「いぶき2号」（GOSAT-2）による温室効果ガスと大気汚染物質の同時観測を利用した大都市におけるメタンと一酸化炭素の排出量推定
—衛星観測により大都市毎の排出量推定が可能に—

環境省、国立研究開発法人国立環境研究所、国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構の3機関による共同プロジェクトである温室効果ガス観測技術衛星2号「いぶき2号」（GOSAT-2）は2018年10月に打上げられ、今日まで継続してデータを取得しています。GOSAT-2に搭載された温室効果ガス観測センサ（TANSO-FTS-2）によって観測された短波長赤外スペクトル^注釈1を解析することで、GOSAT（「いぶき」、2009年1月に打上げ）と同様に、二酸化炭素（CO₂）やメタン（CH₄）などの温室効果ガスの気柱平均濃度^注釈2を推定することができます。GOSAT-2ではそれらに加えて、大気汚染物質である一酸化炭素（CO）の気柱平均濃度も同一のセンサで同時に観測可能となりました。温室効果ガスと大気汚染物質は、都市部からの排出量が地球全体における排出量の大きな割合を占めているため、排出量削減に向けた対策とその評価を行うためには都市部の排出量を正確に把握する必要があります。排出量に関するデータベースは適宜見直しが行われていますが、情報の更新に伴い同じ年でも排出量が変動することがあるため、排出量データベース自体の精度を他の独立したデータを用いて評価することが求められています。
都市部全体で見た場合、例えば、大気中に放出されるCOとCO₂の割合（CO/CO₂比）は、排出源の燃料や燃焼効率によって異なるため、CO/CO₂比を調査することによって都市部の排出源に関する情報を得ることができます。特に、植物による光合成の影響が小さい都市部の場合、化石燃料等の燃焼に伴って大気中に排出されたCO₂、CH₄、及びCOにより、それぞれの気柱平均濃度がバックグラウンド濃度^注釈3に対して∆CO₂、∆CH₄、及び∆COだけ増大したとすると（つまり∆は都市の濃度とバックグラウンド濃度の差を表す。）、それらの濃度増大比（∆CO/∆CO₂、∆CO/∆CH₄、及び∆CH₄/∆CO₂）は各々の排出量のモル比^注釈４（以下単純に「排出量比」と呼ぶ。）と等しくなります。本研究では、GOSAT-2データから算出した濃度増大比と排出量データベースから算出した排出量比を都市毎に比較し、排出量データベースの精度評価を試みました。さらに、算出した濃度増大比から都市毎のCH₄及びCOの排出量を推定しました。

本研究では、2019年3月から2023年2月までの「GOSAT-2 TANSO-FTS-2 SWIR L2 カラム平均気体濃度プロダクト」のバージョン02.00プロダクトを使用しました。世界の人口トップ40の大都市を解析の対象とし、各都市の空間的な範囲については、約1kmx1kmごとの人口のグリッドデータと都市全体の人口に関する国連の報告値に基づいて決定しました。都市内に含まれるGOSAT-2のCO₂、CH₄、及びCOデータと、各都市周辺のそれらのバックグラウンド濃度^注釈3との差をそれぞれ∆CO₂、∆CH₄、及び∆COと表して、各データの関係を表す直線の傾きを回帰分析^注釈5により求めることで濃度増大比を算出しました。なお、本研究では、光合成の影響が小さい時期のデータのみを解析に使用しました^注釈6。次に、CO₂、CH₄、COのうち排出量データベースの不確かさが最も小さいCO₂の排出量を基準として、GOSAT-2データから算出した都市別の濃度増大比∆CH₄/∆CO₂と∆CO/∆CO₂にそれぞれCO₂の排出量をかけることで、CH₄とCOの排出量を求めました^注釈7。基準となるCO₂の排出量には、人為起源排出量データベースODIAC（Open-Data Inventory for Anthropogenic Carbon dioxide）またはEDGAR（Emissions Database for Global Atmospheric Research）^注釈8のCO₂排出量データを使用しました。

東京と北京における各気体成分の2次元ヒストグラム^注釈9及び回帰分析により算出した濃度増大比を図1に示します。例えば、∆CO/∆CO₂の場合は、北京の方が約4.3倍（=20.21/4.75）大きい濃度増大比を示すことから、東京と北京で同じ量のCO₂を排出した時、同時に排出されるCOは北京の方が約4.3倍多くなり、大気汚染を引き起こしやすいことを示しています。中国では化石燃料として石炭の利用率が高いことや燃焼効率の悪い設備が使われていることが、北京で高い∆CO/∆CO₂が算出された原因として考えられます。次に、GOSAT-2から得られた濃度増大比と排出量データベースから得られる排出量比の比較に際し、排出量データベースのバージョン間の変動性を確認しました。排出量データベースEDGARのv5.0と解析時点の最新バージョン（CO₂とCH₄はv7.0、COはv6.1）^注釈8の差を都市ごとに調査したところ、CO₂とCH₄の平均的な差は5%以内であったのに対して、COは約32%減少していることから、EDGARのCOの排出量はCO₂やCH₄と比べてバージョン間の変動性が大きいことがわかりました。CO排出量のバージョン間の差が30%より小さい都市（主に先進国の都市でデータベースの精度が高いと推測される都市）に対してGOSAT-2の∆CO/∆CO₂とEDGARの排出量比を比較すると、両者は良い一致を示しました（平均的な差とそのばらつきはそれぞれ–2.4%と42.3%）。一方、CO排出量の差が30%以上の都市（主に途上国の都市）では、両者の違いが大きくなることから（平均的な差とそのばらつきはそれぞれ33.5%と142.1%）、EDGARのCO排出量の精度は、先進国よりも途上国の都市において相対的に低いことがわかりました。また、EDGARのバージョン6.1への更新に伴い、多くの都市でCO排出量は改善されましたが、ブエノスアイレス、ムンバイ、テヘランではCO排出量が過度に低下していることから、さらに改善の余地があることが示唆されました。

次に、GOSAT-2の∆CH₄/∆CO₂及び∆CO/∆CO₂とCO₂排出量データ（ODIAC v2022）から推定した都市毎のCH₄及びCO排出量とEDGARとの比を図2に示します。EDGAR V7.0の2019年のCH₄排出量は、解析を行った都市の74%でGOSAT-2の結果より小さい値を示しました（図2の上段で縦軸の値が1を超えている都市）。一方、EDGAR V6.1の2018年のCO排出量は、76%の都市でGOSAT-2の結果より過小評価されていることがわかりました（図2の下段で縦軸の値が1を超えている都市）。最近の研究によると^注釈10、EDGARのCH₄排出量の過小評価の原因は、天然ガスの供給網からの漏洩や家庭等の最終使用時における排出がデータベースの作成時に十分に考慮されていないためと考えられています。COについては、上述のようにデータベースのバージョン間の差が大きく不確かさが大きいためと推測されます。一方、GOSAT-2観測データの不確かさや都市によって解析に利用できるデータ数が異なることなどがEDGAR排出量との違いに影響している可能性も考えられますが、その場観測のデータ（直接観測したデータ）等を使ってこれまでに排出量が推定された都市においては、EDGARに対する過大評価／過小評価の結果は、本研究と先行研究で一致する傾向が得られています。

このように都市部から同時に排出・輸送される大気成分の濃度比を利用することで、大気輸送のシミュレーションのような複雑で時間を要する計算を行うことなく、比較的シンプルな計算で排出量を推定することが可能となり、GOSAT-2の濃度増大比に基づく排出量推計が排出量データベースの評価に利用できることが示唆されました。

本研究では、解析期間全体となる4年間における平均的な濃度増大比を算出しましたが、GOSAT-2のデータ数が少なくとも年間10点以上取得された都市においては、年毎に濃度増大比を算出することが可能です。今後、観測データが蓄積されることで、これらの都市の排出量の相対的な時間変動が衛星からモニタリングできるようになる見込みです。
2025年度前半には、GOSAT-2と比べて空間的により密なCO₂とCH₄の観測が行われるGOSAT-GWが打上げられる予定です。GOSAT-GWでは、COやCO₂と同じく化石燃料燃焼によって発生する二酸化窒素 (NO₂) が新たに観測されます（COは観測対象から除外）。NO₂は大気中の寿命がCOやCO₂よりも短いため、火力発電所や大都市等の大規模排出源に起因する濃度の増大をより明瞭に捉えることができるようになります。NO₂/CO₂比は、CO/CO₂比と同様に排出源の燃料の種類や燃焼効率の調査に有効であり、NO₂排出量データベースの評価やNO₂排出量の定量化にも活用していく予定です。

本研究の一部は環境省からの受託事業による支援によって行われました。

本報道発表の発表者は以下のとおりです。
国立環境研究所
地球システム領域衛星観測研究室
　主任研究員　大山博史
　主任研究員　吉田幸生
地球システム領域衛星観測センター
　センター長　松永恒雄

【研究に関する問合せ】
国立研究開発法人国立環境研究所　地球システム領域
衛星観測研究室 主任研究員　大山博史

【報道に関する問合せ】
国立研究開発法人国立環境研究所　企画部広報室
kouhou0（末尾に”@nies.go.jp”をつけてください）