図1、2中に示された「いぶき」により高濃度の人為起源CO2が観測された領域とそこでの人為起源CO2濃度(平成21年6月〜平成26年12月までの間で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。ppm※日本については1度グリッド当りのデータ数が5〜14と少ないため、他の都市と異なる手法で最大値を算出している。次に、図1、2に示す3つの領域及び日本におけるインベントリ等による人為起源CO2濃度注釈アと「いぶき」による人為起源CO2濃度との関係(過去5年半の平均値)を図3に示します。表2に前回の結果との比較を示します。図3、表2より以下のようなことが言えます。濃度の相関は高く、その差は「いぶき」の誤差の範囲程度である。前回、相関関係が見られなかった「日本」においてもデータの蓄積により1対1の相関関係が見られるようになった。不確実性は大きく、国レベルの解析を行うためには、さらなる手法の改善、データの蓄積、衛星観測の高精度化が必要。3つの領域及び日本におけるインベントリ等による人為起源CO2濃度と「いぶき」による人為起源CO2濃度との関係。(上左)全球、(上中)北米、(上右)南~東アジア、(左)日本。人為起源CO2濃度の平均値とバラツキ(「いぶき」データの誤差)を示した。太点線は1:1ライン(GOSATとインベントリの結果が一致する場合に対応。ppm(日本については1.0ppm)を超えるデータは数が少ないため、本解析の対象外とした。(インベントリ)の監視注釈イに利用できる可能性を示しました。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の開発及び推定結果の実証に取り組む予定です。(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。二酸化炭素とメタンの濃度を宇宙から観測し、その吸収・排出量の推定精度を高めることを主目的にしています。炭素循環の将来予測の高精度化への貢献を目指しています。平成21年1月23日の打上げ以降、現在も観測を続けています。世界気象機関(WMO)を含む世界のいくつかの気象機関でも、地表面の各地の観測地点や、それらのデータを用いて算出した地上での二酸化炭素の全球平均濃度を発表しています。二酸化炭素は高度によって濃度差があるために、地上観測点だけの濃度データでは地球大気の全体濃度を表しません。これに対して「いぶき」は二酸化炭素の地表面濃度ではなく、地表面から大気上端までの大気中の二酸化炭素全体を観測できます。気候変動に関する政府間パネル(IPCC)の第5次評価報告書において予測されている将来の二酸化炭素濃度は「全大気」の平均濃度であることから、今後の二酸化炭素の増加による地球温暖化のリスクを算出・予測する上では、地球全体の二酸化炭素の平均濃度の算出が重要であり、上空の大気まで含めた「全大気」を把握することが不可欠です。「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エ(以下「CO2濃度」といいます。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。CO2濃度上昇が検出できることを示しました。今回はさらに2年分のデータを追加し、平成21年6月から平成26年12月までの5.5年分のデータを使った解析を行いました。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。そこで本研究では前回同様に以下の手順で「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)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。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と受けていないデータとに分類します。CO2濃度としました。今回は前回の手法に対し、より新しいインベントリ注釈エ、カを利用しました。よるCO2濃度増分の計算にはFLEXPARTを用いました。TMの併用により全球のCO2吸収排出量分布の影響も考慮出来るため、CO2の背景濃度の計算がより正確になります。*FLEXPART:ラグランジュ型と呼ばれる大気輸送モデルで、点排出源からの局所的な拡散計算等に向いています。TM:オイラー型と呼ばれる大気輸送モデルで、全球/広域の計算に向いています。いった改良も行いました。大気輸送モデルを用いている。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。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。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。いった方法が考えられる。a)は既にGOSATの最近の運用で試験的に実施している。b)は「いぶき」後継機の新機能の1つである。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。CO2)を利用している。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のデータと火力発電所のデータベース注釈キから算出されているインベントリである。v2015を使用した。System)を使用している。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。