Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
### 3. 研究開発方法

## （１）種の感受性分布の推定方法の開発

SSD解析に必要な毒性データの数（種数）は、オランダでは4種類以上、デンマーク、オーストラリアおよびOECDでは5種類以上、米国では8種以上、EUでは5～10種類以上とされている $ ^{6)} $ 。

TenBrook et al. $ ^{6)} $ は、各国のSSD解析手法を比較検討し、対数正規分布を仮定したSSD解析には5種以上のデータが必要と結論づけている。また、Okerman et al. $ ^{8)} $ は、SSD解析には7種以上のデータが理想ではあるが、費用対効果を考慮すれば5種以上としても十分であると述べている。さらに、Aldenberg and Slob $ ^{9)} $ が行った解析によると、SSDの信頼区間の幅はデータ数を2から5に増えるに従って格段に狭まるが、5以上ではそれほど変化しないことが確認されている。米国における除草剤の登録に際し、要求される5種の一次生産者（4種の藻類＋ウキクサ）の毒性データを用いると、一次生産者群集を代表するHC $ _{5} $ を推定することができる $ ^{10)} $ 。以上を踏まえ、本研究では5種のデータを用いたSSD解析を行うことが妥当であると結論づけた。ただし、農薬の場合は感受性の高い分類群のデータを用いて解析する必要がある。すなわち、殺虫剤の場合は節足動物で5種以上、除草剤の場合は藻類で5種以上の毒性データが必要となる。殺菌剤の場合は分類群と感受性の関係が明確ではないため、分類群を特定せずに5種類以上のデータを用いる。しかし、5種以上のデータが得られる農薬は限定されており、多くの農薬ではデータ不足のためSSDの活用ができないのが実情である

一方で、種間の感受性差は、農薬の作用機作により非常に特徴的であることが知られている。サブテーマ（2）の付着藻類の毒性試験結果からも、作用機作によって感受性の高い種は特徴的であり、また種間の感受性差の大きさも特徴的であることが判明している。すなわち、作用機作の情報を利用してSSDを推定できると考えられる。作用機作が同じ農薬の間では、①SSDの傾き（対数標準偏差）は平行である、②生物種間の感受性の順序は同じである、という仮定に基づけば、ある作用機作の農薬に対しSSDが構築されていれば、作用機作が同じである別の農薬の標準種の毒性データ（EC $ _{50} $ 値）からSSDを推定することが可能となる（図(3)-2）。

図(3)-2 毒性データが豊富な農薬のSSDからデータの不足している農薬のSSDを推定する手法の概念図（作用機作が同じ場合）

SSD推定手法の開発にあたり、前述の仮定が適用可能かどうかの検証を行った。このため、米国環境保護庁が作成した農薬生態毒性データベース（http://www.ipmcenters.org/Ecotox/index.cfm）を
用いて、除草剤を対象としたSSD解析を行った。まず、藻類にウキクサなどを加えた一次生産者について、5属以上の毒性データ（EC_{50}値）が得られた除草剤113種類を抽出した。属内で複数のデータが得られた場合には、これらの幾何平均値を求めた。属ごとのEC_{50}値の対数平均（ln Mean：SSDの中央値を表す）と対数標準偏差（ln SD：SSDの傾きを表す）を計算し、SSDのパラメータとした。また、対数正規分布への適合性をコルモゴロフ・スミルノフ検定、アンダーソン・ダーリン検定を用いて有意水準5%で検定した。両者の検定をパスした除草剤92剤について、その後の解析を行った。

92剤の除草剤を、Herbicide Resistance Action Committee（HRAC）の分類に従って作用機作ごとに分類した。作用機作ごとにln SDの傾向をまとめ、一元配置分散分析によって作用機作ごとに有意な差の有無を検定した。次に、緑藻の標準種（Pseudokirchneriella subcapitata）のEC $ _{50} $ 値からSSDを推定する手法を検討した。ここで、作用機作が同じ除草剤のSSDはパラレルであると仮定する（図(3)-2）。すなわち、作用機作ごとにln SDは一定の値をとり、SSDの中央値であるln Meanは緑藻標準種のEC $ _{50} $ 値と直線関係にある、という仮説である。仮説の検証は、緑藻標準種のEC $ _{50} $ 値はln Meanと有意な直線関係にあり、ln SDとは有意な関係がないことを、作用機作ごとに検定した。

開発したSSD推定手法の妥当性を検証するため、12種類の水稲用除草剤（ベンスルフロンメチル、ピラゾスルフロンエチル、イマゾスルフロン、シメトリン、ベンタゾン、プレチラクロール、メフェナセット、カフェンストロール、エスプロカルブ、モリネート、プロモブチド、キノクラミン）の毒性データを文献等により収集してSSD解析を行い、緑藻標準種のEC_{50}値のみから推定したSSDとの比較を行った。また、SSDの推定誤差を確率論的に定量化するため、パラメトリックプートストラップ法により、信頼度5-95%の信頼区間を推定した。各作用機作内でのln SDの変動については正規分布を仮定するとともに、ln Meanの推定式からの残差についても正規分布を仮定した。2つの分布から独立に10000回ランダムサンプリングを行い、残差については推定したln Meanに足し、生成した10000組のSSDから信頼区間を計算した。

## （２）複合影響評価手法の開発と検証

サブテーマ（2）で5種類の付着藻類を用いた複合毒性試験を実施した。この結果（図(2)-19）において、付着藻類の比増殖速度が0.5以下になった場合に、その種は影響を受けたと判断すると、複合毒性試験における影響を受ける種の割合は図(2)-20のように計算される。この結果を用い、サブテーマ（2）で個別種の複合影響を予測した場合と同様の手順で、種の感受性分布（SSD）を用いて複数の農薬による累積影響率を計算することが可能である。単一の生物種の場合は、それぞれの農薬の濃度－反応関係から累積影響率を計算したが、複数の生物種（生物多様性）に対するこの場合はそれぞれの農薬のSSDから累積影響率（影響を受ける種の割合）を計算した。図(2)-20の結果（影響を受ける種の割合）と、CA、RAモデルで予測した結果とを比較し、SSDを用いた複合影響予測モデルの妥当性を検証した。

サブテーマ（4）では、様々な防除体系で使用する複数の農薬による生態リスクを評価する必要がある。そこで、生態リスクの指標として、SSDから計算される「影響を受ける種の割合

(Potentially Affected Fraction, PAF)」を用いた。ただし、ある防除体系では、複数の殺虫剤、殺菌剤、除草剤が使用され、農薬の種類により感受性の高い分類群が異なるため、生態リスクの計算方法もさらに改良する必要がある。そこで、複数の農薬が使用される条件で、作用機作が同じ
農薬と異なる農薬が混在している場合には、CA－RA混合モデルを用いた。図(3)-3に6種類の農薬の使用を想定し、農薬a,b,cが作用機作（Mode of Action, MoA）1、農薬d,eが作用機作2、農薬fが作用機作3である場合の、累積リスクの計算方法を概念図で示す。まず、作用機作1の農薬a,b,cの累積リスク（PAF $ _{MoAl} $ ）と、作用機作2の農薬d,eの累積リスク（PAF $ _{MoA2} $ ）を、それぞれの農薬のSSDからCAモデルで計算する。次に、PAF $ _{MoA1} $ 、PAF $ _{MoA2} $ と農薬fの影響率（PAF $ _{MOA3} $ ）から、RAモデルによってmsPAF（複数農薬によって影響を受ける種の割合，multi-substance PAF）を計算する。本手法は、農薬数や組み合わせによらず適用が可能である。

図(3)-3 CA−RA混合モデルによる累積リスク（msPAF）の計算

## 4 ．結果及び考察

## （１）種の感受性分布の推定方法の開発

92種の除草剤のSSD解析を行い、対数標準偏差（ln SD：SSDの傾きを表す）を作用機作ごとにまとめた（表(3)-1）。SSD解析が可能となる5種類以上の毒性データが得られた除草剤について、作用機作ごとに分類すると、ALS阻害剤（22剤）、光化学系II阻害剤（19剤）、PPO阻害剤（8剤）、微小管重合阻害剤（6剤）、超長鎖脂肪酸生成阻害剤（7剤）、脂質生成阻害剤（6剤）、オーキシン作用剤（6剤）であった。一元配置分散分析の結果、ln SDの平均値は作用機作ごとに有意な差がある（P<0.001）という結果が得られた。特に、スルホニルウレア系除草剤を代表とするALS阻害剤や、一部の酸アミド系除草剤を含む超長鎖脂肪酸生成阻害剤は、ln SDが大きく（SSDの傾きが緩やか）、藻類種間の感受性差が非常に大きい傾向が見られた。一方、トリアジン系除草剤や尿素系除草剤を含む光化学系II阻害剤は、ln SDが小さく（SSDの傾きが急）、藻類間の感受性差が小さい傾向が見られた。このように、SSDのパラメータであるln SDの値は、除草剤の作用機作ごとに特徴があるため、作用機作からの推定が可能であることが明らかとなった。
表(3)-1 作用機作ごとのSSDの傾き（ln SD）の平均値と標準偏差、最小および最大値

HRAC Group	作用機作	度数	平均値	標準偏差	最小値	最大値
B	ALS阻害	22	3.79	1.42	0.53	5.57
C1, C2, C3	光化学系II阻害	19	1.11	0.30	0.58	1.77
E	PPO阻害	8	1.64	1.13	0.14	3.15
K1	微小管重合阻害	6	1.00	0.62	0.07	1.61
K3	超長鎖脂肪酸生成成阻害	7	3.11	1.07	1.65	4.44
N	脂質生成成阻害	6	1.50	0.29	1.23	1.93
O	オーキシン作用	6	1.35	0.73	0.69	2.56
その他	18	1.51	1.01	0.07	3.75
合計	92	2.06	1.45	0.07	5.57

緑藻の標準種（Pseudokirchneriella subcapitata）のEC_{50}値からSSDを推定する手法の妥当性を検証するため、92種類の除草剤について緑藻標準種のEC_{50}値とSSDパラメータ（ln Mean、ln SD）との関係を解析した。まず、92種類の除草剤全体を対象とした関係を図(3)-4に示す。緑藻標準種のEC_{50}値は、ln Meanと有意な相関関係（P<0.05）があったが、ln SDとは有意な関係がなかった（P>0.05）。つまり、緑藻標準種に対する毒性の強さと、SSDの形状（傾き）とは関係がないことが明らかとなった。

図(3)-4 92種類の除草剤における緑藻標準種のEC_{50}値とln Mean、ln SDとの関係

92種類の除草剤全体を対象とした図(3)-4について、作用機作ごとに分けて解析した一例を図(3)-5に示す。ここでは、データ数の多いALS阻害剤と光化学系II阻害剤の事例では、両者ともに緑藻標準種のEC $ _{50} $ 値はln Meanと有意な相関関係（P<0.05）があったが、直線の傾きや切片は作用機作ごとに異なっていた。一方、緑藻標準種のEC $ _{50} $ 値とln SDとは両者ともに有意な関係がなかった（P>0.05）。これらの関係は、その他の作用機作の除草剤でも同様であった。以上の結果から、毒性データが統計解析に必要な数（5属以上）に満たない場合、本手法によりSSDの推定が可能であると示唆された。すなわち、除草剤の作用機作ごとに解析した緑藻標準種のEC $ _{50} $ 値とln Meanとの回帰式および作用機作ごとのln SDの平均値により、毒性データの少ない除草剤のSSDが推定できる。
図(3)-5 除草剤の作用機作ごとに分類した緑藻標準種のEC_{50}値とln Meanおよびln SDとの関係（点線で囲った回帰式は、統計的に有意ではないことを示す）
開発したSSD推定方法を用いて、わが国の水稲用除草剤12種のSSDパラメータ（ln Meanとln SD）を緑藻標準種のEC_{50}値から推定し、文献等より収集した複数の毒性データから解析したSSDパラメータと比較した（図(3)-6）。その結果、推定されたln Meanとln SDは、両者ともに全毒性データを用いて解析した値と概ね一致しており、本研究で開発したSSD推定手法の有効性が確認された（図(3)-6A）。また、作用機作の情報を使用せずにSSDパラメータを推定した場合（図(3)-4の全作用機作をプールした推定法を使用）、推定の精度は特にln SDについて大きく低下した（図(3)-6B）。以上により、作用機作の情報はSSD推定に非常に重要であることが示された。また、推定したSSDから得られるHC_{5}やHC_{50}などの値も、全毒性データを用いて解析した値と概ね一致している結果が得られ（図(3)-7）、一部例外はあるが、本手法は実用的に活用できる精度を有していることが確認された。

標準緑藻のデータから推定したIn MeanとIn SD

図(3)-6 SSDパラメータの推定値と全データからの解析値の比較（Aは作用機作の情報を使用した場合、Bはその情報を使用しない場合を表す。直線は1:1の関係を示す）

図(3)-7 HC5とHC50の推定値と全データからの解析値の比較（太線は1:1の関係を示し、細線は1:10、1:0.1の関係を示す）
SSD推定の信頼区間を計算し、全毒性データを用いて解析したSSDと比較した（図(3)-8）。全毒性データを用いて解析したSSDは、メフェナセットなど一部で若干のずれがあるものの、全濃度レンジにおいて概ね90%信頼区間内の幅に収まっていた。推定モデルへの当てはまり具合やln SDの変動の大きさなどにより、信頼区間の幅は異なる結果となり、ALS阻害系では全濃度レンジにわたり幅が広く、その他の系では裾野の部分の幅が広くなっていた。SSD推定の際には90%信頼区間を計算することによって、推定の信頼度を担保できると考えられた。

図(3)-8 全毒性データ（データ数n）から解析したSSD（破線）と推定モデルによるSSD（濃い実線：最尤推定、薄い実線：90%信頼区間）との比較

本研究では、①SSDの傾き（対数標準偏差）は平行である、②種間の感受性の順序は同じである、という仮定に基づきSSDの推定を行った。これまでに、この仮定を支持する研究結果は複数報告されている。Vaal et al. $ ^{11} $ は、多くの化学物質のSSDの解析を行い、作用機作によって傾きが異なる傾向があることを示している。また、Sala et al. $ ^{12} $ は、有機リン系殺虫剤を対象として、本研究と同
様の仮定に基づいてSSDを推定する手法を提案した。また、Chevre et al. $ ^{13)} $ は、作用機作が同じである除草剤のSSDの傾きは等しいという仮説の妥当性の検証を試みた。トリアジン系とフェニルウレア系（共に光化学系II阻害剤）の計11種の除草剤のSSDを解析し、それぞれの剤ごとのデータで設定したSSDの傾きと、11種の除草剤の全ての毒性データを用いて設定した一つの共通のSSDの傾きが同じである、という帰無仮説は11種の内7種の除草剤で棄却されなかった。結論としては、この仮説の妥当性を明確に検証するにはデータが不足していることを示している。また、2種の生物種におけるEC $ _{50} $ などの毒性値の対数値が直線的な関係を示すことは一般的に知られており、2種間の毒性値の関係は、農薬の作用機作ごとに異なる直線関係となる $ ^{14)} $ 。すなわち、種間の毒性値の関係は作用機作ごとに分類することでより精密になることが示唆される。さらに、同様の仮定を用いたSSDの推定方法としてInterspecies Correlation Estimates（ICE） $ ^{15)} $ がある。これは2種間の毒性値の直線関係を用いて、ある生物種の毒性値から別の複数種の毒性値を予測し、SSDを推定する方法である。この中で、特別な作用機作を持たない複数の一般化学物質において、SSDにおける生物の感受性の順位はおおむね保存されることが確認されている。以上のことから、外挿推定における仮定については概ね支持する情報が複数得られている状況である。

## （２）複合影響評価手法の開発と検証

サブテーマ（2）と同様の手法で、CAモデルとRAモデルを用いた複合影響の予測結果と実際の試験結果の比較を図(3)-9に示す。単一種の場合と同様に、作用機作が同じ場合にはCAモデルによる予測精度が良好であり、作用機作が異なる場合にはRAモデルによる予測精度が良好であった。SSDを用いた、複数の農薬による影響を受ける種の割合（msPAF）の計算においても、CAとRAモデルが適用可能であることを検証することができた。これは、図(3)-3に示した累積リスクの計算の妥当性を示すものであり、過去に同様の報告例はなく画期的な成果である。

複合2(作用機作が異なる)

図(3)-9 複合毒性試験結果とモデル予測の比較

これまでの検討結果を活用し、サブテーマ（4）における様々な防除体系で使用する複数の農薬使用による生態リスクを定量的に評価する手法を開発した（図(3)-10）。ここでは、農薬の種類が異なると感受性の高い分類群が異なる問題に対処した。まず、水圈生態系を一次生産者（藻類）、一次消費者（節足動物）、二次消費者（魚類）の3つに大きく分類する。一般に、殺虫剤は節足動物、除草剤は一次生産者に対して毒性が強いため、それぞれに対応したSSDを解析する。殺菌剤は全ての水生生物を一括りにしてSSDを解析する。農薬の種類が多いため、全ての農薬でSSD解析
必要なデータが揃わない場合も想定されるが、この場合は本研究で開発したSSD推定手法を用いてSSDを求める。次に、各農薬の濃度からPAFを計算するが、殺菌剤と除草剤のSSDから藻類のmsPAFを、殺虫剤と殺菌剤のSSDから節足動物のmsPAFを、殺菌剤のSSDから魚類のmsPAFを、複合影響モデルを用いてそれぞれ計算する。最後に、3つのmsPAFの平均値を計算して、これを水圈生態系全体における影響を受ける種の割合（Overall PAF）として推定する。

曝露側で固定値を使用せずに、分布を使用することも可能である。サブテーマ（1）で開発したPADDY-Largeモデルでは、河川水中濃度の流域内での水平分布（250 mの河川セグメントごとの濃度）や時系列変化の推定が可能である。本研究では、各セグメントにおける各農薬の最高濃度を用いOverall PAFを計算する。結果として、河川セグメントの数だけOverall PAFが計算される。さらに、各セグメントのOverall PAFの平均値をEPAF（Expected Overall PAF）と定義する。EPAFは評価対象流域における平均的な「影響を受ける種の割合」を示している。

図(3)-10 Overall PAFの計算方法の概念図

ここで注意すべき点として、この解析では農薬の使用時期の相違や河川水中の濃度変化など、時系列の変化は一切考慮していないことが挙げられる。すなわち、全ての農薬が一斉に使用され、その濃度のピーク時における急性毒性による影響の積み上げでリスクを評価していることである。この前提は実態と大きく異なる点ではあるが、防除体系ごとの生態リスクを同じ条件で計算し、相対的にリスクを比較するという目的においては十分に実用的と考えられる。一方で、リスクの絶対値についての意味づけには十分に注意する必要がある。

また、Overall PAFを計算する際に、3つの分類群のmsPAFの平均値を計算するが、藻類、節足動
物、魚類それぞれの「影響を受ける種の割合」を等価に扱えるのか、という疑問も当然出てくるだろう。これについてはいくつかの考え方があるものの、現時点でどれも合意形成されていない。ここでは、一次生産者（藻類）、一次消費者（節足動物）、高次消費者（魚類）の3グループのうちどれが欠けても生態系は成り立たないという前提に立ち、それぞれが同じ価値を持っているという考え方の下でリスクを平均化する手法を採用している。Duboudin et al.（2004） $ ^{16)} $ は、このような考え方を整理し、Biblio Approach、Equi Approach、Enviro Approachの3つに分類した。Biblio Approachはデータ数（すなわち文献数）に応じて重み付けして平均化する方法、Equi Approachは上記で採用した3つの分類群を等価と見なして平均化する方法、Enviro Approachは実際の野外環境における種数に応じて重み付けして平均化する方法である（魚類10%、脊椎動物26%、藻類64%という種数の割合が示されている）。リスク指標である「影響を受ける種の割合」の意味を考慮すると、Environ Approachが妥当とも考えられる。ところが、この方法で計算すると、ほとんど藻類の影響でOverall PAFが決まってしまう結果となり、これも生態系の実態を適切に反映しているとは言い難い。まだこの部分の知見は不足しているものの、現時点で得られる情報をまとめる限りでは、当面Equi Approachを使用することが望ましいと考えられる。

本サブテーマで検討した事項については、技術資料「農薬の生態リスク評価のための種の感受性分布解析」に考え方や具体的な計算方法をとりまとめた。この技術資料を参照することで、本研究で開発したSSDを用いた生態リスク評価手法を広く活用することが可能である。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

従来、種の感受性分布（SSD）の解析を行うためには、複数の生物種に対する毒性データが必要とされているが、多くの農薬ではデータ不足のためSSDの活用ができないのが実情である。本研究ではSSDの形状と除草剤の作用機作との関係を明らかにし、毒性データが不足する場合の除草剤のSSD推定方法を開発した。また、本推定結果が実際の感受性分布とおおむね一致することを確認した。推定の不確実性が定量化できるため、リスク評価の際の信頼性も担保可能となった。本手法は、殺虫剤など他の農薬にも適用しうる。

SSDを用いた多種系の評価の場合においても、単独種の場合と同様に既存の複合影響予測モデルが適用可能であることを明らかにした。これは、過去に同様の報告例はなく画期的な成果である。これにより、複数の農薬の使用からなる様々な防除体系ごとの生態リスクの比較を可能とした。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

平成26年2月5日開催の平成25年度水産動植物登録保留基準設定検討会委員等による勉強会において、種の感受性分布（SSD）を用いた影響評価法について報告し、現行の評価手法では対応が困難な農薬について、感受性の種間差を適切に反映した評価が可能な手法として提示した。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

種の感受性分布を用いた生態リスク評価法を改良し、複数の農薬に曝露された場合の累積リスクを計算する方法を開発した。これは、実際の河川水中で見られる多種多様な農薬の低濃度曝露
による生物多様性に対する複合影響を評価するのに有用である。

## 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

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) T. NAGAI and A. YOKOYAMA: Journal of Pesticide Science, 37, 233-239 (2012)

"Comparison of ecological risks of insecticides for nursery-box application using species sensitivity distribution"

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 永井孝志：植調，45, 11, 451-459 (2012)

「環境保全型農業と除草剤（農薬）の新たな生態リスク評価法」

2) 永井孝志：第12回有機化学物質研究会資料，（独）農業環境技術研究所編, 27-38 (2012)

「農薬生態毒性データベースの構築とその活用 〜種レベルと群集レベルの評価をつなぐ〜」

3) 永井孝志：インベントリー，（独）農業環境技術研究所編, 11, 58-69 (2013)

「農薬生態毒性データベースの構築とその活用」

## （2） 口頭発表（学会等）

1）永井孝志、横山淳史：日本農薬学会第37回大会（2012）

「種の感受性分布法を用いた育苗箱施用殺虫剤の生態リスク比較」

2）永井孝志：第56回日本応用動物昆虫学会大会（2012）

「統計学的手法を用いた育苗箱施用殺虫剤の生態リスク評価」

3) 永井孝志：第19回日本環境毒性学会研究発表会企画シンポジウム（2013）

「情報基盤としての農薬インベントリーとその出口としての生態リスク評価」

4) 永井孝志：農業環境技術研究所 第4回農業環境インベントリー研究会（2014）

「農薬インベントリーを構成する様々なデータベースの構築と生態リスク評価への活用」

## （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

永井孝志：日本リスク研究学会奨励賞受賞（平成24年11月10日）

### 8 \. 引用文献

1) L. POSTHUMA, G.W. SUTER, and T.P. TRASS: Species Sensitivity Distributions in Ecotoxicology (Environmental and Ecological Risk Assessment), Lewis Publishers, CRC Press (2002)

2) US EPA: Guidelines for deriving numerical national water quality criteria for the protection of aquatic organisms and their uses. US Environmental Protection Agency (1985)

3) RIVM: Guidance document on deriving environmental risk limits. National Institute of Public Health and the Environment (2001)

4) ANZECC: Australian and New Zealand guidelines for fresh and marine water quality. Australian and New Zealand Environment and Conservation Council (2000)

5) 永井孝志、稲生圭哉、横山淳史、岩船敬、堀尾剛：日本リスク研究学会誌,20,279-291(2011)「11種の水稲用除草剤の確率論的生態リスク評価」

6) P.L. TENBROOK, R.S. TJEERDEMA, P. HANN, and J. KARKOSKI: Reviews of Environmental Contamination and Toxicology, 199, 19-109 (2009)

“Methods for deriving pesticide aquatic life criteria”

7) D. DE ZWART and L. POSTHUMA: Environmental Toxicology and Chemistry, 24, 2665-2676 (2005)

“Complex mixture toxicity for single species and multiple species: proposed methodologies”

8) P.C. OKKERMAN, E.J. VD PLASSCHE, W. SLOOFF, C.J. VAN LEEUWEN, and J.H. CANTON: Ecotoxicology and Environmental Safety, 21, 182-193 (1991)

“Ecotoxicological effects assessment: A comparison of several extrapolation procedures”

9) T. ALDENBERG and W. SLOB: Ecotoxicology and Environmental Safety, 25, 48-63 (1993) "Confidence limits for hazardous concentrations based on logistically distributed NOEC toxicity data"

10) G. THURSBY, S. SANKULA, and M. LEWIS: Estimating aquatic plant community hazard concentrations for pesticide effects. US Environmental Protection Agency, EPA-HQ-2011-0898-0012 (2011)

11) M. VAAL, J.T. VAN DER WAL, J. HOEKSTRA, and J. HERMENS: Chemosphere, 35, 1311-1327 (1997)

“Variation in the sensitivity of aquatic species in relation to the classification of environmental pollutants”

12) S. SALA, S. MIGLIORATI, G.S. MONTI, and M. VIGHI: Ecotoxicology, 21, 1050-1062 (2012) "SSD-based rating system for the classification of pesticide risk on biodiversity"

13) N. CHEVRE, C. LOEPFE, H. SINGER, C. STAMM, K. FENNER, and B.I. ESCHER: Environmental Science and Technology, 40, 426-435 (2006)

“Including mixtures in the determination of water quality criteria for herbicides in surface water”
14) P. TREMOLADA, A. FINIZIO, S. VILLA, C. GAGGI, and M. VIGHI: Aquatic Toxicology, 67, 87-103 (2004)

“Quantitative inter-specific chemical activity relationships of pesticides in the aquatic environment”

15) S.D. DYER, D.J. VERSTEEG, S.E. BELANGER, J.G. CHANEY, and F.L. MAYER: Environmental Science and Technology, 40, 3102-3111 (2006)

“Interspecies correlation estimates predict protective environmental concentrations”

16) C. DUBOUDIN, P. CIFFROY, and H. MAGAUD: Environmental Toxicology and Chemistry, 23, 489-499 (2004)

“Effects of data manipulation and statistical methods on species sensitivity distributions”
## （４）生物多様性を対象とした地域レベルでの農薬のリスク指標の開発

（独）農業環境技術研究所

有機化学物質研究領域 堀尾 剛

農業環境インベントリーセンター 稲生 圭哉

有機化学物質研究領域 永井 孝志

平成24～25年度累計予算額：719千円

（うち、平成25年度予算額：536千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

近年、化学合成農薬と化学肥料の双方を、慣行レベルに比べて5割以上減らした特別栽培が推進されている。また、環境省では様々な農薬の流出防止技術（止水期間7日の徹底、適切な畦畔管理や水管理など）を提案している。しかし、これらの対策を講じた場合のリスク低減効果を定量的に評価する手法は確立されておらず、農薬の適切な管理対策を選定する手法の開発が求められている。本研究では、サブテーマ（1）で開発した曝露評価法と、サブテーマ（3）で開発した影響評価法を活用し、特定の地域における農薬使用に伴う生態リスクを定量的に評価する手法を開発することを目的とした。サブテーマ（1）で開発したPADDY-Largeモデルを用いて評価対象流域における河川水中濃度を計算し、最高濃度の超過確率曲線を求め、サブテーマ（3）で解析した種の感受性分布（SSD）を重ね合わせ、最高濃度の超過確率と影響を受ける種の割合（PAF）との関数を示す曲線を求めた。得られた曲線の下の面積を算出することにより、影響を受ける種の割合の期待値（EPAF）として指標化した。また、特定の地域において水稻一作期間で使用される複数農薬の累積リスクを評価する手法の開発を行った。前述の河川水中農薬濃度の計算結果から、サブテーマ（3）で開発したCA－RA混合モデルを用いた手法により、「水圈生態系全体における影響を受ける種の割合（Overall PAF）」の流域内における平均値である「期待影響割合（Expected Overall PAF, EPAF）」を計算した。茨城県桜川の支流域の一つである逆川流域を対象とし、開発した手法により種々の対策を講じた場合のリスク低減効果を比較した。慣行栽培でのリスク（EPAF）は6.2%であったのに対し、特別栽培では、リスクは4.2%まで減少した。慣行栽培において、水管理を徹底することによるリスクは5.2%に減少し、さらに、畦塗りの徹底により特別栽培と同程度の3.5%までリスクを低減できることが示された。本手法により、地域性を考慮した農薬の適切な管理対策の提示が可能となった。

## [キーワード]

リスク低減、防除体系、農薬の節減、流出防止技術の導入

### 1. はじめに

農林水産省では農業の持つ物質循環機能を生かし、生産性との調和に留意しつつ、化学合成農薬や化学肥料の使用を低減することを基本とした環境保全型農業を推進している $ ^{1)} $ 。その一環とし
て、2003年に特別栽培農産物に係る表示ガイドラインが改正され $ ^{2)} $ 、化学合成農薬と化学肥料の双方を慣行しベル（各地域で慣行的に行われている化学合成農薬および化学肥料の使用状況）に比べて5割以上減らして栽培された農産物を「特別栽培」と表示することが可能となった。慣行レベルは地方公共団体が個別に策定または確認し、節減割合の算定基準に用いられている。図4-(1)に都道府県が定めた水稻栽培における化学合成農薬の2013年度の慣行レベル（農薬成分使用回数） $ ^{3)} $ を示すが、地域により農薬の使用回数は様々であり、最大で岐阜の24回、最小で群馬および長野の12回と2倍の差がある。従って、特別栽培を実施する場合、地域によって削減される農薬成分の種類や使用回数は大きく異なり、環境保全の効果は大きく異なる。

図(4)-1 特別栽培農産物に係る表示ガイドラインに基づき都道府県が定めた水稻栽培における化学合成農薬の慣行レベル（2013年度、棒グラフは各都道府県の農薬成分使用回数、エラーバーはその最大、最小を表す）

そもそも環境保全を目的とした場合、低減の対象は「農薬成分使用回数」ではなく、農薬使用に伴う「生態リスク」であるはずだが、リスクの低減効果を評価する手法は確立されていない。農業現場では過度の農薬節減に伴う病害虫の発生が多発しており、農産物の安定生産に支障が生じている事例が報告されている $ ^{4} $ 。従って、農薬の節減によるリスク低減効果を定量的に評価する手法の開発は喫緊の課題となっている。

一方、農薬の環境負荷を低減するため、水田で使用する農薬について、散布後の落水や掛け流しを行わないとする止水期間が7日に設定されている。これに加え、環境省では適切な畦畔管理（畦塗りの徹底、波板・被覆シートによる漏水防止など）や水管理（止水板の高めの設置など）などによる農薬流出防止技術を提案している $ ^{5} $ 。しかしながら、これらの対策を講じた場合の農薬流出の低減効果は、対象とする地域や農薬の種類により大きく異なり、また、それぞれの流出防止技術の導入によるリスク低減効果を定量的に評価する手法は確立されておらず、地域性を考慮した農薬の適切な管理対策を選定する手法の開発が求められている。

## 2 ．研究開発目的

前述の背景に鑑み、農薬の節減や各種の農薬流出防止技術の導入によるリスクの低減効果を定量的に評価することを目的とし、特定の地域における農薬使用に伴う生態リスクを定量的に評価
する手法を開発した。サブテーマ（1）で開発したGIS結合型PADDY-Largeモデルを用いて河川水中濃度を計算し、最高濃度の流域内分布（超過確率曲線）を求め、サブテーマ（3）で解析した種の感受性分布（SSD）を重ね合わせることにより、「影響を受ける種の割合」を指標としたリスク評価法を開発した。また、開発した定量的リスク評価法を活用し、特定の地域において水稲一作期間で使用される複数農薬の累積リスクを評価する手法の開発を行った。本手法により、慣行の防除体系から農薬成分数を半分以下にした特別栽培における防除体系への変更や、様々な農薬流出防止対策の導入によるリスク低減効果を相互に比較した。

## 3 ．研究開発方法

## （１）定量的生態リスク評価法の開発

図(4)-2に農薬の確率論的生態リスク評価の概念図を示す。まず、サブテーマ（1）で開発したGIS結合型PADDY-Largeモデルを用いて対象流域における河川水中濃度を計算し、最高濃度の流域内分布（超過確率曲線）を求めることにより、ある濃度を超過する地点が流域全体でどの程度の割合を占めるのかを把握した。得られた最高濃度の超過確率曲線と、サブテーマ（3）で解析した種の感受性分布（SSD）とを重ね合わせることにより、二つの曲線の重なる部分の大きさがリスクの程度として表現される。次に、二つの曲線の重なる部分に対応した最高濃度の超過確率と影響を受ける種の割合（PAF: Potentially Affected Fraction）との関係を示す曲線を求めた。これは、ある割合の生物種に影響を及ぼすとされる農薬濃度の超過確率を示している。さらに、曲線の下の面積を算出することにより、影響を受ける種の割合の期待値（Expected PAF、以下EPAF）として指標化した。EPAFは、評価の対象地域において農薬の影響を受けている生物種の平均的な割合を示しており、ある農薬を特定の条件で使用した場合の、生物多様性への影響評価指標とみなすことができ、様々な条件下で使用される多種多様な農薬について、リスクの大きさを相互に比較することが可能である。

図(4)-2 農薬の確率論的生態リスク評価の概念図（左図は河川水中最高濃度の流域内分布と種の感受性分布を重ね合わせたグラフ、右図は「最高濃度の超過確率」と「影響を受ける種の割合(PAF)」との関係を示し、曲線下の面積は「影響を受ける種の割合の期待値（EPAF）」を表す）
## （２）地域性を考慮した農薬の適切な管理対策を選定する手法の開発

前述の「定量的生態リスク評価法」を活用し、特定の地域において水稲一作期間で使用される複数農薬の累積リスクを評価する手法の開発を行った。評価の対象とした流域は、サブテーマ（1）において農薬モニタリングを実施した茨城県桜川の支流である逆川流域とした（図(4)-3）。流域面積は1195.2 ha、水田面積は161.6 haであり、流域の17％が水田で占められている。

図(4)-3 評価対象流域の航空写真（茨城県桜川支流域の逆川）

対象流域において、水稲栽培における慣行の防除体系は、茨城県農作物病害虫雑草防除指針、JA 茨城が発行する営農ニュース等により把握した。また、化学合成農薬と化学肥料の双方を慣行レベルに比べて5割以上減らして栽培された特別栽培での防除体系は、対象流域周辺で販売されている特別栽培米の農林水産省新ガイドラインによる表示等により把握した。なお、慣行レベルは地方公共団体が個別に策定または確認し、節減割合の算定基準に用いられており、茨城県の水稲栽培における化学合成農薬の2013年度の慣行レベル（農薬成分使用回数）は17であった。

図(4)-4に評価対象流域における慣行および特別栽培の防除体系の一例を示す。対象流域における慣行栽培では、種類消毒で4成分、育苗期で2成分、初期害虫防除で1成分、雑草防除で5成分、出穂期前から収穫期までに3成分の計15成分であった。一方、特別栽培では半分以下の6成分の農薬が使用されていた。特別栽培で使用する農薬の内訳をみると、慣行栽培の種類消毒で使用する殺虫、殺菌剤（スミチオン乳剤、モニガードCDF）は使用せず、温湯処理にすることで農薬を節減していた。また、慣行栽培で使用する初期害虫防除のための殺虫剤（ガゼット粒剤）、中干し期における雑草防除のための除草剤（バサグラン粒剤）、出穂期前の穂いもち病防除のための殺菌剤（アミスターエイト）などは、特別栽培では使用されていない。これら節減が可能な農薬の種類は、対象地域の水田圃場における病害虫や雑草の発生消長により大きく異なり、ある地域での特別栽培の防除体系が、他の地域でも適用できるとは限らないことに留意する必要がある。
図(4)-4 茨城県逆川流域における慣行栽培および特別栽培の防除体系の一例

評価対象流域の水田において、図(4)-4に示す慣行および特別栽培がそれぞれ50％ずつ行われている状況を想定し、各防除体系での農薬使用に伴う河川水中濃度を推定した。なお、慣行および特別栽培において、種殻消毒および育苗期で使用する農薬については使用量が少なく、水田に直接散布せず、河川への流出がほとんどないため、評価の対象から除外した。サブテーマ（1）で開発したPADDY-Largeモデルを用い、流域内の河川（流路長5500 m）を250 mごとに分割し（22セグメント）、各河川セグメントにおける農薬濃度を計算した。モデル計算において、水田における水収支、土壌の理化学性（容積重、全炭素含量）および河川流量は、平均的な値を設定した。

また、慣行栽培において農薬流出防止対策の導入によるリスクの低減効果を評価するため、水田における水管理や畦塗りを徹底した場合の河川水中濃度を同様に計算した。水管理の徹底では、止水期間の設定がない農薬（グランドオンコル粒剤、アミスターエイト、スタークル液剤10）の止水期間を7日に設定するとともに、すべての農薬について止水期間終了後の水尻排水量を50%低減した場合の河川水中濃度を計算した。畦塗りの徹底では、水田からの畦畔浸透による漏水量を50%低減した場合の河川水中濃度を計算した。

各防除体系で使用される複数農薬による累積リスクは、前述の各河川セグメントにおける農薬濃度の計算結果から、サブテーマ（3）で開発したCA－RA混合モデルを用いた手法（魚類、節足動物および藻類について、「複数農薬により影響を受ける種の割合（msPAF）」をそれぞれ計算し、その平均値である「水圈生態系全体における影響を受ける種の割合（Overall PAF）」を求める。図(3)-10参照）により、セグメントごとのOverall PAFを計算した。また、流域内での平均的なリスクを算定するため、各セグメントのOverall PAFの平均値を指標とする期待影響割合（Expected Overall PAF, EPAF）を推定した。
## 4 ．結果及び考察

## （１）定量的生態リスク評価法の開発

定量的生態リスク評価の事例として、桜川流域で広く使用されている除草剤イマゾスルフロンの解析結果を示す。サブテーマ（1）で開発したGIS結合型PADDY-Largeモデルを用いて、イマゾスルフロンの桜川流域における河川水中農薬濃度を計算した。河川流路を250 mごとのセグメントに分割し、St.3（君島橋）において濃度が最大になると計算された時点での濃度分布を図(4)-5に示す。サブテーマ（1）で示した250 mごとの河川セグメントに関連づけた積算水田面積（図(1)-12左図）と比較すると、農薬の流出に寄与する積算水田面積が大きい地点ほどイマゾスルフロンの濃度が高くなる傾向を示した。

各セグメントにおける最高濃度は0～3.51 μg/Lの範囲にあり、中央値は1.45 μg/Lであった（図(4)-6左図赤線）。また、イマゾスルフロンは文献により8種類の一次生産者の毒性データが得られ、そのEC50値の対数平均値が6.70 μg/L、対数標準偏差が3.16であった。これらの毒性データを用いたSSDの解析結果、HC5が4.48、HC50が813、HC95が148000 μg/Lであった（図(4)-6左図青線）。得られた最高濃度の流域内分布とSSDの組み合わせにより、影響を受ける種の割合の期待値（EPAF）を算出したところ、流域内で平均的に1.8％、最大で4.3％の種が影響を受けると評価された（図(4)-6右図）。この指標を用いることで、地域レベルでの定量的なリスク評価が可能となった。

図(4)-5 PADDY-Large モデルで予測した桜川流域におけるイマゾスルフロンの濃度分布(2012年)
図(4)-6 除草剤イマゾスルフロンの河川水中における最高濃度の流域内分布（左図赤線）、種の感受性分布（左図青線）および最高濃度の超過確率と影響を受ける種の割合との関係（右図）

## （２）地域性を考慮した農薬の適切な管理対策を選定する手法の開発

茨城県南部の桜川の支流である逆川流域とし、慣行および特別栽培における農薬使用に伴う生態リスクを評価した（図(4)-7）。慣行栽培でのリスク（EPAF）は6.2%であったのに対し、農薬成分数を半分以下に低減した特別栽培では、リスクは4.2%まで減少した。一方、慣行栽培において、水管理の徹底（農薬流出防止対策(1)）することによるリスクは5.2%に減少し、さらに、畦塗りの徹底（農薬流出防止対策(2)）により、河川への農薬流出量が大幅に減少するため、特別栽培と同程度の3.5%までリスクを低減できることが示された。以上のように、農業現場での様々な農薬使用に伴うリスクを定量的に評価することが可能となり、農薬の節減や農薬流出防止対策の導入によるリスク低減効果を相互に比較することで、地域性を考慮した適切な農薬使用方法の提示が可能となった。

農藥流出防止対策(1)

栽培方法	農薬成分数	リスク (EPAF)	栽培方法	農薬成分数	リスク (EPAF)
慣行栽培	14	6.2%	慣行栽培 (水管理の徹底)	14	5.2%
農薬の節減	農薬流出防止対策(2)
栽培方法	農薬成分数	リスク (EPAF)	栽培方法	農薬成分数	リスク (EPAF)
特別栽培	6	4.2%	慣行栽培 (畦塗りの徹底)	14	3.5%

図(4)-7 農薬使用に伴う生態リスク評価結果（慣行および特別栽培との比較）
## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

サブテーマ（1）の成果である曝露評価法とサブテーマ（3）の成果である影響評価法を活用し、特定の地域における農薬使用に伴う生態リスクを定量的に評価する手法を開発した。これまでは評価不能であった農薬の節減や農薬流出防止対策の導入によるリスク低減効果について、開発した評価手法を活用することで、リスクの大きさを相互に比較することが可能となり、地域性を考慮した農薬の適切な管理対策の提示が可能となった。

## （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＞

農業の現場において農薬の適切なリスク管理を行うためには、各種の管理対策（農薬の使用回数を減らす、農地からの農薬流出防止の措置をとるなど）によるリスク低減効果を把握することにより、各地域の条件に適した効果的な管理対策を選択する必要がある。

本研究で開発した農薬使用に伴う生態リスクの定量的評価手法により、農薬の節減、使用農薬の変更、農薬流出防止技術の導入などによるリスク低減効果を相互に比較することで、地域性を考慮した適切な農薬の管理対策を選定することが可能となる。

### 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

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1） 稻生圭哉、永井孝志、岩崎亘典：環境科学会誌（2014）（印刷中）

「農薬の定量的生態リスク評価における動態予測モデルの活用」

## 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）

特に記載すべき事項はない。今後、日本農薬学会など関連する学会での口頭発表を通じ、成果の広報・普及に努める

## （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) 農林水産省：「今後の環境保全型農業に関する検討会」報告書 http://www.maff.go.jp/j/study/kankyo_hozen/pdf/h2004_report.pdf

2) 農林水産省：特別栽培農産物に係る表示ガイドライン http://www.maff.go.jp/j/jas/jas_kikaku/pdf/tokusai_03.pdf

3) 農林水産省：特別栽培農産物に係る表示ガイドラインに基づき地方公共団体が定めた慣行レベル（平成25年10月現在）

http://www.maff.go.jp/j/jas/jas_kikaku/pdf/kanko_level_h2510.pdf

4) 日本植物防疫協会：シンポジウム「環境保全型農業と病害虫防除を考える」講演要旨 http://www.jppa.or.jp/symposium/data/S250115.pdf

5) 環境省：農薬流出防止技術

http://www.env.go.jp/water/dojo/noyaku/sppt.html