Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
2）中坪良平、常友大資、平木隆年、島正之、余田佳子、齊藤勝美：第52回大気環境学会(2011)「兵庫県における大気中粒子状物質及びガス状物質の並行測定（2）PM $ _{2.5} $ の発生源解析」

3) 中坪良平、常友大資、平木隆年、島正之、余田佳子、齊藤勝美：大気環境学会近畿支部エアロブル部会講演会(2012)

4）中坪良平、常友大资、平木隆年、島正之、余田佳子、唐寧、齊藤勝美：第53回大気環境学会(2012)

「兵庫県姫路市における粒径別粒子の測定と発生源解析」

5）常友大资、中坪良平、平木隆年、島正之、余田佳子、唐寧、齊藤勝美：第53回大気環境学会(2012)

「兵庫県における微小粒子状物質の成分分析と発生源解析」

6) 中坪良平、常友大资、平木隆年、島正之、余田佳子、唐寧、齊藤勝美：自動車技術会第4回 PM測定・評価部門委員会講演会(2012)

「兵庫県における大気中微小粒子状物質（PM_{2.5}）の測定と発生源解析について」

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナー等の開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Dockery, D.W., Pope, C.A., Xu, X.P., Spengler, J.D., Ware, J.H., Fay, M.E., Ferris, E.G. (1993): An association between air-pollution and mortality in 6 United-States cities, New England Journal of Medicine, 329, 1753-1759.

2) 環境省 (2009): 微小粒子状物質に係る環境基準について（告示）について.

3) 環境省 (2012): 平成22年度大気汚染状況について～微小粒子状物質（PM2.5）～《一般環境大気測定局、自動車排出ガス測定局の測定結果報告》（お知らせ）.

4) 環境省 (2010): 大気汚染防止法第22条の規定に基づく大気の汚染の状況の常時監視に関する事務の処理基準について」の一部改正について.

5) Inoue, K., Cao, R-Q., Homma, K., Shirai, T. (2002): Evaluation of particle size classification on the MCI sampler for $ PM_{2.5} $ , Journal of Japan Environmental Measurement and Chemical Analysis Association, 29, 6, 42-47 (in Japanese).
6) Kim, E., Hopke, P.K., Edgerton, E.S. (2003): Source identification of Atlanta aerosol by positive matrix factorization, Journal of Air Waste & Management, 53, 731-739.

7) Hopke, P.K., Barrie, L.A., Li, S-M., Cheng, M-D., Li, C., Xie, Y. (1995): Possible sources and preferred pathways for biogenic and non-sea salt sulfur for the high Arctic, Journal of Geophysical Research., 100, D8, 16595-16603.

8) Polissar, A.V., Hopke, P.K., Harris, J.M. (2001): Source regions for atmospheric aerosol measured at Barrow, Alaska, Environmental Science and Technology, 35, 4214-4226.

9) 環境省環境保健部 (2011): 局地的大気汚染の健康影響に関する疫学調査報告書.

10) 山神 真紀子, 鈴木 秀男, 長谷川 就一, 中島 寛則, 平生 進吾, 若松 伸司 (2008): PM_{2.5} 中元素状炭素の自動車排出係数の推計と一般環境における大気中濃度の変動, 大気環境学会誌, 43, 273-283.

11）気象庁 (2011): 2011年黄砂観測日および観測地点の表（速報値）.

12) 環境省・海外環境協力センター黄砂問題検討会 (2005): 黃砂問題検討会報告書.

13) 浮遊粒子状物質検討会 (1997): 浮遊粒子状物質汚染予測マニュアル, 229.

14) Roy M. Harrison, Alan M. Jones, Royston G. Lawrence. (2003): A pragmatic mass closure model for airborne particulate matter at urban background and Roadside sites. Atmospheric Environment, 37, 4927-4933.

15) U.S. EPA. (1999): VISIBILITY MONITORING GUIDANCE (EPA-454/R-99-003).

16) 飯島 明宏 (2011): 入門講座 大気モデル-第5講 レセプターモデル-, 大気環境学会誌, 46, A53-A60.

17) 環境省 (2007): 大気中微小粒子状物質 $ \left(\mathrm{PM}_{2.5}\right) $ 測定方法暫定マニュアル.

18) Polissar, A.V., Hopke, P.K., Pattero, P., Malm, W.C., Sisler, J.F. (1998): Atmospheric aerosol over Alaska 2, Elemental composition and source, Journal of Geophysical Research, 103, 19045-19057.

19) Sternbeck, J., Sjödin, A., Andréasson, K. (2002): Metal emissions from road traffic and the influence of resuspension-results from two tunnel studies, Atmospheric Environment, 36, 4735-4744.

20) Heo, J-B., Hopke, P.K., Yi, S-M. (2008): Source apportionment of $ PM_{2.5} $ in Seoul, Korea, Atmospheric Chemistry and Physics, 8, 20427-20461.

21) Marcazzan, G.M., Vaccaro, S., Valli, G., Vecchi, R. (2001): Characterisation of $ PM_{10} $ and $ PM_{2.5} $ particulate matter in the ambient air of Milan (Italy), Atmospheric Environment, 35, 4639-4650.

22) Olmez, I., Sheffield, A.E., Gordon, G.E., Houck, J.E., Pritchett, L.C., Cooper, J.A., Dzubay, T.G., Bennett, R.L. (1988): Compositions of particles from selected sources in Philadelphia for receptor modeling Applications, JAPCA, 38, 1392-1402.

23）関西電力(株)(2013): http://www1.kepco.co.jp/energy/fpac/community/plant/index.html.

24) 海洋政策研究財団(2008): 平成19年度 船舶起源の粒子状物質（PM）の環境影響評価に関する調査研究報告書.
# Epidemiological Study on the Effects of Chemical Composition of Airborne Particulate Matter and Ozone on Asthma Attacks

Principal Investigator: Masayuki SHIMA

Institution: Hyogo College of Medicine

1-1 Mukogawa-cho, Nishinomiya, Hyogo, 663-8501, JAPAN

Tel: +81-798-45-6565 / Fax: +81-798-45-6567

E-mail: shima-m@hyo-med.ac.jp

Cooperated by: Eco Analysis Corporation, Hyogo Prefectural Institute of Environmental Sciences

## [Abstract]

Key Words: Particulate matter, Chemical composition, Ozone, Asthma attacks, Epidemiology

The acute effects of airborne particulate matter (PM) and ozone on asthma were evaluated, using the weekly data of asthma attacks reported from 46 hospitals and clinics and the daily number of primary care visits at night in Himeji City, Hyogo, Japan. The concentrations of PM less than 2.5 $ \mu $ m in diameter ( $ PM_{2.5} $ ) and coarse particles ( $ PM_{10-2.5} $ ) were measured using a beta attenuation dichotomous monitor (Kimoto Electric Co., Ltd.), and the concentration of optical black carbon (OBC) was measured by the light scattering method, at a central site in the city. The size-resolved PM samples were continuously collected with one-week intervals, using a 3-stage impactor (particle cut sizes were 10, 2.5 and 1.0 $ \mu $ m). The concentrations of elemental and ionic species of the PM were determined, and the sources of the emissions were estimated by the Positive Matrix Factorization (PMF) models. In addition, $ PM_{2.5} $ and $ PM_{10-2.5} $ were collected every 24 hours for 20 days in each of the four seasons, and gauged by the filter weighting method and analyzed for their chemical composition.

The mass concentration of $ PM_{2.5} $ obtained by beta attenuation was strongly correlated with the concentration by the filter weighting method. The analyses of the chemical composition indicated that the concentrations of $ PM_{2.5} $ were related to both local sources such as vehicle and heavy oil combustion and transboundary PM such as secondary sulfate. The association between the average concentration of $ PM_{2.5} $ and weekly asthma attacks was significant, and the relative risk (RR) was 1.04 [95%CI: 1.02-1.07 for the interquartile range (IQR; 9.6 $ \mu $ g/m $ ^{3} $ ) increment] after adjustment for meteorological factors. The associations between asthma attacks and chemical composition of PM varied according to the seasons. After considering the sources estimated by the PMF analyses, asthma attacks were associated with combustion-related PM in summer and transboundary PM in spring and fall. Ambient ozone was also significantly associated with asthma attacks, and the RR in 2006-2010 was 1.06 [1.00-1.11 for the IQR (13 ppb)]. The risk was high from March to June with high concentrations of ambient ozone. The
In conclusion, this study reveals that increases of $ PM_{2.5} $ and ozone may affect asthma attacks, and suggests that the sources of PM affecting asthma may differ among the seasons. The physicochemical characterization of PM is important to evaluate its sources and atmospheric processes.

daily primary care visits for asthma were associated with no air pollutant.
全年齢	0-14歲	15-64歲	65歲以上
RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值
PM2.5(IQR=9.6μg/m³)
通年	1.04	1.02	1.07	0.003	1.06	1.00	1.11	0.039	1.04	1.01	1.07	0.006	1.03	1.00	1.06	0.088
春	1.01	0.96	1.07	0.583	1.02	0.94	1.11	0.591	1.05	0.98	1.12	0.162	0.95	0.88	1.02	0.151
夏	1.05	1.00	1.10	0.038	1.06	0.97	1.16	0.205	1.05	1.00	1.11	0.053	1.03	0.95	1.11	0.456
秋	1.05	0.98	1.11	0.152	1.06	0.94	1.17	0.342	1.04	0.99	1.09	0.159	1.04	0.99	1.09	0.143
冬	0.99	0.95	1.03	0.714	0.98	0.91	1.06	0.663	0.98	0.93	1.03	0.408	1.03	0.97	1.08	0.322
PM10-2.5(IQR=13.4μg/m³)
通年	1.01	0.99	1.04	0.326	1.01	0.96	1.06	0.661	1.02	0.99	1.04	0.220	1.01	0.98	1.04	0.469
春	1.00	0.97	1.03	0.907	1.01	0.96	1.05	0.741	0.99	0.96	1.03	0.776	0.99	0.95	1.03	0.612
夏	1.04	0.97	1.10	0.260	1.00	0.88	1.13	0.948	1.05	0.98	1.12	0.158	1.06	0.95	1.17	0.274
秋	1.00	0.95	1.06	0.932	0.98	0.88	1.08	0.696	1.02	0.97	1.07	0.389	1.02	0.97	1.07	0.460
冬	0.99	0.93	1.05	0.839	0.96	0.86	1.07	0.529	0.99	0.91	1.07	0.749	1.04	0.96	1.13	0.314
PM10(IQR=13.4μg/m³)
通年	1.03	1.01	1.06	0.015	1.04	0.99	1.09	0.120	1.03	1.01	1.06	0.016	1.02	0.99	1.05	0.141
春	1.00	0.97	1.04	0.832	1.02	0.95	1.08	0.616	1.01	0.96	1.06	0.591	0.97	0.92	1.02	0.277
夏	1.05	1.00	1.10	0.049	1.05	0.95	1.15	0.338	1.06	1.00	1.11	0.048	1.04	0.96	1.13	0.335
秋	1.03	0.97	1.08	0.353	1.02	0.92	1.12	0.683	1.03	0.98	1.08	0.198	1.03	0.98	1.08	0.207
冬	0.99	0.95	1.03	0.733	0.98	0.91	1.05	0.597	0.98	0.93	1.03	0.469	1.03	0.97	1.09	0.286
OBC(IQR=0.32μg/m³)
通年	1.05	1.02	1.08	0.002	1.05	0.99	1.11	0.078	1.06	1.03	1.09	0.000	1.03	0.99	1.06	0.132
春	1.02	0.97	1.08	0.382	1.03	0.94	1.12	0.450	1.04	0.97	1.11	0.211	0.98	0.90	1.05	0.530
夏	1.05	0.98	1.12	0.130	1.06	0.93	1.20	0.360	1.10	1.03	1.18	0.005	0.96	0.84	1.08	0.517
秋	1.01	0.93	1.09	0.801	0.97	0.82	1.11	0.660	1.03	0.96	1.10	0.378	1.07	1.00	1.13	0.060
冬	1.01	0.97	1.05	0.694	0.99	0.92	1.06	0.842	1.01	0.96	1.06	0.627	1.02	0.96	1.07	0.492
迴平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節(通年の解析のみ)、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整

追加表(1)−1 大気環境中の粒子状物質の四分位範囲濃度増加当たりの喘息発作リスク比(年齢・季節別)
追加表(1)-2 大気環境中の粒子状物質の四分位別喘息発作リスク比(年齢別)

全年齢	0-14歳	15-64歳	65歳以上
RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值	RR	95%信頼区間	p值
PM2.5
< 16.7	1.00	1.00	1.00	1.00
16.7-20.4	1.04	0.99	1.10	0.112	1.11	1.01	1.21	0.028	0.99	0.93	1.05	0.760	1.02	0.96	1.08	0.451
20.5-26.1	1.05	0.99	1.11	0.090	1.10	0.99	1.20	0.074	1.03	0.97	1.09	0.391	1.01	0.95	1.08	0.672
≥ 26.2	1.09	1.03	1.14	0.001	1.13	1.03	1.23	0.009	1.07	1.01	1.13	0.016	1.05	0.99	1.11	0.104
PM10-2.5
< 8.4	1.00	1.00	1.00	1.00
8.4-11.1	1.02	0.96	1.08	0.519	1.06	0.95	1.17	0.294	0.99	0.92	1.05	0.694	1.01	0.95	1.08	0.744
11.2-14.6	1.01	0.94	1.07	0.823	0.97	0.85	1.09	0.609	1.02	0.95	1.09	0.593	1.05	0.98	1.12	0.158
≥ 14.7	1.04	0.97	1.11	0.282	1.02	0.90	1.15	0.735	1.06	0.99	1.13	0.091	1.02	0.95	1.10	0.513
PM10
< 26.1	1.00	1.00	1.00	1.00
26.2-31.9	0.97	0.92	1.03	0.342	0.95	0.85	1.06	0.385	0.96	0.90	1.02	0.175	1.02	0.96	1.09	0.441
32.0-39.5	1.03	0.97	1.09	0.313	1.03	0.92	1.14	0.582	1.02	0.96	1.08	0.510	1.04	0.98	1.11	0.162
≥ 39.6	1.04	0.99	1.10	0.147	1.04	0.93	1.15	0.455	1.04	0.98	1.10	0.167	1.05	0.98	1.11	0.145
OBC
< 0.38	1.00	1.00	1.00	1.00
0.38-0.51	1.09	1.04	1.15	0.001	1.14	1.03	1.24	0.009	1.06	1.00	1.12	0.043	1.07	1.01	1.13	0.022
0.52-0.69	1.12	1.06	1.17	0.000	1.15	1.05	1.25	0.004	1.11	1.05	1.17	0.000	1.07	1.01	1.13	0.017
≥ 0.70	1.10	1.03	1.16	0.003	1.14	1.02	1.26	0.024	1.09	1.02	1.16	0.009	1.04	0.97	1.11	0.252
単位はμg/m³、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整し、最低濃度帯に対するリスク比を示した。
追加表(1)-4	粒径10μm超の粒子中のイオン及び元素成分濃度増加による喘息発作リスク比(通年・季節別)
季節	通年	春(3-5月)	夏(6-8月)	秋(9-11月)	冬(12-2月)
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
オオ
季節	通年	春(3-5月)	夏(6-8月)	秋(9-11月)	冬(12-2月)
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
イオン成分
SO42-	1.02	0.99	1.05	0.257	1.00	0.96	1.04	0.942	1.00	0.92	1.09	0.918	1.03	0.97	1.10
K+	1.02	0.98	1.05	0.303	0.95	0.89	1.01	0.074	0.99	0.90	1.08	0.820	1.06	1.00	1.12
NH4+	1.02	0.98	1.05	0.324	0.99	0.94	1.04	0.751	1.02	0.94	1.10	0.612	1.04	0.97	1.11
F-	1.01	0.99	1.03	0.321	0.99	0.95	1.02	0.456	0.98	0.96	1.01	0.156	1.08	1.01	1.16
PO43-	1.00	0.96	1.04	0.984	0.95	0.88	1.01	0.110	1.09	0.94	1.24	0.225	1.07	0.96	1.18
NO2-	1.01	0.99	1.03	0.347	1.02	0.99	1.06	0.129	0.98	0.95	1.01	0.273	1.03	0.98	1.08
Br-	1.00	0.98	1.03	0.842	0.96	0.90	1.02	0.197	1.03	1.00	1.05	0.074	1.01	0.99	1.04
Ca2+	0.98	0.96	1.01	0.255	0.97	0.92	1.02	0.249	1.02	0.95	1.10	0.540	1.02	0.96	1.07
Mg+	0.99	0.96	1.03	0.697	0.98	0.91	1.04	0.442	1.01	0.98	1.04	0.511	1.06	0.96	1.16
NO3-	0.98	0.95	1.01	0.262	0.96	0.90	1.01	0.107	1.05	1.01	1.09	0.010	0.99	0.91	1.06
ClF-	0.98	0.95	1.01	0.199	0.95	0.89	1.01	0.116	0.99	0.96	1.03	0.735	0.91	0.83	1.00
Na+	0.98	0.95	1.01	0.261	0.96	0.91	1.00	0.059	0.97	0.91	1.02	0.253	1.03	0.94	1.12
元素成分
K	1.03	1.00	1.06	0.091	1.00	0.96	1.04	0.998	1.02	0.93	1.10	0.697	1.09	1.01	1.17
Si	1.02	0.99	1.05	0.220	1.01	0.97	1.05	0.746	1.02	0.96	1.08	0.505	1.04	0.96	1.12
V
Pb	1.03	1.00	1.05	0.062	1.00	0.96	1.04	0.904	1.02	0.93	1.11	0.661	1.02	0.95	1.10
S	1.02	0.99	1.05	0.143	1.01	0.98	1.05	0.474	1.01	0.95	1.07	0.754	1.05	0.95	1.14
Mn	1.01	0.98	1.04	0.506	1.02	0.97	1.06	0.499	1.04	0.95	1.14	0.394	0.98	0.90	1.06
As	1.00	0.98	1.03	0.705	1.03	0.99	1.07	0.180	1.01	0.93	1.08	0.863	1.01	0.96	1.06
Fe	1.01	0.97	1.04	0.689	1.01	0.96	1.07	0.640	1.02	0.93	1.10	0.669	0.97	0.87	1.07
Br	1.00	0.97	1.03	0.855	0.96	0.91	1.00	0.071	0.94	0.85	1.04	0.235	1.02	0.96	1.08
Ca	1.00	0.96	1.03	0.845	0.99	0.93	1.05	0.792	1.01	0.92	1.09	0.831	1.03	0.91	1.14
Ti
Ga
Al	1.00	0.96	1.04	0.935	1.01	0.96	1.05	0.705	1.04	0.94	1.13	0.459	1.01	0.90	1.12
Sr	1.01	1.00	1.02	0.269	0.99	0.98	1.01	0.346	1.01	0.92	1.09	0.852	1.05	1.00	1.09
Zn	1.00	0.97	1.02	0.789	1.00	0.95	1.05	0.947	0.99	0.94	1.04	0.724	0.95	0.85	1.05
Hg
Mg	0.99	0.95	1.03	0.495	0.98	0.93	1.04	0.546	1.03	0.98	1.08	0.271	1.02	0.92	1.12
Ni	1.00	0.97	1.04	0.787	1.04	1.00	1.09	0.062	1.02	0.97	1.07	0.472	0.87	0.75	1.00
Y
Nb	1.01	0.99	1.02	0.336	1.01	0.97	1.05	0.542	1.01	0.97	1.06	0.583
Rb
Cu	1.00	0.97	1.02	0.862	1.01	0.97	1.05	0.535	0.96	0.88	1.05	0.420	0.96	0.88	1.03
Se	0.99	0.97	1.02	0.608	1.01	1.00	1.03	0.056	0.97	0.88
Zr
Co	0.98	0.93	1.03	0.417	1.05	0.98	1.12	0.180	0.94	0.85	1.02	0.164	0.99	0.89	1.08
Na	0.98	0.94	1.01	0.155	1.00	0.94	1.06	0.891	1.01	0.95	1.07	0.669	0.95	0.86	1.04
Cr	0.99	0.96	1.02	0.553	0.98	0.91	1.05	0.501	1.06	0.98	1.13	0.132	0.96	0.89	1.03
P
Mo	0.99	0.95	1.02	0.441	0.99	0.94	1.04	0.612	1.08	0.98	1.17	0.103	0.98	0.92	1.04
Cl	1.00	0.97	1.02	0.678	1.01	0.99	1.02	0.574	0.98	0.92	1.03	0.444	0.96	0.92	1.01
各成分の四分位範囲濃度增加当たり、週平均の気温、湿度、気压、日照時間、季節(通年の解析のみ)、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。
全年齢	0-14歳	15-64歳	65歳以上
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
粒径10μm超の粒子
Factor 1	1.02	1.00	0.068	1.04	0.99	1.08	0.091	1.02	0.99	1.04	0.210	1.01
Factor 2	1.01	0.97	1.05	0.601	1.02	0.94	1.09	0.636	1.02	0.98	1.07	0.290
Factor 3	0.99	0.96	1.02	0.440	0.99	0.94	1.04	0.626	0.97	0.95	1.00	0.098
Factor 4	1.01	0.98	1.04	0.380	1.04	0.99	1.10	0.123	1.01	0.98	1.04	0.511
Factor 5	1.02	0.97	1.08	0.392	1.02	0.92	1.12	0.699	1.04	0.98	1.10	0.227
粒径2.5-10μmの粒子
Factor 1	1.02	0.98	1.06	0.319	1.01	0.94	1.08	0.780	1.02	0.97	1.06	0.481
Factor 2	0.98	0.95	1.01	0.121	0.96	0.90	1.02	0.162	0.97	0.93	1.00	0.060
Factor 3	1.02	1.00	1.05	0.047	1.03	0.99	1.08	0.126	1.01	0.98	1.04	0.453
Factor 4	1.03	1.00	1.06	0.027	1.06	1.00	1.12	0.039	1.03	0.99	1.06	0.139
Factor 5	1.03	1.00	1.07	0.051	1.08	1.02	1.14	0.009	1.03	0.99	1.07	0.124
粒径1.0～2.5μmの粒子
Factor 1	1.02	1.00	1.04	0.073	1.02	0.98	1.05	0.318	1.02	1.00	1.04	0.107
Factor 2	0.99	0.94	1.04	0.666	1.00	0.91	1.08	0.922	0.98	0.93	1.03	0.450
Factor 3	1.03	1.00	1.06	0.030	1.06	1.00	1.11	0.052	1.02	0.99	1.06	0.167
Factor 4	1.03	1.01	1.05	0.009	1.05	1.01	1.09	0.025	1.03	1.00	1.06	0.021
Factor 5	0.97	0.94	1.00	0.072	0.95	0.89	1.01	0.119	0.98	0.94	1.01	0.201
粒径1.0μm以下の粒子
Factor 1	0.98	0.95	1.02	0.296	0.97	0.91	1.03	0.301	0.98	0.95	1.02	0.321
Factor 2	1.01	0.98	1.04	0.349	1.03	0.97	1.08	0.330	1.00	0.97	1.04	0.829
Factor 3	1.01	0.99	1.03	0.245	1.01	0.98	1.05	0.514	1.01	0.99	1.04	0.204
Factor 4	0.98	0.94	1.01	0.209	0.98	0.91	1.04	0.474	1.00	0.96	1.04	0.873
Factor 5	1.01	0.98	1.05	0.444	1.06	1.00	1.12	0.057	1.00	0.96	1.04	0.978
各因子の四分位範囲濃度增加当たり、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。

追加表(1)-8 粒径別のPMF解析で抽出された因子と喘息発作の関連（年齢別）
季節	春(3-5月)	夏(6-8月)	秋(9-11月)	冬(12-2月)
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
粒径10μm超の粒子
Factor 1	1.01	0.98	1.05	0.550	1.06	1.01	1.11	0.027	1.10	1.00	1.20	0.044
Factor 2	0.97	0.90	1.03	0.315	0.98	0.94	1.02	0.437	1.05	0.96	1.14	0.240
Factor 3	0.98	0.95	1.01	0.187	1.03	0.98	1.09	0.259	0.98	0.90	1.06	0.688
Factor 4	0.99	0.93	1.06	0.864	1.04	1.00	1.09	0.076	1.02	0.90	1.14	0.733
Factor 5	0.99	0.92	1.06	0.780	1.02	0.97	1.07	0.490	1.09	0.99	1.18	0.070
粒径2.5-10μmの粒子
Factor 1	1.06	1.00	1.12	0.040	1.04	1.00	1.08	0.070	0.99	0.92	1.07	0.890
Factor 2	0.96	0.92	1.01	0.089	1.02	0.96	1.09	0.430	0.94	0.85	1.02	0.117
Factor 3	1.01	0.98	1.05	0.549	1.00	0.94	1.06	0.989	1.06	0.96	1.15	0.268
Factor 4	0.98	0.91	1.04	0.510	1.00	0.94	1.06	0.895	1.05	1.01	1.10	0.021
Factor 5	0.97	0.92	1.03	0.348	1.02	0.97	1.06	0.508	1.14	1.03	1.26	0.017
粒径1.0～2.5μmの粒子
Factor 1	0.99	0.98	1.01	0.389	0.99	0.93	1.05	0.827	1.05	1.00	1.10	0.062
Factor 2	0.98	0.90	1.06	0.697	1.05	0.99	1.11	0.134	1.00	0.95	1.05	0.877
Factor 3	1.01	0.95	1.07	0.771	1.04	1.00	1.07	0.031	1.06	0.97	1.14	0.196
Factor 4	1.04	1.01	1.08	0.025	1.02	0.95	1.10	0.521	1.07	1.01	1.13	0.014
Factor 5	0.98	0.94	1.02	0.449	0.98	0.89	1.07	0.675	0.95	0.85	1.04	0.274
粒径1.0μm以下の粒子
Factor 1	0.96	0.91	1.01	0.158	1.02	0.96	1.09	0.497	1.02	0.94	1.10	0.665
Factor 2	1.01	0.97	1.04	0.680	1.00	0.94	1.06	0.910	1.03	0.93	1.13	0.602
Factor 3	1.02	0.98	1.05	0.380	1.00	0.98	1.03	0.836	1.02	0.98	1.07	0.354
Factor 4	0.96	0.89	1.03	0.283	1.05	1.01	1.10	0.030	0.98	0.89	1.07	0.634
Factor 5	1.00	0.96	1.05	0.840	0.97	0.90	1.03	0.341	1.04	0.96	1.11	0.357
各因子の四分位範囲濃度增加当たり、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。

追加表(1)-9 粒径別のPMF解析で抽出された因子と喘息発作の関連（季節別）
追加表(1)-10 大気中光化学オキシダント(Ox)及び二酸化窒素(NO_{2})濃度と喘息発作の関連(年齢別、通年)

全年齢	0-14歳	15-64歳	65歳以上
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
Oxのみを含むモデル
1995～2000年	Ox	1.05	1.00	1.105	0.055	1.07	1.00	1.14	0.063	1.08	0.96	1.20	0.195	0.97	0.91	1.03
2001～2005年	Ox	1.02	0.97	1.073	0.389	1.03	0.97	1.09	0.374	1.01	0.88	1.15	0.876	1.03	0.92	1.14
2006～2010年	Ox	1.03	0.99	1.072	0.133	1.04	0.98	1.11	0.201	1.06	0.97	1.14	0.227	1.03	0.97	1.08
NO2のみを含むモデル
1995～2000年	NO2	1.03	0.96	1.098	0.411	1.01	0.91	1.11	0.836	1.11	0.95	1.27	0.175	1.05	0.97	1.13
2001～2005年	NO2	1.01	0.93	1.095	0.774	1.00	0.90	1.09	0.942	1.02	0.80	1.24	0.850	1.03	0.85	1.21
2006～2010年	NO2	1.06	0.99	1.134	0.088	1.00	0.87	1.12	0.935	1.18	1.02	1.33	0.025	1.09	1.00	1.18
OxとNO2を同時に含むモデル
1995～2000年	Ox	1.05	1.00	1.108	0.043	1.07	1.00	1.14	0.059	1.09	0.97	1.21	0.146	0.97	0.91	1.04
NO2	1.04	0.97	1.106	0.298	1.02	0.92	1.12	0.682	1.12	0.96	1.28	0.131	1.05	0.97	1.13
2001～2005年	Ox	1.02	0.97	1.077	0.343	1.03	0.97	1.09	0.371	1.01	0.88	1.15	0.840	1.03	0.92	1.14
NO2	1.02	0.94	1.106	0.625	1.01	0.91	1.11	0.901	1.03	0.80	1.25	0.819	1.04	0.86	1.22
2006～2010年	Ox	1.04	1.00	1.085	0.044	1.05	0.98	1.12	0.194	1.09	1.00	1.18	0.064	1.04	0.99	1.10
NO2	1.08	1.01	1.155	0.030	1.02	0.89	1.14	0.803	1.22	1.06	1.38	0.008	1.11	1.01	1.20
各時期の汚染物質の10ppb増加当たり、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。
追加表(1)-11-a 大気中光化学オキシダント(Ox)及び二酸化窒素(NO₂)濃度と喘息発作の関連(年齢別、季節別)

全年齢	0-14歳	15-64歳	65歳以上
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
Oxのみを含むモデル1995～2000年
3～6月	Ox	1.07	0.99	1.14	0.070	1.06	0.97	1.16	0.201	1.12	1.02	1.23
7～10月	Ox	1.03	0.94	1.12	0.548	1.03	0.91	1.16	0.575	1.02	0.95	1.10
11～2月	Ox	0.99	0.90	1.09	0.842	0.96	0.82	1.10	0.541	1.03	0.92	1.15
2001～2005年
3～6月	Ox	1.07	1.00	1.14	0.043	1.06	0.98	1.14	0.153	1.09	0.99	1.18
7～10月	Ox	1.00	0.91	1.10	0.977	0.98	0.87	1.09	0.735	1.00	0.89	1.10
11～2月	Ox	0.95	0.83	1.06	0.343	0.87	0.72	1.03	0.116	1.05	0.87	1.23
2006～2010年
3～6月	Ox	1.07	1.01	1.13	0.017	1.11	1.01	1.21	0.038	1.06	0.99	1.12
7～10月	Ox	1.05	0.97	1.13	0.255	1.04	0.90	1.17	0.576	1.04	0.97	1.12
11～2月	Ox	0.93	0.87	0.98	0.008	0.88	0.77	0.98	0.017	0.92	0.86	0.99
NO2のみを含むモデル1995～2000年
3～6月	NO2	1.06	0.99	1.14	0.085	1.05	0.96	1.15	0.285	1.05	0.94	1.16
7～10月	NO2	1.04	0.89	1.20	0.586	1.06	0.85	1.26	0.584	1.05	0.92	1.17
11～2月	NO2	0.89	0.77	1.00	0.049	0.89	0.72	1.06	0.200	0.86	0.72	0.99
2001～2005年
3～6月	NO2	0.98	0.86	1.10	0.732	0.97	0.83	1.10	0.633	0.95	0.78	1.12
7～10月	NO2	1.10	0.92	1.28	0.282	1.09	0.89	1.29	0.376	1.09	0.90	1.29
11～2月	NO2	0.85	0.72	0.98	0.023	0.80	0.62	0.98	0.028	0.96	0.74	1.17
2006～2010年
3～6月	NO2	1.01	0.91	1.11	0.839	1.04	0.86	1.22	0.662	0.95	0.84	1.06
7～10月	NO2	1.09	0.91	1.28	0.324	0.93	0.59	1.26	0.676	1.26	1.08	1.43
11～2月	NO2	1.07	1.00	1.15	0.066	1.04	0.88	1.19	0.631	1.11	1.01	1.21
各時期の污染物質の10ppb増加当たり、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。
追加表(1)-11-b 大気中光化学オキシダント(Ox)及び二酸化窒素(NO₂)濃度と喘息発作の関連(年齢別、季節別)

各時期の汚染物質の10ppb増加当たり、週平均の気温、湿度、気圧、日照時間、季節、調査年度(カテゴリ化)の影響を調整。

全年龄	0-14岁	15-64岁	65岁以上
リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值	リスク比	95%CI	p值
OxとNO2を同時に含むモデル
1995～2000年
3～6月	Ox	1.11	1.04	1.19	0.004	1.10	1.00	1.20	0.054	1.17	1.06	1.28
NO2	1.11	1.03	1.19	0.005	1.10	0.99	1.20	0.072	1.12	1.01	1.24
7～10月	Ox	1.02	0.93	1.12	0.654	1.03	0.90	1.15	0.687	1.01	0.94
NO2	1.03	0.87	1.19	0.713	1.04	0.83	1.26	0.699	1.04	0.91	1.17
11～2月	Ox	0.94	0.84	1.04	0.258	0.90	0.75	1.05	0.204	0.98	0.86
NO2	0.86	0.73	0.98	0.023	0.84	0.65	1.02	0.089	0.85	0.70	0.99
2001～2005年
3～6月	Ox	1.08	1.00	1.16	0.038	1.06	0.97	1.15	0.176	1.09	0.98	1.20
NO2	1.04	0.91	1.17	0.577	1.01	0.86	1.16	0.894	1.01	0.83	1.20
7～10月	Ox	0.99	0.89	1.09	0.817	0.97	0.86	1.08	0.571	0.99	0.88
NO2	1.10	0.92	1.29	0.271	1.11	0.90	1.31	0.319	1.10	0.90	1.30
11～2月	Ox	0.88	0.77	1.00	0.047	0.78	0.62	0.94	0.007	1.04	0.85
NO2	0.80	0.67	0.94	0.004	0.71	0.52	0.89	0.002	0.97	0.75	1.20
2006～2010年
3～6月	Ox	1.07	1.01	1.13	0.014	1.12	1.02	1.22	0.024	1.06	0.99	1.12
NO2	1.04	0.94	1.14	0.442	1.09	0.91	1.27	0.340	0.99	0.87	1.11
7～10月	Ox	1.03	0.96	1.11	0.403	1.05	0.91	1.19	0.502	1.02	0.94
NO2	1.08	0.88	1.27	0.437	0.90	0.56	1.24	0.576	1.25	1.06	1.44
11～2月	Ox	0.93	0.87	0.99	0.029	0.84	0.72	0.96	0.010	0.95	0.87
NO2	1.02	0.93	1.11	0.730	0.91	0.73	1.08	0.304	1.08	0.96	1.20
C-1005 大気中粒子状物質の成分組成及びオゾンが気管支喘息発作に及ぼす影響に関する疫学研究 （兵庫医科大学）

$$ \mathsf{P M}_{2.5} $$

PM_{2.5}の

$$ \mathsf{P M}_{2.5} $$

$$ \mathsf{PM}_{2.5} $$
## 第1章 我が国の経済と国土交通行政の関わり

第1章「我が国の経済と国土交通行政の関わり」においては、第2章以下の議論の前提として、我が国経済を取り巻く厳しい状況を認識し、インフラ整備が経済成長にもたらす効果の重要性について歴史面・統計データ面により考察する。

まず、第1節「我が国経済とこれを取り巻く環境」において、人口減少、特に生産年齢人口の減少が進み、高齢化率が2050年に約4割弱と世界で類を見ない超高齢社会を迎えると推測されること、長期債務残高が急速に増加し財政状況が厳しい状況にあること等について概観する。

次に第2節「経済動向とインフラ整備」において、経済成長と過去（江戸時代と戦後の経済成長期）のインフラ整備の歴史から、インフラはその時々の人々の生活や経済を支えてきたことを概観する。また、公共投資水準の国際比較に当たっては我が国の脆弱な国土と厳しい自然条件に留意する必要があることを述べるとともに、インフラストックの蓄積の効果を概観し、インフラと生産性、さらには経済成長に及ぼす影響について考察する。

## 第1節

## 我が国経済とこれを取り巻く環境

## 我が国の人口の動向及び将来推計

## （１）人口及び生産年齢人口の推移

少子高齢化の進行により、我が国の総人口は2008年をピークに減少に転じており、生産年齢人口も1995年をピークに減少に転じている。2015年の国勢調査における人口速報集計では、我が国の総人口は1億2,711万人であり、5年に1回の国勢調査ベースでは調査開始以来、初めての減少となった。国立社会保障・人口問題研究所の将来推計（出生中位（死亡中位）推計）によると、総人口は2030年には1億1,662万人、2060年には8,674万人（2010年人口の32.3%減）にまで減少すると見込まれており、生産年齢人口は2030年には6,773万人、2060年には4,418万人（同45.9%減）にまで減少すると見込まれている（図表1-1-1）。
資料）2010年までの値は総務省「国勢調査」「人口推計」、2015年は総務省「人口推計」（2015年10月1日現在）、推計値は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（2012年1月推計）」の中位推計より国土交通省作成

## （２）深刻な高齢化

また、高齢化率注 $ ^{1} $ は、2015年に26.7％と過去最高となっている注 $ ^{2} $ 。高齢化率の推移について諸外国と比較してみると、我が国の高齢化率が最高水準であるのみならず、群を抜いて高いことが分かる（図表1-1-2）。さらに、2025年には、我が国全体で高齢化率が3割を超え、2050年には4割弱にまで達するなど、世界で類を見ない超高齢社会を迎えると推計されている。

图表1-1-2

我が国及び諸外国における高齢化率の推移

（注）いずれも2010年は実績値、2010年以降は中位推計の値

資料）日本は国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口

(2012年1月推計)」、日本以外はUnited Nations「World

Population Prospects: The 2015 Revision」より国土交通省作成
## （３）地域によって異なる人口動向

人口の地域分布の将来推計では、2010年から2050年の間に、居住地域の約6割以上で人口が半分以下に減少し、約2割は人が住まなくなると予測される（図表1-1-3）。また、地域別の人口の増減の見通しを更に細かい地域単位で見てみると、市区町村の人口規模別では、人口規模が小さい自治体ほど人口減少率が高くなり、2010年から2050年で見た場合、人口1万人未満の市区町村では約半分に減少すると見込まれている。人口が増加するのは、東京圏、名古屋圏等わずかな地域であり、過疎化が全国で一層深刻化すると予想されている。過疎地域においては既に、若年者のみならず高齢者の人口も減少する局面へと入りつつある。

資料）総務省「国勢調査報告」、国土交通省推計値より作成
## （４）人口減少社会と生産性の向上による我が国の経済成長

人口減少が我が国の経済全体の縮小につながることが指摘される中、経済財政諮問会議専門調査会「選択する未来」委員会の報告によれば、現役世代の減少ペースが強まる2030年代、2040年代には経済に対する下押し圧力がかかることが予想され、そのような人口減少下で経済が停滞した場合、2040年代にはマイナス成長に陥り、そこから脱することが難しくなるおそれもあるとされている $ ^{注3} $ 。

一方で、人口減少下でも、生産性向上シナリオと生産性停滞シナリオを比較すると、実質GDP成長率で1%強の差が生じる（図表1-1-4）。生産性向上が労働力減少分のマイナスを補うことができれば、今後の人口減少下においても、経済成長を達成することが可能であると考えられる。
## 我が国の財政状況

債務残高について見ると、社会保障関係費、国債費、地方交付税交付金等の増大に伴い、財政状況が一層深刻化している。2015年度末では、国の長期債務残高は、874兆円に達している（図表1-15）。

図表1-1-5 国の歳出と長期債務残高の推移

(注) 歳出について、2014年までは決算額、2015年は当初予算額。

資料）財務省「財政関係基礎データ（2016年4月）」、「財政統計」より国土交通省作成

債務残高の対GDP比は、経済規模に対する国の債務の大きさを計る指標であり、財政の健全性を図る上で重要な指標であるが、諸外国と比較すると、我が国は最も厳しい状況となっている（図表1-1-6）。

資料）IMF「World Economic Outlook Database, October2015」より国土交通省作成
## 国際環境

## （１）国際的な分業体制の構築

2008年のリーマンショック以降、為替は円高方向に推移した中、日本企業の製造拠点の海外展開が進んだ。これにより、海外で生産し、海外で販売する流れが作られ、日本国内からの輸出が減少することとなった $ ^{注4} $ 。製造業の海外生産比率 $ ^{注5} $ は増加基調にあり、2012年度以降は2割を超えている（図表1-1-7）。

## （２）新興国の台頭

特にアジア諸国の経済は成長しており、2010年には中国のGDPが我が国を上回ることとなった（図表1-1-8） $ ^{注6} $ 。一人当たりのGDPで見ても、シンガポールが我が国を上回るなど、アジア諸国の成長が顕著にあらわれている（図表1-1-9）。

急速な経済成長を遂げてきているアジア地域の存在は、我が国における産業立地の動向に影響を及ぼしているばかりでなく、経済全体にとって極めて重要なものとなっており、我が国の地域の将来を考える上で重要な要素となっている。