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展示室8 逆解法を用いた二酸化炭素放出量の解析

逆解法を用いた二酸化炭素放出量の解析方法

 二酸化炭素の放出・吸収量(フラックス)を解析する方法として、輸送モデル(forward model)と逆解法(inversion method)を組み合わせた研究が近年実施されるようになってきた。地球圏-生物圏国際協同研究計画(IGBP)主催の大気トレーサー輸送モデル相互比較計画(TransCom)は、多数の輸送モデルを用いることによって、逆解法を用いて炭素収支を解析する際に輸送モデルの違いに起因する不確かさ(uncertainty)を解明するためのプロジェクトである(Gurney et al., 2000)。 本報告における二酸化炭素放出量の解析は同プロジェクトで実施された手法(Baker et al., 2006)におおむね準拠しており、以下に概要を示す。前提条件として、(1)式で表される行列式によって観測データ行列dは各領域からの放出を表す行列mと大気輸送行列G(輸送モデルの結果を用いる)の積で表されると仮定する。

行列式

 ここで、Mは分割された領域の数を示し、Nは逆解法に利用する観測値の数を示す。各領域からの放出量は、評価関数S(m)を(2)式のように定義して、これを最小とする<m>を(3)式より求める。

評価関数

評価関数を最小とするm

 両式においてdobsは基礎放出量(化石燃料の燃焼及び陸上生態系・海洋との二酸化炭素交換から推定される放出量)の寄与を除いた各観測所の月平均濃度行列、Cdは各観測所の月平均濃度の標準偏差行列を示し、mpは各領域からの放出量の第一推定値行列、Cmは放出量第一推定値の標準偏差行列を示す。また、添字Tは転置行列を、−1は逆行列を示す。逆解法の具体的な手順は以下のとおりである。

  1. 観測データから月平均値とその標準偏差((2)、(3)式のCd)を算出する。

  2. 基礎放出量を与えて、輸送モデルで各観測値に対する二酸化炭素濃度への寄与分を計算する。

  3. 1.の月平均値から2.で計算された各観測値における基礎放出量による二酸化炭素濃度の寄与分を引き、(2)、(3)式のdobsを求める。

  4. 各領域(地球を陸上11、海洋11の合計22領域)から1 GtC/yの二酸化炭素を1か月間のみ放出した時の、輸送モデルで各観測値に対する二酸化炭素濃度の応答((2)、(3)式のG)を計算する。

  5. 様々な研究から求められた各領域からの月平均放出量の第一推定値(mp)とその標準偏差((2)、(3)式のCm)を計算する。

  6. 式(3)を用いて(2)式の評価関数S(m)を最小とするような各領域からの月別放出量の組み合わせ(<m>)を求める。この際、1.、5.で求められた標準偏差を重みとして考慮している。

本報告の解析においては、温室効果ガス世界資料センター(WDCGG)が収集した二酸化炭素月平均値を逆解法を用いた選別を行い利用している。データ選別手法(Maki et al., 2005)は以下のとおりである。

  1. WDCGG月平均値データセットの中で、重複した観測地点を除外する。

  2. 各観測地点に対して、解析期間(1984~2005年)について、欠測値を内挿もしくは外挿で補完したデータセットを作成する。この際、連続した観測が一定期間以上ない観測地点は解析から除外される。観測値の不確かさは、フィッティングカーブと実測値の標準偏差で与えた。ただし、欠測分のデータは、大きな不確かさを与えて解析から実質的に除外した。

  3. 2.で作成した全観測地点データセットを用いて、逆解法により各領域からの放出量推定値と各格子点の濃度解析値を求める。

  4. 観測値と、それに対応する濃度解析値を比較し、しきい値以上(今回はしきい値として2 ppm(3σ)を採用した)の観測値は大きな不確かさを与えて解析から除外し、逆解法を行う。

  5. 4.を除外される観測値がなくなるまで繰り返す。

参考文献

Baker, D. F.,R. M. Law, K. R. Gurney, P. Rayner, P. Peylin, A. S. Denning, P. Bousquet, L. Bruhwiler, Y.-H. Chen, P. Ciais, I. Y. Fung, M. Heimann, J. John, T. Maki, S. Maksyutov, K. Masarie, M. Prather, B. Pak, S. Taguchi, Z. Zhu, 2006: TransCom 3 inversion intercomparison: Impact of transport model errors on the interannual variability of regional CO2 fluxes, 1988–2003. Global Biogeochem. Cycles, 20, GB1002, doi:10.1029/2004GB002439.

Gurney, K., R. Law, P. Rayner, and A. S. Denning, 2000: "TransCom 3 Experimental Protocol," Department of Atmospheric Science, Colorado State University, USA, Paper No. 707.

Maki, T., K. Kamide, Y. Tsutsumi, 2005: Observational Data Screening Technique using Transport Model and Inverse Model in Estimating CO2 Flux History, Extended abstracts 7th International CO2 conference, Broomfield, Cororado, Sep. 2005.