)2) 1) 2) JAPAN AUTO-OIL PROGRAM

JAPAN AUTO-OIL PROGRAM

光化学オキシダントに関するモデル解析

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション

2. 東アジア∼関東域シミュレーション

茶谷 聡

1)2)

1) 株式会社 豊田中央研究所

2) 一般財団法人 石油エネルギー技術センター

第3回光化学オキシダント調査検討会（2011年11月2日） 資料１

2

報告内容

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション

（トヨタ自動車／豊田中研・清華大学・TERI・IIASA共同研究）

• シミュレーションの概要

• 中国・インドの排出量予測

• 国内オゾン濃度に対する中印排出量変化の影響

2. 東アジア∼関東域シミュレーション

（Japan Auto-Oil Program（JATOP））

• シミュレーションの概要

• オゾン濃度の再現性

• VOC濃度の再現性

3

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション

（トヨタ自動車／豊田中研・清華大学・TERI・IIASA共同研究）

• シミュレーションの概要

• 中国・インドの排出量予測

• 国内オゾン濃度に対する中印排出量変化の影響

2. 東アジア∼関東域シミュレーション

（Japan Auto-Oil Program（JATOP））

• シミュレーションの概要

• オゾン濃度の再現性

• VOC濃度の再現性

研究の目的

4

東・南アジアの新興国のエネルギー・環境問題を解決し、

持続可能な発展へと導く

東・南アジア各国のエネルギー消費量およびCO

₂

排出量の抑制と

東・南アジア全体の大気改善を両立させる総合対策を立案

そのための解析の枠組みを構築

解析の主対象汚染物質：対流圏オゾン（O

₃

）

研究の構成と解析の流れ

5 ①現状のエネルギー 消費量データ収集 ②現状のCO₂・NOx・ VOC排出量推計 ③現状のオゾン濃度 計算 ④現状のオゾン濃度 の再現性評価 ⑤将来のエネルギー 消費量予測 ⑥将来のCO₂・NOx・ VOC排出量推計 ⑦将来のオゾン濃度 予測 エネルギー消費量・ CO₂排出量抑制と オゾン濃度低減の両立 最適な将来シナリオ 十分 不十分 フィード バック エネルギー データベース 排出量 データベース 3次元大気質 シミュレー ション

研究参画機関と役割分担

6 IIASA（中印以外アジア各国） 排出量データ、エネルギーシナリオ TERI（インド） 排出量データ、エネルギーシナリオ 3次元大気シミュレーション 清華大学（中国） 排出量データ、エネルギーシナリオ 3次元大気シミュレーション 豊田中研 3次元大気シミュレーション シミュレーション 技術支援 シミュレーション 技術支援 トヨタ：全体統括 清華大学：1911 年に設立された中国を代表する総合大学の一つ。教授・准教授の数は約3000人、学生数は約 36000人。

TERI（The Energy and Resources Institute、エネルギー資源研究所）：1974年に設立されたインド有数の研究機 関。研究員約900名。所長はパチャウリIPCC議長。

IIASA（International Institute for Applied Systems Analysis、国際応用システム分析研究所）：1972年に設立され た国際研究機関。研究員約200名。所在地はオーストリアのウィーン近郊。

3次元大気質シミュレーションの構成

7 領域大気質モデル CMAQ ver.4.7.1 領域気象モデル WRF ver.3.2.1 生物起源VOC 排出量推計モデル MEGAN ver.2.0.4 清華大学 排出量データ （中国） TERI 排出量データ （インド） IIASA 排出量データ （その他アジア） 空間分解 組成分解 汚染物質濃度 対象領域を 60 x 60 kmのメッシュに区切り 時々刻々の汚染物質濃度を 計算

シミュレーション計算ケース設定

8 中国・インドの将来排出量変化の影響を別々に評価できるように計算を実行 計算ケース 中国排出量 インド排出量 2005 2005年 2005年 BAU_China 2030年（成り行き） 2005年 ALT_China 2030年（対策強化） 2005年 BAU_India 2005年 2030年（成り行き） ALT_India 2005年 2030年（対策強化） 計算対象期間 ： 2005年1月∼12月 気象条件は2005年で固定 成り行き 各国で既に決まっているエネルギー・環境政策や計画を反映 対策強化 発生源別に導入しうる具体的な技術や規制を”Best guess”により考慮した シナリオ

0 50 100 150 200 2005年 成り行き 対策強化 エ ネ ルギ ー 消費量 (E J ) その他 バイオマス 天然ガス 石油 石炭 2030年 エネルギー 消費 132% -27% 0 5 10 15 2005年 成り行き 対策強化 CO 2 排出量 (G t) その他 輸送 民生 産業 発電 2030年 CO2 124% -30% 0 5 10 15 20 25 30 35 2005年 成り行き 対策強化 NO x 排出量 (M t) その他 輸送 民生 産業 発電 2030年 NOx 88% -64% 0 5 10 15 20 2005年 成り行き 対策強化 VO C 排出量 (M t) その他 溶剤 輸送 民生 産業 発電 2030年 VOC 9% -25% ※溶剤の 将来予測は 未達

将来エネルギー消費量・排出量（中国）

9 • 成り行きの場合、エネルギー消費量とCO₂・NOx・VOC排出量が大幅増加 • 想定されうる最大の対策を仮定した場合、排出量が顕著に減少

Xing et al.: Projections of air pollutant emissions and its impacts on regional air quality in China in 2020,

Atmos. Chem. Phys., 11, 3119-3136, 2011

自動車の他 鉄道・農業機械

0 10 20 30 40 50 60 70 80 2005年 成り行き 対策強化 エ ネ ルギ ー 消費量 (E J ) その他 バイオマス 天然ガス 石油 石炭 2030年 エネルギー 消費 255% -14% 0 1 2 3 4 5 6 7 2005年 成り行き 対策強化 CO 2 排出量 (G t) その他 輸送 民生 産業 発電 2030年 CO2 349% -28% 0 5 10 15 2005年 成り行き 対策強化 NO x 排出量 (M t) その他 輸送 民生 産業 発電 2030年 NOx 159% -23% 0 5 10 15 2005年 成り行き 対策強化 VO C 排出量 (M t) その他 溶剤 輸送 民生 産業 発電 2030年 VOC 86% -30%

将来エネルギー消費量・排出量（インド）

10 • 成り行きの場合、エネルギー消費量とCO₂・NOx・VOC排出量が大幅増加 • バイオマス（薪・藁など）の燃焼による民生部門のVOC排出量の寄与大

Sharma et al.: Regional air quality simulations of ozone and fine particulates using WRF/CMAQ model across India,

Proceedings of Indo-US Conference-cum-Workshop on Air Quality and Climate Research, 2011

自動車の他 鉄道・農業機械

年間平均日最大濃度分布の変化

11 2005 BAU_China BAU_India • 中国の排出量変化により、中国及び周辺各国のオゾン濃度が上昇 • インドのオゾン濃度の上昇は顕著であるが、東アジアへの影響は小 0 (ppb) 60 BAU_China - 2005 BAU_India - 2005 -2 (ppb) +2 0

0 10 20 30 40 50 60 2005 _BAU _ Ch in a AL T _ Ch in a 年平均濃 度 (ppb) -1.5 -1 -0.5 0 0.5 1 1.5 BA U _ Ch in a -2005 AL T _ Ch in a -2005 年平均濃 度 (ppb) 0 10 20 30 40 50 60 70 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 月平均濃 度 (ppb) 月 2005 BAU_China ALT_China -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 月平均濃 度 (ppb) 月 BAU_China-2005 ALT_China-2005 0 10 20 30 40 50 60 200 5 BA U _ In d ia AL T _ In d ia 年平均濃度 (ppb ) 0 0.01 0.02 0.03 0.04 BA U _ In d ia -200 5 AL T _ In d ia -2005 年平均濃度 (ppb ) 0 10 20 30 40 50 60 70 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 月平均濃度 (ppb ) 月 2005 BAU_India ALT_India -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 0 0.02 0.04 0.06 0.08 1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112 月平均濃度 (ppb ) 月 BAU_India-2005 ALT_India-2005

日本平均日最大濃度の変化

12 • 中国の排出量動向の影響によりオゾン濃度が数ppbの範囲で増減 • インドの排出量変化が直接日本のオゾン濃度に及ぼす影響は微小

13

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション

（トヨタ自動車／豊田中研・清華大学・TERI・IIASA共同研究）

• シミュレーションの概要

• 中国・インドの排出量予測

• 国内オゾン濃度に対する中印排出量変化の影響

2. 東アジア∼関東域シミュレーション

（Japan Auto-Oil Program（JATOP））

• シミュレーションの概要

• オゾン濃度の再現性

• VOC濃度の再現性

研究の概要

14 東アジア領域 （40×40kmメッシュ） 日本領域 （20×20kmメッシュ） 関東領域 （5×5kmメッシュ）

新規排出ガス低減技術による大気環境への効果を予測

（環境施策に資する技術データの提供）

狙い

JCAPⅠ JCAPⅡ 1997 2002 2007 JATOP マルチスケールの3次元大気質シミュレーションと 排出量インベントリの構築

シミュレーションの構成

15 広域大気質 モデル CMAQ v4.7.1 自動車排出量 推計モデル JATOP 自動車以外 排出量推計 G-BEAMS Biogenic VOC 推計モデル MEGAN v2.04 気象モデル WRF v3.2.1 組成・粒径分解 SAPRC99 船舶排出量 海技研 火山排出量 気象庁 他 東アジア排出量 INTEX-B REAS（NH₃のみ） 汚染物質 濃度

Chatani et al.: Development of a framework for high-resolution, three-dimensional regional air quality simulation framework and its application to predicting future air quality over Japan, Atmos. Environ., 45, 1383-1393, 2011

独自計測、環境省VOC インベントリなどから設定 詳細計測データを ベースに開発 国環研と共同開発 推計用データ整備 環境省インベントリ との整合性確保 日本に適した データ・モデルを 構築中 （近日完成予定）

JATOPのBVOCインベントリ

16 実測と国内独自データに基づく

優占8樹種（45%）は実測

その他は、文献値（国内樹種を抽出） リーフ・チャンバー法 ブランチ・ エンクロージャー法 放出量推計の一例 葉重量 （資源量） 基礎 放出量 活動係数 BVOC 放出量 国内事情に合わせて独自に取得

JATOP広域自動車排出量推計モデル

17 幹線道路 NOx排出量分布 ＜排出過程＞ ¾ 幹線道路排出量 道路交通センサスによるリンク別→3次メッシュ別、 24時間別、平日休日別走行量から推計 ¾ 細街路排出量 自動車輸送統計の走行量と幹線道路走行量から 3次メッシュ別走行量分布を算出し推計 ¾ 始動時排出量 3次メッシュ別保有台数と始動回数等から推計

¾ 蒸発排出量（Diurnal breathing loss、Running loss、 Hot soak loss）

¾ 巻き上げ粉塵・タイヤ摩耗

• 排出係数や各種補正係数には環境省原単位調査 及び独自調査データを使用

オゾン月平均濃度分布の再現性

18 (ppb) 60 20 2005年4月 観測値 計算値 2005年6月 (ppb) 60 10 2005年11月 (ppb) 60 10 Chatani et al., 2011 • 平均的なオゾン濃度が都心部で低く郊外で高い傾向を定性的に再現 • 後背地は過大評価と考えられるが、観測値がなく実態は不明

0 10 20 30 40 50 60 70 1 6 11 16 21 26 O3 (p pb) Day O3 4月 0 10 20 30 40 50 60 70 1 6 11 16 21 26 O3 (p pb) Day O3 6月 0 10 20 30 40 1 6 11 16 21 26 O3 (ppb) Day O₃ 11月 観測値 計算値（東アジア領域） 計算値（日本領域） 計算値（関東領域）

東京23区内オゾン日平均濃度の再現性

19 Chatani et al., 2011 • 日によるオゾン濃度の変化傾向は定性的に再現 • メッシュの細分化により計算値が観測値に接近するが、過大評価が残存 （東京23区内26局平均）

VOC個別成分観測

20 観測地点 東京都環境科学研究所 （江東区東陽町） 観測期間 2007年8月21、22、26、27日 観測項目 全OH反応性の直接計測 NOx, O₃, CO, SO₂ 個別の非メタン炭化水素 含酸素化合物の同定 グループ SAPRC99 個別計測物質 AVOC ALK1 ethane

ALK2 acetylene, propane

ALK3 isobutane, n-butane, 2,2-dimethylbutane, 2,3-_{dimethylbutane}

ALK4

isopentane, n-pentane, cyclopentane, 2-methylpentane, 3-methylpentane, n-hexane, methylcyclopentane, 2,4-dimethylpentane, 2,2,4-trimethylpentane

ALK5

cyclohexane, 2-methylhexane, 2,dimethylpentane, 3-methylhexane, n-heptane, methylcyclohexane, 2,3,4-trimethylpentane, 2-methylheptane, 3-methylheptane, n-octane, n-nonane

ETHENE ethene

OLE1 propylene, 1-butene, 3-methyl-1-butene, 1-pentene,

4-methyl-1-pentene

OLE2

butadiene, trans-2-butene, cis-2-butene, trans-2-pentene, cis-pentene, methyl-butene, cyclopentene, 2-methyl-1-pentene, trans-2-hexene, cis-2-hexene, styrene

ARO1 0.295 x benzene, toluene, ethylbenzene,

iso-propylbenzene, n-propylbenzene

ARO2 p,m-xylene, o-xylene, 1,3,5-trimethylbenzene,

1,2,4-trimethylbenzene

BVOC ISOPRENE isoprene

TRP1 α-pinene, camphene, β-pinene, limonene

OVOC

MEOH methanol

HCHO formaldehyde

CCHO acetaldehyde

ACET acetone

Chatani et al.: Sensitivity analyses of OH missing sinks over Tokyo metropolitan area in the summer of 2007, Atmos. Chem. Phys., 9, 8975-8986, 2009

観測期間中の濃度再現性

21 Chatani et al., 2009 • NO₂やO₃など主要物質の濃度時間変化の再現性は良好 • AVOC、BVOC、OVOCは全て大幅な過小評価 0 10 20 30 40 50 60 9 17 9 17 9 17 9 17 NO 2 (ppb) 8/21 8/22 8/26 8/27 a) NO2 観測値 計算値 0 5 10 15 20 25 9 17 9 17 9 17 9 17 N O ( ppb) 8/21 8/22 8/26 8/27 b) NO 0 50 100 150 9 17 9 17 9 17 9 17 O3 (ppb) 8/21 8/22 8/26 8/27 c) O3 0 0.2 0.4 0.6 0.8 9 17 9 17 9 17 9 17 CO ( p p m ) 8/21 8/22 8/26 8/27 d) CO 0 5 10 15 20 9 17 9 17 9 17 9 17 SO 2 (p p b ) 8/21 8/22 8/26 8/27 e) SO2 0 20 40 60 80 100 9 17 9 17 9 17 9 17 A V O C ( ppb) 8/21 8/22 8/26 8/27 f) AVOC 0 0.5 1 1.5 2 9 17 9 17 9 17 9 17 BVO C ( p p b ) 8/21 8/22 8/26 8/27 g) BVOC 0 50 100 150 9 17 9 17 9 17 9 17 O V O C ( ppb) 8/21 8/22 8/26 8/27 h) OVOC

VOC成分濃度観測値に対する計算値比率

22 1. 0 3 1. 7 9 1. 1 1 0.56 1. 4 8 0. 4 6 0.23 0.29 0.2 4 0.22 0. 8 3 0.12 0.1 1 _0.27 0.3 6 0.20 0. 0 2 0.6 1 0.3 3 0.0 7 0.06 0 1 2 NO 2 NO O3 CO SO 2 E T HE NE AL K1 AL K2 AL K3 AL K4 AL K5 OL E 1 OL E 2 AR O 1 AR O 2 IS O P R E N E TR P 1 HCHO CCHO ME O H AC ET Ra ti o Chatani et al., 2009 • 成分によって多少の違いはあるが、全てのVOC成分濃度が過小評価 観測期間平均濃度観測値に対する計算値の比率

23

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション

（トヨタ自動車／豊田中研・清華大学・TERI・IIASA共同研究）

• シミュレーションの概要

• 中国・インドの排出量予測

• 国内オゾン濃度に対する中印排出量変化の影響

2. 東アジア∼関東域シミュレーション

（Japan Auto-Oil Program（JATOP））

• シミュレーションの概要

• オゾン濃度の再現性

• VOC濃度の再現性

調査研究のあり方に関する提言

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•

アジア全体の大気改善と短寿命物質も含めた気候変動に

対する総合対策を検討・推進する国際的な枠組み

•

東アジア排出量インベントリの整備

•

国内排出量インベントリの整備

¾ 自動車・自動車以外排出量インベントリの構築体制

¾ 排出量インベントリと実大気との比較検証

•

オゾン前駆物質の観測データの充実

¾ VOC個別成分濃度観測による反応性の評価

¾ 前駆物質の排出から風下におけるオゾンの生成

までを包括的に評価できる観測網の整備

謝辞

25

1. 東・南アジア対流圏オゾンシミュレーション は

トヨタ自動車（株）の支援により実施されたものである。

2. 東アジア∼関東域シミュレーション は

一般財団法人石油エネルギー技術センターが実施する

自動車と石油の共同研究（JATOP）の一環であり、

経済産業省の委託事業として実施されたものである。