ISSN 2185-0348

農薬調査研究報告第９号
平成２９年

Research ReportofAgricultural Chemicals
Vol. 92017

独立行政法人 農林水産消費安全技術センター

Food and Agricultural Materials Inspection Center(Incorporated Administrative Agency)

Kodaira, Japan

はじめに
農林水産消費安全技術センター（FAMIC)は、農林水産省所管の独立行政法人であり、農薬取締法、肥料取締法、飼料安全法、JAS法等の法律に基づき、農業生産資材（農薬、肥料、飼料等）や食品を対象として科学的な検査・分析を行い、農業生産資材の安全の確保、食品等の品質・表示の適正化等に技術で貢献することを使命に掲げ、業務を行っています。
農薬は、登録制度等により厳しい規制が行われており、農林水産大臣の登録を受けなけ
れば、製造、加工、輸入等を行うことができません。FAMIC農薬検査部は、農薬管理の要である農薬登録検査を主たる業務としています。また、農林水産省との密接な連携のもと、登録された農薬の市場における品質の確保のため農薬製造場への立入検査を実施するとともに、全国の農業生産現場における農薬の使用状況及び生産者から収集した農産物中の農薬の残留状況についての分析調査を行っています。
今般、平成２８年度の農薬検査部における調査研究成果を収録した農薬調査研究報告第９号を発行しました。農薬検査部の調査研究は、登録検査業務の遂行に必要な技術力の向
上や残留農薬の調査に必要な分析技術の向上を目的としています。また、農林水産省との密接な連携のもと、農薬登録の国際調和を進める上で必要な技術情報等の提供といった役割も担っています。こうした観点から、調査研究の対象については、実験を伴うもののみ
ならず、文献等により収集した情報を分析・考察する調査や論考についても含めたものとしています。また、調査研究の成果は、関係学会等での発表を通じて公表に努めています。
この第９号では、実験を行いデータを得る手法を主にした調査研究の成果１論文と１技術レポート、文献等により収集した情報等を分析・考察した調査研究の成果１論文を掲載しています。また、学会誌等に掲載された調査研究の成果４論文を掲載元の許諾を得て転載しています。
本報告書が関係者の皆様の業務の参考になりますことを期待しています。また、農薬検査部では、今後も調査研究に積極的に取り組んでいくこととしています。調査研究の充実のためには、各方面の皆様からのご意見も不可欠ですので、ご指導のほどお願い申し上げます。

平成３０年２月
独立行政法人 農林水産消費安全技術センター
理事長

木村

眞人

目

次

ミツバチ群における内勤蜂と外勤蜂の識別手法の改良
市原直登，大石桂輔，石原悟･･････････････････････････････････････････１

拡張一世代繁殖毒性試験の試験法の概要および海外評価機関における要求状況の調査
勝山真多，齊藤陽子，大森正和･･････････････････････････････････････････５Development and validation of the SPEC model for simulating the fate and transport of pesticide
applied to Japanese upland agricultural soil
（Journal of Pesticide Science, 2016, 41(4), 152 ～ 162）
Julien Boulange, Dang Quoc Thuyet, Piyanuch Jaikaew, Satoru Ishihara and Hirozumi
Watanabe･･････････････････････････････････････････････････････････１２

Effect of Time-Dependent Sorption on the Dissipation of Water-Extractable Pesticides in Soils（Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2016, 64, 4478 ～ 4486）
Yutaka Motoki, Takashi Iwafune, Nobuyasu Seike, Keiya Inao, and Takashi Otani･･･２３

室内培養によるカワヂシャVeronica undulata の種子生産及び種子発芽率（水草研究会誌, No. 102 (2015), 19～23 ）加藤貴央，石原悟･･････････････････････････････････････････････････３２

温度変化が農薬の土壌残留性に及ぼす影響（植調

Vol.49，No.11(2016)，351～357）

元木

裕，岩船

敬･･････････････････････････････････････････････････３７

平成28年度学会等での発表実績一覧･････････････････････････････････････････４４【技術レポート】
残留農薬分析業務における分析法の検討（LC-MS/MSによる一斉試験法（野菜・果実類）対象農薬追加の妥当性検証）
佐々木秀幸，守山智章，山田篤司，鈴木徹也，青山吉一，臼井裕一 ･････････４６

ミツバチ群における内勤蜂と外勤蜂の識別手法の改良
市原直登，大石桂輔，石原悟独）農林水産消費安全技術センター 農薬検査部

大石らはミツバチの内勤蜂と外勤蜂を識別する手法として，ミツバチ一頭を試料とする残留農薬分析の前処理工程で生じる精製塩の彩度を比較する手法を開発した．本手法は識別のために前処理の最終工程まで進める必要があり，一度に多量のサンプルを処理することが困難であった．本研究では作業の簡易化を図るため，残留農薬分析の前処理中の工程において，分光測色計を用いる方法（改良法 1）およびマイクロプレー
トリーダーを用いる方法（改良法 2）を検討した．
検討の結果，改良法 1 および改良法 2 でそれぞれ精製塩の色調の色度座標（b*）または抽出溶液の吸光度（405 nm）を指標とすることで，既存の方法と同等の精度で内勤蜂と外勤蜂の識別が可能であった．
Keywords：ミツバチの分業，農薬被害，殺虫剤，曝露経路
析（以下一頭分析という．
） において生じる精製塩緒

言の彩度の違いによって内勤蜂と外勤蜂を識別する

ミツバチの活動範囲は，巣箱を中心に半径手法を開発した 9,10)．しかし，本手法は，一頭分析

2-6.5km と広く 1,2)，農薬が使用される農地とミツの最終工程まで進めなければ識別ができないこと，

バチの活動範囲を明確に区分することはできない．

彩度の確認を画像解析で行うこと等から，一度に多そのため，農薬の使用に当たっては農薬のラベルに量の試料を処理することは困難であった．本研究で記載されたミツバチに関する注意事項の遵守が求

はより簡易に識別する手法開発を目的に，分光測色められる．

計を用いる手法 （改良法 1） およびマイクロプレ
ートリーダーを用いる手法 （改良法 2） を検討し2000 年代より，欧米においてミツバチを含めたた．

花粉媒介者減少の懸念が高まっており，その要因の一つとして農薬が挙げられている

3,4)．このため，

材料および方法

農林水産省は平成 25 年度から平成 27 年度までの 3

1.改良法の妥当性の確認年間にわたり，農薬によるミツバチの被害事例について詳細な調査を行った 5)．その結果，我が国にお1.1. 試料
野外飼育（巣板 5 枚群）の巣箱内部（育児圏の比

ける農薬が要因と考えられるミツバチ被害の多く率が高い巣板）で活動している成虫を内勤蜂，巣箱は，水稲カメムシ防除に用いる殺虫剤にミツバチがに隣接する植物に訪花している個体を外勤蜂と仮直接曝露することにより発生していることが示唆定し採取した各 33 頭を妥当性の確認に用いた．試された 6)．しかしながら，現時点においては詳細な料の採取は平成 28 年 5 月 30 日の午前中に行った．

曝露経路の解明には至っていない 7)．
真性社会性昆虫であるミツバチは，巣の内外で仕1.2. 方法
一頭分析の工程における既存の識別手法 （以下事を分業している 8)．農薬の曝露量は巣の内部で働く内勤蜂と外部で働く外勤蜂とで異なることが考既存手法という．
） および今回検討した 2 種類の改良法のフロー図を図 1 に示す．

えられることから，曝露経路の解明には，内勤蜂と外勤蜂それぞれについて農薬の曝露量を解析する

改良法 1 では既存手法と同様に精製塩を測定試料とし，改良法 2 では抽出溶液を測定試料とした．

必要があると考えられる．
大石らは，ミツバチ一頭を試料とした残留農薬分

1

と外勤蜂を識別する際の目安として b*が 10 以下の磨 砕

ものを外勤蜂と識別することとした．
25.0

抽 出
抽出溶液の吸光度測定
塩 析

20.0

指標値（b*）

評価(改良法 2)
精 製

精製塩の色調測定

精製塩の写真撮影

評価(改良法 1)

画像解析

10.0

既存手法
5.0

改良法 1
評価(既存手法)

15.0

改良法 2

0.0

図 1. 既存手法および改良法のフロー図

内勤

外勤

図 2. 内勤蜂および外勤蜂の指標値（b*）の平均値の比較

1.2.1. 分光測色計を用いた方法（改良法 1）
一頭分析に用いる精製塩の色調について分光測25.0

色計（コニカミノルタ製，CR-20）を用い測定した．

20.0

彩度（S）

色調の評価は La*b*色空間で表現した際の色度座
標 b*（黄色と青の間の座標の値）を指標として行
った．

15.0
10.0

y = 0.82x + 0.19
R² = 0.93

5.0

1.2.2. マイクロプレートリーダーを用いた手法（改良法
2）

0.0
0.0

一頭分析における抽出溶液を 96 穴マイクロプレ
ートに 200 µL 分注し，マイクロプレートリーダー

5.0

10.0

15.0

20.0

25.0

30.0

指標値（b*）

図 3. 彩度（S）と指標値 b*の相関（Thermo 製，multiskan jx）を用いて吸光度（測定波長 405 nm）を測定した．

頻度

結果および考察1. 識別手法改良の検討
1.1. 分光測色計を用いた方法（改良法 1）
外勤蜂の b*は内勤蜂に比べ有意に低い値を示した（t 検定，p＜0.01）
（図 2）
．

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0

既存手法における彩度（S）と改良法 1 における内勤蜂（n=33）
外勤蜂（n=33）

指標値（b*）

b*の相関性を調べた結果，高い正の相関（R2=0.93）

図 4. 指標値 b*のヒストグラムが認められた（図 3）．本手法は既存手法と同等の精度で，より簡易に内勤蜂と外勤蜂を識別できるこ
個体別の b*について解析した結果，内勤蜂は1.2. マイクロプレートリーダーを用いた手法（改良法2）
外勤蜂の抽出溶液の吸光度（405 nm）は内勤蜂

b*=16~26 の間に分布し，外勤蜂については b*=1~6に比べ有意に低い値を示した（t 検定，p＜0.01）（図の間に分布していた（図 4）．本結果より，内勤蜂5）．

とが示唆された．

2

0.7

0.0

内勤

>0.85

0.8

0.85

0.7

0.75

0.6

0.65

0.5

0.55

0.4

0.45

0.3

吸光度(405 nm）

外勤

図 7. 吸光度（405 nm）のヒストグラム

図 5. 内勤蜂および外勤蜂の吸光度（405 nm）の平均
値の比較

お わ り に本検討では，大石らが開発した手法に改良を加え，ミツバチ群における内勤蜂と外勤蜂の識別法について簡易化を試みた．改良法 1 においては，一頭分析における精製塩の色度座標（b*）を測定すること
で，写真撮影および画像解析の工程を省略することができ省力化につながった．また，改良法 2 においては，抽出溶液の段階で識別できることから，既存手法および改良法 1 と比較し，さらに早い段階での識別が可能であった． ただし，改良法 2 について
は，夾雑物を多く含む抽出溶液を測定することから，既存手法における彩度（S）と改良法 2 における吸光度（405 nm）の相関性を調べた結果，高い正の相関（R2=0.87）が認められた（図 6）．本手法も改良法 1 と同様に既存手法と同等の精度で，より迅速に内勤蜂と外勤蜂を識別できることが示唆され
た．

30.0
25.0

彩度(S）

0.35

0.05

0.1

0.2

0.2

0.25

0.3

内勤蜂（n=33）
外勤蜂（n=33）

0.1

0.4

18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0.15

0.5

頻度

吸光度(405 nm）

0.6

試料の状態によっては外勤蜂の吸光度が増加し，識別が困難になる可能性があることに留意が必要で
ある．

20.0
15.0
10.0

0.0
0.000

謝
辞
本研究を進めるにあたり，ミツバチ試料の採取にご協力いただくとともにご提供いただいた（株）エスコ，古川雅也氏にこの場を借りて深く感謝の意を表します．

y = 30.4x - 0.5
R² = 0.87

5.0

0.200

0.400

0.600

0.800

1.000

吸光度(405 nm）

図 6. 彩度（S）と吸光度（405 nm）の相関
個体別の吸光度（405 nm）について解析した

引 用 文 献結果，内勤蜂は 0.40~0.85 の間に分布し，外勤蜂（全 URL のリンクについての確認は，2017 年 7 月 21 日に実施．）

は 0.05~0.15 に分布していた（図 7）
．本結果よ

1)

坂上昭一：ミツバチの世界，岩波新書，p.221，
1983．

2)

佐々木正己：養蜂の科学，サイエンスハウス，
p.159，2003．

3)https://ojs.openagrar.de/index.php/JKA/article/vie
wArticle/140

4)Johnson, R. M. et al. ：Apidologie，41，312-331

5)

http://www.maff.go.jp/j/nouyaku/n_mitubati/pdf/1
30530_mitubati.pdf

り，内勤蜂と外勤蜂を識別する際の目安として吸光度が 0.30 以下のものを外勤蜂と識別すること
とした．

3

6)

7)

http://www.maff.go.jp/j/press/syouan/nouyaku/pdf/160707-02.pdf
http://www.naro.affrc.go.jp/publicity_report/press/
laboratory/nilgs/053347.html

8)

渡辺 寛，渡辺 孝：近代養蜂，日本養蜂振興会，
p726，1974．

9)

大石桂輔，石原 悟：農薬環境科学研究会要旨集，23，139-141（2015）10) 大石桂輔，石原悟：植物防疫，70，63-66（2016）

4拡張一世代繁殖毒性試験の試験法の概要および
海外評価機関における要求状況の調査
勝山真多，齊藤陽子，大森正和独)農林水産消費安全技術センター 農薬検査部

拡張一世代繁殖毒性試験は，OECD で 2011 年 7 月にテストガイドライン（TG）が採択された繁殖毒性を評価するための新規の試験法である．この試験では繁殖毒性だけでなく，発達神経毒性および発達免疫毒性も同一試験で評価することが可能である．また，毒性の程度によって二世代目を作出し，影響を評価する等
試験項目を選択することができるという特徴を持っている．従来の手法より試験動物の有効活用（使用動物数の削減）や開発コストの軽減が見込めるため，当該試験を今後農薬登録申請における要求試験とすることについて検討がなされるものと考えられる．当該検討に資するため，OECD から公表されているテストガイ
ドライン 1)をもとにその試験方法を調査したので，概要を紹介する．また，米国および EU における当該試
験の要求・評価状況についての調査も実施したので併せて紹介する．
Keywords：拡張一世代繁殖毒性試験，繁殖毒性，発達神経毒性，発達免疫毒性，OECD TG443，ガイダンス
文書 117，コホート，EPA，EFSA，REACH緒

1． 拡張一世代繁殖毒性試験の試験方法
1．1． 目的言

繁殖毒性試験は主にラットを用いて行われ，妊娠発育期における被験物質暴露の影響を評価するとともに，妊娠および授乳期の雌および出生した児動
物への全身毒性の評価に資することができる．また，被験物質が雌雄の生殖器系の健全性および繁殖能（性周期・精子パラメータに対する影響，受胎率，胎児の生存率等）に与える影響についても確認できる．
拡張一世代繁殖毒性試験ではこれらに加え，児動物の一部を用いて，胎児～生後発達期の神経系（脳，拡張一世代繁殖毒性試験（TG443）は，Cooper
等が 2006 年に発表した“ライフステージ試験への段階的アプローチ”を改良したもので，TG は 2011年 7 月に OECD で採択された．本試験は，供試動物数の削減を図り動物愛護に資する試験である．
2016 年に行われた OECD-WNT（Working Group of
the National Coordinators of the Test Guidelines
Programme）において，将来的に二世代繁殖毒性試
験（TG416）2)を廃止し，拡張一世代繁殖毒性試験に置き換えることが提案されており，この結果によっては「農薬の登録申請に係る試験成績について」（平成 12 年 11 月 24 日付け 12 農産第 8147 号農林
水産省農産園芸局長通知）の大幅な見直しが必要となることが見込まれる．
このため，本調査では①拡張一世代繁殖毒性試験の内容，②従来法である二世代繁殖毒性試験との差
異および③EU および米国の要求・評価状況を調査し，拡張一世代繁殖毒性試験を導入する際の課題を整理した．

脊髄，末梢神経等）の構造および運動・感覚機能に対する毒性である「発達神経毒性」，同時期の IgM
抗体反応等の免疫系に対する毒性である「発達免疫毒性」も同時に評価することが可能である．
1．2． 試験系
1．2．1． 動物種
背景データの充実，一般毒性試験との同等性の観点からラットが推奨されている．性的に成熟した雌雄を用い，雌は未経産・非妊娠とする．

5

1．2．2． 試験群

第一世代（F1）

通常，少なくとも 3 段階の用量群と 1 つの対照群を設けなければならない．各群に対し妊娠した母動物 20 匹を得るために，十分な数の雌雄を割り当てる．
適切な用量を選定するため，他試験から得られた投与情報，妊娠または非妊娠動物の体内動態デー
タ，乳汁への移行程度およびヒトでの暴露推定など
入手可能な全ての情報を考慮する必要がある．最高
投与量は体内動態において飽和状態にならない用量，もしくは当該動物に死亡や著しい苦痛を与え離乳から成熟まで被験物質を投与する．第二世代（F2）を評価する場合は，F2 の離乳まで，または試験の終了まで投与を継続する．
投与スケジュールを図 1 に示す．
1．2．4． 交配，出生児の調整
P 世代の雌は同じ投与群から無作為に選択された
血縁のない単独の雄と共に，交尾の証拠（膣栓あるいは精子）が見られるまで，あるいは 2 週間が経過するまで同居させる．

ず，いくらかの全身毒性を引き起こす用量を選択す
る．

F1 は出生より 4 日後，それぞれの同腹児の数を，
雌雄各 5 匹に近づくよう，過剰な児動物を無作為に1．2．3． 投与
投与期間中は毎日混餌（混水）または強制経口投与により被験物質を投与する．

選択して除外することで調整する．
1．2．5． コホートへの割付け選抜した F1 は離乳時に，特定のサブグループ（コ親世代（P）
両性に対して 2 週間の交配前投与が求められ

ホート 1～3）に割付け，各種検討を行う（詳細は後述）．

る．この期間は雌では 3~4 回の発情周期，雄では精巣上体上での成熟精子の移動に必要な時間

1．2．6． 試験項目の選択に等しく，性周期への影響および精子形成障害を検出することができる．

規制当局の要求や被験物質に関する既知の情報をもとに F2 の評価を行うかどうか，発達神経毒性

交配前投与，交配期間 2 週間を経て，雄には第一世代（F1）の離乳まで（投与開始から最低コホートや発達免疫毒性コホートを省略するかど
うかを決定する．

10 週間），雌には妊娠，哺育を経て F1 の離乳まで（投与開始から 8~10 週間）投与を継続する．

F1 までの評価結果から F2 評価を行うかどうかをどのように判断するかについては，米国およびカナダにおける運用をもとに作成された別のガイダン
ス文書 1173)に記載されている（後述）
．
剖検
P 動物

投与
交配前期間

交配期間

P♂

2 週間

2 週間

P♀

2 週間

2 週間

交配後期間
6 週間
F1

妊娠

授乳期

子宮内発生

離乳前

図 1． 投与スケジュール

6

離乳後

1．3． 離乳後試験のための児動物の振り分け
離乳時に選抜された F1 を無作為にコホート 1 から3 に振り分ける．

コホート 2B（10 匹／性／群）：離乳時神経病理組
織学的評価用．匹数が足りない場合

コホート 1（1A および 1B）：繁殖毒性試験

2A を優先．
コホート 3（10 匹／性／群）： T 細胞依存性抗体

コホート 2（2A および 2B）：発達神経毒性試験
コホート 3：発達免疫毒性試験

産生検査（TDAR）用．陽性対照のため，対照群から追加の児動物が必要な場合がある．
各コホートの概要を表 1 に示す．

コホート 1A（20 匹／性／群）：生殖器官への影響，
一般毒性の評価用．最優先で振り分
ける．

すべてのコホートに供給するだけの同腹中の児

コホート 1B（20 匹／性／群）：必要な場合，F2作出に用いる．繁殖毒性/内分泌毒性

動物数が不十分な場合には，コホート 1 が優先す
る．被験物質に神経毒性，免疫毒性または繁殖毒性の疑いがある場合またはコホート 1Aの結果があいまいな場合に追加の病の疑いがある場合など，特別な懸念がある場合は追加の児動物をどのコホートに振り分けてもよい．こ

理組織学的データを得るのにも使用する．

れらの児動物は別の時点での検査に用いるか，または補足の評価指標の評価に用いてもよい．

コホート 2A（10 匹／性／群）：神経行動学的/神経病理組織学的評価用．

コホートに振り分けられなかった児動物は血液生化学的検査および剖検にあてられる．

表 1． 各コホートへの振り分け
親世代

コホート

用途

動物数/群

剖検時のおおよその週齢

性的成熟

1A

繁殖毒性

雌雄各 20 匹

13

済

1B

繁殖毒性

雌雄各 20 匹

14（F2 の評価を実施する場合 20~25）

済

母動物

2A

神経毒性

雌雄各 10 匹

11~12

済

20 匹/群2B

神経毒性

雌雄各 10 匹

3

未

3

免疫毒性

雌雄各 10 匹

8

済

余剰

予備

3

未

1．4． 第二世代（F2）評価実施に関する判断基準（ガイダンス文書 117）
ガイダンス文書 117 は F2 の評価が必要かどうかについて米国（米国 EPA 農薬プログラム部）およびカナダの規制当局（病害虫等管理規制庁）の判断基準を示したものである．米国およびカナダが作成
し， OECD-WNT で承認された後，拡張一世代繁
殖毒性試験と同時に公開された．表 2 に判断基準の概要を示す．

表 2． F2 評価を推奨する基準
評価エンドポイント

F2 評価が推奨される場合

成体
P 受胎率
(着床，妊娠率，妊娠間隔)

受胎率の低下が見られるものの，それに付随した生物学的に関連性のある変化や用量依存性の変化が生殖組織に見られない場合

F1 発情周期評価

発情周期の長さに生物学的に関連性のある変化や用量依存性の変化が見られ，母動物に強い毒性が見られない場合 a7

幼体
F1 同腹児パラメータ(同腹児の大きさ)

生物学的関連性および用量依存性の低下が見られ，母動物に強い毒性または致死性が見られない場合 aF1 発達標識
体重変化の影響ではない生物学的関連性および用量依存性の作用が見(AGD，乳頭保持率，性成熟，PPS， られる場合
VO)
F1 出生後生存率低下

母動物に強い毒性が見られない場合 a

F1 奇形

母動物に強い毒性が見られない場合 a

F1 出生指数低下

母動物に強い毒性が見られない場合 a

F1 体重低下

生物学的関連性のある低下であり，母動物に体重減少が見られない場合

a 作用の種類，発生率，規模および重大性は，母動物の毒性と関連付けて考慮される．
2． 二世代繁殖毒性試験との比較
拡張一世代繁殖毒性試験の繁殖毒性試験部分と，既存の二世代繁殖毒性試験を比較した．

F2 世代：13 匹／腹×20 腹×4 群 誕生
生後 4 日に雌雄各 5 匹／腹に調整（任意）生後 21 日に離乳，剖検
使用動物計 2240 匹

2．1． 動物数交配させた全ての雌が妊娠し，13 匹の児動物（F1）を産むと仮定する（実際はより多くの動物数が必
要）．

③二世代繁殖毒性試験
P 世代：雌雄各 20 匹×4 群（同時対照群＋3 段階用量群）
F1 世代：13 匹／腹×20 腹×4 群 誕生
生後 4 日に雌雄各 8 匹／腹に調整（任意）生後 21 日に離乳 雄 1 匹と雌 1 匹／腹（雌雄各 20 匹）×4 群→F2 作出①拡張一世代繁殖毒性試験（一世代繁殖）
P 世代：雌雄各 20 匹×4 群（同時対照群＋3 段階用量群）
F1 世代：13 匹／腹×20 腹×4 群 誕生
生後 4 日に雌雄各 5 匹／腹に調整（任意）生後 21 日に離乳，調整後各コホートに振り分ける
コホート 1A：雄 1 匹と雌 1 匹／腹（雌雄各 20 匹）×4 群
コホート 1B：雄 1 匹と雌 1 匹／腹（雌雄各 20 匹）×4 群
使用動物計 1200 匹

F2 世代：13 匹／腹×20 腹×4 群 誕生
生後 4 日に雌雄各 8 匹／腹に調整（任意）生後 21 日に離乳，剖検
使用動物計 2240 匹
繁殖毒性試験に限れば拡張一世代繁殖毒性試験
で二世代にわたって評価する場合と従来の二世代
繁殖毒性試験で使用する動物数は同等である．一方，毒性が低く，二世代目を評価する必要がない場合や
発達神経毒性試験および発達免疫毒性試験を実施する必要がある場合には，拡張一世代繁殖毒性試験
を選択することで，使用動物数およびコストを抑え②拡張一世代繁殖毒性試験（二世代繁殖）
P 世代：雌雄各 20 匹×4 群（同時対照群＋3 段階用量群）
F1 世代：13 匹／腹×20 腹×4 群 誕生
生後 4 日に雌雄各 5 匹／腹に調整（任意）生後 21 日に離乳，調整後各コホートに振り分ける
コホート 1A：雄 1 匹と雌 1 匹／腹（雌雄各 20 匹）×4 群
コホート 1B：雄 1 匹と雌 1 匹／腹（雌雄各 20 匹）×4 群→F2 作出

ることができる．
2．2． 試験期間
両試験において二世代繁殖を行う場合，P 世代交
配後の期間に差はない．しかし，交配前投与期間は二世代繁殖毒性試験では 10 週間と定めているのに
対し，拡張一世代繁殖毒性試験では 2 週間と定めていることから，拡張一世代繁殖毒性試験のほうが投与期間を短くすることができる．

8

2．3． 評価項目
両試験ガイドラインで要求されている一般毒性
および/繁殖毒性に関わる評価項目を以下に示す．
①拡張一世代繁殖毒性試験

上記のように一般毒性および/繁殖毒性に関して
は，評価項目はほぼ同じである．拡張一世代繁殖毒性試験では二世代繁殖毒性試験に加え，血液学的/P 世代：一般状態，体重，摂餌量，性周期，血液学的検査/血液生化学的検査，尿検
査，精子パラメータ，肉眼的病理検査，着床痕，器官重量（生殖器官，脳，肝臓 etc.），
病理組織学的検査（生殖器官，
標的器官）
F1 世代（親/児）：一般状態，体重，摂餌量，母動物ごとの産児数，性，生存/死亡児数，肉眼的異常，肛門・生殖結節間距
離，性成熟（膣開口・包皮分離），性周期，血液学的検査/血液生化学的検査，尿検査，精子パラメータ，肉眼的病理

血液生化学的検査や尿検査などが追加で求められている．F2 の具体的な評価項目に関しては定められていない．
3． 海外の試験要求および評価状況
3．1． 試験要求状況①EPA（米国）
連 邦 規 則 集 （ CFR Title 40, Chapter 1,
Part158）4)では二世代繁殖毒性試験および発達神経毒性試験が要求試験としてリストアップされており，それぞれのテストガイドラインが 公 開 さ れ て い る （ OPPTS 870.38005 ） ,870.63006)）．また，同規則集において発達神経毒性試験は繁殖毒性試験と組み合わせることが推奨されている．
一方，拡張一世代繁殖毒性試験はリストアップされておらず，テストガイドラインも公開されていない．しかし，通常の二世代繁殖
毒性試験ガイドラインに従うか，拡張ガイド
ラインもしくは代替法を採用するかについて
は被験物質の情報をもとに決定されるという

検査，
（着床痕）
，器官重量（生殖器官，
脳，肝臓 etc.），病理組織学的検査（生殖器官，標的器官）（F2 世代）：体重，母動物ごとの産児数，性，生存/死亡児数，肉眼的異常，肛門・生殖結節間距離②二世代繁殖毒性試験
P 世代：一般状態，体重，摂餌量，性周期，
精子パラメータ，肉眼的病理検査，着床痕，器官重量（生殖器官，脳，肝臓etc.），病理組織学的検査（生殖器官，
標的器官）

注釈がついており，試験開始前に試験プロト
コルと科学的根拠を提出すれば代替法で行うことも可能とされている．
拡張一世代繁殖毒性試験において二世代目を作出する基準（ガイダンス文書 117）が存在することから，当該試験はこの代替法の一つと考えられ，実施にあたっては具体的な試験
方法（試験プロトコル）について EPA と事前協議がなされると考えられる．

F1 世代（親）：一般状態，体重，摂餌量，性周期，精子パラメータ，肉眼的病理検
査，着床痕，器官重量（生殖器官，脳，
肝臓 etc.），病理組織学的検査（生殖器官，標的器官）F1 世代（児）：母動物ごとの産児数，性，生存/死亡児数，肉眼的異常，体重，身体的・行動異常，性成熟（膣開口・包皮分離），機能検査，肉眼的病理検査，器官重量（脳，脾臓，胸腺），病理組織学的検査（肉眼的異常組織，標的器官）
F2 世代：母動物ごとの産児数，性，生存/死②EFSA（EU）
委員会規則（EU）No 283/20137)8)によると農亡児数，肉眼的異常，体重，身体的・行動異常，機能検査，（肛門・生殖結節間距離），肉眼的病理検査，器官重量（脳，脾臓，胸腺），病理組織学的検査（肉眼的異常組織，標的器官）

9

薬では少なくとも二世代以上のラットにおける繁殖毒性試験が要求されており，OECD の二世代繁殖毒性試験を基にしたテストガイド
ラインが公開されている（Regulation(EC)No
440/20089））．また，拡張一世代繁殖毒性試験
についても代替法として言及されている．
化学物質全般の管理について定めた
REACH（Registration, Evaluation, Authorisation

and Restriction of Chemicals）では，動物愛護等の観点から拡張一世代試験が推奨されている
10)．被験物質の暴露量，他試験から得られた情報および F1 での結果を受け，F2 の評価を申求や既存情報を反映することで決定される．
これについて，米国ではガイダンス文書 117のような基準を設け，EPA が判断している．
我が国では登録・検査は農林水産省・FAMIC，リスク評価は食品安全委員会が行っているた

請者が提案もしくは ECHA（欧州化学機関：
European Chemicals Agency）から申請者に求めることとされている．

め，試験項目の選択に係る運用について関係機関との協議が必要と考えられる．
おわりに

3．2． 評価状況
近年我が国で登録となった農薬原体 50 成分について，EPA および EFSA での評価状況を調査した．
その結果，EPA では 24 成分，EFSA では 26 成分
で評価がなされていたが，拡張一世代繁殖毒性試験の実施例については確認できなかった．
このことから，農薬分野において拡張一世代繁殖
毒性試験の二世代繁殖毒性試験代替法としての利拡張一世代繁殖毒性試験の特徴として，大きく以下の二点が挙げられる．
①F1 を 3 種のコホートに分けることで，繁殖毒性，発達神経毒性，発達免疫毒性をまとめて評価することができる．
②繁殖毒性における F2 評価，発達神経毒性試
験，発達免疫毒性試験の実施は規制当局の要請や既存情報により実施するかどうか選択することができる．
F2 評価を実施しない場合，発達神経毒性試験，
発達免疫毒性試験を別に実施する場合において，当
該試験は従来の二世代繁殖毒性試験と比較して使用動物数を抑えることができる．

用は進んでいないといえる．
4． 導入における課題①第二世代（F2）への影響に関する情報が得られなくなることについて
拡張一世代繁殖毒性試験において F2 評価を実施する場合は，既存の二世代繁殖毒性試験と得られる情報は大きく異ならないが，F2 評

米国や EU では農薬に関しては原則二世代繁殖
毒性試験を要求試験としており，拡張一世代繁殖毒性試験は要求試験ではなく，また，評価事例は確認出来なかった．ただし，米国および EU では二世代繁殖毒性試験の代替法として認められている．
本稿は現在の要求試験である二世代繁殖毒性試
験に代わるとされる拡張一世代繁殖毒性試験について，OECD のテストガイドライン等をもとに，当該試験の内容，従来法との比較，海外における要求および評価事例を調査し，導入における課題を取りまとめたものである．当該試験について代替法としての導入を検討する際に参考となることを期待す

価を行わない場合，F2 への影響に関する情報は得られなくなる．このため，本試験を導入した場合，農薬の繁殖毒性を評価する上で十分な情報が得られるかについて，第二世代の実施に関する基準も含めて，評価機関等との十分な協議が必要と考える．
②発達神経毒性試験および発達免疫毒性試験について
拡張一世代繁殖毒性試験には発達神経毒性試験および発達免疫毒性試験が含まれているが，現行の国内ガイドラインでは，これらの

る．
参考文献

試験は要求していない．拡張一世代繁殖毒性試験の導入に際しては，発達神経毒性試験お（全 URL のリンクについての確認は，2017 年 7 月 21 日に実施．
）

よび発達免疫毒性試験の要否に関しても併せて検討する必要がある

1)③試験の円滑な実施について
拡張一世代繁殖毒性試験では F2 を評価する
か，発達神経毒性コホート，発達免疫毒性コ
ホートを省略するかについては規制当局の要10OECD GUIDELINE FOR THE TESTING OF
CHEMICALS
Test
No.443:Extended
One-Generation Reproductive Toxicity Study(2012 OECD)
http://www.oecd-ilibrary.org/docserver/download/
9712211e.pdf?expires=1500597968&id=id&accn
ame=guest&checksum=BF4E827367CC535C163
040D06B00C964

2)

3)

4)

5)

6)

7)

8)

9)

OECD GUIDELINE FOR THE TESTING OF
CHEMICALS Test No.416: Two-Generation
Reproduction Toxicity Study (2001 OECD)
http://www.oecd.org/chemicalsafety/testing/43965
303.pdf
GUIDANCE DOCUMENT 117 ON THE
CURRENT
IMPLEMENTATIONOFINTERNAL TRIGGERS IN TEST GUIDELINE
443 FOR AN EXTENDED ONE GENERATIONREPRODUCTIVETOXICITY STUDY， IN THE
UNITED STATES AND CANADA (2011 OECD)
http://www.oecd.org/officialdocuments/publicdisp
laydocumentpdf/?cote=ENV/JM/MONO(2011)21&docLanguage=En
CODE OF FEDERAL REGULATIONS, Title40,
Chapter 1, PART 158-DATA REQUIREMENTS
FOR PESTICIDES(2007 Office of the Federal
Register)
https://www.ecfr.gov/cgi-bin/text-idx?SID=1f3e01
c0f6084c1db4047eee1828c05d&mc=true&node=
pt40.26.158&rgn=div5#se40.26.158_133
Health Effects Test Guidelines OPPTS 870.3800
Reproduction and Fertility Effects (1998 EPA)
https://ntp.niehs.nih.gov/iccvam/suppdocs/feddocs/epa/epa_870_3800.pdf
Health Effects Test Guidelines OPPTS 870.6300
Developmental Neurotoxicity Study (1998 EPA)
https://nepis.epa.gov/Exe/ZyPDF.cgi/P100G6UI.P
DF?Dockey=P100G6UI.PDF
COMMISSION REGULATION (EU) No
283/2013 of 1 March 2013 setting out the datarequirements for active substances, in accordancewith Regulation (EC) No 1107/2009 of theEuropean Parliament and of the Council
concerning the placing of plant protection
products on the market
http://www.reach-compliance.eu/web/english/legi
slations/EU/pesticides/docs/EC-283-2013.pdf
Commission Communication in the framework of
the implementation of Commission Regulation(EU) No 283/2013 of 1 March 2013 setting out
the data requirements for active substances, inaccordance with Regulation (EC) No 1107/2009of the European Parliament and of the Council
concerning the placing of plant protection
products on the market
http://ctgb.nl/docs/default-source/gewas.-toetsings
kader/evaluation-manual-ppp-1107-2.0/commission_communication_2013_c95_01-data-requiremen
ts-for-plant-protection-products.pdf?sfvrsn=2
COUNCIL REGULATION (EC) No 440/2008 of
30 May 2008 laying down test methods pursuant
to Regulation (EC) No 1907/2006 of the European
Parliament and of the Council on the Registration，
Evaluation, Authorisation and Restriction ofChemicals (REACH)
http://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PD

11

F/?uri=CELEX:32008R0440&qid=150059659240
2&from=EN
10) COMMISSION REGULATION (EU) 2015/282
of 20 February 2015 amending Annexes VIII, IX
and X to Regulation (EC) No 1907/2006 of theEuropean Parliament and of the Council on theRegistration, Evaluation, Authorisation andRestriction of Chemicals (REACH) as regards the
Extended One-Generation Reproductive Toxicity
Study
http://www.cea.adas.co.uk/Portals/0/EOGRTS%2
0Regulation%20EU%202015_282.pdf

[他誌掲載論文]
Journal of Pesticide Science, 2016, 41(4), 152～162 より転載

Development and validation of the SPEC model for simulating
the fate and transport of pesticide applied to Japanese uplandagricultural soil
Julien Boulange1, Dang Quoc Thuyet2, Piyanuch Jaikaew1, Satoru Ishihara3
and Hirozumi Watanabe1
1Department of International Environmental and Agricultural Sciences, Tokyo University of Agriculture
and Technology, 3–5–8 Saiwaicho Fuchu Tokyo 183–8509, Japan
2

Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo,
1–1–1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113–8657, Japan

3

Food and Agricultural Materials Inspection Center, Agricultural Chemicals Inspection Station,
2–772 Suzuki-cho, Kodaira, Tokyo 187–0011, Japan・本論文の版権は、日本農薬学会が所有していますが、版権所有者の許可を得て転載しています.

J. Pestic. Sci. 41(4), 152–162 (2016)
DOI: 10.1584/jpestics.D16-027

Original Article

Development and validation of the SPEC model for simulating the fate
and transport of pesticide applied to Japanese upland agricultural soil
Julien Boulange,1 Dang Quoc Thuyet,2 Piyanuch Jaikaew,1Satoru Ishihara3 and Hirozumi Watanabe1,*
Department of International Environmental and Agricultural Sciences, Tokyo University of Agriculture and Technology,
3–5–8 Saiwaicho Fuchu Tokyo 183–8509, Japan
2
Graduate School of Agricultural and Life Sciences, The University of Tokyo, 1–1–1 Yayoi, Bunkyo, Tokyo 113–8657, Japan
3
Agricultural Chemicals Inspection Station, Food and Agricultural Materials Inspection Center, Tokyo, Japan
1(Received March 1, 2016; Accepted July 20, 2016) ​

A pesticide fate and transport model, SPEC, was developed for assessing Soil-PEC (Predicted Environmental Concentrations inagricultural soils) for pesticide residues in upland field environments. The SPEC model was validated for predicting the watercontent and concentrations of atrazine and metolachlor in 5-cm deep soil. Uncertainty and sensitivity analyses were used toevaluate the robustness of the model’s predictions. The predicted daily soil water contents were accurate regarding the number ofobservation points (n=269). The coefficient of determination (R2) and Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) were equal to 0.38 and 0.22,
respectively. The predicted daily concentrations of atrazine and metolachlor were also satisfactory since the R2 and NSE statistics
were greater than 0.91 and 0.76, respectively. The field capacity, the saturated water content of the soil and the Q10 parameter
were identified as major contributors to variation in predicted soil water content or/and herbicide concentrations. © Pesticide
Science Society of Japan
Keywords: SPEC model, pesticide, fate and transport, upland soil.

cerns about the increased probability of exceeding the MRLs incrops. Indeed, in agricultural fields where crop rotation is used,
the residues of pesticides applied to the previous crop may betaken up by the next crop depending on the persistence and uptake characteristics.
To conduct realistic assessments of pesticide residues in soil
for the purpose of adapting to the new regulations, a model simulation could be one practical alternative to pesticide monitoringand experiments that are often expensive and time consuming.
By taking into account the major processes involved in the environmental fate of pesticides (sorption, degradation, leaching, volatilization, and runoff), models can be used for pesticide registration, mitigation, risk assessment, and screening purposes.8–10)
Modeling approaches vary in complexity and can be classified asdeterministic or stochastic models with two subcategories, mechanistic and functional.11) Models based on simple lumped parameters are limited to the relative ranking of hazardous chemicals
but have the potential to be used for preliminary risk assessment.
In contrast, models based on distributed parameters are morecomprehensive in the level of detail and can account for the heterogeneity of the environment. In practice, however their use islimited due to impractical data requirements.2)
In Japan, the development of pesticide models for investigating the fate and transport of pesticides applied to lowland rice
paddy fields has been reported.12–17) However there is not yet a

Introduction
Pesticides have been commonly used in agriculture since thesecond half of the twentieth century.1,2) The widespread use ofpesticides, however, has resulted in drift, leaching, and the runoff of pesticide from target crops to off-target areas which canaversively impact the environment.2) Indeed, agriculture has
been reported as the main source of groundwater contaminationand numerous monitoring studies have highlighted the presenceof pesticides in agricultural soils and surface and ground bodies
of water.3–5) In Japan, the persistence of pesticides in agricultural soils is evaluated in accordance with the test guidelines prescribed by the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries6)
in limited conditions or simple scenarios. Meanwhile, the Ministry of Health, Labor and Welfare announced new standards
for Maximum Residue Limits (MRLs) for pesticides in food andfood additives (Positive List System) in 2003.7) In the so-called
Positive List System, MRLs of 0.01 ppm were assigned for allof the registered combinations of crops and pesticides that had
been previously neglected. These low MRLs have raised con* To whom correspondence should be addressed.
E-mail: pochi@cc.tuat.ac.jp
Published online November 6, 2016
© Pesticide Science Society of Japan12

Vol. 41, No. 4, 152–162 (2016)

Development and validation of the SPEC 153

pesticide fate and transport model that simulates the behaviorof pesticides applied to Japanese upland agricultural soil. This
could be due to the necessity of validating models through testing against high-quality field data sets.9) The aim of this research
was thus: (1) to develop a pesticide fate and transport model, theSPEC model, (2) to evaluate the predictions of the model using
field monitoring data and, and (3) to conduct uncertainty andsensitivity analyses of the SPEC model.

MACRO), SPEC development focuses on having minimum
input parameter requirements while maintaining physically
based processes. The mass balance equation used by the SPECmodel to calculate the amount of water in the soil layers is:Materials and Methods

WCi +1,1 =WCi ,1 + Raini − Runoffi ,1 − INFi ,1 − ETi ,1
WCi +1,2 =WCi ,2 + INFi ,1 − INFi ,2 − ETi ,2(1)

WCi , j =10 ⋅ depth j ⋅ ρb ⋅ θi , j(2)where the subscripts i and j specify the day and the soil layer ofthe variables. To clearly display the processes that are consideredin soil layers 1 and 2 in Eq. (1), the subscript j was explicitly replaced by the soil layer number (1 or 2). WCi+1,j and WCi,j are thewater contents expressed as water depths (using Eq. (2)) for day
i+1 and i of the soil layer j (mm), respectively; Raini is the amountof rainfall that occurred during day i (mm), INFi,1 and INFi,2 are
the amount of infiltration on day i from soil layers 1 and 2 (mm),respectively; ETi,1 and ETi,2 are the amounts of water removed
from soil layers 1 and 2 (mm) due to evapotranspiration; depthj
is the depth of the soil layer j (cm); ρb is the bulk density of thesoil (g cm−3); and θi,j is the volumetric water content of soil layer
j for day i (cm3/cm3). The methodology implemented to calculate
each process is detailed in the next section while the processes
considered to simulate pesticide fate and transport including pesticide loss through percolation, runoff, and biochemical and photochemical degradations are presented in Section 3.

1. Model description
The SPEC model was designed to assess the Soil-PEC (Predicted
Environmental Concentrations in agricultural soils) of pesticides. The model, coded in Visual Basic for Application in MS
Excel, is a lumped parameter, one-dimensional, field scale, anddaily time-scale model. The properties of the soil layers are assumed to be homogeneous; a maximum of two soil layers canbe defined in the model while a maximum of three successive
applications of pesticide can be scheduled. The depth of the soil
layers is defined by the user. Groundwater flow or recharge is
not considered in the model. Then, the soil water content andpesticide concentrations are calculated successively, from top tobottom. The SPEC model does not simulate the subsurface lateral flow, macropore flow, bypass flow, or tile drainage. Fig. 1
shows the current conceptual SPEC model and the various hydrological and pesticide fate and transport processes consideredby the model. The SPEC model estimates water runoff, leaching,
and associated pesticide loading. The Soil Conservation Service(SCS) curve number technique developed by the USDS is used
to estimate runoff whereas infiltration is determined by using astorage routing methodology. Such a scheme is often referred toas “tipping bucket” in the literature.18) As compared with otherpollutant fate and transport fate models (PRZM, HYDRUS,

2. Field-scale hydrological processes
2.1. Infiltration
The daily infiltration of water is related to the current water content of the soil and the soil’s ability to hold water. Water infiltrates from a soil layer to the soil layer below if the water content
of the soil layer exceeds the field capacity of that layer and theFig. 1. Conceptual hydrological and pesticide fate and transport processes considered by the SPEC model in a bare soil, upland field. Plain arrows represent the hydrological processes while dashed arrows characterize the pesticide fate and transport processes.

13

Journal of Pesticide Science

154 J. Boulange et al.

layer below is not saturated. The amount of water available for
infiltration in a soil layer is therefore given by:

WCXi , j = max(0, WCi , j − FC j )CN 2adjust =(3)

where CN2adjust is the CN2 value adjusted for slope and slp is theaverage slope of the field (%). CN1 and CN3 are respectively thelowest and highest boundaries of the CN value. They are evaluatedonce, at the beginning of the simulation, using Eqs. (8) and (9):where WCXi,j is the drainable volume of water through infiltration in soil layer j on day i (mm), and WCi,j and FCj are the watercontent and field capacity at iteration i of soil layer j (mm), respectively. Next, the amount of water that actually moves fromone soil layer to the soil layer below is calculated the storage
routing methodology19):− Δt ⋅ Ksat j 
INFi , j = WCXi , j  1 − exp
SATj − FC j 

CN 1 = CN 2 −(Raini − Ia )2(Raini − I a + Si )20 ⋅ (100 − CN 2)
100 − CN 2 + exp(2.533 − 0.0636(100 − CN 2))

CN 3 = CN 2 exp(0.00673(100 − CN 2))

(4)

(8)
(9)

CN1 and CN3 remain constant during the whole simulation andcan be seen as properties of the soil. The retention parameter (Si)varies depending on the daily moisture of the soil and is re-evaluated at each computation iteration using the following equation:

where INFi,j is the amount of water that infiltrates from soil layer
j to the underlying soil layer at iteration i (mm), Δt is the lengthof the time step (h), Ksatj is the saturated hydraulic conductivity
for layer j (mm/h), SATj is the saturated water content of layer j(cm3/cm3), and the other parameters are as previously defined.
2.2. Surface runoff
Pesticide losses through surface runoff depend on the amountsof available pesticides in the soil surface, their chemical properties, and the intensities of rainfall and runoff.20) In the SPECmodel, surface runoff is only computed for the topsoil layer,using the SCS curve number procedure. The SCS curve method
is an empirical method developed through more than 20 yearsof studies involving rainfall-runoff relationships across theUSA.21) The method was developed to take into account different categories of land use and soil type. While the SCS curve
method was reported to be appropriate for Japanese soil conditions on a watershed scale, there have been few reports regarding its application on a field scale.22) The SCS curve number
equation is defined as23):

Runoffi ,1 =CN 3 − CN 2
[1 − 2 ⋅ exp(−13.86 ⋅ slp)]+ CN 2 (7)3WCi − Wres
(10)
Si = Smax  1 − WCi − Wres + exp(w1 − w 2 (WCi − Wres )) 
where Si is the retention parameter at time i (mm), Smax is the
maximum value the retention parameter can achieve on any
given day (mm), WCi is the soil water content of the soil layer(mm), Wres is the water residue of the soil layer (mm), and w1
and w2 are shape coefficients. Smax can be calculated from Eq. (5)by replacing CNi with CN1. Once the retention parameter of thesoil for the day is known, the value of the daily curve number
can be calculated by rearranging Eq. (6):CN i =

25400
Si + 254(11)

where CNi and Si are the curve number and the retention parameter for day i (mm), respectively. In practice, the method isimplemented as follows: first, the CN1 and CN3 of the soil arecomputed (Eqs. (8) and (9)). Then, every computation iteration,
S, is calculated using Eq. (10), and the amount of runoff is evaluated using Eq. (5).
An option to cancel runoff has been implemented in themodel. Indeed, during field experiments conducted to validate
the model, borders were installed between fields to avoid the potential cross-contamination of pesticides. As a result the surface
runoff of each plot was confined within that plot.24) When the“no-runoff ” option is used, water that was supposed to be lost
due to water runoff is routed to infiltration therefore increasing
the amount of infiltrating water. Note that, in the case of irrigation, the amount of irrigation water was added to the amount ofprecipitation as input water.
2.3. Evapotranspiration
Two options have been implemented in the SPEC model regarding evapotranspiration (ET). The first option is used when nodata are available. A constant daily value is used throughout thesimulation. The second option uses the Penman-Monteith equation to predict daily evapotranspiration (ETc). The procedure forcalculating all variables can be found in Allen et al.25)
Since ETc is computed by assuming that the plant had opti-(5)

where Runoffi,1 is the runoff amount generated at time i by the
topsoil layer (mm), Si is the retention parameter of the soil on
day i (mm), and Ia is the initial abstraction which includes surface storage, interception and infiltration prior to runoff (mm).
For runoff to occur, the condition Raini>Ia must be met. In theSPEC model, Ia was approximated as 0.2S as it is commonly reported in the literature.19) The curve number of the soil is related
to the retention parameter of the soil Si, as illustrated in Eq. (6):

 1000
Si = 25.4 − 10 
(6)
 CN i
where CNi is the curve number for day i of the top soil layer(dimensionless). Three moisture conditions are defined in the
SCS curve number method: dry (CN1), average (CN2), and wet(CN3). CN2 is required as a parameter input; an appropriate
value can be extracted from the literature for various combinations of land use and soil type.19,23) Note that these CN values arerecommended for a 5% slope; if the slope of the field is different,
the CN number must be adjusted.

14

Vol. 41, No. 4, 152–162 (2016)

Development and validation of the SPEC 155

Oc
(15)
100
where Koc is the soil organic-water partitioning coefficient of thepesticide (L/kg) and Oc is the percentage of soil organic carbon(%). Note that the transport of pesticide sorbed to soil particles
with surface runoff is not considered in the current model.
3.2. Pesticide transport via vertical percolation
In the SPEC model, the amount of pesticide that is transportedwith percolating water is a function of infiltration:

mum soil water conditions, the actual evapotranspiration of the
field must be adjusted to reflect current field conditions. The actual amount of water removed from the two soil layers by evapotranspiration is proportional to the depth of the soil layers and is
calculated using Eq. (12):depth1ETi ,1 = min  WCi ,1 − FC1 , ETcdepth1 + depth2 depth2ETi ,2 = min  WCi ,2 − FC1 , ETcdepth1 + depth2 K d = K oc

(12)Mperci , j = Area ⋅ INFi , jwhere ETi,1 and ETi,2 are the actual evapotranspiration losses
at day i from soil layers 1 and 2 (mm), respectively, WCi,1 andWCi,2 are the amounts of water held in soil layers 1 and 2 (mm),respectively, FC is the soil field capacity (mm) of the soil layer,and depth1 and depth2 are the depths of soil layers 1 and 2 (cm),respectively．

Mbioi , j =10 ⋅ depth j ⋅ Area ⋅ ρb ⋅ kbio ⋅ Cs j

(17)

where Mbioi,j is the mass of pesticide loss from soil layer j at iteration i by biochemical degradation (mg), ρb is the bulk densityof the soil (g/cm3), and kbio is the first-order rate constant of thepesticide biochemical degradation in the soil (1/day). The firstorder rate constant degradation is calculated from the half-life of
the pesticide’s biochemical degradation:

Mpi ,1 = Mpi −1,1 − Mrunoffi ,1 − Mperci ,1 − Mphotoi ,1 − Mbioi ,1(13)
Mpi ,2 = Mpi −1,2 + Mperci ,1 − Mperci ,2 − Mbioi ,2kbio =

where Mpi,1 and Mpi,2 are the mass of pesticide in soil layers 1
and 2 at time i (mg), respectively, Mpi−1,1 Mpi−1,2 are the massesof pesticide in soil layer 1 and 2 at time i−1 (mg), respectively,
Mrunoffi,1 is the mass of pesticide lost through runoff from thetopsoil layer at time i (mg), and Mperci,1 and Mperci,2 are themasses of pesticide lost through percolation at time i by soil layers 1 and 2 (mg), respectively. Mphotoi,1, is the mass of pesticide loss through photodegradation in the topsoil layer at timei (mg), and Mbioi,1, Mbioi,2 and are the masses of pesticide loss
trough biochemical degradation at time i (mg), in soil layers 1
and 2, respectively.
3.1. Pesticide transported by surface runoff
The mass of pesticide loss from the soil top layer through waterrunoff is calculated by:

Cs1
Kd

(16)

where Mperci,j is the mass of pesticide loss from soil layer j at iteration i (mg), INFi,j is the amount of water that percolates fromthe layer j (mm), and all other variables are as previously defined. The mass of pesticide loss by percolation by soil layer j isadded to the mass of pesticide in the soil layer j+1 (Eq. (13)).
3.3. Pesticide biochemical degradation
Pesticide biochemical degradation was describe by a first-orderequation:

3. Pesticide fate and transport
Pesticide is introduced in the model by scheduling a pesticide
application. The user is required to input the date and the ratepesticide application. Then, the fate and transport of the pesticide in the field are simulated by considering various pesticidedegradations, loss of pesticide by surface runoff, and pesticidetransport through vertical percolation in and out of the soil layers. Consequently, the equation used to predict pesticide concentrations in the two soil layers is:

Mrunoff i ,1 = Area ⋅ Runoffi ,1

Cs j
Kd

ln(2)
HLbio

(18)

where HLbio is the pesticide half-life of biochemical degradation(day).
The influence of temperature on the degradation rate can be
accounted for in the temperature data as: (1) two average temperatures with their corresponding periods, (2) daily averagetemperatures, and (3) hourly average temperatures. Using thefirst option, two degradation rates are computed and used during the appropriate periods. In contrast, when using options
2 and 3, the degradation rate can change on a daily or hourly
basis. The equation used to adjust the half-life of a pesticide due
to temperature is given as26):(t1 −25)/10
kbio = kbioref Q10(19)

where kbioref is the reference pesticide’s half-life at 25°C (day),Q10 is the change of half-life given a 10°C change in temperature(unitless), and t1 is the temperature at which the half-life of thepesticide must be calculated (°C).
3.4. Photochemical degradation
Photodegradation was reported to be one of the most destructive pathways for pesticides after their release into the environment.27) This process in soil surfaces is only significant if there is
no foliage covering the ground. In the SPEC model, this process
is only considered in 2-mm depth of the topsoil layer. To accu-(14)

where Csj is the pesticide concentration in soil layer j (mg/kg),
Kd is the soil adsorption coefficient of the pesticide in the soil (L/kg) and the other parameters are as previously defined. The soil
adsorption coefficient of the pesticide in the soil is related to thesoil organic content, Oc (%). The relation is given as:

15

Journal of Pesticide Science

156 J. Boulange et al.

rately determine the loss of pesticide by photodegradation, thelevel of solar radiation reaching the ground must be known. Thisis evaluated using the following equation which was originallydeveloped for paddy fields15):

RUVB -a − RUVB -b= f R-ab ⋅ t
RUVB -ametolachlor were applied twice, on June 10, 2013 and December
6, 2013 to the whole surface of the plots. The commercial formulation of the herbicides (Geza non gold® Syngenta, Tokyo, Japan)
was diluted with distilled water and applied at the recommended
rates of 771.3 and 732 g a.i./ha for atrazine and metolachlor, respectively. Neither herbicide was applied to the field prior to theexperiment and no crops were grown on the plots. In addition,no irrigation water was applied to the field during the entire duration of the experiment.24) Precipitation, soil temperature, andsoil moisture contents at 5.0 cm deep were recorded hourly.24)
Soil samples were collected at a depth of 5 cm at specified intervals from the three plots using soil cores 5 cm in diameter.
A composite sample was created for each plot by mixing threesamples taken randomly from each plot. The procedure used toclean up the composite samples and extract the pesticide can befound in the literature.23)(20)

where RUVB-a and RUVB-b are the daily UV-B radiation above andbelow the plant canopy (MJ/m2), respectively, fR-ab is the slopeof the fitted line obtained from the relative difference of the radiation above and below the plant canopy that accounts for thelight attenuation by the growing crop, and t is the time (day).
The UV-B radiation reaching the ground can be calculated as:

RUVB -b = fUS R S -a(1 − f R -ab ⋅ t )(21)

where fUS is the fraction of the UV-B radiation over the solar
radiation, and RS-a is the solar radiation below the plant canopy.
When no plants are growing in the field (bare soil condition),fR-ab is equal to 0 and the UV-B radiation above and below theplant canopy is identical. The final equation used to compute themass of pesticide loss by photodegradation is:

Mphotoi ,1 = 2 ⋅ Area ⋅ RUVB -b ⋅ k photo ⋅ Cs1

5. Model parameterization
The input parameters used for predicting soil moisture and concentrations of atrazine and metolachlor at the TUAT experimental farm are reported in Table 1. Soil layers 1 and 2 were
1 cm and 4 cm deep, respectively. The data used to parameterize the model were taken from the literature or database. Whenno data were available, the inputs were calibrated.21,24,28,29) The
curve number value used in the simulation was extracted fromthe tables provided by the SCS Engineering Division and is appropriate for a 5% slope with bare soil (no crop residue) and asoil with moderate infiltration rate.19) Previous analysis indicatedthat the curve number method was applicable for the andisol
soil plot scale with bare soil. The method was, however, sensitive
regarding the initial moisture content of the soil.30) Nevertheless, further validation of the method of application in Japan forother combinations of land cover and soil conditions is necessary. Hourly monitored precipitation and temperature data wereused for the simulation. Daily average solar radiation as well as
minimum, maximum, and average daily air temperature data
was downloaded from the AMEDAS weather station locatedabout 500 m from the monitoring site in Fuchu City, Tokyo(Japan).31) These data were used to calculate the daily amount of
evapotranspiration from the TUAT experimental farm.25)(22)

where Mphotoi,1 is the mass of pesticide loss by photodegradation (mg), kphoto is the first-order rate coefficient of photochemical degradation with respect to cumulative UV-B radiation(m2M/J), and all other parameters are as previously defined. The
first-order rate coefficient of photochemical degradation withrespect to cumulative UV-B radiation can be calculated from thehalf-life of pesticide photodegradation.

k photo =ln(2)HL photo ⋅ fUS ⋅ Solar(23)

where HLphoto is the photochemical degradation half-life of thepesticide (day), and Solar is the average solar radiation measured during the experiment duration (MJ/m2/day). While determining kphoto experimentally at a site is preferable for accurately predicting the photodegradation of pesticides, Eq. (22)can be used to derive kphoto from existing pesticide databases.
4. Field experiments
We attempted to validate the SPEC model so as to predict: (1)soil water content and (2) the concentrations of two herbicides:
atrazine and metolachlor. All observed data were acquired overa two-year monitoring period (2013–2014) at the experimental
farm of Tokyo University of Agriculture and Technology (TUAT
experimental farm), Tokyo, Japan. Details of the experiment canbe found elsewhere.24) Briefly, the field was divided into threeexperimental plots that were surrounded by plastic borders buried approximately 10 cm in the ground. Note that the borders
prevented surface runoff from the plots. The texture of the soil
was identified as clay-loam while its taxonomic order is andisol. It contained 29.6% sand, 33.4% silt, and 23.4% clay. Somecharacteristics of the soil are reported in Table 1. Atrazine and6. Sensitivity and uncertainty analyses
The possible application of any model and its validation procedures are largely determined by the model’s sensitivity.11) Indeed, input parameters are variable which can be attributed to(1) protocols and analytical methods and (2) spatial variability
that occurs naturally.11) Since input parameters must be estimated whenever data are missing, characterizing and ranking
input parameters as to their influence on model predictions are
absolutely necessary to correctly interpret a models’ output. Uncertainty and sensitivity analyses were performed by applying
Monte Carlo (MC) techniques to the SPEC model. To noticeably
recognize the effects of uncertainty included in input parameterson the predicted soil water content and pesticide concentrations,16Vol. 41, No. 4, 152–162 (2016)

Development and validation of the SPEC 157

two MC scenarios were created. The first MC scenario (MC scenario 1) included only input parameters related to soil properties while the second MC scenario (MC scenario 2) consisted of
input parameters related to pesticide characteristics.
The water residue (Wres), the saturated hydraulic conductivity(KSat), the saturated water content (SATj) and the field capacity (FCj) of the soil were included in the first MC scenario fora total of four investigated input parameters. Three parameters
were considered in the second MC scenario: the photodegradation half-life (HLphoto), the Q10, and the soil organic-water partitioning coefficient of the pesticide (Koc). To avoid redundancy,
the kbio was not included in the analysis, since it is nested with
the Q10 parameter (Eq. (18)). In addition, accurate kbio data fromlaboratory experiments (unpublished data, Table 1) were available for both atrazine and metolachlor. The sample size used for
the MC simulations was 250 for both soil and pesticide parameter scenarios. This sample size proved sufficient for a pesticide
fate and transport model in the case of pesticide applied in ricepaddies.32) Uniform distributions were given to all investigatedparameters. All parameters except the Q10 parameter were allowed to vary a maximum of ±10% from the values used in thedeterministic scenario presented in Table 1. The range of the Q10parameter was 1.0 to 2.2. A value of 1.0 indicates that temperature has no effect on the degradation half-life. A value of 2.2 wasrecommended for use when no site data was available.26) Notethat the maximum range of the saturated water content of thesoil was to 1.0 as values higher than 1.0 are not physically possible. For evaluating model response the soil water content andherbicide concentrations, target outputs were selected 24 days
after the herbicide applications. This corresponds to the half-life period of appreciable herbicide concentrations; therefore thedata set is representative of each season.
To visualize the evolution of output uncertainty every computation step, the 95th percentiles of the predicted soil watercontent and herbicide concentrations were plotted together withthe predictions of the deterministic scenario.
The method used to measure input sensitivity was reported
previously.32,33) The method relies on a stepwise regression analysis that computes standard rank regression coefficients (SRRCs)
for the predictors (inputs) that have the most significant influence on the predictions (outputs). By ranking the input parameters by absolute values of SRRCs, the model’s most sensitive
parameters can be highlighted.
7. Model evaluation
The model’s accuracy regarding the predictions of soil watercontent and herbicide concentrations was evaluated using statistical indices. The coefficient of determination (R2) which
describes the degree of collinearity between the simulated andmeasured data was reported to be extremely sensitive to extremely high values (outliers) and insensitive to additive andproportional differences between model predictions and measured data.34) Therefore to appropriately interpret the accuracyof a model, it is necessary to report additional statistical indicessuch as the Nash-Sutcliffe efficiency (NSE). NSE is a normalized
statistic that compares the measured data variance to the relative
magnitude of the residual variance.35) NSE statistic range between−∞ and 1.0, the latter being the optimal value. Positive values
are generally viewed as acceptable levels of performance. In
contrast, negative values indicate that the mean of the observed

Table 1. List of the input parameters used to simulate the soil water content and the concentrations of atrazine and metolachlor in TUAT experimental
farm
SPEC model inputs

Abbreviations

Units

Atrazine

Metolachlor

Organic carbon

Oc%

6.9524)

Bulk density

ρb

g/cm

0.524)

Saturated water content

SAT

3cm /cm

0.9524)

Water residue

Wres

3

cm /cm0.10a

Saturated hydraulic conductivity

Ksat

Cm/h

10.80aCurve number

CN

—

8623)

Field

Slope

slp

%

524)

Field capacityFC

cm3/cm

0.4024)

Date of applications

—

Date

10 June 2013, 6 December 2013

Application rate

—

g/ha

771.324)732.524)

Partitioning water organic coefficient

Kd

L/kg

28)

12024)

Half-life biochemical degradation

HLbio

28)

24.728)Half-life photo-degradation

HLphoto

day

29)

199a

Average solar radiation

Solar

kJ/m

1424)

14a

Q10

Q10

—

1.3524)1.4224)

Pesticideday

Note: a Input was calibrated.

17

100

23.5
100

Journal of Pesticide Science

158 J. Boulange et al.

value is a better predictor than is the simulated value.36)
The root mean square error (RMSE) is an error statistic because it indicates error in the units of the variable of interest(cm3/cm3 for the soil water content and mg/L for herbicideconcentrations).36) A value of 0 indicates a perfect fit. Having
an RMSE value of less than half the standard deviation of themeasured data was reported to be appropriate.37) The coefficientof residual mass (CRM) indicates if the model overestimate orunderestimate the observations, a perfect fit is indicated by avalue of 0. Positive values indicate that the model has a tendency
to underestimate the data while negative values indicate that themodel tends to overestimate the observations.38) The equations
used to compute the different indices have been commonly reported in the literature.36,38)

used during the entire simulation period (dotted line in Fig. 2).
In contrast, for the second scenario, daily ETs computed by thePenman-Monteith algorithm were used in the model (solid line
in Fig. 2). The effect of ET on the simulated soil water content
was particularly clear during the winter season (Fig. 2). Indeed,
the default ET value (0.1 cm/day) seems to be too high during
the winter season (dotted line in Fig. 2). The average ETs calculated using the Penman–Monteith method were 0.1 and 0.06 cm/
day for the summer and winter seasons, respectively. As a result,
too much water is removed from the soil, which results in theunderestimation of soil water content during this period. In contrast, using daily ET values greatly improved the accuracy of thesimulations of soil water content.
The statistical evaluations of the SPEC model for the two scenarios are reported in Table 2. The CRM statistic indicates that themodel has a slight tendency to overestimate the soil water content.
The NSE, and RMSE statistics were similar for the two scenarios
using constant and daily ET values. In contrast, the R2 value increased significantly for the simulation using daily ET values. Indeed, the high linear relationship between the predicted and observed soil water content can be observed graphically in Fig. 2.
While the predicted daily soil water content values did not always
match the observed values, the general trend of the observations
is very well captured by the model’s simulation. In general, regarding the number of observation points (n=269), the temporal andspatial variations of the observed water contents and the daily predictions for both scenarios were classified as good.

Results and Discussion
1. Model validation for the prediction of soil water content
During field monitoring, the daily volumetric average of the soil
water content varied from 0.34 to 0.40 cm3/cm3 during the summer and winter seasons, respectively.24) There is a clear correlation between precipitation and increased the soil water content (Fig. 2). In major precipitation events, soil water content
increased sharply, since runoff amounts were rerouted to thepercolation component, as indicated previously. In the field, nosign of ponding was observed during these intense precipitation
events, indicating that significant runoff was unlikely to haveoccurred. However, the validation of runoff and the corresponding pesticide discharge components of the SPEC model is required. In general, the SPEC model accurately predicted the soil
water content of the TUAT experimental farm for the durationof monitoring (Fig. 2). The sensor used to record the soil watercontent failed starting on the March 5, 2014 (Fig. 2). Consequently, the evaluation of the model is based on recording prior
to the sensor’s failure.
Two scenarios were used to simulate the soil water content.
In the first scenario, a constant value for ET (0.1 cm/day) was

2. Model validation for the prediction of atrazine and metolachlor concentrations
Atrazine and metolachlor concentrations were simulated from
June 10, 2013 to May 5, 2014, using the input parameter values reported in Table 1 and the scenarios for constant and daily
ET values. The deterministic simulations using the daily ET values are reported in Fig. 3 while the statistical evaluations of themodel for both scenarios are reported in Table 2. The predicted

Fig. 2. Predicted and observed daily water content in 5-cm deep soil at TUAT experimental farm from 10 June 2013 to 5 May 2014. The grey band indicates the 95th percentile confidence interval of the predicted soil water content acquire from the MC simulation 1.

18

Vol. 41, No. 4, 152–162 (2016)

Development and validation of the SPEC 159

Fig. 3. Predicted and observed concentrations of atrazine (A) and metolachlor (B) in 5-cm deep soil for the 1st MC scenario (parameter related to soil
properties). Grey bands indicate 95th percentile confidence interval.
Table 2. Statistical evaluation of the SPEC model regarding the prediction of soil water content, atrazine and metolachlor concentrations
Outputs
Evapotranspiration

Water content
Const. ET

Atrazine

Metolachlor

Daily ETs

Const. ET

Daily ETs

Const. ET

Daily ETs

R2

0.16

0.34

0.93

0.92

0.91

0.93

NSE

−3.88

−1.06

0.91

0.89

0.82

0.76

RMSE

0.09

0.05

0.41

0.45

0.53

0.61

CRM

0.09

−0.003

0.12

0.07

−0.21

−0.27

Table 3. Percentage of atrazine and metolachlor dissipated by various processes as compared to herbicides applied mass for the summer and winter seasons
Processes

Unit

Atrazine

Metolachlor

Summer

WinterSummer

Winter57

Biochemical degradation

%

39

49

57

Photo-degradation

%

3

5

5

7

Percolation

%

58

46

39

33

Runoff

%

0

0

0

0

Residual dissolved into soil-water

%

<0.1

<0.1

<0.1

0.1

Residual sorbed onto soil-particles

%

<0.1

0.2

<0.1

2

Note: Runoff simulation was disabled for this simulation.

herbicide concentrations for the two ET scenarios were similar,
since the statistical evaluations of the two scenarios yield similar
statistics for atrazine and metolachlor (Table 2). The model was
flagged by the CRM statistics as slightly underestimating atrazine concentrations and overestimating metolachlor concentrations. Those trends were also confirmed by a visual inspection of
the deterministic simulations of atrazine and metolachlor (Fig.
3). Nevertheless, the predicted herbicide concentrations are in
range of the observations. Moreover, the NSE was positive forall scenarios while the R2 was higher than 0.90 for all scenarios.
Thus, the model accurately simulated atrazine and metolachlor
concentrations on the TUAT experimental farm.

The dissipation behavior of the two herbicides was different between the summer and winter seasons as reported by theherbicide mass balance (Table 3). At the end of the seasons, theamounts of atrazine and metolachlor remaining in the soil layers
were small. More herbicide was transported with vertical percolation during the summer season due to frequent and abundantprecipitation events as compared to the winter season (Fig. 3).
Note that since surface runoff was prevented due to the installation of borders surrounding the plot, herbicide was only transported through vertical percolation (Eq. (1)). It was anticipatedthat more herbicide mass would be lost through degradation during the summer season due to the effect of temperature on deg-

19

Journal of Pesticide Science

160 J. Boulange et al.

herbicide concentrations in soil are displayed in Fig. 3A, B for
MC scenario 1 and in Fig. 4A, B for MC scenario 2, respectively.
The effects of the soil property uncertainties on herbicide concentrations were consistent in the summer and winter seasons,as the thickness of the 95th percentile confidence interval remained constant throughout the simulation period (Fig. 3A, B).
The 95th percentile confidence interval computed for atrazine
was greater than that for metolachlor. Since the Koc of atrazine islower than that of metolachlor (Table 1), atrazine was simulated
to be transported easily through water percolation which was
flagged as a main route for herbicide dissipation (Table 3).
The herbicide characteristic uncertainties did not affect thepredicted herbicide concentrations during the summer season(Fig. 4). In contrast, the predicted herbicide concentrations in
the winter season were greatly affected by the herbicide characteristic uncertainties, as indicated with the greater thicknessof the 95th percentile confidence interval. The Koc parameter isused to predict the amount of herbicide transported with surface runoff and vertical percolation (Eqs. (14)–(16)). The Q10parameter is used together with the soil temperature to adjust
the half-life of the biochemical degradation of herbicides (Eqs.
(17)–(19)). Both infiltration and temperature data were reported to be significantly different between summer and winterseasons at the TUAT experimental farm (Table 3).24) Therefore,
the differences in the effects of uncertainty included in herbicides’ characteristics between the summer and winter seasonson the predicted herbicide concentrations are due to different
combinations of the interrelated parameters of Koc and infiltration (Eqs. (14)–(16)) or Q10 and temperature (Eqs. (17)–(19)).
This result also suggests that it is appropriate to investigate thesensitivity of input parameters separately for summer and winterdatasets. Note that solar radiation data were similar for the summer and winter seasons, 13.6±6.6 and 12.9±6.8 MJ m−2, respectively. Consequently, the effect of the HLphoto input’s uncertainty
on herbicide concentrations is constant regardless of the sea-radation. However, the percentage of atrazine loss through biochemical degradation during the winter season was higher thanthat of the summer season. The percentages of metolachlor loss
through biochemical degradation in the summer and winter seasons were identical (Table 3). In the winter, less atrazine was lost
through percolation, resulting in more chemicals available forbiochemical degradation during the winter as compared to in thesummer (Fig. 3). The amounts of herbicides lost through photodegradation during the summer and winter seasons were similar.
On February 15, 2014, a 9.5-cm precipitation event caused agreat drop in predicted herbicide concentrations due to its transport through percolation bellow soil 5 cm deep (Fig. 3). However, the monitored herbicide concentrations, while decreasing,
did not drop suddenly as the simulation had suggested. A possible explanation is that the model does not consider the effectof snowfall and snowmelt that occur at that time of the year. It
was observed that snow melted gradually in the field and therefore, the actual amount of water that the soil received during asnowfall event was probably less than indicated in the data recorded by the logger. Note that the slight decline of observed
herbicide concentrations due to precipitation on December 27 iswell simulated by the model suggesting that the model’s assumptions are appropriate when there is no snowfall.
3. Uncertainty analyses
The effects of input uncertainty on the predicted soil water content and herbicide concentrations were investigated using two
MC scenarios which consisted of: (1) soil parameter inputs and(2) herbicide characteristic inputs. The effects of uncertainty insoil parameters on the predictions of soil water content are reported in Fig. 2. The thickness of the 95th percentile confidence
interval was constant through the simulation period, indicatingthat the influence of parameters’ uncertainty did not vary during
the summer and winter seasons.
The results of the uncertainty analysis for the prediction ofFig. 4. Predicted and observed concentrations of atrazine (A) and metolachlor (B) in 5-cm deep soil for the 2nd MC scenario (parameter related to pesticide characteristics). Grey bands indicate 95th percentile confidence interval.

20Vol. 41, No. 4, 152–162 (2016)

Development and validation of the SPEC 161

son (Eq. (22)). In the SPEC model, the parameter fUS (Eq. (21))
was constant during the simulation period. However, in practicethis parameter fluctuates; therefore photodegradation was likely
overestimated during the winter season.

generate less percolation (Eqs. (2) and (3)). The same parameters were retained by stepwise regression methodology that uses
herbicide concentrations as outputs. The sign of the reported
SRRCs helps to gain some insight into the model’s behavior. Increasing the field capacity of the soil decreases predicted herbicide concentrations. In contrast, increasing the saturated watercontent of the soil increases predicted concentrations of herbicide. The field capacity of the soil determines the amount ofwater that is available for infiltration (Eq. (2)) and consequently,
increasing this parameter increases the loss of herbicide due topercolation. A field’s saturated water content is primarily used todetermine the amount of percolating water (Eq. (3)). By setting
a higher SATj value, the amount of percolating water will be reduced, thereby limiting the transport of herbicide.
MC scenario 2 also produced a consistent ranking of the sensitive parameter. However, the season affected the ranking of theparameters (Table 5). For the summer season, the photodegradation half-life was flagged as the most sensitive parameter. This
result is caused by not including the biochemical degradation
rate (kbio) in the sensitivity analysis to avoid redundancy with
the Q10 parameter. In the summer, temperatures are close to thereference temperature of 25°C; consequently, the Q10 parameter does not impact the rate of kbio. The analysis of the massbalance of the two herbicides (Table 3), however revealed thatthe mass of herbicides lost through biochemical degradation is
8 to 10 times higher than that lost through photodegradation.
Consequently, accurate kbio parameters are absolutely crucial for
accurately determining the fate and transport of atrazine andmetolachlor in both summer and winter. Increasing the HLphotoslows the degradation of herbicide in the field, which results inhigher herbicide concentrations in the soil. For the winter season, the Q10 was highlighted as the most sensitive parameter.
The Q10 parameter is an indication as to what extent the half-lifeof a pesticide will deviate from its default value at 25°C when
the temperature changes by ±10°C. Indeed, the Q10 and kbio arenested together (Eq. (18)), and the high sensitivity of the Q10,
therefore, implies that the kbio has to be accurately determinedto accurately predict herbicide concentrations (Table 3). In addition, there is limited information about Q10 values for pesticide; this was reflected in the parameter’s rather wide range (1 to
2.2) which also contributed to the high overall sensitivity of theparameter (see Fig. 4 winter). During monitoring, the averagetemperature in the winter was 5±4°C.24) Since there is approximately a 20°C difference between the reference temperature of
25°C and the average temperature in winter, the half-life of theherbicides in winter was divided by the square of the Q10 (Eq.
(18)), resulting in much slower herbicide degradation. During
the summer season, the temperatures were closer to the reference temperature and, thus, the Q10 did not affect predicted herbicide concentrations.

4. Sensitivity analyses
Prior to the sensitivity analysis, all data generated by the MC
simulations was assessed and showed no evidence of skewness
or kurtosis for any of the input parameters and outputs. Consequently, a stepwise regression analysis was performed using an
SPSS software package for statistical analysis.39) There was noevidence that any of the input parameters exerted undue influence on the regression models. Moreover, no indication of multicollinearity (two or more highly correlated predictor variables)in the data was found. The standardized rank regression coefficients (SRRCs) obtained using stepwise regression methodology are presented in Tables 4 and 5 for MC scenario 1 and 2,
respectively. SRRC values can vary from −1 to 1, and high absolute values of SRRCs indicate for sensitive parameters. A positive
SRRC indicates that increasing the parameter value will increase
the output considered, and vice versa.
For MC scenario 1, the ranking of the sensitive parameters
was consistent, regardless of the season (Table 4). While the “norunoff ” option is used, the field capacity (FC) and the saturated
water content of the soil (SAT) were flagged as the most sensitive
parameters regarding the prediction of soil water content. The
SRRCs of these parameters were positive since increasing bothparameters increases the predicted soil water content. Indeed,
increasing the SAT and FC allows the soil to: (1) store morewater, (2) retain more water in periods of no rainfall, and (3)Table 4. Standardized rank regression coefficients of the SPEC model
parameters for the 1st MC scenario (parameter related to pesticide characteristics)
Outputs
Water content
Atrazine
Metolachlor

MC scenario 1

Sensitive
parameters

Summer

Winter
0.87

FC

0.87

SAT

0.30

0.30

FC

−0.60

−0.58

SAT

0.47

0.48

FC

−0.62

−0.63

SAT

0.46

0.46

Table 5. Standardized rank regression coefficients of the SPEC model
parameters for the 2nd MC scenario (parameter related to pesticide characteristics)
Outputs
Atrazine
Metolachlor

MC scenario 2

Sensitive
parameters

Summer

HLphoto

0.78

—

Q10

—

0.75

HLphoto

0.55

—

Q10

—

0.55

WinterConclusion
The SPEC model was developed to assess Soil-PEC (Predicted
Environmental Concentrations in agricultural soils). The model21

Journal of Pesticide Science

162 J. Boulange et al.

9) J. J. T. I. Boesten and B. Gottesbüren: Agric. Water Manage. 44, 283–
305 (2000).
10) M. Trevisan, G. Errera, C. Vischetti and A. Walker: Agric. Water
Manage. 44, 357–369 (2000).
11) R. Calvet: Eur. J. Agron. 4, 473–484 (1995).
12) H. Watanabe and K. Takagi: Environ. Technol. 21, 1379–1391 (2000).
13) H. Watanabe and K. Takagi: Environ. Technol. 21, 1393–1404 (2000).
14) J. Tournebize, H. Watanabe, K. Takagi and T. Nishimura: Paddy
Water Environ. 4, 39–51 (2006).
15) H. Watanabe, K. Takagi and S. H. Vu: Pest Manag. Sci. 62, 20–29(2006).
16) K. Inao and Y. Kitamura: Pestic. Sci. 55, 38–46 (1999).
17) N. Iwasaki, K. Inao, T. Iwafune, T. Horio and H. Obara: Limnology
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was then validated using a field experiment carried out from
June 10, 2013, to May 5, 2014 in which the soil water content
and concentrations of atrazine and metolachlor were monitored.
The soil water content predicted were accurate regarding thetime step, and R2 and NSE statistics were equal to 0.38 and 0.22,
respectively. The predicted atrazine and metolachlor concentrations were also adequate, and the R2 and NSE statistics were higher than 0.91 and 0.76, respectively.
The performance of the model with uncertain inputs was investigated using the Monte Carlo technique. The model’s predictions
were influenced constantly throughout the simulation period dueto the uncertainty encompassed in soil properties. In contrast,
only the predicted herbicide concentrations in the winter season
were influenced by uncertainty arising from pesticide properties.
While preventing surface runoff in the model, the field capacity and the saturated water content of the soil were identified as
major contributors to variation in predicted soil water content andherbicide concentrations. In addition, the Q10 parameter was also
flagged as a major contributor to variation in predicted herbicideconcentrations, especially during the winter season.
The SPEC model therefore, has the potential to accurately predict water content and pesticide concentrations in soil. Moreover,the detailed pesticide mass balance given by the model can be used
to identify major dissipation pathways and evaluate the best options for improving environmental conditions associated with pesticide residues in agricultural soil. Future improvements include:(1) the validation of the runoff component that was disabled inthis study, (2) the creation of multiple soil layers for the improved
prediction of soil water content, and (3) the dynamic adjustment
of UV-B radiation over solar radiation’s dependence on environmental factors for improving predictions of photodegradation.
Acknowledgements
This research was supported by the Environment Research and Technology Development Fund (4-1303). DQ Thuyet is a JSPS postdoctoral
research fellow at the Graduate School of Agricultural and Life Science,
The University of Tokyo.

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22

[他誌掲載論文]
Journal of Agricultural and Food Chemistry, 2016, 64, 4478～4486 より転載

Effect of Time-Dependent Sorption on the Dissipation of
Water-Extractable Pesticides in Soils
Yutaka Motoki1, Takashi Iwafune2, Nobuyasu Seike1, Keiya Inao1,
and Takashi Otani1
1

National Institute for Agro-Environmental Sciences, 3-1- 3 Kannondai, Tsukuba, Ibaraki 305-8604, Japan
2

Food and Agricultural Materials Inspection Center, Agricultural Chemicals Inspection Station,
2–772 Suzuki-cho, Kodaira, Tokyo 187–0011, Japan・本論文の著作権は、American Chemical Society に帰属していますが、American Chemical Society の転載要件を満たしていることを確認の上転載しています.

Articlepubs.acs.org/JAFC

Eﬀect of Time-Dependent Sorption on the Dissipation of WaterExtractable Pesticides in Soils
Yutaka Motoki,†,§ Takashi Iwafune,‡ Nobuyasu Seike,*,† Keiya Inao,† and Takashi Otani††

National Institute for Agro-Environmental Sciences, 3-1-3 Kannondai, Tsukuba, Ibaraki 305-8604, Japan
Food and Agricultural Materials Inspection Center, Agricultural Chemicals Inspection Station, 2-772 Suzuki-cho, Kodaira, Tokyo
187-0011, Japan‡S Supporting Information*

ABSTRACT: The dissipation behavior of water-extractable pesticides in soils is important when assessing the phytoavailabilityof pesticides in soils. This process is less understood than pesticide extraction with organic solvents. To elucidate the dissipation
behavior of water-extractable pesticides in soils, we conducted an incubation study using 27 pesticides and ﬁve Japanese soils.
The rate of decrease of the level of pesticides in water extracts was faster in soils than that of total extracts (water extracts andacetone extracts). This suggests that time-dependent sorption contributed to the diﬀerence in the dissipation between thepesticides in water and total extracts from soils. Increased apparent sorption coeﬃcients (Kd,app) with time were positively andsigniﬁcantly correlated with Kd,app values of a 0 day incubation [Kd,app(t0)]. This empirical relationship suggests that Kd,app(t0)values can predict the time-dependent increase in Kd,app and the dissipation of water-extractable pesticides in soils.
KEYWORDS: pesticides, soil, fate, aging, time-dependent sorption, water extraction, phytoavailability■

INTRODUCTION
Recently in Japan, some agricultural chemicals that had been
applied to previously grown crops and then remained in the soil
were detected in succeeding crops. Selling or distributing crops
in Japan that contain pesticides above their maximal residue
limits (MRLs), or a concentration of 0.01 mg/kg if the MRL
has not been established, is prohibited.1 Thus, these farmers
suﬀer economic loss. When newly developed pesticides areregistered in Japan, soil dissipation studies in two ﬁelds having
diﬀerent soil types are required.2 These studies must be
performed to assess the risk of contamination succeeding crops
by pesticide residue in soils; that is, studies of residues insucceeding crops2 are required only if the half-lives of pesticides
in the soil are more than 100 days.
In soil dissipation studies, the extraction of pesticides fromsoils is conducted using organic solvents such as acetone.
However, the extractability of organic solvents is too high toassess the phytoavailability of residual pesticides in soil,3 i.e., theorganic solvent extracts soil-sorbed pesticides, which are nottaken up by the plant. Therefore, to estimate the plant uptakeof residual pesticides in soils, the concentrations ofphytoavailable pesticides in soils should be measured. Our
previous study indicated that the concentrations of pesticides
such as clothianidin, thiacloprid, procymidone, and tetraconazole in leafy vegetables cultivated in four diﬀerent soils
containing the pesticide residues were positively and signiﬁcantly correlated with the concentrations of water-extractablepesticides rather than total extractable pesticides (water extracts
and acetone extracts) in these soils.4 This result implies that theresidual levels of pesticides in crops are estimated using theconcentrations of water extracts from soils. In addition, thestudy showed that the coeﬃcients of determination (R2)
calculated using the concentrations of water extracts from soils
at harvest were higher than those at sowing. Therefore,© 2016 American Chemical Society

assessing the dissipation of water-extractable pesticides in soils
and predicting the concentration of the aqueous soil extracts at
harvesting time are important for estimating the residue levels
in crops before harvest, preferably before sowing, and forpreventing the production and distribution of pesticidecontaminated crops. On the other hand, the water-extractableconcentrations of pesticides can be calculated using thepesticide concentrations extracted with an organic solvent andthe soil sorption coeﬃcient (Kd), which describes the
distribution of pesticides between soil and water. Hence,
understanding the variability in Kd values is also important for
estimating the uptake concentrations of pesticides from soils bycrops.
Kd values measured by the batch equilibrium method5 arerequired for four diﬀerent soils under the Japanese registration
system.2 The registration data for the soil dissipation study andthe soil sorption study may be available for estimating theresidual concentrations of water-extractable pesticides in soils
and the uptake concentrations in crops. However, it wasreported that the Kd values of various pesticides, including
insecticides,6−9 fungicides,10,11 and herbicides,9,11−15 increased
with aging time. Hence, if the eﬀect of aging on the Kd values is
not considered, the concentrations of water-extractablepesticides predicted using the Kd values seem to be higher
than the actual values. Many previous studies6−8,10,12−15
describing and assessing time-dependent sorption have been
conducted on either individual pesticides or several pesticides,
and thus, the time-dependent changes in Kd values have not
Received: March 2, 2016
Revised: May 16, 2016
Accepted: May 19, 2016
Published: May 27, 2016
4478

23

DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01028
J. Agric. Food Chem. 2016, 64, 4478−4486

Article

Journal of Agricultural and Food Chemistry
Table 1. Properties of Test Soils
soilexperimentclassiﬁcationa

textureb

OCc (%)

CECd (cmol(+) kg−1)

clay (%)

pH (H2O)

ECe (mS cm−1)flaboratory

Typic Udipsamments
Typic Hapludults
Typic Endoaquents
Typic Hapludands
Pachic Melanudands
Typic Hapludands

sandlight clay
silty clay
loam
silty loam
silty loam

0.06
1.02
1.46
5.21
8.65
4.93

3.4
11.4
18.2
33.8
35.4
26.0

2.4
39.0
25.3
10.8
1.8
7.3

7.5
5.3
5.8
5.5
5.8
6.3

0.04
0.09
0.17
0.15
0.05
0.31

LS1
LS2f
LS3f
LS4f
LS5f
FS

ﬁeld

a

According to U.S. Department of Agriculture Soil Taxonomy.17 bAccording to the International Society of Soil Science.19 cOrganic carbon content.
dCation exchange capacity. eElectrical conductivity. fData were obtained from our previous report.20 Soils LS1−LS5 correspond to soils S1, S3, S5,
S7, and S8, respectively, in the previous report.

Table 2. Hydrophobicities and Analytical Groups of Test Compounds
analytical groupd
compound

CAS Registry No.

pesticide type

dinotefuran
imidacloprid
dimethoate
clothianidin
thiacloprid
fosthiazate
metalaxyl
ethiprole
azoxystrobinmethidathion
fenobucarb
boscalid
ﬂutolanilprocymidone
fenitrothion
kresoxim-methyl
tetraconazole
chloroneb
diazinonpropiconazole
ﬁpronilcadusafos
diclocymet
triﬂoxystrobin
tolclofos-methyl
tetradifon
fenthion

165252-70-0
138261-41-3
60-51-5210880-92-5
111988-49-9
98886-44-3
57837-19-1
181587-01-9
131860-33-8
950-37-8
3766-81-2
188425-85-6
66332-96-5
32809-16-8
122-14-5
143390-89-0112281-77-3
2675-77-6
333-41-560207-90-1
120068-37-3
95465-99-9
139920-32-4
141517-21-7
57018-04-9
116-29-0
55-38-9

I
I
I
I
I
I
F
I
F
I
I
F
F
F
I
F
F
F
I
F
I
I
F
F
F
I
I

a

substance grouplog Powblog Swc

laboratory test

ﬁeld test

neonicotinoid
neonicotinoidorganophosphateneonicotinoid
neonicotinoidorganophosphate
phenylamide
phenylpyrazole
methoxyacrylateorganophosphatecarbamatepyridinecarboxamide
phenylbenzamide
dicarboximideorganophosphate
oximinoacetate
triazole
chlorophenylorganophosphate
triazole
phenylpyrazoleorganophosphatecarboxamide
oximinoacetateorganophosphatebridged diphenylorganophosphate−0.549
0.570
0.704
0.905
1.26
1.68
1.75
1.99
2.50
2.57
2.78
2.96
3.17
3.30
3.32
3.40
3.56
3.58
3.69
3.72
3.75
3.85
3.97
4.50
4.56
4.61
4.84

4.60
2.79
4.60
2.53
2.26
3.95
3.92
0.964
0.826
2.38
2.62
0.663
0.904
0.391
1.28
0.301
2.19
0.903
1.78
2.18
0.577
2.39
0.805
−0.215−0.150
−1.11
0.623

A
A
A
A
A
A
A
A
C
A
B
B
B
B
C
B
C
B
C
C
C
B
C
B
C
C
B

A
A
A
A
A
A

C
C
C

C

a

Abbreviations: I, insecticides; F, fungicides. bOctanol−water partition coeﬃcient obtained from the Pesticide Properties Database of IUPAC,21
except for the Pow of diclocymet, which was obtained from ref 22. cWater solubility (milligrams per liter) obtained from the Pesticide Properties
Database of IUPAC,21 except for the Sw of ethiprole, which was obtained from ref 22. dThe details of analytical methods are described in ourprevious report.20

been extensively evaluated using various pesticides with
diﬀerent physicochemical properties for a given soil.
Because the soil organic matter is a main sorbent of anonionic pesticide,16 it is likely to play an important role in thetime-dependent increase in the Kd values for nonionicpesticides. However, there is no report on the time-dependentchanges in Kd values in soils having a wide range of organiccarbon (OC) contents. On the other hand, Japan is a typicalvolcanic country; volcanic ash soil (andisol), which is one of the
major upland soils and is also widely distributed in othercircum-Paciﬁc regions such as the western coast of theAmerican continents, the Philippine Islands, and New
Zealand,17 contains high OC content. Therefore, Japanesesoils have a wide range of OC contents18 and are useful for

elucidating the relationships between the time-dependentchanges in Kd values and the OC content.
The aims of this study are to elucidate the dissipation
behavior of the concentrations of pesticides in water extracts
and total extracts (water extracts and acetone extracts) fromsoils and the time-dependent changes in the Kd values inlaboratory experiments using ﬁve Japanese soils with diﬀerent
OC contents and 27 pesticides with diﬀerent physicochemical
properties. Furthermore, we attempted to develop an
estimation method that can predict the dissipation of thewater-extractable pesticides using the initial Kd values (i.e., the 0
day values after application of pesticides), based on the resultsof the laboratory studies, and verify this estimation method in
the ﬁeld.
4479

24

DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01028
J. Agric. Food Chem. 2016, 64, 4478−4486

Article

Journal of Agricultural and Food Chemistry■water (milliliters), and Msoil is the soil’s dry mass (grams). The massfraction of total extractable pesticides in the soil, CT (micrograms pergram of DW), was represented as

MATERIALS AND METHODS

Soils and Pesticides. Five typical Japanese agricultural soils with awide range of OC contents were used in the laboratory studies. Soilsamples were air-dried and passed through a 2.0 mm sieve. The soil
properties are listed in Table 1. The methods for measuring thereported properties have been described previously.20 The 27
pesticides (chemical purity of >97.0%) were purchased from Wako
Pure Chemical Industries, Ltd. (Osaka, Japan), Kanto Chemicals(Tokyo, Japan), and Dr. Ehrenstorfer GmbH (Augsburg, Germany)(Table 2). Pesticides belonging to various chemical groups werechosen on the basis of hydrophobicity, i.e., the range of their octanol−
water partition coeﬃcients (log Pow) and water solubility (log Sw). To
permit simultaneous analysis, the pesticides were divided into three
analytical groups on the basis of the analytical methods described in
Pesticide Analysis. Stock solutions (100 μg/mL each) of the pesticides
were prepared in acetone for each group.
Laboratory Incubation. Air-dried soil equivalent to 8 g of dry
weight (DW) was placed in a 50 mL glass centrifuge tube. The watercontent of the soils was adjusted to approximately 60% of water
holding capacity (WHC). Duplicate samples were incubated at 25 ± 2°C in the dark. After a preincubation period of 10 days, 80 μL of an
acetone stock solution of each pesticide group was added dropwise toa soil sample in a test tube so that the sample concentration was 1 μg/
g of DW of the initial pesticide concentration. The soil samples were
thoroughly mixed using a microspatula, and the openings of the tubes
were covered with aluminum foil. The soil samples were incubated in
the dark at 25 ± 2 °C for 0, 2, 7, 14, 30, 60, and 120 days. The
moisture content was maintained at 50−60% of WHC by adding
distilled water once every 10 days. After each incubation period, thesoil samples were analyzed using a sequential extraction method using
distilled water and acetone.4
Sequential Extraction of Soils. Forty milliliters of distilled water
was added to the test tubes so that the soil/solution ratio wasapproximately 1/5. The tubes were agitated on a thermostat shaker(TAITEC, Saitama, Japan) for 24 h at 25 ± 2 °C in the dark. Afterbeing shaken, the mixtures were centrifuged at 1200g for 30 min.
Fifteen milliliters of supernatant was withdrawn and used to quantify
the water-extractable pesticides, and then 20 mL of supernatant was
discarded. Subsequently, 30 mL of acetone was added to the remaining
sample; the tubes were shaken in a thermostat shaker for 20 min at 25± 2 °C and centrifuged at 1200g for 10 min, and then the supernatant
was carefully decanted. This extraction procedure was repeated twice.
The collected supernatant was evaporated in a rotary evaporator to
reduce the volume to <15 mL, which was then used to quantify theacetone-extractable pesticides.
Pesticide Analysis. The aliquots (15 mL) of water extracts andconcentrates (<15 mL) of acetone extracts from soils were analyzed
using three diﬀerent methods for each analytical group, as described in
our previous report.20 In brief, the aliquots and concentrates werecleaned with a diatomite column (InertSep K-solute 20 mL; GL
Sciences, Tokyo, Japan) followed by these solid phase extraction(SPE) cartridges: a PSA column (500 mg; Supelco, Bellefonte, PA), an
Accell CM column (500 mg; Waters, Milford, MA), and an ENVICarb II/PSA column (500 mg/500 mg; Supelco) for groups A−C,
respectively (Table 2). The cleaned samples were analyzed by liquid
chromatography and tandem mass spectrometry (LC−MS/MS) forgroup A and gas chromatography and mass spectrometry (GC−MS)
for groups B and C. The LC−MS/MS and GC−MS operating
conditions are given in Supporting Information section SI-1. In thecase of the high matrix eﬀects of cleaned samples, the quantiﬁcation ofpesticides using GC−MS was performed using matrix-matchedstandards.23
The mass fraction of water-extractable pesticides in the soil, CW(micrograms per gram of DW), was calculated from
C W = Caq(Vadd + Vsw)/Msoil

C T = [Caq(Valiq + Vdisc) + mE]/Msoil(2)

where Valiq is the volume of the aliquot taken from the supernatant(milliliters), Vdisc is the volume of the discarded supernatant(milliliters), and mE is the mass of the pesticides extracted by acetone
from the remaining sample after Valiq and Vdisc were removed(micrograms).
Two kinetic models were used to describe the dissipation in CW andCT with time: a single-ﬁrst-order (SFO; eq 3) model and a doubleﬁrst-order in parallel (DFOP; eq 4) model.24 The DFOP model
describes the dissipation as a sum of two ﬁrst-order dissipation steps
each in diﬀerent parts of the soil compartment. The dissipation
parameters were obtained by using the least-squares method with
Microsoft Excel Add-Inn Solver.

C(t ) = C0e−kt(3)

C(t ) = C0[f e−k1t + (1 − f )e−k 2t ](4)

where C(t) is the CW or CT value after t days, C0 is the CW or CT value
at time zero, k is the rate constant (inverse days), f is the fraction of C0
applied to the ﬁrst compartment, and k1 and k2 are the rate constantsin the ﬁrst and second compartments, respectively.
For the SFO model, DT50 (days), which is the time taken for a 50%
decrease in CW or CT, was calculated using

DT50 = ln 2/k(5)

For the DFOP model, the DT50 values were calculated by using thegoal-seek function in Microsoft Excel.24
The apparent sorption coeﬃcients (Kd,app, milliliters per gram) after
diﬀerent incubation periods, taking the dissipation of CT and CW withtime into consideration, were determined using
Kd,app = Csorb/Caq = (C T − C W )/Caq(6)

where Csorb is the mass fraction of soil-sorbed pesticides (micrograms
per gram of DW).
Pesticide recovery tests were conducted with distilled water and alltest soils.20 Samples of distilled water (15 mL) spiked with a pesticideconcentration of 1 ng/mL for all group pesticides were analyzed using
the methods mentioned above. Each soil (5 g) spiked with 5 and 3 ng/
g for group A and groups B and C, respectively, was mixed with 10 mLof distilled water and subsequently extracted three times with 30 mL ofacetone for 20 min at 25 ± 2 °C. The acetone extracts were analyzed
in a similar way. The mean recovery from the four replicates for group
A and ﬁve replicates for groups B and C ranged from 73.2 to 117.0%
for all compounds; the coeﬃcients of variation (CVs) were ≤19.0%.
The limits of quantiﬁcation (LOQs) were calculated in accordancewith Japanese Industrial Standard (JIS) K 0312.25 The LOQs for allcompounds in distilled water and all test soils were in the ranges of0.14−1.29 ng/mL and 0.23−5.93 ng/g, respectively.
Field Studies. Field studies were conducted in our experimentalﬁeld located in Tsukuba City, Japan, and started on May 12, 2015. The
daily mean temperature of Tsukuba City during the experiment ranged
from 16 to 30 °C (mean of 23 °C). The characteristics of the ﬁeld soil
(FS) are listed in Table 1. Ten pesticides, dinotefuran, imidacloprid,
clothianidin, thiacloprid, fosthiazate, metalaxyl, fenobucarb, ﬂutolanil,procymidone, and tolclofos-methyl, were used in the ﬁeld study (Table2). One liter of a mixed solution of the 10 pesticides (200 mg/L each),prepared by water dilution of commercial formulations (i.e.,emulsiﬁable concentrates, water-soluble powders, and water-dispersible powders), was evenly applied to triplicate plots (1 m × 1 m)using a watering can. Subsequently, the soil surface (approximately 0−
20 cm depth) was tilled with a walking-type tilling apparatus. The
initial concentration of pesticides in the 0−20 cm soil depth after
tilling was calculated using the actual bulk density (0.45 g/cm3) andwas 2.2 μg/g of DW for each pesticide. Four cores were taken fromeach plot 0 (immediately after tilling), 2, 7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56,(1)where Caq (micrograms per milliliter) is the mass concentration ofpesticide in the aqueous phase after shaking for 24 h, Vadd is thevolume of distilled water added (milliliters), Vsw is the volume of soil
4480

25

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Journal of Agricultural and Food Chemistry63, 70, 77, and 84 days after application of the pesticides using
cylindrical cans (8 cm inner diameter, 10 cm depth). The cores werecombined for each plot and were mixed well. An approximately 15 g
sample of the soil was dried at 105 °C to measure the moisture
content, and an aliquot equivalent to 5 g of DW was analyzed using asequential extraction method in the same way that was used in thelaboratory experiment; i.e., the samples were ﬁrst extracted three times
with 25 mL of distilled water for 24 h at 25 ± 2 °C and subsequently
with 30 mL of acetone for 20 min at 25 ± 2 °C.

■

RESULTS AND DISCUSSION
Dissipation Behavior of Water-Extractable and Total
Extractable Pesticides in Laboratory Studies. The

Figure 2. Time-dependent changes in the apparent sorption
coeﬃcient (Kd,app) of tetraconazole.

Figure 3. Fitted parameter b for eq 7 plotted as a function of apparent
sorption coeﬃcient for the 0 day incubation [Kd,app(t0)].

Figure 1. Comparison of DT50 values between water extracts (CW)
and total extracts (CT) from soil: (○) neonicotinoids, (□)
organophosphates, (▲) fungicides, and (×) others. The dashed line
shows the 1/1 line.

applicability of a sequential extraction method was veriﬁed on
the basis of the mass balance (MB, %), which was calculated by
dividing the CT value by the initial concentration of pesticides
in soil, of the sample after incubation for 0 days (Supporting
Information section SI-2). The MB diﬀered depending on thetype of pesticide and type of soil. From the results of recovery
tests, i.e., the mean recovery of pesticide in water and soil
samples was ≥73.2% (see Materials and Methods, Pesticide
Analysis), when the MB was <70%, the method was judged to
be inapplicable because of biodegradation or hydrolysis during
the 24 h water extraction. The MB of several pesticides,
especially in LS5, was <70%, and these samples were excluded
from the succeeding data analysis.

Figure 4. Comparison between measured and calculated b values foreq 7. The solid line shows the 1/1 line, and the dashed lines show the
1/5 and 5/1 lines.

Figure 1 shows a comparison of the DT50 values of CW and
CT. The DT50 values were calculated using two kinetic models,
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Figure 5. Comparisons between calculated and measured concentrations of water extracts from soil: (●) measured values, () values predictedusing apparent sorption coeﬃcients calculated by eq 9, and (---) values predicted using the apparent sorption coeﬃcient of the 0 day incubation[Kd,app(t0) (milliliters per gram)]. DT50 (days) indicates the values of total extracts from soil calculated by eq 5. Error bars indicate the standard error.
The measured values of fenobucarb were less than the LOQ on day 28 and after 28 days.

SFO and DFOP. The goodness of ﬁt to the individual models
was veriﬁed using the model error calculated by the χ2 value,24
and the DT50 values calculated by the model that had thesmaller error level were adopted in Figure 1. The DT50 valuesof CT were greater than those of CW for all test soils except soil
LS1. The details of the DT50 values and error levels for eachmodel are summarized in Supporting Information section SI-2.
The error levels of the two models of CT were approximately
equal to each other. In contrast, the error levels of the DFOP
model of CW were smaller than those of the SFO model,
especially for soil LS4. Furthermore, previous research26 on thedissipation of pharmaceuticals, which are organic chemicals aswell as pesticides, in soil pore-water was better ﬁtted to thebiphasic DFOP and ﬁrst-order multicompartment (FOMC)
models rather than the SFO model. Although our chemicals are
not classiﬁed as pharmaceuticals, these results suggest that thedissipation of water-elutable or water-extractable organic
chemicals in soils is better described by biphasic models.
For the DT50 of CT, many fungicides showed relatively highvalues among the tested compounds, and in particular, thevalues of metalaxyl, boscalid, procymidone, tetraconazole, anddiclocymet were >120 days for all soil samples (Supporting
Information section SI-2). Japanese registration data also show
long DT50 values (>100 days) for boscalid and diclocymet
under laboratory conditions.27 On the other hand, the DT50
values of organophosphorus compounds such as dimethoate,
fosthiazate, methidathion, fenitrothion, diazinon, tolclofosmethyl, and fenthion were relatively low. It was reported thatthe organophosphorus pesticides such as diazinon, dimethoate,
and fenitrothion could be easily degraded by microorganisms;
in other words, the DT50 values of these pesticides were ≤41days.28 Focusing on the diﬀerences among test soils, we found
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The dissipation of CW showed a behavior diﬀerent from thatof CT. The reason for this is that the dissipation of CW, which is
the readily bioavailable fraction, is more aﬀected bybiodegradation than that of CT. Furthermore, the dissipationof CW is also aﬀected by the soil sorption, making theinvestigation of sorption properties, especially time-dependentchanges in Kd, necessary for better understanding thecontribution of soil sorption to the dissipation of CW.
Time-Dependent Sorption in Laboratory Studies. As
mentioned in previous reports,6−15 the Kd,app values of many
pesticides increased with an increase in incubation time. It issuggested that the time-dependent changes in soil sorption are
attributed to the slow diﬀusion of pesticides into organic matterand the nanopore structures in soil particles.3 The pesticides are
considered to move from the surface site of the soil particles tothe interior sites, i.e., less accessible sites, with aging time.
According to previous reports,10,12,14 the changes in Kd,app withtime could be represented as

Table 3. Statistical Analysis of the Measured and Predicted
Concentrations of Water Extracts from Soil
uniform sorptiona

time-dependent
sorptionb

soil

compound

RMSEc

NSEd

RMSEc

NSEd

FS

dinotefuran
imidacloprid
clothianidin
thiacloprid
fosthiazate
metalaxyl
fenobucarb
ﬂutolanilprocymidone
tolclofos-methyl

58.8
80.7
71.1
70.4
44.8
60.0
15.7
87.9
82.6
74.7

0.78
0.05
0.20
0.82
0.92
0.82
0.97
−0.21
0.71
0.73

53.1
52.5
51.0
64.4
36.0
51.3
14.5
51.2
62.9
63.9

0.97
0.88
0.90
0.87
0.97
0.95
0.95
0.88
0.87
0.84

a

Prediction using the apparent sorption coeﬃcient for the 0 day
incubation. bPrediction using apparent sorption coeﬃcients calculated
by eq 9. cRoot-mean-square error (%). dNash−Sutcliﬀe modeleﬃciency.

Kd,app = a + bt 0.5(7)where a and b are empirical parameters and t is the time ofincubation. Although this empirical equation has no theoreticalbasis, it is suggested that the amounts of sorbed chemicals,
which are controlled by diﬀusion, are proportional to the squareroot of time.35,36 Figure 2 shows an example of tetraconazole toillustrate the time-dependent changes in sorption. The detailsof the linear regression analysis for all pesticides are
summarized in Supporting Information section SI-3. The soil
samples, except for soil LS1, exhibited signiﬁcant positive
correlation (P < 0.05) between the Kd,app values and the squareroot of time for many pesticides. In the case of soil LS1, which
has the lowest OC content, the time-dependent increase in
Kd,app was not observed for many pesticides and the coeﬃcientof determination values (R2) were extremely low.
Parameters a and b play an important role in the predictionof time-dependent changes in the Kd,app values. When a good ﬁt
to eq 7 was achieved, the a and b values were relatively high,with the condition that the OC content of soils and the log Pow
of pesticides were both high and the log Sw of the pesticides waslow (Supporting Information section SI-3), i.e., the condition of
an increasing level of soil sorption of nonionic pesticides,16 andthe a values, which represent Kd,app at time zero, wereapproximated as the measured Kd,app values of the 0 day
incubation sample [Kd,app(t0)] (Supporting Information sectionSI-3). Moreover, the b values were proportional to the Kd,app(t0)values, as shown in Figure 3. The linear regression equation
describing the relationship between b and Kd,app(t0) is

soil LS5 indicated relatively low DT50 values of CT for various
pesticides as well as organophosphates. The dissipation of apesticide is thought to be aﬀected by photolysis, hydrolysis
depending on soil pH, and biodegradation.29 In this study, theincubation of soil samples was conducted in a dark place, andthe pH of soil LS5 was almost the same as the pH of soils LS3and LS4. Therefore, hydrolysis and photolysis seemed not to bea direct cause of the fast dissipation of pesticides in soil LS5,and thus, biodegradation is thought to be the main contributor
to dissipation.
Unlike the dissipation behavior of CT, the DT50 values of CW
for many pesticides tended to decrease in the following order ofsoils: LS1 ≥ LS2 ≥ LS3 ≥ LS5 ≥ LS4. The DT50 values of CW
in soil LS1 with an extremely low OC content were longer thanthose of the other soils and exhibited a trend similar to those of
CT. On the other hand, the dissipation of CW of two andisols(LS4 and LS5) having high OC content was faster than that ofother soils. The OC content tends to be positively correlatedwith microbial activity in soils, and a positive correlation
between the degradation rate of weakly sorbed compoundswith high bioavailability and OC contents of soils has often
been reported.30,31 Because CW is the readily bioavailable
fraction,9,13 the DT50 of CW seemed to vary depending on
microbial activity, which is inﬂuenced by the OC content of thesoils. However, if we focus on the results of soils LS4 and LS5,
the DT50 values of soil LS4 for many pesticides, especially forhardly degradable fungicides, were lower than those of soil LS5,
which had the highest OC content (Supporting Information
section SI-2). Furthermore, it is known that the dominantsorbent in soils of nonionic pesticides is organic matter
consisting of OC.16 Therefore, there is a possibility that thesorption of pesticides to OC aﬀects the dissipation of CW; i.e.,
the DT50 values decrease with an increase in the Kd values.
According to our previous report,20 the Kd values obtained in
the standard batch sorption tests5 were higher for soil LS4 thanfor soil LS5 because of the diﬀerence in the organic carbon
quality; i.e., soil LS4 had an aromatic carbon content higher
than that of soil LS5 and an O-alkyl carbon content lower thanthat of soil LS5. Several reports show that the OC-normalized
sorption coeﬃcients (Koc) of pesticides were positively
correlated with aromatic carbon content and negatively
correlated with O-alkyl carbon content.20,32−34

log b = − 0.532 + 1.005 × log Kd,app(t 0)(8)with R2 = 0.838, P < 0.001, and n = 116. Thus, eq 8 suggeststhat parameter b can be estimated using the Kd,app(t0) values
that roughly indicate the degree of sorption to the surface sitesof soil particles. Li et al.37 investigated the soil sorption ofatrazine using batch experiments combined with an online
microﬁltration (MF)−high-performance liquid chromatography
technique; they showed that the intraparticle diﬀusion rate wasproportional to labile surface sorption, i.e., labile surface
coverage. In the study presented here, it is hard to clearly
distinguish labile surface sorption from nonlabile sorption
caused by intraparticle diﬀusion because Kd,app(t0) is likely toinclude a small degree of nonlabile sorption occurring rapidly
during the water extraction time of 24 h. However, the positive
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Journal of Agricultural and Food Chemistrycorrelation between the Kd,app(t0) values and the b values of eq7, i.e., the increased rate of Kd,app, implies that a slow diﬀusion
process contributes to the time-dependent increase in Kd,app.
However, Supporting Information section SI-3 also shows thatthe easily degradable pesticides such as methidathion,
fenitrothion, kresoxim-methyl, and fenthion, which have low
DT50 values of CT (Supporting Information section SI-2),
exhibit relatively high b values for Kd,app(t0). Cox et al.6 andKoskinen et al.8 reported that the time-dependent increase in
Kd values for imidacloprid and its metabolites was due todegradation in solution and on labile sites when the
degradation rate was higher than the rate of desorption fromsoil. Thus, the time-dependent increase in Kd,app in this study
was thought to be aﬀected not only by diﬀusion into nonlabilesites but also by fast dissipation in solution and on labile sites.
Although two reasons may contribute to the time-dependent
increase in Kd,app, the empirical relationships between Kd,app(t0)and the parameters of eq 7 (a and b) allow us to rewrite eq 7 byusing Kd,app(t0) as
1.005 0.5

Kd,app = Kd,app(t0) + 0.294Kd,app(t0)tdissipation of CT using the time-dependent Kd,app. The
predicted CW was determined using the following equation:r
C W = CTr + Kd,app(10)
where CT was calculated using the SFO model (eq 3) and r is
the ratio of solution to soil (milliliters per gram) of water
extraction (the mean value of the ﬁeld study was 5.6). The
Kd,app calculated by eq 9 and Kd,app(t0) were used in eq 10 withand without consideration of time-dependent sorption,
respectively. The goodness of ﬁt to each estimation method
was assessed using the root-mean-square error (RMSE) and theNash−Sutcliﬀe model eﬃciency (NSE) calculated by thefollowing equation:38,39
RMSE =

100
O̅

n

1
∑ (Pi − Oi)2
n i=1

(11)

n
⎡ n
⎤ n
NSE = ⎢∑ (Oi − O̅ )2 − ∑ (Oi − Pi)2 ⎥ /∑ (Oi − O̅ )2⎢⎣ i = 1⎥⎦ i = 1
i=1

(9)

(12)

Thus, it appears to be possible to estimate the time-dependentchanges in the Kd,app values based on the Kd,app(t0) values.
The soil sorption, given as Kd,app values, of pesticides
increased with time. The rate of the increase in Kd,app with time
was high when Kd,app(t0), which represented the initial sorption
strength, was high. As mentioned in Dissipation Behavior of
Water-Extractable and Total Extractable Pesticides in Laboratory Studies, the DT50 values of CW decreased with increasing
Kd values without previous incubation. Therefore, it issuggested that the dissipation of CW is inﬂuenced by thetime-dependent increase in soil sorption. Taking this into
account is important for predicting the dissipation of CW.
Prediction of Water-Extractable Pesticides in a Field.
The ﬁeld study was conducted to validate the estimation
method of the time-dependent Kd,app based on Kd,app(t0)suggested by the laboratory study. The time-dependent changes
in the Kd,app values in the ﬁeld study were ﬁtted to eq 7.
Supporting Information section SI-4 shows the details of thelinear regression analysis between the Kd,app values and thesquare root of time. Figure 4 shows that measured b values for
all pesticides, except for fenobucarb and procymidone, are ingood agreement with predicted b values using eq 8. The
measured b values of fenobucarb and procymidone exceeded
the predicted values by ≥10-fold. The Kd,app values offenobucarb and procymidone were extremely high on days 14
and 49 and after 14 and 49 days, respectively, and the ﬁt to eq 7
for these two pesticides was poor (R2 < 0.3), as shown in
Supporting Information section SI-4. This is likely because theCaq values, i.e., the concentrations of pesticides in the aqueous
phase, for two pesticides decreased up to a level near the LOQwith time.
As discussed in Dissipation Behavior of Water-Extractable
and Total Extractable Pesticides in Laboratory Studies, thedissipation behaviors of CW and CT diﬀered from each other;i.e., the dissipation of CT could be described by the SFO model,
whereas the dissipation of CW was more rapid than that of CT
and was better ﬁtted to the biphasic model. As the reason for
this, the time-dependent increase in soil sorption was thought
to aﬀect the dissipation of CW. Therefore, the prediction ofdissipation of CW was performed by compensating for thewhere Pi and Oi are the predicted and observed values,
respectively, O̅ is the average of the observed values, and n is
the number of observations.
Figure 5 shows the comparison between the measured CW
and the predicted CW values with and without consideration of
the increase in Kd,app with time. In the case of pesticides having
low Kd,app(t0) values (<1 mL/g), such as dinotefuran, metalaxyl,
and fosthiazate, the predicted values with and without
consideration of the time-dependent Kd,app almost coincidedwith each other. On the other hand, when the Kd,app(t0) valuesof pesticides were >6 mL/g, the CW values predicted using theKd,app(t0) values overestimated the measured values. The
diﬀerences between the values predicted using the Kd,app(t0)values and the measured values, especially for clothianidin,
imidacloprid, and ﬂutoranil, were larger than those for otherpesticides. In contrast, the CW values predicted using Kd,app
estimated by eq 9 showed good agreement with the measured
CW values. Table 3 shows RMSE and NSE values for eachpesticide. The RMSE values calculated using the CW values
predicted by time-dependent Kd,app were lower than thosepredicted by the Kd,app(t0) values. Furthermore, the NSE values
were closer to 1 when the time-dependent increase in Kd,app wasconsidered. In particular, the NSE values of clothianidin,
imidacloprid, and ﬂutoranil were obviously improved with theconsideration of time-dependent sorption. These threepesticides had DT50 values of CT higher than those of otherpesticides. When the dissipation of CT was slow, the predictionof CW using Kd,app(t0) was inadequate and the consideration oftime-dependent sorption was required for prediction of CW.
Thus, the estimation method of CW using the dissipation of CT
and the time-dependent Kd,app, which was calculated by eq 9,
was capable of reproducing the biphasic dissipation of themeasured CW.
Our results demonstrate that dissipation of CW was fasterthan that of CT, and the time-dependent increase in Kd,app
aﬀected the diﬀerence in the dissipation rate between CW and
CT. Therefore, it is possible that the dissipation of CW, which
can be used to assess phytoavailability, is predicted bycorrecting the dissipation of CT by time-dependent Kd,app.
The increased rates of Kd,app with time were proportional to
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Kd,app(t0) values, and this empirical relationship suggests that
Kd,app(t0) plays an important role in the prediction of the timedependent increase in Kd,app and dissipation of CW. The
estimation method, which predicted the dissipation of CW using
the time-dependent Kd,app calculated on the basis of Kd,app(t0),
was demonstrated in the ﬁeld study. These results imply thatthe residual concentrations in leafy vegetables cultivated inpesticide-contaminated soils can be estimated before sowing byusing the correlations between the CW values at harvesting time,
which were predicted by the estimation method describedabove, and the uptake concentrations for the vegetables
reported in our previous study.4■

ASSOCIATED CONTENT

S Supporting Information*

The Supporting Information is available free of charge on the
ACS Publications website at DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01028.

■

Sections SI-1−SI-4, including Tables S1−S7 (PDF)

AUTHOR INFORMATION

Corresponding Author*Telephone and fax: +81 29 838 8329. E-mail: seike@aﬀrc.go.
jp.
Present Address§

Y.M.: Food and Agricultural Materials Inspection Center,
Agricultural Chemicals Inspection Station, 2-772 Suzuki-cho,
Kodaira, Tokyo 187-0011, Japan.

Funding

This research was supported by the Environmental Research
and Technology Development Fund (5-1302) of the Ministryof the Environment, Japan.
Notes

The authors declare no competing ﬁnancial interest.

■

ACKNOWLEDGMENTS
We thank Shintaro Kanbayashi (Wesada University, Tokyo,
Japan) for his help with laboratory studies. The test soils werekindly supplied by Aichi Agricultural Research Center andTochigi Prefectural Agricultural Experiment Station.

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D. J. Clear effects of soil organic matter chemistry, as determined by
NMR spectroscopy, on the sorption of diuron. Chemosphere 2008, 70,
1153−1160.
(34) Mitchell, P. J.; Simpson, M. J. High affinity sorption domains insoil are blocked by polar soil organic matter components. Environ. Sci.
Technol. 2013, 47, 412−419.
(35) Crank, J. The Mathematics of Diﬀusion, 2nd ed.; Oxford
University Press: London, 1975.
(36) Kookana, R. S.; Aylmore, L. A. G.; Gerritse, R. G. Timedependent sorption of pesticides during transport in soils. Soil Sci.
1992, 154, 214−225.
(37) Li, J.; Langford, C. H.; Gamble, D. S. Atrazine sorption by amineral soil: Processes of labile and nonlabile uptake. J. Agric. Food
Chem. 1996, 44, 3672−3679.
(38) Karpouzas, D. G.; Cervelli, S.; Watanabe, H.; Capri, E.; Ferrero,
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(39) Andersen, H. E.; Kronvang, B.; Larsen, S. E.; Hoffmann, C. C.;
Jensen, T. S.; Rasmussen, E. K. Climate-change impacts on hydrology
and nutrients in a Danish lowland river basin. Sci. Total Environ. 2006,
365, 223−237.

4486

31

DOI: 10.1021/acs.jafc.6b01028
J. Agric. Food Chem. 2016, 64, 4478−4486

[他誌掲載論文]
水草研究会誌, No. 102 (2015), 19～23 より転載

室内培養によるカワヂシャ Veronica undulata の種子生産及び種子発芽率
加藤貴央，石原 悟
独立行政法人農林水産消費安全技術センター農薬検査部，
東京都小平市鈴木町 2-772

・本論文の版権は、水草研究会が所有していますが、版権所有者の許可を得て転載しています.

水

草

研

会

誌

№ 102 （2015）

室内培養によるカワヂシャ Veronica undulata の種子生産及び種子発芽率
加

藤

貴

央₁）・石

原

悟₁）

Takahiro Kato and Satoru Ishihara：Seed production and germination rate ofVeronica undulata cultured under laboratory conditions
はじめにの推定には，最低でも５属以上の供試生物種が必

農薬は水田や畑など主として野外で使用される要とされている（OECD，1995；U.S. EPA，1985）

ため，その使用にあたっては生態系への影響に関ことから，既に試験指針が定まっている生物種にするリスク評価が求められている．水生植物に対加え，更なる生物種を追加することは意義深い．

する農薬の影響評価では，国際的な試験指針が定

これまでに我々は，国内に生息する単子葉水生

められている藻類（OECD，2006a）とウキクサ

植物のウキクサ（Lemna sp.），ミジンコウキク（Lemna sp.）（OECD，2006b）の生長阻害試験

サ（Wolffia globosa），水生シダ植物のサンショの結果が主に活用されており，我が国では藻類

ウモ（Salvinia natans）などを供試生物種とし（単細胞緑藻Pseudokirchneriella subcapitata）

た生長阻害試験の開発を進めてきた（石原ら，を用いた生長阻害試験（農林水産省，2000）が環

2010；石原，2011，2012）．双子葉の水生植物と境省の定める水産動植物への毒性に係る登録保留しては，カワヂシャ（Veronica undulata）が新基準値の設定に活用されている．近年欧州を中心

たな供試生物種として有望であると考え検討を進に，ホザキノフサモ（Myriophyllum spicatum）

めている．

を供試生物とした生長阻害試験法（OECD，2014）

カワヂシャは日本の在来種であり，本州以西のが開発されるなど，供試可能な水生植物種の拡大

川岸や水田などの水湿地に自生するオオバコ科のが進められているものの，未だに水生植物に対す双子葉被子植物である．カワヂシャは種子の発芽

る農薬の影響試験法は充実しているとは言えない．

率が高く（佐々木，2004），その植物体サイズ及農薬の生態系への影響に関するリスク評価法とび生長速度等の性質から，幼体を用いることで室しては，曝露量と毒性値を比較し二者択一的にリ内培養による省スペースでの生長阻害試験の設計

スクの有無を評価する決定論的リスク評価が一般が可能であり，供試生物種としての適性が高い種的であるが，より効率的な農薬のリスク管理を可であると考えられた．

能とする評価手法として，リスクを定量的な指標

そこで本研究では汎用性の高い生長阻害試験法

で表すことができる確率論的リスク評価が有効での確立を目標に，生長阻害試験の供試生物としてあると考えられている（永井ら，2009）．確率論のカワヂシャの適性を評価するため，種子採取の的リスク評価では，多種生物の薬剤感受性を統計ための室内培養法の検討，室内培養で採取した種学 的 に 示 し た 種 の 感 受 性 分 布（SSD：Species

子の発芽率の調査及び種子の保存法の検討を行っ

Sensitivity Distribution） が 用 い ら れ る．SSD

た．

1）

e-mail: takahiro_kato@acis.famic.go.jp

独立行政法人農林水産消費安全技術センター

農薬検査部― 19 ―

32

水

草

研

会

誌

№ 102 （2015）

材料と方法

FL8N，昼白色蛍光灯）付き培養器（IKUTA 製，⑴

A4201D２L）内で行い，培養器内の水温は温度

供試生物種の準備
2013年５月21日に東京都東久留米市落合川より

データロガー（T&G 社製，RTR-52A）を，光量採取したカワヂシャを当センター農薬検査部内の子 量 は 光 量 子 計（Senecom 社 製，SE-MQ200）

敷地へ移植して栽培したところ開花・結実が認めを使用して測定した．

られた（図１）．褐色を帯び種子が成熟したと考⑶ 室内培養における種子の成熟期間

えられた果実を適宜採取し，乾燥・低温（４℃）
・1.5％の寒天 SIS 培地に⑴で調製した種子を播暗黒条件下で保存した．試験には，単一個体から得られた種子を用いた．

種し，明期24時間，温度17±２℃，光量子量100±20µE･m－2s－1の条件下で培養した．発芽後，明⑵

種子生産のための室内培養条件の検討

期16時間，温度24±２℃の温度条件で培養し，開1.5％の寒天 SIS 培地（OECD，2006b）に⑴で花12日後，16日後及び20日後にそれぞれ種子を採調製した種子を播種し，明期24時間，温度17±

取し，発芽試験を行った．発芽試験は，培地；液２℃，光量子量100±20µE･m s の条件下で培体 SIS 培 地（1ウ ェ ル 当 た り200µL）， 明 期24時

養した．発芽後，明期16時間，温度18，20，22及

間，温度17±２℃，光量子量100±20µE･m－2s－1

び24±２℃の４段階の温度条件（各３連）で，播の環境条件で，96ウェルマルチディッシュプレー

種後から90日間培養を行い，花芽形成に及ぼす温ト（nunc 社製，丸形／平底）を用いて行った．

－2 －1

度条件を検討した．開花・結実した個体について⑷

は開花時期，蕾数及び種子数を調査した．なお，種子の保存法の検討

本稿で示す全ての試験について，培養は光量子量

種子の保存法については，湿潤・低温（４℃）
・100±20µE･m s を維持するよう照明（NEC 製，

暗黒条件及び乾燥・低温（４℃）
・暗黒条件下で－2 －1

A

図１．試験に用いたカワヂシャ

B

Ａ：野外での栽培の様子，Ｂ：花及び葉縁の形態― 20 ―

33

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草

研

会

誌

№ 102 （2015）

図２．各温度区における播種90日後の様子

24℃区において，蕾は平均で13以上，種子は平均で200以上，最低でも100以上が得られた（表１）．
一度の生長阻害試験の実施に必要な供試生物の最低数は45個体（対照区10連，溶剤対照区10連，曝露区５濃度×５連で試験を行った場合）であることから，検討した条件下において，１個体から播種後２ヶ月以内に生長阻害試験に供試するのに十分な数の種子が得られることが明らかになった．
⑵

室内培養における種子の成熟期間
種子の外観は開花12日後で緑色，16日後でやや図３．室内で培養したカワヂシャの花及び果実

褐色に変色，20日以降では褐色であった（図４）．
の保存を検討した．発芽試験は⑶と同条件で行成熟度合いの異なる種子を用いて発芽試験を実施

い，保存種子の発芽率を調査した．

した結果，開花12日後の種子では発芽は見られなかったが，開花16日後，20日後の種子では高い発

結果と考察
⑴

表１．平均開花日数，種子数と発芽率

種子生産のための室内培養条件

１個体当たり平均

温度区
（℃）

平
均
開花日数

18

＞90

－

－

－

20

57

14

232

98％

強い矮化が認められ，90日後においても花芽は形

22

47

13

322

97％

成されなかった（図２）．また，90日後の20，22，

24

47

15

316

98％

90日間室内培養した結果，野外で栽培した場合よりも生育が劣るが，22及び24℃区において平均
50日以内，20℃区において平均60日以内に花芽が形成された（図２）．18℃区では他温度区よりも― 21 ―

34

蕾

数

種子数

発芽率

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№ 102 （2015）
芽率（＞97％）を示した（図５）．このことから
野外から採取された種子（佐々木，2004）に限らず室内培養における種子についても休眠性は認められず，目視で成熟（褐色化）が確認できた種子は直ちに試験に用いることができると考えられた．
⑶

種子の保存法の検討
湿潤・低温（４℃）・暗黒条件下では，６ヶ月

後には，発根及びカビの発生が認められた．一方，乾燥・低温（４℃）・暗黒条件下では，１年間保存していた種子でも高い発芽率（＞97％）が認められた．本結果より，カワヂシャの種子は，乾燥・低温（４℃）・暗黒条件下で高い発芽率を維持したまま長期保存（１年以上）が可能である
ことが明らかになった．

おわりにカワヂシャの供試生物としての適性を評価する
ため，室内培養での種子採取のための室内培養法の検討，室内培養で採取した種子の発芽率の調査，種子の保存法の検討を行った．その結果，カ
ワヂシャは室内培養により容易かつ安定して発芽率の高い種子を供給できることから，生長阻害試

図４．各成熟度合いの果実及び種子

図５．成熟度合いが異なる種子の発芽率― 22 ―

35

水

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会

誌

№ 102 （2015）
リスク評価．日本リスク研究学会第21回

験の供試生物としての適正が高いことを確認した．
双子葉水生植物に対する化学物質の影響評価を

年次大会講演論文集 22：397-402．

行う試験としては，ホザキノフサモを用いた生長

農林水産省，2000．農薬の登録申請に係る試験成阻害試験（OECD，2014）が定められているが，績について（平成12年11月24日付け12農産

当該試験は栄養繁殖体を供試生物に用いるため，

第8147号農林水産省農産園芸局長通知）．

試験準備として常に植物体の維持管理が必要であOECD，1995．Guidance document for aquaticる．また，培地にショ糖を用いるため，カビ等にeffects assessment. Organization for

よる汚染の危険性が高く，無菌的な供試生物の維

Economic Co-operation and Develop-

持は難しいことから，藻類やウキクサの生長阻害

ment.

試験と比較すると難易度が高い試験であると考えOECD，2006a．OECD guidelines for the testingられる．一方，カワヂシャは概ねウキクサの生長

of chemicals freshwater alga and cyano-阻害試験指針に沿った条件で試験が可能であると

bacteria, growth inhibition test. Orga-

考えられることから，双子葉水生植物に対する化

nization for Economic Co-operation and

学物質の影響評価を行う簡易な試験方法としてのDevelopment.
OECD，2006b．OECD guidelines for the testing

活用が期待される．

of chemicals Lemna sp. growth inhibi引用文献

tion test. Organization for Economic

石原悟，2011. ミジンコウキクサを供試生物とCo-operation and Development.

した生長阻害試験法の検討．農林水産消

OECD，2014．OECD guidelines for the testing

費安全技術センター
石原of chemicals Sediment-free Myriophyl-

平成23年度調査研

究報告．

lum spicatum toxicity test. Organiza-

悟，2012，水生シダサンショウモ（栄養繁tion for Economic Co-operation and Development.

殖個体）を供試生物とした生長阻害試験法の検討．農林水産消費安全技術セン
石原佐々木英代，2004．カワヂシャ．オオカワヂシャ

ター

平成24年度調査研究報告．

の発芽特性について―家庭用電気冷蔵庫

悟･佃

美和，2010．Lemna 属ウキクサを利用した発芽試験―．水草研究会誌を用いた生長阻害試験の試験条件の検80：6-10．

討．雑草研究 55：152．
永井孝志 ･ 稲生圭哉 ･ 横山淳史 ･ 岩船

山崎
敬 ･ 堀尾敬，2003．ゴマノハグサ科．清水建美編，
日本の帰化植物．pp.184-191．平凡社．

剛，2009．水稲用除草剤の確率論的生態― 23 ―

36

[他誌掲載論文]

植調

Vol.49，No.11(2016)，351～357 より転載

温度変化が農薬の土壌残留性に及ぼす影響
元木1

裕 1，岩船 敬 2

国立研究開発法人農業環境技術研究所
茨城県つくば市観音台 3-1-3

2

独立行政法人農林水産消費安全技術センター農薬検査部，
東京都小平市鈴木町 2-772

・本論文の版権は、公益財団法人 日本植物調節剤研究協会が所有していますが、版権所有者の許可を得て転載しています.

岩船敬
独立行政法人農林水産消費安全技術センター

特集・除草剤と土壌はじめに

国立研究開発法人

温度変化が農薬の土壌残留性に～80％程度が土壌に分布すると言われている (鍬塚・山本 1998a)。従って
，
元木
裕散布され
た農薬の土壌における消長，すなわち土壌残留性を評価することは，農薬の環境中運及ぼす影響命を予測する上で重要な過程である。農薬の土壌残留性は，土壌処理剤の効果の持続圃場で使用された農薬の多くは土壌に入り，畑地では散布量の約農業環境技術研究所
90％，水田では 50
独立行政法人農林水産消費安全技術センター

岩船敬
性に影響を与える他，残留性が高い薬剤の場合には，土壌を経由して後作物に移行する可能性が高く，後作物における薬害や残留を引き起こす。我が国の農薬登録制度になる可能性がある。本稿では，筆者て，異なる温度環境下 (10 ºC，25 ºCらが実施した容器内土壌残留試験 ( 以および 35ºC) における畑地状態でのおいても，農薬の土壌中での半減期が 100 日を超える場合は，後作物薬害試験およびはじめに後作物残留試験の実施が義務付けられている(農林水産省 2001)。
このように，土壌下，容器内試験 ) の結果を例として挙容器内試験を実施した。土壌中農薬のを経由した農薬の作物への影響を評価する上でも，土壌残留性に関する知見は不可欠
げながら，特に土壌中での分解と吸着圃場で使用された農薬の多くは土分析にあたっては，まず蒸留水を用い，微生物分解，加水分解，土壌表面におけである。一方，農薬の土壌中での消失にはに焦点をあてて，温度との関係を解説
壌に入り，畑地では散布量の約90％，て 25ºCで 24 時間の振とう抽出 ( 固る光分解，土壌吸着，揮発，
さらに降雨や灌水による下方への浸透移行，を行い，次いでアセトン
地表面流出
する。
水田では 50～ 80％程度が土壌に分液比 1：5)肥の種 布すると言われているなど様々な要因が関係するが(Müller et al. 2007)，これらは直接的あるいは間接的に温( 鍬塚・山本による抽出を行った。この逐次抽出法
入力が1998a)。従って，散布された農薬のにより，水抽出された農薬濃度(Cwater,
1. 土壌における農薬の分，また，度変化の影響を受ける。
日本は中緯度に位置するため季節の変化が顕著であり土壌における消長，すなわち土壌残留mg/kg
乾土 ) と水およびアセトンで地形が複雑で南北に長いため地域による気温差が大きい
1993)。このため，解・消失速度と温度依存性(森本ら

性を評価することは，農薬の環境中運抽出された全農薬濃度
農薬の土壌残留性も季節間および地域間で異なる可能性がある。本稿では，筆者らが(Ctotal, mg/kg
命を予測する上で重要な過程である。
乾土 ) の経時的な消長を明らかにし実施した容器内土壌残留試験農薬の土壌中での減衰は一次反応速(以下，容器内試験) の結果を例として挙げながら，特
農薬の土壌残留性は，土壌処理剤の効た。通常，土壌中農薬の抽出はアセト度論に従うと仮定され，次式により表，温度との関係を解説する。
に土壌中での分解と吸着に焦点をあてて果の持続性に影響を与える他，残留性ン等の有機溶媒を用いて行われてい現される (FOCUS 2006)。

が高い薬剤の場合には，土壌を経由し(1)るため，本項では Ctotal の消長に着目て後作物に移行する可能性が高く，後ここで，M：t 日後の農薬濃度 (mg/し，Cwater の消長については後述する。

作物における薬害や残留を引き起こ

kg 乾土 )，M0：初期 (t=0) の農薬濃度

Ctotal の消長について，試験結果の例

1. 土壌における農薬の分解・消失速度と温度依存性

農薬の土壌中での減衰は一次反応速度論に従うと仮定され，次式により表現される(FOCUS 2006)。
す。
我が国の農薬登録制度においても，
農薬の土壌中での半減期が 100 日を-1(mg/kg 乾土 )，k：速度定数 (day )，−𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘

𝑀𝑀𝑀𝑀 𝑀𝑀 𝑀𝑀𝑀𝑀
0 𝑒𝑒𝑒𝑒t：時間 (day)である。また，農薬のを図 -1 に示す。フェンチオンの灰色(1)
低地土における農薬濃度は式-1 に従っここで，： 日後の農薬濃度(mg/kg (t乾土)，Ͳ：初期 (=0) の農薬濃度(mg/kg 乾超える場合は，後作物薬害試験およびて減衰し，インキュベーション温度が土壌中半減期
1/2) は，式 -1 より求め)，：時間(day) である。また，農薬の土壌中半減期(ͳȀʹ) は，土)，：速度定数 (day 図－1
後作物残留試験の実施が義務付けられ高いほど k が大きく，半減期が短いこた速度定数を用いて下記のとおり，算－1

式-1 より求めた速度定数を用いて下記のとおり，算出される。 とが示されている。本試験は暗所下でている ( 農林水産省
2001)。 このよ出される。
うに，土壌を経由した農薬の作物への𝑡𝑡𝑡𝑡1/2 𝑀𝑀 ln 2/𝑘𝑘𝑘𝑘

(2)

(2)
実施しているため，フェンチオンの減影響を評価する上でも，土壌残留性に
衰に微生物分解や加水分解，揮発が関
筆者らは農林水産省の旧テストガイ
筆者らは農林水産省の旧テストガイドライン(鍬塚・山本 1998b)
に従って，異な関する知見は不可欠である。一方，農与し，これらが温度によって影響を受
ドライン
鍬塚・山本
1998b) に従っ
る温度環境下 (10 ºC，25 ºC
および( 35ºC)
における畑地状態での容器内試験を実施し薬の土壌中での消失には，
微生物分解，，まず蒸留水を用いて 25ºC で 24 時間の振とう抽
た。土壌中農薬の分析にあたっては
加水分解，土壌表面における光分解，
よる下方への浸透移行，地表面流出など様々な要因が関係するが (Müller et
al. 2007)，これらは直接的あるいは間接的に温度変化の影響を受ける。日本は中緯度に位置するため季節の変化が顕著であり，また，地形が複雑で南北に長いため地域による気温差が大き

土壌中濃度 (M, mg/kg乾土)□10°C区
出 (固液比 1：5) を行い，次いでアセトンによる抽出を行った。この逐次抽出法によ
1–0.0094‧t

土壌吸着，揮発，さらに降雨や灌水にM=0.949·et1/2=73.7日

0.8△25°C区
M=0.789·e–0.0290‧tt1/2=23.9日

0.6
0.4

○35°C区
M=1.01·e–0.1673‧t
t1/2=4.1日

0.2
0

0

30

い ( 森本ら 1993)。このため，農薬の土壌残留性も季節間および地域間で異

60

90

120

経過日数 (t)図 -1
灰‌ 色低地土におけるフェンチオンの減衰
図-1
灰色低地土におけるフェンチオンの減衰
元木・岩船：特集・土壌と除草剤

351

37

7

農薬濃度 (, mg/kg 乾土) と水およびアセトンで抽出された全農

g 乾土) の経時的な消長を明らかにした。通常，土壌中農薬の抽出機溶媒を用いて行われているため，本項では  の消長に着目し，ては後述する。 の消長について，試験結果の例を図-1 に示す。

色低地土における農薬濃度は式-1 に従って減衰し，インキュベーシ

ど  が大きく，半減期が短いことが示されている。本試験は暗所下けたものと推察される。温度に依存し減期である。活性化エネルギーは農め，フェンチオンの減衰に微生物分解や加水分解，揮発が関与し，ら 3 種の除草剤に共通する基本構造

た減衰速度の変化はアレニウスの式 ( 式
薬と土壌の組合せにより異なる値をって影響を受けたものと推察される。温度に依存した減衰速度の変の開裂反応に温度が影響したことを指式れた農薬濃度(式-3) で表せられる(PPR-Panel2008)。
(, mg/kg 乾土)と水およびアセトンで抽出された全農

示すが，EFSA ( 欧州食品安全機関 )摘している。過去の知見によると，活の PPR-Panel ( 農薬残留専門委員会 )性化エネルギーが 30 kJ/mol を下回

は，53 農薬に関する(3)99 のデータセッ

る場合は微生物分解が，60 kJ/mol を

トを用いて活性化エネルギーの変動を上回る場合は物理化学反応が農薬の土解析している (PPR-Panel 2008)。解壌中での消失に主として寄与するとの-3) で表せられる (PPR-Panel 2008)。

mg/kg 乾土) の経時的な消長を明らかにした。通常，土壌中農薬の抽出
𝐸𝐸𝐸𝐸𝑎𝑎𝑎𝑎

ln 𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑘𝑘 ln 𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐴𝐴(3)

𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅 ，本項では  の消長に着目し，の有機溶媒を用いて行われているためについては後述する。
 の消長について，試験結果の例を図-1に示す。J/mol‧K)，子，：活性化エネルギー(kJ/mol)，：気体定数 (8.314
ここで，A：頻度因子，Ea：活性化エの灰色低地土における農薬濃度は式-1
に従って減衰し，インキュベーシである。式-3について再びフェンチオンの例を図-2に示す。  と
ネルギー(kJ/mol)，R：気体定数 (8.314
析の結果，各農薬について算出した活
が大きく，半減期が短いことが示されている。本試験は暗所下
いほど比例関係が成立するため，得られた回帰式の傾きから活性化エネル
J/mol・K)，T：絶対温度(K) である。
性化エネルギーの中央値は対数正規るため，フェンチオンの減衰に微生物分解や加水分解，揮発が関与し，。図-2 の例では，灰色低地土におけるフェンチオンの活性化エネル報告がある (Cupples et al. 2000)。活性化エネルギーが低いフェニルウレア

分布に従い，5，50 および 95 パーセ系除草剤に関しては数種の分解菌が単，下記のとお 45.8，65.4，と計算された。この活性化エネルギーを用いることで
図 -2 に示す。ln k と 1/T の間には負のンタイル値は，それぞれ離されており，分解菌が産生するアリ

比例関係が成立するため，得られた回期の補正が可能となる。

93.3 kJ/mol であった。さらに同報告

ルアシルアミダーゼなどの加水分解酵書では，農薬のクラス別に活性化エ(3)素が開裂反応に関与することが明らか

式 -3 について再びフェンチオンの例を

によって影響を受けたものと推察される。温度に依存した減衰速度の変スの式 (式-3) で表せられる (PPR-Panel 2008)。

𝐸𝐸𝐸𝐸
帰式の傾きから活性化エネルギーが算
ln 𝑘𝑘𝑘𝑘 𝑘𝑘 ln 𝐴𝐴𝐴𝐴 𝐴𝐴 𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑅𝑎𝑎𝑎𝑎
𝐸𝐸𝐸𝐸𝑎𝑎𝑎𝑎 1
1

𝑡𝑡𝑡𝑡1/2 (𝑇𝑇𝑇𝑇1 ) 𝑘𝑘 𝑡𝑡𝑡𝑡1/2 (𝑇𝑇𝑇𝑇2 ) ∙ exp ( [ 𝐴𝐴 ])    (4)𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑅𝑅𝑅𝑅1
𝑅𝑅𝑅𝑅2
出される。図 -2 の例では，灰色低地
ネルギーの変動を解析しており，イソ頻度因子，：活性化エネルギー (kJ/mol)，：気体定数 (8.314 J/mol‧K)，
プロツロン，クロロトルロンおよびリよびͳȀʹሺ土におけるフェンチオンの活性化エネル
それぞれ温度 ͳ および ʹ における半減期である。
ʹሻは，(K) である。式-3について再びフェンチオンの例を図-2に示す。 とギーは 80.6 kJ/mol と計算された。こニュロンといったフェニルウレア系除は農薬と土壌の組合せにより異なる値を示すが，EFSA (欧州食品安
負の比例関係が成立するため，得られた回帰式の傾きから活性化エネルの活 性 化エネルギーを用いることで，草剤の値が他の農薬と比べて有意に低el (農薬残留専門委員会)
は，53 農薬に関する 99 のデータセット
れる。図-2の例では，灰色低地土におけるフェンチオンの活性化エネル
下記のとおり温度による半減期の補正いことを示している ( 対数正規分布に，各
ネルギーの変動を解析している(PPR-Panel 2008)。解析の結果，下記のとお/mol と計算された。この活性化エネルギーを用いることでが可能となる。
おける中央値は 46.6 kJ/mol)。クロ
半減期の補正が可能となる。
した活性化エネルギーの中央値は対数正規分布に従い，5，50 およ

従って，フェニルウレア系除草剤については，これらの酵素反応が温度によって影響を受けたものと推察される。一方，上述のフェンチオンの例
では活性化エネルギーが 80.6 kJ/mol

ロトルロン (3 データ ) およびリニュと算出されたため，土壌中での消失にロン  (2
 データ(4)) の活性化エネルギー

微生物由来の酵素反応よりも物理化学

1
1 kJ/mol であった。さらに同報告，それぞれ 45.8，65.4𝐸𝐸𝐸𝐸，
ル値は𝑎𝑎𝑎𝑎 93.3
図－2

𝑡𝑡𝑡𝑡1/2 (𝑇𝑇𝑇𝑇1 ) 𝑘𝑘 𝑡𝑡𝑡𝑡1/2(𝑇𝑇𝑇𝑇2 ) ∙ exp ( [ 𝐴𝐴 ]) (4)𝑅𝑅𝑅𝑅 𝑅𝑅𝑅𝑅
𝑅𝑅𝑅𝑅にされている (Sørensen et al. 2003)。

ln k

1
2
ス別に活性化エネルギーの変動を解析しており，イソプロツロン，
は，8 つのデータから得られたイソプ
ሻ
および

ሺ

ሻは
，
それぞれ温度および
における半減期である。
ͳ
ͳȀʹ
ʹ
ͳ
ʹ
よびリニュロンといったフェニルウレア系除草剤の値が他の農薬とロツロンにおける活性化エネルギーのこ こ で，t1/2(T1) お よ び t1/2(T2) は，
ギーは農薬と土壌の組合せにより異なる値を示すが，EFSA (欧州食品安ことを示している(対数正規分布における中央値は46.6 kJ/mol)。ク
分布の範囲内に収まることから，これそれぞれ温度 T1 および T2 における半PR-Panel (農薬残留専門委員会) は，53 農薬に関する 99 のデータセットータ) およびリニュロン (2 データ) の活性化エネルギーは，8 つ
0化エネルギーの変動を解析している(PPR-Panel 2008)。解析の結果，各れたイソプロツロンにおける活性化エネルギーの分布の範囲内に収，5，50 およ算出した活性化エネルギーの中央値は対数正規分布に従い-1
れら 3 種の除草剤に共通する基本構造の開裂反応に温度が影響した
ンタイル値は，それぞれ 45.8，65.4，93.3 kJ/mol であった。さらに同報告，活性化エネルギーがkJ/molを下回る場る。過去の知見によると-2lnイソプロツロン
k = 30–9688.5· 1/Tのクラス別に活性化エネルギーの変動を解析しており，， + 29.381
2
R = 0.9327，ンおよびリニュロンといったフェニルウレア系除草剤の値が他の農薬と60 kJ/mol を上回る場合は物理化学反応が農薬の土壌中での消失に-3との報告がある(Cuppleset al. 2000)。活性化エネルギーが低いフェ低いことを示している(対数正規分布における中央値は46.6 kJ/mol)。ク-4，分解菌が産生するア剤に関しては数種の分解菌が単離されており，8 つ(3 データ) およびリニュロン (2 データ) の活性化エネルギーは-5ーゼなどの加水分解酵素が開裂反応に関与することが明らかにされ得られたイソプロツロンにおける活性化エネルギーの分布の範囲内に収，3 種の除草剤に共通する基本構造の開裂反応に温度が影響した，フェニルウレア系除草剤については，これらのal.これら2003)。従って-60.00320.00330.00340.00350.0036を下回る場ている。過去の知見によると，活性化エネルギーが 30 kJ/mol
よって影響を受けたものと推察される。一方，上述のフェンチオン
1/T (K)を上回る場合は物理化学反応が農薬の土壌中での消失に解が，60 kJ/mol
ネルギーが
80.6
kJ/mol と算出されたため，土壌中での消失に微生物
図 -2 灰‌ 色低地土におけるフェンチオンの速度定数と温度の関係‌(
図-2 灰色低地土におけるフェンチオン
の速アレニウス・プロット )するとの報告がある (Cupples
et al. 2000)。活性化エネルギーが低いフェ，すなわち加水分解や揮発が寄与した可能性が高りも物理化学反応
度定数と温度の関係(アレニウス
・プロット)
除草剤に関しては数種の分解菌が単離されており，分解菌が産生するア
8 植調 Vol.49, No.11(2016)
ミダーゼなどの加水分解酵素が開裂反応に関与することが明らかにされ38
sen et al. 2003)。従って，フェニルウレア系除草剤については，これらの度によって影響を受けたものと推察される。一方，上述のフェンチオン

反応，すなわち加水分解や揮発が寄与した可能性が高い。フェンチオンの農薬評価書 ( 食品安全委員会 2013) では，フェンチオンが滅菌土壌中でも分解し，その半減期が 14 ～ 21 日 ( 好気的土壌中運命試験 ) であること，25°C
における pH 7 緩衝液中の半減期が 6 日( 加水分解試験 ) であることが示されていることから，フェンチオンの土壌中での消失が微生物の影響を排除した場合でも進行することが示唆される。しかし，
一般に有機リン系農薬は微生物によって容易に分解されることが報告されており(Singh and Walker 2006)，土壌の種類が異なれば，フェンチオンの分解過程に352

コマツナ中農薬濃度 (mg/kg)

1.00

0.80

1.00

(A)

0.80

(B)

● 黄色土
Kd=13.7 mL/g
▲ 灰色低地土い。フェンチオンの農薬評価書 (食品安全委員会 2013) では，フェンチオンが滅菌土
Kd=17.9 mL/g
0.60
0.60

□ 黒ボク土①
壌中でも分解し，その半減期が 14～21 日 (好気的土壌中運命試験) であること，25°C
y=0.426x-0.047

K =110 mL/g

d0.40における pH 7 緩衝液中の半減期が 6 0.40
日 (加水分解試験)R2であることが示されているこ=0.334○ 黒ボク土②とから，フェンチオンの土壌中での消失が微生物の影響を排除した場合でも進行する
y=1.303x+0.059
K =47.5 mL/gd

R =0.976, p<0.01
0.20，一般に有機リン系農薬は微生物によって容易に分解されことが示唆される。しかし
2

0.20

ることが報告されており (Singh and Walker 2006)，土壌の種類が異なれば，フェンチ

0.00

0.00

0.00
0.20
0.40
0.60
0.80
オンの分解過程における微生物の寄与および活性化エネルギーも大きく異なる可能性
0.00
0.30
0.60
0.90
1.20

Cwater (mg/kg)
Ctotal (mg/kg)がある。本項で示した灰色低地土におけるフェンチオンの活性化エネルギーがその代
図 -3 テトラコナゾールの土壌中農薬濃度
表値ではないことを補足する。

‌B:‌全抽出濃度‌(Ctotal ))‌とコマツナ中農薬濃度の関係‌(Motoki‌et‌al .‌2015‌一部改変 )‌(A:‌水抽出濃度‌(Cwater )，図-3 テトラコナゾールの土壌中農薬濃度 (A: 水抽出濃度 (Cwater)， B: 全抽出濃度(Ctotal)) とコマツナ中農薬濃度の関係(Motoki
et al.et 2015一部改変) 着試験成績が提出されるため，それぞal. 2015)。
おける微生物の寄与および活性化エネルを確認している(Motoki

2. 土壌残留農薬が作物に及ぼす影響

ギーも大きく異なる可能性がある。本項

図 -3 にテトラコナゾールの例を示す。

れの試験より求められた Ctotal の減衰で示した灰色低地土におけるフェンチオ

理化学性の異なる 4 種の土壌でコマ

曲 線 お よ び Kd は，Cwater の 減 衰 を 推

土壌残留性は農薬の後作物への影響を評価する上で重要な指標となる。一般に土壌，その概ね全量が抽出・
中農薬の抽出には，抽出力の強い有機溶媒が用いられておりンの活性化エネルギーがその代表値では測する上で重要な知見となりえる。土ツナを栽培した場合，いずれの土壌，土壌中農薬の定量定量される。農薬の登録申請のために実施される試験においてもないことを補足する。
壌吸着試験は，OECD( 経済開発協力
も Ctotal は概ね一定の値を示したが，，)土壌に残留した全てのために，有機溶媒で土壌中の農薬が抽出されている。しかしCwater は土壌吸着係数 (Kd) が大きい土機構のテストガイドラインに準じて，主に土壌粒子から土壌溶液へ溶出した農の農薬が作物体へ吸収されるわけではなく実施されており，試験結果の Kd は，
壌ほど低い値を示し，これに伴いコマ
2. 土壌残留農薬が作物にツナ中の農薬濃度も低下した。 また，
農薬添加後概ね(アベイラビ
24 時間以内におこる，作物への利用性
及ぼす影響薬のみが作物体へ移行することが想定される。従って杉山ら (1990)
は，イタリアンライグ
水相と土壌相の間の分配を示している，有機溶媒で抽出された農薬量では土壌から作物へ移リティー) の評価を試みる場合ラスに対する土壌に処理したペンディ(OECD2000)。しかし，Kd の経時変土壌残留性は農薬の後作物への影響，農薬処理土壌で栽培し行した農薬量を精緻に評価できない可能性がある。筆者らはを評価する上で重要な指標となる。一

メタリンの活性が土壌水分当たりの水化を日単位あるいは月単位で見ると，

般に土壌中農薬の抽出には，抽出力の抽出濃度 ( 水抽出濃度を土壌水分率で時間の経過とともに高くなることが多強い有機溶媒が用いられており，その補正 ) との間で，高い相関関係を示し

くの論文で報告されている (Walker

概ね全量が抽出・定量される。農薬のたことを報告している。このように，

1987; Beigel et al. 1997; Cox et

たコマツナ中の農薬濃度が，(有機溶媒抽出の濃度に相当) よりも， との間でより高い正の相関を示すことを確認している (Motoki et al. 2015)。図-3 にテトラコナ
ゾールの例を示す。理化学性の異なる 4 種の土壌でコマツナを栽培した場合，いずれ， は土壌吸着係数() が大きい土壌ほの土壌も  は概ね一定の値を示したがal. 1998;
土壌に残留した農薬の作物への移行量
登録申請のために実施される試験におCox and Walker 1999;

ど低い値を示し，これに伴いコマツナ中の農薬濃度も低下した。
またand
，杉山ら
(1990)
を評価するためには，土壌中農薬の水
いても，土壌中農薬の定量のために，
Louchart
Voltz 2007)。従って，は，イタリアンライグラスに対する土壌に処理したペンディメタリンの活性が土壌水
Kd の経時変化を考慮しない場合には，抽出濃度に着目する必要がある。
有機溶媒で土壌中の農薬が抽出されて分当たりの水抽出濃度 (水抽出濃度を土壌水分率で補正) との間で，大高い相関関係を
Cwater を 過いる。しかし，土壌に残留した全てのに推算してしまう可能
農薬が作物体へ吸収されるわけではな性がある。容器内試験の結果である，土壌に残留した農薬の作物への移行量を評示したことを報告している。このように
3. 土壌から水抽出される

Ctotal と Cwater の実測値から求めた半く，主に土壌粒子から土壌溶液へ溶出
農薬の減衰特性価するためには，土壌中農薬の水抽出濃度に着目する必要がある。
した農薬のみが作物体へ移行することが想定される。従って，作物への利用減期を図 -4 に示した。全体的に Ctotal

よりも Cwater の半減期が短い傾向にあ
3. 土壌から水抽出される農薬の減衰特性性 ( アベイラビリティー ) の評価を試らかになっている場合，Cwater は下記
り，Cwater の 消 失 に Ctotal と は 異 な る の減衰および  (mL/g) が明らかになっている場合， は下記の式により算みる場合，有機溶媒で抽出された農薬出される。

量では土壌から作物へ移行した農薬量を精緻に評価できない可能性がある。
筆者らは，農薬処理土壌で栽培したコ

Ctotal の減衰および Kd (mL/g) が明の式により算出される。

𝑤𝑤𝑤𝑤
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤 = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑡𝑡𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑤𝑡𝑡𝑡𝑡 ∙𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑑𝑑𝑑𝑑

消失要因が関係していることが推察された。また，Cwater の半減期を土壌間(5)で比較すると，半減期は砂丘未熟土>(5)
灰色低地土 > 黒ボク土の順で短い傾向

ここで， 𝑎𝑎𝑎𝑎：
 を測定した際の固液比(1：𝑎𝑎𝑎𝑎) である。農薬の登録申請時には，土壌
マツナ中の農薬濃度が，Cを示し，有機炭素含量が多く土壌吸着
ここで，a：Kd を測定した際の固液
total ( 有機溶

残留試験成績および土壌吸着試験成績が提出されるためが強い土壌ほど Cwater の減衰は速やか
媒抽出の濃度に相当) よりも，Cwater
比 (1：a) である。農薬の登録申請時 ，それぞれの試験より求めら は， の減衰を推測する上で重要な知見となりえる。
れた  の減衰曲線およびには，土壌残留試験成績および土壌吸であった。農薬の土壌吸着の経時的なとの間でより高い正の相関を示すこと
土壌吸着試験は，OECD (経済開発協力機構) のテストガイドラインに準じて実施され353

元木・岩船：特集・土壌と除草剤 9ており，試験結果の  は，農薬添加後概ね 24 時間以内におこる水相と土壌相の間の39， の経時変化を日単位あるいは月単位で見分配を示している (OECD 2000)。しかし

BeigelBeigeletetal.
al.1997;
1997;Cox
Coxetetal.
al.1998;
1998;Cox
CoxandandWalker
Walker1999;
1999;Louchart
LouchartandandVoltz
Voltz2007)。
2007)。
従って
従って，
，

‌

の経時変化を考慮しない場合には，，
を過大に推算してしまう可能性がある。
容容 の経時変化を考慮しない場合にはを過大に推算してしまう可能性がある。
と
の実測値から求めた半減期を図-4に示した。全体に示した。全体
器内試験の結果である
器内試験の結果である
との実測値から求めた半減期を図-4
的に的に
よりも
の半減期が短い傾向にあり，，

の消失に
とは異なる消失よりもの半減期が短い傾向にありの消失にとは異なる消失，
の半減期を土壌間で比較すると，，要因が関係していることが推察された。また要因が関係していることが推察された。また，
の半減期を土壌間で比較すると半減期は砂丘未熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し
半減期は砂丘未熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し，，有機炭素含量が多有機炭素含量が多の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的く土壌吸着が強い土壌ほど
く土壌吸着が強い土壌ほど 
の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的な増加要因の一つとしてな増加要因の一つとして，，農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から，，脱着が起こ
脱着が起こ
り
りに
にく
くい
い土
土壌
壌粒
粒子
子内
内部
部 ( (細
細孔
孔や
や土
土壌
壌有
有機
機物
物内
内部
部) ) へ
への
の拡
拡散
散が
が指
指摘
摘さ
され
れて
てい
いる
る
(Alexander(Alexander2000)。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は2000)。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は，
，時間の平
時間の平
方根と正の比例関係にあることが理論的に導かれている
方根と正の比例関係にあることが理論的に導かれている (Kookana(Kookana熟土＜灰色低地土＜黒ボク土の順で高etetal.
al.1992)。
1992)。
土壌へ
土壌への経時変化を示した式-6 は物理化学的な意味を持った理論式では物理化学的な意味を持った理論式での吸着量ではなくの吸着量ではなく  の経時変化を示した式-6
かった。従って，有機炭素含量が多く土壌吸着が強い土壌ほど時間に依存しはないがはないが，， もまた時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見
もまた時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見
た K d，，，
吸着
吸着(Walker(Walker1987;
1987;Beigel
Beigeletetal.
al.1997;
1997;Louchart
LouchartandandVoltz
Voltz2007)2007) において報告されておりにおいて報告されておりapp の増加率が高く，結果として Cwater の半減期が短い値を示したこ
過程への粒子内拡散の関与が示唆されている過程への粒子内拡散の関与が示唆されている (式-6)。
(式-6)。
とが示唆された。
𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑==𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘11++𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘𝑘22√√𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡
(6)
(6)
－－
11
ここで
ここで，
，ͳ：初期=0) のの (mL/g)(mL/g)，，ʹ：経時的なの増加率 (√(√𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡𝑡 ) ) である。筆者である。筆者
ͳ：初期 ((=0)ʹ：経時的な の増加率4.
温度変化が農薬の土壌
およびおよび
を用いて，，見かけの土壌吸着係
見かけの土壌吸着係を用いて
図 -4 らは容器内試験の結果から得られた
砂‌らは容器内試験の結果から得られた
丘未熟土、灰色低地土および黒ボク土における
13
種の農薬の半減期
吸着に及ぼす影響(A:‌全抽出濃度，B:‌水抽出濃度 )，， mL/g)mL/g) を算出したを算出した (式-7)。
(式-7)。
数
数 (
(，
，


𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶

𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶

−𝐶𝐶𝐶𝐶
−𝐶𝐶𝐶𝐶

𝑎𝑎𝑎𝑎

𝑎𝑎𝑎𝑎

𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠== 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡(7)(7)
𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾𝐾dd，，𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
筆者らが実施した容器内試験の結果(7)
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎== 𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶𝐶
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
とともに高くなることが多くの論文で報告されている(Walker 1987;
起こりやすい土壌粒子表層から，脱着で示したように，Cwater の消長は土壌
ここで
ここで
，
，
：土壌に吸着した農薬濃度：土壌に吸着した農薬濃度
(μg/g
(μg/g
乾土)
乾土)
，
，
：水相の農薬濃度：水相の農薬濃度(μg/mL)(μg/mL)




Cox et al. が起こりにくい土壌粒子内部
1998; Cox and Walker 1999; Louchart2007)。従って，( 細孔や and Voltz
吸着の経時変化の影響を受けながら，：土壌に吸着した農薬
ここで，C増加要因の一つとして，農薬の脱着が

sorb

である。
，
の経時変化についてフルトラニルの例を図-5に示す。砂丘未熟土の場，
の経時変化についてフルトラニルの例を図-5考慮しない場合には，である。
を過大に推算してしまう可能性がある。
容 aq：水相の農薬に示す。砂丘未熟土の場
Ctotal よりも速やかに減衰した。一方，
土壌有機物内部) への拡散が指摘され
濃度 ( μg /g 乾土 )，C

2
2
経過とともに高くなることが多くの論文で報告されている(Walker
1987;
，
，
，
，
の経時変化は少なく式-6の経時変化は少なく式-6に対する適合度
に対する適合度(R(R))
は低い傾向にあったがは低い傾向にあったが
，
，灰
灰
合
合
2000)。一般に粒
 

(Alexander
濃 度に示した。全体( μg /mL) で あ る。Kd，
実圃場においては，農薬の消失に降雨と 
の実測値から求めた半減期を図-4である ている
app の 経Cox et子内拡散に起因する化学物質の吸着量
al. 1998; Cox色低地土および黒ボク土では
and Walker
Louchart and2007)。
従って，色低地土および黒ボク土では
RVoltzR2 2が高くが高く，，良好な相関関係が得られた。また
良好な相関関係が得られた。また
，
，回帰式の
回帰式の
や灌水によって生じる下方移行や地表
97;，1999; の半減期が短い傾向にあり の消失に 時変化についてフルトラニルの例を図 とは異なる消失

𝑎𝑎𝑎𝑎

𝑎𝑎𝑎𝑎

Kd,app (mL/g)を考慮しない場合には，
を過大に推算してしまう可能性がある。
容の増加は，時間の平方根と正の比例関
面流出も寄与し，これらの消失要因も-5 に示す。砂丘未熟土の場合，K
 値は
値は，
，砂丘未熟土＜灰色低地土＜黒ボク土の順で高かった。従って
砂丘未熟土＜灰色低地土＜黒ボク土の順で高かった。従って
，
，有
有
傾きである
傾きである
app
d，
，
いることが推察された。またʹ ʹの半減期を土壌間で比較すると，ると，時間の経過とともに高くなることが多くの論文で報告されている(Walker
土壌吸着の経時変化の影響を受けるこの経時変化は少なく式-6 に対する適 と 機炭素含量が多く土壌吸着が強い土壌ほど時間に依存したの実測値から求めた半減期を図-4に示した。全体果である 係にあることが理論的に導かれている，の増加率が高く，，結結 1987;
機炭素含量が多く土壌吸着が強い土壌ほど時間に依存した，
の増加率が高く
熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し，
有機炭素含量が多2Beigel
et，
al.
1997;
Cox合度
et al.
1998;
Cox and Walker 1999; Louchartとが想定される。農薬の土壌吸着は，and Voltz 2007)。従って，(Kookana et al.
1992)。土壌への吸着(R) は低い傾向にあったが，灰りも の半減期が短い傾向にあり
の消失に
とは異なる消失
の半減期が短い値を示したことが示唆された。
の半減期が短い値を示したことが示唆された。
果として
果として

 の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的い土壌ほど
2， を過大に推算してしまう可能性がある。
容 の経時変化を考慮しない場合には量ではなく Kd の経時変化を示した式
大きく 2 つの過程に分けることがで
色低地土および黒ボク土ではR が高， の半減期を土壌間で比較するとていることが推察された。またつとして，農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から，脱着が起こ ，良好な相関関係が得られた。また，と  の実測値から求めた半減期を図-4に示した。全体
器内試験の結果である
きる。最初に農薬は土壌粒子の表層に-6 は物理化学的な意味を持った理論
く，
未熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し
有機炭素含量が多4.4.有温度変化が農薬の土壌吸着に及ぼす影響
温度変化が農薬の土壌吸着に及ぼす影響
子内部 (細孔や土壌
機 物 内 部 ) 図－5
へ の 拡 散 が 指，摘されている
k2 値は，砂丘未
吸着し
(Fast
process)，次いで土壌粒式ではないが，Kd もまた時間の平方
的に  よりも 回帰式の傾きであるの半減期が短い傾向にあり
の消失にとは異なる消失 の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的強い土壌ほど筆者らが実施した容器内試験の結果で示したように筆者らが実施した容器内試験の結果で示したように，，，
の消長は土壌吸着の経時の消長は土壌吸着の経時。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は，時間の平根に比例して直線的に増加することが， の半減期を土壌間で比較すると，要因が関係していることが推察された。また一つとして，農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から200 ，脱着が起こ変化の影響を受けながら変化の影響を受けながら，，
よりも速やかに減衰した。一方よりも速やかに減衰した。一方，，実圃場においては
実圃場においては，，関係にあることが理論的に導かれている(Kookanaet
al.
1992)。
土壌へ
過去の知見 (Walker半減期は砂丘未熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し
1987; Beigel et，
有機炭素含量が多壌粒
内 部 ( 細 孔 や農薬の消失に降雨や灌水によって生じる下方移行や地表面流出も寄与し土壌有機
物内部) への拡散が指摘されている
農薬の消失に降雨や灌水によって生じる下方移行や地表面流出も寄与し，，これらの消これらの消 子の経時変化を示した式-6
は物理化学的な意味を持った理論式でく
al. 1997; Louchart and
Voltz
2007)

の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的く土壌吸着が強い土壌ほど
160 ，時間の平00)。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は，，失要因も土壌吸着の経時変化の影響を受けることが想定される。農薬の土壌吸着は失要因も土壌吸着の経時変化の影響を受けることが想定される。農薬の土壌吸着は
また時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見において報告されており，吸着過程へな増加要因の一つとして，農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から，脱着が起こ例関係にあることが理論的に導かれている(Kookana et al. 1992)。
土壌へ
黒ボク土
大きく
22つの過程に分けることが出来る。
つの過程に分けることが出来る。
最初に農薬は土壌粒子の表層に吸着し最初に農薬は土壌粒子の表層に吸着し
(Fast
(Fast
，
吸着
gel
et al. 1997;
Louchart大きく
and
Voltz
2007)
において報告されておりの粒子内拡散の関与が示唆されている
り
に
く
い
土
壌
粒
子
内
部
(
細
孔
や
土
壌
有
機
物
内
部
)
へ
の
拡
散
が
指
摘
さ
れ
ている
K
=37.2+13.7√t
120
d,app
は物理化学的な意味を持った理論式でなく  の経時変化を示した式-6，次いで土壌粒子の内部へ拡散する
次いで土壌粒子の内部へ拡散する(Slow(Slow process)。農薬の土壌吸着に対する
process)。農薬の土壌吸着に対する
process)
process)，
拡散の関与が示唆されている(式-6)。
( 式 -6)。
R2=0.972, p<0.001(Alexander 2000)。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は，時間の平 もまた時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見
温度の影響を解析する場合，，この
この22つの過程に及ぼす影響をそれぞれ分けて考える必つの過程に及ぼす影響をそれぞれ分けて考える必(6)
𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 =温度の影響を解析する場合
𝑘𝑘𝑘𝑘1 + 𝑘𝑘𝑘𝑘2 √𝑡𝑡𝑡𝑡
(6)
80
灰色低地土
方根と正の比例関係にあることが理論的に導かれている(Kookana et al. 1992)。
土壌へ
－
，吸着
Beigel1997;
Louchart
andにおいて報告されており1次式により表現されるギブズの自由エネルギー変化が，，次式により表現されるギブズの自由エネルギー変化が要がある。熱力学的に見ると要がある。熱力学的に見ると(t=0)Voltzの K2007)
1：初期
d(mL/g)，(=0) etのal.ここで， (mL/g)k，ʹ：経時的な
 の増加率 (√𝑡𝑡𝑡𝑡 ) である。筆者
Kd,app=6.59+1.31√t の経時変化を示した式-6
は物理化学的な意味を持った理論式での吸着量ではなく-1
2=0.866,
内拡散の関与が示唆されている
k2：経時的な
K負の値を示す場合に吸着反応は自発的に進行する
負の値を示す場合に吸着反応は自発的に進行する
(Ten
(Ten
Hulscher
HulscherandandCornelissen
CornelissenR1996
1996)。
)。p<0.001(tを用いて) であ ，見かけの土壌吸着係
d の増加率の結果から得られた

および (式-6)。
40
はないが
，
 もまた時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見
𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑘𝑘𝑘𝑘1 + 𝑘𝑘𝑘𝑘2 √𝑡𝑡𝑡𝑡(6)
る。筆者らは容器内試験の結果から/g) を算出した(式-7)。
砂丘未熟土－，吸着(Walker
1987;
Beigeletal.
1997;
Louchart
and1
Cwater ，
C
および
を用いて，
初期 (=0)得られたの  (mL/g)：経時的な の増加率 (√𝑡𝑡𝑡𝑡 ) である。筆者Voltz 2007) において報告されており
Kd,app=0.277+0.033√t
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 ʹ 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡total−𝐶𝐶𝐶𝐶𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠 
0
2
(7) 3
𝐾𝐾𝐾𝐾d，𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐶𝐶𝐶𝐶 = 過程への粒子内拡散の関与が示唆されている(式-6)。
見かけの土壌吸着係数
mL/g)
0
6
9
12 R =0.676, p<0.01
𝐶𝐶𝐶𝐶(K
験の結果から得られた
，
を用いて，見かけの土壌吸着係
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 および
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎d,app
𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑘𝑘𝑘𝑘1 + 𝑘𝑘𝑘𝑘2 √√t𝑡𝑡𝑡𝑡 (日)(6)を算出した (式-7)。
( 式 -7)。
mL/g) を算出した
土壌に吸着した農薬濃度(μg/g 乾土)，：水相の農薬濃度 (μg/mL)－1
図 -5 見かけの土壌吸着係数‌(K d,app)
ここで，)‌の経時変化‌(25ºC) である。筆者
 の増加率 (√𝑡𝑡𝑡𝑡 におけるフルトラニルの例
𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶
−𝐶𝐶𝐶𝐶 ͳ：初期 (=0) の  (mL/g)，ʹ：経時的なの経時変化についてフルトラニルの例を図-5
𝐾𝐾𝐾𝐾d，𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 = 𝐶𝐶𝐶𝐶𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠 = 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡𝐶𝐶𝐶𝐶 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠 に示す。砂丘未熟土の場 (7) および  を用いて，見かけの土壌吸着係
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 らは容器内試験の結果から得られた
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
時変化は少なく式-6 に対する適合度 (R2) は低い傾向にあったが，灰図-5 見かけの土壌吸着係数(Kd,app) の経時変化 (25ºCにおけるフル354
10 植調 Vol.49, No.11(2016)
mL/g)
を算出した
(式-7)。
数(，，
トラニルの例)：土壌に吸着した農薬濃度
(μg/g
乾土)
，
：水相の農薬濃度(μg/mL)2
黒ボク土では R が高く，良好な相関関係が得られた。また，回帰式の𝐶𝐶𝐶𝐶𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡 −𝐶𝐶𝐶𝐶𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎

40
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠の経時変化についてフルトラニルの例を図-5に示す。砂丘未熟土の場=
𝐾𝐾𝐾𝐾d，𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 =，有は，
砂丘未熟土＜灰色低地土＜黒ボク土の順で高かった。従って
𝐶𝐶𝐶𝐶𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
2
経時変化は少なく式-6 に対する適合度 (R ) は低い傾向にあったが，灰(7)

器内試験の結果である  と  の実測値から求めた半減期を図-4 に示した。全体

的に 図－6よりも  の半減期が短い傾向にあり， の消失に  とは異なる消失

要因が関係していることが推察された。また， の半減期を土壌間で比較すると，
40

半減期は砂丘未熟土>灰色低地土>黒ボク土の順で短い傾向を示し，有機炭素含量が多く土壌吸着が強い土壌ほど  の減衰は速やかであった。農薬の土壌吸着の経時的30な増加要因の一つとして，農薬の脱着が起こりやすい土壌粒子表層から，脱着が起こKd,app (mL/g)

35ºC
りにくい土壌粒子内部 (細孔や土壌有機物内部) への拡散が指摘されている=7.96+2.51√t

K

d,app
(Alexander 2000)。一般に粒子内拡散に起因する化学物質の吸着量の増加は
時間の平
20
R2，
=0.968,p<0.001

方根と正の比例関係にあることが理論的に導かれている (Kookana et al. 1992)。土壌へ
25ºCの吸着量ではなく  の経時変化を示した式-6 は物理化学的な意味を持った理論式でKd,app=6.59+1.31√t
10

R =0.866, p<0.001
子の内部へ拡散する はないが(Slow process)。
， もまた時間の平方根に比例して直線的に増加することが過去の知見
2

農薬の土壌吸着に対する温度の影響を
10ºC ，吸着(Walker 1987; Beigel et al. 1997; Louchart and Voltz 2007) において報告されており解析する場合，この過程への粒子内拡散の関与が示唆されている
2 つの過程に及0(式-6)。
ぼす影響をそれぞれ分けて考える必要

0

3

6

9

12

Kd,app=7.60+0.457√tR2=0.810, p<0.001

𝐾𝐾𝐾𝐾𝑑𝑑𝑑𝑑 = 𝑘𝑘𝑘𝑘1 + 𝑘𝑘𝑘𝑘2 √√t𝑡𝑡𝑡𝑡 (日)(6)
図 -6 温度変化が見かけの土壌吸着係数‌(Kd,－1 )‌に及ぼす影響
app
ここで，ͳ：初期 (=0) の  (mL/g)，ʹ：経時的な  の増加率 (√𝑡𝑡𝑡𝑡 ) である。筆者‌( 灰色低地土におけるフルトラニルの例 )り表現されるギブズの自由エネルギーがある。熱力学的に見ると，次式によらは容器内試験の結果から得られた
 および  を用いて，(K見かけの土壌吸着係
図-6 温度変化が見かけの土壌吸着係数) に及ぼす影響 (灰変化が負の値を示す場合に吸着反応る。Δ H の平均値は，疎水性相互作

d,app
Kd，app は式 -6 に従っもフルトラニルのは自発的に進行する (Ten Hulscher

用による吸着の場合は−0.25 kJ/molて経時的に増加し，増加率を示す k2(式-7)。
数 (，， mL/g) を算出した色低地土におけるフルトラニルの例)

and Cornelissen 1996 )。

𝐶𝐶𝐶𝐶
𝐶𝐶𝐶𝐶
−𝐶𝐶𝐶𝐶𝑤𝑤𝑤𝑤𝑎𝑎𝑎𝑎 𝑤𝑤𝑤𝑤𝑠𝑠𝑠𝑠( 平衡化時間：2
70 時間
)，水素結
= 𝑡𝑡𝑡𝑡𝑠𝑠𝑠𝑠𝑡𝑡𝑡𝑡𝑎𝑎𝑎𝑎𝑡𝑡𝑡𝑡
𝐾𝐾𝐾𝐾d，𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎 =～𝐶𝐶𝐶𝐶𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠𝑠
𝐶𝐶𝐶𝐶
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎𝑎
𝑎𝑎𝑎𝑎

は高温下で高い値を示した。本結果(7)∆𝐺𝐺𝐺𝐺 𝐺𝐺 ∆𝐺𝐺𝐺𝐺 𝐺𝐺 𝐺𝐺𝐺𝐺∆𝐺𝐺𝐺𝐺(8)(8)
は，土壌吸着の Slow process が高温合などの静電気的な吸着の場合は−8
ここで，
：土壌に吸着した農薬濃度(μg/g，：水相の農薬濃度(μg/mL)
ここで，Δ G：ギブズの自由エネルギー下で促進されるという
Ten Hulscher
kJ/mol ( 平 衡 化
時 間：2
～6日
ズの自由エネルギー変化(kJ/mol)，Δ
：エンタルピー変化(kJ/mol)，時 間乾土)

𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺

𝐺
𝐺

𝐺𝐺𝐺𝐺𝐺

𝐺

𝐺

𝐺

𝐺

である。
に示す。砂丘未熟土の場
， の経時変化についてフルトラニルの例を図-5
変化 (kJ/mol)，Δ H：エンタルピー変(1996)
らの仮説を支持している。
間，ほとんどが時間 ) であり，多ー変化 (kJ/mol/K)である。また，Δ と分配係数(Kp, mol/mol)24との間
∆𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺
∆𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺
𝐺𝐺𝐺𝐺∆𝐺𝐺𝐺𝐺(8)2に対する適合度 (R ) は低い傾向にあったが，灰合，， の経時変化は少なく式-6
化 (kJ/mol)，Δ S：エントロピー変化
一方，農薬の土壌粒子および土壌溶
くの化学物質が負の値を示した。平
が成立する。
∆𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺
∆𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺
𝐺𝐺𝐺𝐺∆𝐺𝐺𝐺𝐺(8)ズの自由エネルギー変化(kJ/mol)，Δ：エンタルピー変化(kJ/mol)，
2
G と分(kJ/mol/K)である。
また，
液における分解と吸着平衡の関係に着衡化時間が時間前後の場合，土壌色低地土および黒ボク土ではR 24が高く，良好な相関関係が得られた。また
，回帰式の
(9)
∆𝐺𝐺𝐺𝐺
𝐺𝐺 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅𝐺𝐺𝐺𝐺∙ ln 𝐾𝐾𝐾𝐾Δ
𝑝𝑝𝑝𝑝の自由エネルギー変化(kJ/mol)，Δ：エンタルピー変化(kJ/mol)，ー変化(kJ/mol/K)である。また
，
Δ
と分配係数
(K
,
mol/mol)との間
p
配係数 (Kp, mol/mol)
目すると，土壌中の農薬は土壌粒子にまたは底質における有機化学物質のとの間には下記
ʹ 値は，砂丘未熟土＜灰色低地土＜黒ボク土の順で高かった。従って，有傾きである
よび式-9 より，ファント・ホッフの式が導出される(式-10)。
変化(kJ/mol/K)である。また
，
Δ
と分配係数
(K
,
mol/mol)との間pが成立する。
吸着は発熱反応であったため，2 つのの関係式が成立する。
吸着した状態では分解されにくく，土， の増加率が高く，結𝐺𝐺 𝐺𝐺 𝐺𝐺𝐺𝐺
(10)
𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ln 𝐾𝐾𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝𝑝 )/𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑/𝐺𝐺𝐺𝐺 機炭素含量が多く土壌吸着が強い土壌ほど時間に依存したが成立する。
(9)∆𝐺𝐺𝐺𝐺 𝐺𝐺 𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅𝐺𝐺𝐺𝐺
∙
ln
𝐾𝐾𝐾𝐾
壌粒子から土壌溶液中に脱着・溶出吸着過程のうち主に
Fast
processが(9)
𝑝𝑝𝑝𝑝 の半減期が短い値を示したことが示唆された。
果としてける配置エントロピーを考えると，吸着に伴い吸着分子の運動の自由∆𝐺𝐺𝐺𝐺-8𝐺𝐺および式𝐺𝐺𝑅𝑅𝑅𝑅𝐺𝐺𝐺𝐺 ∙ ln
された農薬が分解される (Alexander
温度の影響を受けたものと考えられ
従って，
式-9 𝐾𝐾𝐾𝐾より，
・よび式-9 より，ファント・ホッフの式が導出される(式-10)。 (9)𝑝𝑝𝑝𝑝 ファント，Δ は負の値を示す。従って，吸着反応が進行するためには Δ が2000)。土壌溶液における農薬の分解る。一方，Slowprocessの解析にあホッフの式が導出される
(
式
-10)。
び式-9 より，
ファント・ホッフの式が導出される(式-10)。
𝐺𝐺 𝐺𝐺𝐺𝐺(10)
𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ln
𝐾𝐾𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝𝑝 )/𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑/𝐺𝐺𝐺𝐺 4.𝐺𝐺温度変化が農薬の土壌吸着に及ぼす影響がある。この場合，反応は発熱的であり，温度の上昇に伴って吸着が遅く，分解速度よりも土壌粒子からたっては，土壌有機物のモデル物質と
(10)
(10)
𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑ln 𝐾𝐾𝐾𝐾𝑝𝑝𝑝𝑝 )/𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑𝑑/𝐺𝐺𝐺𝐺 𝐺𝐺 𝐺𝐺 𝐺𝐺𝐺𝐺 ，吸着に伴い吸着分子の運動の自由
ける配置エントロピーを考えると筆者らが実施した容器内試験の結果で示したように， の消長は土壌吸着の経時，
平衡化時間を
16～25
時間で実施し原 1994)。Brücher
(1997)
らはの脱着速度が速い場合には，土壌粒子して用いたポリウレタンやラバー等のFast process における配置エント
る配置エントロピーを考えると，吸着に伴い吸着分子の運動の自由，Δ は負の値を示す。
従って，吸着反応が進行するためにはΔ が変化の影響を受けながら， よりも速やかに減衰した。一方，実圃場においては，
ニュロンの

が
，
温度の上昇に伴って低くなることを示している。
と土壌溶液間の農薬の分配平衡は維持
種々のポリマーにおける有機化学物
ロピーを考えると，吸着に伴い吸着，がある。この場合Δ は負の値を示す。
従って，吸着反応が進行するためには
Δ が，反応は発熱的であり，温度の上昇に伴って吸着
農薬の消失に降雨や灌水によって生じる下方移行や地表面流出も寄与し，これらの消) らは式-10から算出される Δ に着目し，土壌または底質におけるされるため，Kd は一定値を示す。し質の拡散過程に着目し，Δ H の平均
分子の運動の自由度が減少するので，がある。この場合，反応は発熱的であり，温度の上昇に伴って吸着
16～25 時間で実施し原 1994)。Brücher
(1997) 失要因も土壌吸着の経時変化の影響を受けることが想定される。農薬の土壌吸着は
らは，平衡化時間を，の有機化学物質について解析している。Δ，疎水性相互値が 3.5 kJ/mol
であることを示していΔ S は負の値を示す。従って，吸着 の平均値はかし，農薬の土壌溶液中での分解速度，
平衡化時間を
16～25
時間で実施し原ニュロンの1994)。Brücher
らは
 が(1997)，温度の上昇に伴って低くなることを示している。
大きく H
2 つの過程に分けることが出来る。
最初に農薬は土壌粒子の表層に吸着し(Fast(Ten Hulscher andCornelissen
反応が進行するためにはΔ
が負の時間)る
が速く，土壌粒子からの脱着速度を上，水素結合などの静電場合は－0.25
kJ/mol (平衡化時間：2～70
ニュロンの が，温度の上昇に伴って低くなることを示している。
に着目し，土壌または底質における) らは式-10から算出される
Δ，次いで土壌粒子の内部へ拡散する
process)。農薬の土壌吸着に対する
process)
1996)。Fast 24
processは(Slow
対照的に値を示す必要がある。この場合，反応回る場合には，Kd は分解速度に依存時間)とでは－8 kJ/mol(平衡化時間：2
時間～6日間，ほとんどがらは式-10 から算出される温度の影響を解析する場合
Δ に着目し，土壌または底質におけるの有機化学物質について解析している。Δ
の平均値は
，
疎水性相互
，
この
2
つの過程に及ぼす影響をそれぞれ分けて考える必Slow process，である粒子内拡散の過は発熱的であり，温度の上昇に伴っして変動し，分解速度が速く土壌溶液
物質が負の値を示した。平衡化時間が24 時間前後の場合
土壌また有機化学物質について解析している。Δ
の平均値は
，
疎水性相互
，
水素結合などの静電場合は－0.25
kJ/mol(平衡化時間：2～70
時間)て吸着量は減少する( 北 原 1994)。 ，程では，反応が吸熱的に進行し，温，次式により表現されるギブズの自由エネルギー変化が要がある。熱力学的に見ると中の農薬濃度が低いほど高い値を示す
2 つの吸着過程のうち
機化学物質の吸着は発熱反応であったため，水素結合などの静電場合は－0.25
kJ/mol(平衡化時間：2～70
時間)
，
ほとんどが
24
時間)
で
は－8 kJ/mol(平衡化時間：2
時間～6日間
et al.
度が高くなると吸着量が増加するこBrücher(1997)
ら は，
平
衡
化
時
間
(Coxand1998)。農薬の土壌溶液中負の値を示す場合に吸着反応は自発的に進行する(Ten Hulscher
Cornelissen
1996 )。
が温度の影響を受けたものと考えられる。一方，Slow process の解析
ほとんどが
24 時間)
では－8
kJ/mol(平衡化時間：2
時間～6 日間物質が負の値を示した。平衡化時間が24，時間前後の場合，土壌またとが推察される。筆者らは異なる温を 16～25
時間で実施した試験で求の分解速度は温度の上昇に伴って速く壌有機物のモデル物質として用いたポリウレタンやラバー等の種々物質が負の値を示した。平衡化時間が24 時間前後の場合，土壌また，度
2 つの吸着過程のうち
機化学物質の吸着は発熱反応であったため(10 ºC，25ºC および 35ºC) で容器めたリニュロンの Kd が，温度の上昇なることから，結果として Kd の増加
る有機化学物質の拡散過程に着目し，Δ の平均値が 3.5 kJ/mol であ，2 つの吸着過程のうち
機化学物質の吸着は発熱反応であったため
内試験を実施し
水抽出時の温度はに伴って低くなることを示している。
率は高温下で上昇する。Cox ら (1999)
が温度の影響を受けたものと考えられる。一方，Slow process( の解析
る (Ten Hulscher and Cornelissen 1996)。Fast process とは対照的にその結果から得られた
Ten Hulscher (1996) らは式−10 かはリニュロンとイソプロツロンを用い
温度の影響を受けたものと考えられる。一方，25ºC
Slowで一定
process)，の解析
壌有機物のモデル物質として用いたポリウレタンやラバー等の種々，
温度が高くなるる粒子内拡散の過程では，反応が吸熱的に進行しKd，app の経時変化に基づいて，Slowら算出されるΔ H に着目し，土壌まて容器内試験を実施し，インキュベー
壌有機物のモデル物質として用いたポリウレタンやラバー等の種々
る有機化学物質の拡散過程に着目し，Δ の平均値が3.5 kJ/mol であることが推察される。
筆者らは異なる温度
(10
ºC
，
25
ºC
および
35ºC)
H の変動を種々
ション温度が高い場合に時間経過に伴process
る有機化学物質の拡散過程に着目し，Δ の平均値が3.5における温度の影響を解析し
kJ/molである (Ten たは底質におけるΔ
Hulscher and Cornelissen
1996)。Fast
processとは対照的に，その結果から得られた
，
施し (水抽出時の温度は
25ºC
で一定)

の有機化学物質について解析していう Kd の増加率が大きかったことを示た ( 図 とは対照的にるる粒子内拡散の過程では(Ten Hulscher
and Cornelissen
1996)。Fast process，反応が吸熱的に進行し，-6)。いずれの温度区において温度が高くなる
基づいて，Slow process における温度の影響を解析した (図-6)。いず，反応が吸熱的に進行し，，温度が高くなるる粒子内拡散の過程ではることが推察される。
筆者らは異なる温度(10 ºC
25 ºC および 35ºC)， は式-6 に従って経時的に増加し，増加率てもフルトラニルの355
元木・岩船：特集・土壌と除草剤 11
ることが推察される。
筆者らは異なる温度ºC，25 ºC および 35ºC)，その結果から得られた
施し (水抽出時の温度は25ºC で一定)， (10下で高い値を示した。本結果は，土壌吸着の Slow process が高温下で41
，
施し (水抽出時の温度は25ºC で一定)， その結果から得られた基づいて，Slow process における温度の影響を解析した(図-6)。いずTen Hulscher (1996) らの仮説を支持している。
づいて，Slow process における温度の影響を解析した(図-6)。いず ， は式-6 に従って経時的に増加し，増加率てもフルトラニルのした。高温下で経時的な Kd の増加率

告されているものの，半減期の算定にが大きかった原因として，粒子内拡散は考慮されていない。今後は，土壌残に加えて，農薬の土壌溶液中の分解速留性の評価にあたって温度補正の概念

度が温度の影響を受けたことを挙げてが必要かもしれない。また，土壌に残いる。Kd の経時変化が温度の影響を留した農薬の後作物における薬害およ受ける要因としては，土壌粒子内部へび残留性の評価に関しては，土壌かの拡散速度と水相 ( 土壌溶液 ) におけら水抽出される農薬濃度に着目する必る分解速度の両者が関係しているもの

要があり，その減衰には土壌吸着の経と考えられる。

時変化が寄与している。土壌吸着の温of imidacloprid with incubation time.
Soil Sci. Soc. AM. J. 62, 342–347.
Cox, L. and A. Walker 1999. Studies oftime-dependent sorption of linuron andisoproturon in soils. Chemosphere 38,
2707–2718.
Cupples, A.M. et al.. 2000. Effect ofsoil conditions on the degradation ofcloransulam-methyl. J. Environ. Qual.
29, 786–794.
FOCUS (The forum for co-ordinationof pesticide fate models and their

以 上 よ り， 農 薬 の 土 壌 吸 着 に は度依存性については未解明な部分が多Fast process と Slow process が関与

く，今後さらなる知見の集積が必要でEstimating Persistence and Degradation

し，これら 2 つの吸着過程が受ける

あるが，これらは土壌における作物がKinetics from Environmental Fate

温度の影響は相反関係にあると言え吸収可能な農薬濃度の減衰を季節変動

る。一般に農薬の土壌吸着は OECD

あるいは地域間差の観点から解析する法で測定されるため Fast process を上でも重要な知見となろう。

評価している場合が多く，土壌吸着と温度変化との関係についても Fast
process に関する報告が多い。しかし，進費「適切な農薬の後作物残留リスク考慮した複合的な解析が必要であろ

評価に基づく実効的な管理技術の開発(5-1302)」の一環として実施いたしま影響について，筆者らが実施した容器
内試験の結果を交えながら基礎的な理論の解説を行った。土壌中農薬の消失は低温下で抑制されることから，実圃場においても気温が低い冬季または高緯度地域では農薬の土壌中での減衰が遅く，半減期は長くなると推察される。
現行の農薬登録制度においては，土壌残留試験の実施に際して試験時期の指定はなく，試験期間中の気温条件は報12

植調

講談社サイエンティフィク，pp72–73.
Ko o k a n a , R . S . e t a l . . 1 9 9 2 . T i m e -225.

的に解析するためには，両吸着過程を

本稿では土壌残留性に及ぼす温度のEuropean Union.
北原文雄 1994. 界面・コロイド化学の基礎 .

transport in soils. Soil sci. 154, 214–謝辞
本研究は，環境省の環境研究総合推

おわりにStudies on Pesticides in EU Registration.

dependent sorption of pesticides during

実圃場における土壌吸着の変動を長期う。

use) 2006. Guidance Document onした。

鍬塚昭三・山本広基 1998a. 土と農薬 . ( 社 )日本植物防疫協会 , p.59.
鍬塚昭三・山本広基 1998b. 土と農薬 . ( 社 )日本植物防疫協会 , pp.69–73.
Louchart, X. and M. Voltz 2007. Aging
effects on the availability of herbicides
to runoff transfer. Environ. Sci. Technol.
41, 1137–1144.
森本陸世ら 1993. 気象情報と農作物生育被参考文献
Al e x a n d e r , M . 2 0 0 0 . A g i n g ,bioavailability, and overestimation ofrisk from environmental pollutants.
Environ. Sci. Technol. 34, 4259–4265.
Beigel, C. et al. 1997. Time dependencyof triticonazole fungicide sorption andconsequences for diffusion in soil. J.
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Brücher, J. and L. Bergström 1997.
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Cox，L. et al.. 1998. Changes in sorption

Vol.49, No.11(2016)

害予測 . 全国農林統計協会連合会 , pp.60–
61.
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Müller, K. et al.. 2007. A critical reviewof the influence of effluent irrigationon the fate of pesticides in soil. Agric.
Ecosyst. Environ. 120, 93–116.
農林水産省 2001.「農薬の登録申請に係る試
験成績について」の運用について . 13 生
産第 3986 号農林水産省生産局生産資材課
長通知生産局生産資材課長通知 . 一部改正

356

42

平成 28 年度学会等での発表実績一覧
1. 誌面発表

1

2

3

4

誌名
Journal of Agriculturaland Food Chemistry(2016, 64 ), pp.
4478-4486)

題目
Effect of Time-Dependent
Sorption on the Dissipation of
Water-Extractable Pesticides
in Soils

Journal of Pesticide
Science (2016, 41 (4),pp. 152-162)

Development and validationof the SPEC model for
simulating the fate andtransport of pesticide applied
to Japanese uplandagricultural soil
ミツバチ群における内勤蜂 大石桂輔、石原悟と外勤蜂の識別手法の検討

植物防疫 70(8),561-564
ぶんせき 2016(7),257-264

発表者名
Yutaka Motoki,
Takashi Iwafune,
Nobuyasu Seike,
Keiya Inao, Takashi
Otani
Julien Boulange,
Dang Quoc Thuyet,
Piyanuch Jaikaew,
Satoru Ishihara,
Hirozumi Watanabe

農薬の環境モニタリングお 岩船敬、元木裕、石よび残留農薬分析法の検討 原悟に必要な情報： 河川水試料および土壌試料を中心に

2. 口頭・ポスター発表
学会名第 25 回環境化学討論会 (2016.6.8～10)
1

2

3

題目
カボチャ中ヘプタクロル類
残留を未然に防止するための土壌診断法 第 1 報 ほ場内のヘプタクロル類等
POPs 濃度分布様式の評価（ポスター）
第 36 回農薬製剤･施用 2016 年 CIPAC 会議の概要
法シンポジウム（口頭）(2016.10.6～7)
第 34 回農薬環境科学 親水性相互作用液体クロマ
研究会
トグラフィーを用いた(2016.11.10～11)
LC-MS/MS によるネライス
トキシン及びアミトラズ代
謝物の分析法の検討（ポス
ター）

44

発表者名
清家伸康、元木裕、
並木小百合

塚田勇輝、渡辺高志

大石桂輔、石原悟

4

第 34 回農薬環境科学研究会(2016.11.10～11)

作物への移行性を考慮した 元木裕
土壌における農薬の動態評
価（口頭）

5

第 34 回農薬環境科学研究会(2016.11.10～11)

土壌から水抽出される農薬 秋山嘉大、元木裕、の消長－室内試験による深 岩船敬、清家伸康
度別評価－（ポスター）

日本農薬学会第 42 回
大会 (2017.3.6～8)

秋山嘉大、元木裕、
岩船敬、清家伸康

67

8

農薬の後作物残留リスク評
価に関する研究 第 13 報
土壌から水抽出される農薬の消長-室内試験による深度別評価-（口頭）日本農薬学会第 42 回 農薬の後作物残留リスク評
大会 (2017.3.6～8)
価に関する研究 第 14 報
黒ボク土畑ほ場における農薬の土壌－土壌溶液間の分配係数（口頭）日本農薬学会第 42 回 FT-IR を用いた集取農薬と
農 薬 見 本 の 同 等 性 の確 認
大会 (2017.3.6～8)
第 2 報 液剤と粒剤への適用（口頭）

元木裕、岩船敬、清家伸康、稲生圭哉、
並木小百合

渡辺高志

アンダーラインが FAMIC 農薬検査部職員（発表時点）

45

【技術レポート】

残留農薬分析業務における分析法の検討（LC-MS/MS による一斉試験法（野菜・果実類）対象農薬追加の妥当性検証）･･･４６

残留農薬分析業務における分析法の検討
LC-MS/MS による一斉試験法（野菜・果実類）対象農薬追加の妥当性検証
佐々木秀幸＊１，守山智章＊１，山田篤司＊２，鈴木徹也＊２，青山吉一＊３，臼井裕一＊４
野菜・果実類を対象とした LC-MS/MS 測定による一斉試験法に新たに 24 農薬の追加が可能か検証を行った．検証対象農薬は，センターで分析を行っていない 12 農薬，個別法等で分析を行っている 10 農薬およびGC/MS 測定による一斉試験法で分析を行っている 2 農薬の計 24 農薬とした．厚生労働省の「食品中に残留する農薬等に関する試験法の妥当性評価ガイドライン」に基づき 3 試験室において妥当性評価を行った．その結果，すべての試験室において，分析性能パラメータがガイドラインに示された目標値に適合しており，調査対
象農薬の拡大と分析法の集約による効率化が図られると考えられた．
Keywords：残留農薬，野菜・果実類，妥当性評価ガイドライン，液体クロマトグラフタンデム型質量分析計

緒法で分析を行っている 10 農薬，GC/MS 測定による一斉試験法で分析を行っている農薬の一部で言ある 2 農薬の計 24 農薬とした．
検証法は「食品中に残留する農薬等に関する試

独立行政法人農林水産消費安全技術センター
農薬実態調査課（以下，センター）では，国内産
農産物の残留農薬分析を行っている．平成 27 年）
験法の妥当性評価ガイドラインについて」3，4（以下，ガイドライン）に基づく，試験室毎のシング

度は，野菜・果実類において計 124 種の農薬を対象とした．

ルラボバリデーションとした．

1）

このうち，厚生労働省通知 の一斉試験法を基にした「GC/MS・LC/MS による農薬等の一斉試

材料および方法

験法（野菜・果実類）」（以下，一斉試験法（野菜・果実類））により，GC/MS で 50 農薬，LC-MS/MS

1. 検証を行った試験室で 35 農薬を,厚生労働省通知による個別試験法または個別試験法の精製工程等に一部修正を加え

次の 3 試験室で実施した．
・ 農薬検査部農薬実態調査課（以下，小平）た方法（以下，個別法）により 24 農薬を，センターで開発した「センター法残留農薬一斉試験法

・ 本部横浜事務所農薬実態調査課（以下，横浜）
・ 神戸センター農薬実態調査課（以下，神戸）（野菜・果実類）」2）（以下，センター法）により15 農薬の分析を行っている．

2. 対象農薬

今回，調査対象農薬の拡大と分析法の集約による効率化を目的として，一斉試験法（野菜・果実

2.1．新規分析農薬（妥当性未確認）
エチプロール，クロラントラニリプロール，シ類）のうち，LC-MS/MS における妥当性検証を行い，良好な結果を得たので報告する．

アナジン，ノバルロン，ピラクロストロビン，ファモキサドン，フィプロニル，フェンブコナゾー

検証対象は，厚生労働省通知の一斉試験法の分析対象から，センターで妥当性未確認のため分析

ル，フルオピコリド，プロピザミド，プロメトリ
ン，ベンチアバリカルブイソプロピルの 12 農薬．

を行っていない 12 農薬，個別法またはセンター＊１

独立行政法人農林水産消費安全技術センター農薬検査部＊２

独立行政法人農林水産消費安全技術センター本部横浜事務所＊３独立行政法人農林水産消費安全技術センター神戸センター，現＊４

独立行政法人農林水産消費安全技術センター神戸センター

46

名古屋センター2.2． 個別法またはセンター法で分析を行っていリルで溶解し 500 µg/mL の標準原液を調製した．

る農薬（分析法変更）
個別法：シエノピラフェン，ジフェノコナゾー

試験標準液：各標準原液を混合しアセトニトリ
ルで希釈して 20 µg/mL の混合標準液を調製した．

ル，シラフルオフェン，フルベンジアミド，ヘキ
サコナゾール，ペンチオピラド，マンジプロパミ

混合標準液と農薬混合標準溶液を混合し，アセト
ニトリルで希釈して 2 µg/mL の試験標準液とし

ドの 7 農薬．
センター法：ピリミホスメチル，ブタミホス，

た．
添加回収 試験用 標準液およ び検量線 用標準

フルバリネートの 3 農薬．

液：試験標準液をアセトニトリルで適宜希釈して調製した．

2.3．GC/MS 測定による一斉試験法で分析を行っている農薬（測定方法変更）

4.2.

試薬

イソキサチオン，メチダチオンの 2 農薬．

アセトニトリル（残留農薬試験用および液体ク
ロマトグラフ質量分析計用），トルエン（残留農3. 試料および添加濃度
3.1. 試料平成 27 年度までのセンターにおける試験対象

薬試験用），アセトン（残留農薬試験用），n-ヘキサン（残留農薬試験用），メタノール（液体クロマトグラフ質量分析計用），リン酸トリフェニル（特級），塩化ナトリウム（残留農薬試験用），リの中から代表的な作物として，ほうれんそう，なン酸水素二カリウム（特級），リン酸二水素カリ
ウム（特級），水酸化ナトリウム（特級），塩酸（特す，かぶ（根），かきを選定した．試料は農薬の使用履歴が明らかな国内産で，各試験室毎に同一のものを用いた．

級），無水硫酸ナトリウム（残留農薬試験用），酢
酸アンモニウム溶液（高速液体クロマトグラフ

3.2. 添加濃度用）およびケイソウ土（セライト 545）を使用した．

一律基準である 0.01 mg/kg（以下，低濃度）およびその 10 倍にあたる 0.1 mg/kg（以下，高濃度）

4.3.

の 2 濃度とした．

調製試薬

0.5 mol/L リン酸緩衝液（pH 7.0）
：リン酸水素二カリウム 52.7 g およびリン酸二水素カリウム

4. 試薬等4.1. 標準品

30.2 g を量り採り，水約 500 mL に溶解し，1 mol/L
水酸化ナトリウムまたは 1 mol/L 塩酸を用いて pH

農薬標準品：クロラントラニリプロール，シエ
ノピラフェン，ジフェノコナゾール，シラフルオ

7.0 に調整した後，水を加えて 1 L とした．

フェン，フェンブコナゾール，フルベンジアミド，
ヘキサコナゾール，ペンチオピラドおよびマンジ

4.4．ろ紙桐山ロート用ろ紙 No.5A-60

プロパミドは農薬混合標準溶液（特注品：林純薬工業株式会社，各 20 µg/mL，5 mL アンプル瓶，

4.5. グラファイトカーボン/アミノプロピルシ

溶媒（アセトニトリル））を使用した．ファモキ
サドンは Dr.Ehrenstorfer GmbH 社製，エチプロー

リル化シリカゲル積層ミニカラム
SUPELCO 製 ENVI-Carb/LC-NH2 500 mg/500

ル，シアナジン，ノバルロン，ピラクロストロビ
ン，ピリミホスメチル，フィプロニル，フルオピ

mg

コリド，プロピザミド，プロメトリン，ベンチア
バリカルブイソプロピルは和光純薬（株）製，ブ4.6. 水
超純水製造装置（メルクミリポア製）で製造しタミホス，フルバリネートは林純薬工業（株）製，イソキサチオンは関東化学（株）製，メチダチオ

た超純水を使用した．

ンはシグマアルドリッチ社製の，残留農薬試験用
またはその同等品を使用した．農薬混合標準溶液

4.7. ロータリーエバポレーターBÜCHI 製 R-200，R-210に含まれない農薬は，各農薬標準品をアセトニト

47

4.8. 液体クロマトグラフタンデム型質量分析計
LC 部：Waters 製 ACQUITY UPLC System（小平，神戸，横浜）

分析試料20.0 g

MS 部：Waters 製 Premier XE（小平，神戸）：Waters 製 ACQUITY TQD（横浜）ホモジナイズ

アセトニトリル50 mL
吸引ろ過
残留物

5. 前処理方法

アセトニトリル20 mL

5.1. 抽出
図 1 の一斉試験法（野菜・果実類）前処理フロ

ホモジナイズ・吸引ろ過

ーに従い試料から農薬をアセトニトリルで抽出し，抽出液に塩化ナトリウムおよび 0.5 mol/L リ

ろ 液

ン酸緩衝液（pH 7.0）を加えて振とうした後，水層を分離除去した．

正確に100 mLとする

100 mL容全量フラスコ

添加回収試験は，試料に添加回収試験用標準液を添加し 30 分程度放置した後に抽出を開始した．

正確に20 mL分取

アセトニトリル

アセトニトリル層を脱水の後，グラファイトカーボン/アミノプロピルシリル化シリカゲル積層

振とう

100 mL容分液漏斗
塩化ナトリウム10 g
0.5 mol/Lリン酸緩衝液(pH7.0) 20 mL
水層廃棄

ミニカラムで精製し，リン酸トリフェニル（内標準物質）1 µg/mL を含むアセトンおよび n-ヘキサ

脱 水

クロマトグラフ管(無水硫酸ナトリウム10 g)

5.2. 精製

濃縮・溶媒除去ン（1:1）混液を加えて，試験溶液とした（GC/MS
用試験溶液）．
この試験溶液 0.125 mL を採り乾固後，アセトニトリルで 0.5 mL としたものを LC-MS/MS 用試

抽出液

アセトニトリル:トルエン(3:1)2 mL

精 製

グラファイトカーボン/アミノプロピルシリル化シリカゲル
積層ミニカラム(500 mg/500 mg) 抽出液を負荷験溶液とした．

アセトニトリル:トルエン(3:1)20 mLで溶出6. 測定条件
LC-MS/MS による測定イオンおよび測定条件

濃縮(1 mL以下)
アセトン10 mL

は，表 1 から表 3 のとおりとした．なお，既に妥
当性を確認している 35 農薬の測定条件はそのま

濃縮(1 mL以下)

まとし，新たに 24 農薬が同時に測定できる条件を作成した．

アセトン5 mL
溶媒除去

注入は各測定条件毎に行うこととした．

正確に1 mLとする

濃縮管
リン酸トリフェニル1 µg/mLを含むアセトン:ｎ-ヘキサン(1:1)

試験溶液0.125 mLを採り乾固
正確に5 mLとする
アセトニトリル（GC/MS測定）
図1. 一斉試験法（野菜・果実類）前処理フロー

48

LC-MS/MS測定

ガイドラインに示された実験例に基づき，各試

表 1．LC-MS/MS 測定イオン

＋
＋
＋
＋
＋
＋
＋
＋
＋
＋
＋
－
＋
＋
＋
＋
－
＋
＋
＋
＋

ﾓﾆﾀｰｲｵﾝ（定量）
m/z
314 > 105397 > 351
484 > 286
241 > 214394 > 310
406 > 251426 > 287
493 > 158
388 > 194306 > 108392 > 331
435 > 330
337 > 70333 > 152385 > 175
503 > 208
681 > 254
256 > 190
242 > 158
314 > 70382 > 116

ﾓﾆﾀｰｲｵﾝ（定性）
m/z
314 > 97397 > 255
484 > 453
241 > 96394 > 254
406 > 337
426 > 168493 > 141388 > 163306 > 164392 > 238
435 > 250
337 > 125333 > 180
385 > 173503 > 181681 > 274
256 > 173242 > 200
316 > 70382 > 180＋＋＋360 > 276
412 > 328
303 > 145

360 > 177
412 > 356
303 > 85

農薬名

測 定
ﾓｰﾄﾞ

ｲｿｷｻﾁｵﾝ
ｴﾁﾌﾟﾛｰﾙ
ｸﾛﾗﾝﾄﾗﾆﾘﾌﾟﾛｰﾙ
ｼｱﾅｼﾞﾝ
ｼｴﾉﾋﾟﾗﾌｪﾝ
ｼﾞﾌｪﾉｺﾅｿﾞｰﾙ
ｼﾗﾌﾙｵﾌｪﾝ
ﾉﾊﾞﾙﾛﾝ
ﾋﾟﾗｸﾛｽﾄﾛﾋﾞﾝ
ﾋﾟﾘﾐﾎｽﾒﾁﾙ
ﾌｧﾓｷｻﾄﾞﾝﾌｨﾌﾟﾛﾆﾙ
ﾌｪﾝﾌﾞｺﾅｿﾞｰﾙ
ﾌﾞﾀﾐﾎｽﾌﾙｵﾋﾟｺﾘﾄﾞ
ﾌﾙﾊﾞﾘﾈｰﾄ
ﾌﾙﾍﾞﾝｼﾞｱﾐﾄﾞ
ﾌﾟﾛﾋﾟｻﾞﾐﾄﾞ
ﾌﾟﾛﾒﾄﾘﾝ
ﾍｷｻｺﾅｿﾞｰﾙ
ﾍﾞﾝﾁｱﾊﾞﾘｶﾙﾌﾞｲｿ
ﾌﾟﾛﾋﾟﾙ
ﾍﾟﾝﾁｵﾋﾟﾗﾄﾞ
ﾏﾝｼﾞﾌﾟﾛﾊﾟﾐﾄﾞ
ﾒﾁﾀﾞﾁｵﾝ

験室において低濃度および高濃度の添加回収試
験をそれぞれ 2 併行で，異なる実施日または実施
者で 5 回繰り返した．
7.2. 選択性の確認
あらかじめ検証の対象となる農薬を含まない
ことを確認した試料（以下，ブランク試料）の試
験溶液を作製し，LC-MS/MS で測定して定量を妨害するピークの有無を確認した．
7.3. 検量線の直線性の確認
0.0005，0.001，0.002，0.005，0.01，0.02，0.05
および 0.1 µg/mL の検量線用標準液を調製した．
これらの標準液を LC-MS/MS に注入し，得られたクロマトグラムのピーク面積から検量線を作成
し，0.0005 µg/mL から順次，測定濃度を大きくして，0.1 µg/mL まで相関係数（r）が 0.995 以上を維持しているか確認した．
7.4. 検出限界および定量限界の確認
検出限界の目標値は 0.005 mg/kg，定量限界の目
標値は 0.01 mg/kg とした．ブランク試料溶液に

表 2．LC-MS/MS 測定条件
カラム

：Wako 製 Wakopak Ultra C18-2 2.1 mm i.d.
×100 mm，2 µm
流量：0.353 mL/min
カラム温度
：40 ℃
注入量
：2 µL
移動相
：A 液 5 mmol/L 酢酸アンモニウム水溶液
B 液 5 mmol/L 酢酸アンモニウムメタノー
ル溶液（グラジエント条件：表 3）
イオン化法：エレクトロスプレーイオン化法（ESI＋，ESI－）
測定法：多重反応モニタリング法（MRM）
イオン源温度：120 ℃
脱溶媒ガス温度 ：400 ℃
脱溶媒ガス流量 ：800 L/hr

0.0005 µg/mL となるように標準液を添加したものを 10 回，ブランク試料溶液を 5 回ランダムに測定し，正味の測定値（ブランク試料溶液の測定
値を差し引いた測定値）から試料中濃度に換算した値の標準偏差 σ を求めた．標準偏差 σ に 3.67 5）を乗じた値を検出限界とし，標準偏差 σ に 10 を乗じたものを定量限界とした．
7.5. 真度および精度の確認
ガイドラインに従い，低濃度は真度（回収率）
が 70～120 ％，併行精度が 25 ％未満，室内精度
が 30 ％未満，高濃度は真度が 70～120 ％，併行

表 3.グラジエント条件
時間（min）
0 ～ 0.29～ 1.23～ 2.18～ 2.93～ 6.52～ 10

A 液:B 液（比）

A 液:B 液
（比）

85:15

→

60:40
50:50
45:55

→
→
→

精度が 15 ％未満，室内精度が 20 ％未満を目標
値（表 4 参照）とした．

60:40
60:40
50:50
45:55
5:95
5:95

表 4．ガイドラインに示された真度および精度の目標値
濃 度
（ppm）
≦0.0010.001 < ～ ≦0.01
0.01 < ～ ≦0.1
0.1 <

7. 試験法の妥当性評価方法
7.1. 枝分かれ試験

49

真 度
（%）
70～12070～12070～12070～120

併行精度（RSD %）
30 >
25 >
15 >
10 >

室内精度
（RSD %）
35 >
30 >
20 >
15 >

8. 結果および考察

8.1.3. 検出限界および定量限界

8.1. 妥当性評価の結果
8.1.1. 選択性

各試験室の検出限界および定量限界の結果を
表 6 から表 9 に示した．いずれも目標値を満たし

ブランク試料について分析を行ったところ，いずれの農薬においても定量の妨害となるピークていた．

は認められず，選択性に問題がないことを確認した．

8.1.4. 真度および精度
各試験室の真度（回収率）および精度（併行精8.1.2. 検量線の直線性

度および室内精度）の結果を表 10 から表 13 に示した．

各試験室の検量線の直線性の結果を表 5 に示した．すべての農薬について，0.0005～0.1 µg/mL の真度は，回収率がいずれもガイドラインに示された目標値 70～120 ％の範囲内であった．

範囲で相関係数（r）が 0.995 以上であることを確認した．

併行精度および室内精度は，いずれもガイドラ
インに示された目標値を満たしていた．

表 5．直線性の範囲と相関係数

8.1.5. 室間再現精度の結果

農薬名
ｲｿｷｻﾁｵﾝ
ｴﾁﾌﾟﾛｰﾙ
ｸﾛﾗﾝﾄﾗﾆﾘﾌﾟﾛｰﾙ
ｼｱﾅｼﾞﾝ
ｼｴﾉﾋﾟﾗﾌｪﾝ
ｼﾞﾌｪﾉｺﾅｿﾞｰﾙ
ｼﾗﾌﾙｵﾌｪﾝ
ﾉﾊﾞﾙﾛﾝ
ﾋﾟﾗｸﾛｽﾄﾛﾋﾞﾝ
ﾋﾟﾘﾐﾎｽﾒﾁﾙ
ﾌｧﾓｷｻﾄﾞﾝﾌｨﾌﾟﾛﾆﾙ
ﾌｪﾝﾌﾞｺﾅｿﾞｰﾙ
ﾌﾞﾀﾐﾎｽﾌﾙｵﾋﾟｺﾘﾄﾞ
ﾌﾙﾊﾞﾘﾈｰﾄ
ﾌﾙﾍﾞﾝｼﾞｱﾐﾄﾞ
ﾌﾟﾛﾋﾟｻﾞﾐﾄﾞ
ﾌﾟﾛﾒﾄﾘﾝ
ﾍｷｻｺﾅｿﾞｰﾙ
ﾍﾞﾝﾁｱﾊﾞﾘｶﾙﾌﾞ
ｲｿﾌﾟﾛﾋﾟﾙ
ﾍﾟﾝﾁｵﾋﾟﾗﾄﾞ
ﾏﾝｼﾞﾌﾟﾛﾊﾟﾐﾄﾞ
ﾒﾁﾀﾞﾁｵﾝ

直線性の範囲（µg/mL）
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1

小平1.00000.99990.99990.99991.00000.99991.00001.00000.99961.00001.00001.00000.99990.99980.99990.99990.99991.00001.00000.99980.9996横浜
0.99990.99980.99980.99970.99980.99990.99990.99960.99990.99990.99990.99990.99920.99990.99981.00000.99910.99990.99980.99910.9998神戸
1.00000.99940.99970.99991.00000.99991.00000.99950.99980.99990.99991.00000.99951.00001.00001.00000.99980.99980.99990.99921.00000.0005-0.1
0.0005-0.1
0.0005-0.1

1.00000.99991.00000.99970.99950.99970.99981.00001.0000

参考としてすべての結果（3 試験室それぞれにおいて 1 回当たり 2 併行，異なる実施日または異相関係数（r）

なる実施者で 5 回繰り返しの枝分かれ試験）から求めた真度（回収率）および精度（併行精度および室間精度）を表 14 から表 17 に示した．この結果についてもすべての農薬でガイドラインの目
標値を満たしていた．

50

表 6．検出限界および定量限界（ほうれんそう）
検出限界（mg/kg）

農薬名

定量限界（mg/kg）

小平

横浜

神戸

小平

横浜

神戸

イソキサチオン
エチプロール

0.00220.00210.00200.00230.00070.00110.00600.00580.00540.00620.00180.0030クロラントラニリプロール

0.00330.00210.00190.00910.00580.0052シアナジン

0.00150.00080.00040.00400.00220.0011

シエノピラフェン0.00120.00070.00030.00340.00200.0009ジフェノコナゾール

0.00150.00150.00080.00420.00420.0022

シラフルオフェン0.00150.00090.00100.00420.00260.0027

ノバルロン

0.00240.00250.00120.00650.00690.0033

ピラクロストロビン

0.00230.00160.00200.00640.00420.0055

ピリミホスメチル0.00310.00170.00130.00840.00450.0035

ファモキサドン

0.00300.00240.00170.00810.00670.0046

フィプロニル

0.00310.00120.00280.00850.00310.0076

フェンブコナゾール

0.00180.00100.00160.00500.00290.0044ブタミホス

0.00320.00280.00170.00860.00770.0046

フルオピコリド

0.00330.00150.00110.00900.00420.0029フルバリネート

0.00120.00190.00140.00330.00500.0039フルベンジアミド

0.00170.00190.00350.00480.00520.0095

プロピザミド0.00160.00190.00180.00430.00530.0048

プロメトリン

0.00180.00170.00100.00500.00470.0027ヘキサコナゾール

0.00280.00150.00220.00750.00400.0060

ベンチアバリカルブイソプロピル

0.00170.00130.00110.00470.00340.0029ペンチオピラド

0.00190.00070.00090.00500.00190.0024マンジプロパミド

0.00330.00130.00080.00890.00340.0022

メチダチオン

0.00310.00110.00120.00840.00290.0032

表 7．検出限界および定量限界（なす）
検出限界（mg/kg）

農薬名

定量限界（mg/kg）

小平

横浜

神戸

小平

横浜

神戸

イソキサチオン
エチプロール

0.00270.00290.00280.00290.00110.00080.00740.00790.00760.00790.00300.0023

クロラントラニリプロール

0.00290.00270.00070.00780.00730.0019シアナジン

0.00090.00070.00040.00260.00200.0010

シエノピラフェン

0.00060.00210.00040.00150.00570.0011

ジフェノコナゾール

0.00170.00120.00060.00470.00330.0015

シラフルオフェン0.00110.00090.00050.00290.00240.0012

ノバルロン

0.00200.00240.00090.00550.00650.0024

ピラクロストロビン

0.00260.00220.00130.00710.00600.0036

ピリミホスメチル0.00230.00360.00170.00620.00970.0047

ファモキサドン

0.00200.00360.00340.00550.00970.0093

フィプロニル

0.00230.00250.00260.00610.00670.0071

フェンブコナゾール

0.00180.00300.00150.00480.00810.0040ブタミホス

0.00210.00290.00330.00570.00800.0089

フルオピコリド

0.00200.00330.00160.00540.00900.0044

フルバリネート

0.00180.00090.00180.00490.00250.0048

フルベンジアミド

0.00210.00270.00180.00590.00730.0049

プロピザミド0.00240.00210.00140.00650.00570.0037

プロメトリン

0.00180.00260.00040.00480.00690.0011ヘキサコナゾール

0.00170.00200.00330.00460.00560.0089ベンチアバリカルブイソプロピル

0.00170.00270.00070.00460.00740.0018

ペンチオピラド

0.00140.00200.00050.00380.00540.0015

マンジプロパミド

0.00230.00280.00070.00620.00750.0019

メチダチオン

0.00260.00140.00100.00700.00390.002851

表 8．検出限界および定量限界（かぶ（根））検出限界（mg/kg）

農薬名

定量限界（mg/kg）

小平

横浜

神戸

小平

横浜

神戸

イソキサチオン
エチプロール0.00180.00230.00220.00230.00100.00110.00500.00630.00610.00630.00280.0030クロラントラニリプロール

0.00290.00140.00190.00790.00390.0053

シアナジン

0.00080.00080.00030.00210.00230.0009

シエノピラフェン

0.00070.00070.00030.00200.00180.0009ジフェノコナゾール

0.00120.00110.00090.00330.00310.0024

シラフルオフェン0.00120.00080.00060.00320.00210.0016ノバルロン

0.00140.00260.00080.00390.00720.0021

ピラクロストロビン

0.00210.00210.00190.00580.00570.0051

ピリミホスメチル0.00260.00180.00090.00700.00490.0024

ファモキサドン

0.00210.00280.00340.00560.00770.0092

フィプロニル

0.00320.00130.00320.00870.00340.0088

フェンブコナゾール

0.00160.00110.00180.00440.00310.0050ブタミホス

0.00150.00280.00110.00410.00770.0029

フルオピコリド

0.00240.00150.00090.00660.00400.0024

フルバリネート

0.00140.00240.00060.00380.00640.0016

フルベンジアミド

0.00180.00240.00330.00490.00650.0089

プロピザミド0.00210.00160.00110.00580.00430.0030

プロメトリン

0.00200.00150.00120.00550.00410.0033ヘキサコナゾール

0.00310.00110.00210.00830.00290.0058

ベンチアバリカルブイソプロピル

0.00200.00090.00110.00540.00240.0030ペンチオピラド

0.00190.00100.00090.00520.00260.0026

マンジプロパミド

0.00220.00140.00120.00600.00380.0032

メチダチオン

0.00150.00110.00110.00410.00290.0031

表 9．検出限界および定量限界（かき）
検出限界（mg/kg）

農薬名

定量限界（mg/kg）

小平

横浜

神戸

小平

横浜

神戸

イソキサチオン
エチプロール0.00160.00270.00210.00270.00090.00090.00440.00720.00580.00740.00260.0025

クロラントラニリプロール

0.00310.00190.00180.00860.00530.0050シアナジン

0.00060.00030.00040.00160.00090.0012

シエノピラフェン

0.00070.00140.00050.00190.00370.0014

ジフェノコナゾール

0.00070.00150.00070.00200.00400.0020シラフルオフェン

0.00080.00110.00040.00230.00300.0011

ノバルロン

0.00180.00220.00090.00480.00610.0026

ピラクロストロビン

0.00180.00140.00150.00490.00390.0040ピリミホスメチル0.00190.00320.00230.00530.00870.0063

ファモキサドン

0.00270.00190.00210.00730.00520.0057

フィプロニル

0.00220.00110.00170.00600.00300.0048

フェンブコナゾール

0.00160.00300.00130.00430.00830.0036ブタミホス

0.00190.00250.00280.00510.00680.0077

フルオピコリド

0.00250.00210.00180.00680.00570.0049フルバリネート

0.00130.00160.00100.00360.00430.0028

フルベンジアミド

0.00230.00210.00200.00620.00570.0055

プロピザミド0.00180.00290.00230.00490.00800.0062

プロメトリン

0.00210.00210.00090.00570.00570.0024ヘキサコナゾール

0.00210.00180.00130.00560.00500.0034

ベンチアバリカルブイソプロピル

0.00120.00220.00100.00320.00610.0027

ペンチオピラド

0.00230.00190.00080.00610.00530.0022マンジプロパミド

0.00300.00280.00070.00830.00770.0020

メチダチオン

0.00210.00070.00100.00570.00180.002652

表 10．3 試験室の回収率，併行精度および室内精度（ほうれんそう）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸

回収率（%） n=10
低濃度
高濃度70～12070～120
95.2
99.1
102.1
100.4
104.5
99.3
99.7
97.3
106.1
100.7
101.0
99.6
98.4
95.3
107.9
109.3
99.1
102.0
101.2
98.9
105.2
102.8
100.6
99.1
84.5
83.8
89.3
88.4
84.9
86.8
98.3
95.9
100.5
101.3
98.9
98.6
92.9
92.6
93.6
92.6
101.8
98.3
94.8
96.6
97.3
99.4
88.1
96.0
97.0
96.7
100.8
100.4
95.9
100.5
97.3
94.9
97.5
100.6
94.3
98.5
95.6
95.7
102.4
98.9
94.8
97.8
94.0
96.9
97.2
101.6
97.4
97.2
98.4
97.2
100.0
99.7
98.4
99.3
96.9
95.5
100.9
98.1
101.5
96.3
94.2
100.4
99.8
100.8
96.1
102.3
88.9
84.9
98.4
95.8
101.9
97.3
100.3
100.9
99.6
100.7
98.9
99.2
103.9
98.7
100.1
99.7
96.8
96.8
97.0
100.3
105.2
102.3
98.5
99.9
104.2
99.8
104.4
100.8
99.8
98.7
103.0
98.3
104.2
101.6
95.5
100.2
94.6
99.2
100.4
101.1
99.3
99.5
96.4
96.7
104.4
99.8
102.7
100.0
99.8
98.0
103.1
101.5
105.3
100.3

53

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
5.5
8.2
4.2
6.0
4.0
6.0
6.7
4.3
3.3
4.6
5.9
8.6
3.4
7.4
7.8
3.6
12.6
5.7
2.9
5.2
2.8
3.4
2.6
4.7
5.7
5.9
2.4
2.4
5.5
6.7
8.5
5.3
7.2
2.9
6.3
5.6
5.7
10.5
2.1
2.5
2.8
5.9
12.4
4.5
3.7
2.8
6.6
9.4
7.3
7.6
11.0
4.2
10.8
3.9
12.0
6.3
4.5
3.1
7.2
6.3
7.6
6.6
5.6
4.5
10.3
5.9
9.9
9.4
0.9
3.3
7.4
2.8
9.7
5.3
6.1
3.8
6.4
4.5
9.0
5.7
11.1
3.9
9.3
4.1
9.0
3.9
7.5
2.6
5.3
5.0
4.6
7.5
9.0
1.4
5.1
8.9
4.7
6.3
5.4
3.9
7.5
7.5
12.0
8.0
4.1
3.3
9.5
6.9
10.7
7.0
8.1
4.5
4.4
7.4
6.3
5.4
2.9
2.4
4.1
5.7
13.7
7.9
4.2
3.6
5.9
4.3
6.7
8.3
6.3
4.7
5.0
3.8
8.7
6.5
7.2
4.2
3.0
7.7
6.2
8.2
5.8
3.9
3.9
6.7

室内精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
9.4
8.2
5.4
6.2
7.4
7.3
8.6
6.8
7.6
5.5
9.6
8.6
11.8
8.9
8.8
6.0
12.6
8.5
5.5
6.4
3.2
3.5
7.2
5.8
7.0
10.6
6.6
5.6
9.7
9.5
9.4
5.3
7.2
3.8
6.9
7.2
6.1
12.3
7.0
4.9
7.6
9.3
16.0
4.6
8.1
4.8
14.2
12.9
7.3
7.6
11.0
4.2
10.8
9.1
12.0
7.3
5.7
5.7
8.7
8.1
12.8
9.7
12.6
4.5
10.3
8.3
9.9
9.8
4.9
4.0
14.3
8.2
12.6
6.2
6.1
4.4
8.9
6.0
10.6
5.7
11.1
3.9
10.4
5.5
9.6
5.3
9.2
4.5
5.8
8.2
12.0
10.1
11.0
4.2
10.3
8.9
10.3
8.1
10.9
6.1
11.5
9.0
12.0
8.0
6.7
3.8
12.5
6.9
10.7
7.8
9.0
4.5
5.2
7.4
7.4
5.5
6.0
4.2
9.3
7.5
13.7
7.9
6.1
3.6
9.3
9.4
8.1
8.3
6.3
5.2
7.2
7.0
10.6
6.5
7.4
6.0
7.4
7.7
7.2
8.2
5.8
4.6
8.9
8.9

表 11．3 試験室の回収率，併行精度および室内精度（なす）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸

回収率（%） n=10
低濃度
高濃度70～12070～120
97.4
93.1
93.6
97.8
99.4
96.6
96.9
93.3
85.3
97.8
95.3
98.0
90.1
87.5
102.0
110.7
102.2
95.8
95.0
94.7
91.9
99.0
98.4
97.9
88.9
86.0
84.7
89.4
92.8
92.2
94.8
93.2
92.8
99.0
99.4
93.8
96.0
95.0
103.1
100.4
102.0
99.0
99.0
98.2
96.1
98.8
98.8
98.9
89.5
93.2
90.3
97.3
95.8
94.9
90.0
85.5
86.0
95.8
97.3
91.8
88.2
91.8
92.9
93.2
98.9
93.9
92.0
93.7
95.7
97.9
98.9
100.9
103.1
95.8
91.8
99.1
100.2
97.5
92.6
93.8
93.1
95.4
95.9
94.1
93.6
93.6
94.8
95.0
98.6
99.0
92.4
95.0
99.1
99.1
103.7
97.2
95.2
95.2
94.4
95.9
100.7
100.8
96.0
89.4
96.3
96.8
97.9
96.0
85.5
91.7
92.7
97.8
96.9
96.1
89.1
96.3
96.0
100.3
95.7
94.9
96.1
95.1
96.2
99.1
104.0
100.3
96.3
93.1
93.3
99.3
99.3
98.4
99.7
95.3
93.9
98.0
99.9
98.6
92.3
90.9
92.4
97.1
97.6
96.4

54

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
9.9
5.0
9.8
3.4
6.1
5.5
6.8
5.4
3.2
3.4
4.8
6.0
10.8
4.7
7.6
2.4
5.5
7.1
3.9
4.7
2.1
1.6
4.0
5.7
3.5
4.4
10.0
1.7
2.4
5.6
3.8
4.5
5.6
2.8
5.3
4.6
6.1
2.4
2.3
2.7
4.2
5.6
14.2
9.9
9.9
3.4
10.2
9.0
8.3
5.4
12.9
4.5
11.8
9.7
10.4
2.9
9.3
1.9
6.1
7.3
12.6
6.1
8.8
3.5
8.6
3.0
7.8
6.7
6.8
1.2
7.5
5.6
9.4
5.7
10.5
1.8
5.7
6.8
10.0
4.7
4.6
2.7
11.0
6.3
11.2
5.5
13.3
5.0
5.7
5.9
9.1
4.2
6.0
2.1
2.6
5.1
8.4
5.4
6.2
3.0
4.8
4.9
11.5
4.2
8.4
4.0
7.2
9.0
7.2
6.3
3.9
2.6
4.0
6.1
12.0
3.4
5.4
2.0
10.7
9.4
5.9
5.4
9.1
4.0
4.2
6.2
9.2
6.2
7.1
1.6
3.0
4.8
14.2
4.2
5.5
2.8
5.0
7.2
8.3
3.0
5.1
2.1
3.3
5.7

室内精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
9.9
6.1
13.7
9.4
7.5
6.1
8.3
6.7
6.8
9.8
5.1
7.0
16.9
5.7
8.4
6.0
8.6
11.9
4.3
4.7
3.9
5.5
4.0
5.8
8.6
8.0
10.0
6.4
4.3
9.4
8.3
5.7
7.0
8.8
5.3
8.2
7.2
3.7
9.9
8.8
4.2
6.8
14.2
10.4
15.0
8.9
12.4
9.1
8.3
5.4
12.9
5.9
17.2
9.7
11.2
7.1
9.3
4.5
7.9
8.5
16.3
9.1
8.8
5.2
10.4
10.0
9.3
7.1
6.8
8.0
10.7
9.1
9.4
5.7
10.5
9.9
6.8
9.4
10.0
6.3
9.6
12.9
11.0
8.8
13.2
5.5
13.8
9.9
6.5
7.2
9.1
4.2
13.1
8.2
8.3
7.2
11.3
5.8
7.5
7.3
7.2
7.1
11.7
8.8
12.7
7.3
7.2
9.0
10.3
6.3
4.1
7.3
5.8
8.4
14.0
4.7
5.9
9.8
10.7
9.4
5.9
5.6
10.1
5.4
6.8
8.3
10.5
6.2
7.5
6.3
3.0
7.7
14.2
4.8
7.8
6.8
7.3
7.2
8.3
6.8
8.0
7.4
4.1
5.7

表 12．3 試験室の回収率，併行精度および室内精度（かぶ（根））農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸

回収率（%） n=10
低濃度
高濃度70～12070～120
95.3
97.9
101.6
103.0
98.9
95.1
98.9
96.7
103.9
102.2
98.3
97.2
95.0
92.7
107.8
110.9
97.3
98.7
101.1
97.9
105.3
103.5
96.3
97.2
85.8
84.5
94.0
93.6
84.7
83.6
99.6
96.1
101.0
102.1
97.5
94.9
99.6
102.9
101.6
100.8
97.9
91.8
96.7
99.9
102.8
103.3
96.5
95.5
96.2
97.0
107.1
102.5
96.8
97.2
92.8
90.5
104.0
102.0
88.8
90.0
95.6
95.6
104.3
99.3
98.6
96.4
95.9
98.6
101.2
104.6
100.5
97.7
94.3
96.9
103.2
102.2
102.3
97.1
95.1
97.4
104.7
101.3
95.4
95.9
98.0
98.8
103.9
102.9
94.6
99.7
102.8
100.8
101.2
101.4
98.7
97.1
96.0
99.1
105.8
105.2
95.2
96.3
97.1
95.5
102.1
100.9
90.3
95.6
101.5
100.2
103.8
103.3
96.0
96.2
101.0
99.2
105.3
101.6
94.0
96.4
98.6
98.4
101.7
103.9
96.5
99.8
96.5
97.6
105.2
101.8
94.6
94.8
97.6
95.0
104.6
102.3
95.7
96.9
100.1
98.0
101.9
102.1
95.9
96.5

55

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
6.0
6.9
6.3
4.7
4.6
2.4
8.4
6.2
10.2
4.6
7.7
2.5
10.2
4.3
6.5
4.3
12.8
2.9
2.0
6.1
4.7
2.5
4.7
2.4
2.7
4.6
4.6
2.5
3.9
3.8
4.8
3.9
8.9
2.7
2.7
3.3
5.1
5.2
4.6
4.4
4.8
2.9
17.2
9.4
9.3
6.0
13.8
9.4
10.1
6.0
1.9
4.7
7.9
2.7
5.5
6.5
5.1
2.0
4.7
2.8
10.0
6.5
7.0
3.9
3.1
5.4
11.3
7.8
4.3
3.0
6.1
5.9
9.5
6.2
4.7
4.9
3.1
3.4
4.7
8.8
9.6
3.9
6.0
2.7
9.9
6.3
4.0
2.4
9.9
2.1
2.7
4.2
6.6
6.5
4.1
3.5
8.0
4.2
7.2
2.8
3.8
2.5
6.7
4.6
4.3
2.8
4.9
4.1
7.9
4.7
7.9
3.7
2.0
2.8
7.2
3.9
5.7
4.0
11.0
9.0
5.3
6.7
6.6
4.1
5.1
1.3
5.2
4.0
4.6
3.8
4.5
5.4
7.0
5.5
7.6
3.1
6.2
3.2
5.3
7.4
5.4
3.0
5.9
2.0

室内精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
7.2
6.9
8.7
4.8
9.1
3.8
8.4
6.2
11.0
5.0
10.3
7.3
10.2
6.9
9.7
5.9
13.0
7.0
4.1
6.1
5.2
3.5
10.7
5.1
7.8
9.3
6.4
5.9
12.6
7.2
4.8
4.0
8.9
3.9
12.2
4.0
6.6
8.1
5.7
5.7
15.5
11.4
17.2
9.4
12.9
6.3
14.1
17.9
11.4
6.2
6.7
5.4
13.9
6.6
11.4
10.1
7.5
6.1
12.7
9.4
10.0
7.5
9.5
4.0
14.6
7.4
11.7
7.8
8.0
3.5
11.1
7.6
12.0
6.2
8.0
5.9
10.4
4.8
5.8
8.8
9.6
4.0
13.4
8.1
9.9
6.3
4.0
3.6
9.9
5.1
5.0
6.9
6.6
7.1
13.6
4.3
8.0
5.1
9.7
5.4
9.6
5.8
6.7
7.6
7.5
4.7
8.8
8.7
11.6
5.9
11.2
4.4
9.2
5.3
7.2
3.9
6.2
4.1
11.0
9.0
11.9
6.7
9.7
4.3
7.6
7.1
5.2
5.2
4.9
4.1
12.0
6.4
15.1
6.4
8.6
5.5
10.1
5.0
9.7
7.4
6.9
4.5
13.4
6.1

表 13．3 試験室の回収率，併行精度および室内精度（かき）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸
小平
横浜
神戸

回収率（%） n=10
低濃度
高濃度70～12070～120
95.3
95.1
105.6
104.5
100.6
98.8
93.5
100.0
95.4
101.1
99.3
101.9
94.4
93.3
106.4
114.9
98.5
104.2
97.7
98.2
96.8
100.0
98.8
101.5
90.3
86.6
88.9
93.0
94.6
96.7
95.9
95.7
97.9
107.1
96.2
99.8
94.1
96.8
106.0
104.9
99.3
101.0
104.0
102.2
100.6
102.6
101.8
102.0
100.2
99.2
98.1
104.0
95.3
100.9
83.0
83.7
96.9
99.1
90.6
87.4
101.4
94.5
101.9
99.6
98.7
104.2
96.9
99.6
102.4
99.7
98.9
105.1
92.3
97.4
104.5
106.2
100.3
101.3
90.0
97.3
101.3
103.0
95.9
96.5
97.4
100.8
101.2
102.6
101.8
101.8
92.7
97.4
102.8
102.8
98.2
99.3
98.9
99.6
104.6
102.0
96.3
103.1
96.9
89.7
97.9
100.3
97.2
95.9
91.2
93.6
95.2
102.6
94.5
97.0
99.9
97.1
102.0
107.7
95.6
100.3
96.6
97.5
103.0
106.3
103.0
102.3
98.3
98.8
103.6
103.4
102.2
101.1
102.2
97.7
95.2
103.6
97.7
101.5
94.2
94.7
94.6
101.8
98.0
98.7

56

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
5.9
6.4
4.4
2.8
2.8
3.0
13.6
7.0
9.6
4.9
4.9
2.0
10.8
8.3
14.3
2.7
10.9
2.6
5.2
5.0
3.0
2.5
2.4
2.1
5.2
4.7
8.0
1.6
3.5
2.1
6.3
4.1
9.8
3.7
4.8
1.7
4.3
4.4
3.4
3.0
4.2
1.5
6.9
7.8
9.4
1.7
3.0
3.4
8.5
5.2
5.2
1.9
16.7
2.6
8.2
6.8
9.9
2.4
7.4
3.6
5.0
9.0
7.9
2.8
7.7
1.8
11.2
6.9
5.9
3.0
6.2
2.4
11.7
4.1
6.0
4.6
4.6
2.6
8.2
6.6
12.8
4.9
9.9
3.9
9.0
5.4
2.4
3.0
8.8
1.1
7.0
5.6
9.4
4.5
2.4
2.9
5.8
3.2
4.4
1.6
10.9
4.0
13.6
7.4
11.4
2.4
8.6
3.3
9.8
8.1
8.1
3.3
4.2
1.9
9.3
6.5
2.9
4.2
10.8
2.5
8.9
5.9
3.6
5.3
3.8
1.9
9.4
7.4
3.1
3.4
4.1
3.1
10.4
7.1
6.0
3.0
3.4
4.1
7.2
5.9
3.6
3.3
3.7
3.1

室内精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
8.0
7.3
5.9
5.8
4.7
3.0
13.6
7.1
10.1
5.7
5.0
2.6
12.2
8.3
14.3
3.8
10.9
4.6
6.4
5.2
3.8
4.8
3.6
2.1
9.1
10.3
8.0
3.5
5.2
3.0
7.1
4.1
9.8
5.8
4.8
2.0
6.0
6.1
6.3
7.0
6.2
2.7
11.1
7.8
11.3
6.2
7.6
5.1
8.5
5.5
14.5
2.8
16.7
2.6
9.3
13.2
15.0
3.9
14.5
9.2
5.0
9.8
11.4
3.1
7.9
6.6
11.2
7.4
5.9
4.9
8.3
4.3
11.7
7.0
9.2
7.7
6.2
2.8
8.2
6.7
12.8
6.1
9.9
5.2
10.3
7.2
8.7
5.1
9.2
3.1
7.8
5.8
11.6
7.0
5.0
3.1
5.8
5.7
7.4
3.9
10.9
5.7
13.6
8.5
15.8
5.3
10.5
4.4
9.8
8.4
8.1
5.1
6.9
2.8
12.2
8.9
6.3
7.1
10.8
4.2
11.9
5.9
7.6
5.3
3.8
3.0
9.9
7.4
5.0
3.8
4.1
3.1
10.4
7.1
6.0
3.3
4.0
4.1
10.3
7.6
3.9
5.1
6.0
3.8

表 14．3 試験室の回収率，併行精度および室間精度（ほうれんそう）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

回収率（%） n=30
低濃度
高濃度70～12070～120
100.6
99.6
102.3
99.2
101.8
102.2
102.3
100.2
86.2
86.4
99.3
98.6
96.1
94.5
93.4
97.3
97.9
99.2
96.4
98.0
97.6
97.4
96.2
98.5
98.9
98.7
99.7
96.6
96.7
101.1
96.4
92.7
99.6
100.3
100.3
98.4
100.2
100.8
102.8
99.8
100.9
100.0
98.1
99.9
101.2
98.8
102.7
99.9

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
4.6
6.8
5.4
6.2
8.7
5.6
2.8
4.5
4.7
5.3
7.4
4.7
3.8
7.1
8.4
6.2
9.9
5.5
8.5
5.4
7.9
5.7
7.1
5.9
7.5
4.5
9.9
4.6
7.4
4.0
6.6
6.7
6.0
6.1
9.3
6.4
8.2
6.4
4.6
4.7
9.0
5.5
6.0
5.9
6.7
6.3
5.3
6.5

室間精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
8.2
6.8
8.6
6.9
10.8
9.4
5.5
5.4
7.8
8.5
7.5
5.8
7.8
9.3
13.1
8.0
9.9
6.7
8.5
7.2
11.5
7.5
9.7
7.6
9.1
5.4
10.0
4.9
8.4
5.9
12.0
9.6
10.2
7.5
10.0
6.4
8.4
6.4
7.5
5.7
9.2
6.9
7.0
6.1
8.8
6.6
7.4
7.1

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
8.7
4.7
5.3
5.0
8.0
5.0
3.5
4.3
6.0
4.3
5.0
4.0
4.4
3.8
11.6
8.0
11.2
6.9
8.7
4.7
10.0
4.4
7.4
5.0
8.7
5.2
9.0
4.8
10.5
5.5
6.3
4.0
6.6
4.6
9.2
6.2
5.1
5.2
9.7
5.8
6.6
5.3
6.9
4.6
9.4
5.1
5.9
3.9

室間精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
10.0
7.3
8.7
7.9
12.4
12.8
4.8
5.3
8.1
8.1
7.2
7.8
7.7
6.9
12.8
9.0
12.9
6.9
10.4
8.0
12.3
7.9
9.2
8.3
9.3
8.1
9.2
9.2
11.3
7.6
10.5
6.6
8.9
6.9
10.3
8.8
8.5
7.5
10.6
8.3
8.3
6.7
7.7
7.0
10.0
6.2
7.1
6.9

表 15．3 試験室の回収率，併行精度および室間精度（なす）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

回収率（%） n=30
低濃度
高濃度70～12070～120
96.8
95.8
92.5
96.4
98.1
98.0
95.1
97.2
88.8
89.2
95.7
95.3
100.3
98.1
97.9
98.6
91.9
95.2
91.1
91.0
93.4
93.0
95.5
97.5
98.3
97.5
93.9
94.4
95.7
95.8
98.4
97.1
96.8
97.3
96.7
94.1
91.7
95.2
93.6
97.2
98.8
98.2
96.3
96.9
97.8
97.3
94.1
94.8

57

表 16．3 試験室の回収率，併行精度および室間精度（かぶ（根））農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

回収率（%） n=30
低濃度
高濃度70～12070～120
98.6
98.6
100.3
98.7
100.0
100.8
100.9
99.5
88.2
87.2
99.4
97.7
99.7
98.5
98.7
99.6
100.0
98.9
95.2
94.2
99.5
97.1
99.2
100.3
99.9
98.7
98.4
98.2
98.8
100.4
100.9
99.8
99.0
100.2
96.5
97.3
100.4
99.9
100.1
99.1
98.9
100.7
98.8
98.1
99.3
98.1
99.3
98.8

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
5.7
5.0
8.9
4.7
10.0
4.0
4.0
4.0
3.9
3.7
6.1
3.3
4.8
4.4
13.6
8.4
7.2
4.7
5.1
4.1
7.2
5.4
7.7
5.8
6.2
5.0
7.3
5.8
8.3
4.0
4.7
4.9
6.6
3.3
5.4
3.9
6.7
3.8
8.1
6.0
5.7
4.6
4.8
4.4
7.0
4.0
5.5
4.7

室間精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
8.4
6.1
9.7
6.3
11.9
9.9
7.6
5.4
9.8
8.8
8.1
5.0
9.6
9.4
13.6
11.4
11.5
6.3
12.1
10.0
11.3
6.4
10.1
6.7
10.4
6.0
9.9
6.6
8.5
4.7
8.5
6.3
10.0
6.4
8.9
7.2
10.7
5.8
8.9
6.0
9.6
6.2
8.7
5.9
11.5
6.2
9.9
5.8

併行精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 25
< 15
4.5
4.3
9.8
5.0
12.3
4.9
3.7
3.4
5.8
3.0
7.3
3.3
3.9
3.2
6.9
5.0
11.1
3.5
8.7
4.4
7.0
5.3
8.1
4.5
7.8
3.9
10.7
5.2
7.3
3.6
7.0
4.4
7.4
3.1
11.4
4.7
7.7
5.0
8.3
4.6
5.8
4.7
6.0
5.0
7.4
5.0
5.1
4.2

室間精度（RSD %）
低濃度
高濃度
< 30
< 20
7.3
6.7
9.8
5.3
12.4
10.0
4.6
4.3
7.1
7.5
7.3
6.3
7.7
6.3
9.7
6.1
12.6
4.1
14.3
11.4
8.2
7.8
8.1
6.0
10.1
7.0
10.7
6.5
9.2
5.1
9.3
5.8
8.1
5.1
12.8
7.5
7.7
6.8
9.8
8.0
8.4
5.8
6.7
5.3
7.4
5.1
7.0
6.2

表 17．3 試験室の回収率，併行精度および室間精度（かき）
農薬名
目標値
イソキサチオン
エチプロールクロラントラニリプロール
シアナジン
シエノピラフェン
ジフェノコナゾール
シラフルオフェン
ノバルロン
ピラクロストロビン
ピリミホスメチル
ファモキサドンフィプロニル
フェンブコナゾール
ブタミホス
フルオピコリド
フルバリネート
フルベンジアミド
プロピザミドプロメトリン
ヘキサコナゾール
ベンチアバリカルブイソプロピル
ペンチオピラドマンジプロパミド
メチダチオン

回収率（%） n=30
低濃度
高濃度70～12070～120
100.5
99.5
96.1
101.0
99.8
104.1
97.7
99.9
91.3
92.1
96.7
100.8
99.8
100.9
102.1
102.2
97.9
101.4
90.2
90.1
100.7
99.4
99.4
101.5
99.0
101.6
95.7
98.9
100.1
101.7
97.9
99.8
99.9
101.5
97.3
95.3
93.6
97.8
99.2
101.7
100.9
102.0
101.4
101.1
98.4
101.0
95.6
98.4

58

9. まとめ
4 種類の野菜および果実を用いて，LC-MS/MS 測定による一斉試験法（野菜・果実類）に新たに 24
農薬の適用が可能か検証を実施し，ガイドラインに基づく妥当性評価を行った．その結果，センターで妥当性の確認を行っていない 12 農薬，個別法またはセンター法で分析を行っている 10 農薬および一斉試験法 GC/MS 測定で分析を行っている 2 農薬の計 24 農薬について，すべての試験室で妥当性評価の性能パラメータがそれぞれの目標値等に適合していることを確認した．

おわりに妥当性評価の結果から，すべての試験室において，野菜および果実を対象試料とし，LC-MS/MS 測定による一斉試験法（野菜・果実類）の対象農薬に
24 農薬の追加が可能であり，調査対象農薬の拡大と分析法の集約による効率化が図られると考えら
れた．

参考文献
1）厚生労働省医薬食品局食品安全部長通知：食品に残留する農薬，飼料添加物又は動物用医薬品の成分である物質の試験法について，食安発第0124001 号．
2）柿本芳久：食衛誌 45，165-174（2004）．
3）厚生労働省医薬食品局食品安全部長通知：食品中に残留する農薬等に関する試験法の妥当性評
価ガイドラインの一部改正について，食安発
1224 第 1 号．
4）厚生労働省医薬食品局食品安全部基準審査課長
通知：食品中に残留する農薬等に関する試験法の妥当性評価ガイドラインに関する質疑応答集（Q&A）について，食安基発 1208 第 1 号．
5）JIS K 0136：2015，高速液体クロマトグラフィー
質量分析通則．

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