PM
2.5
濃度分布の
空間統計解析
名古屋市環境科学調査センター 久恒 邦裕、 山神 真紀子 平成27年度調査研究発表会資料 平成28年2月2日 1PM
2.5について
【概要】 ○粒子径約2.5µm以下の空気中に浮遊している粒子の 総称。 ○発生源は燃焼施設・自動車・野焼き・家庭・黄砂など 多岐にわたる。 ○様々な成分が混在 髪の毛の太さが50~80µm 細胞の大きさが約10µm PM2.5 2研究の背景
• PM2.5の環境基準が平成21年9月に定められた。 • 常時監視データとしてPM2.5の採取を目的に応じて 2通りの方法で行っている。 自動測定 成分分析測定 目的 環境基準適不適の判断 成分の把握 測定項目 質量濃度の測定 質量濃度と成分濃度の測定 年間データ数 365日×24時間×17地点 4季節×14日×6地点 メリット データ数が多い 成分が詳細に明らかになる デメリット PM2.5の成分の詳細は 不明 分析コストがかかり サンプル数を増やせない 自動測定 成分分析測定 目的 環境基準適不適の判断 成分の把握 測定項目 質量濃度の測定 質量濃度と成分濃度の測定 年間データ数 365日×24時間×17地点 4季節×14日×6地点 メリット データ数が多い 成分が詳細に明らかになる デメリット PM2.5の成分の詳細は 不明 分析コストがかかり サンプル数を増やせない研究の背景
【PM2.5の調査・研究の目的】 PM2.5の発生源等の影響を明らかにして 有効な削減策へと繋げる(高濃度化の要因を探る)。自動測定 成分分析測定 目的 環境基準適不適の判断 成分の把握 測定項目 質量濃度の測定 質量濃度と成分濃度の測定 年間データ数 365日×24時間×17地点 4季節×14日×6地点 メリット データ数が多い 成分が詳細に明らかになる デメリット PM2.5の成分の詳細は 不明 分析コストがかかり サンプル数を増やせない
研究の背景
【PM2.5の調査・研究の目的】 PM2.5の発生源等の影響を明らかにして 有効な削減策へと繋げる(高濃度化の要因を探る)。 違った視点からの 解析が、できないか? 5PM
2.5の日々の変動グラフ
(2015年度名古屋市内:速報値)
0 5 10 15 20 25 30 35 40 12 月 14 日 12 月 15 日 12 月 16 日 12 月 17 日 12 月 18 日 12 月 19 日 12 月 20 日 12 月 21 日 12 月 22 日 12 月 23 日 12 月 24 日 12 月 25 日 12 月 26 日 12 月 27 日 12 月 28 日 12 月 29 日 12 月 30 日 12 月 31 日 1 月 1 日 1 月 2 日 1 月 3 日 1 月 4 日 1 月 5 日 1 月 6 日 1 月 7 日 1 月 8 日 1 月 9 日 1 月 10 日 1 月 11 日 1 月 12 日 PM 2 .5 質量濃度 (μ g /m 3) 愛知工業高校 中村保健所 滝川小学校 八幡中学校 富田支所 惟信高校 白水小学校 守山保健所 大高北小学校 天白保健所 上下水道局北営業所 名塚中学校 テレビ塔 熱田神宮公園 港 陽 千 竈 元塩公園 大まかな変動は類似しているが、測定局間に差がある。 6PM
2.5年平均値の分布
(2014年度)
μg/m3 測定局間の差に 地理的な傾向は 存在するのか? それとも 測定局ごとに 独自の傾向が 存在するのか?目的
• 自動測定機による日々のPM
2.5濃度変化
を、その地理的な条件と合わせて考慮して、
その特徴を探る。
【仮説】 PM2.5の濃度への影響は、3つの種類に分解できる。 それぞれの影響を、場所ごとに区切って調べる。1.広域的な影響
A
B
C
D
全地点で、同じ期間(オレンジ色の四角)に 同じように高濃度となる現象が観測された。 ↓ 広域的に共通した原因が存在する。 観測された PM2.5濃度の日変動 9 by vector free ○国外からの越境汚染の影響 ○気温などの 気象条件による影響 ○国内の汚染の影響広域的な影響の例
102.地域的な影響
A
B
C
D
いくつかの地点で、同じ期間(オレンジ色の四角)に 同じように高濃度となる現象が観測された。 ↓ 一定の地域に共通した原因が存在する。 by avaxhome.ws ○大規模な発生源の影響地域的な影響の例
○密集した複数の発生源の 影響 by avaxhome.ws ○交通量の多い道路の影響A
B
C
D
3.局所的な影響
一つの地点で、ある期間(オレンジ色の四角)に 高濃度となる現象が観測された。 ↓ 個別の局所に影響した原因が存在する。 13 by avaxhome.ws ○測定局近傍の、小規模な発生源の影響局所的な影響の例
A
14濃度変動への影響の種類
【仮説】 • PM2.5に影響を与えるのは <広域的な影響>(広い範囲の影響) <地域的な影響>(一定範囲の影響) <局所的な影響>(ごく狭い範囲への影響) の3つに分解できる。 • これらの影響を、測定局ごとに統計的に解析して 影響の大きさを具体的に調べる。 15解析対象データ
• 愛知県、岐阜県(一部)、 三重県(一部)の常時監 視局77局の日平均値 • 2012年4月1日 ~2014年3月31日 (2年分) ☆大気汚染物質広域監視 システム(そらまめ君:速報 値)にて公表されている データ 16解析対象データ
<広域的な影響>
右の地図全体に共通した 影響<地域的な影響>
0.1度×0.1度(約9×11km) の四角に共通した影響<局所的な影響>
測定局(赤い丸)のみへの 影響 17測定値のモデル
<地域的な影響>は 隣の地域とは 似た変動を示す。 (空間自己相関をもつ) 0.1度(約9km) 0.1度 (約11km) 18名古屋市近辺の区分け
測定値に対する仮定
PM
2.5の測定値
広域的に共通した値(変動)
地域的な影響 局所的な影響空間自己
相関をもつ
計算に用いたソフト
• R:統計解析ソフト。今回は、データの加工や結果 の確認を行うのがメイン。(パッケージR2WinBUGS を使用):無料 • WinBUGS:ベイズ統計のコアの計算を担う。:無料ベイズ統計とは?
21ベイズ統計とは?
特徴 メリット デメリット 頻度主義的 統計学 従来より使わ れている統計 学。(検定, 有 意水準, etc.) 条件が整えられ たデータが得意。 多くの計算ソフト が対応。 要因が複雑なデー タは苦手 ベイズ 統計学 2000年ごろよ り様々な分野 で注目され始 めた統計学。 欠測に強い。 複雑なデータに も対応可能。 解釈が直感的で 解りやすい。 手軽に扱える計算 ソフトが無い。 計算量が膨大。 環境分野へ応用が期待される。 22推定結果
- 広域的な影響の値(月変動)-
8 10 12 14 16 18 20 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月 PM 2 .5 濃度 (μ g/m 3) 推定された値 実測値の平均値 推定された値(広域的な影響の値)に、以降で示す 地域的な影響や局所的な影響が加わって実測値となる。 (2012、2013年度) • 広域的な影響に対する、 相対的な影響値を示す。 • 名古屋港周辺から北の 地域にかけて高い値が 示された。 • 全体的には南西側で高 く、北東側で低い値と なった。計算結果
-地域的な影響-
計算結果
-地域的な影響- (名古屋近郊)
25 • 広域的な影響に対する、 相対的な影響値を示す。 • 高い値、低い値が各所 に点在。計算結果
-局所的な影響-
26計算結果
-局所的な影響- (名古屋近郊)
局所的な影響 地 域 的 な 影 響 地域的にも 局所的にも 高濃度になりやすい 地域的にも 局所的にも 低濃度になりやすい 地域的には高濃度 局所的には低濃度 になりやすい 地域的には低濃度 局所的には高濃度にな りやすい地域的な影響と局所的な影響の関係
(測定局ごとにプロット)PM
2.5常時監視地点(名古屋市内)
守山保健所 上下水道局北営業所 テレビ塔 滝川小学校 天白保健所 愛知工業高校 八幡中学校 熱田神宮公園 名塚中学校 千竃 元塩公園 大高北小学校 中村保健所 白水小学校 富田支所 惟信高校 港陽 29 一般局 自排局 測定局名 地域的な 影響 局所的な 影響 測定局名 地域的な 影響 局所的な 影響 愛知工業高校(北) 1.08 1.00 上下水道局北営業所(北) 1.11 1.12 中村保健所(中村) 1.18 0.95 名塚中学校(西) 1.23 1.16 滝川小学校(昭和) 1.11 1.01 テレビ塔(中) 1.11 1.08 八幡中学校(中川) 1.18 1.00 熱田神宮公園(熱 田) 1.11 0.95 富田支所(中川) 1.18 0.98 港陽(港) 1.18 1.00 惟信高校(港) 1.18 1.09 千竃(南) 1.11 1.04 白水小学校(南) 1.21 1.04 元塩公園(南) 1.21 1.24 守山保健所(守山) 1.08 0.97 大高北小学校(緑) 1.21 0.97 天白保健所(天白) 1.11 0.97影響の推定値(名古屋市内)
30排出量データ:EAGrid2000-JAPAN
1)とは?
• EAGrid2000-Japanは、2000年度を対象とした大気 汚染物質排出データである。 • 日本国内の様々なデータ(固定発生源種類・規 模、発電量、廃棄物処理量、自動車交通量、船舶 航行データなど)から、1km2ごとでの排出量を推定 した総合的な排出量データ。 • この中から、今回はPM2.5の排出に係るデータを取 り出し、結果の比較を行った。1) Kannari, A., Tonooka, Y., Baba, T., Murano, K.:Development of multiple-species 1 km×1 km resolution hourly basis emissions inventory for Japan, Atmospheric
Environment, 41, 3428‒3439 (2007).