世界気象機関WMO温室効果ガス公報（第18期、2022/10/26）によると、世界平均地表CO2・CH4およびN2Oの濃度は高くなり続け、そのうちCO2415.7±0.2 ppm、CH4は1908±2 ppb，N2Oは334.5±0.1 ppbであった。

既存の温室効果ガスの観測方法には、リモートセンシング衛星のカラム濃度測定、大気底濃度測定、都市高塔大気濃度測定、渦度関連フラックス観測、近接地上大気輪郭線測定、土壌温室効果ガスフラックス測定、地盤フーリエ変換分光法遠隔測定などが含まれる。

より高い時空解像度の地表測定の必要性、例えば地表近くの温室効果ガス漏れモニタリング、特定地域の温室効果ガス排出強度評価、衛星リモートセンシング温室効果ガスデータ検証など、革新的な観測技術と方法が必要です。

現在、リモートセンシング衛星は大気柱濃度の温室効果ガスの測定に用いることができ、高塔とドローンを用いた観測と合わせて、地域スケールの温室効果ガス排出を評価することができる。このうち、無人機による温室効果ガス観測は機動的で柔軟な特徴がある、研究者たちを助けることができますより高い時空解像度のデータを取得する衛星リモートセンシングと定点高塔観測データの有益な補充となる。

衛星、航空機、ドローンの典型的な測定範囲

画像ソース/Bing Luなど、2020

先人の仕事の一部には、固定翼飛行機（SkyArrow ERA，イタリアMagnaghi Aeronautica S.p.A.社）搭載LI-7500二酸化炭素と水蒸気分析器（Gioli Bなど、20062007、Carotenuto Fなど、2018）、大気境界層のCOを測定する2フラックス及び推定点源CO2放出強度搭載LI−7700メタン分析器（Gasbarra Dら、2019）、ゴミ埋立場を研究するCH4排出。

Sky Arrow ERA測定プラットフォームへのLI-7500の適用

近年、レーザー分光技術の進歩に伴い、光帰還−空洞増強レーザ吸収スペクトル技術（OF-CEAS）頭角を現す。この新しい技術は極めて向上している測定精度（詳細は以下の説明を参照）と同時に、実現したキャビティ縮小の目標です。例えば、LI-CORが高精度温室効果ガス分析器シリーズを発売し、光キャビティの体積は6.41センチメートル3測定応答時間を大幅に短縮2秒未満;また、この技術はエネルギー消費量が低く、わずか22 wで、2つのリチウム電気は8時間の測定をサポートしている。重さも10.5 kgとドローンでの使用に最適です。

新興科学研究の需要を満たすため、北京力高泰科技有限公司と天津飛眼無人機科技有限公司は協力して、共同で開発した機上高精度N2O、CH4・CO2温室効果ガス測定プラットフォーム。

光帰還−空洞増強レーザ吸収分光法（OF−CEAS）を用いて、高精度測定N2O、CH4・CO2濃度は、移動式大気濃度測定に適している。

• 2018年発売
  LI-7810高精度CH4・CO2・H2O分析器
  LI-7815高精度CO2・H2O分析器
  
• 2020年
  LI-7820高精度NO2・H2O分析器
• 2023年発売
  LI-7825高精度CO2同位素、NH3ぶんせきけい

測定プラットフォームの主な技術パラメータ

• 温室ガス測定応答時間（T 10-T 90）：≦2 s
• 測定精度：
  CO 社2:0.04ppm@400ppm（5 sデータ平均）
  CH4:0.25ppb@2000ppb（5 sデータ平均）

  N2O ：0.20ppb@330ppb（5 sデータ平均）

  
  

  LI-7825精度
  δ13C
  1秒信号の平均値は0.5‰未満、5分間の信号平均0.04‰
  δ18O型
  5分間の信号平均は0.1‰@400 ppm
  δ17O型
  5分間の信号平均は<0.4‰@400 ppm

• 離陸重量：45 kg
• 作業時間:>45分
• 標準巡航速度：8 m/s
• max巡航速度：15m/秒
• 抗風能力：max 5級風
• 使用環境：-20℃~ 45℃、小雨中の飛行が可能
• 測定高さ：0-2000 m

応用事例

パイロット 実験

使用する機上高精度CH4・CO2温室効果ガス測定プラットフォーム、ある工業団地の温室効果ガス排出を研究する。

測定期間の仮定：（1）工業団地無停止の通常運転状態にある、（2）飛行測定期間中の大気条件が安定している、（3）大気境界層内の温室効果ガスと気象条件の垂直変化は水平変化よりはるかに大きい、（4）高さを測定した温室効果ガスは空気と十分に混合し、平流を主とする。

以上の条件により、飛行に必要な低さは粗さサブ層（風温湿性輪郭線によって決定され、または研究区内の建築物の平均高さの3倍と推定される）より大きく、近地層内に位置しなければならない。ドローンはできるだけ等速運動を維持し、穏やかに飛行しなければならない。ピッチ角は5°以下、ロール角は20以下°、地面との相対的な高さをできるだけ安定させる（擬似飛行）。大気境界層の乱流の発達が著しい時間帯に測定を行う必要があり、一般的には午前10：00から午後4：00までである。同時に、垂直搬送方向の誤差をできるだけ減らすために、風速は2-3級が適当で、曇り、雨天などの不利な気象条件の下で監視を展開することを避ける。

制御体積に基づく質量保存法を用いて園区に対して航走式測定を展開し、この方法はトップダウン排出強度反転アルゴリズム（Top-down Emission Rate Retrieval Algorithm、TERRA）とも呼ばれる。園区の異なる高さ監視断面の測定データに基づいて、東西南北の4つの断面の平流流束及び垂直上向きの温室効果ガス排出強度。

飛行中の機上高精度CH4・CO2温室効果ガス測定プラットフォーム

様と方法

材料と方法

このような土地の平均海抜は1400 mで、年間降雨量は300 mm未満で、風向偏西風を主導している。2022年12月に試験飛行を行う。主に2つの測定を行う：（1）背景様大気CH4・CO2濃度垂直輪郭線（2）工業団地周辺を飛行し、垂直大気方向のCHを測定する4CO2濃度。また、飛行中に風向、風速、空気温湿度、大気圧力、緯度経度座標、海抜情報などを同時に収集する。

航跡を測量する.

生データ品質制御QA/QC

スライド平均フィルタリング方法を用いてすべてのデータに対して異常値検査を行い、5倍より大きい測定データの標準差のポイントに対して、異常値とマークして除去し、線形補間方法を用いてデータ補間を行う。異常データが30%を超え、無効な測定としてマークされている場合は、再測定する必要があります。

実験結果

結果

バックグラウンドパターン大気輪郭線

就CO2つまり、飛行上昇過程で測定されたCO2濃度は降下中に測定した濃度より低くしなければならない。飛行の上昇中に地上近くで測定されたCO2濃度が高く、約715ミリグラム/m3;測定高さの上昇に伴い、CO2濃度は低下傾向にあり、1900 mから2000 mでは、CO2濃度は約680に低下したミリグラム/m3。降下中、2000-1500メートル区間には小さなピークが存在し、濃度は約800ミリグラム/m3、約1600 m-1700 mの間にピークが存在し、濃度は約900ミリグラム/m3。

CO 社2 大気輪郭線

CH4大気輪郭線

CHについて4つまり、飛行上昇過程で測定されるCH4濃度は降下中に測定した濃度よりやや低かった。地表に近いCH4濃度が高く、約1.24 mg/m3。高度が高くなるにつれて、CH4濃度は低下し、2020 m前後でCH 4濃度は1.16 mg/m3。

工業団地

園区南部では、3か所の高COを測定2濃度領域は、地表面から75 ~ 100 m、濃度は約495 ppm、2カ所目は地上から175-200 m、濃度は約505 ppm、3カ所目は地上から100 ~ 125 m、濃度は約520 ppm。CH4データは類似しており、地上から100～125 mのところにCHが存在する4高濃度領域、濃度は約3794.35 ppb。

CO 社2データの空間的メッシュ化

CH4データの空間的メッシュ化

排出強度計算

スカラー保存方程式と散度定理によると、制御体積内の質量変化は制御体積表面を通過する総合質量フラックスと等しいと考えられる。排出源の周囲に制御体積を構築し、大気沈降を無視して、制御体積の4つの表面と上面に対してフラックス計算を行い、それから積分を行い、最終的に排出制御体積内部の排出強度を得ることができる。

データによると、同工業団地のCO2の排出強度は約12.539 kg/s ± 0.640 kg/s・CH4排出強度は21.521 g/s ±3.424 g/s。

実験的結論

結論

使用する機上高精度N2O、CH4・CO2温室効果ガス測定プラットフォーム，結合数学モデル、特定の領域の温室効果ガス排出強度定量的評価を行う。

参考文献

【1】世界気象機関温室効果ガス公報−第18期

【2】ビングルー、フオン・ダオ、ジャンギュイ・リュー、ユホン・ヘ、ジアリ・シャン。 2020.ハイパースペクトラル画像技術と農業における応用の最近の進歩リモートセンシング 12 （16）: 1-44。

【3】Carotenuto F, Gualtieri G, Miglietta F, et al. 航空機測定と分散モデリングによる産業ポイント源CO2排出強度推定[J].環境モニタリングと評価, 2018, 190: 1-15.

【4】Gasbarra D, Toscano P, Famulari D, et al. 航空機データを使用して複数の廃棄地のメタン排出の位置と量化[J].環境汚染、2019年、254：112987。

【5】Gioli B, Miglietta F, Vaccari F P, et al. エコシステムの質量、動力、エネルギー交換を監視する革新的な空中プラットフォームであるSky Arrow ERA[J]。 2006.