境システム研究センター室長
2. 東アジアにおける排出インベントリの高精度化と大気汚染物質削減シナリオの策定

（1）観測データと排出実態データによる排出インベントリの高精度化

（独）国立環境研究所 地域環境研究センター 大原 利真、黒川 純一 $ ^{1} $

（ $ ^{1} $ 平成23年度より（一財）日本環境衛生センターアジア大気汚染研究センター）

＜研究協力者＞

（一財）日本環境衛生センターアジア大気汚染研究センター 黒川 純一（平成23～25年度）

千葉大学 入江 仁士

九州大学 応用力学研究所 鵜野 伊津志

北京師範大学 Hezhong Tian

平成21年度～25年度累計予算額：88,670千円

（うち、平成25年度予算額：13,083千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

東アジアは、急速な経済成長に伴う大気汚染物質、地球温暖化関連物質の排出量の増大により、深刻な大気環境の悪化が懸念されている。従って、大気汚染・気候変動両面を考慮した発生源対策が急務であるが、そのためには、アジア域の国・地域毎、詳細な発生源毎に排出量が精度良く把握されていなければならない。そして、大気環境状況の把握、対策効果の検討には大気モデルによる解析が必要となるが、それには高い時間・空間解像度でグリッド化された排出量データが不可欠である。本研究では、アジア域の排出インベントリの高精度化・高度化に関する研究を、活動量と排出係数に基づく「ポトムアップ法」、観測データと排出量逆推計モデルに基づく「トップダウン法」の両面から実施した。ポトムアップ法では、アジア諸国の活動量、排出係数について最新の情報を調査し、高精度のアジア域排出インベントリ REAS (Regional Emission inventory in ASia) version 2 (REASv2)を開発した。その結果、中国では$\mathrm{SO}_{2}$、$\mathrm{NO}_{x}$、NMVOC、BCの排出量について、2000-2008年の期間にそれぞれ46%、89%、71%、40%と大幅に増加した事が示された。ただし、大規模発電所への脱硫装置の設置率が高まり、$\mathrm{SO}_{2}$の排出量は2006年を境に減少に転じていた。一方、日本、韓国などの先進国では、経済成長が比較的小さい上、発生源対策が実施された事により、同期間において排出量は減少した。REASv2は一般に公開されており、世界の大気環境科学の研究で活用される事が期待される。トップダウン法では、衛星観測データと逆推計モデルを用い、REASv2の評価を行った。中国$\mathrm{NO}_{x}$排出量ついては、REASv2は逆推計結果と概ね良く一致したが、総排出量はやや過大であった。その要因の特定、トップダウン法を用いてREASv2を改良する手法の開発は今後の課題である。また、本研究では、REASv2をベースに複数シナリオにおける2030年の排出量を推計した。その結果、大気汚染物質の排出量を抑えるには、活動量対策だけでは不十分であり、排出除去装置など大気汚染対策の強化が必要である事が示された。

## [キーワード]

排出インベントリ、逆推計モデル、衛星観測データ、大気汚染物質、地球温暖化関連物質
### 1. はじめに

アジア域は、急速な経済成長とそれを支えるためのエネルギー消費量の増大に伴い、大気汚染物質及び地球温暖化関連物質の排出が世界で最も集中する地域となっている。その結果、オゾンやPM $ _{2.5} $ などによる局所大気汚染、大気汚染物質が国境を越えて自国以外に影響を与える越境大気汚染、更には、地球温暖化関連物質排出量の増大に伴い、全球規模の気候変動に与える影響が増大し、人体の健康、食糧生産、生態系に対する影響の深刻化が懸念されている。従って、地球温暖化対策も考慮した大気汚染対策を実施する事が急務であり、そのための国際的・総合的な大気環境管理の精度・枠組みの構築が重要な課題となっているが、アジア域の産業活動・構造の現状と発展の推移、大気汚染対策の導入状況などは国や地域によって大きく異なっており、大気汚染物質・地球温暖化関連物質の排出状況は複雑化してきている。従って、効果的な発生源対策を検討するための基礎情報として、アジア域の国・地域毎に、活動量（エネルギー消費量、工業製品生産量、自動車台数、家畜飼育頭数など）と対応する排出係数（単位活動量当たりの排出量）について最新の情報を調査し、首尾一貫した手法に基づいて構築された「ボトムアップ法」による排出インベントリが不可欠である。また、大気環境状況の把握、対策効果の検討には大気モデルによる解析が必要となるが、そのためには、排出量データは、高い時間・空間解像度でグリッド化されていなければならない。一方、ボトムアップ法で使用される活動量や排出係数には不可避の不確実性が存在しており、排出量推計結果の不確実性を低減する事が課題となっている。更に、活動量を与える各種統計資料は出版まで2年程度を要するため、ボトムアップ法では、リアルタイム排出量の推計は原理的に不可能という問題も存在する。観測データと排出量逆推計モデルを用いた「トップダウン法」は、これらの問題に対応するための有効手段の一つである。

この様な背景のもと、本研究では、アジア諸国の排出インベントリに関わる活動量、排出係数、除去率などについて最新の情報を調査し、Ohara et al. (2008) $ ^{1} $ により開発されたボトムアップ法によるアジア域排出インベントリ REAS (Regional Emission inventory in ASia) version 1（以降 REASv1）を高度化して、最新かつ高精度のアジア域排出インベントリ REAS version 2（以降 REASv2）の開発を行った。また、衛星センサによる大気汚染物質カラム濃度観測データと、排出量逆推計モデルを用いて計算されたトップダウン法による排出量データを用い、REASv2の検証を行った。そして、REASv2の結果を基準データとし、サブテーマ（3）より提供された複数のシナリオを用い、それぞれのケースにおける将来排出量の予測計算を行った。

## 2 ．研究開発目的

大気汚染物質と地球温暖化関連物質を効果的に削減する対策を講じるためには、東アジア地域における大気環境の状況を理解し、大気質や気候変動への負荷の起源と、その寄与度を把握する必要がある。そのためには、まず、アジア諸国の排出量の構成に関する情報が詳細な発生源毎に精度よく把握されていなければならない。その上で、大気モデルを用いた解析が不可欠となるが、その結果はモデル入力データである地表面排出量に強く依存する。従って、高い時間・空間解像度と精度を持つ排出量データが不可欠であり、更に、大気汚染対策の効果を検証するためには、大気モデル入力データとしての地表面排出量グリッドデータが、主要な発生源毎に整備されている必要がある。そこで本研究では、アジア域の排出インベントリの高度化・高精度化に関する研究を、後述するポトムアップ法、トップダウン法の両面から行った。
まず、排出の要因となる活動量と対応する排出係数に基づいて排出量を推計する、ポトムアップ法による排出インベントリの開発に関する研究を行った。アジア全域を対象とした排出インベントリの研究は欧米に比べて遅れていたが、これまでに、特定物質・特定年を対象とした排出インベントリの開発は行われてきた。Streets et al. (2003a, b) $ ^{2),3)} $ は、TRACE-P (Transport and Chemical Evolution over the Pacific) プロジェクトにおける大気質モデル解析用に、主要な大気汚染物質、地球温暖化関連物質を対象としたアジア域排出インベントリを開発した。また、Zhang et al. (2009) $ ^{4)} $ は、TRACE-P の後継プロジェクトであるINTEX-B (Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B) 用のアジア域排出インベントリを開発した。しかしそれぞれの対象年は、TRACE-Pが2000年、INTEX-Bが2006年と単年であった。日本国内の研究では、Ohara et al. (2007) $ ^{1)} $ が、アジアの大気環境の経年変化を解析するため、1980-2003年におけるアジア諸国の排出量推計値と、大気モデル入力データを提供するREASv1を開発した。REASv1は、多くの大気環境・大気科学研究に活用されてきたが、最新年は2003年であり、急激な変化を見せる近年のアジア地域の大気環境を解析するには不十分となった。そこで本研究では、アジア地域で特に発展の著しい2000-2008年を対象とし、REASv1を高度化・高精度化してREASv2を開発した。そして、アジア域の大気汚染物質、地球温暖化関連物質の排出量を評価した。

ボトムアップ法による排出インベントリの精度は、活動量データと排出係数の不確実性に依存するが、例えば、中国の石炭消費量には、国全体統計値と省別統計の合計値の間に食い違いが存在するなど(Akimoto et al., 2006) $ ^{5} $ 、活動量データの不確実性は、特にアジアの途上国では比較的大きいと考えられる。また、排出係数についても、アジア諸国の燃焼設備などに特化した情報は少なく、これらが急速に改善される可能性は低いのが実情である。そこで、観測データと排出量逆推計モデルによるトップダウン法を用いた排出インベントリの検証に関する研究を行った。まず、比較的シンプルな手法に基づく簡易トップダウン型NO $ _{x} $ 排出量逆推計モデルを開発し、その結果とREASv2との比較を行った。また、近年の観測衛星や計算機設備の充実に伴い、排出量逆推計モデルは世界の研究者により高度化が進められている。そこで、本研究では、海外研究プロジェクトとの共同研究を実施し、衛星観測データと高度化されたNO $ _{x} $ 及びNMVOC排出量逆推計モデルの結果とREASv2とを比較した。その結果に基づき、REASv2の高精度化における課題点を考察した。

REASv2は、詳細な発生源毎に活動量と排出係数を用いて排出量を計算しており、それぞれに対してシナリオ設定を与えれば、将来の排出量を推計してその結果を評価する事が可能である。S7-2-(3)「温暖化対策とのコベフィット評価も含めた総合的な大気汚染物質削減シナリオの策定」においては、統合評価モデルAIM (Asia Pacific Integrated Model)を用い、温暖化対策シナリオや、アジアの低炭素社会シナリオをベースに、社会経済活動及び総合的な大気汚染物質削減シナリオが作成されている。本研究では、AIMによって計算された活動量データに対するシナリオと、REASv2の排出係数に対するシナリオとを組み合わせ、各シナリオに対して推計された将来排出量の結果を比較し、評価した。

### 3. 研究開発方法

（１）ボトムアップ型アジア域排出インベントリの高精度化（REASv2の開発）

## 1 ）REASv2の構成及び高度化の概要
表(1)-1は、本研究で開発したREASv2の構成（対象物質、年、領域、発生源、空間・時間分解能）を、図(1)-1は、REASv2の推計対象領域（国・地域名）を示したものである。REASv2の構成はREASv1がベースとなっているが、以下の点について高度化を行った。

● 対象物質について、REASv1の「$\mathrm{SO}_{2}, \mathrm{NO}_{\mathrm{x}}, \mathrm{CO}, \mathrm{NMVOC}, \mathrm{BC}, \mathrm{OC}, \mathrm{NH}_{3}, \mathrm{CH}_{4}, \mathrm{N}_{2}\mathrm{O}, \mathrm{CO}_{2}$」に、「$\mathrm{PM}_{10}, \mathrm{PM}_{2.5}$」を追加した。

● 対象年を2000-2008年とした。REASv1（対象年1980-2003年）と重複する2000-2003年についても全面的な更新を行った。

● 対象領域について、REASv1の「東アジア、東南アジア、南アジア」に加えて、「中央アジア、アジア域ロシア」を追加した。

● 水平分解能について、REASv1の0.5°×0.5°から0.25°×0.25°に高度化した。

● 時間分解能について、REASv1の年間排出量から月間排出量に高度化した。

● 各発生源の活動量について、最新の国際及び各国統計資料などを用いて更新した。

● 排出係数、除去率などのパラメータについて、アジア諸国の排出インベントリに関する最新の文献を調査し、設定値を更新した。

● 点源としての大規模発電所の情報を全面的に更新した。

● 鉄鋼、セメント生産起源排出量の格子点化において、REASv1では人口分布を指標としていたが、それぞれの大規模工場の位置及び生産容量を指標データとして使用した。

表(1)-1 REASv2の構成

項目	內容
対象物質	$ SO_{2}, NO_{x}, CO, NMVOC, PM_{10}, PM_{2.5}, BC, OC, NH_{3}, CH_{4}, N_{2}O, CO_{2} $
対象年	2000-2008年
対象領域	東アジア、東南アジア、南アジア、中央アジア、アジア域ロシア
対象発生源	燃料燃焼（発電、産業、輸送、民生など）、産業プロセス、農業（施肥、家畜など）、その他（燃料漏出、溶剤からの蒸発など）
空間分解能	0.25°×0.25°
時間分解能	月間排出量

図(1)-1 REASv2 の推計対象領域（国・地域名）
## 2 ）排出量推計手法

図(1)-2 は、固定（農業活動起源以外）及び移動発生源排出量の推計における手続きのフローを、図(1)-3 は、農業活動起源排出量グリッドデータのトレンド外挿処理における手続きのフローを示したものである。以下、具体的に説明する。

### a. 燃料燃烧（自動車以外）及び産業プロセス起源

$ SO_{2} $ を除く燃料燃焼起源及び産業プロセス起源の排出量は、以下の推計式に従って計算した。

$$ \mathbb{E}=\sum_{i,j}\left\{A_{i,j}\times EF_{i,j}\times\left(1-R_{i,j}\right)\right\} $$

E 排出量

i 燃料種類（燃料燃焼起源の場合）

j セクター区分

A 活動量（燃料消費量、工業製品生産量など）

EF 排出係数

R 除去率

$ SO_{2} $ の燃料燃焼起源排出量は、燃料に含まれる硫黄分と燃焼後に灰に取り残される硫黄分の割合に依存する。排出量は以下の推計式に従って計算した。

$$ \mathbb{E}=\sum_{i,j}\left\{A_{i,j}\times S_{i,j}\times\left(1-S R_{i,j}\right)\times\left(1-R_{i,j}\right)\right\} $$

E 排出量

i 燃料種類

j セクター区分

A 活動量（燃料消費量）

S 燃料中硫黄分（重量ベースの率）

SR 燃焼後に灰に取り残される硫黄分の割合

R 除去率

排出量の計算は、基本的に国・領域毎に行うが、大規模発電所については、点源毎に排出量を推計した。

### b. 自動車起源

自動車起源の排出量の推計は、走行時排出量、始動時排出量それぞれに対して行った。走行時排出量は以下の式に従って計算した。

$ E_{HOT} = \sum_{i} \{NV_{i} \times ATD_{i} \times EF_{HOT_{i}}\} $

$ E_{HOT} $ 走行時排出量

i 車種区分

NV 保有台数

ATD 一台あたり年間走行量
$ EF_{HOT} $ 走行時排出係数

始動時排出量は、 $ NO_{x} $ 、CO、 $ PM_{10} $ 、 $ PM_{2.5} $ 、BC、OC、NMVOCについて以下の式に従って計算した。

$$ E_{COLD}=\sum_{i}\{NV_{i}\times ATD_{i}\times EF_{HOTi}\times\beta_{i}\times F_{i}\} $$

$ E_{COLD} $ 始動時排出量

i 車種区分

NV 保有台数

ATD 一台あたり年間走行量

$ EF_{HOT} $ 走行時排出係数

$ \beta $ 始動時走行比率

F 補正係数

上記推計式によって計算される始動時排出量を走行時排出量に上乗せし、最終的な自動車起源排出量を計算した。

### c. 農業活動起源

REASv2で推計対象に含まれている農業活動起源排出量は、 $ NH_{3} $ （家畜糞尿管理、施肥土壤）、 $ CH_{4} $ （家畜腸内発酵、家畜糞尿管理、水田）、 $ N_{2}O $ （家畜糞尿管理、施肥土壤－直接排出・間接排出）、 $ NO_{x} $ （土壤－農地・牧草地・サバンナ）である。本研究では、家畜起源はYamaji et al. (2003, 2004) $ ^{6),7)} $ 、土壤起源はYan et al. (2003a, b, c, 2005) $ ^{8),9),10),11)によって開発されたREASv1の2000年グリッドデータをベースとし、以下の手続きに従って2001-2008年のデータを作成した。

① 2000年及び対象年の家畜種別頭数、肥料投入量を各国・地域に対し整備する。

② 家畜起源、施肥土壤起源の排出係数を整備する。 $ ^{6} $ ,7,8,9,10,11

③ ①、②より、各国・地域の家畜起源、施肥土壤起源排出量の簡易推計値を2000年、対象年について計算し、対象年の2000年に対する比率を計算する。

④ ③で計算された比率を、2000年グリッドデータ内の、各国・地域に対応するグリッドに乗じ、対象年の家畜起源、施肥土壌起グリッドデータを構築する。

### d.その他の発生源

a. 〜c. に区分されない発生源として、溶剤・ペンキ使用などによるNMVOCの排出量、人間の汗・呼吸による $ NH_{3} $ の排出量などが存在するが、基本的には活動量と対応する排出係数を乗ずる事により排出量を推計した。化石燃料の生産、処理、輸送時などに漏出する $ CH_{4} $ の排出量は、2006年のIPCCガイドライン $ ^{12)} $ に従って計算した。航空機起源、国際船舶起源の排出量は、EDGAR (Emission Database for Global Atmospheric Research; http://edgar.jrc.ec.europa.eu) version 4.2 (EDGAR 4.2) のグリッドデータを使用した。ただし、EDGAR 4.2では、 $ PM_{2.5} $ が対象外のため、 $ PM_{10} $ のデータをベースとして換算計算を行った。

### e. 季節変動

季節変動を考慮するには、活動量、排出係数などのパラメータを季節毎に設定する事が理想的であるが、アジア諸国では該当するデータの整備は困難なのが実情である。そこでREASv2では、月別の発電量、工業製品生産量が存在する場合、関連する排出量の月変動指標として使用した。
また、途上国の民生部門における、暖房用に消費された燃料燃焼起源の排出量については、Streets et al. (2003a) $ ^{2)} $ の手法に従い、月間平均気温と燃料消費量の関係を想定して月変動を考慮した。なお、月変動指標に関する情報の整備についても、アジア諸国では容易ではなく、REASv2の重要な課題点の一つである。

図(1)-2 固定発生源（農業活動起源以外）及び移動発生源排出量の推計における手続きのフロー
図(1)-3 農業活動起源排出量グリッドデータのトレンド外挿処理における手続きのフロー

### f. 格子点化

REASv2では、大規模発電所は点源として扱った。排出量は点源毎に推計し、そのままグリッドデータとして整備した。その他の発生源については、国・地域毎に推計された排出量に対し、発生源毎に格子点化指標を用意して、面源グリッドデータとして0.25°×0.25°の分解能で整備した。まず、鉄鋼生産、セメント生産を起源とする排出量については、大規模工場の位置と生産容量を指標として格子点化した。また、自動車起源排出量には、REASv1で使用した0.5°メッシュの道路網データを使用した。従って、自動車起源排出量データについては、実質0.5°×0.5°の分解能であり、高精度化が今後の課題である。民生部門については、基本的に人口分布を用いて格子点化したが、例えば、バイオマス燃料の燃焼を起源とする排出量は田舎人口分布を、商業設備に投入された燃料の燃焼を起源とする排出量は都市人口分布を、それ以外は総人口分布を使用するなどの使い分けを行った。その他の発生源については、総人口分布をデフオルトの格子点化指標としたが、より詳細な発生源に適した指標データを整備する事が今後の課題である。

## 3 ）活動量

最も重要な活動量であるエネルギー消費量については、ほとんどの国について、IEA Energy Balances (2011) $ ^{13)} $ を使用した。インドについては、州をベースに、国土を17の領域に分割して排出量の推計を行ったが、Greenhouse Gas and Air Pollution Interaction and Synergies (GAINS) INDIAのデータベース (IIASA, 2012) $ ^{14)} $ の情報を基に、IEAのインド全国に対するデータを領域分配した。中国については、中国能源統計年鑑（2004-2009） $ ^{15)} $ の省別エネルギー消費量データに、以下の補正
処理を行って使用した。

● ディーゼルの全中国総消費量について、IEAデータの数値と等しくなるように補正する。

● 自動車ガソリンの消費部門は全て自動車とする。

● 産業部門におけるエネルギー消費量については、各省の統計年鑑に存在するデータを指標に、サブカテゴリーへの分配を行う。

本研究では、大規模火力発電所の点源データベースを以下の手続きに従って構築し、REASv1から全面的に更新した。

① Carbon Monitoring for Action (CARMA) (Wheeler and Ummerl, 2008) $ ^{16)} $ より、2000年及び2007年の個別発電所におけるCO $ _{2} $ 排出量と位置情報を収集する。

② ① で収集した個々の発電所の詳細情報（発電容量、使用燃料種類、稼働開始年など）を World Electric Power Plants Database (WEPP) (Platts, 2009) $ ^{17} $ より収集する。

③ ①、②で収集された情報と、CO_{2}の排出係数とから、個別発電所における2000年及び2007年の燃料消費量を推定する。

④ 各国・領域の発電部門における燃料消費量をトレンド指標として、2001-2006及び2008年の個別発電所における燃料消費量を推定する。

図(1)-4は、以上の一連の処理の流れをまとめたフローである。

その他の活動量データは、様々な国際統計資料（例えば、World Steel Association,2010 $ ^{18} $ ）, USGS,2004-2008 $ ^{19} $ ), IRF, 2006-2010 $ ^{20} $ ), FAO, 2011 $ ^{21} $ など）や、それぞれの国・領域の統計年鑑や研究報告書（例えば、Boken et al. 2008 $ ^{22} $ ）、National Bureau of Statistics, 2001-2009 $ ^{23} $ など）から入手し、整備した。

図(1)-4 火力発電所データベース構築における処理のフロー図
## 4 ）排出係数

本研究では、REASv1で使用された排出係数をデフォルト値とし、アジア各国の最新の排出インベントリ研究を調査して、可能な限り更新した。REASv1では、PM_{10}、PM_{2.5}は対象外であったため、Klimont et al. (2002) $ ^{24} $ 、AP-42 (US EPA, 1995) $ ^{25} $ を参考に、デフォルト値を作成した。中国については、SO_{2}は、Lu et al. (2010) $ ^{26} $ 、自動車起源を除くNO_{x}、CO、NMVOC、エアロブル物質は、それぞれZhang et al. (2007) $ ^{27} $ 、Streets et al. (2006) $ ^{28} $ 、Wei et al. (2008) $ ^{29} $ 、Lei et al. (2011a, b) $ ^{30,31} $ 、自動車起源はBoken et al. (2008) $ ^{22} $ 及びWu et al. (2011) $ ^{32} $ から更新情報を入手した。インドについては、発電部門のNO_{x}とCOについてChakraborty et al. (2008) $ ^{33} $ 、化石燃料燃焼起源エアロブル物質について、Reddy and Venkataraman (2002a) $ ^{34} $ 、バイオマス燃料燃焼起源について、Gadi et al. (2003) $ ^{35} $ 、Reddy and Venkataraman (2002b) $ ^{36} $ 、Gurjar et al. (2004) $ ^{37} $ から入手した情報で更新し、その他の南アジア諸国にも適用した。アジア各国の特性に合った排出係数の情報は未だ限られたものであり、今後も継続した調査が必要である。

## 5 ）日本・韓国・台湾

本研究では、日本、韓国、台湾の排出量については、基本的に、詳細な情報に基づいて作成された、他のプロジェクトの結果または公式推計値を適用した。日本については、船舶起源及びNMVOC蒸発起源以外はJapan Auto-Oil Program (JATOP) Emission Inventory-Data Base (JEI-DB) (中塚ら、2012；森川ら、2012；森川、2012) $ ^{38),39),40 $ 、船舶起源は海洋政策研究財団により開発されたデータベース（海洋政策研究財団、2012) $ ^{41} $ 、NMVOC蒸発起源は環境省推計値（環境省、2009) $ ^{42} $ を使用した。韓国については、Clean Air Policy Support System (CAPSS) (Lee et al., 2011) $ ^{43} $ による推計値を、台湾については、Environmental Protection Administration of Taiwan（http://ivy2.epa.gov.tw/air-ei）による推計値を使用した。なお、上記データは、REASv2の対象期間、物質のデータを完全には網羅していない。日本、韓国のBC、OC、PM $ _{2.5} $ はPM $ _{10} $ から、台湾のBC、OCはPM $ _{2.5} $ から換算した。NH $ _{3} $ 、CH $ _{4} $ 、N $ _{2} $ Oについては、REASv2による独自推計値を使用した。日本のJEI-DB、海洋政策研究財団データベースにおいて、データが存在しない期間については、活動量のトレンドや排出規制に関する情報を基に、補間計算を行った。

## 6 ）不確実性の評価

ボトムアップ型排出インベントリの不確実性は、活動量、排出係数の不確実性に依存する。本研究では、Streets et al. (2003a) $ ^{2)} $ 、Huang et al. (2011) $ ^{44)} $ の手法を参考に、全対象物質について、国・地域毎、主要発生源毎の排出量の不確実性を、以下の式に従って計算し、評価した。

$$ C V_{j}=\frac{U_{j}}{\varepsilon_{j}}=1.96\times\sqrt{\left(1+C_{\alpha j}^{2}\right)\left(1+C_{f j}^{2}\right)-1},\mathrm{U}=\sqrt{\sum_{j}U_{j}^{2}} $$

CV 変動係数（信頼度95%）

U 年間排出量（対象発生源不確実性分）

E 年間排出量（対象発生源総量）

$ C_{a} $ 活動量の不確実性

$ C_{f} $ 排出係数の不確実性