東京都環境科学研究所

微小粒子状物質の濃度低減等に関する研究（2023-2025年度）

令和6年度外部研究評価委員会　継続研究の中間・事前評価

研究テーマ
微小粒子状物質の濃度低減等に関する研究【継続】
研究期間 令和5～7年度
研究目的 PM2.5の高濃度化をもたらす二次生成物質について、ガス状前駆物質を含めて濃度変動特性を把握し、その発生源を明らかにすることを目的とする。また、ナノ粒子や大気中マイクロプラスチック等の新たな環境問題に関する情報を収集し、対策の必要性を検討する。
研究内容
  • (1)PM2.5濃度上昇要因となる成分組成に関する研究
  • ①PM2.5濃度上昇事例の解析、②硝酸塩の生成条件、③PM1.0等の実態把握
  • (2)常時監視測定結果の解析等
  • ①質量濃度及び成分組成のデータ解析、②関東PM・Ox合同調査における広域的検討
  • (3)大気環境の新たな課題に関する情報収集
中間評価 Ａ：優れている　　　　　　3
Ｂ：普通　　　　　　　　　2
Ｃ：やや劣っている
Ｄ：劣っている
評価コメント及び対応
  • 東京都のPM2.5で冬季には硝酸イオンの生成が重要と明らかにしたことを評価します。
  • 東京都のPM2.5で重要な硝酸イオンの発生源と対策も検討してください。
  • PM2.5の実態調査とその結果の解析、PM1.0計測による人為起源PMの挙動解析など重要な知見が得られているものと評価されます。
  • 【問】英文ジャーナルへの投稿（掲載されたのでしょうか）など学術的にも評価される成果だと思われますが、どのような内容が評価されたのでしょうか。
  • 【答え】2023年度につきましては、国際誌へ1報掲載されています。Osada,K.、Saito,S.、Tsurumaru, H.、Itahashi,S.、 Atmospheric Environment.318.120244.
    https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2023.120244, 2024.
  • 2024年度も着実な成果が出されることを期待しています。
  • 観測データがかなり蓄積されてきたと思いますので、それをどのように活かすことができるのかも検討することで、研究として取り組む新たな課題も明らかになると思います。行政をはじめとするステークホルダーが、どのようにこの研究の成果を活用しているのかも示していただけると、更なる評価につながると考えています。
  • EVのCO2排出に関して、太陽光など自然エネルギー活用による排出量の試算なども進めてもらいたいと思います。
  • 人為起源微小粒子の評価指標であるPM1.0がPM2.5の6割を占め、また黒色炭素（OBC）のほとんどがPM1.0に含まれていることが明らかになったことは高く評価される。ナノ粒子の粒子個数濃度を直径3 nmから測定できるようになり、研究の幅をさらに広げるものと期待される。
  • 大気中マイクロプラスチックの分析手法を確立することを期待します。
事前評価 Ａ：優れている　　　　　　2
Ｂ：普通　　　　　　　　　3
Ｃ：やや劣っている
Ｄ：劣っている
評価コメント及び対応
  • PM2.5の化学組成分析をされているので、発生源についての情報も得られるよう調査研究をしてください。
  • 【問】アンモニアの広域調査はどのくらいの範囲で行うのでしょうか？
  • 【答え】今年度の夏季については、区部５地点、多摩部2地点、道路沿道1地点、檜原村を計画しています。その結果をふまえて冬季調査の地点を検討します。来年度につきましては、今年度調査の結果に基づき、地点数や調査期間を再検討する予定です。
  • 具体的で系統的な研究計画が立案されているものと思われます。
  • 多くの重要な研究課題に取り組まれるようですが、研究4-1と連携することができるテーマが含まれていると思われます。また、WHOの指針値を達成するためには、何を規制すれば良いか等の方策が見つかることを期待します。
  • 2024年度も着実な成果が出されることを期待しています。
  • 観測データがかなり蓄積されてきたと思いますので、それをどのように活かすことができるのかも検討することで、研究として取り組む新たな課題も明らかになると思います。行政をはじめとするステークホルダーが、どのようにこの研究の成果を活用しているのかも示していただけると、更なる評価につながると考えています。
  • 台上試験の結果から路上試験データを推定する方法が確立できると有用性が高いように思います。
  • ハイブリッド車や水素自動車などにも評価を広げてほしいと思います。CO2以外に、ヒートアイランド対策の視点で排熱量も検討できるとありがたいのですが・・・。
  • 継続的なデータ蓄積は行政の研究機関として重要である。