「二酸化炭素排出量『ダブルカーボン』目標の達成」のために、衛星リモートセンシング技術を活用して化石燃料消費に伴う二酸化炭素（CO₂）排出量を推定することが非常に重要である。しかし、CO₂は大気中での寿命が長く、現有のCO₂衛星センサーの空間カバレッジが限られているため、衛星観測から逆算したCO₂柱濃度データを用いて直接的に排出量を推定することは困難である。化石燃料消費はCO₂と窒素酸化物（NO_x）を同時に排出し、NO_xは寿命が短く、衛星リモートセンシングによる排出量推定の実現可能性が高い。本研究では、東部の28都市及び西部のエネルギーゴールデントライアングル地域1箇所を対象に、TROPOMI NO₂柱濃度を基に化石燃料由来CO₂の日排出量を間接推定する研究を行った。まず、2019年のTROPOMI NO₂対流圏柱濃度データ製品と質量保存モデルを用いてNO_xの日排出量及び不確実性を推定した。次に、多尺度排出インベントリモデル（MEIC）に基づく排出インベントリデータベースにおけるCO₂とNO_xの排出量関係を分析した。最後に化石燃料消費に伴うCO₂の日排出量を推定した。結果は、推定値がMEICインベントリにおけるCO₂排出の空間分布と一致したが、より高い空間分解能と時間頻度により統計資料に欠ける新興および小規模な排出源の把握が可能であることを示した。東部都市では北京を例に、都市中心部周辺の郊外地域でのリモートセンシング推定値はMEICインベントリより約104％高く、東部都市の急速な拡大とともに多くの新興排出源が出現していることを示している。エネルギーゴールデントライアングルでは榆林を例に、同地域の発電所、製鉄所、炭鉱地域の一部排出源はMEICインベントリでは全排出量の10％に過ぎないが、推定値では37％に達し、排出インベントリに含まれていない小規模な発電所や工業源が衛星リモートセンシングで捉えられることを示している。本研究結果は中国の化石燃料由来の炭素排出量算定に技術的な支援を提供できる。

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