Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
部での路上ダストの影響を受けた試料であるなど、時間変化の激しい黄砂現象を扱うモデルの検証や、自然現象を対象とした検証に用いるには不適切な観測データしかないのが現状である。このように、沈着量に関するデータの不足も、黄砂の環境影響評価に資するモデルの精緻化を妨げている大きな要因の一つである。

そこで本研究では、黄砂の環境影響評価に資するため、また、影響評価や予測に用いる数値モデルの検証データとしても使えるよう、気象現象に追随できる時間スケールの採取時間を念頭に、降水の有無に応じて自動開閉する湿性・乾性沈着物採取装置を用いて、ダスト沈着量の観測を2012年9月から2014年12月にかけて全国4ヶ所でおこなった。採取した沈着物試料には、花粉等の生物由来粒子なども含まれているため、東京大学大気海洋研究所の植松研究室が保有する上面照射型蛍光X線分析装置を用いて残渣物を元素分析し、Fe含有量から残渣中の鉱物質ダスト量を求め、ダスト沈着量を見積もった。このようにして求めたダスト沈着量に加えて、量的に多くのダスト粒子が沈着したイベント期間を中心に、残渣試料を強熱して生物由来粒子を除去した後の沈着ダスト粒子について粒径分布を測定した。

### 2. 研究開発目的

黄砂の環境影響評価に資するため、また、影響評価や予測に用いる数値モデルの検証データとしても使えるよう、気象現象に追随できる時間スケールの採取時間を念頭に、降水の有無に応じて自動開閉する湿性・乾性沈着物採取装置を用いて黄砂沈着物のネットワーク観測をおこない、陸上に沈着するイベント・週・月レベルの黄砂沈着量を明らかにする。大規模な黄砂イベントについては、地理的・時間的な沈着量の変動情報と合わせて、黄砂試料の粒径分布を測定することにより、黄砂の輸送や沈着過程に関する知見を深め、数値モデルの精緻化に資するデータを提供する。

図(5)-2 辺戸岬ステーションに設置したダスト沈着物サンプラー（降水を感雨器が検知すると，蓋が自動で向かって右側へ動き，降水が止むと左側に戻る）

## 3 ．研究開発方法

## （１）沈着ダスト試料の沈着過程別採取装置と採取地点

黄砂粒子の沈着量を観測的に知るためには、いくつか手法がある。しかし、前節で述べたように、数値モデルに有用なデータを得るためには、沈着過程別に沈着量を把握する必要がある。しかしながら、乾性沈着過程での沈着量を把握するには、重力沈降の他にも慣性衝突や分子拡散など複数の沈着過程が含まれているので、全ての粒径についてパーフェクトなサンプリング方法がない。一方、湿性沈着過程、特に雨水の場合には、気象学の分野で標準化された計量手法があるので、これを流用し、乾性沈着由来の降下物が入らない仕組みの装置であれば、少なくとも湿性沈着によるダスト降下量は正確につかめるはずである。そこで、本研究では、酸性雨調査に用いられている自動雨水採取装置（小笠原計器製作所、US-330）を利用し、湿性過程と乾性過程とを
区別してダスト沈着物を採取することにした。この装置には、乾性沈着物採取用のダストジャーを付属させることができるので、現地での取り扱いを簡便にするために、予め微粒子をエタノールと純水で洗浄した厚手のビニール袋をかぶせる形で非降水時に暴露し、一定時間後に回収することとした。図(5)-2に、辺戸岬ステーションに設置した装置を例として示す。

ダストサンプリングについて、もう一つ重要な視点は、サンプリングの時間間隔と採取場所の選定である。黄砂イベントの時間スケールは、時別スケールからせいぜい日オーダーである。また、湿性沈着の降水現象も、時別からせいぜい日オーダーの時間スケールでしかない。このように、沈着過程を理解するための採取時間としては、できれば時別データを得ることが望まし

図(5)-3 沈着ダストサンプラーの設置箇所（枠付きで示した地点は、降雪融解用のヒーター付きサンプラーを示す）

い。しかし本研究では、複数年・複数箇所で採取物を集めるという量的な問題と、交換にかかる人手の問題とを勘案し、基本的には1週間毎に試料容器を交換することとした。ただし、黄砂イベ

図(5)-4 各採取地点周辺の地図（縮尺は4地点とも同じ）
ントを個別に捉えるために、日単位で追加の試料交換を随時おこなうこととした。その際、サブテーマ（3）による現業黄砂予報と、サブテーマ（1）によるリアルタイムモニタリングによる情報を共有し、試料交換のタイミングを諮っている。

試料採取地点は、図(5)-3に示した4地点（秋田、鳥取、福岡、沖縄）である。選点のポイントとしては、次の項目を考慮した：1）西方からのダスト輸送を捉えるために、日本海・東シナ海に面した沿岸部に位置すること、2）ローカルな路上ダストの影響をなるべく避けるため、できるだけ海岸に近い地点で、かつ、採取交換が容易な場所であること、3）採取交換をおこなう人員が確保できること、4）サブテーマ1によるライダー観測で、ダストの鉛直分布がわかる場所に近いこと。これら4項目すべてを満たすのは鳥取と沖縄であり、秋田と福岡はサブテーマ1によるライダーの設置場所とは若干離れている。しかし、秋田県立大学と福岡大学ではシーロメーター等の観測を独自におこなっているので、十分、これらの条件を満たしている。また、秋田以外の観測点では、従前のプロジェクトにより設置した装置を休止させたままであったので、本研究では初年度の研究開始後速やかに観測態勢を整えることができた。新規観測地点の秋田県立大学には、入念な事前打ち合わせの上、北海道大学・低温科学研究所に保管していた沈着ダストサンプラーを移設した。また、沖縄・辺戸岬ステーションからは、装置を名古屋大学へと一端撤収していたので、改めて装置整備の後、辺戸岬ステーションへ再設置をおこなった。秋田県立大学と辺戸岬ステーションでの設置には、重量物の運搬やケーブル取り回しなど、補助作業者を必要としたので、所属大学院生をこれに充てた。これら観測ステーションの整備は9〜10月に終了し、当初の予定通り、秋季のダスト飛来シーズンに間に合わせることができた。ちなみに、冬季降水が雪である可能性の高い場所（秋田県立大学と鳥取大学）に設置した装置は寒冷地仕様となっており、ひょこ電球による内部の保温と湿性沈着捕集時の加温装置が備わっている。

観測地点周辺の様子を図(5)-4に示す。いずれも日本海あるいは東シナ海に面した地域に位置し、最寄りの海岸までの距離は秋田県立大学が約900m、鳥取大学が約700m、福岡大学が約5km、辺戸岬ステーションが約200mと、ローカルな道路粉塵など国内ダストの混入リスクが低いと考えられる地点を選んでいる。逆に、砂防林の近くでもあるため、特に秋田や鳥取では、4～5月に大量の花粉（松など）が沈着してしまう。

このような生物由来粒子の影響の除去については後に述べる。秋田、鳥取、福岡では、各大学研究室の学生アルバイトを雇用して、装置の点検・保守と試料交換、名古屋への送付を依頼した。沖縄では、国立環境研究所辺戸岬大気・エアロブル観測ステーションのスタッフにこれらの作業について協力を得た。また、各地点ともに比較的近距離にアメダスの観測点があるので、降水量など気象要素のデータも得やすい場所である。

図(5)-5 沈着物試料のろ過処理 (左: 湿性沈着試料, 右: 乾性沈着試料, どちらも孔径 $ 1 \mu m $ のヌクレポアフィルターでろ過した)
## （２）試料採取の概要と名古屋大学での試料処理

名古屋大学では、各観測地点での観測に合わせて、沈着試料の保管容器の洗浄と、4週毎の容器輸送、返送されてきた沈着物試料の一次処理をおこなうため、研究補助員を、週1日を基本に雇用した。試料採取は、4週間分に相当する洗浄済み湿性沈着物保管容器と乾性沈着物採取袋を各観測地点に送付し、4週間後に取得試料を返送してもらう方式で進めた。現地では、毎週水曜日に試料容器を交換し、サブテーマ（1）（3）から入手した黄砂イベントの予報に応じて、日単位の追加試料の採取（特に乾性沈着試料について）も依頼した。また、湿性沈着試料には、殺菌剤（オスバン）を所定

図(5)-6 ろ過後のフィルター残渣の例（フィルター直径は25mm，左上のフィルターは有機物量が多いためにカールしている。残渣物の内容により色が異なる）

の濃度となるように現地で添加し、微生物の繁殖を防いだ。名古屋に輸送された沈着物試料は、予め秤量した孔径1μmのヌクレポフィルターでろ過し、残渣重量を求めた。その際、湿性沈着試料は採取水量を測ってから良く攪拌の後にろ過し、ろ過水の重量から全降水中の非水溶性粒子濃度を得た。後に、採取水量、開口面積、採取時間から、沈着フラックスに換算した。また、乾性沈着試料は、袋内を一

定量の純水で洗浄しな

がらろ過し、非水溶性残

渣試料を得た（図5）-5）。

乾性沈着試料の場合に

は、袋内の全量をろ過し、

開口面積と採取時間か

ら沈着フラックスを得

た。

フィルター上残渣物の例を図(5)-6に、残渣の顕微鏡写真の例を図(5)-7に示す。この例に見られるように、フィル

図(5)-7 乾性沈着物試料をろ過した残渣の顕微鏡写真例（鉱物質ダストの他にも花粉やススなどの非鉱物質残渣が多数見られる）
ター上（特に乾性沈着物について）の残渣重量には、鉱物質ダストの他、花粉その他の非鉱物質（多くは有機物）重量が含まれている。これまでにサブテーマ（4）などと共同で、残渣試料の蛍光X線分析をおこなうことで、残渣中の鉱物質ダスト量の見積もり方法を検討してきた $ ^{1)} $ 。手法の詳しい説明は省略するが、本研究でも、黄砂期間中の鉱物質ダスト中には平均的にFeが3.7%含まれていることを利用して、残渣物の蛍光X線分析により、鉱物質ダスト量を見積もった。ここで用いたFe含有量は、中国～韓国で観測された黄砂時のTPM中Fe含有比ときわめて近い。なお、花粉など生物由来粒子の量が著しく多い残渣試料の場合には、フィルターが湾曲する（図(5)-6の左上のフィルターを参照）などの理由により、蛍光X線分析装置での元素分析が不可能な場合もあった。そのような試料については、ダスト粒子の粒径分布を測定する時のように、強熱後の残渣重量を元に沈着フラックスを見積もった。

## （３）ダスト試料の粒径分布測定

残渣重量の多い試料を中心に、鉱物質ダストの粒径分布を測定した。当初、目開きが20μmのナイロンフィルターと、孔径が10μm、5μm、1μmのヌクレポアフィルターを用いての4段ろ過による手法と、遮光方式による粒径分布測定の二通りを試験した。使用したダスト試料を保存できる意味では多段ろ過法が優れているが、測定の手軽さでは遮光方式の測定に軍配があがった。図(5)-8に、測定装置(HIAC、System9703+、センサー：HRLD 150CE）の外観を示す。この装置は、細管を通過する粒子による遮光時間をもとに粒径を判別している。光の散乱を用いる装置と異

図(5)-8 遮光式自動微粒子測定装置を用いた測定の様子

なり、粒子の光学的性質に左右されにくく、かつ、ダイナミックレンジも比較的広いので、本課題で対象とするミクロンサイズ以上の粒子で、しかも有色・無色の混じるダスト粒子を測定するのに適している。また、この装置以外にデモ品で他社の製品も試したが、少量試料を測定後の試料保管に難点があり、こちらの製品を使用することにした。

本課題で得られる残渣試料は、花粉やバクテリアなどの生物粒子も混在しているため、それら有機物を除去するため、残渣試料を電気炉内にて750℃で2時間加熱処理した。加熱処理の際、残渣物の灰化重量も測定し、Fe分析が不可能だった試料についてはこの値を沈着量の計算に使用した。加熱後に残った鉱物質粒子をエタノールで再懸濁させ、純水中に分散し、粒径分布測定に供した。
## （４）大気中のPM濃度測定

大気からのダスト沈着量と大気中に浮遊する粗大粒子濃度との関係を知るために、沈着サンプリングをおこなっている鳥取サイトにて、紀本電子工業のPM712を用いたPM10・PM2.5の自動計測とテープろ紙によるサンプリングをおこなった（図(5)-9）。

図(5)-9 鳥取大学乾燥地研究センター屋上に設置されたPM10 & PM2.5測定装置
## 4 ．結果及び考察

## 1 ）湿性・乾性沈着ダストフラックスの時系列変化と年間沈着量

2012年9月から2014年12月まで観測したダスト沈着フラックスを、沈着過程別に図（5）-10に示す。青横線で示した期間は、感雨器センサーが不調の期間で、湿性と乾性の区別が不確実な期間である。この不調は12年12月頃からしばしば見られるようになり、福岡大学で4月、秋田県立大学で5月、鳥取大学も4月に同センサーを交換することで復帰した。センサーの不調は、冬季に雪が混じるような気象条件になってから顕在化した。降水が雨の場合には正常に動作していても、特にあられの場合にはセンサー表面で跳ねるためにドライ袋に降水が混じることもあり、センサーの不調がわかりにくい。このような期間は、乾性沈着物を採取するビニール袋内に雨水が混入し、雨水中でバクテリアの繁殖が著しい場合にはフィルターによるろ過に支障をきたしたため、沈着過程の区別に加えて全沈着量の把握にも問題を生じたケースがある。しかしこの期間を除いては、良好なデータが得られた。

図(5)-10 2012年9月から2014年12月までの、湿性（左）・乾性（右）沈着過程による鉱物質ダスト沈着フラックス（mg/m²day），蛍光X線分析法によるFe分析結果に基づく鉱物質ダスト沈着量（秋田と鳥取、福岡における青横線の期間は、感雨センサーの不具合により分別採取が不確実であったことを示す）
秋田と鳥取では、14年春季の乾性沈着フラックスに比べて13年春季の方が大きいように見え、逆に湿性沈着量としては13年より14年の春季の方が大きく見える。しかしこれは、13年冬～春季の感雨器センサー不調のため、本来なら湿性沈着として採取されるべき降水が、降雨強度が低い場合には乾性沈着として採取された結果、秋田と鳥取でこのような傾向が現れたと考えられる。感雨器センサーが正常に動作している13年秋から14年春にかけてのデータを見ると、秋田・鳥取では湿性過程による鉱物質ダストの沈着頻度と量が大きい。西日本だけでなく、東北地方の日本海側でも湿性沈着がダスト沈着に重要であることを伺わせる。

2013年と2014年は黄砂の飛来が少ない年であった。気象庁の観測によれば、2014年に広域で黄砂が観測されたのは5月下旬から6月初旬にかけての1回だけとされているが、秋田では頻繁に湿性沈着していた。湿性沈着により複数箇所で沈着量が同時に増加したのは、14年では1月初旬と3月中旬に見られたが、乾性沈着では気象庁も報告している5月28日前後のイベントのみであった。

表(5)-1 鉱物質ダスト沈着量(g/m²yr)

Wet	Dry	Total	wet/dry
2012秋	2013	2014	2012秋	2013	2014	2013	2014	2014
秋田	(0.95)	(5.45)	5.12	(0.47)	(5.86)	2.28	(11.32)	7.40	2.2
鳥取	(0.97)	(3.40)	3.45	(0.80)	(4.53)	2.94	(7.94)	6.39	1.2
福岡	(1.83)	(2.50)	2.63	(1.42)	(3.81)	3.36	(6.31)	5.99	0.8
辺戸岬	0.35	1.43	2.36	0.39	1.54	1.43	2.97	3.79	1.7

表(5)-1に挙げたのは、各地点における沈着過程別の鉱物質ダスト沈着量と、湿性/乾性沈着量比である。先に述べたように、2012年12月から2013年4月にかけての沈着過程分別が不確実な値については、表内に括弧書きで示した。先行事例（2008年秋から2010年12月まで $ ^{2)} $ ）での沈着量と比べると、沖縄ではほぼ同程度であったが、その他の地点では2014年の沈着量が全体的に2～3割少なめであった。先に述べたように、気象庁による目視による黄砂観測記録によれば、2012年秋から2014年12月にかけては黄砂の飛来が少なく、小規模なイベントしかこなかったようなので、大まかな傾向としては整合的である。逆に言えば、黄砂の不活発年であっても、鉱物質ダストは少量ながら常に沈着しているということがわかった。また地理的には、南方の沖縄よりも北方の秋田の方が、湿性と乾性の和として、倍近く多くのダストが沈着していた。年間の乾性沈着量としては、最大が福岡の3.36g/m²yrに対して最小が辺戸岬の1.43g/m²yrであり、ここでも約2倍の差があった。湿性/乾性の比を見ると、秋田で2.2に対し、福岡では0.8と、観測地点の中では黄砂発生源にもっとも近い福岡で乾性沈着の割合が高かった。

## 2 ）湿性・乾性沈着に見られる広域黄砂イベントと粒径分布

本研究の観測期間中に気象庁が報告した黄砂で、広域（2ヶ所以上）に影響が及んだイベントは、2013年では1月2－3日、3月8－10日、3月19－20日、4月18－19日、10月11－12日、2014年では5月26日－6月2日にかけてである（http://www.data.jma.go.jp/gmd/env/kosahp/kosa_data_index.html）。感雨器が不調だった期間を除くと、乾性沈着として複数ヶ所で沈着量の多かったイベントとして目立つのは2014年5月26日－6月2日であり、2013年10月11－12日のイベントについては、
乾性沈着フラックスが特段に高いわけではなかった。従って、2013年10月11-12日のイベントは、大気塵象としては観測されても沈着量が多くない「通過する黄砂」だったと思われる。

湿性沈着の結果では、2012年11月30日頃や2014年3月17日頃の試料について、複数ヶ所での値が高かった。ところが、2012年11月下旬や2014年3月の該当時期に、黄砂の報告はない。サブテーマ（1）による松江でのライダー観測データ（http://www-lidar.nies.go.jp/）を見ると、2012年11月29～30日にかけてと、2014年3月17日前後には、地表よりも上空でダスト濃度が上昇した様子が捉えられていた。少なくとも鳥取では、その一部が2012年11月30日や2014年3月18日の降水によって沈着したものと考えられる。例として、2014年3月の松江上空でのダスト粒子濃度と、鳥取での湿性沈着フラックスの時系列変化を図(5)-11に示す。2014年3月は、ライダーで見ると7～10日と16～20日に黄砂が飛来している様子がわかる。冬～春にかけての日本海側では、低気圧の通過以外にも冬型の気圧配置下でも降水が生じるので、黄砂の飛来と降水イベントのタイミングがマッチする機会が多い $ ^{3)} $ 。3月17～19日のサンプルはそのようなタイミングでの湿性沈着イベントを捉えたと考えられる。3月7日や9日にも類似の機会はあったと推測されるが、採取期間が長かったため沈着イベントとしては目立たないのかもしれない。

図(5)-11 松江上空のダスト粒子濃度鉛直分布（上段）と，鳥取での湿性（赤）・乾性（緑）沈着フラックス，最寄りのアメダス観測地点・湖山での時別降水量（青）
図(5)－12には、2014年3月17日頃の湿性沈着イベント期間に、秋田と鳥取、福岡で沈着物として採取されたダスト粒子の体積粒径分布を示す。3ヶ所ともに、5μm付近の肩と10-15μmのモード径が共通して見られる特徴であり、鳥取と福岡では>20μmにも肩があるような粒径分布が得られた。この事例では、福岡で>20μmの割合が高くなっており、黄砂発生源に近いところほど大きな粒子が落ちる様子を想像させる。

次に、気象庁の観測では黄砂と認識されておらず、沈着フラックスとしても特に高いわけではないが、2013年5月20～22日にかけてのイベントについて、乾性沈着ダストの体積粒径分布を図(5)-13に示す。松江でのライダー観測によれば、この時期の5月20日に、高度1～3km上空を黄砂が通過していた。図（5）-12の湿性沈着と比べて、図（5）-13の乾性沈着の場合には、5μm付近の肩が目立たない。またこの事例では、10～20μmに幅広いピークをもち、3ヶ所ともきわめてよく似た粒径分布を示しているところも、先の湿性沈着とは異なる。

図(5)-12 2014年3月14－21日にかけて秋田（AK），鳥取（TT），福岡（FK）で採取した湿性沈着ダストの体積粒径分布

図（5）-13 2013年5月20～22日頃の乾性沈着試料の体積粒径分布
図(5)-14と-15には、2014年5月26－6月4日にかけて福岡と鳥取で採取した乾性沈着ダストの体積粒径分布を、同一地点での時系列変化の例として示す。図（5）-13で見たように、乾性沈着ダストの場合には10～15μm付近と>20μmをモード径とする二峰の重ね合わせが多い。鳥取の5月26-28日や28-29日の例では、40μm前後にもピークがあり、大きめの粒子が豊富な事例として興味深い。鳥取の場合には、鳥取砂丘などローカルな影響も考えられるが、図（5）-13のイベントで見られるように、鳥取だからと言って常時、大きなサイズの粒子が混入しているわけではないので、このイベント特有の粒径分布だったと考えられる。

2014年5月下旬のイベントについて、時別に詳しく見るために、鳥取での沈着フラックスと大気中エアロブル濃度、さらに、松江上空でのダスト濃度鉛直分布を見てみる（図(5)-16）。この期間中に乾性沈着フラックスが最も高かったのは

5月28～29日にかけてのサンプルである。しかし、大気中のPM10濃度（PMc濃度も同様）は若干前倒しの5月28日がピークであった。沈着物の採取時間間隔が長いため、大気濃度との関係を議論す

図(5)-14 2014年5月26－6月4日にかけて福岡で採取した乾性沈着ダストの体積粒径分布

図(5)-15 2014年5月26日から6月5日にかけて鳥取で採取された乾性沈着ダストの体積粒径分布
図(5)-16 鳥取大学乾燥地研究所でのダスト沈着フラックスと大気中PM10，PM2.5濃度，松江でのライダー観測によるダスト濃度鉛直分布

るには注意が必要だが、両者はほぼ同時期もしくは沈着物のピークが少し遅れてピークに達していた。

松江上空の様子を見ると、28～29日にかけてダスト層が4km付近まで分布していることがわかる。これまでに、黄砂発生源からの輸送時間が短く、黄砂層上端の高さ高ければ、輸送途中での重力沈降による巨大粒子の損失があるとしても、日本へ巨大ダスト粒子が到達しやすくなることが示唆されている $ ^{2)} $ 。5月28～29日のケースでも黄砂層の上端が高いので、より多くの巨大ダストが生き残り、生き残った巨大ダストが質量を稼ぐため、前後の期間に比べて沈着量が多くなった可能
性がある。一方、ダスト沈着量の多かった5月28日12UT時点からの5日間の後方流跡線解析の結果（図(5)-17）をみると、鳥取上空から遡った場合（右図）には、ダストの発生源からの輸送時間としては約3日もかかっていた。福岡からの後方流跡線解析では（図(5)-17の左）、2日弱と、比較的早く輸送されてきた高度も見受けられるが、鳥取からの後方流跡線では巨大粒子の存在を説明することが難しい。

例えば密度2.6g/cm³の球形粒子を考えると、直径10μmの粒子なら673m/dayの沈降速度なので、高度2kmからの降下には約3日かかるはずだが、20μmでは2717m/dayと、高度3kmからでも約1日で落ちてしまう計算になる。従って、20μm以上のダスト粒子が数日も大気中を輸送され続けることは、よほど高い高度まで持ち上げられない限り、あり得ない。常識的には考えにくいが、100μmを超えるサイズのダスト粒子がハワイ沖まで大量に輸送された事例もある $ ^{4} $ 。鳥取だけでなく、福岡でのダスト粒子の粒径分布にも20μm以上の割合が多いので、西日本全体をある程度被うような範囲での現象と思われる。ハワイでの観測例も含めて、どのような大気現象なら巨大ダストの輸送が可能なのか、さらなる解析が待たれる。

図(5)-17 福岡（左）と鳥取（右）上空の1000m、2000m、3000mから5日間の後方流跡線解析

### 3 ）13年夏のPM2.5黄砂イベント

1) で見たように、ダストの沈着フラックスとしては夏に低い。本研究の観測期間である2013年の夏も、沈着ダスト量は春や秋に比べて少なかった。夏は太平洋高気圧に覆われていて、対流圏下部では南方からの空気塊の移流が卓越し、西方からの空気塊が日本付近に輸送されにくいためである。しかし日本上空の中～上部対流圏では、夏も中緯度大気の影響を受け続けており、その高度ではダスト粒子が飛来する可能性がある。
図(5)-18 鳥取での時別PM濃度（PM10-PM2.5と，PM2.5の両方とも日平均値が25μg/m³を2日間連続で超えたイベントに星印を付けた）

図(5)-19 鳥取でのPM2.5，PMc，粒径別エアロブルオン成分濃度
図(5)-18に示したのは、2013年4月～2015年2月にかけて観測した鳥取大学・乾燥地研究センターにおけるPM濃度である。図では、PM10－PM2.5（PMc）濃度とPM2.5濃度の両方で日平均値が25μg/m³を2日間連続で超えたイベントに星印を付けある。PM2.5濃度が高い事例は冬～春に多い。PM10とPM2.5の両方が2日連続して濃度が高くなる可能性があるのは、汚染大気と混合した黄砂がゆっくりと日本を被うような場合である。

図(5)-20 粒径別の主要イオン濃度（当量濃度）の関係

2014年の夏には見られなかったが、2013年の夏季にはそのようなイベントが2回あった。2013年の6月下旬から8月下旬までの約2ヶ月間について、鳥取でPMの連続観測をおこなった際のフィルターを水抽出し、イオン成分を分析した結果を図(5)-19に示す。下段にはPM2.5とPMc濃度、黒色粒子濃度に相当するOBCを、中段に非海塩硫酸イオン濃度、上段に非海塩Caイオン濃度について線の色で粒径を分けて表示している。PM2.5濃度の高い7月26日前後と8月12日前後には、非海塩硫酸イオン濃度が高い。鳥取ではこの少し前から、PMc濃度が高くなっており、PMcとPM2.5粒子中の非海塩Caイオン濃度も7月25日や8月12日頃に、その前後の期間と比べて値が高かった。非海塩カルシウムは、塩類集積の影響を受けた黄砂粒子の指標として用いられており、この分析結果はダスト粒子がこの時期に飛来していた可能性を示唆する。非海塩Caイオン濃度の絶対値としては、春の黄砂イベントに比べればたいして高い濃度ではないが、ある程度の濃度でも夏に観測されたことに意味がある。また、図(5)-20には、粒径別にイオンバランスの概要を見るために、PMcとPM2.5で量的に多い成分について濃度の和を示した。この図によれば、PM2.5粒子中では硫酸アンモニウム粒子が支配的な成分で、PMc粒子中では海塩や炭酸カルシムが硝酸イオンと反応して生成される硝酸ナトリウムや硝酸カルシウムのような成分が支配的だったことを伺わせる。
図(5)-21は、非海塩カルシウムイオン濃度が高かった2013年7月25日と8月12日から5日間さかのぼる後方流跡線を示す。7月25日の場合には、500mや1500m上空からのトラジェクトリでは台湾方面や中国南部からであるのに対し、3000m上空に飛来した空気はゴビ砂漠方面から輸送されてきていた。8月12日については、高度1500mからの空気塊のみがゴビ砂漠方面から輸送されてきており、500mや3000mへの空気塊は中国南部に起源をもつことが示唆されている。非海塩硫酸イオンなどの濃度が高いのは、中国南部から日本上空の下層に輸送されてきた空気塊に、大気汚染由来のPM2.5が多く含まれていたためであろうし、非海塩Ca濃度が高いという意味では、PM2.5黄砂を含むダスト粒子が日本上空に輸送されてきたためと考えられる。夏の日本上空は、陸地の日射加熱により、高度2000mを超えて3000m付近まで対流活動が活発となるので、上空3000m付近までの到達物であれば、地表付近まで輸送されてくることが可能であろう。ただし、高さ方向に均一化される分、濃度としては薄まって見えるため、Ca濃度の絶対値としてはあまり高くならなかったと考えられる。

図(5)-21 2013年7月25日00UT（左）と8月12日12UT（右）を基点にした鳥取から5日間の後方流跡線（NOAA HYSPLITによる）

ところで、この時期のダスト沈着量は、前後に比べてわずかに高い程度の上昇であった。この現象が「通過する黄砂」なのであれば、連続サンプリングのフィルター試料には黄砂粒子が捉えられているはずである。そこで、イオン分析した抽出液の残余水を、孔径1μmのヌクレポアフィルターで再ろ過し、顕微鏡で観察してみた（図(5)-22）。写真から明らかなように、無色あるいは有色の非球形粒子が多数観察された。残余水量が必ずしも一定ではないために、厳密な比較はできないが、Ca濃度の低い試料に比べてCa濃度の高い試料では、このような非球形粒子が多かった。
これらの期間について、ゴビ砂漠周辺ではダストイベントが報告されていないので、非海塩カルシウムをもたらしたダスト粒子の起源地域は、現時点で不明である。たとえ明確な起源地域が不明でも、夏の高PM2.5イベントの際に、PM2.5黄砂がわずかながらでも飛来していることは、非常に興味深い現象である。

PMcフィルター上の粗大粒子

図(5)-22 PMcフィルターからの粒子再サンプリングと，2014年8月12日に採取した粗大粒子の顕微鏡写真
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

陸上のネットワーク観測により、湿性・乾性沈着する黄砂量と粒径分布を週〜イベントレベルで調べることにより、黄砂の輸送・沈着現象の全体像を明らかにした。特に、黄砂の報告が少ない年においても年間で4〜7g/m²も沈着しており、沈着ダストの体積粒径分布は10〜15μmにモード径があることがわかった。さらに、今まで春が中心と思われてきたPM2.5黄砂が、夏にも飛来していたことを明らかにした。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

黄砂沈着量の地理的分布や粒径に関するデータ等の解析結果は、黄砂の予測モデルを検証し、改良するために役立つ。また、数値モデルによるシミュレーションにより、日本の陸地や周辺海域への沈着量分布を明らかにすることは、黄砂の環境影響評価に役立つと思われる。

## 6 ．国際共同研究等の状況

特に記載すべき事項はない。

## 7 ．研究成果の発表状況 ※【別添】H26年度研究等成果報告書作成要領 参照

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) K. Osada: Atmospheric Research, 124, 101–108 (2013) "Water soluble fraction of Asian dust particles,"

2) K. Osada, S. Ura, M. Kagawa, M. Mikami, T. Y. Tanaka, S. Matoba, K. Aoki, M. Shinoda, Y. Kurosaki, M. Hayashi, A. Shimizu, and M. Uematsu: Atmospheric Chemistry and Physics, 14, 1107–1121 (2014)

“Wet and dry deposition of mineral dust particles in Japan: factors related to temporal variation and spatial distribution,”

## 3 ）長田和雄、低温科学/北海道大学低温科学研究所、72巻、15-19（2014）

「ダスト粒子と水溶性物質との内部混合」

## くその他誌上発表（査読なし）>

特に記載すべき事項はない

## （2） 口頭発表（学会等）

1）長田和雄・DRAEMONグループ：第30回エアロブル科学・技術研究討論会（2013年）
「通過する黄砂と沈着する黄砂」

2）鈴木慶・長田和雄：日本気象学会2014年度春季大会（2014）

「粗大粒子中の硝酸塩：ニトロン薄膜方を用いた個別定量法の検討」

3）飯村真有・長田和雄：日本気象学会2014年度春季大会（2014）

「沖縄・辺戸岬で採取した乾性・湿性沈着物中の球状炭化粒子」

4) K. Osada: International conference on Atmospheric dust 2014, Castellaneta Marina (TA), Italy (2014)

“、Water soluble fraction of Asian dust particles”

5) K. Osada, S. Ura, M. Kagawa, M. Mikami, T. Y. Tanaka, S. Matoba, K. Aoki, M. Shinoda, Y. Kurosaki, M. Hayashi, A. Shimizu, and M. Uematsu: International conference on Atmospheric dust 2014, Castellaneta Marina (TA), Italy (2014)

“Wet and dry deposition of mineral dust particles in Japan: Factors related to temporal variation and spatial distribution”

## 6 ）長田和雄・黒崎泰典：第31回エアロゾル科学・技術研究討論会（2014）

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

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

特に記述すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) 浦幸帆，長田和雄，香川雅子，三上正男，的場澄人，青木一真，篠田雅人，黒崎泰典，林政彦，清水厚，植松光夫：エアロゾル研究，26，234-241（2011）

「非水溶性大気沈着物中のFe含有量を用いた鉱物質ダスト量の推定」

2) K. Osada, S. Ura, M. Kagawa, M. Mikami, T. Y. Tanaka, S. Matoba, K. Aoki, M. Shinoda, Y. Kurosaki, M. Hayashi, A. Shimizu, and M. Uematsu: Atmospheric Chemistry and Physics, 14, 1107–1121 (2014)

“Wet and dry deposition of mineral dust particles in Japan: factors related to temporal variation and spatial distribution,”

3) K. Osada, S. Ura, M. Kagawa, M. Mikami, T. Y. Tanaka, S. Matoba, K. Aoki, M. Shinoda,
Y. Kurosaki, M. Hayashi, A. Shimizu, and M. Uematsu: SOLA, 7, 49-52 (2011)

“Temporal and spatial variations of wet deposition flux of mineral dust in Japan”

4) P.R. Betzer, K. L. Carder, R. A. Duce, J. T. Merrill, N. W. Tindale, M. Uematsu, D. K. Costello, R. W. Young, R. A. Feely, J. A. Breland, R. E. Bernstein, and A. M. Greco: Nature, 336, 568-571, doi:10.1038/336568a0 (1988)

“Long-range transport of giant mineral aerosol particles”
# Integrated Observational and Modeling Study on Kosa Impacts throughout Japan for the Japanese PM2.5 Regulations

Principal Investigator: Nobuo SUGIMOTO

Institution: National Institute for Environmental Studies (NIES)

16-2 Onogawa, Tsukuba-City, Ibaraki 305-8506, JAPAN

Tel: +81-29-850-2459 / Fax: +81-29-851-4732

E-mail: nsugimot@nies.go.jp

Cooperated by: Tokyo Metropolitan Research Institute for Environmental Protection, Meteorological Research Institute, University of Tokyo, Nagoya University

## [Abstract]

Key Words: Asian dust, Aerosol, Internal mixing, External mixing, Dust PM2.5, Polluted dust, Lidar observation network, Dust forecast model, Transport, Deposition

Asian dust emitted in the Gobi desert is often transported through heavily polluted areas and mixed with air pollution particles. Some of recent epidemiological studies reported health effects of mixed dust were larger than pure dust. Characterizing the mixing states of Asian dust and air pollution particles (external mixing and internal mixing) is indispensable for further studies of health effects of Asian dust. It is also important to monitor the fraction of Asian dust in PM2.5 for PM2.5 regulation.

Three-dimensional distribution of Asian dust and air pollution particles was continuously observed with the network of ground-based polarization-sensitive lidars (AD-Net). At the same time, continuous observation with an in-situ polarization particle counter (POPC) that can measure size and non-sphericity of single particles was performed in Seoul, and the characteristics of pure Asian dust, externally mixed dust, and internally mixed (polluted) dust were revealed. A method for characterizing the mixing states using the lidar derived particle depolarization ratio and backscattering color ratio was validated by comparison with the POPC. A method for estimating dust fraction in PM2.5 using the ratio of PM2.5 to PM10 (or SPM) data was formulated. Also, empirical conversion factors for estimating dust PM2.5 and air pollution PM2.5 from lidar-derived dust extinction coefficient and spherical aerosol extinction coefficient were determined.

Chemical compositions of aerosols were studied in Ulaanbaatar (a mega city near dust source areas) and Tokyo, and the difference in compositions was studied. A correlation method suggested $ SO_{4}^{2-} $ , $ NO_{3}^{-} $ , and $ F^{-} $ were internal mixed with dust in Ulaanbaatar.

Deposition of Asian dust was studied on Research Vessel Hakuho Maru.
Long-range transported Asian dust was observed in the Pacific Ocean. About 50% of dust with diameter larger than 0.7 $ \mu $ m was internally mixed with sea salt, and an acceleration of deposition by internal mixing was suggested. Dry and wet deposition in Japan was observed with a deposition-monitoring network, and the seasonal and areal features of deposition were studied.

The chemical transport model MASINGAR was improved to calculate PM2.5 for dust and other major aerosols components. Dust emission in the Gobi Desert was improved by an inverse method using observation data. Dust size distribution parameters were also improved based on the deposition-monitoring network data. Dust emission and deposition were estimated with a long-term calculation with MASINGAR. Dust emission in the Gobi desert was 300-600 Tg/year, and approximately 5% was deposited in the area (130-150 E, 30-50 N) surrounding Japan.
## 利用者のために

## 1 全国推計の取りまとめ

## (1) 農業総産出額及び生産農業所得統計作成の概要

農政の企画・推進のための資料を提供することを目的として、全国を一つの推計単位とし、農産物の生産量及び価格に関する諸統計等を用いて、農業総産出額及び生産農業所得を推計したものである。

ア 農業総産出額は、推計期間（平成27年1月1日～同年12月31日）における農業生産活動による最終生産物の品目ごとの生産量（全国計）に、品目ごとの農家庭先販売価格（全国平均）（消費税を含む。）を乗じた額を合計して求めたものである。

ただし、推計期間をまたいで生産される野菜、果実の生産量は「作物統計調査」で定めている年産区分による数量を用いている。

イ生産農業所得は、農業生産活動によって生み出された付加価値であり、農業総産出額から物的経費（減価償却費及び間接税を含む。）を控除し、経常補助金等を加算して求めたものである（次図参照）。

## (2) 全国推計における具体的な推計方法

ア農業総産出額の推計方法

農業総産出額は、次の基本算式により推計した。

農業総産出額＝Σ（品目別生産量×品目別農家庭先販売価格）

ただし、品目別生産量は、作物統計等による収穫量から再び農業へ投入される種子、飼料などの中間生産物（加工農産物の原材料を除く。）の数量を控除した数量、品目別農家庭先販売価格（消費税を含む。）は、農業物価統計、卸売市場統計等を用いて算出した価格に、農産物の販売に伴って交付される各種奨励補助金等を加算した価格とした。なお、農産物の販売に伴って交付される各種奨励補助金のうち、農家庭先販売価格と分離可能なものは、平成27年から農業総産出額に含まないこととした。
なお、次に掲げる品目にあっては基本算式によらず、それぞれの項に掲げる方法により推計した。

(7) くず米の産出額

粗玄米重✗くず米比率✗価格

## (1) 植物生長額

植物生長額は樹種別の生長額を次式により推計し、それらを合計したものである。

$$ \begin{aligned}& 当該樹種 \mathcal{O} 須未成園面積 \quad\times\quad\frac{ 植物資産評価標準による当該樹種 \mathcal{O} 成園 10a 当たり育成価 }{ 須須育成 \quad 年 \quad 数 }\end{aligned} $$

(ウ) 肉用牛（役用牛を含む。）の産出額

肉用牛の産出額は、と畜頭数と子牛の生産及び成長による増加分を次式により成畜頭数に換算し、これに価格を乗じて求めた。

{(成牛と畜頭数＋子牛と畜頭数×$\frac{1}{2}$) + (12か月未満の期末頭数－12か月未満の期首頭数) ×$\frac{4}{10}$ + (12か月～24か月未満の期末頭数－12か月～24か月未満の期首頭数) ×$\frac{8}{10}$ + (24か月以上の期末頭数－24か月以上の期首頭数)} ×成牛と畜価格

(Ⅰ) 乳用牛の産出額

乳用牛の産出額は、乳牛の産出額、乳用子牛の産出額、生乳の産出額を合計したものである。

a 乳牛の産出額

乳牛の産出額は、子牛の生産及び成長による増加分を次式により成畜頭数に換算し、これに価格を乗じて求めた。

{(12か月未満の期末頭数×$\frac{4}{10}$)+(12か月～24か月未満の期末頭数×$\frac{3}{10}$)+(12か月～24か月未満の期首頭数×$\frac{3}{10}$)}×成畜価格

b 乳用子牛の産出額

乳用子牛（めす及びおす）と畜頭数×乳用子牛価格

(オ) 豚の産出額

{ と畜頭数 + （期末頭数 - 期首頭数） × $ \frac{2}{3} $ } × 肉豚価格

(力) 採卵鶏の産出額

{ 廃鶏羽数 + （6 か月未満期末羽数 - 6 か月未満期首羽数） × $ \frac{1}{2} $ + （6 か月以上期末羽数 - 6 か月以上期首羽数）} × 成廃鶏価格
## (キ) その他畜産物の産出額

平成27年の都道府県別推計の数値を用いた。

## (ク) 加工農産物の産出額

平成27年の都道府県別推計の数値を用いた。

注：「い」、「茶（生葉）」等を原料として産出された加工農産物の産出額は、加工に投入した原料分の産出額を控除して計上した。

## イ 生産農業所得の推計方法

生産農業所得とは、農業総産出額から物的経費（減価償却費及び間接税を含む。）を控除し、経常補助金等を加算した額である。なお、年産単位の経常補助金等は推計期間を超えて支払われるものについても計上した。

なお、物的経費は、農業経営費から雇用労賃等を控除したものである。

具体的には、次式により算出した。

生産農業所得＝農業総産出額×所得率＋経常補助金等

ただし、所得率は農業経営統計調査経営形態別経営統計結果から次式により算出した。

$$ 所得率 =\frac{ 農業粗收益 - 經常補助金等 - 物的經費 ( 減価償却費及び間接税を含む )}{ 農業粗收益 - 經常補助金等 } $$

## (3) 全国推計における推計の範囲

本推計の範囲は、原則として、日本標準産業分類に掲げる「中分類01－農業」うち「小分類013－農業サービス業（園芸サービス業を除く。）」及び「小分類014－園芸サービス業」を除く事業所から生産された農産物（山林用苗木を含み、きのこ類の栽培及び蚕種を除く。）及び加工農産物である。

本推計で対象とする農産物の主な品目は次表のとおりである。
表農産物の範囲

部 門	品 目 名
耕	米	玄米、くず米等
麦 類	小麦、六条大麦、二条大麦、はだか麦等
雑 穀	そば等
豆 類	大豆、いんげんまめ、小豆、らっかせい(からつき)等
いも類	かんしょ、ばれいしょ
野菜	果菜類	スイートコーン、えだまめ(未成熟)、さやえんどう(未成熟)、そらまめ(未成熟)、さやいんげん(未成熟)、きゅうり、かぼちゃ、すいか、メロン、なす、トマト、いちご、ピーマン、にがうり、オクラ、ししとう等
葉 茎菜類	キヤベツ、はくさい、非結球つけな、ほうれんそう、ねぎ、たまねぎ、にら、みつば、しゅんぎく、にんにく、らっきょう、レタス、セルリー、カリフラワー、ブロッコリー、こまつな、パセリ、アスパラガス、ふき、みようが、わさび、しそ、たけのこ、チングンサイ、もやし等
根菜類	だいこん、かぶ、にんじん、ごぼう、さといも、やまのいも、れんこん、しようが、くわい等
果 実	みかん、ネーブルオレンジ、なつみかん、はっさく、いよかん、清見、ポンカン、りんご、ぶどう、なし、もも、おうとう、びわ、うめ、かき、くり、すもも、いちじく、パインアップル、キウイフルーツ、ゆず、不知火(デコポン)等
花き	切り花	チューリップ、きく、ゆり、ばら、カーネーション、トルコギキョウ、きんせんか、ストック、りんどう、スターチス、ガーベラ、洋ラン、カスミソウ、切り葉、切り枝、アルストロメリア等
球 根	チューリップ等
鉢もの類	シクラメン、洋ラン類、観葉植物、花木類等
花き苗類	パンジー等
その他花き	芝等
工芸農作物	さとうきび、てんさい、こんにゃくいも、葉たばこ、茶(生葉)、い等
その他作物	庭園樹苗木、街路樹苗木、山林用苗木等植物生長(みかん、なつみかん、はっさく、いよかん、ネーブルオレンジ、りんご、ぶどう、なし、かき、もも、おうとう、びわ、うめ、くり、茶、桑等)
畜産	肉用牛	肉用牛(子牛、育成牛、和牛、乳用おす牛等)
乳用牛	生乳、乳牛、乳廃牛
豚	豚
鶏	鶏卵、プロイラー、廃鶏等
その他畜産物	馬、軽種馬、はちみつ、うずら卵等
加工農産物	かんぴょう、干がき、かんしょ切干、荒茶、畳表等
## 2 都道府県別推計の取りまとめ

## (1) 農業産出額及び生産農業所得統計作成の概要

各都道府県の農業生産の実態を価値額として把握し、農政の企画・推進、地域振興計画の策定、農業振興諸施策の実施等のための資料を提供することを目的として、都道府県を推計単位とし、農産物の生産量及び価格に関する諸統計等を用いて、農業産出額及び生産農業所得を推計したものである。

農業産出額は、推計期間（平成27年1月1日～同年12月31日）における都道府県別の品目ごとの生産数量に、品目ごとの農家庭先販売価格（消費税を含む。）を乗じて求めたものであり、全国推計における産出額と概念的には同じものである。

しかしながら、都道府県別推計においては、全国推計では中間生産物であるため推計対象としていない種子、子豚等のうち、他都道府県へ販売したものを推計対象としているため、農業産出額を単純に合計した都道府県計及び全国農業地域の数値には、都道府県間を移動した中間生産物の産出額が重複計上されている。これら理由により、都道府県別推計した農業産出額を合計した全国値は、全国推計した農業総産出額と一致しない。

なお、中間生産物の取扱いは次のとおりである。

(ア) 自都道府県で生産され農業へ再投入したものは産出額から控除する。

(イ) 他都道府県へ販売したものは自都道府県の産出額に含む。

(う) 他都道府県から購入したものは産出額から控除しない。

生産農業所得は、この農業産出額に農業経営統計調査の経営形態別経営統計及び営農類計別経営統計から算出した当該都道府県の所得率を部門別に乗じ、経常補助金等を加算して求めたものであり、全国推計における生産農業所得と概念的には同じものである。

## (2) 都道府県別推計における具体的な推計方法

ア農業産出額の推計方法

(7) 農業産出額の推計式

農業産出額は、耕種及び畜産の農業生産によって得られた農産物と、これらを原料とする加工農産物とを区分して、次の方法により算出した。

(算式 1)

個別農產物の産出額＝個別農産物生産数量×個別農産物農家庭先販売価格

注：個別農産物生産数量＝個別農産物の収穫量－個別農産物のうち中間生産物

(他都道府県へ販売されたものを除く。)の数量

(算式 2)

個別加工農産物の産出額＝

(個別加工農產物の生産数量×個別加工農産物の農家庭先販売価格)－

(個別加工農産物の原料数量×個別加工農産物の原料の農家庭先販売価格)
## (1) 生產数量

農産物及び加工農産物の生産数量は、農林水産省統計部で作成している生産量統計を基礎資料としている。生産量統計のない農産物で地域的に重要な農産物は、市町村、農業団体等から情報収集により推定した。

## (ウ) 価格

## a 農產物価格

(a) 農産物価格は、農業物価統計、卸売市場統計等を用いて推定した価格を適用した。

(b) 植物生長額は、植物資産評価標準及び樹種別未成園面積から次式により求めた。

$$ \begin{aligned}& 都道府県別樹種別未成園 \\&10a 当たり植物生長額 (A)=\quad\frac{ 都道府県別樹種別成園 10a 当たり育成価 }{ 育成年数 }\end{aligned} $$

都道府県別植物生長額＝Σ（A×都道府県別樹種別未成園面積）

## b 畜產物価格

(a) 子牛、子馬、豚、めん羊、やぎ及びその他中小動物については、その成長過程によって区分し、農産物と同様にそれぞれの農家庭先販売価格を適用した。

(b) 育成牛馬及び廃牛馬の価格は、次式による育成差益等を適用した。

育成牛馬の育成差益＝育成牛馬の価格－育成する当歳の子牛馬の価格

肉用牛の育成差益＝肉用牛価格－肥育用もと牛価格

$$ 庾牛馬の処分差益 = 庾牛馬価格 - 貴明計 3 歲の成牛馬の価格 \times\frac{1}{2}\text{)} $$

注： 廃牛馬の処分差益の計算において、廃牛馬価格から成牛馬の明け3歳時点の価格の2分の1の額を差し引くことにしているのは、繁殖牛馬や役牛馬が廃用される場合の残存価格（肉部分）を成畜時価に対する割合の2分の1とみなし、明け3歳以降の肉としての成長等実際の廃牛馬価格との差を処分差益として、当期の生産に計上しているためである。

## c 加工農產物価格

加工農産物の価格については、一般農産物と同様に農家庭先販売価格を推定して適用した。

## (Ⅰ) 合計（全国）、全国農業地域別農業産出額の計算

## a 合計（全国）

全国農業地域別数値を加算集計した。

## b 全国農業地域別

当該全国農業地域に含まれる都道府県別数値を加算集計した。

## イ 生産農業所得の推計方法

## (7) 部門別概算所得率の推計

都道府県別に農業経営統計調査営農類型別経営統計結果を用いて、部門別（稲、