Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
表 7 イサザ豊度に影響する要因の単回帰分析およびステップワイズ重回帰分析

独立変数	ステップワイズ重回帰分析
β	T	P
冬季の沖合底層溶存酸素濃度	0.46	3.89	0.001
沖合表層水温が17℃を下回る時期	-0.27	-2.30	0.03
沿岸水温が20℃を上回る時期	0.40	3.38	0.03
餌資源競争者アユの豊度（冬季底層溶存酸素濃度に対する残差）	—	—	—
捕食者ビワマスの豊度（冬季底層溶存酸素濃度に対する残差）	—	—	—
自由度調整済みR²=0.44
F=11.6, P=0.0001

表7に示されるように、イサザの個体群変動に影響する要因間で、冬季の底層貧酸素化は大きなインパクトを及ぼすことが明らかとなった。これまで、温暖化に伴う底層貧酸素化が底生動物に負の影響をもたらすことは多くの研究者によって指摘されてきた。本研究は、50年以上に亘る長期観測データを用いて、湖沼生物が底層の貧酸素化で個体群を減少させる直接的な証拠を提示することに成功した。

また、イサザに特有な温暖化影響として、秋季の沖合表層水温レジームが本魚の繁殖フェノロジーを攪乱する生理的メカニズムについてさらなる検討をおこなった。水温が周年安定した湖底に生息するイサザは日周鉛直回遊を行うことによって表層水温を毎夜経験し、その水温変化から季節を読み取るユニークな生理的メカニズムを持つことが実験的に示されている $ ^{10)} $ $ ^{11)} $ 。Takahashiの野外観察および飼育実験 $ ^{10)} $ , $ ^{11)} $ によると、イサザが卵黄形成を開始する表層水温の閾値は17℃前後である。この仮説が正しいならば、秋季表層水温の低下時期が遅くなると卵成熟の開始が遅れるため、春季の産卵シーズンの生殖腺の発達が不十分となることが予測される。この仮説を検証するために、秋季表層水温が17℃を下回る時期と翌春のイサザ成熟雌の卵サイズの関係を調べた。解析の結果、秋季の水温低下が遅れると産卵直前の雌の生殖腺内卵サイズが低下することが明らかとなった（ステップワイズ重回帰分析、β=-0.23、t=-5.69、P=0.001）。さらに、産卵量の指標となる生殖腺指数も秋季の沖合水温低下が遅れると有意に減少した（ステップワイズ重回帰分析、β=-0.32、t=-8.19、P=0.001）。また、生殖腺指数が低下すると当年のイサザ豊度が減少する有意な傾向が認められたことから（ $ r^{2}=0.53,\ P=0.001 $ ）、秋季表層水温の低下はイサザの卵黄形成開始の遅延を介して、再生産を減少させると結論された。したがって、仮説3は強く支持された。

3つ目の要因として、春季の沿岸水温上昇の早期化もイサザの個体群変動に影響した。Hidaka & Takahashiは、繁殖資源である湖岸礫をめぐって競争関係にある近縁種トウヨシノボリの繁殖が20℃で開始され、トウヨシノボリによる繁殖干渉がイサザ雄による卵保護活動を阻害することを報告した $ ^{12)} $ 。本研究は種間競争に関する直接的な行動観察データをもたないが、先行研究による状況証拠から判断して仮説4は尤もらしい要因と考えられる。

以上、回帰モデルに採択された3つの変数は全て温暖化に関連した物理要因であり、今後の温暖化の進行に伴って、イサザの個体群を減少させる原因となる恐れが危惧された。本研究の特筆すべき成果は、イサザへの温暖化影響が貧酸素に対する単純な呼吸生理学的応答のみならず、繁殖フェノロジーの生理的メカニズムや温度媒介型競争による生態的メカニズムなどが絡んだ複雑なプロセスによってイサザの個体群を減少させることを明らかにしたことである。今回の解析では、イサザの競争者や捕食者の効果は直接要因として取り込まれなかったが、これらの沖合種もまた冬季底層貧酸素化の影響を受ける可能性が示唆された。溶存酸素濃度を介した種間相互作用は、琵琶湖に生息する在来魚ニゴロブナと外来魚オオクチバスで報告されている $ ^{16} $ 。ビワマスと琵琶
湖産アユも固有種あるいは準固有種であり、これらの種についても温暖化影響に関する詳細な調査が急務である。

## （４）温暖化による湖沼生物の絶滅リスク評価

研究項目（3）による解析結果に基づいて、温暖化に対するイサザ個体群の絶滅リスク評価を実施した。物理環境の将来予測に先立ち、現在から1950年まで遡った過去の環境変動をサブテーマ1の流動場－生態系モデルを用いてどの程度再現可能か検証した。バリデーションの結果、過去60年間における秋季の沖合表層水温の低下時期および春季の沿岸水温上昇時期の再現性は極めて高いことが確認された。また、流動場－生態系モデルにより推定された底層貧酸素水塊発生規模（溶存酸素濃度各種閾値以下の格子の累積日数）を用いてイサザの個体群変動の説明力を比較したところ、湖底上1.25 mの溶存酸素濃度閾値を4 mg O₂ L⁻¹に設定したとき有意にイサザの個体群変動を説明することができた（r=0.29, P=0.04）。

これら3つの物理環境変数を用いて、個体群変動を推定する重回帰モデルを以下のように構築した（式1；調整済み $ R^{2}=0.38,\quad F=9.54,\quad P=0.001 $ ）。

イサザ豊度 = -0.44 * [4 mg O₂ L⁻¹ 以下の累積格子数を log₁₀(5 + a) 変換]

-0.32 * [秋季沖合表層水温低下時期] + 0.18 * [春季沿岸水温上昇時期] (式1)

図７３つの温暖化シナリオ下で予測されたイサザ個体群変動および過去の実測値（-〇-線）。

本モデルを用いて、3つの温暖化シナリオ下で2100年までのイサザの個体群変動を予測した（図7）。シナリオ1（現状維持）では、2018年にイサザ豊度が0を下回り、以後、0近傍で周期的な変動を繰り返した。この周期変動は、太平洋10年規模振動（PDO）として知られる気候レジームシフトをモデルに組み込んだことによるものである。本モデルは線形回帰によってイサザ豊度を推定し
ているため、条件によってはマイナスの値を取りうるが、実際の個体群密度は0近くに収束すると考えられる。本モデルは従属変数に個体群密度を用いていないため、明示的にイサザ個体群の絶滅を定義することができない。しかし、個体群密度が低レベルで長期間推移すると確率的な絶滅リスクが増加する。したがって、たとえ現状の温暖化レベルが維持されたとしても、イサザ豊度が0を下回る年が何年間か続くと気候レジームシフトの温暖期に絶滅リスクが増加する恐れがある。一方、シナリオ2(2.5℃上昇)とシナリオ3（5.0℃上昇）では、それぞれ2057年と2037年以降、イサザ豊度が0以下から全く回復しなかった。本結果は、最悪から中庸の温暖化シナリオにおいて、早くとも今世紀中にイサザ個体群が絶滅する蓋然性がきわめて高いことを示唆する。

続いて、シナリオ3（5.0℃上昇）の下で、流域の栄養塩負荷削減がイサザ個体群の絶滅リスクを緩和する効果を検討した（図8）。栄養塩の負荷削減を高めると、イサザ豊度が相対的に上昇する傾向が認められた。しかし、依然としてイサザ豊度が0を下回る年が多く、最悪の温暖化シナリオの下では、栄養塩負荷削減の効果はあまり期待できそうになかった。対照的に、現状維持や中庸な温暖化シナリオの下では、ある程度、絶滅リスクを緩和する効果が期待できるかもしれない。

図8 温暖化シナリオ3の下で流域の栄養塩を0、25、50%削減した場合に予測されるイサザの個体群変動と実測値（-O-線）

前述のように、本モデルは個体群動態を明示的に扱ったモデルではないので、温暖化によるイサザの絶滅確率を厳密に推定することができない。したがって、本研究による基礎モデルを改良して個体群存続可能性解析（PVA）に基づく予測モデルを構築し、イサザの絶滅リスクを量的に評価することが今後の課題となるだろう。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義
溶存酸素動態研究により、琵琶湖深水層における酸素消費について、湖底堆積物によるものが大きな割合を示すことが示唆された。これは、霞ヶ浦のように浅い湖においては不思議ではないが、琵琶湖のような深い湖では驚くべき現象である。我々の用いた研究手法は他にエリー湖において行われた例があるが、わずかなデータを元にした推定であるため、本研究が世界で初めて綿密な検討をした結果となった。今後検討を重ねて研究手法を確立することにより、他の湖にも応用できる手法を提示することができる。

大型淡水湖沼（琵琶湖）の堆積物－湖水境界層の窒素除去機能についての評価を試みた。琵琶湖では、堆積物は脱窒により硝酸イオンを除去するシステムとして機能していることが示唆された。しかし、湖底近傍が無酸素化すると、堆積物－湖水境界層における硝化－脱窒系がうまく機能しなくなり窒素除去効率が低下する上、アンモニウムイオンの溶出も活発になることから、窒素の内部負荷が加速することが示唆された。本研究で得られた成果は、大型湖沼の生態系・水質モデルのパラメータ設定において有益な情報を提供する。

また、イサザの温暖化影響評価は、従来の湖沼生物の温暖化影響に関する研究に不足していた過去資料に基づく実証データを提供した点が特筆すべき成果である。従来の研究の主流は気候変動と個体群変動の相関を現象論的に記述するものや、温度ニッチ概念に基づく外挿法によって将来の生息分布域を予測するものであった。長期野外データに基づいて湖沼生物の個体群変動メカニズムを解明した本研究は、大型湖沼における生物の温暖化影響が水温上昇・貧酸素化に関連した生理的プロセスだけでなく、湖沼物理構造の変化を介した生態的プロセスとの複合効果によってもたらされることを実証した初めての報告事例として意義深い。

## （２）地球環境政策への貢献

琵琶湖において溶存酸素の消費の多くが堆積物中で行われているということが本当であれば、通常湖沼環境の改善方法として採用される栄養塩の負荷削減といった手法では、酸素消費の大きな部分を占めている堆積物中の酸素消費を直接的には削減出来ないことになる。すなわち、堆積物への有機物供給を削減することで堆積物の酸素消費を減らすという間接的な対策が必要になり、短期的な対処法は難しいということになる。地球温暖化という徐々に進行する現象を受けて長期的な展望をもった政策の必要性が問われる。

琵琶湖北湖の堆積物－湖水境界層における窒素除去機能に関して、本研究により得られた成果は、サブテーマ1において構築を進めた生態系・水質モデルの精度向上に寄与した。

また、各種温暖化シナリオ下でイサザの個体群変動を推定するモデルを構築することによって、湖沼生物の絶滅リスクを評価する基礎モデルを構築することができた。さらに、社会適応策として、流域の負荷削減を実施した場合の費用対効果をシナリオ間で比較する際の客観的判断材料を提示することができた。このモデルを応用することによって、固有種イサザのみならず、湖沼生物の多様性保全に資する温暖化適応施策と順応的生態系管理への提言が可能となるだろう。

### 6 \. 引用文献

1) Yoshimizu, C., Yoshiyama, K., Tayasu, I., Koitabashi, T. and Nagata, T. Vulnerability of a large monomictic lake (Lake Biwa) to warm winter event. Limnology. 11: 233–239.

2) Quay, P.D., Wilbur, D.O., Richey, J.E., Devol, A.H., Benner, R. and Forsberg, B.R.
(1995) The $ {}^{18}O:{}^{16}O $ of dissolved oxygen in Amazon Basin: Determining the ratio photosynthesis rates in freshwaters. Limnology and Oceanography. 40: 718–729.

3) Carignan, R., Blais, A.-M. and Vis, C. (1998) Measurement of primary production and community respiration in oligotrophic lakes using the Winkler method. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 55: 1078-1084.

4) Holmes, R.M., Aminot, A., Kérouel, R., Hooker, B.A. and Peterson, B.J. (1999) A simple and precise method for measuring ammonium in marine and freshwater ecosystems. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences. 56: 1801-1808.

5) 西条八東・三田村緒佐武（1995）「新編湖沼調査法」講談社サイエンティフィク

6) Sigman, D. M., Casciotti, K. L., Andreani, M., Barford, C., Galanter, M. and Böhlke, J. K. (2001) A bacterial method for the nitrogen isotopic analysis of nitrate in seawater and freshwater. Analytical Chemistry. 73: 4145-4153.

7) Casciotti, K.L., Sigman, D.M., Galanter Hastings, M., Böhlke, J.K. and Hilkert, A. (2002) Measurement of the oxygen isotopic composition of nitrate in seawater and freshwater using the denitrifier method. Analytical Chemistry. 74: 4905-4912.

8) Ficke, A. D., Myrick, C. A. and Hansen, L. J. (2007) Potential impacts of global climate change on freshwater fisheries. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 17, 581-613.

9) O'Reilly, C. M., Alln, S. R., Plisnier, P.-D., Cohen, A. S. and McKee, B. A. (2003) Climate change decreases aquatic ecosystem productivity of Lake Tanganyika, Africa. Nature. 424: 766–768.

10) Takahashi, S. (1981) Sexual maturity of the Isaza, Chaenogobius isaza III. Effects of water temperature on vitellogenesis. Zoological Magazine. 90: 265-270.

11) Takahashi, S. (1982) Sexual maturity of the Isaza, Chaenogobius isaza IV: vitellogenesis and the subjective diel thermoperiod caused by vertical migration. Zoological Magazine. 91: 29-38.

12) Hidaka, T. and Takahashi, S. (1987a) Effects of temperature and daylength on gonadal development of a goby, Rhinogobius brunneus (orange type). Japanese Journal of Ichthyology. 34: 361-367.

13) Hidaka, T. and Takahashi, S. (1987b) Reproductive strategy and interspecific competition in the lake-living gobid fish Isaza, Chaenogobius isaza. Journal of Ethology. 5: 185-196.

14) Miura, T. (1966) Competitive influence of Isaza, Chaenogobius isaza, on Ayu, Plecoglossus altivelis, in Lake Biwa. Research in Population Ecology. 8: 37-50.

15）永田俊・宮島利宏（編）（2008）「流域環境評価と安定同位体」京都大学学術出版会

16) Yamanaka, H., Kohmatsu, Y., and Yuma, M. (2007) Difference in the hypoxia tolerance of the round crucian carp and largemouth bass: implications for physiological refugia in the macrophyte zone. Ichthyological Research. 54: 308-312.

## 7 ．国際共同研究等の状況
特に記載すべき事項は無い。

## 8 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（查読有）>

1) Yoshimizu, C., Yoshiyama, K., Tayasu, I., Koitabashi, T. and Nagata, T. (2010) Vulnerability of a large monomictic lake (Lake Biwa) to warm winter event. Limnology. 11: 233-239.

2) Maki, K., Kim, C., Yoshimizu, C., Tayasu, I., Miyajima, T. and Nagata, T. (2010) Autochthonous origin of semi-labile dissolved organic carbon in a large monomictic lake: Carbon stable isotopic evidence. Limnology. 11: 143-153.

## 〈査読付論文に準ずる成果発表〉

該当せず

## くその他誌上発表（査読なし）>

1）奥田昇、野鳥、73、11、30－31（2008）「失われゆく琵琶湖の生物多様性」

## （2） 口頭発表（学会）

1）陀安一郎、由水千景、永田俊：日本陸水学会第73回大会（2008）「琵琶湖北湖沖合における溶存酸素の消費過程：酸素消費に伴う酸素同位体分別係数測定実験より」

2) Tayasu, T., Yoshimizu, C., Kim, C., Maki, K., Nishimura, Y., Goto, N. and Nagata, T.: The 4th International Symposium on Isotopomers (2008) “Estimation of oxygen consumption in Lake Biwa using oxygen isotope ratio ( $ \delta^{18}O $ ) of dissolved oxygen.”

3) Tayasu, T., Yoshimizu, C., Kim, C., Maki, K., Nishimura, Y., Goto, N. and Nagata, T.: ASLO Aquatic Sciences Meeting (2009) "Estimation of oxygen consumption in lake Biwa, the largest lake in Japan, using oxygen isotope ratio of dissolved oxygen."

4) Okuda, N., Sakai, Y. and Kumagai, M.: Lake Biwa Symposium (2009) "Impacts of global warming on an endemic fish in Lake Biwa"

5）陀安一郎・由水千景・永田俊：日本陸水学会第74回大会（2009）「琵琶湖北湖深水層における酸素消費に対する堆積物の寄与」

6）奥田昇・酒井陽一郎・熊谷道夫：第42回日本魚類学会年会（2009）「温暖化に翻弄される琵琶湖固有種イサザ」

7）由水千景，陀安一郎，永田俊：日本陸水学会第75回大会（2010）「湖底近傍における無酸素化が堆積物－湖水境界層におけるリン動態に及ぼす影響」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項は無い。
（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

1）シンポジウム「迫り来る温暖化から魚類を救え！－魚類学者たちの挑戦－」第42回日本魚類学会、2009年10月、東京海洋大学

（５）マスコミ等への公表・報道等

1）第42回日本魚類学会における温暖化に関するシンポジウムの主催に関連して「月刊ダイバー」の取材があり、「エコ・リポート」としてシンポジウムの内容が紹介された（月刊ダイバー、2010年1月号、343号：164-165）。

（6）その他

特に記載すべき事項は無い。
# 平成 23 年度環境研究総合推進費補助金 総合研究報告書

レアメタル再資源化総合システム評価技術開発

(K2128、K22092、K2321)

平成24年5月

(代表研究者) 東北大学多元物質科学研究所 中村 崇
補助事業名 平成 23 年度環境研究総合推進費補助金 研究事業

所管 ___ 環境省

国庫補助金 62,081,000 円

研究課題名 レアメタル再資源化総合システム評価技術開発

研究期間 平成21年4月1日～平成24年3月31日

代表研究者名 中村 崇（东北大学多元物质科学研究所）

研究分担者名 柴田 悦郎（東北大学多元物質科学研究所）

飯塚淳（東北大学多元物質科学研究所）

岡部徹（東京大学生産技術研究所）

溝口照康（東京大学生産技術研究所）

安達毅（秋田大学国際資源学校教育研究センター）

板明果（宫城大学）
## 目次

1. 研究目的.....1
2. 研究方法.....3
2.1 3カ年間の研究スケジュール.....3
3. 研究結果.....5
3.1 レアメタルの社会蓄積量（最大回収ポテンシャル量）.....5
4. 素材戦略モデルを用いたシミュレーション分析結果.....19
4.1 素材戦略モデルの概要.....19
4.2 シナリオ設定.....22
(ア) 各種設定.....22
(イ) 自動車エンジン・電池性能.....22
(ウ) 車の重量.....23
(エ) 制約条件.....24
4.3. 推計シナリオ.....24
(ア) 燃費向上シナリオ.....24
(イ) 原油価格変動シナリオ.....25
(ウ) 自動車需要変動シナリオ.....25
(エ) 電池技術向上シナリオ.....26
4.4. シナリオ分析結果.....27
1) ベースシナリオ.....27
2) 燃費向上シナリオ①結果.....30
3) 燃費向上シナリオ②.....32
4) 燃費向上シナリオ③.....34
5) 燃費向上シナリオ④.....36
6) 燃費向上シナリオ⑤.....38
7) 原油価格変動シナリオ①.....40
8) 原油価格変動シナリオ②.....42
9) 原油価格変動シナリオ③.....44
10) 原油価格変動シナリオ④.....46
11) 原油価格変動シナリオ⑤.....48
12) 原油価格変動シナリオ⑥.....50
13) 需要量変動シナリオ①.....52
14) 需要量変動シナリオ②.....54
15) 需要量変動シナリオ③.....56
16) 需要量変動シナリオ④.....58
17) 需要量変動シナリオ⑤.....60
18) 需要量変動シナリオ⑥.....60
19) 需要量変動シナリオ⑦.....60
20) 需要量変動シナリオ⑧.....62
21) 需要量変動シナリオ⑨.....64
22) 需要量変動シナリオ⑩.....66
23) 需要量変動シナリオ⑪.....68
24) 需要量変動シナリオ⑫.....70
25) 電池技術向上シナリオ①.....72
26) 電池技術向上シナリオ②.....74
27) 電池技術向上シナリオ③.....76
28) 電池技術向上シナリオ④.....78
29) 電池技術向上シナリオ⑤.....80

4.5. シナリオ分析結果のまとめ.....82
(ア) 燃費向上シナリオ.....82
(イ) 原油価格変動シナリオ.....83
(ウ) 需要量変動シナリオ.....83
(エ) 電池技術向上シナリオ.....84
(オ) リチウム需要量の比較.....84

研究発表.....87
## 表目次

表 4-1 各車種の燃費設定 ..... 22
表 4-2 自動車用電池の一台当たりリチウム使用料 ..... 23
表 4-3 ベースシナリオの T5 における CO₂ 排出量推計 ..... 29
表 4-4 燃費向上シナリオの T5 における CO₂ 排出量推計 ..... 82
表 4-5 原油価格変動シナリオの T5 における CO₂ の排出量推計 ..... 83
表 4-6 生産量変動シナリオの T5 における CO₂ の排出量推計 ..... 84
表 4-7 電池技術向上シナリオの T5 における CO₂ 排出量推計 ..... 84
表 4-8 HV・EV が増加した時の T5 におけるリチウム需要増加予測 ..... 85
## 図目次

図 3-1 本研究において仮定する累積廃棄台数の推移例 ..... 5
図 3-2 製品を通じた各元素の社会蓄積量（1） ..... 6
図 3-3 製品を通じた各元素の社会蓄積量（2） ..... 7
図 3-4 製品を通じた各元素の社会蓄積量（3） ..... 8
図 3-5 製品を通じた各元素の社会蓄積量（4） ..... 9
図 3-6 製品を通じた各元素の社会蓄積量（5） ..... 10
図 3-7 製品を通じた各元素の社会蓄積量（6） ..... 11
図 3-8 製品を通じた各元素の社会蓄積量（7） ..... 12
図 3-9 製品を通じた各元素の社会蓄積量（8） ..... 13
図 3-10 製品を通じた各元素の社会蓄積量（9） ..... 14
図 3-11 製品を通じた各元素の社会蓄積量（10） ..... 15
図 3-12 製品を通じた各元素の社会蓄積量（11） ..... 16
図 3-13 製品を通じた各元素の社会蓄積量（12） ..... 17
図 4-1 物量マトリックス概念図 ..... 19
図 4-2 本研究の CO₂ 排出量の積算範囲 ..... 20
図 4-3 各車種の CO₂ 排出量 ..... 22
図 4-4 素材戦略モデル内の車種別重量設定 ..... 23
図 4-5 燃費変動シナリオにおける GV の燃費変動 ..... 24
図 4-6 原油価格変動シナリオにおける原油価格変動 ..... 25
図 4-7 ベースシナリオのコスト最小化の分析結果 ..... 28
図 4-8 ベースシナリオの CO₂ 最小化の分析結果 ..... 29
図 4-9 燃費向上シナリオ①のコスト最小化の分析結果 ..... 30
図 4-10 燃費向上シナリオ①の CO₂ 排出量最小化の分析結果 ..... 31
図 4-11 燃費向上シナリオ②のコスト最小化の分析結果 ..... 32
図 4-12 燃費向上シナリオ②の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 33
図 4-13 燃費向上シナリオ③のコスト最小化の分析結果 ..... 34
図 4-14 燃費向上シナリオ③の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 35
図 4-15 燃費向上シナリオ④のコスト最小化の分析結果 ..... 36
図 4-16 燃費向上シナリオ④の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 37
図 4-17 燃費向上シナリオ⑤のコスト最小化の分析結果 ..... 38
図 4-18 燃費向上シナリオ⑤の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 39
図 4-19 原油価格変動シナリオ①のコスト最小化の分析結果 ..... 40
図 4-20 原油価格変動シナリオ①の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 41
図 4-21 原油価格変動シナリオ②のコスト最小化の分析結果 ..... 42
図 4-22 原油価格変動シナリオ②の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 43
図 4-23 原油価格変動シナリオ③のコスト最小化の分析結果 ..... 44
図 4-24 原油価格変動シナリオ③の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 45
図 4-25 原油価格変動シナリオ④のコスト最小化の分析結果 ..... 46
図 4-26 原油価格変動シナリオ④の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 47
図 4-27 原油価格変動シナリオ⑤のコスト最小化の分析結果 ..... 48
図 4-28 原油価格変動シナリオ⑤の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 49
図 4-29 原油価格変動シナリオ⑥のコスト最小化の分析結果 ..... 50
図 4-30 原油価格変動シナリオ⑥の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 51
図 4-31 需要量変動シナリオ①のコスト最小化の分析結果 ..... 52
図 4-32 需要量変動シナリオ①の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 53
図 4-33 需要量変動シナリオ②のコスト最小化の分析結果 ..... 54
図 4-34 需要量変動シナリオ②の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 55
図 4-35 需要量変動シナリオ③のコスト最小化の分析結果 ..... 56
図 4-36 需要量変動シナリオ③の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 57
図 4-37 需要量変動シナリオ④のコスト最小化の分析結果 ..... 58
図 4-38 需要量変動シナリオ④の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 59
図 4-39 需要量変動シナリオ⑦のコスト最小化の分析結果 ..... 60
図 4-40 需要量変動シナリオ⑦の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 61
図 4-41 需要量変動シナリオ⑧のコスト最小化の分析結果 ..... 62
図 4-42 需要量変動シナリオ⑧の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 63
図 4-43 需要量変動シナリオ⑨のコスト最小化の分析結果 ..... 64
図 4-44 需要量変動シナリオ⑨の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 65
図 4-45 需要量変動シナリオ⑩のコスト最小化の分析結果 ..... 66
図 4-46 需要量変動シナリオ⑩の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 67
図 4-47 需要量変動シナリオ⑪のコスト最小化の分析結果 ..... 68
図 4-48 需要量変動シナリオ⑪の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 69
図 4-49 需要量変動シナリオ⑫のコスト最小化の分析結果 ..... 70
図 4-50 需要量変動シナリオ⑫の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 71
図 4-51 電池技術向上シナリオ①のコスト最小化の分析結果 ..... 72
図 4-52 電池技術向上シナリオ①の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 73
図 4-53 電池技術向上シナリオ②のコスト最小化の分析結果 ..... 74
図 4-54 電池技術向上シナリオ②の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 75
図 4-55 電池技術向上シナリオ③のコスト最小化の分析結果 ..... 76
図 4-56 電池技術向上シナリオ③の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 77
図 4-57 電池技術向上シナリオ④のコスト最小化の分析結果 ..... 78
図 4-58 電池技術向上シナリオ④の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 79
図 4-59 電池技術向上シナリオ⑤のコスト最小化の分析結果 ..... 80
図 4-60 電池技術向上シナリオ⑤の CO₂ 最小化の分析結果 ..... 81
図 4-61 各シナリオのリチウム量比較 ..... 85
### 1. 研究目的

近年のハイテク製品のかなりの部分に、白金、希土類、タングステンなどのレアメタルが使用されている。それらの資源は特定の国で産出され、その供給は産出国の経済や社会状況に大きく依存している。特に、希土類、タングステンは中国にほとんどを依存しており、中国の政策が輸出総量規制へ変換したことから供給不安が生じている。その一方で、我が国では多くの工業製品が製造・消費されており、それらの中には多くのレアメタルが使用されてきた。こうした背景から、我が国においても、日本の産業構造上レアメタルの資源確保については十分な認識がされている。

資源確保のための一対策として、都市鉱山の考え方があげられる。都市鉱山の重要性については喧伝されている。国家戦略としても、安定的なレアメタル確保に向けて使用済み製品からのリサイクルの重要性を一つの柱として掲げている。しかしながら、産業並びに一般廃棄物からのレアメタル回収はほとんどなされていない。その原因は多々考えられているが、対象となる廃棄物の種類の多さ、またその分野、レアメタル元素による回収技術の違いなどあまりにも問題として把握すべき対象が多く、どのように具体性をもって研究開発のリソースを投入してよいのか、判断できない状態が続いていることが挙げられる。

そのような状況を示唆している一つの事例として、以下の取り組みが挙げられる。現在、環境省と経済産業省の府省連携で小型電気・電子機器の回収にかかわる試験が行われている。将来的なレアメタル回収を見据えたこの取組みは、社会的にも大変意義深いものであることは間違いない。しかしながら、ここでの試験対象は廃小型電子機器に限定されている。明確にはなっていないものの産業機器や自動車からの廃棄物に含まれているレアメタルの方が量的に多い可能性もある。効率的なレアメタルの回収を目指し、定量的な分析をもとに回収ターゲットをより明確に絞込むことも必要だろう。

さらに、レアメタルは従来のベースメタルリサイクルとは異なり、国内に再資源化施設がまったくない元素もある。そのため、既存プロセスでの対応が難しいなど、定性的には問題・課題点が指摘されている。先述してきたように、レアメタルの回収・再生に向けては数多くの不明点・課題点があるにも関わらず、これまで、どのような分野にどの程度の開発リソースをかければ問題解決の方向性が示されるか、充分に明確にされてきていない。最近急速に回収・再資源化の機運が高まり、研究開発が行われているものの、研究が個々の技術開発に偏っている傾向がある。そのため、全体を俯瞰してどこに再資源化の問題点があるのかは未だ明確になっていない。社会システムも含めこれからの研究リソースを、どの分野にどの程度集中させるべきか方向性を示すことが今後一層重要となる。

本研究ではこうした問題意識を背景に、レアメタル回収・再生に向けた問題点を整理し、現在種々な組織で行われている研究開発リソースを効率活用することを目指す。まず、既存研究の分析値などを参考に、各種廃棄物からのレアメタル再資源化ルートの社会システムの問題点、ならびに技術課題を明らかにし、それぞれの廃棄物のレアメタル再資源化のボトルネックを明らかにする。さらに、廃棄物中のレアメタル回収ポテンシャル量を明らかにし、
レアメタル再資源化ルート構築に向けた研究を行う。

また、レアメタル再資源化の効率的研究リソース投入を政策的に行うことを目的として、総合評価基準の提案、ならびにその手法の確立を目指す。総合評価基準の提案に向けて、異なる専門の学識経験者による委員会を設置し、検討を行う。また、委員会における研究成果を広く公表することを目的とし、シンポジウムを開催する。シンポジウムの開催は、研究成果を発信する役目を担うと同時に、これまでレアメタル回収技術に関する研究分野が多岐にわたるために分散していた研究者をまとめる働きを持つことから、本研究終了後には新たな研究者・技術者の横断的なコミュニティができると期待される。こうした相互の情報交換が、レアメタル回収技術に関する研究分野の発展に大きく貢献し、最終的には循環型社会構築へと大きく貢献すると期待できる。
### 2. 研究方法

まず、レアメタルの回収・再生を考える際、その回収対象は具体的なレアメタルでなく廃製品・廃棄物となる。したがって、本研究では具体的な回収対象を、

➢ 一般廃棄物の粗大ごみ、

➢ 家電リサイクル法で取り扱う対象物、

➢ 小型廃電気・電子機器、

➢ 廃自動車、

➢ 廃産業機械（PC サーバなどを含む）、

その他

と分類し、そこから排出されるレアメタル量の推計を行う。推計対象レアメタルは、希土類元素、タングステン、インジウム、白金類、タンタル、リチウム、コバルト、金、銀、銅などとする。

### 2.1 3 カ年間の研究スケジュール

本研究では、研究期間3カ年間をかけて廃小型電気・電子機器、家電リサイクル法品目、廃自動車、廃産業機器などの収集ポテンシャル量や回収技術などの基礎情報を収集し、国内の廃棄物からの回収ポテンシャルを明らかにすることを目標としている。不明な部分については、より集中的な研究開発が今後重要となってくると考えられる。本研究を通じて不明部分を明確にすることで、循環型社会構築に向けた研究開発施策を提案する基礎的な情報源となると期待できる。

## 研究計画1年目

まず、環境省と経済産業省の府省連携プロジェクトでの対象物でもある小型電気・電子機器とそれに近い家電リサイクル法関連品目について廃棄量とレアメタル含有量を文献値から整理し、資源化ポテンシャル量の推計を行う。これらの詳細データの収集・整理・蓄積は、今後この分野の廃棄物を対象にWIOモデルを用いて再資源化時のLCA評価を行うための基礎データとなる貴重なデータの蓄積となる。また、関連研究に関係するシンポジウムを開催し、多くの研究者からの最先端の情報収集を行う。

## 研究計画 2 年目

研究計画1年目の成果を踏まえ、調査対象を廃自動車へと展開する。特に廃自動車は、今後一段と環境対応のためのハイブリッド化、電気化が進むと予想されることから、レアメタル使用量が総体的に増加すると予想される。このとき、従来型の鉄回収のための現行システムとプロセスが大きく変換する可能性がある。これらの点を見極めるために、研究計画2年目には、調査対象を廃自動車に特化する。廃小型電気・電子機器と合わせて、廃自動車に対しても再資源化時のLCA評価が可能となるシミュレーションモデルを用い $ CO_{2} $ 排出量に及
ぼす効果等を推計する。また、研究計画1年目同様に、関連テーマでシンポジウムを開催し、可能な限り最新の情報の収集に努める。また、多軸の評価項目を合理的に定量化する手法についても検討を加える。

## 研究計画 3 年目

最終年度では、新たに調査対象として追加するのは廃産業機器とする。ただし、この検討過程で、新たに対象項目として挙げた方がいい対象製品がある場合には追加することを適宜検討する。追加がない場合には、研究計画1年目、2年目で調査した小型電気・電子機器とそれに近い家電リサイクル法関連品目、廃自動車に関するデータの再検証を進め、評価の精度を上げる。

最終年度であることから本研究テーマに関する国際シンポジウムを開催し、研究開発としての評価を受けながら、新たな情報収集を行う。
### 3. 研究結果

#### 3.1. レアメタルの社会蓄積量（最大回収ポテンシャル量）

本研究の調査対象製品（小型電気・電子機器、家電リサイクル法品目、自動車、産業機器）の国内に出荷された出荷台数を基に、製品を通じて社会に蓄積しているレアメタル全体の回収が可能であると仮定したときの最大回収ポテンシャル量を推計した。なお、推計に用いた統計情報は、本研究の平成21～23年度研究報告書に詳細を記載しており、本総合研究報告書には再掲しない。詳細な統計情報等に関しては、各年度の研究報告書を参照されたい。

レアメタルの各製品を通じた社会蓄積量として、国内に出荷された各製品の出荷台数や各製品のレアメタル含有量情報を基に、製品を通じて社会に蓄積しているレアメタル全体の回収が可能であると仮定したときの最大回収ポテンシャル量を推計する。

まず、推計の簡素化のため製品別の平均使用年数を、製品（A）ごとの耐用年数（ $ T_{A} $ 年）と仮定する。ここで、製品 A は故障などの理由により使用済み製品（廃棄物）となる確率が時間と共に指数関数的に上昇すると仮定する。故障率などの推計には、ワイブル分布関数などを用いて推計されることが多いが、本研究では報簡素化のため $ T_{A} $ 年後には全て使用済み製品となると仮定する。そこで、i 年に出荷した製品 A の国内出荷数量（ $ C_{A,i} $ 台）に対する t 時点での累積廃棄台数 $ Y_{i+t} $ を、以下の式より推計する。

製品 A の i 年での出荷量 $ C_{A,i} $ に対するの t 時点 $ (i + t $ 年) の累積廃棄台数 $ Y_{i+t} = X_{i}^{t} $

$$ ただし、X_{i}=exp^{\frac{1}{T_{A}}log(C_{A,i})} $$

上式を用いることで、例えば 10 年間の耐用年数の製品が、ある時点で 1,000 台出荷された場合の累積廃棄台数の推移は図 3-1 のようになる。

図 3-1 本研究において仮定する累積廃棄台数の推移例
そのため、例えば2008年時点で市場に蓄積している製品AのIn Useストック台数（社会蓄積量） $ S_{A,2008} $ は、

$$ \begin{aligned}S_{A,2008}=C_{A,2008}+\sum_{t=1}^{T_{A}}\left[C_{A,2008-t}-\left(\exp^{\frac{1}{T_{A}}\log(C_{A,2008-t})}\right)^{t}\right]\end{aligned} $$

から算出される。ただし、自動車に関しては、上記推計式により社会蓄積台数を推計するのではなく、自動車登録台数（2008年値）を用いて推計することとする。また、建設機械や工作機械に関しては、耐用年数が定かでないため、本研究の平成23年度研究報告書に詳細に記した推計保有台数を用いて推計することとする。ただし、建設機械は保有台数（推計値）を把握できたトラッククレーン・ラフテレンクレーン、油圧ショベル、ブルドーザ、クローラクレーンの総計、工作機械はマシニングセンタ、ボール盤、フライス盤、中ぐり盤の総計値として示した。

図 3-2 製品を通じた各元素の社会蓄積量（1）
図 3-3 製品を通じた各元素の社会蓄積量（2）
図 3-4 製品を通じた各元素の社会蓄積量（3）
図 3-5 製品を通じた各元素の社会蓄積量（4）
図 3-6 製品を通じた各元素の社会蓄積量（5）
図 3-7 製品を通じた各元素の社会蓄積量（6）
図 3-8 製品を通じた各元素の社会蓄積量（7）
図 3-9 製品を通じた各元素の社会蓄積量（8）
図 3-10 製品を通じた各元素の社会蓄積量（9）
図 3-11 製品を通じた各元素の社会蓄積量（10）
図 3-12 製品を通じた各元素の社会蓄積量（11）
図 3-13 製品を通じた各元素の社会蓄積量（12）

回収対象とする元素により、どの製品を対象としてリサイクル循環を構築することが効率的か、本研究の推計結果から考察することが可能となる。製品1台当りの重量の違いなどから、自動車が社会蓄積量のシェアの大部分を占める元素が多いものの、Biはエアコン、Ceはパソコンなどによる社会蓄積が顕著であるなど、元素によりその特徴が異なる。Liに関しては、PCを通じた社会蓄積が進んでいる結果であるものの、近年のハイブリッド車（HV）・電気自動車（EV）の急伸により、そのシェアも今後大幅に変わる可能性を秘めている。技術の変化にとともに、リサイクルシステムの再構築が必要となる可能性もあることから、今後も継続的な元素の社会蓄積量の調査を行うことが重要となっている。
### 4. 素材戦略モデルを用いたシミュレーション分析結果

素材戦略モデルを構築し、そのモデルを用いて、自動車の将来需要量の変化により LCA 結果がどのように影響するか、シナリオ分析を行った。

本章ではまず、次節にてモデルの概要を解説し、次に、推計の際の主要な計算手順の概説を行い、最後に分析結果を示す。

#### 4.1. 素材戦略モデルの概要

本研究で利用する素材戦略モデルは、各製品の国内最終消費をシナリオで与え、中間製品の生産量、最終製品利用量、最終製品処分量、リサイクル量、エネルギー・原料利用量などを計算するモデルとなっている。ただし、国内モデルとしているため、各製品の輸出入量はシナリオによる外生値として与えている。なお、シナリオで与える最終消費量とは、産業連関表における国内最終需要計のことであり、家計等の消費支出、在庫純増、固定資本形成からなる。

モデルタイプは技術のボトムアップ型一括最適化型モデル(線形計画法)となっており、計算期間は一期10年の11期(2000年~2010年)まで計算可能なモデルとなっている(計算にはGAMSプログラムを利用)。

計算モデルには、物量マトリックスにより製品間の部品・素材の流れが記述されている。なお、物量マトリックスとは具体的に、各部門に投入された物量の総数が入ったマトリックスで、列方向には生産の際に投入された原料・製品の量が記述されており、行方向には、その原料・製品の投入先に対する投入量が記述されている。このモデルは主にWIO-MFAなどから得られた投入量もしくは独自に計算した2000年の物量値を記述している。図4-1に、この概念図を示す。

二 次 製 品 最 終 製 品
銑鉄	銅	Li地金	自動車	機械
一次原料品	鉄鉱石
非鉄金属鉱物
石灰石	行 投入先(生產物)の投入物の構成
など
Li鉱物
二次製品	銑鉄
銅
など
自動車 部品
最終製品	自動車
機械
など
投屑入の	加工スクラップ
金属屑
エネルギー	一次	石炭
原油
天然ガス
二次	ガソリン
重油

図 4-1 物量マトリックス概念図
本研究では、こうした物量マトリックスを基にしたインベントリ分析を応用し、自動車の将来需要などのシナリオ別に$\mathsf{CO}_{2}$ 排出量を比較するというLCA分析を応用したシミュレーション分析を行う。なお、今回利用する計算モデルでは、エネルギー・製品製造・使用・廃棄の各段階で発生する$\mathsf{CO}_{2}$ の発生量を計算する。

## 素材戦略モデルの国内プロトタイプモデルの枠組み

図 4-2 本研究の CO₂ 排出量の積算範囲

なお、本研究のインベントリ分析にはトップダウン方式を採用している。これは、対象とする製品等のライフサイクルがどのようなプロセスから構成されているかのフローに対し、その個々のプロセスの入力と出力の情報を利用する。入力として資源、素材、部品などのプロセスに投入される要素、出力としては製品、副産物、汚染物質、廃棄物などのプロセスから産出・排出される要素が挙げられる。産業連関表を活用することにより、このフローを把握することが可能となる。

産業連関表を LCA 分析のインベントリとして用いることの利点は大きい。例えば、産業連関表自体の中に投入物や排出物のインベントリ分析項目がそのまま、あるいは多少の加工によって利用可能な状態にあることである。産業連関表の「物量表」の利用により、理論上は各部門の単位生産量粗利の素材投入量が分かる。特に燃料消費量データは、これに係数を乗じて大気環境への負荷排出量の推計に利用できる点で貴重である。しかしながら、この物量値の精度には多くの問題があり、インベントリデータでの応用に際して補正を加えたり、まったく別の統計データを併用したりする必要があり、本研究でも物量表から独自の調査値へ置き換えて利用している項目があることに注意が必要である。
なお、この素材戦略モデルでは、以下のシナリオについての需要予測が可能である。

① 総製造コストが最小になる製造シナリオ

② 総 CO₂ 排出量が最小になる製造シナリオ

①をコスト最小化シナリオ、②を$\mathsf{CO}_{2}$最小化シナリオとする。コスト最小化シナリオは利益を求める企業活動の原理から考えると市場が将来とるものに近い需要予測であるとも言える。また、$\mathsf{CO}_{2}$最小化シナリオは、シナリオ内において最も環境配慮規制等が厳しい場合の将来予測になると考えられる。

最小化の計算は最適化により行う。最適化とは、複数の選択肢から最善のものを選ぶことであり、数学的に表現すると「与えられた制約条件 F（実行可能集合）をすべて満たし、目的関数 $ f(x) $ の値が最小または最大になるような変数 x の値を決定する」ことである。この場合 x は最適解と呼ばれ、最適解は一つしか存在しない場合もあるが、無限個存在する場合もある。目的関数をいくらでも下げることができる状態では最小化はできず、逆にいくらでもあげることができれば最大化はできない。この状態は F が非有界であるという。

本研究ではシナリオ①と②の目的関数に当たるものはそれぞれ総 $ CO_{2} $ 排出量、総製造コストとなる。x に当たるものは各種車の製造台数である。期間中の製造台数の合計値、すなわち需要量を設定し、加えて各車 0 台以上という下限を設けることで制約条件 F とする。これを以下のように表わす。

まず、総 $ CO_{2} $ 最小シナリオにおける目的関数 $ f_{1} $ は、部門 j の生産台数を $ y_{j} $ 、部門数を m とすると (1) 式となる。

$$ f_{1}\big(y_{1},y_{2},\cdots,y_{j},\cdots,y_{m}\big)=\sum_{j}^{m}e_{j}X\big(y_{j}\big) $$

次に、総製造コスト最小シナリオにおける目的関数 $ f_{2} $ は(2)式となる。

$$ f_{2}\left(y_{1},y_{2},\cdots,y_{j},\cdots,y_{m}\right)=\sum_{j}^{m}X\left(y_{j}\right) $$

また、制約条件は仮定した需要量を F とすると、次の(3)式、(4)式となる。

$$ y_{1}+y_{2}+\cdots+y_{j}+\cdots+y_{m}=\sum_{j}^{m}y_{j}=F $$

$$ y_{1}\geq0,y_{2}\geq0,\cdots,y_{j}\geq0,\cdots y_{m}\geq0 $$

実際の推計には、この他産量の制限や電力の発電量への制限式も設定している。
#### 4.2. シナリオ設定

以下に、シナリオ分析に使用する素材戦略モデルのデータの一部や前提条件などを示す。

## (ア) 各種設定

推計は 1 期 10 年で行う。2000 年を T0 とし、以降 10 年ごとに T1、T2 とする。今回は T5(2050 年)までをシミュレーション期間とした。

本研究でのシナリオ分析の対象としたのは、自動車のうちガソリン車(GV)、ディーゼル車(DV)、ハイブリッド車(HV)、電気自動車(EV)、燃料電池車(FV)の5種である。

## (イ) 自動車エンジン・電池性能

GV の T1 期の燃費は、日本自動車工業会環境レポート 2010 より得た 2009 年の販売平均 10・15 モード燃費のデータを用い、T2 期以降は一定と仮定する。その他の車種に関しては、燃費の向上率が GV と同様(約 1.13 倍)であるとし、T1 期以降の値を設定した。燃費データを表 4-1 に、それから計算された各車種が 1 km 走行する際の CO₂ 排出量を図 4-3 に示す。

表 4-1 各車種の燃費設定

車種	T0燃費	T1以降燃費	単位	備考
GV	16.0	18.1	km/l
DV	19.0	21.5	km/l	GVの1.18倍
HV	32.0	36.2	km/l	GVの2倍
EV	0.00211	0.00239	km/ $ 10^{6} $ kWh
FV	2276	2575	km/Nm $ ^{3} $

図 4-3 各車種の CO_{2} 排出量
## (ウ) 車の重量

素材戦略モデルのインベントリデータでは、各車種の重量を以下のように設定した。車のパーツごとの平均的な重量と一台当たりの重量比を図4-4に示す。

ハイブリッド車(HV) total 1321 kg

燃料電池車(FV) total 1506 kg

図 4-4 素材戦略モデル内の車種別重量設定

また、HV、EV、FVの電池にはそれぞれリチウムイオン電池が使用されている。これらの車の一台当たりのリチウムの使用量を表4-2のように設定する。なお、リチウムの単価は580円/kgで一定とする。

表 4-2 自動車用電池の一台当たりリチウム使用料

ハイブリッド車(HV)	電気自動車(EV)	燃料電池車(FV)
搭載電池重量（kg/台）	69.38	406.97	376.74
電池中のリチウム重量（g/台）	128.31	752.68	61.2
## (工) 制約条件

線形モデルが基になっている特性上、シナリオ設定によっては結果が急激な変化を示す可能性がある。ただし、実際の生産量は生産設備などの制約により、緩慢な変化をたどる場合が多い。そのため、推計結果が急変を示す可能性を抑制するため、EVとFVの生産台数の上限を前期(10年前)と比較してそれぞれ30倍、10倍以上は生産できないとする制約条件を課す。また、電力の生産量の上限は前期の1.1倍までとした。

#### 4.3. 推計シナリオ

各車種の燃費・燃料価格・生産量・リチウム使用量を現状維持（横ばい）としたものをベースシナリオとし、これをシナリオの設定・比較をする際の基準とする。その他の比較用シナリオは、これらの項目のうち1つを変動させることにより、その項目が将来需要にどのような影響を及ぼすかをみる。

具体的なシナリオは以下のように設定した。

## (ア) 燃費向上シナリオ

原油価格、自動車の需要、電池へのリチウム使用量はベースシナリオのまま各車種の燃費を向上させたシナリオを比較した。以下のように燃費向上シナリオを設定した。なお、各シナリオにおいて全ての車の燃費向上率は同じである。

① T0 から T1 までの GV の燃費向上率(約 1.13 倍)で T3 まで比例、T4 以降一定のシナリオ

② T0 から T1 までの GV の燃費向上率(約 1.13 倍)で T5 まで比例させたシナリオ

③ 2010 年 12 月 13 日現在において、GV の最低燃費(ダイハツ調べ)の MOVE の燃費 27.0 km/l

(10・15 モード走行燃費(国土交通省審査値))を T1 の値とし、T2 以降は一定のシナリオ

④ ③における T0 から T1 までの燃費向上率(約 1.69 倍)で T3 まで比例、T4 以降一定のシナリオ

⑤ ③における T0 から T1 までの燃費向上率(約 1.69 倍)で T5 まで比例させたシナリオ

図 4-5 に初期条件および各シナリオの GV の燃費のグラフを示す。

図 4-5 燃費変動シナリオにおける GV の燃費変動