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Commentary

見えない空気の汚れを人工衛星で測る
リモートセンシングデータが明かす中国の大気汚染の実像

章超
同志社大学大学院グローバル・スタディーズ研究科博士後期課程
経済
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PM2.5は地理的境界を越えて広がるため、都市間や地域間の政策連携が不可欠であり、産業由来の汚染を減らすには、先進的な環境技術の導入や技術革新の促進が求められる。写真は大気汚染が深刻化し、視界の悪い北京市中心部。2013年3月7日(共同通信社)
PM2.5は地理的境界を越えて広がるため、都市間や地域間の政策連携が不可欠であり、産業由来の汚染を減らすには、先進的な環境技術の導入や技術革新の促進が求められる。写真は大気汚染が深刻化し、視界の悪い北京市中心部。2013年3月7日(共同通信社)

総じて、2013年から2023年の間に、中国全土のPM2.5濃度は平均で約35%低下し、特に京津冀地域や長江デルタ地域などの都市・工業集積地帯で改善が顕著であった。この改善は、石炭依存の低下や排出規制強化といった政策的介入の成果を反映していると考えられる。一方で、地域間格差は依然として残り、東部や東北部の一部地域では、WHOの新ガイドラインが示した、年平均PM2.5濃度の上限値の5μg/m³を大きく上回っている。健康リスクの軽減にはさらなる取り組みが必要である。

PM2.5は地理的境界を越えて広がるため、都市間や地域間の政策連携が不可欠である。産業由来の汚染を減らすには、先進的な環境技術の導入や技術革新の促進が求められる。実際、中国政府は2010年代から環境対策を本格化させ、主要な汚染源である工場の郊外移転、自動車排ガス規制の段階的強化、電動化の奨励、石炭火力発電から再生可能エネルギーへの転換など、多角的な施策を実施してきた。今後もこうした取り組みを継続し、各地域が協力して対策を進めることが、青空の広がる未来を実現するための鍵となるだろう。

[1] 中国では2013年の初頭に大都市の PM2.5 が危険水準に達し、世界的な注目を集めた。特に北京市では 1 時間平均で最大569 µg/m³を記録したが、これは日本の 24 時間環境基準(35 µg/m³)のおよそ 16 倍に相当する。

参考文献

中国語

馬北玲・呂欣・陳星(2019)「火電場大気排放監測大数拠分析及政策影響研究」『中国人口・資源与環境』第7期。

王弟海・龔六堂・李宏毅(2008)「健康人力資本、健康成本和経済増長—中国跨省数拠為例」『管理世界』第3期。

謝楊・戴瀚程・花岡達也(2016)「PM2.5汚染対京津冀地区人群健康影響和経済影響」『中国人口・資源与環境』第11期。

 

英語

Lanzi, E., Dellink, R. and Chateau, J. (2018) The sectoral and regional economic consequences of outdoor air pollution to 2060, Energy Economics, 71, pp.89–113.

Li, T., Shen, H., Zeng, C., Yuan, Q. and Zhang, L. (2017) Point-surface fusion of station measurements and satellite observations for mapping PM2.5 distribution in China: Methods and assessment, Atmospheric Environment, 152, pp.477–489.

Martin, R.V., Brauer, M., van Donkelaar, A., Shaddick, G., Narain, U. and Dey, S. (2019) No one knows which city has the highest concentration of fine particulate matter, Atmospheric Environment X, 3, 100040.

Rao, Z., Xie, X., Tang, X. and Peng, H. (2022) The spatiotemporal correlation of PM2.5 concentration on esophageal cancer hospitalization rate in Fujian province of China, Environmental Science and Pollution Research, 29(44), pp.67325–67335.

Shen, S., Li, C., van Donkelaar, A., Jacobs, N., Wang, C. and Martin, R.V. (2024) Enhancing global estimation of fine particulate matter concentrations by including geophysical a priori information in deep learning, ACS ES&T Air, 1(5), pp.332–345.

Sun, C., Kahn, M.E. and Zheng, S. (2017) Self-protection investment exacerbates air pollution exposure inequality in urban China, Ecological Economics, 131, pp.468–474.

Xu, D., Zhang, Y., Sun, Q. and Wang, X. (2021) Long-term PM2.5 exposure and survival among cardiovascular disease patients in Beijing, China, Environmental Science and Pollution Research, 28(34), pp.47367–47374.

Yang, G.Y., Wang, Y. and Zeng, Y. (2013) Rapid health transition in China, 1990–2010: findings from the Global Burden of Disease Study 2010, The Lancet, 381, pp.1987–2015.

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