2013年夏季の東北アジア上空の大幅なメタン高濃度の原因を解明
-温室効果ガス観測技術衛星GOSAT(「いぶき」)の観測能力の高さを実証-

　温室効果ガス観測技術衛星GOSAT(「いぶき」)は、環境省、国立研究開発法人国立環境研究所（NIES）及び国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構（JAXA）が共同で開発した、世界初の温室効果ガス観測専用の衛星です。全球の二酸化炭素とメタンの濃度を宇宙から観測し、その変動を明らかにするとともに吸収・排出量の推定精度を高めることを主目的にして平成21年(2009年)1月23日の打上げ以降、現在も観測を続けています。

　GOSATが観測する太陽光の地球表面からの短波長赤外反射光より、地球大気中のメタンのカラム平均濃度^注1、^*1を算出することができます。メタンは二酸化炭素に次ぐ重要な温室効果ガスです。本研究では、図1に示す灰色(東北中国と朝鮮半島上空)及び青色(日本上空)の長方形で囲まれた範囲の陸域で観測された最新版のGOSATメタンカラム平均濃度データ(GOSATメタンデータ)とあわせて同地域内にある地上設置のフーリエ変換赤外分光計による観測網(全量炭素カラム観測ネットワーク、Total Carbon Column Observing Network、TCCON) によるメタンデータ(TCCONメタンデータ)^*2と地上観測データを用いて解析しました。

　GOSATメタンの変動を確認するために、TCCONに所属するつくばサイト(茨城県つくば市、国立環境研究所)及び佐賀サイト(佐賀県佐賀市、佐賀大学)のTCCONメタンデータを用いました。さらに、落石岬(北海道根室半島落石岬、国立環境研究所落石岬ステーション)、綾里(岩手県大船渡市三陸町綾里、気象庁大気環境観測所)、与那国島(沖縄県八重山郡与那国町、気象庁与那国島特別地域気象観測所)における地上測定データ(地上メタンデータ)も用いました。図 1 にGOSATメタンデータの解析に用いた範囲と共にTCCONメタンデータの観測地点（赤丸）と地上メタンデータの観測地点（青丸）を示しました。

　図2に、図1で示した区域の日本上空を平均したGOSATメタンデータ(赤)とつくば(青)及び佐賀(緑)におけるTCCONメタンデータの月平均値の時間変動を示します。総観規模の変動に注目するために、長期変動成分と平均的な季節変動成分を除外しました。

　図2に示すように、GOSATメタンデータとTCCONメタンデータ共に濃度変化のタイミングがほぼ完全に一致しています。2012年夏季は、2カ所のTCCONメタンデータとGOSATメタンデータの増加は明瞭ではありません。一方、2013年夏季はGOSATメタンデータと2カ所のTCCONメタンデータ共に増加が明らかで、増加量は20 ppb程度です。20 ppbは日本上空におけるメタンカラム濃度季節変動幅の2倍であり、これだけの濃度増加が2ヶ月程度継続することは特異な現象です。GOSATが捉えたこの2013年夏季の大幅なメタン増加は、つくばと佐賀両方のTCCONサイトでも観測され、同程度の変動幅を示しているため、同一の現象であると考えられます。

　地上メタンデータとGOSATメタンデータの関係を見るために、落石岬(黄色)、綾里（緑色）の地上メタン濃度の時間変化を図3に示しました。解析にあたっては長期変動成分を除外し、午後の平均値(12時〜15時)を用いました。

　このようなGOSATメタンデータ、TCCONメタンデータ及び地上メタンデータの突然の大幅な増加の原因について、大気輸送の観点から調査するために、NIESの全球大気輸送モデル^*3を用いてシミュレーションを行いました。 　図4に、モデルで計算された、2012年と2013年の8月と9月における地上メタン濃度とメタンカラム平均濃度のアジア域におけるマップを示します。

　全体的な特徴として、中国東部上空でメタンが高濃度であることが分かります。これは、北京や上海周辺の人為起源メタン発生源と東南アジアにおける稲作からのメタン発生源の空間分布を反映しているためと考えられます。

　中国東部の2013年8月のメタンカラム平均濃度(図4(b))は2012年より低く、2013年9月は同年8月より高くなりましたが、2012年同月(9月)より低くなっていました。地上メタン濃度(図4(a))は、2013年より2012年が少し低く、差はそれほどハッキリしませんでした。2013年8月の中国東部の2012年に対する低濃度は、メタン発生域上空にあまり希釈されずに輸送されるほど風が強かったと考えられます。

　一方、日本上空の2013年のメタンカラム平均濃度(図4(b))は、2012年より20 ppb程度高濃度となっていました。地上メタン濃度(図4(a))は、2013年の方が40〜60 ppb程度高濃度であることが分かりました。

　モデルによる検証により大幅なメタン濃度増加は、例年と異なる大気輸送による点が鍵であることが分かりました。

　日本の夏季の気候は、太平洋高気圧が張り出すかどうかで大きく変わります。2013年は例年より太平洋高気圧は西に張り出し、沖縄を含む日本列島の西部まで大きく発達しました。一方、チベット高気圧は日本列島本州近くまで張り出しました。2013年夏季の中国東部から日本への高濃度メタンの輸送は、これら２つの高気圧の例年と異なる配置により起こったと考えられます。このことを図解しますと、図5のようになります。

　これを確認するために2013年の大気輸送が2009年〜2013年の平均とどの程度異なるか見ました。図6には地表と850 hPa気圧面高度の風速場パターンを示します。本研究では、気象庁気候データ同化システム(JCDAS)で取得した風速場を用いました。

　例年の高高度(850 hPa気圧面高度)の風速場(図6 (b))は、8月は太平洋高気圧の発達により太平洋からの南西風が卓越していることが分かります。9月は太平洋高気圧の後退により大陸から日本へ西風が吹き始めます。2013年8月は太平洋高気圧が西に張り出したために大気が中国東部沿岸域上空を北上し、朝鮮半島で急に回り日本へ流れ込みました。例年と異なる西風は地表より高高度で強いことが分かります。この中国東部沿岸に沿った強い南向きの風により、高濃度メタンの大気が日本へ輸送されたと考えられます(例年はメタン濃度の低い空気が太平洋から輸送されます)。2013年9月は日本上空の西風はかなり弱くなりましたが、大陸から日本への西風のために2013年9月も日本の高高度が高濃度のメタンカラム平均濃度のままになっていたことが推測されます。一方、地上の風速場(図6 (a))は、ほぼ通常に戻ったために綾里と落石岬は太平洋からの大気により地上メタン濃度が低くなったと考えられます。この違いが地上メタン濃度の増加が短く(8月のみ)、メタンカラム平均濃度の増加が長く(8、9月)続いた理由であると考えられます。

　これらの傾向をGOSATが捉えられたことにより、GOSATは総観規模の現象を検出できる能力を有するといえます。ただし、より精緻な要因を解明するためには、東アジアにおける異常気象に伴う湿地と稲作メタン発生の変化の研究等をさらに進めていく必要があります。

　今回、GOSATはTCCONデータと同程度の精度で総観規模(数千km規模)のメタンの増加の観測に成功し、GOSATが総観規模の現象を検出できる能力を有することが実証できました。今後は、衛星観測による温室効果ガスの増減現象の検出とその原因解明に関する研究を進め、GOSAT及び今後打ち上げ予定の「いぶき後継機」（GOSAT-2）への応用を進める予定です。

M. Ishizawa, O. Uchino, I. Morino, M. Inoue, Y. Yoshida, K. Mabuchi, T. Shirai, Y. Tohjima, S. Maksyutov, H. Ohyama, S. Kawakami, A. Takizawa, and D. Belikov, Large XCH₄ anomaly in summer 2013 over Northeast Asia observed by GOSAT, Atmos. Chem. Phys., 16, 9149–9161, doi:10.5194/acp-16-9149-2016, 2016.

国立研究開発法人 国立環境研究所
国立大学法人 名古屋大学 太陽地球環境研究所(現 宇宙地球環境研究所)
国立研究開発法人 宇宙航空研究開発機構
国土交通省 気象庁

国立研究開発法人 国立環境研究所　地球環境研究センター
　衛星観測研究室　主任研究員　森野勇（029-850-2515）

^*1 Yoshida, Y., Kikuchi, N., Morino, I., Uchino, O., Oshchepkov, S., Bril, A., Saeki, T., Schutgens, N.,Toon, G. C., Wunch, D., Roehl, C. M., Wennberg, P. O., Griffith, D. W. T., Deutscher, N. M., Warneke, T., Notholt, J., Robinson, J., Sherlock, V., Connor, B., Rettinger, M., Sussmann, R., Ahonen, P., Heikkinen, P., Kyrö, E., Mendonca, J., Strong, K., Hase, F., Dohe, S., and Yokota, T.: Improvement of the retrieval algorithm for GOSAT SWIR XCO₂ and XCH₄ and their validation using TCCON data, Atmos. Meas. Tech., 6, 1533–1547, doi:10.5194/amt-6-1533-2013, 2013.

^*2 Wunch, D., Toon G. C., Sherlock V., Deutscher N. M., Liu X., Feist D. G., and Wennberg P. O.: The Total Carbon Column Observing Network's GGG2014 Data Version, Carbon Dioxide Information Analysis Center, Oak Ridge National Laboratory, Oak Ridge, Tennessee, U.S.A. doi: 10.14291/tccon.ggg2014.documentation.R0/1221662, 2015.

^*3 Belikov, D. A., Maksyutov, S., Sherlock, V., Aoki, S., Deutscher, N. M., Dohe, S., Griffith, D.,Kyro, E., Morino, I., Nakazawa, T., Notholt, J., Rettinger, M., Schneider, M., Sussmann, R., Toon, G. C., Wennberg, P. O., and Wunch, D.: Simulations of column-averaged CO₂ and CH₄ using the NIES TM with a hybrid sigma-isentropic (σ-θ) vertical coordinate, Atmos. Chem. Phys., 13, 1713–1732, doi:10.5194/acp-13-1713-2013, 2013.