Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## （２）農薬モニタリング

## 1 ）茨城県桜川流域における農薬モニタリング

河川流域における農薬挙動予測モデル（PADDY-Large）の検証に必要となる水稲用農薬濃度の実測データを得るため、前述の桜川を対象とした農薬モニタリングを2011～2013年の3年間実施した（図(1)-1）。桜川は茨城県桜川市の鏡ヶ池を水源とし、霞ヶ浦に注ぐ一級河川であり、流域内では流路に沿って水田が広く分布しており、例年4月下旬から9月中旬にかけて約8割の水田で水稲栽培が行われている。本研究では、桜川の上流および中流域にある2支川（St.1：筑輪川、St.2：逆川）および、中流域の本川1地点（St.3：君島橋）を試料採取地点に設定した。また、2013年は水田率が異なる3支川（St.a：山口川、St.b：観音川、St.c：大川）を試料採取地点に追加した（写真(1)-1）。

写真(1)-1 茨城県桜川流域における試料採取地点の状況（左上より St.1 筑輪川、St.2 逆川、St.3 君島橋（桜川本流）。左下より St.a 山口川、St.b 観音川、St.c 大川）

河川水の採水は、流域内で農薬が使用される直前の4月上旬から、落水が終了する8月下旬にかけて、週1回の頻度で行った。約3000 mLの河川水を流心よりポリバケツを用いて採取し、ガラス容器に入れクーラーボックスに保存し、実験室に搬入後は速やかに農薬の分析に供した。また、5支川（St.1：筑輪川、St.2：逆川、St.a：山口川、St.b：観音川、St.c：大川）において、試料採取時の流速、流路断面形状を測定し、河川流量を把握した。

分析対象とする農薬は、茨城県内への出荷量の多い水稲用農薬（除草剤32種、殺虫剤9種、殺菌剤2種、代謝分解物15種）とした。分析方法は、ガラス繊維ろ紙によりろ過した河川水をpH6.5に調整後、固相抽出カートリッジ（Waters社製、Sep-Pak PS-2およびOasis HLB）に通水し、Sep-Pak PS-2はジクロロメタン、Oasis HLBはメタノールおよびアセトニトリルにより分析対象農薬を溶出し、LC-MS/MSにより各農薬の濃度を測定した $ ^{11} $ 。定量下限値は0.0001～0.025 μg/L、添加回収試験による回収率は一部の農薬を除き70.2%～105.0%、変動係数は10%未満であった。

農耕地に散布された農薬の動態は土壌の種類により大きく異なるため、PADDY-Largeモデルによる計算においても、土壌の理化学性が重要な入力パラメータとなっている。土壌の理化学性は、
支流域内でも地点によって異なることが想定される。そこで、前述の2支流域（St.1：筑輪川、St.2：逆川）における水田土壌の理化学性（容積重、全炭素など）を複数の地点（筑輪川：17地点、逆川：10地点）で調査し、これらの流域内での変動性を把握した。

## 2 ）長野県千曲川支流域における農薬モニタリング

茨城県桜川流域と同様に、前述の長野県広井川においても水稲用農薬濃度のモニタリングを2012および2013年の2年間実施した（図(1)-4）。広井川流域では、例年5月中旬から6月上旬にかけて田植えが行われ、10月上旬に収穫が行われている。試料採取地点を広井川の中流域に設定し（写真(1)-2）、5月中旬から7月上旬にかけて週1～2回の頻度で行った。河川水の採取は、河川の流心から褐色ガラスビンに直接河川水を採取した。採取した試料は密封保存し、輸送の際には冷蔵・暗所保存状態にて行い、試験室に搬入後は速やかに分析に供試した。また、採水時の河川流量を測定した。

写真(1)-2 広井川における試料採取地点の状況

調査対象農薬は、調査地域内での使用が想定される除草剤3種および殺虫剤1種を選定した。分析方法は、ガラス繊維ろ紙によりろ過した河川水をpH3以下に調整後、固相抽出カートリッジ（Waters社製、OasisHLB）に通水し、アセトニトリルにより分析対象農薬を溶出し、GC-MS/MSまたはLC-MS/MSにより各農薬の濃度を測定した。定量下限値は0.01μg/L、添加回収試験による回収率（添加濃度1μg/L）は83%～103%と良好であった。

## 3 ）滋賀県白鳥川支流域における農薬モニタリング

藤間川（浄土寺・倉橋部地区）においても水稲用農薬濃度のモニタリングを2012および2013年の2年間実施した（図(1)-5）。同流域では、例年5月上旬から中旬にかけて田植えが行われている。試料採取地点を浄土寺・倉橋部地区の流域末端に設定し（写真(1)-3）、自動採水機（ISCO社製、Water Sampler Model 6100）により4月27日（2013年は5月1日）から6月15日までは毎日、それ以降6月30日までは2日に1回の頻度で採水を行った。採水時に河川流量および水位を測定するとともに、自記式水位計による水位の連続測定を行った。

写真(1)-3 藤間川における試料採取地点の状況

調査対象農薬は、調査地域内での使用が想定される除草剤3種を選定した。分析方法は、採取した河川水をガラス繊維ろ紙によりろ過した後、固相抽出カートリッジ（Waters社製、Sep-Pak
PS-2）に通水し、アセトンおよびジクロロメタンにより分析対象農薬を溶出し、GC-MSにより各農薬の濃度を測定した。なお、定量下限値は0.01μg/Lであった。

## （３）河川流域における農薬の挙動予測モデルの開発

## 1 ）水田における農薬の挙動予測モデル（PADDY モデル）

水田使用農薬の河川における濃度予測では、水田圃場内での農薬の濃度予測が基本となる。水田における水の移動や農薬の挙動要因を図(1)-6に示す。水稲用除草剤などの農薬製剤（粒剤など）を水田に湛水散布すると、製剤から農薬の有効成分が田面水に徐々に溶出する。溶出した農薬の大部分は土壌表層へ吸着し、時間の経過とともに分解していくが、その一部が水尻排水に伴う流出、田面水の降下浸透に伴う土壌下層への移動、大気への揮発により圃場外へ移行する。これらの要因を用いてモデル化することで、田面水および土壤中の濃度変化を計算

図(1)-6 PADDYモデルで考慮する水田における水収支と農薬の挙動

する（PADDY モデル） $ ^{12-14} $ 。モデル計算に必要な入力データを表(1)-2に示す。農薬の物理化学性のうち、土壌吸着係数や土壌中での分解半減期は、土壌の種類により大きく異なる。多くの農薬は非イオン性で水に溶けにくい性質を持つため、農薬の土壌への吸着は土壌有機物への疎水結合が主体である $ ^{15} $ 。一般に、土壌中の有機炭素量が多いほど農薬の土壌吸着量が多くなる傾向を示すことから、農薬の動態を予測するうえで有機炭素量は重要なパラメータとなっている。

表(1)-2 PADDY モデルで使用する入力データ

項目	パラメータ
農薬データ
使用条件	製剤の種類、使用量、散布方法など
物理化学性	分子量、水溶解度、蒸気圧、土壤吸着係数、ヘンリ一定数水中および土壤中における分解半減期
環境データ
圃場条件	面積、田面水深、用水量、排水量など
気象条件	気温、降水量、日射量など
土壤の特性	有機炭素含有率、仮比重、孔隙率など
栽培管理条件	水管理(止水期間、かけ流しの有無)など
これまでの調査報告によれば、畦畔浸透による水田から河川への農薬流出の寄与が大きいとされている $ ^{16} $ 。また、環境大臣が定める水質汚濁および水産動植物の被害防止に係る農薬登録保留基準の設定に際し、一定の環境条件下での河川水中予測濃度を算定しているが、算定シナリオにおいて畦畔浸透による農薬の流出経路が考慮されている $ ^{17} $ 。そこで、畦畔浸透による農薬流出プロセスを考慮した挙動予測が行えるようにモデルの改良を行った。一般的な水田畦畔（土畦畔）の構造を想定し、畦畔浸透に関与する畦土壌コンパートメント（孔隙水、土壌粒子）を定義し、孔隙水／土壌粒子間における農薬の吸脱着、分解プロセスを考慮することにより、畦畔浸透による農薬流出濃度を計算した（図(1)-7）。

図(1)-7 一般的な水田畦畔（土畦畔）の断面（左）と PADDY モデルで考慮する畦土壌コンパートメントにおける農薬の挙動（右）（左図の出典：山路(1992)、水田の圃場整備、「新版農地工学」、文永堂出版）

## 2 ）GIS情報を活用した河川における農薬の挙動予測モデル（GIS結合型PADDY-Large）

河川流域における農薬の挙動を予測するため、流域内の水田を農業水利の観点から「耕区」、「農区」、「地区」、「広域」の4つのレベルに分類した標準シナリオを設定した（図(1)-8）。「耕区」は畦畔で囲まれた水田一筆を表し、圃場整備後の標準的な面積は0.3haである。一般的な「農区」は、20筆程度の耕区と支線排水路で構成され、農道で囲まれている（面積6ha）。「地区」は、幹線排水路として機能する支川に沿って多くの農区が集まった支流域を表す。「広域」は、多くの支川が合流する本川を含む流域を表す。水田から流出した農薬は、支線排水路を経由して支流域内の幹線排水路に流入し、最

図(1)-8 PADDY-Largeモデルによる河川流域での農薬の挙動予測（標準シナリオ）

終的に河川本川に達する。河川流域における農薬の挙動予測モデル（PADDY-Large） $ ^{6,7} $ では、河川流路を流れの方向に沿って多数の区画（幅 w（m）、長さ l=250 m）に分割し、各区画は表流水と底質で構成されるとした（図(1)-9）。表流水の移流、水／底質間の吸脱着および分解を考慮し、図(1)-9に示す支川と本川の合流点である区画iにおける農薬の収支は、式(1.1)および(1.3)の常微分方程式で表される。
図(1)-9 PADDY-Large モデルで考慮する河川流路（表流水、底質コンパートメント）の模式図

表流水コンパートメント

$$ \begin{aligned}A_{\mathrm{R},i}h_{\mathrm{R},i}\frac{dC_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}}{dt}=&Q_{\mathrm{C},i}C_{\mathrm{W},\mathrm{C},i}+Q_{\mathrm{R},i-1}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i-1}-Q_{\mathrm{R},i}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}\\&-A_{\mathrm{R},i}d_{\mathrm{R},i}\rho_{\mathrm{b},\mathrm{R}}\left(k_{\mathrm{ads}}K_{\mathrm{f}}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}^{1/n}-k_{\mathrm{des}}C_{\mathrm{S},\mathrm{R},i}\right)\\&-K_{\mathrm{L}}A_{\mathrm{R},i}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}-A_{\mathrm{R},i}h_{\mathrm{R},i}k_{\mathrm{dw}}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}\end{aligned} $$

$$ Q_{\mathrm{R},i}=Q_{\mathrm{R},i-1}+Q_{\mathrm{C},i} $$

底質コンパートメント

$$ A_{\mathrm{R},i}d_{\mathrm{R},i}\rho_{\mathrm{b},\mathrm{R}}\frac{d C_{\mathrm{S},\mathrm{R},i}}{d t}=A_{\mathrm{R},i}d_{\mathrm{R},i}\rho_{\mathrm{b},\mathrm{R}}\left(k_{\mathrm{a d s}}K_{\mathrm{f}}C_{\mathrm{W},\mathrm{R},i}^{1/n}-k_{\mathrm{d e s}}C_{\mathrm{S},\mathrm{R},i}-k_{\mathrm{d s}}C_{\mathrm{S},\mathrm{R},i}\right) $$

ここで、添え字 C および R は、それぞれ支川および本川を表す。また、

$ C_{w} $ : 河川水中農薬濃度 $ \left(\mathrm{mg}\ \mathrm{L}^{-1}\right) $

$ C_{S} $ : 底質中農薬濃度 $ (mg\ kg^{-1}) $

t : 時間 (day)

$ A_{R} $ : 河川セグメントの表面積 $ \left(\mathrm{m}^{2}\right) $

$ h_{R} $ : 河川水位 (m)

$ d_{R} $ : 底質深さ (m)

$ \rho_{b,R} $ ：底質の仮比重 $ (\mathrm{g}\cdot\mathrm{cm}^{-3}) $

$ Q_{c} $ : 支川の流量 $ \left(\mathrm{m}^{3}\mathrm{s}^{-1}\right) $

$ Q_{R} $ : 本川の流量 $ \left(\mathrm{m}^{3}\mathrm{s}^{-1}\right) $

$ k_{ads} $ ：吸着速度定数 $ (\mathrm{day}^{-1}) $

$ k_{des} $ ：脱着速度定数 $ (\mathrm{day}^{-1}) $

$ K_{f} $ : フロインドリッヒ吸着係数 ( $ cm^{3} g^{-1} $ )
1/n : 非線形度 (-)

$ K_{L} $ ：揮発速度定数 $ (\mathrm{m}\cdot\mathrm{day}^{-1}) $

$ k_{dw} $ ：水中における分解速度定数 $ (\mathrm{day}^{-1}) $

$ k_{ds} $ ：底質における分解速度定数 $ (\mathrm{day}^{-1}) $

なお、区画 i が合流点でない場合、式(1.2)において $ Q_{C,i}=0 $ および $ Q_{R,i}=Q_{R,i-1} $ となる。

表(1)-3 に示す入力パラメータを用いて、式(1.1)および(1.3)の常微分方程式を数値解法（ルンゲ・クッタ・ジル法）により解くことで、表流水および底質における農薬の濃度変化が求められる。計算用のコンピュータプログラムは、Microsoft Excel の Visual Basic for Application を用いて作成した。

表(1)-3 PADDY-Large モデルの計算に必要な入力パラメータ

農薬データ	水田圃場データ	流域特性データ
使用量	水田一筆面積	水稻作付面積
分子量	田面水深	農薬普及率
水溶解度	水田排水量	水位(支線排水路)
蒸気圧	浸透水量	河川流路長・幅
水中分解半減期	止水期間	河川水位
土壤中分解半減期	土壤仮比重	河川流量
土壤吸着定数(Koc)	土壤孔隙率	底質深さ
土壤全炭素%	底質仮比重

広大な流域面積を持つ河川における農薬濃度を予測するためには、流域内で大きく変動するさまざまな特性（土地利用、土壌の特性など）をモデル計算に適切に反映させる必要がある。そこで、これまでに開発した PADDY-Large モデルのプロトタイプ $ ^{6,7)} $ に、前述の GIS による桜川の流域特性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。

モデル計算において、対象流域内における農薬散布日の設定は、農林水産省の統計データ $ ^{9)} $ による茨城県南部の田植え日の状況を基に分布を設定するとともに、農薬ごとに定められている使用基準（水稻用除草剤の多くは、田植え日を基準とした使用時期が定められている）を基に使用時期の分布を設定し、両者を重ね合わせることで、農薬散布日の分布を推定した（図(1)-10）
図(1)-10 流域内における農薬散布日の推定方法の例（水稲用除草剤の場合）

## 3 ）モンテカルロ法を導入した PADDY-Large モデルによる不確実性解析

不確実性解析のための予備的な検討として、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。PADDY-Large モデルの各種入力パラメータ（水田の水収支、農薬の物理化学性・使用量、土壤特性、河川流量など）について、標準シナリオの設定値から+10%変動させた場合の河川水中農薬濃度の変動を式(1.4)により算定し、感度の高い入力パラメータを特定した。

$$ \mathrm{SR}=\frac{\left(\mathrm{Y}^{\prime}-\mathrm{Y}\right)/\mathrm{Y}}{\left(\mathrm{X}^{\prime}-\mathrm{X}\right)/\mathrm{X}} $$

ここで、

SR : 感度比（Sensitivity Ratio）

X : 標準シナリオにおける入力パラメータの設定値

X' : X から +10% 変動させた入力パラメータの値

Y : 標準シナリオにおける計算結果（河川水中最高濃度）

Y' : 入力パラメータ値を X' とした場合の計算結果

である。なお、感度比 SR の絶対値が大きいほど感度の高い入力パラメータであることを示し、計算結果である河川水中最高濃度に与える影響が大きい。

表(1)-4 に感度分析の対象とした環境条件（水田圃場条件、流域特性）に関する入力パラメータを示す。各パラメータの値は、桜川支流域の逆川（St. 2）を想定し標準的な値を設定した。また、解析の対象とした農薬は、茨城県内で広く使用されており、物理化学性の異なる4種の水稲用除草剤とした（表(1)-5）。
表(1)-4 感度分析の対象とした水田圃場条件および流域特性に係るパラメータ

水田圃場条件	標準值	流域特性	標準值
田面水深 (mm)	47	水稻作付面積 (ha)	77.3
水尻排水量 (mm/day)	2.5	農薬普及率 (%)	10
畦畔浸透量 (mm/day)	2.2	排水路コンパートメント容積 (m³)	40
降下浸透量 (mm/day)	1.1	河川水コンパートメント容積 (m³)	150
止水期間 (day)	7	河川底質コンパートメント容積 (m³)	7.5
土壤仮比重 (g/cm³)	1.22	河川底質の仮比重 (g/cm³)	1
土壤孔隙率 (cm³/cm³)	0.61	河川流量 (m³/s)	0.22
土壤全炭素%	1.71

表(1)-5 感度分析の対象とした水稲用除草剤の物理化学性に係るパラメータ

農薬パラメータ	モリネート	ダイムロン	メフェナセット	シメトリン
水溶解度 (mg/L)	800	0.79	5.2	482
土壤吸着定数 (Koc)	371	940	1099	6915
水中分解半減期 (day)	安定	2.68	20	安定
土壤中分解半減期 (day)	51	77	10	53

感度分析の結果を踏まえ、感度の高い入力パラメータの変動を統計学的な分布（正規分布、一様分布、三角分布など）で表現し、その分布に従ってランダムに発生させた入力値を用い、シミュレーションを繰り返すモンテカルロ法により河川水中農薬濃度分布を推定した（図(1)-11）。各パラメータの分布設定は、実測値、統計データ、文献値 $ ^{18} $ などを考慮して設定した。ソフトウェアは Oracle Crystal Ball を用い、試行回数は 1000 回、サンプリングはラテンハイパーキューブ法にて行った。

図(1)-11 PADDY-Large モデルを用いたモンテカルロ法による河川水中農薬濃度の不確実性解析
## 4 ．結果及び考察

## （１）GIS による河川の流域特性に関する情報の整備

桜川流域を対象とした GIS 解析結果によると、桜川本流の流路延長 53.4 km、流域面積 335 km² であった。このうち、約 28% の 95 km² は水田で占められていた。図(1)-12 左に 250 m ごとの河川セグメントに関連づけた積算の水田面積を示す。1 セグメントあたりの水田面積の平均値は 12.1 ha、標準偏差は 16.0 であり、セグメント間の変動は大きかった。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。大きな水田面積を持つセグメントは、本流部と支流の台地・低地部分に多かった。一方、流域西部の稲敷台地面上を除き、各支流の上流部は山地であったため、水田面積が小さかった。以上により、対象流域における水田の大部分は、幹線排水路として機能する支川沿いに分布していることが示された。

対象流域における水田土壌の分布を図(1)-12 右に示す。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。これは、沖積低地と台地の違いを反映したものであると考えられた。

なお、PADDY-Largeモデルの計算に必要な容積重および全炭素含量は、農林水産省が行った地力保全基本調査の標準土壌断面およびデータベース $ ^{19)} $ を用い、支流域ごとに土壌統群別の面積割合による加重平均値を算出した。

図(1)-12 桜川流域における250 mごとの河川セグメントに関連づけた積算水田面積（左）および水田土壌の分布（右）
長野県広井川流域を対象としたGIS解析結果によると、面積は590 ha、水田面積は225 haであり、水田率（＝水田面積／流域面積）は38.1%であった。図(1)-13に250 mごとの河川セグメントに関連づけた水田面積を示す。1セグメントあたりの水田面積の平均値は25.1 ha、標準偏差は23.7haであり、広井川においてもセグメント間の変動は大きかった。1/50000デジタル農耕地土壤図¹⁰によると、調査対象流域の水田土壤は、川沿いの平坦部でグライ土、山間部で灰色低地土が分布していた。

藤間川流域を対象としたGIS解析結果によると、流域面積は88 haと桜川の各支流域、広井川流域と比べて小さかった。1/2500の国土基本図より解析した水田面積は36 ha、水田率は40.9%であり、広井川と同様に水田の占める割合が高い流域である。ただし、毎年、水田圃場の一部（3割程度）は小麦に転作されており、水稻作付面積はこれより小さい。図(1)-14に250 mごとの河川セグメントに関連づけた水田面積を示す。1セグメントあたりの水田面積の平均は5.21 ha、標準偏差は3.22 haであり、こちらも桜川、広井川流域

図(1)-13 広井川流域における250 mごとの河川セグメントに関連づけた水田面積

図(1)-14 藤間川流域における250 mごとの河川セグメントに関連づけた水田面積

に比べて小さな値となった。1/50000デジタル農耕地土壤図 $ ^{10)} $ によると、調査対象流域の水田土壌は、全域で灰色低地土が分布していた。土壌の理化学性は、全炭素含量1.24%、pH5.8であった。

## （２）農薬モニタリング

## 1 ）茨城県桜川流域における農薬モニタリング

桜川の2支流域（St.1：筑輪川、St.2：逆川）における水田土壌の理化学性を調査した結果のうち、容積重および全炭素含量の測定結果を表(1)-6に示す。2支流域ともに容積重のバラツキは正規分布、全炭素は対数正規分布で表現できることが示されたが、逆川流域に比べて筑輪川流域の変動が大きいことが確認された。得られた情報は、後述のPADDY-Largeモデルで計算する際の入力パラメータとして活用した。
表(1)-6 桜川支流域における水田土壌の容積重および全炭素

測定項目	分布型	筑輪川 (St.1)	逆川 (St.2)
平均	標準偏差	データ数	平均	標準偏差	データ数
容積重 (g/cm³)	正規分布	0.95	0.15	17	1.22	0.07	10
全炭素 (%)	対数正規分布	3.19	1.09	17	1.71	0.19	10

図(1)-15にSt.1（筑輪川）における水稲用除草剤の河川水中での濃度推移（2011年）を示す。桜川流域では、代かきが4月中～下旬、田植えが4月下旬～5月上旬に行われていた。水稲用除草剤は、代かきまたは田植え日を基準とした使用時期が除草剤ごとに定められおり、各除草剤の濃度もそれぞれの使用時期に対応した検出ピークが確認された。まず、4月下旬より代かき時に使用される初期剤のプレチラクロールが検出され、次いで田植え直後～2週間後に使用されるダイムロン（初中期剤）の検出ピークが5月中旬に確認された。その後、田植え2～4週間後に使用される中期剤モリネートが5月下旬～6月上旬に検出され、中干し期である田植え1ヶ月以降に使用される後期剤ベンタゾンが6月中旬～7月下旬に検出された。なお、St.2（逆川）およびSt.3（君島橋）での各除草剤の検出時期は、St.1とほぼ同様の傾向を示した。このように、水稲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、育苗箱に施用する場合を除き、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。

図(1)-15 桜川支流（筑輪川、St.1）における水稲用除草剤の河川水中濃度推移（2011年）
図(1)-16に各試料採取地点における除草剤ダイムロンとベンスルフロンメチルの2011～2013年の濃度推移を示す。桜川本流（St.3：君島橋）における3年間の検出状況は、2農薬ともに同様のパターンを示したが、2支川（St.1：筑輪川、St.2：逆川）では地点や年度によりバラツキが大きいことが示された。これらの除草剤が使用される4～5月の積算降水量は、2011年が348.5 mm、2012年が403.5 mm、2013年が219.5 mmであったが、2支川での検出状況に対する降雨条件との関連性は見られなかった。図(1)-17に5種類の除草剤の河川水中最高濃度の年次変動を示す。桜川の本流（St.3：君島橋）では最高濃度の年次変動は小さいが、2支川（St.1：筑輪川、St.2：逆川）では本流に比べて年次変動が大きかった。

図(1)-16 桜川流域における除草剤ダイムロンおよびベンスルフロンメチルの河川水中濃度推移（2011～2013年）

図(1)-17 除草剤 5 種の河川水中最高濃度の地点別年次変動（2011～2013年）
2013年に農薬モニタリングの対象とした5支川の流域特性と、各種除草剤の最高濃度とを比較した結果を表(1)-7に示す。水田割合や比流量は支流域によって大きく異なった。「水田割合／比流量」で表される指標は、流域内での農薬使用状況が同じである場合、その値が大きいほど農薬が高濃度で検出されやすいことを示す。「水田割合／比流量」の値と各除草剤の最高濃度とを比較すると、一部の除草剤（プレチラクロール、ダイムロン）で流域特性に応じた最高濃度を示したが、多くの除草剤ではその傾向は見られず、支流域によって農薬の使用状況が大きく異なることが示唆された。

表(1)-7 桜川支流域の特性と除草剤の最高濃度との比較（2013）

流域特性	筑輪川	大川	山口川	観音川	逆川
水田割合	0.24	0.46	0.11	0.50	0.17
比流量(m³/s/100km²)*	0.22	2.48	0.64	2.97	1.30
水田割合/比流量	1.11	0.19	0.17	0.17	0.13
農薬名	河川水中最高濃度(μg/L)
プレチラクロール	14.7	0.50	0.20	1.72	1.83
ブロモブチド	14.5	6.45	11.8	8.07	8.37
ダイムロン	0.44	13.5	0.10	15.8	1.07
ベンスルフロンメチル	0.21	0.14	0.15	0.16	0.24
カフェンストロール	0.07	0.71	0.23	0.60	0.04
メフェナセット	0.49	1.76	0.32	1.08	0.04
シメトリン	1.60	5.92	1.81	1.83	0.13
ベンタゾン	1.56	2.02	2.35	4.79	3.51

$ ^{*} $ 調査期間における平水時の値(中央値)

## 2 ）長野県千曲川支流域における農薬モニタリング

長野県広井川におけるモニタリング調査の結果、桜川流域と同様に除草剤の使用時期を反映した検出ピークが確認された。まず、5月中旬より代かき時に使用される初期剤のブタクロールが検出され、次いで田植え直後～2週間後に使用されるピラクロニル（初中期剤）の検出ピークが5月下旬～6月上旬に確認された（図(1)-18）。その後、田植え2～4週間後に使用される中期剤シメトリンやベンフレセートが6月中下旬に検出された。育苗箱に施用する殺虫剤フィプロニルは、田植えが始まる5月下旬より検出されたが、除草剤に比較して検出濃度は低かった（最高0.02 μg/L）。広井川においては、試料採取地点近傍の水田圃場における水管理（田面水深、止水板の高さなど）や、水田排水を集水する支線排水路の流量などの情報を得た。
図(1)-18 広井川における水稲用除草剤の河川水中濃度推移（2012年）

## 3 ）滋賀県白鳥川支流域における農薬モニタリング

滋賀県藤間川の調査対象流域における水稻作付面積は、2012年が20.0 ha、2013年が23.4 haであった。本流域においても、除草剤の使用時期を反映した検出ピークが確認された。まず、5月上旬より代かき時に使用される初期剤のプレチラクロールが検出され、次いで田植え直後～2週間後に使用されるピリミノバックメチル（初中期剤）の検出ピークが5月中下旬に確認された（図(1)-19）。その後、田植え2～4週間後に使用される中期剤シメトリンが5月下旬～6月中旬に検出された。水田圃場の栽培管理日誌がJAのトレーサビリティシステムに提出されており、これによりほぼすべての水稻作付圃場において使用した除草剤の種類と散布量等の情報を得ることができた。

図(1)-19 藤間川における水稲用除草剤の河川水中濃度推移（2012年）

## 4 ）調査対象流域における水田の水収支に関する標準シナリオ

開発したPADDY-Largeモデルにより河川水中農薬濃度を精度良く予測するためには、対象流域における水田圃場での水収支をモデル計算に適切に反映させる必要がある。そこで、前述の3流域における水田圃場の水収支に関する調査結果や文献値 $ ^{18} $ などにより、対象流域内における水田の水収支に関する標準シナリオを作成した（表(1)-8）。茨城県逆川流域では、余剰貯留水深（田面水深と水尻の止水板との差）が5 mmと他の流域に比べて小さく、用水の過剰な供給やまとまった降雨により田面水がオーバーフローしやすい状況にある。一方、滋賀県藤間川流域では、余剰貯留水深が30 mmと他の流域に比べて大きいため、水尻排水量が少ないのが特徴である。これは、環境こだわり農業（滋賀県での環境保全型農業）が対象地域において広く推進されており（2012年：17%、2013年：38%）、水田からの排水を極力琵琶湖に流入させない措置が講じられているためである。また、長野県広井川流域では、傾斜地に水田圃場が立地しているため、平野部に立地して
いる他の流域に比べて畦畔浸透量や降下浸透量が大きいのが特徴である。

表(1)-8 調査対象流域における水田の水収支に関する標準シナリオ

都道府県流域名河川名	茨城桜川逆川	長野千曲川広井川	滋賀白鳥川藤間川
水尻高さ(mm)	52	73	70
田面水深(mm)	47	65	40
余剰貯留水深*(mm)	5	8	30
水尻排水量(mm/d)	2.5	4	1.1
畦畔浸透量(mm/d)	2.2	6	2.8
降下浸透量(mm/d)	1.1	10	0.1

*「田面水深」と「水尻の止水板高さ」との差

## （３）河川流域における農薬挙動予測モデル（GIS 結合型 PADDY-Large）の検証

## 1 ）茨城県桜川流域におけるモデルの検証

桜川流域を対象とした2011～2013年の農薬モニタリング結果を用い、開発した河川流域における農薬挙動予測モデル（GIS結合型PADDY-Large）の検証を行った。モデル計算において、水田における水収支（田面水深、水尻排水量、畦畔浸透量、降下浸透量）は、表(1)-8に示す標準シナリオの値を用いた。また、土壌の理化学性（容積重、全炭素含量）および河川流量は、流域内での平均的な値を設定した。また、農薬の使用量は農薬要覧による茨城県内出荷量を基に推定し、図(1)-9で推定した農薬散布日の分布に従い、対象流域内で均一に散布されるとした。

まず、畦畔浸透による水田から河川への農薬流出プロセスを追加した改良PADDY-Largeモデルの検証を行った。検証データに、茨城県逆川（St.2）における農薬モニタリング結果を用いた。その際、水尻排水に加え畦畔浸透を考慮して計算した場合（シナリオ1）と、水尻排水のみを考慮して計算した場合（シナリオ2）の2条件を設定し、実測値との比較を行った（図(1)-20）。畦畔浸透を考慮しない場合の計算値（シナリオ2）は、除草剤ダイムロンおよびイマゾスルフロンともに、実測値に比べて濃度のピークが遅れて現れ、最高濃度も過小評価する結果となった。一方、畦畔浸透を考慮した場合の計算値（シナリオ1）は、実測値の濃度ピークが出現する時期と一致し、最高濃度もほぼ一致する結果となった。以上により、畦畔浸透による水田から河川への農薬流出の寄与は大きいことが示され、畦畔浸透に伴う農薬流出プロセスを考慮したモデル計算を行うことの妥当性が示唆された。
図(1)-20 除草剤ダイムロンとイマゾスルフロンの河川水中濃度の計算値と実測値の比較（シナリオ1：水尻排水＋畦畔浸透を考慮した場合、シナリオ2：水尻排水のみを考慮した場合）

図(1)-21に除草剤ダイムロンについて、2支川（St.1：筑輪川、St.2：逆川）および本川1地点（St.3：君島橋）における河川水中濃度の計算値と実測値を比較した。桜川の本流（St.3：君島橋）では、3年間ともに農薬濃度の計算値と実測値はよく一致した。一方、2支川では計算値と実測値との間で一部解離が見られ、特に、2013年の1支川（St.1：筑輪川）では、計算値が実測値に比べて過大評価する結果となった。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対象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。また、除草剤ベンスルフロンメチルについても河川水中濃度の計算値と実測値を比較した結果、ダイムロンと同様の結果を示した（図(1)-22）。

St.1（筑輪川）

St.2 (逆川)

St.3（桜川・君島橋）

図(1)-21 除草剤ダイムロンの河川水中濃度の計算値と実測値の比較（2011～2013年）
St.1（筑輪川）

図(1)-22 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）

## 2 ）長野県千曲川支流域におけるモデルの検証

長野県広井川流域を対象とした2012および2013年の農薬モニタリング結果を用い、開発したGIS結合型PADDY-Largeの検証を行った。モデル計算において、水田における水収支は、表(1)-8に示す標準シナリオを用いた。また、土壌の理化学性（容積重、全炭素含量）および河川流量は、流域内での平均的な値を設定した。また、農薬の使用量は、調査地域を管轄するJAより聞き取り調査を行った結果により推定した。

除草剤ブタクロールおよびピラクロニルについて、モデルによる河川水中濃度の計算値と実測値を比較した結果、PADDY-Large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)-23）。

図(1)-23 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）
## 3 ）滋賀県白鳥川支流域におけるモデルの検証

滋賀県藤間川流域を対象とした2012および2013年の農薬モニタリング結果を用い、開発したGIS結合型PADDY-Largeの検証を行った。モデル計算において、水田における水収支は、表(1)-8に示す標準シナリオを用いた。また、土壌の理化学性（容積重、全炭素含量）および河川流量は、流域内での平均的な値を設定した。また、農薬の使用実態は、JAのトレーサビリティシステムにおける栽培管理日誌により、圃場一筆ごとの散布除草剤の種類、散布量および散布日を設定した。除草剤ピリミノバックメチル（E体およびZ体）について、モデルによる河川水中濃度の計算値と実測値を比較した結果、PADDY-Large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)-24）。このように、対象流域内における詳細な農薬の使用実態に関する情報（圃場一筆ごとの農薬の種類、散布量および散布日）が得られれば、本モデルにより農薬濃度を非常に精度良く予測できることが示唆された。

図(1)-24　除草剤ピリミノバックメチル（E体およびZ体）の河川水中濃度の計算値と実測値の比較（藤間川、2012年）

## 4 ）モンテカルロ法を導入した PADDY-Large モデルによる不確実性解析結果

図(1)-25に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を示す。入力パラメータのうち、農薬の普及率、水稲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。続いて感度が高いのは、水田からの畦畔浸透量、田面水深であった。また、土壌に関連するパラメータ（仮比重、全炭素および土壌吸着定数）は、土壌吸着性が高い農薬ほど感度が高いことが示された。なお、田面水の降下浸透量、水田土壌の孔隙率、河川底質の仮比重、河川水および底質のコンパートメント容積などは、計算結果に対しほとんど影響を及ぼさないパラメータであることが示された。
図(1)-25 4種の除草剤を対象としたPADDY-Largeモデルの感度分析結果（棒グラフは、各パラメータの河川水中最高濃度に対する感度比SRを示す）

農薬モニタリングを実施した茨城県桜川支流の逆川支流域を対象とし、PADDY-Largeモデルを用いたモンテカルロ・シミュレーションによる河川水中濃度の不確実性解析を行った。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表(1)-9のとおり設定した。

表(1)-9 入力パラメータの確率分布（逆川、除草剤ダイムロン）

パラメータ	単位	標準値	分布型	分布パラメータ	設定根拠
田面水深	mm	4.7	三角	Mode=47, Min=35, Max=52	標準シナリオ
水尻排水量	mm/day	0.25	三角	Mode=2.5, Min=1.0, Max=4.0	降雨パターンによる変動解析結果
畦畔浸透量	mm/day	2.2	一様	Min=1.8, Max=2.6	標準値±20%
降下浸透量	mm/day	1.1	一様	Min=0.9, Max=1.3	標準値±20%
止水期間	day	7	三角	Mode=7, Min=3, Max=9	使用上の注意事項
土壌仮比重	g/cm³	1.22	正規	Mean=1.22, SD=0.07	実測データ
土壌全炭素	%	1.71	対数正規	Mean=1.71, SD=0.19	実測データ
水中分解半減期	day	2.68	三角	Mode=2.68, Min=2.41, Max=2.95	標準値±10%
土壌中分解半減期	day	77	一様	Min=69, Max=85	標準値±10%
農薬普及率	%	25	三角	Mode=25, Min=15, Max=35	茨城県内出荷量(農薬要覧2012)
農薬散布日	-	5/11	対数正規	Mean=5/11, SD=6	田植期(農林水産統計2012)+散布適期(農薬ラベル)
河川流量	m³/s	0.23	対数正規	Mean=0.23, SD=0.09	実測データ(2012)
表(1)-9に示す入力パラメータの確率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、平均値および95%タイル値は、それぞれ1.73、3.15、3.34および5.49 μg/Lであった（図(1)-26）。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。

河川水中ダイムロン最高濃度 (μg/L)

図(1)-26 モンテカルロ・シミュレーションによる除草剤ダイムロンの河川水中濃度の確率分布

## 5 ．本研究により得られた成果

## （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。

## （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。
## ＜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を用い「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。

### 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) 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"

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 稲生圭哉：農林水産研究ジャーナル，34,7,21-24(2011)

「土壌情報と数理モデルを利用した河川における農薬濃度の推定」

2) 稻生圭哉：植調，45,11,461-468(2012)

「水稲用除草剤の河川流域における挙動予測モデル(PADDY-Large)の開発」

## （2） 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) 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”

3) 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」

4) 稲生圭哉：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」

5) 岩崎亘典：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」

6) 稲生圭哉、堀尾剛、岩崎亘典、橫山淳史、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稲用農薬の動態予測－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ー」

## （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) FOCUS, http://viso.ei.jrc.it/focus/index.html

2) USEPA, http://www.epa.gov/oppefed1/models/water/

3) Y. MATSUI, S. ITOSHIRO, M. BUMA, T. MATSUSHITA, K. HOSOGOE, A. YUASA and T. INOUE: Water Science and Technology, 45(9), 141-148 (2002)

“Predicting pesticide concentrations in river water with a hydrologically calibrated basin-scale runoff model”

4) 鈴木規之、村澤香織、松橋啓介、南齋規介、桜井健郎、森口祐一、田邊潔、中杉修身、森田昌敏：環境化学、15、385-395 (2005)

「全国河川の河道構造データに基づく化学物質の GIS 河川動態モデル（G-CIEMS）の開発と空間分布評価の試み」

5) 石川百合子、東海明宏：水環境学会誌、29、797-807 (2006)

「河川流域における化学物質リスク評価のための産総研－水系曝露解析モデルの開発」

6) K. INAO, Y. ISHII, Y. KOBARA and Y. KITAMURA: Journal of Pesticide Science, 28, 24-32 (2003)

"Landscape-scale simulation of pesticide behavior in river basin due to runoff from paddy fields using pesticide paddy field model (PADDY)"

7) 稲生圭哉・北條敏彦・安納弘親・宮崎さとえ・斎藤武司・朴虎東：日本農薬学会誌、36、413-427 (2011)

「シミュレーションモデル（PADDY-Large）を用いた水稲用農薬の河川流域における挙動予測：千曲川支流域への適用」

8) 国土交通省：国土数値情報ダウンロードサービス http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/index.html

9) 農林水産省：統計情報

http://www.maff.go.jp/j/tokei/index.html
10) 農業環境技術研究所：土壌情報閲覧システム http://agrimesh.dc.affrc.go.jp/soil_db/

11) T. IWAFUNE, K. INAO, T. HORIO, N. IWASAKI, A. YOKOYAMA and T. NAGAI: Journal of Pesticide Science, 35, 114-123 (2010)

“Behavior of paddy pesticides and major metabolites in the Sakura River, Ibaraki, Japan”

12) K. INAO and Y. KITAMURA: Pesticide Science, 55, 38-46 (1999)

“Pesticide paddy field model (PADDY) for predicting pesticide concentrations in water and soil in paddy fields”

13) K. INAO, Y. ISHII, Y. KOBARA and Y. KITAMURA: Journal of Pesticide Science, 26, 229-235 (2001)

“Prediction of pesticide behavior in paddy field by water balance on the water management using pesticide paddy field model (PADDY)”

14) K. INAO., H. MIZUTANI, Y. YOGO and M. IKEDA: Journal of Pesticide Science, 34, 273-282 (2009)

“Improved PADDY model including photoisomerization and metabolic pathways for predicting pesticide behavior in paddy fields: Application to the herbicide pyriminobac-methyl”

15）鍬塚昭三、山本広基：土と農薬、（社）日本植物防疫協会、84-97(1998)

16) M. SUDO, Y. GOTO, T. OKAJIMA, R. HORIUCHI and H. ODANI: Journal of Pesticide Science, 37, 140-147 (2012)

“Effect of percolation flow on herbicide loss from rice paddies”

17) 環境省：水産動植物の被害防止に係る農薬登録保留基準の改定について http://www.env.go.jp/water/dojo/sui-kaitei.pdf/

18) S. H. VU, S. ISHIHARA and H. WATANABE: Pest Management Science, 62, 1193-1206 (2006) "Exposure risk assessment and evaluation of the best management practice for controlling pesticide runoff from paddy fields. Part 1: Paddy watershed monitoring"

19) 日本土壌協会：地力保全土壌図データ CD-ROM
5C-1102-29

# （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

有機化学物質研究領域

横山 淳史·永井 孝志

平成23～25年度累計予算額：24,788千円

（うち、平成25年度予算額：6,658千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

生態学的に重要な河川在来の水生昆虫であるコガタシマトビケラを用い、卵から若齢幼虫期の初期成長段階別急性毒性試験法を開発した。開発した試験法を用い、各種殺虫剤に対する感受性を評価した結果、成長に伴い殺虫剤に対する感受性が大きく変動することや、殺虫剤の作用機作によって高感受性の成長段階が異なることが判明した。また、コガタシマトビケラの室内個体群動態モデルを開発し、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手法を開発した。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）、個体群の齢組成などの要因により変動することが示唆された。

わが国の河川付着藻類群集を代表する5種を試験生物として選定し、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効率的な毒性試験法を開発した。作用機作の異なる様々な除草剤について毒性試験を行った結果、除草剤の作用機作により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が1000～10000倍になる場合も見られた。開発した毒性試験法を活用することで、感受性の種間差を適切に反映した評価が可能となった。また、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開発した。本試験法により付着藻類の生理状態と一過性の曝露からの回復性との関係を調べた結果、光合成活性（クロロフィル蛍光増加量）を指標とすることで、付着藻類の回復性を評価できる可能性が示唆された。5種の付着藻類について、各種除草剤を複数組み合わせた複合毒性試験を実施した結果、既存の知見とおり、作用機作が同じ農薬の場合はConcentration-Additive（CA）モデル、作用機作が異なる農薬の場合は
Response-Additive（RA）モデルで複合影響を予測可能であることが確認された。

## [キーワード]

水生昆虫、個体群動態、付着藻類、回復性、複合影響

### 1. はじめに

近年、より適切な生態リスク評価を実施するために、比較的入手しやすい急性毒性データを活用して、感受性の種間差を統計学的に表現する種の感受性分布（Species Sensitivity Distribution, SSD）を用いた解析手法の検討が国内外で行われている。SSD解析において、除草剤は高等植物や藻類の急性毒性データを、殺虫剤は水生節足動物の急性毒性データを活用することが望ましい $ ^{1} $ 。しかし、