4．1排出源と排出量

(1)

4．東アジア地域におけるシミュレーション

(2)

気象研究所技術報告第34号 1995

長距離輸送モデルの検証計算を実施した結果，湿性沈着に対してある程度の良好な結果を得ることができた。また，モデルの特徴や長・短所を知ることもでき，その結果，モデルのパラメータのチューニングや降水量のしきい値の見直し等も行った。そして排出源データを調査，整理した後，

東アジア地域における硫黄酸化物の輸送・沈着過程のシミュレーションを実施した。

4．1排出源と排出量

アジア地域の硫黄酸化物の排出量は加藤他（1991）及びKat6and Akimoto（1992）による調査結果を利用した。この調査はアフガニスタン，パキスタン以東のアジア全域の25ヵ国におけるエネルギー消費構造から硫黄酸化物，窒素酸化物および二酸化炭素の排出量を1975年から1987年まで求めたものである。しかしながら，この調査にはロシア極東域は含まれていないので「最新ソ連極東総撹（エンタプライズ）」を基に極東地域の工業都市をわが国との地理的関係を考慮して選定し，追加した。

排出量はインド，中国については州または省毎に，その他は国毎に算出されているため，これらをモデルの格子に合わせて排出源の位置と排出量を配分する必要がある。排出源の位置と配分については都市，工業地域を考慮し，排出量については都市の人口，工業地域の規模により加重配分をした。このようにして先ず，東アジア地域の計算領域における各々の排出源からの排出量，地点名及びその位置を緯度・経度で地点を拾い上げ，排出量の少ない地点や近傍の排出源については併合し，最終的には80地点の排出源を決定した。表4．1には東アジアの各国及びその地域の排出量と選出した80地点についての緯度・経度及び加重配分した硫黄酸化物の排出量を示した。インドの排出量については計算領域外であるが，排出量が多いので東部の工業地域のアッサムとビハールの排出源だけを考慮し，計算領域内に排出源を仮定して設定した。

4．2 シミュレーションと結果

東アジア地域における硫黄酸化物の沈着量を評価するためのシミュレーションは，1985年の1年間について日本の国内の排出源を除いて行った。すなわち，近隣諸国の排出源からわが国にどれだけの硫黄酸化物が年間を通して輸送されて沈着するかを調べ，わが国における沈着量に対する寄与率を求めた。モデル計算による沈着量の評価は格子問隔の4分の1の面積（約31．8×31．8km）でなされている。わが国における沈着量評価地点は代表的な地域の排出源地点と同じ場所とした。すなわち，北九州，延岡，徳山，倉敷，大阪，名古屋，清水，東京，新潟，苫小牧の10地域である。

これらの計算による沈着量評価地域及び後述する実測による湿性沈着量の測定地点を図4．1に示した。計算値の評価地域の中に実測地点が含まれる地域は大阪，名古屋，東京，札幌（苫小牧〉の4ヵ

(3)

Table 4．1 Annual emissions of sulfur oxides in east Asia in103tons／year．

Countries Provinces ^No． Cities Emission _Lat． Long．

China Beijin 1 ^Beijin ^401．α ^39．90 ^116．40

Tianjin 2 ^Tianjin 280．0 39．15 ll7．22

Hebei 3 Shijiazhuang 963．0 38．02 114．50

Shanxi 4 ^Taiyuan ^367．0 ^37．90 ^112．55

5 ^Datong ^367．0 ^40．10 ^113．28

Niemenggu 6 ^Baotou 530．0 40．50 109．50

Liaoning 8 ^Dalian ^188．4 ^38．85 ^121．55

9 ^Anshan 753．6 41．10 122．95

Jirin 12 Changchun _198．6 _43．90 _122．25

13 Jirin _132．4 _43．85 _126．50 Heilongjiang ¹⁴ Harbin 257．0 45．75 126．55 15 Qiqihar 51．4 47．30 123．95 16 Daqing 154．2 46．60 124．95 17 Jiamusi 51．4 ^46．75 ^130．35 Shanghai 18 Shanghai _584．0 _31．20 _121．45

Jiangsu ¹⁹ Nanking 834．6 32．05 ll8．75

20 Maanshan _139．1 _31．70 _118．45

21 Wuxi 417． 3 31．60 120．25

Zhejiang 22 Hangzhou _354．0 _30．22 120．04

Anhui 23 Hefei _264．0 _31．85 _ll7．25

24 Huainan _176．0 _32．61 _ll6．95

Fujian 25 Fuzhou 81．2 ^20．06 ^119．30

26 Amoy _60．9 _24．41 118．12

27 Sanming _60．9 _26．20 117．60・

Jiangxi 28 Nanchang 187．5 28．68 115．90 29 Ganzhou _187．5 _25．83 _ll4．88 Shandong 30 Jinan _1，110．9 _36．62 _ll7．00

31 Quingdao 476．1 36．08 120．25

Henan 32 Zhengzhou _623．0 _34．75 _ll3．70

33 Luoyang _267．0 _34．70 _112．40

Hubei 34 Wuhan _499．0 _30．56 _ll4．25

Hunan 35 Changsha _522．0 _28．20 _ll3．00

Guangdong 36 Guangzhou _341．6 _23．20 _113．25

37 Swatowu 85．4 23．70 ll7．38

Guangxi 38 Nanning _172．0 _22．80 _108．28

39 Liuzhou _172．0 _24．30 _109．12

Sichuan 40 Chengdu _898．8 _30．70 _104．05

41 Chongqin _898．8 _29．55 _106．50 42 Luzhou _449．4 _28．85 _105．30 Chuizhou 43 Guiyang _591．0 _26．60 _106．70

Yunnan 44 Kunming _437．5 _25．05 _102．70

45 Gejiu _187．5 _23．35 _103．15

Xizang 46 Lhasa 2．0 29．85 91．15

(4)

Table 4．1 （Contd．）

Countries Provinces No． Cities Emission _Lat． _Long．

China Shanxi 47 Xian _680．0 _34．26 _108．90

48 Yanan _170．0 _36．59 _109．40

Gansu 49 Yumen _24．5 _39．35 _97．45

50 Lanzhou _220．5 _36．00 _103．85

Qinghai 51 Xining 47．0 36．50 101．65

Ningxia 52 Yinchuan _139．0 _38．48 _106．27

Xinjiang 53 Urumuqi _203．0 _43．85 _87．55

鞠幅一一一一鴨購一一一甲一『噌一甲儒一 r q圃一一岬甲一一 r 一一一一一層 ■■ 陶『閣一一騨甲一一卿一一鞠一一噌一一 q 囎一一一一層一一甲罹一一噌一學幡一一一鵯一

Korea Kyonggi 54 Seou1 _341．5 _37．55 _1・27．00

Kyongsangnam 55 Pusan _341．5 _35．10 _129．00 KyQngsangnam 56 Taegu _341．5 _35．85 _128．55 Chungchongnam 57 Taejon _341．5 _36．33 _127．40

一齢一噂一一陶印一自一一幽噂囎曽一噂閣曽卿c甲一一甲周彫一〇暉騨一一一一一一一甲一一一一曙一一 q r 鴨曹 r 甲鱒一 q 一一一嶋一一一噌噛一一一疇

一『軸一一一一r，

Taiwan Northern 58 Taipei _346．5 _25．05 _121．48

Southern 59 Gaoxiong _346．5 _22．60 _120．25

一甲一嬬陶儒殉一一一 r 一一噂一一一『層凹一一一一甲噛一殉噂 − 騨一一一り一一『一一層o一一騨 − 一一職噂一幽卿 r 一一一幅一一一一瞬噂轄一一甲一一騨 r 一噂一一

Hongkong Hongkong 60 Hongkong _144．0 _22．35 _114．20

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India Asam ⁶¹ NongPO _121．0 _26．20 _91．80

Bi血ar 62 Kishanganji _514．0 _26．30 _88．00

一一一一一一隔一一騨噌甲

一一一一一甲一一一聞暢一卿甲 r r 一 − 一一一一一曹甲騨一一一一一 r 層贈一喝一甲一一嘲噌 r 一一瞬一鱒閣一一一一『『喝曹一一一 r 一一

Thailand． Kohlat 63 Uttaradit _507．0 _17．00 _102．00

圃一一噂一騨 r 一齢曽國 r 一一騨帽一甲辱騨一一嫡甲一儒一 Q 一一 − 一 r 一噂一層一一一騨甲曙一曹一〇輪一 − 一噂輔一 r r − 一曽一一一一一一一略一一一囎一哨一鞭

Philipine Luzon Island ⁶⁴ ^Manila 351．0 14．50 121．00

囎隅一一『一鞠 o 讐一 q 甲一一一『一一鴨一層一囎旧一騨 r 鞠儒一一一輌層一一一一一辱一一一騨騨曙周一畠騨哺一一哺噌一一一 r 一一一一一昂哺噂一一一繭一噌一

聾orth Western 65 Pyongyang _346．5 _39．00 _125．50

Kor6a Eastern 66 Hamhung _346．5 _39．50 _127．50

犀一一一一聞隔疇一一一一

一轄一一『一『層一一一婿一一一鞠一一陶噌甲購一一一一薗『『騨一一一一一 r 囎一一一一一嗣僧一一 r 鞠一一嚇噌一一一一『一噌一一岬曽

Japan Kita−kyushu ⁶⁷ Kita−Kyushu 33．86 130．80

Minami−Kyushu ⁶⁸ Nobeoka _32．58 131．50

Chugoku−1 ⁶⁹ Tokuyama _34．07 131．80

Chugoku−2 ⁷⁰ Kurashoki _34．57 _133．80

Hanshin 71 Osaka _34．67 ！35．52

Chubu 72 Nagoya _35．17 _137．00

Tokai 73 Shimizu 35．03 138．52

Keihin 74 Tokyo _35．67 139．72

JoetSU 75 Niigata _37．90 _139．04

Hokkaido 76 Tomakomai _42．67 141．65

一囎輯儒一輯聯一噌一一一帽一一帽幡一一辱哺甲一一曽一一噌咽 r 一一一一一一一陶一噌噂卿囎一曽一一軸噂噸甲幡幅曹一一 q 一一一一一一一一一一閣一 − 一一噂一一

Russia Fareast 77 Vladivostok _43．00 _132．00

78 Chavarovsk _18．00 135．00

79 Komso皿01 sk 50．50 136．80

80 Juzino一 47．13 142．60

Sachalinsk

(5)

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Fig．4．1 The location of observation stations of wet deposition and receptors to evaluate the calculated depositions．

所である。

計算による各地域における硫黄酸化物（SO2＋SO42一）の年間沈着量を乾性沈着と湿性沈着量及び両者の和を総沈着量として図4．2に示した。計算値は硫黄酸化物の沈着量を硫黄の量に換算して表わしているが，モデルでは1時間に1％の割合でSO2からSO42一への変質を考慮しており，汚染質のトラベルタイムが長いこと，降水によるSO42『の沈着率はSO2のそれに対して3倍ほど大きいこ

(6)

5 4 3 2 1 00 0 0 0 0︵詰鉱＼N量︒の︶⁝三・︒︒魯∩

口Total

口Dry目Wet

CAI CA2 CA3，CA4CA5 CA6CA7CA8 CAg CA10

Receptors

Fig．4．2 Calculated annua1（leposition of sulfur oxides reduced into sulfur element in various area of Japan．

となどから湿性沈着の殆どはSO42一である。図からも分かるように乾性沈着量は北九州が最も多く，

東へ行くに従い小さくなっている。しかし，新潟では東京，清水よりは僅かに多い。一方，湿性沈着量は地域による差は殆ど見られず，乾性沈着量と湿性沈着量との比率は東に行くに従い小さくな

り，大阪で同等となり，それ以東ではこの比率は逆転している。

この計算値に対応する実測による非海塩起源のSO42一の湿性沈着量は図4．3に示されており，これも硫黄の量に換算した値である。実測データは環境庁によって1983年から5年間実施された「第 1次酸性雨対策調査」によるものである。調査地点は，長崎県（長崎市，大村市），広島県（広島市，

5 4 3 2 1 0

（詰

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Fig．4．3

工］ Precipi伽tion

−SO4死S Wet deposi情on

OB10B2OB3 0B5 0B7 0B9 0B11 0B13 0B4 0B6 0B8 0B10 0B12

0bservationstations

OB14

︵﹄蚤喜潟8員§旦個9①占

5 4 3 2 1 0

Observed wet deposition of sulfate reduced into sulfur e蓋ement at various area of Japan。

(7)

庄原市），大阪府（大阪市，池田市），名古屋市（南区，名東区），東京都（江東区，武蔵野市），宮城県（仙台市，大川原町），北海道（札幌市，鵡川町）であり，長崎から北海道迄の7都道府県で都市域と田園域の2ヵ所ずつの計14地点で，モデル計算を行った地点と異なるところも含まれている。ここで引用しているデータは1985年4月から1986年3月迄の1年問の湿性沈着測定値であり，

図はこの期問の総沈着量と降水量である。測定値は都市域と田園域とに差の見られる地点が幾つかあるが，都市域では局地的な沈着，すなわち，都市域にある排出源からの寄与があることが考えられる。全国的にみると降水量は西から東に行くに従い少なくなっている傾向がみられるが，しかし，

湿性沈着量には地域的な差は見られない。これは計算結果にも見られることである。沈着量の評価期間に3ヵ月のずれはあるが，計算と実測による湿性沈着量を比較してみると，平均的には計算値

は実測値より約1桁小さい。都市域とそれに隣接した郊外において沈着量の差があるなどから，測定点近傍の排出源の影響も考えられるので，長距離輸送による広域にわたる沈着量の評価には調査地点の代表性に留意する必要がある。

一方，上記の10地点におけるモデル計算による1985年の硫黄酸化物の乾性沈着，湿性沈着及び両者の和を総沈着量としてそれぞれの月変化を硫黄の量に換算して図4．4に示した。乾性沈着量は総体的に西から東の地域へ順次少なくなっており，このことは汚染質が平均的に見て西から東に輸送

0．05 0．04 0．03 0，02 0．01

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1

0．05

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0．05 0．04 0．03 0．02 0．01

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23456789101112

0．05

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0．05

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2 3 4 5 6 7 8 9 101112

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123456789101112

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Osaka（CA5）

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 0．05

0．04

0．03

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123456789101112

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0．04

0．03

0．02 0，01 0

Shimizu（CA7）

誇

123456789101112

Fig・4・4 Calculated monthly（iepositions of sulfar oxides at various area of Japan．

(8)

されていることを示唆している。特に西の地域では冬季に高く，夏季に低い値を示しているが，この傾向は東に向かうに従い薄れて行き，東京，新潟，苫小牧では月変化は殆ど見られず，年問を通じてほぼ一定に近い。また総沈着量に対する湿性沈着量の割合は西の地域ほど小さい。西の地域では乾性沈着量が多く，湿性沈着量と同等であるが，これに対して東の地域では乾性沈着量が少なく，

総沈着量の殆どは湿性によるものである。この傾向は日本国内の排出源を入れた計算では，沈着量評価地点近傍の排出源の寄与によって異なってくると考えられる。しかし，本研究の対象とした年ではないが，島根県衛生公害研究所によって1988年6月から1990年5月までの2年問に測定された非海塩起源のSO42一の湿性沈着量のデータ（山口，1991）の中で日本海に面した測定点として隠岐島西郷，日御碕，江津における2年間平均の月別降水量（a）と沈着量（b）を参考データとして図4．5に示した。沈着量の月別変化を見るとどの地点も1月が最も多い。特に隠岐島西郷では1月の最大値から最低値を示している6月まで次第に減少している。9月はどの測定点でも湿性沈着量が僅かに多くなっているが，この月は前後の月に比べて降水量も圧倒的に多い。

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Shimane Prefecture．（From Yamaguchi，1991）．

(9)

前にも述べたように本輸送モデルの移流・拡散にはラグランジュ粒子法を適用しており，リセプターオリエンテッドモデルの性格も併せ持っている。従って，ある地域の沈着量に寄与している排出源を辿って行くことが可能である。ここでは10地域の中で沈着量が最も多かった北九州地域に及ぼしている排出源を冬季（1月）と夏季（7月）に分け，それぞれの季節における乾性沈着及び湿性沈着について調べた。図4．6は北九州地域の乾性沈着に寄与している各排出源の寄与率を示したものである。（a）は冬季であり，（b）は夏季についてのものである。横軸の数値は排出源番号を示しており，これは表4．1の番号に対応しているが，顕著な寄与を示している排出源には地域名を記した。冬季では京城（Seoul』韓国）の寄与が圧倒的に大きく30％強を占めている。次いで鞍山

（Anshan，中国），平壌（Pyongyang〉，成興（Hamhung，北朝鮮）等の寄与が見られる。これらの排出源は北九州地域から見ると冬季の季節風の風上に位置している。夏季では上海（Shanghai），

南京（Nanking），無錫（Wuxi，中国），京城（Seoul），大田（Taejon，韓国），台北（Taipei，台湾）

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Contributive emissio皿n皿mber

Fig。4．6 Contribution rate to（lry deposition at Kita−kyushu area originated from foreign emissions．

(10)

等からの寄与が見られる。夏季では南西方向に位置する排出源からの寄与が現れてくる。7月の上旬は夏季の典型的な太平洋高気圧が出現しており，これらの排出源からの寄与は汚染質が高気圧の縁を輸送されて来たものであろう。一方，7月の下旬には台風7号が本邦の南海上を迷走しており，

韓国からの寄与は台風の影響によるものと思われる。

湿性沈着については図4．7に示されているように寄与率は小さいが，多数の排出源からの寄与がある。夏季では釜山（Pusan），大邸（Taegu），大田（Taejon，韓国），石家荘（Shiliazhuang），武

漢（Wuhan），貴阻（Gulyang），西安（Xian，中国）等で，冬季では上海，南京，韓国の各都市からの寄与がある。湿性沈着の場合は移流・拡敵の他に降水が関与し，降水域においてのみ大気中の汚染質が沈着するために輸送・沈着過程が乾性沈着の場合より複雑である。

これらの寄与率は1985年の冬季と夏季のそれぞれ1ヵ月について考察したものであり，平均的な冬季及び夏季におけるものを代表しているものではない。

15

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Contributive emission number

Fig．4．7 Same as Fig．4．4，but for wet deposition。

4．1排出源と排出量

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