Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
課題名 5C-1102 適切なリスク管理対策の選択を可能にする農薬の定量的リスク評価法の開発

課題代表者名 稲生 圭哉 （独立行政法人農業環境技術研究所農業環境インベントリーセンター）

研究实施期间 平成23～25年度

累計予算額 58,541 千円（うち 25 年度 19,222 千円）

予算額は、間接経費を含む。

本研究のキーワード 農薬、生態リスク、数理モデル、GIS、種の感受性分布、水生昆虫、付着藻類、回復性、複合影響、リスク低減

研究体制

(1) GISを活用した地域レベルでの曝露評価法の開発((独)農業環境技術研究所)

(2)河川生態系の在来種を用いた新たな毒性試験法の開発((独)農業環境技術研究所)

(3)確率論を導入した農薬の生物多様性影響評価法の開発((独)農業環境技術研究所)

(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）

## 研究概要

### 1. はじめに(研究背景等)

現在、わが国の農薬登録制度において、農薬取締法に基づき環境省が設定する「水産動植物の被害防止に係る農薬登録保留基準」により、農薬の河川生態系に対するリスク評価（生態リスク評価）が実施されている。この評価手法では、3種の試験生物（魚類、ミジンコ、緑藻）に対する急性毒性試験の結果と、簡単なシナリオに基づいて算定される環境中予測濃度とを比較し、リスクの有無を二者択一的に行っている。しかし、本評価手法は、リスクを定量的に表現できない、評価対象の生物種が限定されている、生物多様性への影響を考慮していない、などの課題がある。

一方、登録された農薬の使用時における適切なリスク

図1 研究の背景

管理を行うためには、農薬使用に伴う生態リスクの程度を定量的に把握し、リスク低減効果の高い管理対策を選択していくことが望まれる。近年、農業生産の現場では環境保全型農業の一環として、農薬の節減、例えば慣行栽培に比べて農薬の使用成分数を5割以上削減した特別栽培が推進されている。また、農薬の環境負荷を削減するため、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を3日から7日に延長するなどの取り組みがなされている。しかし、これらの取り組みに対するリスクの低減効果を定量的に評価する手法は確立されていないのが実情であり、喫緊の課題となっている。

### 2. 研究開発目的

本研究では、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、リスク低減効果の高い管理対策の選択を支援することを目的とした。本目的を達成するため、水稻栽培が盛んに行われている河川流域（特に小水域）を対象とした農薬挙動予測モデル（PADDY-Large）を開発し、水生生物に対する水稻用農薬の曝露濃度を評価する手法の開発を行うこととした。その際、流域特性に関する情報をGISにより解析し、これらをモデル計算に反映させた。また、河川生態系を構成する様々な生物種に対する農薬の感受性差を種の感受性分布（SSD）により表現し、農薬の生物多様性（種の多様性）に対する影響評価法の開発を行うこととした。SSD解析に必要な毒性データを効率的に得るため、従来法では毒性試験の実施が困難であったわが国の河川における優占種である付着藻類（5種）について、96穴マイクロプレートと蛍光プレートリーダーを用いた新たな毒性試験法の開発を行うこととした。既存のテストガイドラインでは急性毒性評価が難しいとされてきた昆虫成長制御剤を含む殺虫剤の急性毒性を適切に評価するため、わが国の河川に優占して生息する水生昆虫コガタシマトビケラを用い、成長段階別（卵期～幼虫期）および脱皮期の急性毒性試験法の開発を行うこととした。殺虫剤の一時
的な曝露からの回復性を考慮した個体群レベルでの毒性評価を行うために、コガタシマトビケラの個体群動態モデルの開発を行うこととした。本モデルを用いて個体群レベルでの影響評価を実施し、種の感受性分布(SSD)の解析結果と比較することにより、個体レベルでの急性毒性試験データを用いて行われるSSD解析の結果について、個体群レベルの観点から意義付けを行うこととした。実際の河川水中では多種多様な農薬が低濃度で同時に検出されるため、それらの組み合わせによる複合影響を評価することが必要である。しかし、この組み合わせは無限にあるため、実験的なアプローチでは適切な評価が困難であった。そこで、既存の複合影響予測モデルを用い、複数の農薬曝露による累積リスクを考慮したSSDの解析手法の開発を行うこととした。前述のPADDY-Largeモデルによる曝露評価法と、SSDによ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の開発を行うこととした。これにより、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し、地域性を考慮した農薬の適切な管理対策の提示を行うこととした。

### 3. 研究開発の方法

## (1) GISを活用した地域レベルでの曝露評価法の開発

河川における水稻用農薬の残留実態を把握するためのモニタリング調査によれば、田植え期の前後にまとまって広範囲に使用される除草剤などが高頻度で検出されている。河川流域における農薬の検出状況は、流域内における農薬の使用実態に加え、水田率（流域面積に占める水田面積の割合）や土壌の特性などの流域特性により大きく変動する。そこで、水稻栽培が盛んに行われている河川流域、特に、水田からの排水が直接流入する支流域の小河川を対象とした農薬挙動予測モデルを開発した。

河川流域における農薬濃度を精度良く予測するため、国土交通省の国土数値情報により河川の流域特性に関する情報（流域界、土地利用、河川流路および流路延長など）を入手し、地理情報システム（GIS）により解析した。また、個々の水田からの排水が河川に流入する地点を特定するため、最短距離解析による河川流路と水田面積の関連づけを行った。さらに、流域内の水田土壌について、1/50000デジタル農耕地土壌図による土壌統群別のデータを用い、前述の国土数値情報の流域界および土地利用データと重ね合わせることで、各支流域における土壌統群別の水田面積を明らかにした。

これらの流域特性に関する情報や農薬使用条件（散布日、散布面積等）を反映させ、実際の河川における農薬の挙動を精緻に予測する農薬挙動予測モデル（GIS結合型PADDY-Largeモデル）を開発した。また、モデルの入力パラメータの不確実性による計算結果（河川水中農薬濃度）の変動性を定量的に解析するために、モンテカルロ法を導入した予測手法を開発した。さらに、開発したモデルの有効性を検証するため、水稻栽培地域を流下する河川を対象とした農薬モニタリングを流域特性の異なる3河川（茨城県桜川、長野県千曲川支流の広井川、滋賀県白鳥川支流の藤間川）で行い、河川水中農薬濃度のモデルによる計算値とモニタリングによる実測値と比較した。

## (2) 河川生態系の在来種を用いた新たな毒性試験法の開発

わが国の河川において、生態学的にも水産動物の餌震源としても重要な水生昆虫であるコガタシマトビケラ Cheumatopsyche brevilineataの1齢幼虫を用いて、水生動物に対する毒性データの少ない5種類の殺虫剤（エチプロール、スピノサド、ピリプロキシフェン、メトキシフェノジド、クロラントラニリプロール）の急性毒性試験を実施し、得られた毒性データを既存の試験生物種であるオオミジンコのデータと比較することで、コガタシマトビケラの試験生物としての有用性を検討した。

水生昆虫の生活史を考慮した毒性評価を行うため、コガタシマトビケラの初期成長段階別毒性試験法を開発した。まず、卵期の急性毒性試験法を確立するため、曝露期間と曝露のタイミングについて検討を行った。曝露期間は産卵1日後のE1期から2,4,6,8日間に設定した。曝露のタイミングについては、産卵1日後(E1期)、4日後(E4期)、7日後(E7期)から2日間曝露して感受性の違いを調べた。コガタシマトビケラ卵が殺虫剤の種類によってどのような応答を示すのか明らかにするため、神経系に作用するものや昆虫成長制御剤など幅広い作用機作の殺虫剤（カルボスルファン、エトフェンプロックス、ピリプロキシフェン、ブプロフェジン、テブフェノジド、クロラントラニリプロール）を供試した。曝露期間、曝露濃度、死亡率の関係についてはcomplementary log-log(CLL)モデルを用いて解析した。次に、1齢幼虫から2齢幼虫、および2齢幼虫から3齢幼虫にかけての脱皮期に着目した脱皮期毒性試験法の検討を行った。

水生昆虫の成長に伴う感受性の変動と、農薬の一時的な曝露からの回復性を考慮した個体群レベルでの影響評価を行うため、コガタシマトビケラの室内個体群動態モデルを構築した。まず、室内成長試験を実施し生活史パラメータを明らかにした。生活史パラメータから推移行列パラメータを算出し、レフコビッチ推移行列による室内個体群動態モデルを構築した。このモデルに密度依存性および急性毒性試験から得られた濃度-反応曲線の関数を組み込むことにより、農薬の一時的な曝露により減少した個体数がどのように回復するのかをシミュレ
一ションし、個体群レベルでの影響評価を行った。評価した殺虫剤は、作用機作の異なるフェニトロチオン、イミダクロプリド、クロラントラニリプロールの3剤を用いた。

河川在来の付着藻類群集を代表する試験生物種として、わが国の河川生態系に幅広く分布し、実際の種構成を反映した5種を選定した。また、これらの付着藻類に対する毒性データを効率的に得るための新しい毒性試験法を開発した。新たな試験法は、OECDで定められている試験ガイドライン（藻類生長阻害試験）を、付着藻類に適合するように改変したものである。培養容器を従来の三角フラスコから96穴透明マイクロプレートに変更し、藻類が持つ光合成色素の自家蛍光を蛍光プレートリーダーにより測定し、藻類の生物量の指標とすることが特徴である。本試験法を用いて、20種類の除草剤を用いて5種類の付着藻類に対する毒性試験を行い、感受性の特性を調べた。

また、実際の河川水中で見られる農薬の一過性の曝露からの回復性を評価するため、付着藻類の毒性試験による農薬曝露の後に、清浄な培地に移して回復性の評価を行う試験法を新たに開発した。なお、一時的な影響からの回復は藻類細胞の生理状態に依存するため、生理状態を測定する方法を検討した。

複合影響については、各種農薬を複数組み合わせた複合毒性試験を実施し、複合毒性をモデルにより予測する手法を開発した。複合毒性試験は、5種の付着藻類を用いて、各種除草剤を5種類組み合わせた試験系を2種類（作用機作が同じ除草剤を混合した場合と、作用機作が異なる除草剤を混合した場合）作成して実施した。既存の2つのモデル（作用機作が同じ農薬の複合影響は、毒性値で重み付けした農薬濃度を足し算するConcentration-Additive（CA）モデルと、作用機作が異なる農薬の複合影響は、それぞれの影響が独立に起こると仮定して影響率をかけ算するResponse-Additive（RA）モデル）を用い、前述の複合毒性試験結果と本モデルによる推定結果を比較した。

## (3) 確率論を導入した農薬の生物多様性影響評価法の開発

種の感受性分布(species sensitivity distribution, SSD)とは、様々な生物種に対する個別の毒性試験結果を用いて統計学的な解析を行い、農薬濃度と影響を受ける生物種の割合とを関数化するものである。欧米において、SSDは基準値設定の根拠や生態リスク評価を行う際に幅広く用いられている。このSSDを用いることで、最終的に生態リスクは影響を受ける種の割合(Potentially Affected Fraction, PAF)として表現され、生物多様性の劣化指標とみなすことができる。ただし、この解析のためには多種類の毒性データが必要(高感受性のグループ内で最低5種類以上)となり、データが不足している農薬に適用できない問題があった。そこで、種間の感受性差は農薬の作用機作に特徴的であるという知見をもとに、緑藻の標準種Pseudokirchneriella subcapitataのEC_{50}値と作用機作の情報からSSDを推定する手法を開発した。

SSDは中央値（対数平均値）と傾き（対数標準偏差値）の2つのパラメータにより決定される。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した。すなわち、作用機作ごとにSSDの傾きは一定の値をとり、SSDの中央値は緑藻標準種の $ EC_{50} $ 値と直線関係にある、という仮定を用いた。この仮説を検証するため、92剤の除草剤を作用機作ごとに分類し、一元配置分散分析によってSSDの傾きが作用機作ごとに有意な差があるかどうかを検定した。また、緑藻標準種の $ EC_{50} $ 値はSSDの中央値と有意な直線関係にあり、SSDの傾きとは有意な関係がないことを、作用機作ごとに検定した。

実際の河川水中では多種多様な農薬が低濃度で同時に検出されるため、それらの組み合わせによる累積リスクを評価することが必要である。そこで、SSD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、単一種の複合影響予測モデルとして開発された既存のモデル（CAモデルとRAモデル）を、同様の手順で複数の生物種に対する影響を評価するSSDに適用するものである。最終的に生態リスクは影響を受ける種の割合（PAF）により定量的に表現される。サブテーマ（2）で開発した5種類の付着藻類の毒性試験法による複合毒性試験を実施し、その結果とモデルによる予測結果の比較を行い、モデルの妥当性を検証した。

## (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

サブテーマ（1）で開発した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）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。

EPAFIによる評価手法を活用し、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。対象流域において、水稻栽培における慣行の防除体系や、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を把握し、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。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。PADDY-Largeモデルを用い、流域内の河川を250 mごとに分割し、各河川セグメントにおける農薬濃度を計算した。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）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) GISを活用した地域レベルでの曝露評価法の開発

流域特性の異なる3流域（茨城県桜川、長野県千曲川支流の広井川、滋賀県白鳥川支流の藤間川）について、GISにより流域特性を解析した結果、水田率は桜川流域で28%、広井川流域で38%、藤間川流域で41%であった。250 mごとの河川セグメントに関連づけた水田面積の推定結果によると、水田の分布状況は支流域間で異なるとともに、支流域内でも一様ではなかった。1/50000デジタル農耕地土壤図による解析の結果、桜川本流沿いにある水田の大部分は、灰色低地土であり、上流部に一部グライ土が見られた。一方、中流西部の台地上には多湿黒ボク土と黒ボクグライ土が多く分布していた。広井川流域ではグライ土または灰色低地土が、藤間川流域では灰色低地土が分布していた。以上により、水田率や土壌の特性は流域により大きく異なり、これらの情報を適切に反映した農薬挙動予測モデルの必要性が示唆された。

前述の3流域における農薬モニタリングを行った結果、水稻栽培地域を流下する河川では、除草剤の使用時期を反映した検出ピークが見られることが確認された。一方、殺虫剤、殺菌剤についても各農薬の使用時期に対応すると考えられる濃度の上昇が確認されたが、除草剤に比べて検出濃度は低い傾向であった。この理由として、水田雑草の発生消長は毎年ほぼ同様であるため、各種除草剤が体系的に広く使用されるのに対し、殺虫、殺菌剤は、病害虫の発生時期に応じて流域内で局所的に集中して使用されることにあると考えられた。桜川本流における3年間の除草剤の検出状況は、ほぼ同様のパターンを示したが、流域面積の小さい支流域では、地域や年度によりバラツキが大きいことが示された。

前述の流域特性に関する情報や農薬使用条件を反映させたGIS結合型PADDY-Largeモデルを開発し、3流域における農薬モニタリング結果を用いて検証を行った。桜川流域における河川水中農薬濃度の計算値と実測値を比較した結果、本流では農薬濃度の計算値は実測値とよく一致したが、流域面積の小さい支川では計算値と実測値との間で一部解離が見られた（図1）-1）。この理由として、モデル計算における農薬の使用量は、茨城県内出荷量を基に流域内で均一に散布されるとした場合の予測結果であるが、実際の農薬使用は地域や年度により大きく変動することに起因するものと推察された。長野県広井川、滋賀県藤間川においても農薬濃度の実測値とモデルによる計算値を比較した。これらの流域においては、農薬の使用実態に関する詳細な情報が得られたため、これらの情報を反映させたモデルによる計算値は実測値の濃度レベルや検出期間を精度良く予測できることが示された（図1）-2）。

図(1)-1 除草剤ベンスルフロンメチルの河川水中濃度の計算値と実測値の比較（2011～2013年）
図(1)-2 2種類の除草剤の河川水中濃度の計算値と実測値の比較（広井川、2012年）

開発したPADDY-Largeモデルの感度分析を行い、河川水中農薬濃度の計算値に大きく影響を及ぼす入力パラメータを特定した。物理化学性の異なる4種類の除草剤（モリネート、ダイムロン、メフェナセット、シメトリン）を対象とした感度分析の結果、農薬の普及率、水稻作付面積および河川流量が、河川水中最高濃度に対し最も感度の高いパラメータであることが示された。感度分析の結果を踏まえ、入力パラメータの変動性を表現するための確率分布を設定し、その分布に従って値をランダムに発生させ、PADDY-Largeモデルにより河川水中農薬濃度の計算を1000回繰り返して行った。除草剤ダイムロンの河川水中濃度（最高濃度）の5%タイル値、中央値、および95%タイル値は、それぞれ1.73、3.15、および5.49 μg/Lであった。2011、2012および2013年の最高濃度の実測値は、それぞれ1.09、2.22および1.07 μg/Lであり、モンテカルロ・シミュレーションによる濃度の確率分布と比較すると、最高濃度の実測値は20%タイル未満に位置づけられた。以上により、入力パラメータの不確実性を考慮したモンテカルロ・シミュレーションにより、農薬濃度の年次変動を考慮した曝露濃度の推定が可能となった。

## (2) 河川生態系の在来種を用いた新たな毒性試験法の開発

5剤の殺虫剤についてコガタシマトビケラ1齢幼虫に対する感受性を調べた結果、エチプロールとスピノサドにおいて、既存の試験生物種であるオオミジンコに比べてトビケラの方が1000倍以上も感受性が高かった。一方メトキシフェノジドとクロラントラニリプロールではトビケラの方が低感受性で、ピリプロキシフェンでは同程度の感受性を示した。コガタシマトビケラは殺虫剤に対してオオミジンコとは異なる感受性を示し、わが国の河川生態系における殺虫剤感受性の種間差を適切に把握する上で、有用な試験生物であることが示唆された。

殺虫剤のカルボスルファン、エトフェンプロックス、ブプロフェジンについて卵期における曝露期間と毒性の関係をCLLモデルで調べた結果、神経系に作用するカルボスルファンとエトフェンプロックスでは曝露期間が長いほど毒性影響は大きくなったが、ブプロフェジンでは曝露期間と毒性に関連は見られなかった。曝露のタイミングを検討した結果、殺虫剤の作用機作によって高感受性の発生段階が異なることが判明した。ブプロフェジンの曝露期間と毒性との間に関連がみられなかったのは、E1期の感受性が最も高かったためであり、卵期の毒性評価では、曝露期間よりも殺虫剤の作用機作に依存した曝露のタイミング（作用点の形成時期）が重要であることが示された。曝露期間を2日間に固定し、少なくともE1、E4、E7期の3つの発生段階で試験を行うことにより、効率的かつ適切に卵期の毒性評価を行うことができると考えられる。昆虫成長制御剤メトキシフェバンドについて、脱皮期における毒性試験を実施したが、毒性影響は観察されなかった。しかし、試験期間中の対照区で高い脱皮率が得られ、試験法自体は的確に脱皮期を捉えていることから、作用機作の異なるその他の昆虫成長制御剤の毒性評価に対し本試験法を適用することが可能であると考えられた。

室内成長試験より得られた生活史パラメータに基づいて構築したコガタシマトビケラの室内個体群動態モデルを解析した結果、ミジンコやユスリカに比べトビケラの個体群増殖率入は10分の1程度と小さく、増殖が遅い、つまり回復性が小さい生物であることが判明した。このような増殖特性をもつコガタシマトビケラについて、開発したモデルを用い個体群閾値濃度（個体群が存続可能な最大曝露濃度）をエンドポイントとして個体群の影響の受けやすさ（感受性）を評価した結果、個体群の感受性は、殺虫剤の作用機作、成長に伴う感受性変動のパターンの違い、個体群の大きさ（個体密度）、個体群の齢組成等の要因により変動することが示唆された。また、個体群閾値濃度とSSD解析結果を比較することにより、SSD解析について個体群レベルの観点から意義付けすることが可能となった。

わが国の河川に在来する付着藻類群集を代表する試験生物種として、以下の5種を選定した。緑藻1種（Desmodesmus subspicatus）、珪藻3種（Achnanthidium minutissimum、Nitzschia palea、Navicula pelliculosa）、シアノバクテリア1種（Pseudanabaena galeata）。これらの種は新たに開発した毒性試験法に適合し、公的系統保存施設より入手可能なものである。開発した試験法の詳細をマニュアルに取りまとめ、農業環境技術研究所のウェブサイト（http://www.niaes.affrc.go.jp/techdoc/algae/index.html）から、本マニュアルの電子ファイル（PDF）を入手できるようにした。
本試験法により、わが国の河川一次生産者に対する毒性データを効率的に整備することが可能となった。20種類の除草剤を用いて5種類の付着藻類に対する毒性試験を行ったところ、除草剤の作用機作によって感受性の高い藻類種は明確に異なり、藻類種間の感受性差も作用機作によっては1000倍から10000倍にもなることが判明した（図2）-1）。これは、現在のリスク評価で用いられている単一種の藻類に対する毒性値のみでは、リスクを適切に評価できないことを示しており、本試験法の活用が有効なアプローチと考えられる。

図(2)-1 16種類の除草剤の種の感受性分布（〇とそのバーはSSDの50パーセンタイル値とその信頼区間（5-95パーセンタイル値）、◆は標準緑藻のEC_{50}値を示し、除草剤名についている記号は作用機作のグルーピングを示している。なお、試験を実施した20種類の除草剤のうち、4種類は毒性が定量化できなかった。）

藻類細胞の生理状態を把握するための、マイクロプレートを用いた測定が可能な技術として、(1)生細胞数を評価対象とするATP発光の測定、(2)死細胞数を評価対象とするCellTox-Green蛍光の測定、(3)光合成活性を評価対象とするDCMU(PSII阻害剤)添加によるクロロフィル蛍光の増加量、の3つの適用可能性を調べた。その結果、光合成活性を測定する方法が最も感度が高く、藻類の回復性と良好な関係を得ることができた。この結果を踏まえ、新たに開発したマイクロプレートを用いた珪藻の回復性試験法では、48時間の毒性試験と、その後48時間の回復性試験を行い、その間の光合成活性の経時変化を評価することとした。以上により、光合成活性の回復の早さから、実際の藻類の回復性を予測するモデルを開発することが可能となる。

既存のCAモデルとRAモデルを用い、複合影響の予測結果と実際の試験結果を比較した。その結果、作用機作が同じ場合にはCAモデルの予測精度が良好であり、作用機作が異なる場合にはRAモデルの予測精度が良好であった。この結果は既存の知見と一致するものであり、低濃度多種類の複合影響は加算的である、というファンネル仮説（個々の組み合わせで相乗や拮抗効果が起こる一方で、その組み合わせが多いためにそれらが互いに相殺されて、見かけ上加算的な影響に近づいていく）を支持するものである。

## (3) 確率論を導入した農薬の生物多様性影響評価法の開発

SSD推定法の検証について、SSDの傾き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、作用機作からの推定が可能であることが示された。作用機作ごとに、緑薬標準種のEC $ _{50} $ 値はSSDの中央値と有意な相関関係（P<0.05）が見られたが、SSDの傾きとは有意な関係がなかった（P>0.05）。以上の結果から、除草剤の作用機作ごとに解析した緑薬標準種のEC $ _{50} $ 値とSSDの中央値との回帰式および、作用機作ごとのSSDの傾きの平均値により、毒性データの少ない除草剤のSSDが推定できることが示唆された。開発したSSD推定方法を用いて、日本の水稲用除草剤12種のSSDパラメータ（中央値と傾き）を緑薬標準種のEC $ _{50} $ 値から推定し、さらに文献等より収集した毒性データから解析したSSDパラメータと比較を行った。推定されたSSDパラメータは、全毒性データを用いて解析した値と概ね一致しており、開発したSSD推定手法の有効性が確認された。この推定方法を用いることで、得られる毒性データの数が不十分な農薬についても、SSDを用いた生態リスク評価を行うことができるようになる。
累積リスクの評価方法の開発については、実際に行った5種類の藻類の複合毒性試験の結果からPAFを計算し、モデルによる予測結果と比較した。単一種に対する複合影響を予測する場合と同様に、作用機作が同じ場合にはCAモデルの予測精度が良好であり、作用機作が異なる場合には、RAモデルの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示すことができた。ここで、例として6種類の農薬の使用を想定した累積リスクの計算方法を示す（図3-1）。まず、作用機作（Mode of Action, MoA）1の農薬a, b, cの累積リスク（PAF $ _{MoA1} $ ）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。農薬数がいくつかあっても同様の方法で計算することが可能である。

図3-1 CA-RA混合モデルによる累積リスク(msPAF)の計算

## (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

GIS結合型PADDY-Largeモデルを用いて、除草剤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。250 mごとに分割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。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。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。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。

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）-1）。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)

図(4)-1 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主な成果

## (1) 科学的意義

・流域特性に関する情報をGISにより解析し、これらの情報を反映させた河川における農薬濃度予測モデル（GIS結合型PADDY-Large）を開発した。流域特性の異なる3河川の農薬モニタリング結果を用い、開発したモデルの妥当性を検証した結果、本モデルは実測濃度の推移を精度良く再現できることが示された。また、本モデルについて、入力データのバラツキに伴うモデル計算の不確実性を解析することで、対象流域における河川水中農薬濃度の年次変動を考慮した予測が可能となり、地域レベルでの曝露評価法を確立することができた。

河川に在来する水生昆虫コガタシマトビケラを用いて、初期成長段階別毒性試験を開発し、成長段階や殺虫剤の作用機作の違いによって感受性が大きく変動することを明らかにした。また、コガタシマトビケラの室内個体群動態モデルを構築し、成長に伴う感受性の変動や農薬の一時的曝露からの回復性を考慮した個体群レベルでの影響評価法を確立した。これらの成果は、個体レベルから個体群、群集、生態系レベルでの生態リスク評価手法の開発を促進するものであり、その科学的意義は大きい。

・従来法では毒性試験の実施が困難であった河川在来の付着藻類について、96穴マイクロプレートと蛍光プレートリーダーを用いた試験方法に適用しうる試験生物種5種を選定し、5種類の付着藻類に対し同時に実施可能な毒性試験法を開発した。これにより、種の感受性分布の解析に必要とされる毒性データを効率的に蓄積することが可能となった。

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複合影響について、既存の知見とおり作用機作の同じ農薬の場合はConcentration-Additive(CA)モデル、作用機作の異なる農薬の場合はResponse Additive(RA)モデルで予測可能であることが明らかとなった。

・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。

・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＞

・環境省の中央環境審議会土壌農薬部会農薬小委員会において、水産動植物の被害防止に係る農薬登録保留基準値の超過が懸念される農薬に対し、河川におけるモニタリングの必要性が指摘されているが、本研究で開発した「GISを活用した地域レベルでの曝露評価法」を活用し、河川水中農薬濃度が高くなる流域を提示することにより、環境省が実施する平成25および26年度水質農薬残留調査の計画策定に貢献した。

・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、サブテーマ（2）で開発した水生昆虫コガタシマトビケラの成長段階別毒性試験法および付着藻類の毒性試験法、さらにサブテーマ（3）で開発した種の感受性分布（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＞

・本研究では、国土交通省の国土数値情報より土地利用や流域界などに関する情報を入手し、地理情報システム（GIS）により河川流域ごとの水田面積を解析する手法を開発した。本手法により全国の河川流域における水田率を把握し、各河川の流量データと合わせて「流域Index＝水田率／比流量」を比較することで、河川水中農薬濃度が相対的に高くなる流域を推定することが可能となり、今後、環境省が実施する農薬モニタリングを行う際に適切な調査地点を選定できる。

・農薬等化学物質の生物に対する感受性は成長に伴い変動する。本研究で開発した水生昆虫の成長段階別
“Application of a fluorometric microplate algal toxicity assays for riverine periphytic algal species”

毒性試験法を用いることにより、成長に伴う感受性変動を把握し、既存のテストガイドラインでは急性毒性評価が難しいとされてきた昆虫成長制御剤を含む様々な殺虫剤について、水生昆虫に対する毒性を適切に評価できる。

・わが国の河川生態系の一次生産者として優占する付着藻類の代表種5種を選定し、これらの毒性データを効率的に得るための新たな毒性試験法を開発するとともに、詳細をマニュアルにまとめて公開した。現在使用されている標準の藻類種とは異なる感受性が得られるため、本試験法の活用により生態リスクをより適切に評価することができる。

・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。

・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、各種の管理対策によるリスク低減効果を把握する必要がある。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. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## <査読付き論文>

1) N. IWASAKI, K. INAO, T. IWAFUNE, T. HORIO, H. OBARA: Limnology, 13, 221–235 (2012) "Coupling of the PADDY-Large model with geospatial information for predicting paddy pesticide behavior in river basins"

2) 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”

3) T. NAGAI, K. TAYA, H. ANNOH and S. ISHIHARA: Ecotoxicology and Environmental Safety, 94, 37–44 (2013)

4) T. NAGAI: Human and Ecological Risk Assessment, 20(3), 641–657 (2014)

“Algal population growth model integrated with toxicokinetics for ecological risk assessment under time-varying pesticide exposure”

5) 稲生圭哉、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」

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1) 稲生圭哉, 永井孝志, 堀尾 剛, 岩崎亘典, 横山淳史: 日本農薬学会第37回大会 (2012) 「PADDY-Largeモデルによる水稲用農薬を対象とした河川水中濃度の不確実性解析」

2) 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」

3) 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」

4) N. IWASAKI, K. INAO, T. IWAFUNE, H. OBARA: SETAC Asia/Pacific 2012, Kumamoto, Japan, 2012 "Development of the PADDY-Large model linked with GIS for predicting paddy pesticide behavior in river basins"

A. YOKOYAMA, T. NAGAI and T. HORIO: SETAC Asia/Pacific 2012, Kumamoto, Japan, 2012

"Acute toxicity of some insecticides to eggs of a net-spinning caddisfly, Cheumatopsyche brevilineata"

6) T. NAGAI, K. TAYA, A. YOKOYAMA and S. ISHIHARA: SETAC Asia/Pacific 2012, Kumamoto, Japan, 2012 "Development of high-throughput and multi-species algal toxicity assay for probabilistic ecological risk assessment of pesticides"

7）横山淳史：日本農薬学会第37回大会（2012）

「河川水生昆虫に対する農薬の影響に関する研究」

8) 堀尾剛、稲生圭哉、岩崎亘典、横山淳史、永井孝志、依田育子:日本農薬学会第38回大会(2013)「茨城県桜川流域における水稲用農薬の挙動一本流および支流における水中濃度の比較一」

9）永井孝志、安納弘親：日本農薬学会第38回大会（2013）
「藻類生長阻害試験の統計解析方法:RExcelで行う非線形回帰分析」

10）稻生圭哉：環境科学会2013年会（2013）

「農薬の水域生態リスク評価における動態予測モデルの活用と今後の課題」

11）横山淳史、依田育子：第31回農薬環境科学会（2013）

「水生昆虫コガタシマトビケラの卵に対する殺虫剤の毒性評価－曝露期間と曝露のタイミングによる影響の違いについて－」

12）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」

13）永井孝志、多屋清志、依田育子：日本陸水学会第78回大会（2013）

「蛍光マイクロプレートアッセイを用いた各種除草剤に対する河川付着藻類の感受性差の評価」

14）岩崎巨典: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)「地理空間に関するオープンデータの現状と暴露評価への活用」

15）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)

16）稲生圭哉、堀尾 剛、岩崎亘典、横山淳史、永井孝志、依田育子：日本農薬学会第39回大会（2014）「PADDY-Large モデルを用いた茨城県桜川流域での水稻用農薬の動態予測－流域内における農薬濃度の変動性とモデルによる予測精度－」

### 7. 研究者略壓

課題代表者: 稲生 圭哉

関西大学工学部卒業、農学博士、現在、(独)農業環境技術研究所主任研究員

研究分担者

1）堀尾 剛

北海道大学農学部卒業、農学博士、現在、(独)農業環境技術研究所主任研究員

2）岩崎 亘典

東京都立大学理学部卒業、理学博士、現在、(独)農業環境技術研究所主任研究員

3）横山 淳史

信州大学理学部卒業、理学博士、現在、(独)農業環境技術研究所主任研究員

4）永井孝志

筑波大学生物学類卒業、理学博士、現在、(独)農業環境技術研究所主任研究員
## 5 C-1102 適切なリスク管理対策の選択を可能にする農薬の定量的リスク評価法の開発

## （１）GISを活用した地域レベルでの曝露評価法の開発

（独）農業環境技術研究所

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 堀尾 剛

生態系計測研究領域 岩崎 亘典

平成23～25年度累計予算額：32,625千円

（うち、平成25年度予算額：11,845千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

河川における水稲用農薬の残留実態を把握するためのモニタリング調査によれば、田植え期の前後にまとまって広範囲に使用される除草剤などが高頻度で検出されている。従って、農業生産現場において、このような水稲用農薬の河川生態系を対象とした適切なリスク管理を行うためには、地域特性や農薬の使用条件などを考慮し、一作期を通した河川における農薬の濃度レベル、検出期間およびこれらの変動性を適切に把握するための曝露評価法の開発が求められる。本研究では、水稲栽培が盛んに行われている河川流域、特に、水田からの排水が直接流入する支流域の小河川を対象とした農薬挙動予測モデルを開発し、水生生物に対する農薬の曝露濃度の推定に活用することを目的とした。河川流域における農薬濃度を精度良く予測するため、流域特性に関する情報（流域界、水田面積、河川流路および流路延長、土壌の種類等）をGISにより解析し、これらの情報を反映させた農薬挙動予測モデル（GIS結合型PADDY-Largeモデル）を開発した。また、モデルの入力パラメータの不確実性による計算結果（河川水中農薬濃度）の変動性を定量的に解析するために、モンテカルロ法を導入した予測手法を開発した。さらに、開発したモデルの妥当性を検証するため、流域特性の異なる3河川において農薬モニタリングを行った。モニタリング結果による農薬濃度の実測値とモデルによる計算値を比較した結果、本モデルは実測濃度の推移を精度良く再現できることが示された。また、本モデルについて、入力データのバラツキに伴うモデル計算の不確実性を解析することで、対象流域における河川水中農薬濃度の年次変動を考慮した予測が可能となり、地域レベルでの曝露評価法を構築することができた。

## [キーワード]

数理モデル、GIS、流域特性、河川モニタリング、曝露濃度

### 1. はじめに

農耕地等で使用される農薬成分の大部分は土壌に達し、土壌中を移動・拡散しながらしだいに分解するが、その一部が水系などへ移行した場合、飲料水源の汚染や生態系への悪影響が懸念される。このような農薬による影響を評価するためには、「農薬の毒性」と「人や生態系を構成する生物が曝露する農薬濃度」の両者を把握する必要がある。河川水中での農薬濃度を把握する手
法として、水質モニタリングが一般的に行われているが、これにはかなりの費用、時間、労力を要し、得られた結果はある特定の農薬使用および環境条件におけるデータでしかなく、農薬の環境動態およびそれを支配する要因を把握することは困難である。

このような問題に対応するため、欧米では1980年頃より農薬の物理化学性、土壌の特性、気象要因などを用いて農耕地（普通畑、樹園地など）における農薬の動態を予測する数理モデルの開発研究が進められ、農薬登録審査におけるリスク評価に活用されている $ ^{1,2} $ 。しかし、わが国の主要な農耕地である水田で使用する農薬の環境動態を予測する数理モデルの開発事例は非常に少ないのが実情である。

水田では水稻栽培期間の大半を湛水状態にし、その排水が農業排水路を経由して河川に流入する。このため、水田は普通畑にくらべて農薬が表面流出しやすく、水稻を主要作物とするわが国を含むアジア諸国では、水田からの農薬流出量を予測する数理モデルの必要性は非常に高い。わが国において、河川や湖沼における水稲用農薬の残留実態を把握するためのモニタリング調査がこれまでに多数行われており、田植え期の前後にまとまって広範囲に使用される除草剤や、出穂期前に有人へリコプターにより空中散布される殺虫剤、殺菌剤が高頻度で検出されていることが確認されている。従って、農業生産現場において、このような水稲用農薬の河川生態系を対象とした適切なリスク管理を行うためには、地域特性や農薬の使用条件などを考慮し、一作期を通した河川における農薬の濃度レベル、検出期間およびこれらの変動性を適切に把握するための曝露評価法の開発が求められる。

## 2 ．研究開発目的

本研究では、水稻栽培が盛んに行われている河川流域、特に、水田からの排水が直接流入する支流域の小河川を対象とした農薬挙動予測モデル（PADDY-Large）を開発し、サブテーマ（4）の「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」において、水生生物に対する農薬の曝露濃度の推定に活用することを目的とした。

河川流域における農薬の検出状況は、流域内における農薬の使用実態に加え、水田率（流域面積に占める水田面積の割合）や土壌の特性などの流域特性により大きく変動する。近年、地理情報システム（GIS）の技術が飛躍的に進歩し、土地利用や河川の河道など複雑な地理情報を容易に取り扱えるようになってきた。これに伴い、わが国でも流域レベルでの化学物質の濃度を予測する際に、GISとリンクさせた数理モデルの開発が進められている $ ^{3-5} $ 。そこで、河川流域での農薬濃度予測モデルに活用するためのGIS情報（流域界、水田面積、河川流路延長・流路、土壌特性等）を整備した。

これまでに開発した河川における農薬挙動予測モデルのプロトタイプ $ ^{6,7)} $ に、前述の流域特性に関するGIS情報や農薬使用条件（散布日、散布面積等）を反映させ、実際の河川における農薬の挙動を精緻に予測する数理モデル（GIS結合型PADDY-Large）を開発した。また、モデルの入力パラメータの不確実性による計算結果（河川水中農薬濃度）の変動性を定量的に解析するために、モンテカルロ法を導入した予測手法を開発した。

開発したモデル計算の有効性を検証するため、水稲栽培地域を流下する河川を対象とした農薬モニタリングを流域特性の異なる3流域で行い、河川水中農薬濃度のモデルによる計算値とモニタリングによる実測値と比較した。
### 3. 研究開発方法

## （１）GISによる河川の流域特性に関する情報の整備

河川流域における農薬濃度を適切に予測するためには、流域内で大きく変動する様々な特性（土地利用、土壤の理化学性など）をモデル計算に適切に反映させる必要がある。本研究では、茨城県南部の水稻栽培地域を流下する桜川を対象とし、河川流域における農薬挙動予測モデル

（PADDY-Large）の計算に必要な流域特性に関する情報（流域界、水田面積、河川流路延長・流路、土壌の種類等）をGISにより解析した。対象とする桜川流域を図(1)-1に示す。本流域は、筑波山系をなす山地、桜川本流に沿って分布する沖積低地、稲敷台地により構成され、水田は沖積低地と稲敷台地面上に分布している。

GISによる解析対象項目を表(1)-1に示す。桜川流域を含む茨城県について、国土交通省の国土数値情報ダウンロードサービス $ ^{8)} $ より、土地利用細分メッシュデータ、流域界・非集水域および流路のデータを入手した。土地利用細分メッシュデータは、最新のものが整備されているJPGIS形式を、流域界・非集水域および流路は、国土数値情報統一フォーマットを用いた。これらはそのままの形式ではGISソフトで利用できないため、shpファイル形式に変換した。変換したファイルから解析対象である桜川流域のデータを抽出し、GRASSのGISデータベースにインポートした。インポートしたデータについて、各支流域内の土地利用、土壤の種類および河川流路と水田の関係について解析を行った。支流域コードに基づき、流域および流路データを各支流域単位に分割し、分割した支流域データと土地利用細分メッシュデータのオーバーレイを行い、支流域ごとに土地利用データを分割した（図(1)-2）。

図(1)-1 桜川流域および試料採取地点

表(1)-1 GIS 解析に用いる解析項目と使用データ

解析項目	使用データ名	出典
土地利用	土地利用細分メッシュデータ	国土数値情報(国土交通省、2007)
流域	流域界・非集水域	国土数値情報(国土交通省、2007)
河川流路	流路	国土数値情報(国土交通省、2007)
流路幅	空中写真	空中写真閲覧サービス(国土交通省、2006)
土壤統群	デジタル耕作地土壤図	デジタル耕作地土壤図(農業環境技術研究所、2009)
図(1)-2 GISによる支流域ごとの水田面積の算出方法の模式図

以上の情報をPADDY-Largeモデルによる計算に適切に反映させるためには、個々の水田からの排水が河川に流入する地点を特定する必要がある。そこで、最短距離解析による河川流路と水田面積の関連づけを行った（図(1)-3）。まず、河川流路データを50 mごとの線分（セグメント）に分割しIDを付与した。次に、100×100 mの個々の水田メッシュから最も近い線分を特定し、線分IDを水田メッシュデータに関連づけた。PADDY-Largeモデルでは、河川流路を250 mごとのセグメントに分割して計算するため、250 mごとに水田面積を集計した。なお、国土数値情報による土地利用は地目を表しており、実際に水稲を作付している水田を表していない。そこで、農林水産省の統計データ $ ^{9)} $ による茨城県の水稲作付面積を基に補正を行った。河川幅については、国土交通省の空中写真閲覧サービスおよび独自に撮影した空中写真を用いて、250 mごとに目視判読した。

流域内の水田土壌について、農環研が公表している1/50000デジタル農耕地土壌図 $ ^{10)} $ による土壌統群別のデータを用い、前述の国土数値情報の流域界データおよび細密土地利用メッシュデータと重ね合わせることで、各支流域における土壌統群別の水田面積を明らかにした。

河川流路を50 mセグメントに分割、ID付与

水田メッシュ(100×100 m)

各水田メッシュから最も近いセグメントを特定

セグメント毎に水田面積を集計

図(1)-3 最短距離解析による河川流路と水田面積の関連づけ
また、流域特性の異なる以下の2流域についても、桜川流域と同様にGISによる流域特性の解析を行った。一つの流域は、長野県北部の飯山市にある広井川（千曲川支流）を解析の対象とした（図(1)-4）。対象とした支流域の面積は約600haで、広井川に沿って西側に水田が分布しており、これらの水田からの排水を集水する幹線排水路として機能している。個々の水田からの排水が河川に流入する地点を特定するため、前述の国土数値情報を用いた最短距離解析により河川流路と水田面積の関連づけを行った。

もう一つの流域は、滋賀県中部に位置し、琵琶湖へ東岸より流入する白鳥川支流の藤間川（浄土寺・倉橋部地区）についても解析を行った（図(1)-5）。本流域は、北側を流入河川である白鳥川、南側を日野川に挟まれた地域で、流域面積は約90 haと規模の小さい流域である。藤間川に沿って北東側に水田が分布しており、これらの水田からの排水を集水する幹線排水路として機能している。藤間川はかつて日野川に流入していたが、治水工事により日野川の北東側に大規模な堤防が築かれた

図(1)-4 長野県広井川流域および試料採取地点

図(1)-5 滋賀県藤間川流域および試料採取地点

め、現在は独立した流域となっている。しかし、国土数値情報の流域界データでは堤防が考慮されておらず、日野川の流域に含まれている。そのため、国土数値情報のデータは本流域における特性解析に不適切であった。そこで、本流域については1/2500の国土基本図および現地調査により、河川流路と水田面積の関連づけを行った。国土基本図では、藤間川に流入する支線排水路についても流路を特定できるため、圃場一筆ごとに水田排水が流入する支線排水路を特定し、250 mごとに分割した河川セグメントに関連づけた水田面積を計算した。本手法は多少煩雑であるため、流域面積の小さい場合にしか適用できないが、前述の国土数値情報による100×100 mのメッシュデータを用いた場合に比べて精度の高い解析が可能である。