✨ 要約🔬 技術概要
私たちの頭上にある空を、巨大で目に見えない海だと想像してみてください。海に海流や温度の層、そして繊細な生態系があるように、私たちの大気も、地球が居住可能な状態に保たれるための複雑で生きたシステムです。長い間、私たちは車や工場、発電所がこの海に汚染物質を排出し、その化学組成を変化させ、地球を温暖化させていることを知ってきました。しかし、追跡がより困難な、急速に成長している新しい汚染源があります。それはロケットです。ロケットが打ち上がるたびに、巨大な排気プルームが下層の大気を突き抜け、中間層、さらには宇宙に近い希薄な空気の中へと真っ直ぐに噴射されます。科学者たちは、これらの高高度の排気が、私たちがまだ完全には理解していない方法で、オゾン層（太陽の日焼け止め）や気候に悪影響を及ぼしているのではないかと懸念し始めています。これを解明するためには、まず、何が、どこで、どれだけ放出されているのかという正確な「地図」を、極めて精緻に作成する必要があります。
ここで、新しい研究が登場します。これは、2024年度の「宇宙の会計士」として機能するものです。ドイツ航空宇宙センター（DLR）とブラウンスヴェイクの大学のチームによる研究者たちは、2024年版の「ローンチャー別世界排出インベントリ（IGEL）」を作成しました。これは、その年に発生したあらゆるロケット打ち上げの、高精細な3Dマップだと考えてください。単に推測するのではなく、彼らは25種類の打ち上げ機体のロケット、エンジン、および飛行経路をコンピュータ上で再構築し、燃料がどれだけ燃焼し、その尾から何が出たのかを正確にシミュレートしました。彼らは223回の打ち上げを追跡し、その年は宇宙ミッションで消費された全燃料の95%以上をカバーしました。
チームの調査によると、2024年には、ロケットは合計110キロトンの「一次排気」（エンジンのすぐ後ろから出るもの）を空中に放出しました。その後、その排気が空気と混ざり合い、少し変化した後には、131キロトンの「最終排出物」となります。この汚染の大部分は二酸化炭素（CO2）と水蒸気（H2O）であり、全体の90%近くを占めています。しかし、より危険な物質もそこに存在しています。約700トンのブラックカーボン（すす）、720トンの窒素酸化物、そして810トンの酸化アルミニウム（固体ロケットから出る白い粉末）です。
この地図が特別なのは、単に「ロケットは汚染を引き起こす」と言っているのではない点です。それは、汚染が「どこに」到達するかを正確に示しています。排気の約40%は対流圏（私たちが生活し、天候が発生する最も低い層）で放出され、30%は成層圏（オゾンを保持する中間層）で、残りの30%はさらに高い場所へと放出されます。また、この研究はロケットの種類によって影響が大きく異なることも強調しています。例えば、新しい巨大なスターシップ（Starship）ロケットは、わずか4回のテスト飛行であったにもかかわらず、その年の燃料消費の大部分を占めていました。
研究者たちは、これが利用可能な最善のデータに基づいたシミュレーションであり、すべての煙のひと吹きを直接測定したものではないことを認めています。彼らは、ロケットの尾が上昇するにつれて排気がどのように変化するかを予測するために、数学と物理学のモデルを使用する必要がありました。なぜなら、すべてのロケットの尾を測定するためのセンサーが宇宙に浮いているわけではないからです。しかし、彼らは自分たちの作業を実際の飛行データと照らし合わせ、自分たちの地図が現実と非常によく一致していることを確認しました。この詳細なオープンソースのデータセットを提供することで、彼らは気候学者に強力な新しいツールを授けています。今や、科学者たちはロケットがどのように大気に影響を与えるかを推測する代わりに、この具体的で正確なデータを特定の気候モデルに組み込むことで、これら高速の排気がどのように私たちの世界の化学組成を変えているのかを正確に把握できるようになります。これは、星々への旅に伴う環境コストを理解するための、極めて重要な第一歩なのです。
技術要約：2024年における打ち上げ機別の全球排出量インベントリ（IGEL 2024）
問題提起
手法
打ち上げデータセットの編纂： 2024年の223回の打ち上げからなる包括的なリストが、Jonathan C. McDowellの人工天物一般カタログ（GCAT）、補足的な2行要素（TLE）データ、打ち上げライブストリーム、および補助カタログを用いて編纂された。データセットは、軌道打ち上げ（COSPAR識別子によって特定）および、高いプロペラント消費量を持つ4回のサブオービタルStarship試験飛行のみを含むようにフィルタリングされた。投入軌道（最終段の第1エンジン停止時の軌道）は、追跡データ、ストリーム解析、または手動のプロキシ割り当てに基づき、様々なデータ品質レベル（低、中、高）を用いて決定された。選択範囲は25種類の打ち上げ輸送機をカバーしており、これは2024年の軌道打ち上げにおける総プロペラント消費量の95%以上を代表している。打ち上げ輸送機の再構築と軌道シミュレーション： 25種類の打ち上げ輸送機のそれぞれが、DLR内部ツール（質量についてはSTSM、空気力学についてはCAC、推進についてはRPA）を用いて再構築された。これらのモデルは、TOSCA軌道最適化ツールに統合された。上昇および（再使用システムの場合は）下降軌道をシミュレートするために、共分散行列適応進化戦略（CMA-ES）最適化手法が採用された。この最適化は、動圧、加速度制限、および段分離ロジックなどの制約を遵守しつつ、目標投入軌道へのペイロード質量を最大化するように行われた。検証戦略は、ペイロード性能のチェックから詳細なテレメトリ照合まで多岐にわたり、テレメトリによって検証されたモデルは総プロペラント質量の80%をカバーしている。排出モデリング：
一次排ガス： プロペラント消費プロファイルは、RPAの化学平衡モデリングから導出されたエンジン固有の排ガス組成を用いて、一次排ガス分布へと変換された。これには、主燃焼および補助フロー（例：ガスジェネレーター排ガス、プレバーナー）の質量流量加重結合が含まれる。燃焼後： 一次排ガスを最終的な排出物へと変換するために、統計的パラメータ化（BarkerらおよびJamesらに基づく）が適用された。これらのモデルは、高度に依存するプルーム酸化および二次化学反応を考慮しており、一酸化炭素（CO）、ブラックカーボン（BC）、窒素酸化物（NOx）、塩素化合物、および水蒸気などの種に影響を与える。水蒸気生成については、化学量論的な一貫性を確保するために修正された定式化が採用された。
インベントリの集計： 個々の3D排出プロファイルは、緯度・経度1°、高度1 kmの空間解像度、および月単位の時間解像度を持つ、グローバルなグリッド化されたNetCDFデータセットへと集計された。インベントリの範囲は、緯度-90°〜90°、経度-180°〜180°、および高度0〜80 kmである。
主な貢献
IGEL 2024データセット： NetCDF形式で提供される、2024年の種別、打ち上げ輸送機、および高度分解された包括的な排出インベントリ。これには110 ktの一次排ガスと131 ktの最終排出が含まれる。カスタム・インベントリ・ジェネレーター： モデル化された打ち上げから、ユーザー定義の空間および時間解像度で打ち上げ排出インベントリを生成することを可能にするオープンソースコード（MITライセンス）。これにより、大気化学・気候モデルへの直接的な統合を容易にする。高忠実度モデリング： 従来のインベントリとは異なり、IGEL 2024は個々の打ち上げ軌道とエンジンサイクルを再構成しており、エンジンタイプ（例：オープンサイクル対閉サイクル）やミッションパラメータが排出分布に与える具体的な影響を捉えている。包括的なデータ構造： データセットには、36種類のエンジンの一次排ガス指数、223回の打ち上げのプロペラント使用プロファイル、および打ち上げ輸送機と投入軌道に関する詳細なメタデータが含まれている。
結果
総排出量： インベントリは110 ktの一次排ガスと131 ktの最終排出を計上している。成分組成： 最終排出は二酸化炭素（CO2, 71 kt, 54%）と水蒸気（H2O, 45 kt, 34%）によって支配されている。その他の重要な種には、一酸化炭素（CO, 7.7 kt）、窒素酸化物（NO, 720 t）、酸化アルミニウム（Al2O3, 810 t）、およびブラックカーボン（BC, 700 t）がある。垂直分布： 排出物はすべての大気層に分布している。具体的には、対流圏（<15 km）に約40%、成層圏（15–50 km）に30%、そして成層圏上部に30%が分布している。分布は種によって大きく異なり、例えば、Al2O3は初期上昇時の固体ロケットモーターの使用により50 km以下に集中している。一方、COとBCは、燃焼後の酸化により強い高度依存性を示す。水平分布： 排出量は、バンデンバーグ、ボカチカ、ケープカナベラル、および中国本土を含む主要な打ち上げサイトに集中しており、ダウンレンジ方向に向かって急速に減少する。検証： 再構築された軌道は、様々な打ち上げシステム（例：Falcon 9, Starship, Ariane 6）について、公開されている飛行テレメトリと密接な一致を示している。垂直方向のプロペラント使用プロファイルは、特に対流圏および成層圏において、従来のインベントリ（Rossら、Barkerら）よりも、打ち上げライブストリーム由来のリファレンスデータと有意によく一致している。
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