太陽地球システム・エネルギー学講座
水資源システム学分野

Solar and Terrestrial Systems and Energy Sciences

Urban and Regional Environmental Systems

水資源と水環境に関する研究
Researches on Water Resources and Environments

准教授 佐野 大輔

教授 李 玉友准教授 小森 大輔

Associate Professor

Professor （協力教員）

Associate Professor

Daisuke Sano

水資源システム学分野では、世界の水問題を解決することを目指し、以下の研究に取り組んでいる。
1）気候変動と土地利用変化が自然環境に与える影響評価手法の開発
2）地球温暖化と林業の衰退など森林の荒廃による流木発生メカニズムの解明
3）下水処理場における温室効果ガス発生と最適な浄化機能の解析

Yu-You Li

Daisuke Komori

理水中の病原体により発生する健康リスク管理に SSP を本来あるべき形で適用することができない状況にあった。

そこで本研究では、様々な下水処理水質に対して適用可能な水系感染症ウイルスの塩素消毒モデルを構築することを試みた。水質と水系感染

4）嫌気性消化槽にかかる排水処理と微生物群集動態の解明

症ウイルスの不活化効率に関するデータを収集し、消毒剤濃度の減衰を

5）水インフラへの病原ウイルスの遺伝的適応評価

考慮した EFH model のパラメータ推定に用いた。処理水質に応じた消Our research topics in 2019 were
1) The development of evaluation approaches for the effect of climate change and land utilization change on natural environments
2) Mechanisms of flood wood generation caused by global warming and forest industry declination
3) The optimization of wastewater treatment and greenhouse gas emission4) Bacterial community structure in wastewater treatment and anaerobic digestion reactors5) Water infrastructure and enteric virus evolution

毒モデルを構築するため、各ウイルスの遺伝子型毎の塩素感受性差及び論文間における実験誤差を考慮し、R 及び Stan コードを用いた階層ベイズによる k、m、n のモデリングを行なった。

ノロウイルス、ロタウイルス、ポリオウイルス、アデノウイルス、コクサッ

キーウイルス、及びエコーウイルスに関する不活化モデルの構築を行ったが、ここではノロウイルスのモデリング結果のみ紹介する。ノロウイル
スの不活化速度定数 k はガンマ分布、Hom 係数 m 及び希釈係数 n は対数正規分布が最も低い WAIC を与えた。クロラミンについても同様の

SDGs 時代の水の消毒
2030 年までに全世界の人々が安全な飲料水とトイレを使用可能とすることを目指す Sustainable Development Goal 6（SDG6）を達成するためには、導入・運転コストが低く、維持管理が容易で、且つ使用者の健康を適切に守ることができる水インフラを開発することが求めらる衛生安全計画（Sanitation Safety Plans: SSP）は、危害分析重要管理点（HACCP）を基盤として、汚水・排泄物処理に携わる事業者が、地域住民等の便益を最大化し、かつ健康リスクを最小化するための管理ツールである。下水処理水中の病原体による健康リスクを SSP により管理する場合、病原体の消毒モデルをもとに必要な消毒剤濃度と接触時間を算出し、それらを重要管理点としてモニタリングする必要がある。しかするため、水中病原体の十分な不活化に必要な消毒条件を与える水中病原体消毒モデルは一意的に決定することができない。そのため、下水処のパラメータの適合度評価指標は階層ベイズモデルの方が一般化線形モUnited Nations Sustainable Development Goal 6 (SDG6) is to supply all
people globally with improved drinking water and sanitation systems by2030. The development of sustainable water infrastructure that is easily
installable and maneuverable is essential to achieve SDG6; simultaneously,
eliminating users’ health risks is mandatory. The World Health Organization(WHO) has recommended sanitation safety planning (SSP) for managing
human health risks in wastewater reclamation and reuse. SSP is a scheme
for the safe use of excreta, wastewater, and graywater. SSP has adopted thehazard analysis and critical control point (HACCP) approach, which wasoriginally developed in the food industry as a tool to prevent food-borne
diseases. The HACCP approach is useful for identifying potential hazards
in water-treatment processes and determining preventive/corrective
actions to reduce the risk to health due to hazardous contaminants.

デルよりも低い値を示した。不活化速度定数 k の各係数に着目すると、When SSP is to be applied to wastewater reclamation and reuse, thebehavior of pathogens in water is quantitatively predicted by mathematicalmodels, and critical control points (CCPs) are determined. However, the（0.002 log）と予測された。下水処理場におけるウイルスの不活化には切片 a を除いた各係数は遊離塩素及びクロラミンで共通の正負の傾向を示した（図 1）。不活化速度定数 k は係数が負である pH 及び温度の増加に伴い減少すると言える。一方、定量 PCR よりプラーク法、環境水や下水処理水より緩衝液が用いられる場合、不活化速度定数 k は増加することになる。

不 活 化 速 度 定 数 k、Hom 係 数 m、 希 釈 係 数 n の 2.5%、25%、50%、75%、及び 97.5% 値を用いて、初期塩素濃度 1 ppm、pH=7、水温 20ºC、プラーク法、下水処理水の条件下におけるノロウイルスの予測不活化曲線を作成した（図 2）。25% 値に着目すると、1 分間の遊離塩素との接触時間によりノロウイルスの不活化効率は 0.8 log となる一方、クロラミンによる不活化効率は遊離塩素消毒の 400 倍低い値遊離塩素濃度の維持が重要と言える。下水処理水中のアンモニア濃度が高い場合、アンモニアと遊離塩素の反応によりクロラミン濃度が増加し、遊離塩素濃度の減少に伴いノロウイルスの不活化効率も減少するため、遊離塩素の注入濃度を十分に高く設定する必要がある。

Fig.1 Coefficient values of λ for the inactivation rate coefficient k of norovirus. Alphabet a is an intercept value of a link function of
λ (= a + b (pH) + c (temperature) + d (virus concentration unit) + e (water matrix) , and b to e are the coefficient values of explanatory
valuables of pH, temperature, unit of virus concentration, and water matrix (buffer: 0, environmental water: 1), respectively.

40 Coexistence Activity Report 2019

We constructed inactivation models for norovirus, rotavirus, poliovirus,
adenovirus, coxsackie virus, and echovirus, but here, we only introduce
the model for norovirus because of space limitations. The inactivation rate
constant k, Hom coefficient m, and dilution coefficient n were used tofollow a log normal distribution. Except for the Hom coefficient m for freechlorine, the hierarchical Bayesian model gave a better fit than thegeneralized linear model. All of the coefficient values had the same sign,
except for the intercept a of the inactivation rate constant k (Fig.1).
Increases in pH and temperature lead to a clear reduction of the inactivation
rate constant k. On the other hand, the inactivation rate constant k increases
when plaque assay is used instead of quantitative PCR, and when a buffersolution is used in the inactivation experiment, rather than environmental
water and treated wastewater.
The inactivation curve of norovirus in treated wastewater was predictedunder the conditions of an initial chlorine concentration of 1 ppm, pH of 7,
and 20 ˚C (Fig.2). It is assumed that plaque assay was used to measure thereduction of infectious titer. In this prediction, the 2.5, 25, 50, 75 and 97.5
percentile values of k, m and n were used. When the 25th percentile values
were used, the predicted log reduction value of norovirus is 0.8 log whenthe contact time with free chlorine is 1 min, while that with chloramine is400-fold lower. These results indicate the importance of free chlorine forinactivating norovirus in treated wastewater. Thus, higher doses of freechlorine are required when the ammonium concentration in treatedwastewater is high.

Department of Frontier Sciences for Advanced Environment

しながら、消毒剤による病原体の不活化効果は処理水質に依存して変動結果であった。遊離塩素における Hom 係数 m を除き、各 EFH モデル

In this study, we focused on disinfection using free chlorine andchloramine, and tried to construct a predictive virus inactivation modelusing water quality information. We firstly conducted a systematic review
to obtain the inactivation efficiency of enteric viruses (norovirus,rotavirus, hepatitis A virus, adenovirus, coxsackievirus, and echovirus) as
well as water quality information. We applied a hierarchical Bayesianmodel using water quality parameters as the model variables to train virus
inactivation efficiency datasets, in which the hidden effects of differencesamong disinfection tests and genotypes of a virus species were taken intoaccount. We then validated our model’s applicability to the newly obtained
datasets in this study.

先端環境創成学専攻れる。世界保健機構（World Health Organization: WHO）が推奨す

Water disinfection in the SDG era

prediction of virus inactivation efficiency in water has several problems
due to the complex composition of wastewater matrix and the different
sensitivities of enteric viruses to disinfectants. Wastewater quality, such as
dissolved organic carbon (DOC), suspended solids (SS), pH, andtemperature, can vary among wastewater treatment plants (WWTPs) andeven within a WWTP, depending on the day and season, which results inthe varying efficacy of disinfectant decay and inactivation of the efficiencyof enteric viruses even in the same disinfectant dose. Furthermore,inactivation efficiency can differ among the genotypes/strains of anenteric virus.

Fig.2 Predicted inactivation curve of norovirus with free chlorine and chloramine.
Solid line: 50%tile, dashed line: 25%tile and 75%tile, shade: 95%tile.
Coexistence Activity Report 201941