Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
#### 2.2.3 実験結果と考察

図2-6はR1とR2における原料の滞留時間(HRT)、COD容積負荷および槽容積あたりのガス生成速度の経日変化を示している。最初はHRT60日からスタートしたが、グラフにはHRT30日の期間からのデータを記載している。HRTは30日、15日、10日、7.5日の順に次第に短縮しながら運転を行った。COD容積負荷は、それぞれの期間2.9～3.8 kg/m³/d(HRT30日)、6.9～8.7 kg/m³/d(HRT15日)、8.9～12.6 kg/m³/d(HRT10日)、11.9～18.2 kg/m³/d(HRT7.5日)の範囲で推移した。R1ではHRT30日からHRT7.5日まで、負荷とガス生成速度が同時に増加しながら、各条件で一定水準の安定したガス生成速度が得られた。R2では、HRT30日と15日の期間には安定したガス生成が継続されたが、HRT10日に切り替えてからすぐにガス生成速度が減少する傾向を見せた。槽内のpHは、ガス生成速度の減少に伴い、最低で3.4まで低下した。以上の結果は、サイフォン式無動力攪拌の導入によって、許容可能な負荷の水準が明らかに拡大されたことを実証している。

各 HRT 条件において、運転日数が HRT と同じ時間だけ経過した後を詳細データ取得期間と定めて、その期間のそれぞれの系列のデータの平均値をまとめた。流出液中の COD 濃度は、HRT 短縮に伴って全体的に増大する傾向が確認された。流入と流出の濃度から算出した COD 減量化率は、2系とも HRT 短縮に応じて減少する傾向があった。R1 は HRT30 日の期間は平均 93.2%、HRT15 日の期間は平均 82.6% であったのに対し、R2 はそれぞれ 89.8%、81.3% であり 顕著な差は認められなかったが、減量化された COD 分のメタン化率には大きな違いが現れた。HRT30 日、15 日において R1 は流入 COD のメタン化率は 92.1%、83.4% であったのに対し、R2 は、それよりも 10～20% 低かった。上で述べた R1 と R2 間で COD 減量化率に違いが生じなかったのは、流入した COD の一部が槽内に沈殿、蓄積されて排出されなかったためであると考えるのが適当である。実際に、HRT15 日の期間に P1 から P9 までのポートからサンプリングを行い、槽内の汚泥を分析すると、同時期において R1 では槽全体に渡ってほぼ均一な低い濃度(約 20 g/L)で VS が分布しているのに対し、R2 では、R1 と比較して明らかに高い VS 濃度であり、かつ槽上部よりも下部の方が高い濃度であった。R2 槽上部における VS 濃度は 17～27 g/L、下部におけるそれは 89～112 g/L であった。これらのことから、サイフォン式無動力攪拌の導入は、有機物成分の沈殿蓄積を防ぐと共にメタン化率を上昇させることが明らかとなった。

#### 2.2.4 まとめ

サイフォンを利用した無動力攪拌機構を有するバイオガスリアクターを作成し、連続実験を行ったところ、この攪拌機構を有する装置は、それがない装置と比較して許容有機物負荷の約倍程度の上昇、原料中の有機物成分の沈殿蓄積の回避、10〜20%のメタン化率上昇の3つ点で優れた性能が得られることが明らかとなった。
図 2-6 実験期間中の COD 容積負荷とバイオガス生成速度の推移

### 2.3 無動力攪拌バイオガス施設の実装スケールにおける流体力学シミュレーション

#### 2.3.1 研究の目的

前節においてサイフォンを利用した発酵ガスによる無動力の攪拌機構を利用したバイオガスリアクターを開発し、室内実験による性能評価を実施した。室内実験装置は容量10リットルであるが、アジア諸国で実際に導入されている装置は数 $ m^{3} $ の容積を有している $ ^{6} $ ことから、そのスケール差は考慮する必要がある。本節では、無動力攪拌リアクターの実装を想定したデザインの確立を目的として、流体力学シミュレーションを用いた室内装置と実装装置との流体挙動の比較と、攪拌強度を決定すると考えられるサイフォンU字管の長さによる影響を検討した。

#### 2.3.2 分析条件

本研究では、サイフォン式攪拌による槽内沈殿物の巻き上げをシミュレーションして比較することにした。室内実験装置は前節と同じスケール、実装装置のスケールは図2-7のようになっている。容積は $ 2m^{3} $ を想定している。リアクターの内部には前節の実験結果を元にして粘度 $ 30\ mPa\cdot s $ の均一な污泥で満たされているとした。分析ソフトとしてFLUENT 6.3を用いて、Qiらの方法 $ ^{7)} $ に従い乱流モデルを解析した。

図 2-7 検討した実装スケールリアクターのモデル (濃青は気相部)
#### 2.3.3 実験結果と考察

サイフォン攪拌サイクルを通した室内用リアクター(A)と実装スケールリアクター(B)との攪拌状況を比較した結果が図2-8である。リアクターは仕切り板によって4つのチャンバーに分けられており、図の一番左のチャンバーから原料が流入し、一番右のチャンバーから流出する。図の槽内污泥が完全に沈殿したと仮定して、サイフォン式攪拌が生じた後の沈殿物の挙動を追跡した。結果から、サイフォン式攪拌によって沈殿物が巻き上げられること、異なる区間に存在する沈殿物同士が互いに混合されることが、AとBの両方において確認された。スケールアップにあたって、室内用と比較して横幅を広くとることになったが、図2-8(B)からわかるように、左側チャンバーの沈殿物と右側チャンバーのそれが互いに前後に移入して混合されることが示された。このことは、室内用リアクターで観察されたような槽内の均質化による負荷の分散と同様のことが実装スケールリアクターでも起こることを示唆している。以上のことから、室内用リアクターで確認された攪拌の効果と同様の効果が、実装スケールの装置においても期待できる事が示唆された。

次に、実装スケールリアクターにおける U 字管デザインが攪拌に及ぼす影響を調べるため、U 字管の鉛直方向の高さを 150 mm、210 mm、270 mm の 3 段階に設定してそれぞれシミュレーションした。図 2-9 は図 2-8 とどうようの攪拌サイクル終了時における沈殿物の分

図 2-8 室内用リアクターと実装スケールリアクターとの攪拌状況の比較
布を示している。図から明らかなように、U 字符高さの増大に従って、沈殿物の分散が促進されることがわかった。本リアクターでは、U 字符の位置から横方向の距離が大きくなるに従い沈殿物巻き上げおよび分散の程度が小さくなる傾向がある。図 2-9 の 3 つの結果からは、沈殿物巻き上げの点から判断して、U 字符長さが 210 mm 以上が望ましいと考えられる。

図 2-9 実装スケールリアクターにおける U 字管の長さが攪拌に及ぼす影響 (A は U 字管高さ 150 mm、B は 210 mm、C は 270 mm)

#### 2.3.4 まとめ

無動力攪拌リアクターの実装を想定したデザインの確立を目的として、流体力学シミュレーションを用いた室内装置と実装装置との流体挙動の比較と、攪拌強度を決定すると考えられるサイフォン U 宇管の長さによる影響を検討した結果、実装スケールの装置においても、サイフォンによる十分な攪拌が期待できる事が示唆され、またデザインに際しては、攪拌強度を決定づける U 宇管の長さが重要であることが明らかとなった。

## 参考文献

1) 中国農業部：中国農業統計資料 2009，中国農業出版社，北京 (2010)

2) 戚智勇, 劉瑜, 劉木求: メタンガスの活用による農山村振興の実態と課題 - 中国湖北省恩施市を事例として-, 農村計画学会誌, 27, 203-208 (2009)

3) 中国農業部：中国農業統計資料 2006，中国農業出版社，北京 (2008)

4) Chen, Y., Yang, G., Sweeney, S., Feng, Y.: Household biogas use in rural China: A study of opportunities and constraints, Renewable and Sustainable Energy Reviews, 14(1) 545-549 (2010).

5）中国国家统计局：中国统计年鉴2009年版(2009)，http://www.spc.jst.go.jp/statistics/yb09_index.html (2011.7 参照)
6) 小林拓朗, 徐開欽, 李玉友: 中国農村地域における家庭用バイオガス施設の現況, 用水と廃水, 53(9), 707-717, (2011)

7) Qi, W.K., Hojo, T., Li, Y.Y.: Hydraulic characteristics simulation of an innovative self-agitation anaerobic buffled reactor (SA-ABR), Bioresour. Technol., 136, 94-101, (2013)

8) Kobayashi T., Wu Y., Xu K-Q., Li Y-Y.: Effect of Mixing Driven by Siphon Flow: Parallel Experiments Using the Anaerobic Reactors with Different Mixing Modes. Energies, 6 (8), 4207-4222, (2013)
## 第 3 章 アジア地域インフラデータベースの構築

### 3.1 研究背景と目的

近年、中国は高い成長率を維持しており、高度経済成長とインフラ建設の進展により、資源の需要が急増している。大規模なインフラの建設は自然資源消費量の増加の原因になり、大量の建設廃棄物や二酸化炭素の排出といった環境負荷も引き起こした。建設資材の投入とエネルギー消費の削減は持続可能な発展を考慮する上で大変重要である。本研究では、主に中国を対象とした地域別から都市レベルまでのマルチスケール分析により、インフラ整備に伴う建設マテリアルの需要の増大および社会経済発展との関係性を時間的・空間的に解明することを目的とする。広域スケールでは、地域別に中国の31省のマテリアルストックを対象とし、都市スケールでは遼寧省瀋陽市のマテリアルストックの蓄積と代謝特性を対象として分析する。特に4d-GIS(four-dimension Geographical Information System:4次元地理情報システム)データベースを構築することによって、建物と社会基盤施設の時間的・空間的な分布と変化に明らかにし、地域の代謝特性を明らかにするための建築物の平均寿命と廃棄率曲線を推計することである。さらに、推計された建築物の平均寿命と廃棄率曲線より、瀋陽市と遼寧省を対象として、住宅廃棄物量を推計することで、2020年に瀋陽市と遼寧省における中間処分所の設立を検討する。

### 3.2 研究方法

本研究では、4d-GISを利用してインフラの時間変遷と空間分布を把握する。建築物、道路、鉄道を含むインフラの資源蓄積量(Material Stock)の推計には、以下の式を利用する。

$$ \mathrm{MS}_{i,n}=\sum_{a}\left(A_{n,a}\times\mathrm{MI}_{i,a}\right) $$

ただし、MS：エリア n 内に存在する資材種別 i の合計資源蓄積量(Material Stock)[kg]、A：エリア n 内に存在する構造種別 a である構造物延床面積[m²]、MI：建物構造種別 a である構造物の単位面積あたりに投入される資材種別 i の物質量(資材投入原単位)[kg/m²]、である。

#### 3.2.1 中国 31 省を対象としたマテリアルストック推計

中国の建築物、道路、鉄道を含むインフラ整備の変遷とマテリアルの需要（セメント、鉄鋼、木材、アルミ、他建設資材）に関連する基礎データを31の省別に整備した。また、1978年から2008年までの社会経済発展、インフラ整備の変遷と資源需要の関係性を明らかにし、マテリアルストックの生産性について地域格差を時系列で示した。

建築物の推計フローを図3-1に示す。図の左側は農村部の推計フローを、右側は都市部の計算フローを示しており、地域性に応じた推計を行った。1977年以前の延べ床面積と1978年以降の着工量より建築物の現況を推計し、Ouyang et al.(2008)とDURCEP(1986)より住宅と業務建物に分配することで、建築物の用途別の推計を行った。また、Song et al.(2004) $ ^{*} $ と
Ouyang et al. (2007)より、図3-2に示す耐用年数の分布関数を用いて資材投入原単位を乗じることで推計した。

次に道路の推計フローを図3-3に示す。道路種・構造種ごとに規模を推計し、資材投入原単位を乗じることで推計を行った。図3-4に鉄道の推計フローを示す。道路と同様に、種ごとに資材投入原単位を乗じることで推計を行った。

また、資材投入原単位は、Zheng et al.(2012)より、表3-1に示す値を用いた。

図 3-1 建築物推計フロー

図 3-2 耐用年数分布関数

図 3-3 道路推計フロー

図 3-4 鉄道推計フロー
表 3-1 構造種別の資材投入原単位

Residential building ( $ kg/m^{2} $ )	Road ( $ kg/m^{2} $ )	Railway ( $ kg/m $ )
Type	Year	Urban	Rural	Highway	Class 1	Class 2	Class 3	Class 4	Concrete	Wooden
Lime	1980s	20	20
2000s	25	25
Sand	1980s	800	800	440	450	390	350	330	5350	5010
gravel	2000s	750	750	440	450	390	350	330	5340	5000
Glass	1980s	1.8	1.8
2000s	2	2
Wood	1980s	20	25	150
2000s	15	20	140
Asphalt	1980s	13	9	8	4	3
2000s	13	9	8	4	3
Steel	1980s	23	4	0.08	0.07	0.07	220	200
2000s	40	6	0.08	0.07	0.07	230	205
Brick	1980s	220	400
2000s	180	280
Cement	1980s	190	190	115	110	68	65	59	150
2000s	220	220	115	110	68	65	59	160

#### 3.2.2 藩陽市鉄西区ケーススタディエリアにおける 4d-GIS データベースの構築

都市代謝の特性を定量化するためのケーススタディとして、藩陽市の中でも近代において急速に発展した鉄西地区10平方キロの区域を選択し、1910年から2011年までの間の8年分の4d-GISデータベースを構築する。図3-5に示すように、まず、ケーススタディエリアに関する現存のGISデータ、歴史地図、地上写真、空中写真、藩陽市の歴史に関する文献などの資料を収集する。次に、GISを用いて処理するため、紙地図をスキャンし、ジオメトリック校正とベクトル化を行い、GISを用いて、各年度の建物・道路・鉄道を表示するポリゴンやラインを描く。次に、写真資料と歴史文献を参考にし、各建物の階数、建物構造別、建築年代、道路と鉄道の種類などの属性情報を含めてGISデータを構築する。このような作業を年代別に繰り返すことにより、4d-GISデータベースを構築する。

図 3-5 4d-GIS データベースの構築
#### 3.2.3 藩陽市鉄西区における建物の廃棄率曲線の推計

地域における物質代謝の特性を定量化するためには、重量比率の高い建築物および社会基盤施設の代謝特性を明らかにすることが重要となる。代謝特性を明らかにすることが可能となると、今後当該地域から排出される物質量の把握や、排出量の処理に必要な処理施設の整備戦略、当該地域の更新に必要となる物質の供給戦略等、地域の将来の資源・環境計画の一助となると考えられる。

本研究において、Tanikawa and Hashimoto (2009) $ ^{4)} $ を参考し、以下の式に示すように、ロジスティック関数を用いて建物の廃棄率曲線を推計する。

$$ N=\frac{K}{1+a\cdot\exp\left(-bx\right)} $$

ただし、N：建物の廃棄率、x：建物の築年数 $$ year $$ 、K：飽和定数、a、b：関数のパラメータ一、である。

建築物の耐用年数を各年代に建築された建築物の廃棄率 N が 50% になるまでの時間と定義すると、得られた曲線より平均寿命を求めることができる。本ケーススタディエリアでは、五つの時期に建築された建物（1989-1910, 1911-1932, 1933-1947, 1948-1968, 1968-1978）の廃棄曲線および平均寿命を推計した。

#### 3.2.4 2020 年における瀋陽市と遼寧省の住宅廃棄量の推計

藩陽市と遼寧省の住宅廃棄物の年間発生量については、年間に発生するマテリアルストックに、当年度の廃棄率を乗じることにより、推計する。2020年の住宅廃棄物量は当年の年間別住宅廃棄物発生量の総合により推計する。

藩陽市と遼寧省において、1978年から2012年までの間に建てられたマテリアルストックを推計したデータを表3-2に示す。

表 3-2 藩陽市と遼寧省における各年度新規住宅の集計データ

Type	Content	Data Source
Residential building	·Per capita floor areas of residential buildings newly constructed every year in Liaoning Province·Per capita floor areas of residential buildings newly constructed every year in Shenyang city	·China Statistical Yearbook (1996-2012)·China Rural Statistic Yearbook (1986-2012)·Statistical Yearbook in Liaoning province and Shenyang city (1990-2012)
Population Factors	·Urban and rural population in Liaoning province and Shenyang city	·Comprehensive Statistical Data and Materials on 60 Years of New China (2010)
式(3.1)、式(3.2)より、藩陽市鉄西区ケーススタディエリアの各年代における建築物の廃棄率曲線を用いて、以下の式より藩陽市と遼寧省の廃棄物量の推計を検討した。

$$ W_{i}^{t}=\sum_{\tau}\Delta M S_{i}^{t}\times N $$

ただし、W：住宅廃棄物量[kg]、N：建物の廃棄率、x：建物の築年数[year]、である。また、本検討で用いた資材投入原単位を表3-3に示した。

表 3-3 建物・道路・鉄道の物資投入原単位

Type	Class	Years built	Steel	Wood	Brick	Sand & Gravel	Cement	Glass	Lime	Asphalt
Residential building	Brick-concrete	1989-1949	14	20	638	1038	148	1	32	1
(kg/m²)	1950-1959	14	20	638	1038	148	1	32	1
1980-1979	16	22	674	1189	157	2	32	1
1980-2011	21	24	705	1345	172	2	32	2
Steel-concrete	1975-1979	17	22	107	1066	153	2	19	2
1980-1989	32	22	174	1113	181	2	27	2
1980-2011	75	26	16	1451	238	2	33	2
Non-residential building	Brick-concrete	1989-1949	28	14	613	994	168	2	40	2
(kg/m²)	1950-1959	28	14	615	994	168	2	40	2
1950-1979	26	15	570	1031	183	2	48	2
1980-2011	28	34	541	1216	215	2	48	2
Rainforced concrete	1975-1979	24	17	38	1231	271	2	6	1
1980-1989	43	22	315	1314	320	2	28	2
1990-2011	80	27	234	1438	418	2	28	2
Road	First-class	0.07	1099	118.25
(kg/m²)	Second class	0.07	598	124.65
Railway	Wooden sleeper	200	150	5007
(ton/km)	Concrete sleeper	222	5344	149

Source: Shi et al.(2012) $ ^{3)} $ , Zheng et al.(2012) $ ^{5)} $

#### 3.2.5 藩陽市と遼寧省における建築廃棄物の中間処分所の推計

現地調査(Yuan and Fan, 2012) $ ^{6)} $ から中国における建築廃棄物のリサイクル率は5%に至っていないが、日本および韓国の建築廃棄物のリサイクル率は95%を上回っている。そこで、中国は循環型社会を目指し日本および韓国の建築廃棄物リサイクル技術を導入すると仮定した。およびおよび日本最大級の建築廃棄物中間処分所の処理能力は毎日1千トンに相当する（約365トン/年）。例えば、東京でのリサイクル一ペア会社は日本最大級の建築廃棄物中間処分所として、石処理機およびコンクリート処理機などの先進処理設備を備えている。これらの機械は同時に処理作業をすると、毎日960トンの建築廃棄物処理ポテンシャルがある。

中国の将来推計において、これらの先進的な中間処分所を建設し、リサイクル率を高めたケースについて推計を行った。

### 3.3 結果と考察

#### 3.3.1 中国 31 省を対象としたマテリアルストック推計

中国の建築物、道路、鉄道を含むインフラ整備の変遷とマテリアルの需要（セメント、鉄鋼、木材、アルミ、他建設資材）に関連する基礎データを31の省別に整備した。

マテリアルストックの推計結果について中国全体を図3-6に、省別を図3-7に示す。
図 3-6 中国全体のマテリアルストック推計結果

図 3-7 省別のマテリアルストック推計結果

中国全体では、特に建築物が顕著な増加を示しており、省別には Shandong(山東省)や Jiangsu(江蘇省)、Henan(河南省)において大きな増加があることが示された。

次に、31省のマテリアルストックの変化について、空間的な分布を図3-8に示した。図より、東部の海岸沿いでマテリアルストックが大きく増加していることから、河岸沿いの経済発展著しい地域ほど多量の資材投入がなされたことが示された。
図 3-8 省別のマテリアルストックの空間分布

#### 3.3.2 藩陽市鉄西区ケーススタディエリアにおける 4d-GIS データベースの構築

都市代謝の特性を定量化するためのケーススタディとして、藩陽市の中でも近代において急速に発展した鉄西地区10平方キロの区域を選択し、1910年から2011年までの間の8年分の4d-GISデータベースを構築した。図3-9に示すように、中国の藩陽市の鉄西地区10km²のケーススタディエリアにおける1910年から2011年までの約100年間、8年次分の4d-GISデータベースを構築した。このケーススタディエリアでの交通インフラと建物の時間的・空間的な分布の変化について定量的な分析を行った。

図 3-9 藩陽市鉄西区における 4d-GIS データベース（1910-2011）
図 3-10 にケーススタディエリアにおける 1910 年から 2011 年までの構造物種類別のマテリアルストックの経年変化を示す。このエリアのマテリアルストックは 1.3 百万トン（1910 年）から 69 億トン（2010 年）に増加し、主に建物を中心に蓄積されている。1997 年までは緩やかに増加していたが、1997 年以降建物用途の変化および高層化が進み急激にストックが増加した。これは、藩陽市鉄西区に 2002 年から 2012 年まで、“Moving the East and Transforming the West（東搬西建）”（Liu, Y,J., 2009） $ ^{1)} $ という政策により、鉄西区東部の主な工場を西部に移動し、東部は住宅と商業区として再開発したことによる。図 3-11 はケーススタディエリアにおけるインフラ建築資材別マテリアルストックの経年変化を示す。全ての年代において、コンクリート骨材や構造物基礎部分に使われる砂と砂利の割合が最も多い結果となった。

図 3-10 ケーススタディエリアにおける構造物種類別物質ストック量の変化

図 3-11 ケーススタディエリアにおけるインフラ建築資材別物質ストック量の変化
#### 3.3.3 藩陽市鉄西区における建物の廃棄率曲線の推計

地域における物質代謝の特性を定量化するためには、重量比率の高い建築物および社会基盤施設の代謝特性を明らかにすることが重要となる。

表 3-4 に、各年代に建築された建築物の廃棄率曲線のパラメーターを推計した結果を示す。1979年から1986年、1987年から1997年、および1998年から2011年の期間に建てられた建物の築年数が短いため、廃棄曲線のパラメーターの推計に十分なデータが得られない結果となった。

表 3-4 藩陽市鉄西区における建物廃棄曲線のパラメーターと寿命

N=K/(1+a*exp(-bx))	Period of built year	Average life span(year)
1899-1910	1911-1932	1933-1947	1948-1966	1969-1976	1979-1986	1987-1997	1998-2011
All buildings
Number of samples	235	280	524	1197	398	945	983	1141
K	0.97	0.95	1.01	0.85	0.95	n.s.	n.s.	n.s.
a	12.22	12.23	5.95	7.31	5.54	-	-	-
b	0.09	0.15	0.05	0.06	0.07	-	-	-
E=2(sum of squares due to error)	0.01	0.01	0.03	0.01	0.04	-	-	-
Life Span x (H=50%)	25	18	35	35	23	-	-	-	28

Not as. Not significant.

図 3-12 に、ケーススタディエリア（藩陽市鉄西区）における各期間に建てられた建物の廃棄曲線を示す。実線は過去の建物の廃棄率の推移で、点線は2012から2020年までの建物の廃棄率の予測値を示す。建築物の廃棄率が50%の年数を平均寿命であると仮定すると、ケーススタディエリアにおける建物全体の平均寿命は28年と推定された。この結果は既往研究（Song、2004） $ ^{2)} $ による30年と近い値となった。

図 3-12 藩陽市鉄西区における年代別の建築物廃棄率曲線
#### 3.3.4 2020 年における瀋陽市と遼寧省の住宅廃棄量の推計

藩陽市と遼寧省の住宅廃棄物の年間発生量については、年間に発生するマテリアルストックに、当年度の廃棄率を乗じることにより、推計した。2013年から2020年の住宅廃棄物量は当年の年間別住宅廃棄物発生量の総合により推計した。

藩陽市の住宅廃棄量を図3-13に示した。累積した廃棄物量は2013年に72百万トンをベースとして、4%の増加率で2020年には94百万トンに増加する結果となった。

将来の 8 年間、年間の発生廃棄物量の増加率はほぼ同様である。また、年間の発生廃棄物量は約 3.1 百万トンである。特に、2020 年に発生する廃棄物量としては 3.3 百万トンになると予想される。

遼寧省の住宅廃棄量は次の図3-14の示したようになる。累積した廃棄物量は2013年の730百万トンをベースとして、3%の増加率で2020年は902百万トンに増加する見込みである。将来の7年間、年間に発生する廃棄物量の増加率はほぼ同じである。また、年間の発生廃棄物量は約24.6百万トンである。特に、2020年の発生廃棄物量としては24.9百万トンになると予想される。

Newly Demolished Amount Per Year(Right Y-axis)

図 3-13 藩陽市の年間の住宅廃棄物発生量
Newly Demolished Amount Per Year(Right Y-axis)

図 3-14 遼寧省の年間の住宅廃棄物発生量

#### 3.3.5 藩陽市と遼寧省における建築廃棄物の中間処分所の推計

本研究の推計により、3.3 百万トンの住宅廃棄物を処理するには、2020 年の藩陽市は、10 カ所の建築廃棄物中間処分所（処理能力：960 トン/日）が必要となる。24.9 百万トンの住宅廃棄物を処理するには、2020 年の遼寧省は、71 カ所の建築廃棄物中間処分所（処理能力：960 トン/日）が必要となる。

### 3.4 結論

4d-GIS データによる地理的分布と時間的変化を考慮したシミュレーションモデルの構築により、社会経済発展とインフラ整備の変遷および資源需要の関係性を解明できるとともに、街区レベルの将来発展シナリオを設定し、低炭素と循環型社会に関する政策の実施効果を評価できることが示唆された。都市構造物のマテリアルストックが130万トンから69億トンに増加することが示され、このエリアにおける年代別建物の廃棄曲線を推計し、建物の平均寿命が28年であることが明らかになった。廃棄率曲線より、2020年の瀋陽市の住宅廃棄物量は3.3百万トンになると推計された。リサイクル率を高めるために、2020年の瀋陽市は、10カ所の建築廃棄物中間処分所（処理能力：960トン/日）が必要となる一方、2020年の遼寧省は24.9百万トンの住宅廃棄物を処理するには、10カ所の建築廃棄物中間処分所（処理能力：960トン/日）が必要と予想され、71カ所の建築廃棄物中間処分所（処理能力：960トン/日）が必要となることが示された。

## 参考文献

1) Liu, Y.J. (2009): Discussing the Transformation and Revitalization of the Old Industrial Base by Analyzing the Industrial Development History of Shenyang Tiexi District, Northeast Normal University master's thesis.
2) Song, C.H. (2004): Whole life and high-grade quality—stick to the idea of giving first consideration for the people and implement housing performance certification. Housing Science, 9, 3-7 (in Chinese).

3) Shi, F., Huang, T., Tanikawa, H., Han, J., Hashimoto, S., Moriguchi, Y. (2012): Toward a Low Carbon---Dematerialization Society-Measuring the Materials Demand and CO $ _{2} $ Emissions of Building and Transport Infrastructure Construction in China, Journal of Industrial Ecology, Vol. 00, pp. 1-13.

4) Tanikawa, H., Hashimoto, S. (2009): Urban stock over time: spatial material stock analysis using 4d-GIS, BUILDING RESEARCH AND INFORMATION, Vol.37, No.5-6, pp.483-502

5) Zheng, L.C., Han, J., Tanikawa, H. (2012): Analysis of Material Stock Accumulated in Residential buildings & Transport Infrastructures and its Regional Disparity in China, Journal of Environmental Information Science, 40-5, pp. 51-60.

6) Yuan, E. J. and Fan, G. Y. (2012) :

http://www.cenews.com.cn/xwzx/sj/201108/t20110811_705080.html(in Chinese)
## 第 4 章 自然資源 GIS データベースの構築と分析

### 4.1 自然資源 GIS データベースのコンセプトと応用

エコロジーの概念を適用して都市活動や産業活動における資源、廃棄物、排熱などの物質・エネルギーフローを循環型に移行する施策は、資源効率、環境負荷、経済性などの面で多様な便益を生じる。発展途上国における都市・産業エコロジーは未成熟であるが、先進国の技術、施策を地域特性に応じて最適化して導入することで、今後急速な普及が期待される。一方、途上国の都市では伝統的に、周辺の森林、農地などの生態系で生産されるバイオマス資源を都市内で消費し、また都市から発生する有機性廃棄物を生態系に還元するなど、都市と周辺生態系を通じたバイオマスの循環利活用が行われていた。しかし近年の急速な経済発展や都市の拡大により、バイオマス資源は国内外の生産地からの長距離輸送により都市に流入し、有機性廃棄物は最終処分されて還流せず、都市と周辺生態系の間の物質循環は断絶化する傾向にある。伝統的な都市と周辺生態系の間の資源循環を再評価し、これと都市内の物質循環を有機的に結合することにより、より効率的な都市・産業システムを構築できる可能性がある。

本章は都市・産業エコロジーにおける都市内物質循環と、都市と周辺生態系の間の物質的循環を統合したシステム設計、評価、施策提案を目途とし、自然資源 GIS データベースを構築し、これを用いた資源需給分析の有効性を示すことを目的とした。ここで開発したGIS データベースのコンセプトは、①森林、草原、農地などのバイオマス生産ポテンシャルを定量的に評価する、②データは地理情報を持ちGIS によって空間的解析を可能とする、③気候等の自然条件や人為的管理活動によるバイオマス生産ポテンシャル変化を生態系プロセスモデルとの連携によって予測できることである。このコンセプトに基づいて開発したデータベースの有効性を検証するため、中国における森林資源とエクアドルにおける農業残渣資源のケーススタディに応用した。前者では森林バイオマスだけでなく、森林から供給される水資源も併せて評価した。後者では気候変動を考慮して、バイオマス生産ポテンシャル変化の影響評価が可能であることを示した。さらに日本を対象とし、人間社会のバイオマス資源需要をモデル化することで、自然資源需要の将来予測をおこなうモデルを開発した。

### 4.2 中国遼寧省における自然資源データベースを利用したサービス収支分析

#### 4.2.1 背景と目的

本研究は、中国遼寧省を研究対象地域とし、物質的資源として森林で生産されるバイオマスと森林から流出する水を対象とした。森林のバイオマス生産力と水循環は、森林の立地環境、林種、施業に依存するため、単純な原単位法によるこれらの推計は不十分である。このため、生態系における物質循環を生物地球化学的過程に基づいて記述した生態系モデルを利用することで、信頼性の高い資源供給力を推定するとともに、地域の環境と都市の資源需要特性に応じた森林施業を設計できると考えられる。
以上のような目的設定に基づき、本研究は生態系モデル Biome-BGC を用いて遼寧省の森林資源（バイオマスおよび水）供給ポテンシャルを GIS データベース化し、地域内都市とそれらの周辺森林における資源需給バランスの分析をおこなった。

#### 4.2.2 方法

## (1) 研究对象地域

本研究は対象地域を、中国遼寧省とした（図4-1）。遼寧省の面積は14万7000km²で、2005年の総人口は4173万人である¹。中国の東北三省のひとつであり、地理的位置は北緯38°42′～43°29′、東経118°49′～125°47′である。南側は渤海湾に遼東半島が突出し、南西側は河北省、西側は内モンゴル自治区、北側は吉林省、東側は鴨緑江を挟んで北朝鮮に接している。気候は冷温帯に属し、藩陽の年平均気温平年値は8.7℃、年降水量平年値は765mmである。

遼寧省は藩陽、大連などの都市部を中心に、中国の中では工業化が早く進展した地域である。2005年の人口密度は283人 $ km^{-2} $ で、中国平均2倍である $ ^{1)} $ 。都市化率（市街区人口対全人口比）は0.43で中国平均の0.30よりも高く $ ^{1)} $ 、都市の資源需要密度が高いと考えられる。一方、2005年の森林被覆率は32%で、中国の平均18%より高く $ ^{2)} $ 、比較的森林資源が豊かである。しかし人口当たり年間水資源量は896 $ m^{3} $ で、中国平均の2152 $ m^{3} $ の半分以下である $ ^{2)} $ 。都市用水の水源は、都市近郊に建設された多数のダム貯水池に依存している。

図 4-1 研究対象地域（遼寧省）と、4 都市（瀋陽、大連、丹東、錦州）を中心とする半径 25,50, 75,100 km 圈

## (2) Biome-BGC の改良

本研究は対象地域の面積あたり森林資源供給力を推定するため、生態系モデルBiome-BGC 4.2 $ ^{3)} $ を使用した。Biome-BGCは生物地球化学的プロセスに基づいて陸域生態系内の炭素・窒素・水循環を計算するモデルである。日気象値（最高・最低気温、降水量、
平均飽差、日射量）を入力とし、植生機能タイプ（落葉広葉樹林など）の生理的パラメータ、サイトの物理化学的パラメータ（土壌、窒素沈着など）を考慮し、植物成長・枯死（光合成、呼吸、同化物の器官分配、フェノロジー、落葉、枯死など）、土壌有機物動態（分解、無機化）、水循環（遮断、蒸発散、流出）を日単位で逐次計算する。

オリジナル版 Biome-BGC の土壌水循環スキームは土壌を 1 層のみで表現し、飽和容水量または圃場容水量を超える場合のみしか流出が発生しないため正確な水資源供給ポテンシャルを求められず、また乾燥ストレスによるバイオマス供給ポテンシャル低下も十分に考慮できない。これを改良するため、土壌を表層と深層の 2 層化し、①含水率による透水性変化、②浸透容量を超える水の表面流出、③深層からの重力排水、④水ポテンシャル勾配による層間水移動の各スキームを加えた。

## (3) 森林資源供給ポテンシャル分布推定

対象地域における森林生態系の供給サービスを評価し、自然資源 GIS データベースを構築するため、バイオマスおよび水資源供給ポテンシャル分布を推定した。推定手順のフローチャートを、図4-2に示す。推定方法は、林種（落葉広葉樹林、常緑針葉樹林）および森林施業別の土地面積あたりバイオマスおよび水資源供給力の推定と、対象地域内の林種別森林面積推定から成る。対象地域は気候傾度が大きく、場所によって森林生産力が異なると考えられる。このため、面積当たり森林資源供給力は緯経度30'メッシュで推定をおこなった。また森林面積の分布は、林種別に1 km メッシュで推定し、これらより1 km メッシュの森林資源供給ポテンシャルを求めた。
図4-2 森林バイオマス・水資源供給ポテンシャル推定方法のフローチャート

## (4) 林種・施業別森林資源供給力

森林資源供給力の推定は、①生態系モデルに入力する30'メッシュ日気象値の作成と、②生態系モデルによる林種・施業別シミュレーションから成る（図4-2の①②参照）。30'メッシュ日気象値を作成するため、対象領域の遼寧省内および周辺の20箇所の気象観測所における1981年～2010年の日気象値データ（最高・最低気温、平均露点温度、降水量）を取得した $ ^{4} $ 。これらの地点データから30'メッシュデータを作成した。空間的計算処理には、地理情報システム（GIS）であるArcGIS 10.1 (ESRI)、標高を考慮した気象データの変換には、MT-CLIMを使用した。

次に、30'メッシュ日気象値を入力として、Biome-BGCによって面積当たり森林資源供給力を計算した。植生機能タイプとして、対象地域の主要林種である落葉広葉樹林（DBF）と常緑針葉樹林（ENF）を選択した。植生およびサイトパラメータは、すべてモデルの規定値とした。シミュレーションでは、はじめに土壌の初期状態を求めるためのスピンアップ計算をおこない、続いて180年間の本計算をおこなった。入力データとして、メッシュ化した30年間（1981～2010年）の日気象値を循環利用した。本計算では、異なる伐採サイクル（短伐期：30年、中伐期：60年、長伐期：90年）の森林施業を設定し、各サイクルの期首に植林、期末に皆伐をおこなうこととした。シミュレーション結果から、面積当たりの年間森林バイオマス資源供給力は、最終サイクル期末における地上バイオマス現存量を伐採
サイクルの年数で除した値とし、また水資源供給力は、最終サイクルにおける平均年間流出量（out flow）とした。

## (5) 林種別森林面積

林種別森林面積推定手順を、図4-2に示す（③の手順）。対象地域内の林種（落葉広葉樹林DBF、常緑針葉樹林ENF）を分類するため、人工衛星MODISの1km分解能8日間コンポジット葉面積（LAI）レベル4データ（MOD15A2） $ ^{7)} $ を使用した。上記のBiome-BGCによるシミュレーションによって、対象地域のDBFの展葉期は5月上旬、落葉期は10月上旬と推定されたため、展葉前の2010年4月23日および落葉前の最大LAI期である2010年9月14日のデータを取得した。9月4月のLAIの比演算をおこない、LAI比>2をDBF、それ以外をENFと分類した。この分類を元に、1kmメッシュ土地利用データ $ ^{8)} $ から「森林-高木」カテゴリーの面積割合を用いて、対象地域の1kmメッシュDBFおよびENFの面積分布を得た。なお、対象地域では落葉針葉樹林（DNF）の造林も行われているが、面積が小さいため、落葉林はすべてDBFと仮定した。

## (6) 森林生態系サービス需給分析

都市活動において消費されるバイオマスおよび水を地域内森林の供給生態系サービスによって充足できるかどうかを評価するため、サービス充足指数 (Service Sufficiency Index; SSI) を提案した。SSI はサービス別の地域内需要量と供給量から、SSI = (供給量 - 需要量) ÷ (供給量 + 需要量) で計算され、全需要量を外部依存するとき -1、全供給量を外部に提供できるとき +1、地域内で収支が均衡するときに 0 となる。

遼寧省内の４つの拠点都市（瀋陽、大連、丹東、錦州）を選択し、これらにおける資源需要と周辺森林の供給のバランスをSSIによって評価した。各都市の市街区の幾何学的重心を中心とする半径25,50,75,100 kmの同心円状ゾーンを設定し（図4-1参照）、各ゾーン内の資源需給分析をおこなった。また県レベルおよび市レベルの需給も分析した。この分析のため、まず2005年の統計による遼寧省内の市、市街区ごとの人口と面積 $ ^{1} $ から、各ゾーンの人口を推計した。サービス需要量として、バイオマスおよび水資源需要量は、各ゾーンの人口に2005年の中国の一人当たり木材消費量 $ ^{1} $ または一人当たり水消費量 $ ^{1} $ を乗じて求めた。サービス供給量として、生態系モデルにより求めたバイオマス供給および水資源供給ポテンシャルを、ゾーン内で積算した。

#### 4.2.3 結果と考察

## (1) Biome-BGC の改良

土壌水循環スキームの改良の結果、日流出量の不自然な変化を解消することができた。オリジナル版による計算結果と比較すると、伐期60年の落葉広葉樹林の年蒸発散量は平均-3%、年流出量は平均+6%、年最大葉面積指数および純一次生産は平均-2%変化した。この結果、土壌水循環プロセスの改良によって、正確な水資源供給ポテンシャル推定と乾燥ス
トレスによるバイオマス供給ポテンシャル低下を考慮が可能となった。

## (2) 林種・施業別森林資源供給力

遼寧省における年平均気温の30年（1981～2010年）平均値は10.7℃で、南部の遼寧半島先端では13℃以上、東北部に向かって低下し、最低では8℃以下であった。年降水量の平均値は744 mmで、東部では1100 mmを超えるが、西部に向かって低下し、最低では約500 mmであった。このように、対象地域では特に降水量の東西方向の傾度が大きく、東部では落葉広葉樹林または針広混交林、西部では半乾燥草原が潜在植生となると考えられる。

生態系モデル Biome-BGC によって推定した面積当たり森林資源供給力を、表4-1に示す。対象地域において、樹木成長速度は落葉広葉樹林（DBF）が常緑針葉樹林（ENF）より大きく、期末の地上部現存量はDBF>ENFであった。同様にバイオマス供給力もDBF>ENFであった。伐採サイクルが長いほど期末の地上部現存量は大きくなるが、これを伐採サイクルで除したバイオマス供給力については、伐採サイクルによる差は小さかった。伐採サイクルが長いほど年蒸発散量は大きかったが、その差はDBFよりENFでより大きかった。水供給力（年流出量）は降水量と蒸発散量の差であるが、その地理的変動はバイオマス供給力や蒸発散量よりも大きかった。水供給力は、伐採サイクルが短いほど大きくなった。同期間内のバイオマス成長量と蒸発散量の比を、水利用効率（WUE）と定義した。WUEはDBF>ENFであり、また伐採サイクル60年におけるWUEが最大となった。

伐採サイクル60年の落葉広葉樹林のバイオマスおよび水供給力の分布を、図4-2に示す。バイオマス・水供給力ともに、年降水量と相似の分布を示し、降水量が大きい東部では森林成長が大きく、また森林からの流出が大きいことがわかる。

表 4-1 Biome-BGC による面積当たり森林資源供給力の推定結果

Forest type	Deciduous broad leaf (DBF)	Evergreen needle leaf (ENF)
Logging cycle (y)	30	60	90	30	60	90
Above ground biomass at the end of final cycle ( $ kgC\ m^{-2} $ )	12.5 ± 1.2	24.0 ± 2.6	33.1 ± 3.7	7.5 ± 0.8	15.5 ± 2.1	21.2 ± 3.0
Wood productivity ( $ kgC\ m^{-2}\ y^{-1} $ )	0.42 ± 0.04	0.40 ± 0.04	0.37 ± 0.04	0.25 ± 0.03	0.26 ± 0.04	0.24 ± 0.03
Annual evapotranspiration (mm)	590 ± 65	605 ± 71	611 ± 73	551 ± 71	616 ± 92	636 ± 98
Annual outflow (water yield) ( $ mm = kg-water\ m^{-2}\ y^{-1} $ )	153 ± 125	138 ± 119	133 ± 117	193 ± 117	128 ± 93	107 ± 86
Water use efficiency (WUE) ( $ kgC\ (1000\ kg-water)^{-1} $ )	0.58 ± 0.12	0.68 ± 0.09	0.61 ± 0.08	0.42 ± 0.06	0.48 ± 0.08	0.39 ± 0.07

Upper: average, lower: SD
a)

b)

図 4-2 Biome-BGC によって推定した伐採サイクル 60 年の落葉広葉樹林の a) バイオマス供給力分布 $ (\mathrm{kgC\ m^{-2}y^{-1}}) $ 、b) 水供給力（年流出量）分布（mm）。

## (3) 林種別森林面積および森林資源供給ポテンシャル分布

9月/4月のLAI比より推定した落葉広葉樹林（DBF）、常緑針葉樹林（ENF）の対象地域内の面積はそれぞれ、31,476 km²、9,905 km²、合計41,318 km²であった。2005年の統計による遼寧省の森林面積は48,053 km²であり²)、推定値との差は、使用した2000年の森林被覆率データ以後の植林面積と考えられる。DBF、ENFともに伐採サイクル60年の中伐期施業を仮定すると、対象地域のバイオマス供給ポテンシャルはDBFが14.0×10⁶tC y⁻¹、ENFが4.1×10⁶tC y⁻¹、合計18.1×10⁶tC y⁻¹であった。

## (4) 自然资源需给分析

対象地域において都市の人間活動が必要とする自然資源を周辺の森林生態系の供給サービスによって充足できるかどうかを評価するため、4都市（藩陽、大連、丹東、錦州）から同心円ゾーン内の森林資源供給ポテンシャルと資源需要を比較し、サービス充足指数(SSI)を計算した。最大都市の藩陽では、撫順など周辺の衛星都市を含め、100 km 圏に1,300万人が居住している。100 km 圏の人口は藩陽に続き、錦州、大連、丹東の順に多かった。丹東は東部の森林地帯の中に位置するため、25 km 圏でも森林被覆率が0.4を超えているが、他の都市の25 km 圏の森林被覆率は0.1以下であった。大連と錦州の周辺は100 km 圏でも森林被覆率が0.1程度であったが、藩陽は市街の東方に森林地帯が広がっているため、100 km 圏の森林被覆率は0.2を超えた。

2005 年の中国の人口当たり年間木材消費量は 0.35 m³であり¹、これは木材の乾燥比重を 0.7 とすると 0.50 tdw となる。また人口当たり水消費量は、59 m³である¹。図 4-3 に、各都市中心から 25, 50, 75, 100 km 圏の人バイオマスおよび水資源の SSI を示す。瀋陽、大連、錦州では 100 km 圏までのバイオマス SSI はマイナスであり需要を満たせないが、丹東では 25 km 圏以上では SSI がプラスであった。瀋陽では周辺の森林被覆率が高いため、圏域を広げるとバイオマス需要を満たせる可能性があるが、周辺の森林被覆率が小さい大連と錦州ではバイオマス需給を均衡できない。同様に、丹東は 25 km 圏以上、瀋陽は 100 km 圏で水需要を森林からの流出水で満たせるが、大連と錦州は水供給が不足している。
県別に推計したバイオマスと水資源のSSIを、図4-4に示す。バイオマスSSIの平均値は0.19、水資源SSIの平均値は0.57で、どちらのSSIも人口密度が高い都市部で大きなマイナス、西部の乾燥地帯でマイナス、東部の森林地帯でプラスを示した。都市部のうち瀋陽および丹東は森林地帯に隣接し、自治体間連携によって収支均衡が可能である。バイオマスと水資源の需給を定量的に比較すると、異なる物理単位の比較であるため、直接の比較は困難である。SSIは無次元で値域が等しいため、異なるサービスの需給バランスを比較できる。バイオマスSSIと水資源SSIの差を県別に、図4-5に示す。東部乾燥地帯ではバイオマス資源よりも水資源サービス収支がより厳しいことがわかる。県別および市別（県より大きな行政単位）でSSIを計算し、ヒストグラムを図4-6に示す。県別ではバイオマス、水資源とも正負にSSIが大きな県が多数見られたが、空間的により大きな市別では、SSIの絶対値は小さくなり、資源需給の不均衡がある程度緩和されたことがわかる。

a)

b)

図 4-3 4 都市から等距離圏におけるサービス充足指数（SSI）a）バイオマス、b）水資源

a)

b)

図 4-4 遼寧省の県別森林資源サービス充足指数（SSI）a）バイオマス、b）水資源
図 4-5 遼寧省の県別森林資源サービス充足指数（SSI）の差（バイオマス-水資源）

a)

b)

図 4-6 遼寧省のバイオマス・水資源サービス充足指数（SSI）の頻度分布 a) 県別、b) 市別

#### 4.2.4 まとめ

中国遼寧省を対象地域とし、生態系モデル Biome-BGC を用いて森林生態系のバイオマスおよび水供給力の分布を推定し、GIS データベースを作成した。サービス充足指数（SSI）を用いて、都市のバイオマスおよび水需要と周辺森林の資源供給サービスの需給分析をおこなった。東部森林地帯ではバイオマス、水資源とも、供給ポテンシャルは需要を満たし、瀋陽では圏域を拡大することで需給がほぼ均衡すると考えられる。大連と錦州周辺は森林被覆率が低く、降水量が少ないことから、周辺森林による資源供給は需要に対し不足した。以上のように、本研究は、生態系モデルによる森林バイオマス成長と水循環のシミュレーション結果を利用し、地域の自然・社会環境を考慮した自然資源需給バランスの評価が行えることを示した。