バイオマスを対象とした LCA のメタ分析
Life cycle assessment for biomass using meta analysis〇八坂慶仁*1) 、正畠宏一 1)、伊坪徳宏 2)
Yoshihito Yasaka, Koichi Shobatake, Norihiro Itsubo
1) TCO2 株式会社, 2)東京都市大学* yasaka@tco2.com
1. 緒言

れるシナリオを適用し、焼却に伴う電力の代替効果

気候変動枠組み条約第 21 回締約国会議を通じて長やリサイクル処理は含めていない。

期目標が採択された。1.5℃目標まで言及したこと

4. 調査方法

で、今後世界はさらなる緩和策を推進することが求

4.1 対象の収集められる。また、LCA 研究は様々な分野で実施され調査対象となる論文の収集には Google 検索、ており、現在その数は年間 3000 件に上る。それらのGoogle Scholar、ScienceDirectを用いた。関連すると

一部はデータベースに搭載されることがあるが、他考えられる検索キーワードを作成し、完全一致で検の研究等に有効に活用されていないことが多い。

索を行い、プラスチックを対象とした LCA 研究が行

LCA の実施では、データ収集等に多大な時間と労力われている論文を収集した。また IDEA v2.1.3デーがかかることが課題であるが、これまでの研究論文

タベースと SimaPro8.4.0の ecoinvent v3.3データベーを有効に活用することで、短期間で代表性のある結スに含まれる PE、PET、PLA それぞれのプロセスに果を得ることが期待される。本研究では、既に幅広ついて IPCC GWP 2007 100aで行った特性化結果をく行われているプラスチックにおける LCA の研究成収集した。

果に対してメタ分析（メタ分析は複数の研究結果を

4.2 標本の整理

統計処理する等、統合して分析結果を得る手法で、論文から抽出した GHG 排出量のうちプラスチッ

特に医療分野で多く用いられている）を実施して、ク樹脂の製造段階までを標本として整理した。廃棄定量的な分析の実施可能性について検討する。

段階について、プラスチックは全量焼却されるシナリオを適用して、排出される CO2 排出量を分子式か

2. 評価対象ら算出し、理論値を足し合わせた。バイオマス由来

本調査ではプラスチック樹脂 1kg あたりの GHGの PE、PLA は全炭素がバイオマス、PET では 8 割

排出量を評価対象とした。対象としたプラスチック

が石油由来、2 割がバイオマス由来と仮定して算定は、PE（polyethylene）、PET（polyethyleneを行った。表 1 にプラスチック別の CO2 吸収量およterephthalate）、PLA（polylactic acid）である。PE とび焼却処理時の CO2 排出量の理論値を記載する。

PET では原料を石油由来とバイオマス由来でさらに

表 1 プラスチック別の CO2 吸収量と焼却時の排細分化を行った。
3. 対象バウンダリー

出量の理論値
樹脂種

評価対象は樹脂の製造段階と樹脂の廃棄段階（焼PE却シナリオを適用）である。対象バウンダリーを図PET

1 に示す。

PLA

原料
石油
バイオマス
石油
バイオマス（一部）
バイオマス

樹脂の製造
バイオマス由来
CO2吸収量ー-3.14E+00
ー-4.58E-01-1.83E+00

廃棄バイオマス由来

石油由来

CO2排出量
CO2排出量ー
3.14E+00
3.14E+00
ーー
2.29E+00
4.58E-01
1.83E+00
1.83E+00
ー（単位：kgCO2/kg-樹脂）

4.3 データクリーニング
単位は論文の中で多く見られた kgCO2e/kg-樹脂とした。標本によっては gCO2e/kg や kgCO2e/カップ等
異なる単位が用いられており、これらを全て
kgCO2e/kg-樹脂へ単位換算を行った。単位を修正することができない標本、もしくは極端に小さい標
図 1 対象バウンダリー
樹脂の製造段階は論文や報告書から該当する段階の GHG 排出量を抽出した。廃棄段階は全量焼却さ本、大きい標本は対象外として扱った。
収集した論文数と標本数を表 2 に示す。

表 1 プラスチック別収集標本数及び論文数
PE
石油由来

PET

バイオマス由来

石油由来

イオマス由来に変更することによって GHG 排出量
が約 25%削減される事が明らかとなった。

PLA

バイオマス由来 バイオマス由来

論文数

14

5

19

5

19

標本数

102

9

86

83

98

PE では、石油由来が 5.15kgCO2e/kg-樹脂、バイオ
マス由来で 2.32kgCO2e/kg-樹脂となり PE 製品では原標本数が最も多かったのは PE の石油由来、その料を石油由来からバイオマス由来に変更することに次が PLA となった。論文数は対象となる標本が 1 つ

よって GHG 排出量が約 55%削減される事が明らかでも含まれている論文を数えた結果であり、PET のとなった。

石油由来と PLA が同数で最も大きい結果となった。
2. 課題
1. 結果

今回のメタ分析を実施した際の課題の一部を以下

プラスチック別の製造段階までの GHG 排出量をに示す。

箱ヒゲ図として図 2 に示す。なお、ここにはバイオ(1) 各標本の GHG 排出量の取り扱い

マス由来の CO2 吸収量や廃棄時の CO2 排出量は含ま

各標本における GHG 排出量に含まれる温室効果ガス

れておらず、異なる種類の樹脂を同じグラフに表示の種類や温暖化係数は統一されておらず、それらの補しているが、比較を目的としてはいない。

正は行えていない。
(2) データ補正の妥当性の再検証
論文によって使用している二次データ、自然エネルギーによるクレジット、加工歩留まりを含む等の前提条件が異なる場合もあると考えられ、補正の詳細については更なる検討が必要である。
(3) 焼却以外の廃棄シナリオの検討
廃棄段階について、当該プラスチックが使用される状況によっては、全量焼却以外の処理シナリオがあり得

図 1 プラスチック別 GHG 排出量（樹脂の製造段階のみ）るが、そのような検討は行っていない。
(4) GHG 以外の影響領域の調査

中央値で見た場合、PE は石油由来で 2.00kgCO2e/k

メタ分析を行う対象は GHG のみとしたが、取得した

g-樹脂、バイオマス由来で 2.32 kgCO2e/kg-樹脂とな

論文の中には、大気汚染やエネルギー消費について記

りバイオマス由来の GHG 排出量が石油由来を上回

載がある論文もあった。トレードオフ関係を明らかにった。PET は石油由来で 2.87kgCO2e/kg-樹脂、バイするには、今後 GHG 以外の影響領域についても同様

オマス由来で 2.06kgCO2e/kg-樹脂となりバイオマスな分析が必要である。

由来の GHG 排出量が小さい結果となった。PLA の中央値は 1.62kgCO2e/kg-樹脂であったが、分散も大きいことがわかった。次に廃棄段階の理論値を含んだ結果を図 3 に示す。

3. まとめプラスチック分野において既に行われた GHG 排出量の調査を分類・整理した結果、GHG 排出量に明確な違いが見られた。一方で、元データとなる LCA
論文においては、その前提条件や結果の表記方法は統一されていなかった。今後は、標本数を更に増やすとともに、他の影響領域や焼却以外の廃棄シナリ
オについても同様の解析を行い、検討を進めたい。
4. 謝辞
本研究は、環境省の環境研究総合推進費（S-14）

図 2 プラスチック別 GHG 排出量（樹脂の製造により実施された。

段階+廃棄段階の理論値）
中央値では、PET の石油由来が 5.16kgCO2e/kg-樹脂となり最も GHG 排出量が大きくなった。バイオ
マス由来の PET は 3.89kgCO2e/kg-樹脂と変化しなかった。ここから PET 製品では原料を石油由来からバ5. 参考文献
Norihiro I. Koichi S, 環境情報科学 学術研究論文集
29, (2015), pp 177-182

共通社会経済シナリオ SSP に基づいた CO2 の健康被害係数の推計
Estimating human health damage factors related to CO2 emissions based on sharedsocioeconomic pathways○古島康*1)、湯龍龍 2)、伊坪徳宏 3)
Yasushi Furushima, Longlong Tang,Norihiro Itsubo
1) みずほ情報総研株式会社, 2) 農業・食品産業技術総合研究機構, 3) 東京都市大学* yasushi.furushima@mizuho-ir.co.jp
1.

はじめに

IIASAと WHO統計データより得た。

WHO (2004) は気候変動由来の健康影響を相対リスク

以上の方法を踏まえて、計算式を以下に示す。

1)(RR: relative risk
)として算定しているが、対象とする将来

DFSSP   TEMPt  Rd , r ,t , SSP  M d , r ,t , SSP  Pr ,t , SSP  Dd d

社会像は一つのみである。WHO (2004) の更新版である

r

t

…(1)

WHO (2014) の特徴は、疾病ごとの評価モデルを更新し

DFSSP: SSP別の CO2 健康被害係数 (DALY/kg)ており、また将来社会像については経済発展の低中高に

ΔTEMPt: 時系列の世界平均気温増分 (oC)

応じた 3 つのシナリオを対象としていることである。な

R: 気温上昇 1℃あたりのベース死亡率の増加率 (%/oC)

お、WHO(2014) では RR は算出されていないが、温暖化

M: ベース死亡率 (%)

有と無の双方の結果を基に逆推計することが可能である。

P: 人口 (person)

2)

LCAにおいては、Tangら が WHO (2004) の RR を使
3)

D: 死亡一件あたりの損失余命 (DALY/death)

用して、4 つの将来社会像を示す SRES (Special Report

SSP: SSP1, SSP2, SSP3

on Emission Scenarios) シナリオ別の健康被害係数を算

t: 2000-2100;

定しているが、RR の知見が古い点が課題である。また、

d: 熱中症, 低栄養, デング, マラリア, 下痢, 海岸洪水

4)

r: 21 地域;

用いた将来社会像については、post-SRESとして将来社会の緩和能力と適応の困難さを考慮した SSP (Shared Socio-

2.2 RR/℃の算出

economic Pathways)5)シナリオが新たに開発されている。

WHO (2014)では、一つの気温上昇シナリオ (A1B) に

SSP に応じた気候変動の影響評価研究 も増えているこ

対し、低栄養と下痢については経済成長の低中高 3 シナとを踏まえ、SSP 別に係数を算定することが望ましいとリオごとの温暖化由来の死亡者数を、2030年と 2050年を考えられる。
本研究は、Tangらの方法を基に SSP別に CO2

対象に推計している。本研究では、上記結果 (温暖化有)の健康被害係数を算定することを目的とした。

と温暖化無の場合の死亡者数を用いて 2030 年と 2050 年

6)の RR を算出した上で、2030年と 2050年における気温上2.

方法

2.1 CO2 健康被害係数の算定方法
Tang らが提案する方法を基に、SSP 別の健康被害係数を以下のように算定した。

昇量でそれぞれを除すことで、低栄養と下痢について2つの年次別、地域別、社会シナリオ別の RR/℃を求めた。下痢は低中高 3 シナリオの違いが少ないため、そのまま
SSP3、SSP2、SSP1 に該当させた。低栄養は低中高 3 シナ

CO2 単位量排出による追加的世界平均気温上昇量の推リオ間の差が大きく、それぞれのベース死亡率の大きさ計は、従来の MAGICC5.3簡易型気候モデルを用いた。

に影響されるため、SSP 別のベース死亡率に応じて補正

世界平均気温 1℃あたりの上昇に対する地域別疾病別

した上で、RR/℃を SSP別に設定した。他の疾病についての RR は、WHO(2014) の結果を基に将来社会シナリオ別

は、WHO(2014) からは中成長のみの RR/℃しか得られなに算出した (詳細は 2.2節に参照されたい) 。相対リスク

かったため、全 SSPシナリオに対し同じ値を設定した。

はベース死亡率(温暖化無)に対する温暖化有の場合の死亡率の増加率とした。
SSP別のベース死亡率は次のように推計した。
まずは、

3.

結果と考察

3.1 RR/℃

WHO (2014) が推計した 2080 年までの疾病別の死亡率と、本研究を通して算出されたRR/℃のうち低栄養、下痢、その死亡率の推計に用いられる GDP/cap データを基に、マラリア、海岸洪水について、Tangらが WHO (2004)か

GDP/capと死亡率の関係式を抽出した。次に、その関係式

ら得た RR/℃との比較を行った。
その結果を図 1 に示す。

に SSP 別の GDP/cap を適用し、2100年までの SSP 別の

健康被害の大きいアジア、アフリカ、中東地域において、ベース死亡率を推計した。

WHO (2014) からは下痢に対して新たな知見が示されて人口データと死亡一件あたりの損失余命 (DALY) はいないため、RR/℃が同程度と算定された。他の疾病

は、WHO(2004) 以後に評価モデルが更新されたことに価期間を設定することの必要性が示唆された。

より、RR/℃が大きくなることが明らかになった。例えば
低栄養の場合、食料モデルの更新、飢餓リスクから死亡者数への接続等の知見が新たに加えられている点である。

図 2 SSP別健康被害係数（DALY/kg-CO2）

図 1 RR/℃の比較
3.2 SSP 別の健康被害係数
図 2 に SSP 別の健康被害係数とその疾病別の内訳を示す。
SSP1,2,3別の健康被害係数 (DALY/kg)はそれぞれ1.3
×10-6, 1.5×10-6, 2.0×10-6 であった。シナリオ間では、SSP3が最大で、次いでに SSP2と SSP1の順となった。シナリ
オ間の違いに影響する要因については、低栄養の場合は
RR、ベース死亡率と人口に影響される。低栄養以外の疾病の場合は、RR の乖離がシナリオ間で小さいため、ベー

図 3 係数の比較

ス死亡率と人口成長の影響が大きい。なお、熱ストレス、
海岸洪水についてははシナリオ間のベース死亡率の差が小さいため、人口の影響が最も大きい。

1.

おわりに
本研究では、将来の経済成長シナリオ別に気候変動に

図 3 に本研究の結果を Tangら、De Schryverら と比較

よる健康影響を評価した WHO (2014) からシナリオ別のした。Tangらと比較した結果、本研究の結果は 3~5倍大RR を推計し、その RR を用いて SSP別の健康係数を算定きい。ベース死亡率の算定に使用される GDPと人口は同した。殆どの疾病において、climate-health modelの更新に程度なため、使用した RR による影響が大きいと考えらよってより大きい RR/℃を得たため、既存の被害係数にれる。RR は下痢では従来の結果と同程度だが、他の疾病

おいて被害が過小評価されていることが明らかになった。

では大きくなった。またシナリオ間の差については、本研

RR がシナリオ別に得られたのは低栄養と下痢に限られ究で小さい結果となった。これは低栄養と下痢では SSPているが、特に低栄養の場合、低成長の RR が比較的低い

別の RR を適用したことに由来する。
特に低栄養の場合、傾向が見られたため、従来の単一の RR を使用した被害

SSP3 のベース死亡率に対して比較的小さい SSP3 の RR係数に比べて、係数間の差が縮まることが示唆された。

7)を使用したためである。
De Schryverらでは、評価年数、DALY(割引率、重み)お参考文献

よび RR の不確実性を組み合わせて示しているため、直1) WHO (2004) Comparative quantification of health risks.
obal
Gland regional

接本研究の結果と比較するは困難である。しかしながら、

burden of diseases attributable to selected major risk factors, Geneva

本研究における時系列での被害と比較した場合、

2) WHO (2014) Quantitative risk assessment of the effects of climate change on

Individualistで使用される 20 年間の評価期間は影響の過

selected ausescof death, 2030s and 2050s, Geneva

小評価につながることが明らかになった。また、

3) Tang et al. (2015)
Int J Life Cycle Assess DOI 10.1007/s11367-015-0965-9

Hierarchical(100年間) の結果が本研究より小さいことは、

4) Nakicenovicet al.(2000) Special report on emissions scenarios:
speciala report

本研究における RRの更新に由来すると言うことができof Working Group III of the
PCC.
I CambridgeUniversity Press

る。Egalitarianではより長い評価期間を考慮しているこ

5) Van Vuuren
et al. (2014)Climatic Change
122 (3): 373–386とから、本研究においても特に SSP3の場合は影響全体

6) HanasakiNet .al(2013) Water use Hydrol. Earth Syst. Sci.
2375
17–91

を捉えるには 100年では不十分と考えられ、より長い評

7) De Schryver et al. (2009)
ES&T Vol. 43, No. 6, 1689-1695

世界の植物を対象とした CO2 の種絶滅リスク係数の推計
Estimating extinction risk factors related to CO
2 emissions focusing on global plant species○湯龍龍*1)、大橋春香 2)、松井哲哉 2)、田中信行 3)、伊坪徳宏 4)
Longlong TANG, Haruka OHASHI, Tetsuya MATSUI,Nobuyuki TANAKA,Norihiro ITSUBO
1) 農業・食品産業技術総合研究機構、2) 森林総合研究所、3) 東京農業大学、4) 東京都市大学*tanglonglong@affrc.go.jp
1.

はじめに

CO2 単位量あたりの累積気温上昇量[∆T, (oC･year/ton)]

気候変動は生物多様性損失の主因の一つとして、ミレ
ニアム生態系評価で挙げられている。
Urban (2015)が近年
1)の気候変動による生物種絶滅リスクの評価研究を対象にの計算：1 ton-CO2 の追加排出による 100年間での累積気温上昇量を算定する。
種ごとの絶滅リスク[, (extinction

実施したメタ分析によれば、
世界平均気温 1~4℃上昇に伴

species/year)]の推計：まずは、種ごと(n)の 100 年間(1970-

い、平均で 7.8%絶滅割合が上昇すると推計している。気2070)における面積減少率を算出する。将来の面積減少率

温と絶滅割合の関係については、固有種（大陸レベル）との算出は GCM(G)、
移動能力(M)、RCPを考慮した。
次に、非固有種間で約 2 倍、分類群間では、最も低い鳥類と最その減少率が将来にわたって、不変と仮定した場合の絶も高い両生類に大きな差が確認されている。

滅までの年数(Y)を算出する。最後に、その余命の逆数を

ReCiPe (2016) では、Urban (2015)の結果を基に算定し1 年あたりの潜在的絶滅種数とする。絶滅閾値は本研究でた絶滅割合(3.7%/℃)を採用している。しかし、これは異なの１セル面積(約 10 km2)の 1/10 に相当する 1 km2 とするる分類群や地域間の平均的な値であり、地域間、分類群間(式 4)。

2)で大きな違いが係数算定に反映することができない。

絶滅割合の推計[, (%/year)]：分類群別(裸子、被Tang et al. (2017)は種分布モデル(MaxEnt)を用いて、種ご子、シダ)に絶滅種数を集計し、評価した対象種数を割っとに種の分布変化に由来する絶滅リスク(潜在的絶滅種て、絶滅割合を出す。上記計算は RCP、移動能力(M)、GCM数)の評価方法を提案している。なお、この研究は方法の

別に行う。

3)

提案にとどまり、係数の算定に至っていない。
種ごとに評価する方法は分類群間の違いを示すことができるため、被害係数の精度向上に寄与する。なお、Tanget al. (2017)の方法を用いる場合は、全球スケールでの種分

気温 1℃あたりの種絶滅割合[, (%/oC/year)]の推計：二つ RCPにおける種絶滅割合の差分を気温上昇量の差分で除して分類群別の値を得る。
被害係数[, (extinction species/ton)]の算定：追加的気

布変化を予測する必要があり、データに対する要求が高温上昇量に分類群別の絶滅割合と世界の存在種数を乗じい。これに対して、近年は種分布予測に必要な種の分布デて、合計すると 1 ton-CO2 あたりの潜在的絶滅種数を算出

ータと気候データは整備されつつある。例えば、種分布デする。分類群別の存在種数は、IUCNより裸子、被子、シータは GBIF より、過去に観測される全球スケールにおダがそれぞれ 1,052、268,000、12,000種とした。

ける種の分布データが公開されている。過去の気温と降よって、計算式は以下のように定義した。

4)

雨量を含む気候データも整備されている。上記データを(1)活用して、全球レベルでの種絶滅リスクを考慮した CO2
絶滅リスク係数の算定が可能である。
本研究は潜在的絶滅種数を指標とし、世界の植物を対(2)象とした CO2 の種絶滅リスク係数の算定を目的とする。

(3)
2.

算定方法

(4)

CO2 の種絶滅リスク係数(extinction species/ton-CO2)は、1トン CO2 の排出に伴って生じる潜在的絶滅種数と定義し: extinction risk factor by GCM, migration capacity (extinction

た。係数は、種の分布変化の予測（移動能力の設定、将来

species/ton)

気温と降雨量の予測）に強く影響されるため、移動能力のΔT: additional temperature increment per ton 2ofemissionCO
during 100

設定（完全に移動可能と不能の両極限値）と、5 つの気候

years (oC·year/ton)

モデル別に算定する。維管束植物（裸子、被子、シダ）を: extinction ratio per

対象とし、GCM別、移動能力別の絶滅リスク係数の計算(%/oC/year)

方法は以下に示す。

N: number of species (species)

oC by GCM, migration capacity

: extinction ratio in 100 years by GCM, migration capacity and3.3 絶滅リスク係数(

)

GCM別、
移動能力別の絶滅リスク係数を(図2)に示す。

RCP (%/year)
TEMPG,RCP: temperature rise in 100 years by
CMGand RCP C)(

移動可能の係数では、0.9-1.5×10-9 (extinction species/ton)、

Yn: time to extinction of species
n from the year 1970 (year)

移動不能は、2.0-3.0×10-9 (extinction species/ton)と算定され、

2
an: distribution area of species
n in the year 2070 (km)

移動可能の約 2 倍大きかった。GCM間の差は次いで大き2)
An: distribution area of species
n in the year 1970 (kmく、最大約 1.5倍の差が算定された。種の分布変化に降雨

G: 5 GCMs

量も影響するため、からなずしも平均気温の高い GCMほ

M: Full migration, No migration

ど係数が高くにはならなかった。被子植物は面積減少率

RCP: RCP2.6, RCP8.5が相対的に小さいものの、
存在種数が 10-100倍多いため、Taxson: Pteridophyta, Gymnospermae, Angiospermae

植物係数において支配的な影響であった。シダは次いでo

大きく、裸子が最も小さかった。
結果と考察

本研究の被害係数に100年間のCO2排出量(RCP2.6:1.36

3.1 気温の増分(ΔT)

×1012 t、RCP8.5:6.63×1012 t)を乗じて、得られた潜在的1.

1 ton CO2 の追加排出による100年の累積気温上昇量は、
気候感度 1.5℃、3℃、4.5℃別にそれぞれ 2.3×10-11 (oC･

絶滅種数を植物の総種数(30 万種)で割って、100年間の絶5)滅速度を 0.5%-11%と試算した。Pereiraet al. (2010)は気候

year/ton), 3.8×10 ( C･year /ton), 5.0×10 ( C･year /ton)と変動による植物への影響を評価する文献 2 件を基に、気算定された。ReCiPe(2016)が算定した 100年間で 4.1×10

候変動による植物の絶滅速度を 0.2%-50%と推計してい11 oる。本研究の被害係数から得た値と概ね整合する。

-11 o

-11 o

-

( C･year /ton)上昇は本研究(気候感度 3℃)の値と同程度であった。
3.2 1℃あたりの種絶滅割合()

被子、裸子、シダの絶滅割合(%/℃/year)は図 1 に示す。
GCMと移動能力の違いを考慮して、100年を考えた場合、1℃あたりの絶滅割合は最小の約 0.8%/℃から最大の4.5%/℃であった。ReCiPe (2016)
が採用する値(3.7%/℃)と同程度である。
移動能力の違いは、GCM間の違いと同程度で、最大約2 倍の差が確認された。分類群間の関係について、移動可

図 2 CO2 の種絶滅リスク係数能の場合は、裸子が大きい、被子が小さく、シダは両者の間に位置した。裸子が高い要因は、面積減少率はほぼ同程

2.

まとめ

度(裸子がやや高い)だが、現在の分布面積は裸子が半分以

本研究は、気候変動に伴う種の分布変化に由来する絶上小さいためである。一方、シダは、サンプル数が少ない

滅リスクを種ごとに推計する方法を用いて、植物を対象

ものの、現在分布面積が裸子と被子より大きいことが結に CO2 の絶滅リスク係数を初めて算定した。既存研究と果に影響した。

比較して、絶滅割合と係数の双方において、妥当な結果が得られた。さらに、種ごとに評価するため、分類群間の絶滅リスクの違いが確認できた。今後は本手法を基に、植物以外の分類群を対象にした生物多様性被害係数の算定を行う予定である。
参考文献
1) Urban (2015)Science 348 (6234): 571- 573
2) ReCiPe (2016)A harmonized life cycle impact assessment
method at midpoint and endpoint level Report I:
Characterization. RIVM Report.
3) Tang et al. (2017) IJLCA. https://doi.org/10.1007/ s11367017-1319-6

図 1 種絶滅割合(%/℃/year)4) GBIF (2014) GBIF Science Committee HP
5) Pereira et al. (2010)
Scenarios for global biodiversity in the 21st century.
Science, 330,1496–1501

アジアのメガシティーの人間健康に関する緩和策・適応策の評価
Evaluation of Mitigations and Adaptations for Human Health in Asian Mega Cities○井原智彦*1)、桑山忠弘 1)、劉宇 1)、亀卦川幸浩 2)、岡田和樹 2)、山口和貴 3)、髙根雄也 4)
Tomohiko Ihara, Tadahiro Kuwayama, Yu Liu, Yukihiro Kikegawa, Kazuki Okada, Kazuki Yamaguchi, Yuya Takane
1) 東京大学, 2) 明星大学, 3) 東京電力ホールディングス, 4) 産業技術総合研究所*ihara-t@k.u-tokyo.ac.jp
1.

はじめに
気候変動に伴い、既にさまざまな健康被害が発生して• 建物の使用形態（エネルギー機器スケジュール）• 交通排熱いる 1)。気候変動は、人体の暑熱暴露を通じて熱中症や都市の幾何形状データは、東京工業大学神田研究室（推

睡眠障害などの直接影響を引き起こすほか、媒介動物の

進費 S-14-4(1)）が作成したデータを使用する。一方、建生息域の変化を通じてマラリアやデング熱など動物媒介

物データおよび交通排熱は、現地調査やコンサルタント

性感染症を拡大させたり、水や食物を介する伝染性媒体

会社からの聞き取りによって作成している。

の拡大を通じて下痢や他の感染症を増大させたり、間接(2) 都市気候・ビルエネルギーシミュレーション

影響も引き起こしている 2)。さまざまな健康被害の中で、全球気候の計算結果を上端境界、(1)のデータを下端境

現在は低栄養やマラリアといった間接影響が大きいとさ界として、ビルエネルギーモデルを内包した気候シミュ

れるが、これらは経済成長によって軽減されると見られ、レーションモデル WRF-CM-BEM 4)を動かし、都市の気

今後は熱中症を始めとした直接影響が大きなウェイトを象要素とビルのエネルギー消費量を時別に計算する。た占めていくと予測されている 1)。

だし WRF-CM-BEM は計算コストが大きいため、緩和策

健康被害は人々の集まる地域でより大きな問題となる。

や適応策が導入された多数のシナリオを計算する際には、都市人口率は増加の一途を辿っており、21 世紀に入るとWRF 計算結果を上端境界として、CM-BEM 5)を動かす。

世界の人口の過半は都市に居住するようになった 3)。現(3) 人間健康の影響評価

在人口が増加しているのは発展途上国の都市であり、具

疫学調査を実施する。調査結果を、気象観測データと体的にはデリー、北京、ジャカルタといったアジアのメ合わせて解析することにより、気象要素を変数とする直ガシティーである 3)。アジアのメガシティーは気候変動

接暑熱影響の被害関数を作成する。

のみならず人口増・都市化に伴うヒートアイランド現象(2)により計算された気象要素を被害関数に代入する

によっても気温が上昇すると考えられ、人間健康面で効ことで、シナリオ別の直接暑熱影響を評価する。

果的な適応策の導入が待ち望まれる。

(4) 緩和策・適応策のインベントリ分析・影響評価

そこで、環境省・環境研究総合推進費 S-14-4(3)を構成

緩和策・適応策の製造・廃棄段階や、(2)より算出されする著者らは、アジアのメガシティーを対象に、人間健る使用段階の消費エネルギーのインベントリ分析、ひい康に関するさまざまな緩和策・適応策の費用便益分析をては影響評価を実施することにより、緩和策・適応策の実施し、最終的には、より効果的な緩和策・適応策を設

各保護対象の環境影響を算出する。影響評価手法には計することを目標に、研究を実施している。本稿では、

LIME3 6)を使用する。

著者らが実施している研究の手法、および、これまでに(5) 統合評価得られた結果と今後の方針について概説する。

(3)による健康影響、(4)による環境影響を、対象地域住民の価値観で重み付け 7)することで、各シナリオの統合

2.

研究手法
メリットのみならずデメリットをも考慮して、対策の有効性を評価するには、環境面も考慮した費用便益分析化された環境影響を算出する。また、私的あるいは社会的コストと合算することにより、費用便益分析 8)を実施
し、各緩和策・適応策の有効性を評価する。

を実施する必要がある。そのためには、環境影響評価値の経済換算結果とコストを合算する必要がある。評価フローは次の通りである。
(1) 評価対象地域のデータベースの整備
都市気候・ビルエネルギーシミュレーションに必要となる以下のデータを作成する。
• 都市の幾何形状（街区内の建物幅、間隔、高度分布）• 建物の熱物性（壁体構成、窓面積率など）

3.

評価対象
アジアのメガシティーのうち、低緯度に位置し、かつ都市圏人口が東京-横浜に次ぐ第 2 位ともいわれるインドネシア・ジャカルタ（都市圏人口 31,760 千人）9)を評
価対象地域とする。
適応策としては、ヒートアイランド対策としても位置づけられる緑化・高反射率塗料、さらに省エネルギー効

果が見込める電気自動車・ヒートポンプ給湯機、また直照）
によるため、
適切な緑化形態を探索する必要がある。

接暑熱影響を直接改善できるエアコンなどを評価する予電気自動車は、都心を中心に朝夕に効果があり最大定である。緩和策は全球に影響を及ぼすため、代表的濃0.43℃とかなりの気温低減効果が見込め（図 2 参照）、省

度経路(RCP)を変化させて分析するが、都市特有の緩和エネルギーも期待できた。

策として上述の電気自動車・ヒートポンプ給湯機やエアコンの効率化も評価することを検討している。

5.

健康影響としては、睡眠困難と疲労を対象とする。

おわりにアジアのメガシティーにおける人間健康に関する緩和策・適応策の評価を実施した。対策の導入効果を正しく結果 10,11)4.

見積もるため、エアコンの部分負荷特性や緑化モデルを

疫学調査を実施、結果を解析し、エアコンあり・なし
別の睡眠困難と疲労の被害関数を作成した 12)。睡眠困難

改良するほか、費用便益分析に向けて、対策そのもののLCA や枠組みの整理も進めていく予定である。

は 22 時気温、疲労は日最高気温を変数とした。

また、ジャカルタ以外の都市への展開に当たってネッ

エアコン使用率向上（住宅の最大使用率 15%→90%）の効果は大きく、
排熱によって気温を最大 0.7℃上昇させクとなる建物データや直接暑熱の被害関数の汎用化についても検討していきたい。

るが、睡眠困難の障害調整生存年(DALY)を 1 か月あたり
10,000 年軽減させ、電力消費増に伴う地球温暖化・大気

謝辞

汚染の環境影響増を考慮しても、20 百万米ドルの純便益

本研究の一部は、環境省環境研究総合推進費 S-14「気が存在することがわかった。エアコンの高効率化を実施

候変動の緩和策と適応策の統合的戦略研究」（研究代表

すれば、便益を維持しつつ費用を減らせるため、純便益

者: 沖大幹・東京大学教授）の一環として実施したもの

はさらに大きくなる。

である。ここに記して謝意を表す。

屋上緑化は、都心ほど効果があり最大 0.22℃の低下が見込め、空調エネルギー消費は都市全体で 1.1%減となっ

参考文献

た。ただし導入効果は、蒸発効率や土壌層の厚さ（図 11)参World Health Organization: Quantitative risk assessmentof the effects of climate change on selected causes of death,2030s and 2050s, (2014)月積算空調エネルギー消費量[kJ/floor-m2]

20,2442)
20,220

井原智彦: 日本ヒートアイランド学会誌, 10, (2015),
pp.36–37.

3)

20,190

United Nations: World Urbanization Prospects, the 2014
revision, (2014) https://esa.un.org/unpd/wup/CD-ROM/

4)

20,160

Kikegawa Y et al: Theoretical and Applied Climatology,
177 (1–2), (2014), pp.175–193.

20,136020.12540.25

60.37580.5

100.625

土壌層の厚さ [mm]5)Ihara T et al: Applied Energy, 85 (1), (2008), pp.12–25.

6)

伊坪徳宏ほか: 第9 回日本LCA 学会研究発表会講演
要旨集, (2014), pp.262–263.

図 1 ある業務街区の土壌層と空調エネルギー消費量の関係

7)

Murakami K et al: International Journal of Life Cycle
Assessment, (2017), pp.1–16.

8)

井原智彦: 第11回日本ヒートアイランド学会全国大会予稿集, (2016), pp.114–115.

9)

Demographia: World Urban Areas 13th Annual Edition,(2017) http://demographia.com/db-worldua.pdf

10) 桑山忠弘ほか: 第 13 回日本 LCA 学会研究発表会講
演要旨集, (2018), (in press)
11) Liu Y et al: Proceedings of the 10th International
Conference on Urban Climate, (2018), (in press)
12) Ihara T and Kusama R: Proceedings of the 21stInternational Congress of Bimeteorology, (2017), (USBmemory)
図 2 電気自動車による気温低減効果マップ（18 時）

気候変動適応策としての堤防を対象としたＬＣＡを考慮した費用便益分析
A preliminary study of life cycle based cost benefit analysis for dikes
as an adaptation of climate change○小関康雄＊1)、熊野直子 2)、田村誠 2)、伊坪徳宏 1)
Yasuo Koseki, Naoko Kumano, Makoto Tamura , Norihiro Itsubo
1) 東京都市大学、2）茨城大学* ykoseki@ tcu.ac.jp
1. はじめに

浸水被害額と便益(堤防により削減される浸水被害

気候変動問題は、「緩和策」と「適応策」の両面から額)は、2010 年を基準に 2100 年の海面上昇Δh(cm)、
浸水沿岸長さ L(km)、浸水面積 A(km2)から計算した。

の検討が国際的に議論されている。
その緩和策や適応策の実現には多くの費用と時間が１）必要で、その優先順位の決定が非常に重要である 。

一方、海面上昇Δh と浸水沿岸長さ L から堤防導入の費用(C=LCC+LCA）を計算した。

筆者らは、それらの選択評価手法として、LCC とそして、図 1 のように便益（B）から費用（C）を差

LCA の両面から「限界削減費用分析（MAC）」や「費用し引いた有効な実便益（Bc）と、両者の比率（B/C）を

便益分析（CBA）」を用いて、緩和策となる「省エネ電用いて評価した。

２）

気製品」

３）

の導入効果、適応策となる「浄水器」と「海水淡水化プラント」４）の導入効果を検証してきた。

2.2 費用：C の推計
図 2 に、堤防モデル、LCC（内部コスト）、LCA（外部

一方、海面上昇等の浸水リスクに対する適応策の一コスト）の計算のためのシステム境界を示す。堤防につに堤防の設置、嵩上げが挙げられる。本研究は、LCC

は地形や予算により各種の形式があるが、今回対象とと LCA の観点から全球規模で堤防を導入した際の費用

した堤防モデルは、捨石部、ケーソン部、嵩上げ部よ便益分析（CBA）の検証結果を報告する。

り構成され、それぞれ 2m、8m、2m の合計 12m の高さ

本研究は、環境省の環境研究総合推進費（S-14）の研究の一環で実施している。

を仮定した。LCC、LCA ともに堤防の新設又は嵩上げ工
事に伴う材料製造・輸送と建設からなる製造段階のみを対象とし、使用段階と廃棄段階は微小なのでカット

2. 研究方法

オフした。なお、外部コストは LCA で算定した統合化

2.1 LCC と LCA を考慮した「費用便益分析」

値（LIME2 値）で定義した。

図 1 に、堤防を対象とした評価手法を示す。目的により複数の定義法があるが、本研究では「費用：C」として、堤防の新設または嵩上げ工事のライフサイクル
コスト：LCC（内部コストと呼称）とライフサイクル全体での環境影響コスト：LCA（外部コストと呼称）の合計で定義した。一方、「便益：B」は堤防導入により削減できる浸水被害額と定義した。

図２ 堤防の LCC、LCA のシステム境界
2.3 便益：B の推計「便益：B」の算定に利用した四栗ら５）の浸水被害額の推計方法を示す。浸水被害額は、将来の海面上昇等に関係する代表的濃度パス(RCP)と人口や GDP に関係する社会経済シナリオ(SSP)に影響される。
まず、RCP、
図１ LCC、LCA を考慮した費用便益分析

SSP シナリオから 2010～2100 年の海面上昇に伴う潜在的浸水域を特定し、浸水面積 A、浸水沿岸長さ L を計

算した。
次に、
世界 171 カ国の水害被害額（1980～2013年）、
被害国の人口（POP)と一人当たり国内総生産（GDP)との関係式を重回帰分析から求めた。
浸水する国の POP と GDP のシナリオ値から、前述の関係式を用いて 2010～2100 年の浸水被害額が計算される。こうして四栗ら５）は、2100 年の海面上昇に伴う浸水被害額が RCP8.5-SSP１（持続可能社会シナリオ）で約 45 兆円、RCP4.5-SSP3（分断社会シナリオ）
で約 15 兆円になると推計した。
これら RCP/SSP シナリオの組み合わせた被害額等か

図３ 費用便益分析(全球レベル)

ら、堤防を導入した場合に軽減される浸水被害額を便益として求めた。

両方のケース共に、LCC と LCA を考慮した費用(C)を差し引いても浸水被害の低減額（実便益：Bc）が大き3. 研究結果と検討

くなり、全球規模で評価した場合に堤防の導入は浸水

3.1

被害に対して経済合理的なことが明らかになった。さLCC と LCA の結果

表 1 に、堤防 1km 当たりの嵩上げ(2m)工事の場合のLCC と LCA の原単位の計算結果（億円/km）を示す。

らに、便益/費用（B/C）比の評価でも、両者共に１以上となり、その効果が大きいと評価された。その効果(B/C)は、被害を大きく見積もるケース 2 がケース 1

表１ 堤防嵩上げの LCC と LCA 結果（億円/km）

より大きい（8.8＞5.2）。
4.まとめ
気候変動適応策として、LCC と LCA を考慮した費用
便益分析（CBA）に基づき、海面上昇による浸水被害を防ぐための堤防の導入効果を全球レベルで検討した。
その結果、有効な実便益（Bc＝便益―費用）と便益/
費用（B/C）比の指標から、堤防による浸水被害抑制策には経済合理性があることが示唆された。
今後は、本評価手法を用いて、地域性を考慮した国ごとの堤防の適応効果を試算するとともに、LCC、LCA

その結果、堤防の嵩上げ（2m）では、堤防１km 当たりの内部コスト(LCC)は 1.91 億円/km、外部コストと被害額の推定精度を向上させ、本評価法の代表性と妥当性を検討する予定である。

(LCA)は 0.58 億円/km で、合計のコスト原単位は 2.49
億円/km である。原単位の内訳は、上部工の工事に比5.引用文献べ輸送の影響は少なく(2～14％）、外部コスト(LCA)に

1)環境省：気候変動の影響への適応計画,2015.11.27

比べ内部コスト(LCC)が支配的(77%)である。このコス

閣議決定

ト原単位（嵩上げ 2m）を用いて、海面上昇Δh(cm)と2)小関ら：LCA を活用した気候変動緩和策の限界削減

浸水沿岸長さ L(km)の値から、費用(C=LCC+LCA：億円）

費用分析評価の一試行,第 11 回日本 LCA 学会研究が計算できる。

発表会,（B3-06）2016.3
3)小関ら：気候変動適応策としての浄水器を対象とし

3.2 堤防の費用便益分析（CBA）
図 3 に堤防の費用便益分析（CBA）の評価結果を示た費用便益分析,第 12 回日本 LCA 学会研究発表会,（B1-20）2017.3

す。ここでは、2010 年を基準に 2100 年の予測値に対

4)小関ら：「気候変動適応策」としての海水淡水化プラ

して、ケース 1(RCP4.5 と SSP3)とケース 2(RCP8.5 とントの環境影響評価,第 51 回日本水環境学会年会,

SSP1)の 2 つの評価結果を示した。

（1-E-11-1）2017.3
5)四栗ら(2017)：RCP/SSP シナリオに基づく全球沿岸域での海面上昇による浸水影響評価,土木学会論文
集Ｇ(環境) ,73(5),369-376