No. 233

一般社団法人9. 2020

目

次

ニホンジカの個体数を推定する

八代田

千鶴

1

天狗巣病とは何か（その９）

田中

潔

9

功

19

松くい虫防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（10）―成田市甚兵衛の森で高所作業車から散布された薬剤の作業者暴露―
本山直樹・阿部智早絵・丸

諭・上山

純・斎藤

● 表紙の写真 ●林道上で遭遇したヤクシカの親子
森林内を車または徒歩で通行し遭遇するシカの個体数から，相対的な生息密度指標を把握することができる。

鹿児島県熊毛郡屋久島町にて撮影，2015 年 6 月 7 日
―八代田

千鶴

氏

撮影―

林業と薬剤№233

9.2020

ニホンジカの個体数を推定する───────────────────────────────────八代田
最近，皆さんの周りでもニホンジカ（以下，シ千鶴＊

1．シカを直接観察する方法カ）が増えたという話を聞くことが多くなったのではないでしょうか。国内で唯一シカが生息して対象地域に生息するシカを直接目視などで確認いないとされていた茨城県でも，2019年 4 月に生し，個体数を推定する方法です。ここでは，シカ

息が確 認されたことは記 憶に新しいかと思いまの調査で主に利用されている方法について紹介しす。ただ，シカが増えたといっても，昔は見たこます。

ともなかったのに今は車で郊外を走るといつも見かける，といった印象だけでは，シカの個体数が【区画法】

どれぐらい増えたのか，実際に何頭いるのか分か

対象地域をいくつかの区画に分けて，各区画にりません。一方で，シカによる農林業被害も増え調査員を 1 名配置し，一定時間内で一斉に踏査す続けており，被害を軽減するための管理計画の策ることで発見したシカを数える方法です。設定す定といった対策を行うには，対象地域に生息するる区画の数は対象地域の面積と調査員の数に応じシカの個体数を把握することが重要です。

て決定しますが，見通しのよい落葉広葉樹林であシカの個体数を推定するための調査方法は様々

れば 1 区 画 0.1km2 程 度が適 当とされています

なものがあり，それぞれ実施手順や得られる結果（Maruyama et al 1983）。シカを発 見したら，発に特徴があるため，目的や条件に合わせて適切な見場所，発見時刻，頭数，性別や成獣・幼獣の別，方法を選択する必要があります。調査を実施する

移動方向などを記録します。調査員が対象地域をにあたっては，いつの時 点（時 間の広がり），ど

踏査して調査する類似の方法として，追い出し法の場所（地域的な広がり）の個体数を調べるのかもあります。これは，区画の一方の端に記録を行検討する必要があります。また，生息密度などのう調査員を配置し，反対側から別の調査員が区画数値を推定するために適した方法と，個体数増減

内を移動しながらシカを追い出すことで個体数をの傾 向を把 握するために適した方 法とがありま

数える方法です。どちらの方法も，発見したシカす。そこで，今回はシカの個体数を推定するための個体数と調査面積から生息密度を算出します。

の代表的な調査方法について簡単に紹介したいと区画法は，直接シカを観察するため比較的信頼思います。ここで挙げた方法以外にも様々な調査

性が高い方 法として従 来から利 用されてきまし方 法がありますので， さらに詳しく知りたい方た。しかし，見通しの悪い常緑樹林など植生環境

は，江成（2015），小池ら（2017），森林動物研究によって発見率が変動する，シカの警戒心が高い会（1997），宇 野（2012）などの解 説 書を参 考に場合は調査員の気配で発見前に逃避する，などのしてください。

要因により過少推定になる可能性が指摘されています。また，結果は調査を実施した時点での生息密度なので，調査時間帯や季節によってシカの行＊（国研）森林機構

森林総合研究所関西支所
YAYOTA Chizuru

動圏等が変化する地域では結果の適用に注意が必
要です。

―1―

林業と薬剤№233

9.2020【航空調査】

がった動物の体（一部または全部）から個体数をヘリコプターなどの航空機に搭乗した調査員が数える方 法です（図 1 ）。哺 乳 動 物の多くは，タ

空 中からシカを数える方 法です。 区 画 法と同 様

ペタムという組織を持っていて，網膜を透過したに，発見したシカの個体数と調査面積から生息密

光がこの組織に反射して目が光ります。この性質

度を算出します。この方法では，上空から広範囲を利用することで，シカが発見しやすくなるのでを短時間で調査できるので，シカの分布状態を面す。ちなみに，このタペタム，ヒトとサルは持っ的にも把握することができます。一方で，地形がていません。 日 中に車または徒 歩で林 道を通 行

急峻で見通しの悪い植生環境では発見が難しい方

し，遭遇したシカの個体数を記録するラインセン法であることや，生息密度の高い地域では発見率サスという方法もあります（表紙写真）。

が 低 下 す る こ と が 指 摘 さ れ て い ま す （大 井 ら

ライトセンサスでは車から光の届く範囲は限ら

2008）。また，調 査 費 用も高 額になることから，れており，必ず見落としがあるため，発見した個

日本ではあまり一般的な方法ではありません。そ

体 数をそのまま生 息 密 度とすることはできませのため，日本では北海道，岩手県，栃木県の 3 地ん。また，シカの生活史（繁殖期や出産期）や季域のみで実施されているだけです。

節によって行動特性が変化することから，同じ調

この方法による結果は，調査を実施した時点で査地内でも，季節や時間帯，性別によって発見率の生息密度や頭数になりますが，調査面積が比較は異なることが報告されています（McCullough,的広いので調査時間帯によるシカの移動を考慮す

1982; Fafarman and DeYoung, 1986）。 そのたる必要はありません。季節移動によって対象地域

め，ライトセンサスは，走行ルートをあらかじめからシカが出入りしている場合は，調査を実施す

決めて，季節や時間帯，調査方法をそろえて実施

る季節を考慮する必要があります。

することで，個体数増減の傾向を把握する手法といえます。ライトセンサスで観 察した個 体 数は，【ライトセンサス】

車で走行した距離あたりの発見個体数として示し

この方法は，夜間に道路を自動車で低速走行します。例えば，北海道では1992年から道東においながら，ヘッドライトで前方を，スポットライトて調査を開始し，毎年10月中旬から11月上旬の同で左右を照射し，光に反射した目や光で浮かび上じ時期にライトセンサスを実施しています。この

図1

ライトセンサス―2―

林業と薬剤

図2№233

9.2020ライトセンサスによる平均観察頭数（頭数 /10km）の推移（稲富ら2015）

ように毎年同じ時期に同じルートで調査をするこ【糞粒法】とで，その地域の個体数増減の傾向を把握するこ

一定範囲内で発見された糞粒の数を全て数えるとができます（図 2 ）。なお，調 査 者から発 見し方法です（図 3 ）。一般的な方法は，対象地域にたシカまでの距離で発見率を補正し，生息密度を調査ラインを設定し，ラインに沿って 1 m × 1 m

算出する距離標本法という方法もあります（小泉のコドラートを110個程度設置します。設置した

2004；飯島2017）。ただし，調査地の環境要因にコドラート内に存在するシカの糞粒数を全て記録

よって発見率が変動するため，適用する際には注し，面積当たりの糞粒数を算出します。この数値

意が必要です。

と飼育個体を観察して得られた 1 頭のシカが 1 日に排 泄する平 均 糞 粒 数（高 槻ら 1981）から生 息2．糞の量を調査する方法

密度を推定します。糞粒法は，下層植生が繁茂しシカが 1 日に排泄する糞の量（粒数，回数）がていたり，見通しが悪くシカを直接確認できない一定であると想定して，調査地で発見した糞の量ような環境では有効な方法といえます。一方，糞からシカの個体数を推定する方法です。糞粒法との消失率が季節や環境によって変動するため，調糞塊法という 2 つの方法があります。

査時期や調査地域に応じて補正する必要があるこ―3―

林業と薬剤

図3№233

9.2020糞粒調査と（池田・岩本2004）や，調査ライン上で糞のあ糞塊法を応用して生息密度を推定する糞塊除去

る場所が偏っている場合などに誤差が大きくなり法という方 法もあります（Koda et al. 2011）。こやすい問題点もあります。また，コドラート内のれは，ある範囲内の糞塊をいったん全て除去し一全ての糞粒を数える必要があるため，非常に労力定期間経過した後，新規に加入した糞塊数を数えがかかる調査方法でもあります。

る方法です。除去後に新規加入した面積当たりの糞塊数と，直接観察から得られた 1 頭のシカが 1【糞塊法】

日 に 排 泄 す る 平 均 回 数 （Horino and Nomiya

踏査した距離当たりに発見した糞塊数を数える

2008）から生息密度を推定します。この方法は，方法です。この場合の糞塊とは， 1 回に排泄され再調査までの期間が短いので，季節による糞の消たと判断できる糞粒の塊を意味します。一般的な失率の違いを考慮する必要がないことや比較的狭方 法は， 対 象 地 域の尾 根 上に 5 km 前 後の踏 査

い範囲を対象として生息密度を推定できることか

ルートを設定し，ルートの左右 1 m（合計 2 m 幅）

ら，被害対策の効果検証などに適用できると考えの範囲に存在する糞塊数を記録します。シカは歩られます。

きながら糞をすることも多く，塊になっている糞3．個体数増減の傾向を調査する方法

粒数が少ない場合は下層植生の状況により発見率に差が生じる可能性があるので，10粒以上の糞塊

これまで紹介してきた方法は，個体数または生のみを糞塊密度（個数 /km）の算出に利用します。

息密度を直接数値として推定する方法でした。し距離当たりの糞塊数は相対的な密度指標ですが，かし， これらの手 法はコストや時 間がかかるた区画法などで算出した生息密度との相関から個体

め，全ての地域で実施するのが難しい場合があり

数を推 定することも可 能です（濱 崎ら2007）。こます。ここで紹介する方法は，相対的な密度指標の方法は，少ない労力と費用で広い範囲を調査でを用いて個体数が増えているのか減っているのか

きるため，広域的なモニタリングに適しているとといった傾向として推定する方法です。比較的簡考えられます。ただし，糞の消失が早く下層植生

単に低コストで実施できる方法なので，長期的なも繁茂している夏季や積雪地域の冬季は糞塊を発個体数増減の傾向を把握するのに適した方法とい見しにくいため，調査は秋季や初春季に実施するえます。

必要があります。
―4―

林業と薬剤№233

9.2020【CPUE と SPUE】

考えられます。このように CPUE は，捕 獲 実 施

都道府県単位の広い範囲内で，個体数の増減傾における施策の影響を受けることから，SPUE の向を把握するために使われる相対的な指標として方が増 減の傾 向を正 確に反 映しているといえまは，捕獲努力量 CPUE（Catch Per Unit Effort）

す。

または目撃数 SPUE（See Per Unit Effort）があ

また，SPUE が高くなるほど，農業被害と下層ります。狩猟者を対象として，狩猟期間中にいつ

植生の衰退が深刻化する傾向が高くなることが報（月日），どこで（市町村単位，または 5 km メッ

告されています（図 4 ；藤 木・高 木 2019）。そのシュ番号），何を（動物種，性別），何頭，捕獲まため，兵庫県ではシカの特定計画における個体数

たは目撃（捕獲数を含む）したかについて，狩猟の管 理 目 標を，生 息 頭 数から SPUE に変 更して期間終了後に報告してもらいます。この報告を集います（兵 庫 県2010）。このように，相 対 的な密計することによって，ある場所で狩猟者 1 人が 1度指標をシカの管理計画に反映させることで，よ

日あたり何 頭 捕 獲したか（CPUE），または何 頭

り実態に即した目標を設定することが可能になる

目 撃したか（SPUE） という数 値が得られます。

と考えられます。

北海道が1990年から毎年同じ方法で実施している調査結果では，1998年頃まで CPUE と SPUE は【カメラトラップ法】

ほぼ同 様に推 移していますが， それ以 降 CPUE

自動撮影カメラを用いて対象地域に生息するシは増加傾向なのに対し，SPUE は減少か横ばい傾

カを撮影し，その撮影回数などから個体数増減の向にあります（北 海 道 2007）。これは，エゾシカ

傾向を把握したり生息密度を推定する方法です。

個 体 数の急 増による農 林 業 被 害を軽 減するため

自動撮影カメラとは移動する熱源に反応する赤外に，1998年にエゾシカ特定計画が策定され， 1 日

線センサーを備えたカメラで，センサー前を移動

あたりの捕獲可能頭数の制限が緩和された影響とする野生動物に反応してシャッターがおりる仕組

図4

目撃効率と農業被害および下層植生衰退度の関係（藤木・高木2019）―5―林業と薬剤№233

9.2020

みになっています。これまで市販されていた自動す。撮影時間も記録されますので，長期間のモニ

撮影カメラはフィルム式であり撮影枚数が限られタリングにより，シカの行動特性を知ることも可

ることや高価であったため，実用的な調査に使用能です。ただし，自動撮影カメラ 1 台あたりの撮するのは難しい状況でした。しかし，現在はデジ影可能範囲は限られていることから，設置台数がタル式が主流で，高性能のセンサーを備えたカメ

少ない場合は正確に個体数増減の傾向を反映でき

ラを比較的安価に購入できるようになり，数百〜

るわけではありません。この場合は，調査地内に数 千 枚の撮 影 画 像の保 存も可 能になったことかシカが生息しているかどうかを確認するための調ら，保守点検作業の労力も軽減されました。その査と位置付けた方がよいでしょう。

ため，個体数の推定だけでなく，対象地域の動物

また，自動撮影カメラを用いて撮影された画像

相の把 握や複 数 地 点での長 期 的 モニタリングなや動画から，シカなど大型哺乳類の生息密度を推ど，自動撮影カメラを利用した生息状況の調査が定するカメラトラップ法が開発されています

各地で実施されています。

（Rowcliffe et al. 2008； Nakashima et al. 2018）。

自動撮影カメラを用いて個体数増減の傾向を把

カメラトラップ法は通年実施することが可能であ

握するには，ある範囲の調査地域に複数台のカメるため，シカの個体数を推定するだけでなく，季ラを設置します。この調査を，同じ調査地域で一節的なシカの利用場所を把握する際にも有効と考定期間実施し，シカが撮影された回数を比較する

えられます。

ことで個体数の増減傾向を把握することができま

図5

ニホンジカ（本州以南）の個体数推定の結果（環境省2019）―6―

林業と薬剤

№233【ボイストラップ法】

9.2020
生動物管理のためのフィールド調査法（關

義和他編）」京都大学学術出版会．

これまで紹介してきた調査方法は，シカがすでに生息している地域に適した方法です。一方，近Enari, H., H. Enari, K. Okuda, M. Yoshita, T. Kuno,

年シカの生息分布が拡大しつつある東北地方や北K. Okuda（2017）Feasibility assessment of active
and passive acoustic monitoring of sika deer

陸地方などは，まだシカの生息密度も低いため，

populations. Ecological Indecators 79：155-162.

これらの方法でシカの生息を確認したり個体数を江成広斗 ・ 江成はるか（2020）ニホンジカの低密度管推定するのは難しいのが現状です。このようなシ理の実現を目指したボイストラップ法の有効性．哺

カの生息が拡大しつつある地域では，対象地域に

乳類科学60：75-84．

シカが進入しているかどうかを把握することが重Fafarman, K. R. and C. A. DeYoung. （1986）

要になります。そのための調査方法として有効とEvaluation of spotlight counts of deer in south

考えられるのが， ボイストラップ法です（Enariet al. 2017；江 成・江 成 2020）。これは，繁 殖 期

Texas. Wildlife Society Bulletin 14：180-185.
藤木大介 ・ 高木俊（2019）兵庫県におけるニホンジ

カの科学的モニタリングに基づく順応的管理の評価

におけるオスジカの鳴き返し行動を利用し，流しと展望．兵庫ワイルドライフモノグラフ11：14-29．

た音声データに対して鳴き返された音声を検知す

濱崎伸一郎 ・ 岸本真弓 ・ 坂田宏志（2007）ニホンジカる方法と，対象地域に録音機を設置し自発的に発の個体数管理にむけた密度指標（区画法，糞塊密度，せられるシカの鳴き声を検 知する方 法があります。特に，分布拡大地域へ初期に侵入するのはオ
スジカが多いことから，鳴き返し行動を利用した調査方法は有効と考えられます。

目撃効率）の評価．哺乳類科学47：65-71．
兵庫県（2010）第 3 期シカ保護管理計画（第 2 次変更）
平成22年度事業実施計画．兵庫県．
北 海 道（2007） 捕 獲 努 力 量（CPUE） 調 査 の 概 要．
http://www.pref.hokkaido.lg.jp/ks/skn/grp/02 /HPCPUE-chosa0708.pdf．2020年 5 月31日閲覧．

今回紹介したのは，直接野外でシカや糞などのHorino, S. and H. Nomiya（2008）Defecation of sika

痕跡を調査し，得られたデータを基に個体数や生deer, Cervus nippon．Mammal Study 33：143-150.

息 密 度などの密 度 指 標を推 定する方 法です。近飯島勇人（2017）シカの個体数推定法の変遷と課題．

年，このような野外調査データとシカの捕獲数や個体群動態モデルから推定した自然増加率など，
複数のデータを組み合わせた階層モデルによる個体数推定方法が注目されています（飯島2017）。

森林科学79：10-13．
池田浩一 ・ 岩本俊孝（2004）糞粒法を利用したシカ個
体数推定の現状と問題点．哺乳類科学44：81-86．
稲富佳洋 ・ 上野真由美 ・ 宇野裕之（2015）ライトセン
サスによるエゾシカ生息動向の評価．環境科学研究

このモデルは，観測誤差（野外調査での見落とし

センター所報 5 ：61-71．

など）も明示的に取り扱えることから，シカの個

環境省（2019）全国のニホンジカ及びイノシシの個体

体 数 推 定にも適 用されています（図 5 ；環 境 省

数推定等について．https://www.env.go.jp/press/2019）。ただし，これらの数値は推定値にすぎず，
実際に日本には何頭のシカが生息しているのかは

files/jp/112699.pdf．2020年 5 月31日閲覧．
小池伸介 ・ 山﨑晃司 ・ 梶

分かりません。今後もシカと上手く付き合っていくために，野外でのモニタリングを継続すること

光一（2017）第 8 章 個体群

動態の把握．pp.138-162．
「大型陸上哺乳類の調査法」
共立出版．
小泉

は非常に重要と考えられます。

透 ・ 矢部恒晶 ・ 椎葉康喜 ・ 井上晋（2004）距離標本法によるニホンジカの密度推定．九州森林研
究57：131-134．

引用文献

Koda, R., N. Agetsuma, Y. Agetsuma-Yanagihara,

江成広斗（2015）第 6 章 個体数の評価．pp.313-351．「野―7―

R. Tsujino, N. Fujita（2011）A proposal of the林業と薬剤№233

9.2020method of deer density estimate without fecal

大井徹 ・ 鈴木一生 ・ 堀野眞一 ・ 三浦慎悟（2008）ニホ

decomposition rate: a case study of fecal

ンジカの空中カウントと地上追い出しカウントの比

accumulation rate technique in Japan. Ecological

較．哺乳類科学33： 1 - 8 ．

Research 26：227-231.

Rowcliffe, J. M., J. Field, S. T. Turvey and C.

M a r u y a m a , N . a n d F u r u b a y a s h i K . （ 1983）

Carbone（2008）Estimating animal density using

Preliminary examination of Block Count Methods

camera traps without the need for individualfor estimating numbers of Sika deer in Fudakake.

recognition. Journal of Applied Ecology 45：1228-

Journal of Mammalogical Society of Japan 9 ：1236.
森林野生動物研究会編（1997）森林野生動物の調査―

274-278.

生息数推定法と環境解析―．共立出版株式会社

McCullough, D. R. 1982 . Evaluation of night
spotlighting as a deer study technique. Journal of

高槻成紀 ・ 鹿股幸喜 ・ 鈴木和男（1981）ニホンジカとニホンカモシカの排糞量 ・ 回数．日本生態学会誌

Wildlife Management 46：963-973.
Nakashima, Y., K. Fukasawa, and H. Samejima

31：435-439．

（ 2018） E s t i m a t i n g a n i m a l d e n s i t y w i t h o u t

宇野裕之（2012）第11章 野生動物管理におけるモニタ

individual recognition using information derivable

リング．pp.145-159．「野生動物管理―理論と技術―

exclusively from camera traps. Journal of Applied（羽山伸一他編）」文永堂出版

Ecology 55：735-744.

―8―

林業と薬剤№233

9.2020

天狗巣病とは何か（その 9 ）─────────────────────────────────────田中
第 7章

枝の下 部における長 枝 形 成 数の増加（承前）

潔＊位 長（10cm）当たりの長 枝 形 成 数を表 7 ・ 4 に示す。また，節位（葉位）別長枝形成率を図 7 ・4 に示す。

7 － 3 ．結果（承前）オオヤマザクラの一次罹病枝（D21＋ D31）では，健全枝に比べて親枝 1 本当たりの長枝生産数が約【ダケカンバ】
ダケカンバの天 狗 巣 病 罹 病 枝と健 全 枝におけ3.1倍，二次罹病枝（D22）でも約1.7倍になっている，親枝 1 本当たりの翌年の長枝形成数と，単位る。また，親 枝の単 位 長（10cm）当たりの長 枝

長（10cm）当たりの長枝形成数を表 7 ・ 3 に示す。

形成数は，健全枝と比べると，一次罹病枝で2.0

また，節位（葉位）別長枝形成率を図 7 ・ 3 に示

倍，二 次 罹 病 枝で約1.5倍と，著しい増 加 傾 向をす。

示した（表 7 ・ 4 ）。

ダケカンバの一次罹病枝（D21＋ D31）では，健オオヤマザクラの健全枝では頂部優勢が顕著で

全 枝に比べて親 枝 1 本 当たりの長 枝 生 産 数が約あり，30％を超える長枝形成率は，節間数 8 以上

1.9倍，二次罹病枝（D22）でも，約1.3倍になっての長枝では，第 6 節位から上の節位であった。一いる。また，親 枝の単 位 長（10cm）当たりの長方，罹病枝では頂部優勢の弱化があり，節間数 8

枝形成数は健全枝と比べると，一次罹病枝（D21

以上の一次罹病枝において，30％を超えた長枝形＋ D31）で1.6倍，二 次 罹 病 枝（D22）で約1.3倍と成率は，第 3 節位から上の節位で認められた。そ増加傾向を示した（表 7 ・ 3 ）。

の結果，図 7 ・ 4 に示すように，健全枝に比べる

図 7 ・ 3 で明らかなように，ダケカンバの健全と，枝下部の節位における長枝形成率が明らかに

枝は頂部優勢が顕著であり，節間数 8 以上の長枝高くなっている。二次罹病枝でも，同様に頂部優における枝の最上部の芽（第11と第12節位）の長勢の弱化があり，下位節位においても，長枝形成

枝 形 成 率は100％であったが，枝の基 部に近い第数の増加が認められた。

1 〜第 3 節位では長枝形成率は 0 ％であった。一方，節間数 8 以上の罹病枝では頂部優勢の弱化が【ソメイヨシノ】

認められ， 枝の基 部の第 1 〜 第 3 節 位においてソメイヨシノの天狗巣病罹病枝と健全枝におけも，長枝形成率が17.2〜37.5％（一次罹病枝）とる，親枝 1 本当たりの翌年の長枝形成数と，単位高かった。二 次 罹 病 枝においても同 様な結 果で長（10cm）当たりの長 枝 形 成 数を（表 7 ・ 5 ）あった。

に示す。また，節位（葉位）別長枝形成率を図 7 ・5 に示す。
ソメイヨシノの一 次 罹 病 枝（D21＋ D31）では，【オオヤマザクラ】
オオヤマザクラの天狗巣病罹病枝と健全枝にお

健全枝に比べて，親枝 1 本当たりの長枝形成数がける，親枝 1 本当たりの翌年の長枝形成数と，単約4.4倍，二次罹病枝（D22）でも約2.2倍になっていた。また，親 枝の単 位 長（10cm）当たりの長＊一般社団法人林業薬剤協会

TANAKA Kiyoshi

枝形成数は，健全枝と比べると，一次罹病枝で約―9―林業と薬剤
表7・3
枝の次数
一次枝
二次枝

№233

9.2020長枝形成数（ダケカンバ）

枝の種類

供試枝数

親枝１本当たりの長枝形成数

単位長（10㎝）当たりの長枝形成数

罹病枝（Ｄ21＋Ｄ31）

143

4.6（192％）

2.4（160％）

健全枝（Ｈ21＋Ｈ31）

240

2.4（100％）

1.5（100％）

罹病枝（Ｄ22）240

2.8（127％）

1.9（127％）

健全枝（Ｈ22）240

2.2（100％）

1.5（100％）

図7・3

節位（葉位）別長枝形成率（ダケカンバ）

2.6倍，二次罹病枝で約1.7倍と，供試 6 樹種の中上の長枝と節間数 7 以下の長枝においても，第 2では最も激しい枝数の増加傾向を示した（表 7 ・節位から長枝形成率が30％を超えた。写真78に示

5 ）。

すように，枝の基部の第 1 節位からも長枝が形成

ソメイヨシノの健全枝では頂部優勢が顕著であされることが多い。その結果，図 7 ・ 5 に示したり，枝の基部に近い第 1 〜第 5 節位における長枝ように，健全枝に比べると下位節位における長枝形成率は極めて低い。一方，罹病枝では頂部優勢形成率が著しく高くなっている。

の弱化が認められ，一次罹病枝では，節間数 8 以― 10 ―

林業と薬剤
表7・4
枝の次数
一次枝
二次枝

№233

9.2020長枝形成数（オオヤマザクラ）

枝の種類

供試枝数

親枝１本当たりの長枝形成数

単位長（10㎝）当たりの長枝形成数

罹病枝（Ｄ21＋Ｄ31）

109

5.6（311％）

2.4（200％）

健全枝（Ｈ21＋Ｈ31）

240

1.8（100％）

1.2（100％）

罹病枝（Ｄ22）240

3.0（167％）

2.0（154％）

健全枝（Ｈ22）240

1.8（100％）

1.3（100％）

図7・4

節位（葉位）別長枝形成率（オオヤマザクラ）【シラカンバ】

1.8倍，二次罹病枝（D22）では約2.3倍になっていシラカンバの天 狗 巣 病 罹 病 枝と健 全 枝におけた。また，親 枝の単 位 長（10cm）当たりの長 枝

る，親枝 1 本当たりの翌年の長枝形成数と，単位形成数は，健全枝と比べると，一次罹病枝で約2.1長（10cm）当たりの長枝形成数を表 7 ・ 6 に示す。

倍，二 次 罹 病 枝で約3.2倍と，著しい枝 数の増 加

また，節位（葉位）別長枝形成率を図 7 ・ 6 に示傾向を示した（表 7 ・ 6 ）。

す。

シラカンバの健全枝においても頂部優勢が顕著

シラカンバの一次罹病枝（D21＋ D31）では，健であり，節間数 8 以上の長枝では，第 6 節位から全 枝に比べて親 枝 1 本 当たりの長 枝 生 産 数が約

上部の節位における長枝形成率は50％以上であっ― 11 ―

林業と薬剤
表7・5
枝の次数
一次枝
二次枝

№233

9.2020長枝形成数（ソメイヨシノ）

枝の種類

供試枝数

親枝１本当たりの長枝形成数

単位長（10㎝）当たりの長枝形成数

罹病枝（Ｄ21＋Ｄ31）

132

9.7（441％）

3.4（262％）

健全枝（Ｈ21＋Ｈ31）

139

2.2（100％）

1.3（100％）

罹病枝（Ｄ22）240

4.9（223％）

2.4（171％）

健全枝（Ｈ22）240

2.2（100％）

1.4（100％）

図7・5

節位（葉位）別長枝形成率（ソメイヨシノ）

た。一方，罹病枝では頂部優勢の弱化が認められ，

ケヤマハンノキの落葉経過を観察し，①ケヤマハ

枝の基部に近い第 3 節位から長枝形成率が50％をンノキの冬芽には芽鱗がない，②枝基部の 2 〜 3

超えた。とくに，枝基部の第 1 節位における長枝枚の葉は，寿命が40〜60日と短く，秋を待たずに，

形 成 率が， 他の樹 種に比べて高かった（図 7 ・夏の間に落葉する，③第 1 〜第 3 葉の葉腋には冬6 ）。

芽が形成されないことなどから，第 1 〜第 3 葉は芽鱗へと退化しつつあるもので，第 4 葉以上の葉7 － 4 ．考察とは性質が異なると考えた。そこで最初の 3 枚の【ケヤマハンノキ】

葉を「春葉」， 4 枚目以降の葉を「夏葉」と呼ん

菊沢喜八郎（1978）と Kikuzawa, K.（1980）は，で区別した。図 7 ・ 1 の結果はこのことを裏付け― 12 ―

林業と薬剤

写真78 ソメイヨシノ天狗巣病の 2 年生病巣
1 本の 2 年生一次罹病枝（D21）から， 7 本の 1 年生二次罹病枝（D12）が形成されている。枝の基部からも長枝が形成される。

ており，ケヤマハンノキの健全枝では，第 1 〜第№233

9.2020

写真79 ケヤマハンノキ天狗巣病の 3 年生病巣
1 本の 3 年生一次罹病枝（D31）から， 3 本の 2 年生二次罹病枝（D22）が形成され，さらに，その翌年，18本の 1 年生三次罹病枝（D13）が形成された。枝の基部は春 葉に相 当するため，長 枝 形 成がほとんどなく，枝がまばらに生じているように見える。

3 葉 位の腋 芽が長 枝へと進 展した例はなかった。
また，罹病枝においても下部節位における頂部優天狗巣病罹病枝である。枝下部の 2 本の枝では，勢の弱化が認められ，菊沢喜八郎（1978）と Ki-

三 次 枝まで形 成されている。この 2 本の枝では，

kuzawa, K.（1980） が， 健 全 枝においては冬 芽

頂部優勢の弱化が認められ，分枝率が上昇し，微形成がないとした，第 3 節位においても長枝形成

弱な天狗巣が形成されている。

があったが（節間数 7 以下の一次罹病枝では，長第 3 章（前報その 4 ）の表 3 ・ 1 で示したよう

枝 形 成 率が12.4％），第 1 節 位と第 2 節 位には，に，ケヤマハンノキの罹病枝における 3 年間の累長枝形成が認められなかった（図 7 ・ 1 ）。

積枯死率は98.7％と高かった。枝の枯死と半枯れ

ケヤマハンノキの罹病枝では，単位長（10cm）が重なると，さらに，枝の数が減少し，ますます，当たりの長 枝 形 成 数 増は顕 著ではなかった（表健全枝の集団と天狗巣病病巣との判別が困難にな

7 ・ 1 ）。この理 由は，第 6 章（前 報その 8 ）でる。

明らかにしたように，枝の長さが著しく長くなっていることが影響を与えていると考えられる。す【ウダイカンバ】

なわち，ケヤマハンノキでは，健 全 枝と比べて，第 6 章（前報その 8 ）で解説したように，Betula

罹病枝は徒長傾向を示しているので，枝数が増加

属 植 物は，開 芽とともに展 開する「春 葉，early

していること（叢生傾向を示していること）が分

leaves」と，枝の伸 長にともなって，後から展 開

かりにくくなっている。とくに，健全枝と同様に，する「夏葉，late leaves」の 2 種類の葉がある（菊罹病枝においても枝基部における長枝形成がない

沢 , 1978; Kozlowski and Clausen, 1966）。

ため，まばらに枝が出ている印象を与える（写真ウダイカンバの健全枝では，春葉が展開する第79）。しかし， 3 年以上生き残った天狗巣病病巣

1 と第 2 節位では，通常，冬芽が形成されないか，

では，健全枝よりも頂部優勢の弱化による，親枝

または，形成されても，痕跡程度であり，肉眼で1 本当たりの枝数増があり，結果として枝の叢生は識別が困難である。結果として，この節位にお程度が低い微弱な天狗巣が形成される。

ける長枝形成はない。しかし，罹病枝では，頂部

写真79は， 3 年間枝生き残ったケヤマハンノキ

優勢の弱化がケヤマハンノキよりも強く現れ，こ― 13 ―

林業と薬剤

写真80 ウダイカンバ天狗巣病の 3 年生病巣
枝数の少ない微弱な天狗巣を形成する。

№233

9.2020

写真81の春葉の展開する節位（第 1 〜第 2 節位）からも健全木のシラカンバ（左）とウダイカンバ（右）の枝込み具合の違い
シラカンバの枝 数に比べて， ウダイカンバの枝 数は少ない。

長枝形成が認められた（図 7 ・ 2 ）。
罹 病 枝における，親 枝の単 位 長（10cm）当た

枝の数は 8 倍の違いとなって現れる。写 真81は，り長 枝 生 産 数は，健 全 枝と比べて2.5倍と大きい

このような積年の長枝形成数の違いがそれぞれの値を示した（表 7 ・ 2 ）。 しかし， ウダイカンバ

樹種の枝の混み具合の差となって現れている。

の天狗巣病病巣は，写真80で明らかなように，枝

また罹病枝では，第 6 章（前報その 8 ）で述べの叢生程度が低い微弱な天狗巣である。この理由

たように，枝の長さも短くなっている（表 6 ・ 2 ）は，ケヤマハンノキと同様に，第 3 章（前報そのので，単位長あたりの翌年の長枝形成数は，枝 14 ）の表 3 ・ 1 で示した罹病枝の高い枯死率（ 3本あたりの長枝形成数の上昇分と枝の長さの短縮

年間の累積の枯死率は96.0％）が影響を与えてい分が相乗的に働くため，ウダイカンバの一次罹病る。また，ウダイカンバの健全枝がもともと有す枝（D21＋ D31）及び二 次 罹 病 枝（D22）の長 枝 生

る，単位長（10cm）当たりの低い長枝形成数（分産 数が，ともに2.5倍の値になっている。単 位 長枝率）も，微弱な天狗巣を形成する要因であるこあたりの枝数の増加は，枝が混み合うこと，すなとを考慮に入れる必要があると思われる。

わち，枝の叢生を意味する。

北海道を代表する Betula 属樹木である，ウダ

さらに，頂部優勢の弱化による枝下部におけるイカンバ，ダケカンバ，および，シラカンバの 3長枝形成数増は，ウダイカンバが持つ本来の分枝種を比較すると，ウダイカンバだけが極端に枝数率を考慮に入れると，典型的な天狗巣を形成するの少ない枝ぶりをしている。写真81は隣接して生ダケカンバ天狗巣病菌（T. betulicola）やシラカ育しているウダイカンバとシラカンバの同齢木のンバ天狗巣病菌（T. nana）と，長枝形成数増の健 全 枝における枝の混み具 合を示したものであ傾向はほとんど同じといえる。したがって，ウダる。ウダイカンバ健全枝における単位長（10cm）

イカンバに寄 生する T. betulina は，第 1 章（前当たりの長 枝 形 成 数は0.6で，シラカンバ健 全 枝

報その 1 ）で詳説したように，組織癭形成菌（単の1.3，あるいは，ダケカンバ健 全 枝の1.5と比べなる組織の肥大・肥厚のみを起こす菌）ではなく，ると，半分以下の値になっている。単位長（10cm）器官癭形成菌（枝などの器官の叢生を起こす菌），

当たりの枝の数が 2 倍違い，かつ，枝枯れがない

すなわち，天狗巣形成菌である。

と仮 定すると， 3 年 間で年々その差が積 算され，― 14 ―

林業と薬剤
表7・6
枝の次数
一次枝
二次枝

枝の種類

№233

9.2020長枝形成数（シラカンバ）
親枝１本当たりの長枝形成数

供試枝数

単位長（10㎝）当たりの長枝形成数

罹病枝（Ｄ21＋Ｄ31）

41

4.6（184％）

2.7（208％）

健全枝（Ｈ21＋Ｈ31）

120

2.5（100％）

1.3（100％）

罹病枝（Ｄ22）130

4.9（233％）

3.8（317％）

健全枝（Ｈ22）240

2.1（100％）

1.2（100％）

図7・6

節位（葉位）別長枝形成率（シラカンバ）【ダケカンバ】

きな冬芽が目立ち，次年度に，枝の基部から長枝

ダケカンバ罹病枝における頂部優勢の傾向は，へと発展する可能性が高いことを示している。一ケヤマハンノキとウダイカンバと大きく違い，枝方，ケヤマハンノキの健全枝では，枝の基部に冬基 部における節 位の長 枝 形 成 率が高い（図 7 ・芽が形成されない。またウダイカンバでは，冬芽3 ）。枝の基部からの長枝形成は，枝の叢生に直の形成が増加し，長枝形成数増も認められるが，接響くため，叢生機構として重要である。ダケカ

ダケカンバと比べるとはるかに低い値であった

ンバやシラカンバでは，罹病枝の基部にとくに大（表 7 ・ 2 ）。

― 15 ―

林業と薬剤

写真82 ダケカンバ天狗巣病の病巣
ダケカンバ天 狗 巣 病の病 巣は，枝の叢 生 程 度が低い，
微 弱な天 狗 巣（ケヤマハンノキ，ウダイカンバ） と，枝の叢生程度が高い，典型的な天狗巣（ソメイヨシノ，
シラカンバ）との中間の形を示す。

№233

9.2020

写真83 シラカンバ天狗巣病の病巣
枝の叢生程度が高い，典型的な天狗巣を形成する。

される主因は，この顕著な長枝形成数増にあると思われる。

【オオヤマザクラ】

さらに，ソメイヨシノでは，第 2 章（前報そのオオヤマザクラの一次罹病枝（D21＋ D31）では，

2 ）の表 2 ・ 5 に示したように，一次罹病枝（D11

健全枝に比べて長枝形成数が3.1倍，親枝の単位＋ D21＋ D31）において，（ 1 ）二次伸長枝形成が長（10cm）当たりの長枝形成数が2.0倍と著しい多い（第 2 章の表 2 ・ 5 ），（ 2 ）全展開葉数に対枝数の増加傾向を示した（表 7 ・ 4 ）。この長枝する胞子形成葉数が少ないため（第 4 章の表 4 ・形成数増はソメイヨシノの罹病枝にも認められる

1 c），枝の枯 死が発 生しにくく，一 次 及び二 次ことから，サクラ類天狗巣病病巣に共通の現象で罹病枝においても，高い長枝形成率を保持していあろう。とくに，第 3 章（前報その 4 ）の表 3 ・る（表 7 ・ 5 ），（ 3 ）枝の基部からの長枝形成数1 で示したように，オオヤマザクラとソメイヨシ

も多い（図 7 ・ 5 ，写真78）と，いずれの視点か

ノの罹病枝では，枝の枯死率が他の樹種の天狗巣

らも枝の数が増加する傾向を示している。ソメイ

病罹病枝よりも低い。したがって，形成された長ヨシノでは，これらの要因が相乗的に働いて，枝枝の生き残る確率が高いため，枝の叢生程度が高の叢生程度が高い典型的な多年生の天狗巣が形成

い典型的な多年生の天狗巣を形成すると考えられされると考えられる。

る。
【シラカンバ】
シラカンバの一次罹病枝（D21＋ D31）では， 1【ソメイヨシノ】
ソメイヨシノの一 次 罹 病 枝（D21＋ D31）では，

本 当たりの長 枝 形 成 数が4.6本と健 全 枝に比べて親枝 1 本当たりの長枝形成数が9.7本と，健全枝1.8倍，単位長（10cm）当たりの長枝形成数で約の4.4倍に増 加していた。単 位 長（10cm）当たり

2 倍であった。さらに，二次罹病枝では，健全枝の増加率も2.6倍と，激しい増加傾向を示した（表に比べて， 1 本あたりの長 枝 形 成 数で2.3倍，単7 ・ 5 ）。ソメイヨシノで典型的な天狗巣が形成

位長（10cm）当たりの長枝形成数で3.2倍と，罹― 16 ―

林業と薬剤
表7・6
枝の次数
一次枝
二次枝

枝の種類

№233

9.2020長枝形成数（シラカンバ）
親枝１本当たりの長枝形成数

供試枝数

単位長（10㎝）当たりの長枝形成数

罹病枝（Ｄ21＋Ｄ31）

41

4.6（184％）

2.7（208％）

健全枝（Ｈ21＋Ｈ31）

120

2.5（100％）

1.3（100％）

罹病枝（Ｄ22）130

4.9（233％）

3.8（317％）

健全枝（Ｈ22）240

2.1（100％）

1.2（100％）

図7・6

節位（葉位）別長枝形成率（シラカンバ）

病枝の次数が上がるほど，長枝形成数が増加する

にくい（第 4 章の図 4 ・ 3 ）。また，罹 病 枝の節傾 向が認められた（図 7 ・ 6 ）。この次 数の上 昇

間短縮も顕著である。さらに，枝の基部からの冬とともに，長枝形成数増が認められたのはシラカ芽の発達が促され，春葉の葉腋からも長枝形成がンバだけであった。

ある。これらの諸条件が重なり合って，調査した

シラカンバの罹病枝では，全展開葉に対する胞6 樹種の中では，外見上，最も枝の叢生程度が高子形成葉数の割合が低い〔第 4 章（前報その 5 ）い典型的な天狗巣を形成すると考えられる（写真の表 4 ・ 1 c〕
。 胞 子 形 成が認められない年もあ83）。

る。そのため，早期落葉による枝の枯死が起こり― 17 ―

林業と薬剤№233

9.20207 － 5 ．本章のまとめ

形成数は，供試した 6 樹種のいずれにおいても増Taphrina 属菌による天狗巣形成の特徴は，頂加傾向が認められた。また，微弱な天狗巣を形成

部優勢の弱化による枝の基部における枝数増にあするケヤマハンノキとウダイカンバでは，その増る と さ れ て き た （Laubert, R. 1928 ; 松 山 宣 明

加率が低く，典型的な天狗巣を形成する，オオヤ

1968; 田 中 潔 1988a, 1988b; Tubeuf, K. F. 1897）。

マザクラ，ソメイヨシノおよびシラカンバでは，調査した 6 樹種のいずれにおいても，頂部優勢の

その増加率が著しかった。とくに，シラカンバの弱化は明らかであった（図 7 ・ 1 ～ 6 ）。

二次罹病枝では，健全枝に比べて 3 倍以上の増加

数

Taphrina 属菌の罹病枝では，枝上部における率であり，罹病枝の枯死率も低いので，年々，枝長枝形成数は健全枝と比べてやや減少する傾向が数の増加が蓄積されるため，典型的な多年性の天あった。しかし，その差はわずかであり，結果と狗巣に発展することになる。

成形
枝

頂部優勢の弱化による枝下部からの長枝形成数

枝形成数増に引きずられて，いずれの罹病枝におの増加に伴う分枝率の増加は，Taphrina 属菌にいても増 加していた（表 7 ・ 1 ～ 6 ）。図 7 ・ 7よる天狗巣病罹病枝に共通する特徴で，枝の叢生は，表 7 ・ 1 ～ 6 に示した親枝の単位長（10cm）機構としては最も寄与率が高いと思われる。

長

して親枝 1 本当たりの長枝形成数は，枝下部の長︵長位当たりの長枝形成数を図化して，見やすくしたものである。健全枝に比べて，罹病枝における長枝の枝
親長の数 り成 た形 当枝

単

︵
位
長

︶

10

単
の
の
り
㎝
枝
た
親
当
︶

10

図7・7

罹病枝と健全枝における親枝の単位長（10cm）当たりの長枝形成数㎝― 18 ―（つづく）

林業と薬剤№233

9.2020

松くい虫防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（10）―成田市甚兵衛の森で高所作業車から散布された薬剤の作業者暴露―─────────── 本山直樹＊1・阿部智早絵＊2・丸諭＊3・上山純＊4・斎藤勲＊5

Ⅰ．はじめにⅡ．試験地

本山らは，2011年から本誌に「松くい虫防除で甚兵衛の森（別名水神の森）は千葉県成田市北

散布された薬剤の飛散と健康影響」という題目で須賀1626に位置し，約0.6ha の面積に樹齢約300

記事を連載し，当該問題に関する2004年以来の長年と言われるクロマツの老大木 8 本をはじめ大径

年にわたる取り組みについて報告してきた。これ

木，中径木，小径木のクロマツ約70本が植栽されまで，第 1 報は群馬県と静岡県における調査事ていて，「甚兵衛の森を守る会」という地元の造1）2）

例 ，第 2 報は秋田県における調査事例 ，第 3

園業・樹木医を中心としたボランティアグループ

報はマツノマダラカミキリ成虫に対するスミパイ

が成田市役所観光プロモーション課の助成を得て

3）

ンⓇ EC と MC の作用経路 ，第 4 報は新潟県胎保全活動を行っている。2019年 4 月28日に筆者ら

4）

内市における調査事例 ，第 5 報は無人ヘリでスの一人本山がマツの胸高直径を毎木（伐採木の根

ミパインⓇ MC が散布された松林に立ち入った場

株直径を含めて）計測した結果，60cm 以上が 95）合の暴露量 ，第 6 報はヘリコプターによる薬剤
6）

散布の防除効果と散布むらとの関係 ，第 7 報は
7）本（13％），40～＜60cm が16本（24％），20～＜40cm が24本（35％），＜20cm が19本（28％）と長野県駒ケ根市と千曲市における調査事例 ，第いう構成であった。この中，樹齢約300年と言わ8 報は無人ヘリで散布されたマツグリーンⓇ 液剤れる老大木は当初12本あったのが，近年になって

8）

2 の飛散実態 ，第 9 報は2008年に出雲市で起き
9）

松くい虫被害で 4 本が枯死して現在は 8 本残ってた目のかゆみ・充血事件の原因 ，について述べいる。なお，甚兵衛の森は昭和58年に日本の名松た。

100選に選定され，江戸時代に佐倉惣五郎が農民第10報の本稿では，2017年と2018年に千葉県成田市の甚兵衛の森において主に高所作業車の上からと一部地上から鉄砲ノズルを用いて松くい虫防除の薬剤散布が行われた機会に，散布作業者と監視作業者の暴露量を調査した結果について紹介する。なお，これらの調査結果については，すでに阿部らが2018年～2020年の日本農薬学会第43回大会～第45回大会で発表済のものである。

10～12）＊ 1 千葉大学 / 農薬政策研究会
MOTOYAMA Naoki＊ 2 （株）化学分析コンサルタント
ABE Chisae＊ 3 （株）化学分析コンサルタント
MARU Satoshi＊ 4 名古屋大学大学院医学研究院
UEYAMA Jun＊ 5 名古屋大学大学院医学研究院
SAITO Isao

写真 1 印旛沼と甚兵衛の森の航空写真（京葉測量株
式会社が2019年 1 月16日に撮影）― 19 ―

林業と薬剤№233

9.2020

写真 2 A

甚兵衛の森

写真 3 A

高所作業車の上からの薬剤散布作業

写真 2 B

甚兵衛の森の樹齢約300年の老松

写真 3 B

高所作業車の上からの薬剤散布作業の窮状を 4 代将軍徳川家綱に直訴した時に，干拓される前の印旛沼を渡って江戸に向かった甚兵衛の渡しがこの森の端にあったことが名前の由来である。（写真 1 , 2 A, 2 B）

Ⅲ．薬剤散布の概要
松くい虫防除の薬剤散布は，現在は上記ボラン
ティアグループが毎年高所作業車の上から実施している。（写真 3 A, 3 B）一部の低樹高のマツに

A

写真 4

対しては地上からも散布を実施している（写真 4 ）B

地上からの薬剤散布作業
Ａ：斜め上の角度での散布
Ｂ：垂直に近い角度での散布

2017年と2018年に作業者暴露の調査を行った時の散布の概要と暴露量調査の対象者は以下の通り

チオン23.5％）50倍希釈液1,000L を松林

である。

全体に散布

1 回目：2017年 5 月25日

暴露量調査対象者：散布者 2 名と監視者

4 ：00～ 7 ：30am（3.5

2名時間）
スミパインⓇ MC（有効成分フェニトロ

2 回目：2017年 7 月16日

― 20 ―

4 ：25～ 6 ：25am（ 2林業と薬剤№233

9.2020時間）
スミパインⓇ MC50倍希釈液1,000L を松林全体に散布
暴露量調査対象者：散布者 2 名と監視者
2名
3 回目：2017年 8 月26日

7 ：30～ 7 ：50am（20分）
マツグリーンⓇ 液剤 2 （有効成分アセタ
ミプリド 2 ％）100倍希釈液100L をマツ
1 本に対して高所作業車の上から散布
暴露量調査対象者：散布者 2 名と監視者
2名
4 回目：2018年 8 月 2 日

AB

写真 5 経皮暴露測定用ろ紙と吸入暴露測定用カート
リッジの装着
Ａ：監視作業者
Ｂ：散布作業者

4 ：00～ 6 ：00am（ 2時間）には LC­ MS/MS を用いた。

スミパインⓇ MC50倍希釈液1,000L を松

暴露のバイオマーカーとして，散布当日の散布

林全体に散布前，散布直後，散布翌日（ 1 日後）の朝，散布 2

暴露量調査対象者：散布者 3 名と監視者

日後の朝（2018年散布のみ）に採尿して－80℃で3名保存し，溶解した尿0.5ml を固相抽出で精製してなお，保護具着用については特別な指示はせず

測 定 液 と し，LC­ MS/MS で 分 析 し た。 な お，に，各作業者が通常作業を行う通りの服装で作業

尿の採取と分析については名古屋大学臨床研究審を実施した。

査委員会の承認を得て実施したものである。また，調査対象者には事前に調査の意義その他につⅣ．作業車暴露調査の方法

いて説明し，調査に参加することの同意を得た。

経皮暴露量は，直径 7 cm のろ紙（NO. 1 ）をⅤ．経皮暴露と吸入暴露の評価対照値とヘルメット又は帽子から顔の横に設置し，散布時検出された暴露量

間中の捕捉された薬剤を分析して推定した。吸入
暴露量は，首から吊るすか腰のベルトから吊るし（ 1 ）スミパインⓇ MC

た小型ポンプと接続したミニカラム（Sep­ Pak

有効成分が有機リン殺虫剤のフェニトロチオン

PS­ Air カートリッジ）を顔の横に設置し，散布の場合，ウサギに22日間連続経皮投与した無毒性

時間中の大気を 2 L/min の流速で吸引して捕捉量は50mg/kg（ウサギ体重）/ 日と報告された薬剤を分析して推定した。（写真 5 ）ているので，ヒトに対する経皮暴露の無毒性量は

14）

され

作業者は全員帽子（又はヘルメット）と農薬用種差（ 1 /10）×個人差（ 1 /10）を掛けて0.5mg/の保護マスクは着用していたが，保護メガネと手kg（ヒト体重）と推定される。これに日本人の袋・長袖着用については作業者によって異なって

平均体重55.1kg を掛け，日本人の平均体表面積いた。測定された暴露量は保護具を全く着用しな（男女）16,000cm2 で割った値1.72μg/cm2 （ヒトい場合に想定される推定値である。

の皮膚面積）を経皮暴露の評価対照値と見なし

フェニトロチオンの分析には GC­ NPD，アセ

た。ろ紙を用いて検出された推定経皮暴露量はほタミプリドとアセタミプリドデスメチル体の分析

とんどの作業者が1.72μg/cm2 未満であったが，― 21 ―

林業と薬剤№233

9.20202017年調査では散布作業者の推定経皮暴露量が評

露の評価対照値と見なした。検出された推定吸入

価対照値を超える場合が 2 件（4.18μg/cm2 と8.89

暴露量はほとんどが10μg/m3 未満であった。ただμg/cm2 ）あった。2018年散布では散布作業者のし，2018年に地上から散布した上記作業者だけが推定経皮暴露量が1.72μg/cm2 を超える場合が 348.8μg/m3 という比較的高い吸入暴露量を示した件あり，特にその中の 1 件では67.9μg/cm2 といが，許容濃度 1 mg/m3 は超えなかった。（図 2 ）う異常に高い推定経皮暴露量を示した。（図 1 ）（ 2 ）マツグリーンⓇ 液剤 2

この作業者は地上からできるだけ高位置の枝葉に

ネオニコチノイド剤のアセタミプリドをウサギ

薬剤を到達させようとして，ほぼ垂直に近い角度に21日間連続経皮投与した無毒性量（限界用量）で散布をしたために頭上に落下した薬液に暴露しは1,000mg/kg（ウサギ体重）/ 日と報告たものである。（写真 4 B）ているので，ヒトに対する経皮暴露の無毒性量

15）

され

吸入暴露については，日本産業衛生学会が公は，フェニトロチオンの場合と同様の計算で，している成人が 1 日 8 時間×週40時間作業

34.4μg/cm2 をヒトに対する経皮暴露の評価対照

して吸入し続けても問題ないとされる作業環境の値と見なした。2017年散布で検出された推定経皮

フェニトロチオンの許容濃度 1 mg/m3 を吸入暴

暴露量は＜0.0001～0.198μg/cm2 の範囲であり，

表14）

経皮暴露量（フェニトロチオンμg/cm2）80
地上から散布
70

60

50

40

30

20

10

0
1

2

3

4

5

6

7

監視者

散布者

2017年散布
図1

8

9

10

11

12

散布者

13

14

監視者

2018年散布

スミパイン® MC（有効成分フェニトロチオン）散布中における散布作業者と監視作業者の推定経皮暴露量
10, 11）
阿部らから引用― 22 ―

林業と薬剤№233

評価対照値に比べて著しく低かった。

9.2020Ⅵ．暴露のバイオマーカーとしての尿中吸入暴露については，ラットにアセタミプリド

検出濃度（ダスト）を 4 時間暴露して得られた LC50値（半数致死濃度）＞0.3mg/L（全身暴露），＞1.15mg/

2017年と2018年にスミパインⓇ MC（有効成分

L（鼻部暴露） に種差（ 1 /10）×個人差（ 1 /10）

フェニトロチオン）の50倍希釈液1,000L が松林を掛けて計算したヒトへの吸入暴露の毒性値＞

全体に散布された機会に，散布作業者と監視作業

3 mg/m3 （全身暴露）又は＞11.5mg/m3 （鼻部者の尿を採取し，暴露のバイオマーカーとして暴露）を評価対照値と見なした。2017年散布で検フェニトロチオンの尿中主要代謝物のジメチルリ

出された推定吸入暴露量はアセタミプリドが＜ン酸（DMP）とジメチルチオリン酸（DMTP）

0.1～0.2μg/m3 ，デスメチル体が＜0.1μg/m3 であ濃度を分析した。散布直後～散布 3 日後の朝のり，アセタミプリドの吸入暴露評価対照値に比べ

DMP ＋ DTMP の積算濃度は大半が500μg/L 未て著しく低かった。

満であったが，500μg/L を超える場合が 4 件あ15）り，特にその中の 1 件は3,000μg/L を超えていた。これは上述した地上から散布して経皮暴露量
吸入暴露量（フェニトロチオンμg/m3）
60

地上から散布

50

40

30

20

10

0
1

2

3

4

散布者

5

6

7

監視者

2017年
図2

8

9

10

11

12

散布者

13

14

監視者

2018年

スミパイン® MC（有効成分フェニトロチオン）散布中における散布作業者と監視作業者の推定吸入暴露量
10, 11）
阿部らから引用― 23 ―

林業と薬剤№233

9.2020と吸入暴露量が高かった作業者の尿であった。

りも，食品に残留しているアセタミプリド又はデ（図 3 ）

スメチル体の経口摂取の影響の方が大きいことを2017年にマツグリーンⓇ 液剤 2 （有効成分アセ示唆した。この点については，Ikenaka らが

16, 17）

タミプリド）の100倍希釈液100L を樹齢約300年，2016年に長野県の松くい虫防除でネオニコチノイ

樹高約25m のマツ 1 本に高所作業車の上から散ド剤のエコワンⓇ 3 フロアブル（有効成分チアク

布した場合の散布作業者と監視作業者の尿中からロプリド 3 ％）が散布されている区域（上田市やはアセタミプリドとデスメチル体が検出された。

その周辺地区）の幼児46人（ 3 才～ 6 才）の尿を（表 1 ）検出されたアセタミプリドの濃度は0.001

散布前（ 5 月26日），散布中（ 6 月23日），散布後～0.007μg/L の範囲であった。検出されたデスメ（ 7 月21日）に採取して，チアクロプリドとそのチル体の濃度は0.08～9.45μg/L の範囲であった

他 6 種類のネオニコチノイド化合物（アセタミプ

が，散布者よりも監視者の方が検出濃度が高い場

リドのデスメチル体を含む）を分析した結果，検合や，散布後よりも散布前の方が検出濃度が高い

出された濃度と散布された薬剤との相関関係は認場合があった。これらの結果は，尿中から検出さめられず，その他のネオニコチノイド化合物が検れた濃度は散布されたアセタミプリドへの暴露よ

出されていることから食品残留物の摂取に由来す

尿中代謝物（DMP＋DMTP）濃度（μg/ℓ）
地上から散布

4000
DMTP
3500
DMP
3000

2500

2000

1500

1000

500

0
1

2

3

4

散布者

5

6

7

監視者

8

9

10

11

12

散布者

2017年

13

14

監視者

2018年
尿中代謝物の合計濃度

図3

スミパイン® MC（有効成分フェニトロチオン）散布中における散布作業者と監視作業者の尿から検出された代11）
謝物濃度
阿部ら から引用― 24 ―

林業と薬剤表1№233

9.2020マツグリーン ® 液剤 2（有効成分アセタミプリド）散布作業者と監視作業者の尿から散布前後に検出されたアセタミプリドとデスメチル体の濃度
尿中濃度（μg/L）

調査時期

アセタミプリド

デスメチル体（IM­2­1）

散布者 1

散布者 2

監視者 1

監視者 2

散布者 1

散布者 2

監視者 1

監視者 2

散布前

0.01

0.02

0.03

0.02

0.59

0.13

8.99

9.45

散布直後

0.02

0.03

0.06

0.02

1.21

0.08

4.72

5.12

散布翌日

0.07

0.01

0.01

0.02

2.11

0.32

4.47

5.67

散布 2 日後

0.05

0.03

0.01

0.02

1.28

0.22

0.92
阿部ら

ると考察したことと一致している。なお同論文で

2.28
11）

から改変

1－9）

た。

は，検出されたネオニコチノイド化合物濃度は一方，成田市の甚兵衛の森のように都市緑地に

ADI（一日摂取許容量）の 2 ％未満なので急性毒植栽されている比較的小面積の松林に対しては，性をもたらすレベルよりははるかに低いが，幼児

鉄砲ノズルを用いて地上からの散布（樹高が低いの尿から複数同時に検出されているので化学物質場合）や高所作業車の上からの散布（樹高が高いに感受性が高い人々に対する cumulative effect場合）が行われている。しかし，散布作業者と周（共通作用点を有する複数化合物の総合的影響）

辺住民の散布区域への立ち入り規制を行う監視作については注意が必要と考察している。

業者がどの程度暴露しているかは不明であった。
本稿で紹介した筆者らのスミパインⓇ MC 散布とⅦ．調査対象者の健康状態

マツグリーンⓇ 液剤 2 散布に伴う暴露量調査の結作業者暴露調査の対象者には，事前に健康状態

果，特に地上から垂直に近い角度での散布など，調査票（図 4 ）を配布し，作業翌日に以下の症状

散布の仕方によっては作業者の暴露量が評価対照について各作業者にチェックしてもらった。

値を超える場合もあり得ることを示した。今回は吐き気 / 頭痛 / めまい / 目の充血 / 目のかゆ

健康影響を示す体調不良の訴えは見られなかったみ / 咳（せき）/ 痰（たん）/ のどの痛み / 息苦が，作業者自身の暴露量は，当然のことながら周しさ / 倦怠感 / 胸痛 / 動悸 / 痙攣 / 指の震え /辺住民の飛散薬剤への暴露量と比べかなり大きい

記憶喪失 / 高熱（37℃以上）/ その他

ので，適切な保護具の着用など農薬散布の基本を

その結果，いずれの暴露調査においてもこれら遵守した安全対策が必要である。

の症状を訴えた作業者は皆無であった。
引用文献

Ⅷ．おわりに1 ．本山直樹 ・ 孫

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（1）―群馬県

松くい虫防除の薬剤散布には，松林が存在すると静岡県における調査事例― 林業と薬剤

高度，面積，樹高などの立地条件によって有人ヘ
リコプターや無人ヘリコプターやスパウターと呼立倉 ・ 田畑勝洋（2011）松くい虫
NO.195,1­7
2 ．本山直樹 ・ 孫

立倉 ・ 田畑勝洋（2011）松くい虫

ばれる車載大型噴霧器が使用されている。前報ま防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（2）―秋田県

でに報告した本山らの全国各地での現地調査ではおける調査事例―

散布薬剤の周辺環境への飛散量は僅少で，住民の3 ．本山直樹 ・ 孫

健康に影響を及ぼす閾値以下であることを示し― 25 ―

林業と薬剤

NO.196, 1 ­ 6

立倉 ・ 田畑勝洋（2012）松くい虫

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（3）―マツノ

林業と薬剤№233

9.2020

健康状態調査票
氏名 ：記入年月日 ：
農薬散布日 ：
散布農薬/希釈倍数/散布液量 ：

特記事項
症状等 ：
吐き気

□なし

□あり

（

）

頭痛

□なし

□あり

（

）

めまい

□なし

□あり

（

）

目の充血

□なし

□あり

（

）

目のかゆみ

□なし

□あり

（

）

咳（せき）

□なし

□あり

（

）

痰（たん）

□なし

□あり

（

）

のどの痛み

□なし

□あり

（

）

息苦しさ

□なし

□あり

（

）

倦怠感

□なし

□あり

（

）

胸痛

□なし

□あり

（

）

動悸

□なし

□あり

（

）

痙攣

□なし

□あり

（

）

指の震え

□なし

□あり

（

）

記憶喪失

□なし

□あり

（

）

高熱（37℃以上）

□なし

□あり

（

）

その他

□なし

□あり

（

）

症状を初めて感じた日時 ：（西暦）

年

月

日

症状を感じてからどう対応したか：□何もしなかった□作業を休憩・中止した□医師の診察・治療を受けた
（西暦）

年

（病院名）

図4

作業者に配布して作業翌日に記入してもらった健康状態調査票― 26 ―

月日分頃～

林業と薬剤№233

マダラカミキリ成虫に対するスミパイン EC と MCの作用経路―

林業と薬剤

4 ．本山直樹 ・ 阿部9.2020
殺虫剤の作業者暴露

NO.200, 8 ­13

日本農薬学会第43回大会（秋

田県立大学）講演要旨 D215, p.115

豊 ・ 田畑勝洋（2013）松くい虫

11．阿部智早絵・丸

諭・上山

純・斎藤

勲・本山

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（4）―新潟県

直樹（2019）松くい虫防除で散布されたフェニトロ

胎内市における調査事例―

チオンの作業者暴露と尿中バイオマーカーの関係

林業と薬剤

NO.204,

日本農薬学会第44回大会（名城大学）講演要旨 D218,

12­18
5 ．本山直樹 ・ 孫

立倉 ・ 田畑勝洋（2013）松くい虫

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（5）―無人ヘ

p.130
12．阿部智早絵・丸

諭・上山

純・斎藤

勲・本山

リでスミパイン MC が散布された松林に立ち入った

直樹（2020）松くい虫防除で散布されたアセタミプ

場合の暴露量―林業と薬剤リドの作業者暴露と尿中代謝物の関係

6 ．本山直樹・阿部豊・孫NO.205, 1 ­ 8

日本農薬学

立倉・田畑勝洋（2014）

会第45回大会（大阪府立大学）講演要旨 D224, p.165

松くい虫防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（6）

13．食品安全委員会農薬専門調査会：（案）農薬 ・ 動物

―ヘリコプターによる薬剤散布の防除効果と散布む

用医薬品評価書フェニトロチオン第 2 版2017年 5 月

らとの関係―

林業と薬剤

7 ．本山直樹 ・ 孫NO.208, 8 ­14

14．日本産業衛生学会（2015）許容濃度等の勧告 , 産

立倉 ・ 田畑勝洋（2016）松くい虫

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（7）―長野県
駒ケ根市と千曲市における調査事例―

業衛生学会誌57巻：146­217
15． 食 品 安 全 委 員 会： 農 薬 評 価 書 ア セ タ ミ プ リ ド

林業と薬剤

NO.215, 1 ­ 8

2008年 8 月
16． I k e n a k a , Y . , Y . M i y a b a r a , T . I c h i s e , S .

8 ．本山直樹 ・ 孫

立倉 ・ 田畑勝洋（2017）松くい虫

Nakayama, C. Nimako, M. Ishizuka, and C.

防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（8）―無人ヘ

T o h y a m a （ 2019） E x p o s u r e s o f C h i l d r e n t o

リで散布されたマツグリーン液剤 2 の飛散実態―

Neonicotinoids in Pine Wilt Disease Control Areas.

林業と薬剤

Environmental Toxicology and Chemistry Vol.38 ,NO.221, 1 ­ 8

9 ．本山直樹 ・ 孫

立倉（2019）松くい虫防除で散布された薬剤の飛散と健康影響（9）―2008年に出雲市で起きた目のかゆみ ・ 充血事件の原因―

No. 1 , 71­79
17．池中良徳（2019）松くい虫防除のネオニコチノイ

林業と薬剤

N.227, 1 ­ 7
10．阿部智早絵・丸ド散布が周辺住民に及ぼす曝露の実態～曝露評価 ・
健康影響評価 ・ 毒性評価の視点から～

諭・上山

純・斎藤

勲・本山

直樹（2018）高所作業車を用いてマツに散布された― 27 ―

東京農業大

学総合研究所研究会農薬部会第114回セミナー（2019年 7 月19日）での講演

林業と薬剤№233

9.2020

禁

林業と薬剤

発行

編集・発行／一般社団法人

林業薬剤協会

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FAX 03（3851）5332

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