温室効果ガス観測技術衛星「いぶき」(GOSAT)による大都市等における二酸化炭素観測データと人為起源排出量との関係について

温室効果ガスである二酸化炭素(CO₂)の大気中濃度は、人間活動の影響により産業革命前に比べて約1.4倍に増加しました。この人為起源CO₂排出は、大規模な火力発電所や大都市における化石燃料消費が大きな原因であると考えられています。このため温室効果ガス排出量の監視に向け、これらの大規模発生源における人為起源CO₂排出量を精度良く評価することが求められています。

「いぶき」に搭載されている「温室効果ガス観測センサ」により観測されたCO₂カラム平均濃度^注釈ア(以下「CO₂濃度」といいます。)データの精度は約0.5%(2 ppm程度)であることが地上観測データとの比較により既に示されています。本研究では、平成21年6月から平成24年12月までの「いぶき」によるCO₂濃度データを使用して、衛星観測から人為起源CO₂排出によるCO₂濃度上昇が検出できるか調べました。

「いぶき」によるCO₂濃度は、人為起源排出によるCO₂だけではなく、植物の光合成による吸収と呼吸による排出や、森林火災による排出、海洋による吸収・排出を含むCO₂濃度です。このため、「いぶき」によるCO₂濃度と、人為起源CO₂排出との関係を調べるためにはこれらの過程を考慮することが必要です。そこで本研究では以下の手順で「いぶき」による人為起源CO₂濃度を求めました。

はじめに、人工衛星から見た夜間の地球表面の明るさと火力発電所のデータベースに基づく化石燃料消費による人為起源CO₂排出量データ(排出インベントリ^注釈イ)と大気輸送モデルを用いて、人為起源CO₂排出によるCO₂濃度の時空間分布を推定します。つぎに、この推定結果をもとに「いぶき」によるCO₂濃度データを人為起源CO₂排出の影響を受けているデータ(図1上)と受けていないデータとに分類します。最後に、人為起源CO₂排出の影響を受けていると判断されたデータとその周辺で影響を受けていないと判断されたデータの差の平均値を求め、更に森林火災やコンピュータシミュレーションで推定した植物の影響等を取り除いたものを「いぶき」による人為起源CO₂濃度(図1下)としました。

以上のようにして算出した「いぶき」による人為起源CO₂濃度の全球分布等を図1に示します。

表1 図1中に示された「いぶき」により高濃度の人為起源CO₂が観測された領域。
(平成21年6月〜平成24年12月の間で25個以上「いぶき」データがあり、かつ人為起源CO₂濃度が平均1ppm以上となるグリッドが、複数近接している領域を抽出した。)

図1上より、人為起源CO₂排出の影響を受けていると判断されたデータ(灰色の点)の多くは北半球に集中していること、特に大都市域等の周辺に多いこと等がわかります。
また図1下、図2において特に人為起源CO2濃度の高かった領域を表1にまとめます。これらの領域は、人口が密集した、または火力発電、油・ガス田開発を含めた産業活動が盛んな領域と考えられます。

次に、図1下に示す4つの領域(日本、東アジア、北アメリカ、全球)におけるインベントリ等による人為起源CO₂濃度^注釈ウと「いぶき」による人為起源CO₂濃度との関係(過去3年半の平均値)を図3に示します。

図3より

以上より、「いぶき」は大都市等における化石燃料消費によるCO₂濃度の上昇を捉えている可能性が高いと言うことができます。

ただし現時点では地上観測によって本研究の結果を検証することができていないこともあり、今回の結果にはまだ多くの不確実性が残されていることに注意が必要です。

今回の結果より、「いぶき」や将来の衛星によるCO₂濃度データを人為起源CO₂排出(インベントリ)の監視 ^注釈キに利用できる可能性も示されました。今後は衛星による人為起源CO₂濃度の推定精度を高めるために、より高頻度・多数の衛星CO₂濃度データの取得方法^注釈クを検討するとともに、大規模排出源周辺での地上観測を行うなど人為起源排出量を衛星CO₂濃度データから推定する手法を確立するための研究及び推定結果の実証に取り組む予定です。

(ア)CO₂カラム平均濃度

地表面から大気上端までの乾燥空気に対するCO₂分子の割合。現在は晴天域のみ算出されている。

(イ)排出インベントリ

ある期間内に特定の物質(大気汚染物質や有害化学物質など)がどこからどれくらい排出されたかを示す一覧表。温室効果ガスインベントリはその一種で、二酸化炭素など地球温暖化の原因となるガスの排出量や吸収量を、排出源・吸収源ごとに示すもの。
http://www-gio.nies.go.jp/faq/ans/outfaq1a-j.html

(ウ)インベントリ等による人為起源CO₂濃度

本研究では「インベントリ等による人為起源CO₂濃度」の算出に、
- 化石燃料によるCO₂排出インベントリ^注釈エ
- 森林火災によるCO₂排出インベントリ^注釈カ
- 陸域生態系モデル
- 大気輸送モデル
を用いている。

(エ)化石燃料によるCO₂排出インベントリ

本研究では「化石燃料によるCO₂排出インベントリ」として、ODIAC(Open-source Data Inventory for Anthropogenic CO₂)を利用している。ODIACは化石燃料によるCO₂排出量は人工衛星から見た夜間の地球表面の明るさと火力発電所のデータベース^注釈オから算出されているインベントリである。
Oda et al., Atmos. Chem. Phys., 11, 543–556, 2011 http://odiac.org

(オ)火力発電所のデータベース

ODIACでは火力発電所のデータベースとしてCARMA(Carbon Monitoring for Action)を使用している。CARMAには全世界の60,000以上の火力発電所が登録されている。

(カ)森林火災によるCO₂排出インベントリ

本研究では「森林火災によるCO₂排出インベントリ」として、GFAS(Global Fire Assimilation System)を使用している。GFASでは火災からの放射エネルギーを衛星から観測することにより、火災の範囲や強度、CO₂の排出量等を推定している。
Kaiser et al., Biogeosciences, 9, 527-554, 2011

(キ)衛星CO₂濃度観測による人為起源CO₂排出(インベントリ)の監視

一例として『衛星による人為起源CO₂濃度とインベントリ等による人為起源CO₂濃度の差が衛星の誤差より大きい場合には、インベントリに問題が生じている可能性があるため、インベントリの内訳の精査を行なう』といったことが考えられる。

(ク)より高頻度・多数の衛星CO₂濃度データの取得方法

衛星CO₂濃度データの数は「温室効果ガス観測センサ」の視野内への雲の混入に大きく左右される(「いぶき」では雲の混入のないデータは全データの10%程度。)ため、
- 過去のデータから雲が少ないと考えられる場所の観測を優先する。
- 軌道上で雲の有無を判別し、雲のない領域を自分で探し、観測する機能を
衛星に付加する。
といった方法が考えられる。

環境省 地球環境局総務課研究調査室
(代表:03-3581-3351)
室長:竹本 明生(内線6730)

国立環境研究所 地球環境研究センター(029-850-内線)
衛星観測研究室長:横田 達也(2550)
GOSAT-2プロジェクトチームリーダー:松永 恒雄(2838)

(独)宇宙航空研究開発機構 地球観測研究センター
GOSATミッションマネージャ:中島正勝