世界最大のCO2排出量排出点-世界における”最大“のGHG状況を追跡する
(1).全体要約
ロシアのウクライナ侵攻は、ロシアのエネルギー市場に大きな変化をもたらしました。特に、ヨーロッパだけでなく、ロシア自身のエネルギー情勢にも大きな影響を与えました。ロシアは、ガス輸出量の減少により発電量に影響を受け、石炭火力発電や原子力発電への依存度を高める一方、ヨーロッパは、エネルギー価格の高騰やエネルギー供給の不安定化に直面し、再生可能エネルギーへの転換を加速させています。
本稿では、この世界最大のGHG排出量を出すポイント：パイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt
CO2e 100yr in 2023） の稼働状況を衛星データから推定した結果を報告します。今回は、世界最大のGHG排出量を出すパイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt
CO2e 100yr in 2023)を解析することにより、ロシアや中国といった主要なエネルギー輸出国の動向の比較、解析基準として使用します。
何もない野原に見えますが、ロシア発ヨーロッパ行ガスパイプラインが複数埋まっており、その接合点：パイプラインガス計量・ポンプステーション で、ここが世界最大のGHG排出量を出すポイント (384.89Mt
CO2e 100yr in 2023）です。
単位１：納入容量(MW)を使用しています。
※最大納入容量 = 最大発電出力 と仮置きしています。
よって、武豊石炭火力発電所の武豊火力発電所は、 最大出力: 107万kWですので最大納入容量(1070MW : 5.78Mt
CO2e 100yr in 2023）としています。
単位２：CO2e 100yr とは？
CO2e 100yr は、温室効果ガスの排出量を二酸化炭素（CO2）に換算して表す単位です。もう少し詳しく説明すると、「100年間の期間において、ある温室効果ガス1トンが地球温暖化に与える影響が、二酸化炭素の何トン分に相当するか」を示すもの です。
様々な経済活動を温室効果ガス(GHG)を通して、比較可能にするために使用しています。
2024年度アドベントカレンダーでは、機械学習、強化学習、および数理最適化の手法を用いて、パンデミックや地政学的変化といった外部要因が温室効果ガス（GHG）排出量に与える影響を定量的に解析することを目的として実施します。特に、2025年度の新型コロナウイルス感染症の動向、日本最大の武豊石炭火力発電所の運用、ロシア・中国のエネルギーインフラおよび再生可能エネルギーの動向に注目し、GHG排出量の変動要因を多角的に分析します。
(2).1 手法
a.時系列解析:
過去のGHG排出量データ、衛星データから推定したエネルギー消費量データなどを用いて、時系列解析を行い、GHG排出量のトレンドや季節変動を把握します。
b.機械学習:
・回帰分析: GHG排出量を目的変数とし、複数の説明変数（経済活動、エネルギー価格など）を用いて、GHG排出量を予測するモデルを構築します。
・異常検知: 過去のデータに基づいて、異常なGHG排出量を検出し、その原因を特定します。
例えば、上図のように発電所は発電形式によって活動パターンが明確にあり、そのパターンとの差異により異常検知が可能です。
(2).2 データ
a.衛星データ:
第三者検証が可能な高解像度の衛星データを用いて、実際の発電量などを高精度に観測します。
かつ、今回のパイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt CO2e 100yr in 2023)のデータは、世界および中国の主要なエネルギー動向比較、解析基準として使用します。
(3).GHG需要に関する概要
このロシア パイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt CO2e 100yr in 2023)は、GHG排出量 世界最大であり、当然その運転は多量のGHG排出に繋がります。正確な予測に基づいて、発電量の調整や代替エネルギーへの移行を計画することで、日本のGHG排出量削減目標達成にも貢献できるヒントとなるはずです。
GHG需要予測は、気候変動対策やエネルギー政策にとって重要な要素です。
特に、石油、石炭火力や太陽光などの再生可能エネルギーなどエネルギー源の多様化により、GHG需要は地域や状況によって大きく異なります。武豊火力発電所を例に挙げると、石炭を主燃料としたエネルギー供給は依然として日本の安定供給に不可欠ですが、その一方でGHG排出量削減が求められています。一般的に説明するとこの予測は、気候変動対策、エネルギー政策、地域社会の発展、そして社会全体の持続可能な発展という、多岐にわたる分野において重要な意義を持ちます。機械学習やAIなどの先端技術を活用することで、より高精度な予測が可能となり、これらの課題解決に大きく貢献することが期待できます。
また、ロシアや中国といった主要なエネルギー輸出国の動向もGHG需要の大きな変動要因です。
当アドベントカレンダーでは、これらの課題を第三者検証が可能な衛星データおよび地上データを組み合わせ、機械学習、強化学習および数理最適化を用いて分析し、持続可能な解決策を提案します。
(4).ロシア パイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt
CO2e 100yr in 2023) を予測すべき根拠
このパイプラインガス計量・ポンプステーションは、世界最大のGHG排出量を出すポイントです。そして、このパイプラインガス計量・ポンプステーションは、豊富なガス資源を背景に、ロシア国内の電力供給にも重要な役割を果たしています。
そもそもロシア発ヨーロッパ行ガスパイプラインは、ウクライナ侵攻以降、欧州へのガス供給が大幅に制限され、その影響はロシア国内の発電にも波及しました。主な影響として、以下の点が挙げられます。
1.発電量の減少: 欧州へのガス輸出量の減少に伴い、国内でのガス消費量も減少しました。これにより、ガス火力発電の発電量が減少し、全体の電力供給に影響を与えたと考えられます。
2.石炭火力発電の増加: ガス供給が制限される中で、ロシアは石炭火力発電の稼働率を上げ、電力の安定供給を確保しようとしました。しかし、石炭火力発電は環境負荷が大きいことから、国際的な批判を受けました。
3.原子力発電への依存度上昇: ガス火力発電の減少を補うため、原子力発電の稼働率を上げ、電力供給の安定化を図ったと考えられます。
ただし、詳細なデータは限られており、上記の推定は概略的なものです。
ロシア政府は、エネルギーに関する情報を厳しく管理しており、正確な発電量や燃料構成に関するデータは公表されていません。
ですから、それを衛星データからリアルタイムに予測しました。
(5).中国およびロシアのGHG需要を予測すべき根拠
中国とロシアは世界有数のGHG排出国です。
これらの国のエネルギー政策は国際的なGHG需要に大きな影響を与えます。
中国は太陽光などの再生可能エネルギー設備の導入を進めつつも、石炭火力発電への依存が依然として高く、エネルギー転換の進捗が不透明です。また、ロシアは石炭や天然ガスの輸出が重要な収益源であり、地政学的な紛争や制裁がエネルギー供給と需要の変動に影響を及ぼしています。
これらの国々の動向とくにGHG需要を予測することは、国際的なエネルギー市場の安定化に不可欠です。
(6).要するに
このパイプラインガス計量・ポンプステーション(63.235, 75.120 /384.89Mt
CO2e 100yr in 2023)は、GHG排出量 世界最大でありますが、ロシア実態経済（戦争を除く）停滞の影響で稼働量が大幅減少しています。
そのことを本稿では、衛星データを用いて推定しました。このパイプラインガス計量・ポンプステーションは、日本の武豊石炭火力発電所を開設時ははるかに超え、現状でもはるかに多いGHGを排出しており、その正確な予測に基づいて発電量の調整や代替エネルギーへの移行を計画することで、GHG排出量削減目標の達成に寄与することできます。
また、ここで採取したデータは、ロシアや中国といった主要なエネルギー輸出国との動向比較、解析基準として使用していきます。
当アドベントカレンダーは、パンデミックや地政学的変化がGHG需要に与える影響を多角的に分析することを目的としています。特に、2025年度の新型コロナ陽性者数、武豊火力発電所やロシア・中国のエネルギー政策に注目し、GHG排出量の変動要因を明確化します。
パンデミック時にはエネルギー需要の大幅な変動があり、衛星データと機械学習を活用した予測が有効であることを示すことも目的の一つです。
(7).参加アドベントカレンダー
(8).参考URL
(9).ハッシュタグ
#新型コロナ ,#第12波,第13波
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