Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
用いて予測を行うという手法で実施される温暖化影響研究の下地があったためと考えられる。一方、野菜等のその他の作物に関しては、栽培技術に関する知見は膨大に存在するものの、発育・生長のモデル化に関する研究はこれまでほとんど行われておらず、このため温暖化影響評価研究もほとんど実施されてこなかった。しかしながら、2010年夏、日本は記録的な猛暑にみまわれ、主作物であるコメのみならず多くの野菜に影響が現れた。温暖化により2010年夏のような猛暑が今後頻発し、減産等の野菜生産への悪影響が懸念されるため、事前に温暖化時の影響を定量的に把握しておくことは、適応策の立案・検討において欠かせない。またその際、予測の不確実性も同時に評価することにより、より適切な適応策の実施が可能になると考えられる。

また水稻に関しても、収量を対象とした研究は数多く行われてきたが、台風等の極端現象の影響や、近年、日本の広い地域で問題となってきている玄米の白濁化(白未熟粒)といった品質への影響に関する研究は非常に少ない。台風に関しては、これまでにも多くの被害を日本各地にもたらしてきたが、温暖化により台風の強大化が起こり、さらに被害を増大する可能性がある。また収量予測において台風被害を考慮することにより予測の不確実性を低減できることも期待できる。白未熟粒の発生に関しては、登熟期の高温化により発生率が高くなることがわかっており、何も対策を打たなければ、今後白未熟粒の発生は増加していくことが容易に想像される。このように今後被害の増大が懸念される台風被害や品質の影響に関して予測の不確実性も含めて定量化し、適応策の検討やその効果を示すことは、今後の日本の安定かつ持続的な水稻栽培の維持に欠かせないと考えられる。

## 2 ．研究開発目的

上記の背景を受け、本研究課題では、以下の3つを目的とした。(1)：野菜を対象にした温暖化影響評価モデルの構築と不確実性を考慮した影響評価；（2）：水稻を対象とした台風の被害面積を推計するモデルの構築；（3）：白未熟粒発生率推計モデルの構築と適応策の効果の評価。(1)の野菜への温暖化影響評価に関しては、指定野菜14品目（ほうれんそう、たまねぎ、にんじん、だいこん、きゅうり、なす、ばれいしょ、キャベツ、はくさい、さといも、トマト、ねぎ、レタス、ピーマン）を対象に、影響評価モデルを新たに開発し、温暖化による将来の夏季（7～9月）の出荷量への影響を、不確実性とともに定量的に評価することが目的である。なお指定野菜14品目とは、野菜生産出荷安定法第2条で「消費量が相対的に多くまたは多くなることが見込まれる野菜」と規定された野菜のことであり、日本人によって消費および生産の面で重要な野菜である。(2)の台風被害面積推計モデルの構築では、これまで水稻収量の推計モデルにおいて考慮されてこなかった台風の被害について、その被害面積を定量的に推計するモデルを構築することが目的である。(3)の白未熟粒発生率推計モデルの構築と適応策の評価では、白未熟粒発生率を定量的に推計するモデルを開発し、これを用いて将来の温暖化影響を明らかにすることが目的である。またモデル推計の不確実性を評価し、これをもとに、適応策によりどの程度、温暖化の影響を軽減できるかを評価する。なお本研究で対象とする米の品種は「彩のかがやき」である。「彩のかがやき」は埼玉県で育成された品種であり、埼玉県では2番目に作付面積が多い品種である。また2009年夏の高温により白未熟粒が多く発生し、その対策が喫緊の課題となっている品種でもある。

### 3. 研究開発方法
## （１）野菜への温暖化影響評価

それぞれの野菜について影響評価のための重回帰モデルを開発した。農作物への温暖化影響評価研究では重回帰モデルの他、作物の発育・生長プロセスを詳細にモデル化したプロセスモデルが用いられるが、これは実験に基づく詳細なパラメーターの取得など開発に時間を要するため、本研究では開発にそれほど時間を要せず、予測精度が十分に得られる重回帰モデルを開発することとした。開発した重回帰モデルの従属変数は全国中央卸売市場の7月から9月の各月の総出荷量であり、説明変数は月別の気象変数である。ただし、生産に影響を与える気象変数はそれぞれの野菜で異なるため、本研究では、野菜生産に影響を及ぼす可能性のある気象変数（月平均気温・月平均最低気温・月平均最高気温・月降水量とその2乗値）の中からステップワイズ法（Forward）を用いて、それぞれの野菜について説明変数を選択した。ここでステップワイズ法（Forward）とは、変数集合の中から、ある選択基準によって従属変数を選択する手法である。本研究では選択基準としてK-fold Cross Validation法により得られる予測誤差を用いた。K-fold Cross Validation法により得られる予測誤差を用いた。

Validation法とは、入力データをK個の集合に分割し、それらのうちK-1個の集合に属するデータを変数選択、それ以外の集合に属するデータをモデルの精度検証に用いて、モデルの予測誤差を、存在する入力データから定量的に推計する手法である。本研究では、モデルを温暖化影響評価という予測に用いるため、予測精度の高い、すなわち予測誤差の小さいモデルを開発する必要があり、この選択基準を用いることとした。上記の重回帰モデル開発に利用した入力データは、全国中央卸売市場の出荷量データ（従属変数）とアメダスの気象データ（説明変数）である。

次に作成したモデルの予測不確実性を定量的に評価するために、重回帰モデルの回帰パラメータ一の不確実性を考慮したモデルを作成した。具体的にはまず入力データ（出荷量データ）のリサンプリングを行い、多数の入力データを作成し、次にこの多数の入力データを用いて、多数の重回帰パラメータ一を得た。最終的にはこのすべての重回帰パラメータ一を用いて、従属変数（出荷量）を推計し、推計値の標準偏差を用いて予測の不確実性を定量的に評価する。なお、入力データのリサンプリングは、重回帰モデルの推計値と統計値との残差に対し、ブートストラップ法を用いて実施した。ここでブートストラップ法とは、一つのサンプルから複数のサンプルを生成する手法の一つで、実際には複元抽出を許したランダムサンプリングを実施し、複数のサンプルを生成する。次に上記のようにして作成した重回帰モデルに全球気候モデルMiroc-3.2-Hiresの将来予測値を入力し、将来の出荷量変化を予測の不確実性とともに評価した。また推計の基準年を2001-2010年とし、将来の推計年を2031-2040年とした。

## （２）台風被害面積推計モデルの構築

被害確率を外力の関数で示したフラジリティ曲線を基礎に被害面積を推計するモデルを構築する。フラジリティ曲線を用いた被害推計は、台風や地震などの外力に対する建物の被害率を計算するために、都市工学や建築工学でよく用いられる手法である。フラジリティ曲線には、様々な種類の分布を仮定することができるが、本研究では都市工学や建築工学でよく用いられるワイブル分布を仮定した。すなわち本研究で用いるフラジリティ曲線は以下のようになる。

$$ Pr(I)=1-e^{-(\frac{I}{\lambda})^{k}} $$
ここでPrは被害確率で、Iが外力である。また $ \lambda $ は外力に対する脆弱性を特徴づけるパラメータ一、kは分布の形状を決めるパラメータ一である。ここで水稻は建物と違い生育時期によって台風による脆弱性が異なること、また出穂期付近で脆弱性が最も大きくなることなどが実験や圃場調査などにより分かっている。したがって、本研究ではパラメータ一を生育時期の2次関数で示し、時間的に変化するとした。すなわち $ \lambda $ は以下のように表される。

$$ \lambda=aT^{2}+bT+c $$

ここで T[日]は生育日数を示し、a、b、cはパラメーターである。さて、式（1）により被害確率を求めるには外力Iを入力する必要があり、本研究の場合、台風による外力を定量化する必要がある。本研究では、水稲への台風被害が主として強風と洪水により起こることから、外力Iが最大風速と積算降水量の関数で表されるとし、このうち最も簡単な関数として、最大風速と積算降水量の線形結合で表されると仮定した。すなわち以下のようになる。

$$ I=W+mP $$

ここでWは最大風速で、Pは積算降水量である。またmはパラメーターである。以上がフラジリティ曲線を用いた被害面積推計モデルの概要である。以上の定式化でモデルのパラメーターはk、a、b、c、mの5つあり、これらを推計しなければならない。本研究では過去の被害面積と推計した被害面積の差が最も小さくなるように、これらのパラメーターを推定した。パラメーター推定に用いた過去の被害面積は1991～2007年までの42個の台風である。なお、このモデルを用いて日本における台風の被害面積推計は以下の手順で行う：①フラジリティ曲線を各都道府県に適用し被害確率を計算する；②それぞれの都道府県の被害確率に水稻栽培面積を掛け、被害面積を計算する；③：①で計算された各都道府県の被害面積を全国で足し上げる。

## （３）白未熟粒発生率推計モデルの構築と適応策の評価

白未熟粒発生率を推計するためのモデルとして、白未熟粒が発生し始める閾温度 $ T_{cr} $ と気温に対する発生率の感度 $ S_{t} $ をパラメータ一としてもつ以下のモデルを提案する。

$$ I=\max(S_{t}(T_{30}-T_{cr}),0) $$

ここでⅡは白未熟粒発生率[%]、 $ T_{30} $ は出穂後30日間の平均気温[℃]である。式(1)は閾温度 $ T_{cr} $ [℃]以上で白未熟粒が発生するように、また $ T_{cr} $ 以上で、 $ T_{30} $ が1℃上昇したときの白未熟粒発生率の増加分が $ S_{t} $ となるように設計されている。次に、これらのパラメータを観測データに合うように統計的に決定した。本研究では、埼玉県水田農業研究所で実施された2007年～2012年の3つの圃場実験の全18サンプルで得られた観測データを使用した。最後にこのモデルに気象庁の最新の気候予測情報（今世紀末に夏の気温が2.74℃増加（SRES A1B））を参考に、今世紀末の白未熟粒発生率を予測した。
次にモデル推計値の不確実性を考慮するために、式のパラメータ一 $ T_{cr} $ と $ S_{t} $ の不確実性を定量化する。パラメータ一の不確実性の定量化にはブートストラップ法を用いた。そしてこのパラメータ一の不確実性を考慮した上で、気温上昇時の影響を評価する。温暖化の影響は発生率の増加と等級が下がる確率（一等でなくなる確率）の2つで評価する。ここで後者は、価格を左右する重要な評価指標である。さらに適応策として、移植日の移動と高温耐性品種の導入を考え、等級が下がる確率がどのように変化するかを推計し、適応策の効果の定量的な評価を行う。

## 4 ．結果及び考察

## （１）野菜への温暖化影響評価

作成したモデルの精度検証結果について記述する。表1(6)③-1に指定野菜14種ごとに作成したモデルの推計誤差（RMSE；[%]）と修正済みの寄与率（Adjusted R²）を示す。ほとんどの種において、推計誤差は6%以下、修正済み寄与率が0.7以下の良好な結果が得られた。

表1(6)③-1 モデルの推計誤差（RMSE）と修正済み寄与率（Adjusted R²）

RMSE [%]	Adjusted R²
なす	6.4	0.64
ねぎ	4.3	0.79
トマト	4.2	0.84
レタス	5.3	0.62
さといも	5.6	0.87
だいこん	5.2	0.82
はくさい	4.4	0.76
にんじん	5.4	0.75
きゅうり	5.1	0.70
キャベツ	3.7	0.81
ピーマン	4.8	0.72
たまねぎ	6.1	0.54
ばれいしょ	6.0	0.71
ほうれんそう	7.7	0.67

薄灰: RMSE<6%; Adjusted $ R^{2} $ >0.7、濃灰: RMSE>7%; Adjusted $ R^{2} $ <0.6

次に作成したモデルに全球気候モデルMiroc-3.2-Hiresの将来予測値を入力し、出荷量の将来変化を予測の不確実性とともに評価する。図1(6)③-1はトマトの8月の全国出荷量に関して2001-2010年と2031-2040年の出荷量変化率の密度分布を示している。2001-2010年に比べ、2031-2040年の密度分布はマイナス側（左）にシフトし、出荷量が減少する可能性が高いと予測された。その他の野菜についても同様の結果が得られた。表1(6)③-2に2001-2010年と2031-2040年の出荷量推計値の平均値と標準偏差、およびそれらの差を、指定野菜14種について示す。これより、ほとんどすべての野菜について2001-2010年に比べ2031-2040年の平均的な出荷量は減少することがわかった。この結果は、ごく限られた野菜に対し品種改良や産地移動といった適応策を実施するだけでは不十分であり、野菜生産に対する総合的な適応策の必要性を示唆するものである。またほとんどすべての野菜で、2001-2010年に比べ2031-2040年の不確実性の幅（標準偏差）は増大することが分かった。この不確実性の増大は生産の不安定化を示すものであり、このような生
産の不安的化に対する適応策も今後検討する必要があることがわかった。

図1(6)③-1 出荷量変化率の確率密度分布

（細線：2001-2010年、太線：2031-2040年；

出荷量変化率の基準は2001-2010年の平均出荷量の報告値)

表1(6)③-2 出荷量推計値の平均値と標準偏差、およびそれらの差

2001-2010	2031-2040	差
Vegetables	Mon.	Ave.	S.D.	Ave.	S.D.	Ave.	S.D.
なす	JUL	-0.6	6.7	-13.5	15.0	-12.9	8.2
AUG	2.8	7.7	-22.3	13.4	-25.1	5.7
SEP	5.7	9.7	-25.5	15.2	-31.2	5.5
ねぎ	JUL	0.3	3.3	-13.8	8.7	-14.1	5.3
AUG	2.2	4.1	-19.4	10.6	-21.6	6.5
SEP	2.5	4.1	-21.5	11.5	-23.9	7.4
トマト	JUL	-1.2	3.8	-11.5	14.1	-10.4	10.3
AUG	1.5	4.6	-13.7	10.1	-15.2	5.5
SEP	1.3	2.9	-16.2	8.9	-17.5	6.0
レタス	JUL	1.0	5.0	-3.7	3.6	-4.7	-1.4
AUG	1.2	3.9	-5.8	5.6	-7.0	1.7
SEP	0.9	2.9	-10.2	5.4	-11.1	2.5
さといも	JUL	-2.6	14.4	-1.6	16.0	1.0	1.7
AUG	-1.2	9.6	-6.6	11.8	-5.4	2.2
SEP	-3.1	10.7	-23.1	12.7	-20.0	2.0
だいこん	JUL	2.3	4.3	-5.9	7.7	-8.2	3.4
AUG	1.7	5.1	-10.4	7.8	-12.1	2.7
SEP	1.2	4.3	-14.5	8.4	-15.7	4.1
はくさい	JUL	0.7	3.0	-5.1	3.9	-5.8	0.9
AUG	1.3	3.4	-7.6	4.5	-8.9	1.1
SEP	1.8	1.4	-8.6	4.6	-10.4	3.2
にんじん	JUL	1.9	2.4	-2.7	5.2	-4.6	2.8
AUG	2.2	3.6	-8.0	7.2	-10.2	3.7
SEP	2.2	3.6	-7.9	7.9	-10.1	4.3
きゅうり	JUL	-0.1	4.3	-10.8	11.0	-10.7	6.7
AUG	2.2	4.0	-13.0	12.9	-15.3	8.9
SEP	2.9	3.1	-18.1	12.8	-21.0	9.6
キャベツ	JUL	0.4	1.9	-3.1	4.9	-3.5	3.0
AUG	1.1	1.8	-4.6	3.9	-5.7	2.1
SEP	2.0	2.0	-5.6	3.5	-7.6	1.5
ピーマン	JUL	0.0	2.8	-8.3	9.8	-8.4	7.1
AUG	1.5	3.3	-10.7	7.4	-12.2	4.1
SEP	0.5	3.0	-9.3	6.2	-9.8	3.2
たまねぎ	JUL	0.5	4.1	-5.1	4.8	-5.6	0.7
AUG	3.4	6.6	-12.3	10.8	-15.7	4.2
SEP	1.1	3.9	-19.3	13.3	-20.4	9.4
ばれいしょ	JUL	3.5	8.4	0.5	10.7	-3.1	2.4
AUG	5.0	4.9	-12.1	15.5	-17.0	10.6
SEP	3.0	9.0	-18.4	17.0	-21.4	8.0
ほうれんそう	JUL	0.9	8.6	-20.6	11.6	-21.5	3.0
AUG	1.4	3.6	-28.1	14.4	-29.5	10.7
SEP	1.6	4.5	-33.0	13.5	-34.5	9.0
## （２）台風被害面積推計モデルの構築

図1(6)③-2に被害面積の推計値（EA）と観測値（RA）の比較を示す。この図より本研究で開発したモデルにより推計した被害面積が観測値に概ね一致していることがわかる。さらに表1(6)③-3に被害面積ごとに区別した推計誤差を示す。これによると、被害面積が大きい台風に対しては、推計誤差が非常に小さく推計精度が高いことがわかる。以上の結果より、本研究で開発したモデルは特に被害面積が大きい台風に対しては精度よく被害面積を推計できることがわかった。今後このモデルを用いて台風が及ぼす水稻への温暖化影響を評価することにより、今まで考慮してこなかった台風の影響を定量的に推計することができ、予測の不確実性を低減することにつながると考えられる。

表1(6) $ ^{③} $ -3 推計誤差

被害面積[ha]	平均誤差[%]
<5000	327.9
5000-10000	126.5
10000-20000	81.3
20000-50000	40.6
50000-100000	29.9
>100000	16.8

図1(6)③-2 被害面積の推計値（EA）と観測地（RA）との比較

次に台風影響に対する適切な適応策の実施・検討に向け、開発したモデルを用いて、生育時期別に水稲の脆弱性評価を行った。図1(6)③-3に生育時期別の脆弱性を示す。これによると、水稲が台風に対して出穂期付近で最も脆弱であることがわかる。これは、既往の実験や実地調査の知見と一致する。本研究では、統計データと開発したモデルを用いることにより、これを示すことに初めて成功した。この結果は、今後、品種変更や改良、植え付け日の変更などにより、台風シーズンと出穂期をずらす対策が台風被害の軽減に向け有効な適応策であることを強く示唆するものと考えられる。
図1(6)③-3 生育時期別の水稲の脆弱性

（ $ \lambda $ が小さいほど、台風に対して脆弱であることを示す。Tは出穂期を基準にした生育時期。）

## （３）白未熟粒発生率推計モデルの構築と適応策の評価

図1(6)③-4に白未熟粒発生率の観測値とモデル式の比較、図1(6)③-5に観測値と推計値の比較を白未熟粒のタイプ別（MAC：乳白粒・心白粒；BAB：腹白粒・背白粒；BSD：基白粒）に示す。図1(6)③-5中には平均誤差（RMSE）、観測値と推計値の相関係数（Cor）を示し、統計的有意性（P<0.001）を持つものには、(***）を付した。これらから推計値と観測値との一致度はよく、モデルが精度よく白未熟粒発生率を推計できることがわかる。

図1(6)③-4 白未熟粒発生率の観測値（黒点）とモデル式（赤線）の比較

(MAC: 乳白粒 · 心白粒 ; BAB: 腹白粒 · 背白粒 ; BSD: 基白粒)
図1(6)③-5 白未熟粒発生率の観測値と推計値の比較

(MAC: 乳白粒 · 心白粒 ; BAB: 腹白粒 · 背白粒 ; BSD: 基白粒)

次に図1(6)③-4に示された関係を用いて、地球温暖化による影響を評価した結果を表1(6)③-4に示す（基準年は2007～2012年）。ここでは気象庁の推計（今世紀末に夏の気温が2.74℃増加（SRES A1B））をベースに影響を評価した。推計の結果、今世紀末には白未熟粒発生率が約半分（48%）にも達することがわかった。これだけ多くの白未熟粒が平均的に発生すると、水稻生産は経済的にほぼ不可能であるといってよい。このように地球温暖化は何も対策をしなければ、水稻の品質（白未熟粒）にも大きな影響が及ぼすことが明らかになった。

表1(6)③-4 現状（上段）および将来（下段）における白未熟粒発生率

T_{30} [°C]	乳白·心白[%]	腹白·背白[%]	基白[%]	合計[%]
25.4	0.9	0	2.8	3.7
28.14	8.1	9	30.9	48

次に、開発したモデルの推計の不確実性を評価するために、それぞれのパラメータ一の密度分布を図1(6)③-6に示す。密度の高いほうが、そのパラメータ一値が現れやすいことを示しめしている。図1(6)③-6より $ T_{cr} $ に関しては、BSDとMACは25度となる確率が高く、BABは27度程度であることがわかる。これは、BSDとMACのほうが低い気温で発生し、温暖化によって発生率が高くなりやすいことを示している。ただし、BSDとMACの分布の広がりは広く、不確実性が高いことがわかる。一方、BABは分布の広がりが小さく、不確実性が低い。 $ T_{cr} $ に関しては、MACは2.5%/度となる確率が高く、BABとBSDは10%/度となる確率が高いことがわかる。これは、温度が上がった時に、BABとBSDは発生率が高くなる傾向があることを示している。ただし、BABとBSDは分布の広がりが大きく、不確実性が大きい。一方、MACは分布の広がりが小さく、不確実性が小さいことがわかる。

次に定量化したパラメータ一の不確実性を用いて、温暖化時の発生率を推計し、温暖化の影響を評価する。図1(6)③-7に2001年～2010年に対して、気温を0度から4度上昇させた場合の白未熟粒発生率の密度分布を示す。なお、移植日は普通植の6月24日とした。図1(6)③-7より、気温が上昇した場合、発生率が高まる確率が増大することがわかる。まず現状の気温（Cur.）では、発生
## Distribution of Incidence of Chalky Rice

率40%で一つのピークがあるが、それ以外については、発生率が低い確率が高い。この40%のピークは2009年の高温により発生した白未熟粒の高い発生率に対応している。次に、例えば、3度気温が上昇した場合、発生率37%程度の確率が最も高くなることがわかる。等級が1等から下がるのは、整粒以外の割合が3割を超えた場合なので、3度上昇では、等級が下がる確率が非常に高く、農家にとって大きな影響を持っていることがわかる。

図1(6)③-6 $ T_{cr} $ （左）と $ S_{t} $ （右）の密度分布

図1(6)③-7 温暖化時の白未熟粒発生率の密度分布

次に価格を左右する等級が1等から下がる確率に着目する。図1(6)③-8に気温上昇（+0度～+4度）に応じて、等級が下がる確率（白未熟粒発生率が30%を超える確率）を示す。この図より気温上昇により、等級が下がる確率が高まっていくのがわかる。例えば、1度程度の上昇であれば、等級が下がる確率は10%である。これは10年に一度程度の等級が下がる年があるということ意味している。この頻度は現状とかわらない。一方、気温上昇が2度になると、確率は30%（10年のうち3年）となり、栽培が厳しくなっていることが予想される。気温上昇が3度になると等級が下がる確率が70%近くとなり、ほぼこの品種の栽培は難しくなることがわかる。
図1(6)③-8 気温上昇と等級が1級から下がる確率の関係

次に適応策を実施したときに、影響をどの程度軽減できるかを推計する。ここで考える適応策は、移植日の変更と高温耐性品種の導入である。移植日の変更では普通植の6月24日より移植日前に15日から後ろに15日まで5日づつ変更させて場合を計算する。また高温耐性品種の導入では、 $ T_{cr} $ を0度から4度まで上昇させることにより計算する。図1(6)③-9に、これらの適応策を実施したときの等級低下の確率の変化を示す。まず移植日を変更した場合、現在より移植日を遅らすことで、温暖化による等級低下の確率を減少させることができることがわかる。例えば、3度上昇した場合、現状の移植日では、等級低下の確率は70%近く、このままでは栽培は不可能であるが、移植日を半月（15日）遅らせることにより、等級低下の確率をゼロにすることができる。このように移植日の変更は大きな効果を持つことがわかる。ただし、移植日の変更は収量にも影響を及ぼすので、今後は収量推計モデルと組み合わせて影響を評価する必要がある。

図1(6)③-9 適応策(移植日の変更：左；高温耐性品種の導入：右)を実施した場合の等級低下の確率

次に高温耐性品種の導入では、これは当然であるが、より高温に強い品種を導入することにより、
気温上昇の影響を軽減できる。例えば、1.5度高温に強い品種を導入すれば、等級低下の確率は10%程度となり、現状と同程度にすることができることがわかる。このように高温耐性品種の導入によっても温暖化の影響を効果的に減少できることがわかる。ここでは、仮想的な高温品種の導入を考えたが、これは今後の育種の目標設定に役立てることができると考えられる。例えば、50年後に2度の気温上昇が見込まれており、このときの等級低下の確率を現状と同程度にしたい場合、図1(6)③-9より0.5度から1度高い温度耐性を持った品種を50年後までに開発する必要があることがわかる。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

これまで日本における温暖化影響評価研究はコメを中心に行われ、一定の成果を上げてきた。しかしながらその他の穀物や野菜等への影響評価はほとんど行われてこなかった。そもそも野菜への温暖化影響を評価するモデルはほとんど存在せず、今回、本研究では指定野菜14品目を対象に温暖化が及ぼす夏季の出荷量への影響を評価するモデルを新たに作成した。さらにブートストラップ法を用いて、モデルの不確実性も定量的に評価できるモデルという点は、他の影響評価モデルと比べても先進的なものである。

またこれまで水稻収量推計モデルにおいて考慮されてこなかった台風の被害を精度よく推計するモデルを開発した。さらに生育期間別の脆弱性評価により、水稻が台風に対して出穂期付近で最も脆弱であることを統計データとモデルを用いることにより世界で初めて示した。

また作物収量に対する温暖化影響評価はこれまで数多く行われてきたが、近年の夏の高温で問題となってきている品質への影響については、これまでほとんど研究されてこなかった。本研究では、圃場データをもとに白未熟粒発生率を推計するモデルを構築し、将来の影響と適応策の効果を不確実性も含め定量的に評価した先進的な試みである。

## （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＞

本研究では指定野菜14品目を対象に温暖化が及ぼす夏季の出荷量への影響を評価するモデルを作成し、その影響を評価したところ、ほとんどすべての野菜において出荷量が減少するという結果を得た。また台風被害面積予測モデルでは、出穂期が台風に対して脆弱であることを示した。さらに水稲白未熟粒の発生予測では、適応策として、移植日の変化と高温耐性品種導入により一定の影響軽減効果があることを示した。これらの結果を地方自治体や実際の農業現場へ提供することにより、適応策の検討・実施に有用な情報となることが期待される。

## 6 ．国際共同研究等の状況

世界各国の作物モデル研究者による国際的なプロジェクトAgMIP(Agricultural Model Intercomparison and Improvement Project)の水稻モデルチーム（by IRRI, Dr. Tao Li）に参加。
モデル比較実験等を実施。

### 7. 研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（查読あり）>

1) Y. MASUTOMI, T. IIZUMI, K. TAKAHASHI and M. YOKOZAWA: Environmental Research Letters, 7, 014020 (2012)

“Estimation of the damage area due to tropical cyclones using fragility curves for paddy rice in Japan”

2) Y. MASUTOMI: Impacts World 2013 Conference Proceedings, 522-526 (2013) "Development of a global climate-crop coupled model for paddy rice"

3) Y. MASUTOMI, M. ARAKAWA, T. MINODA, T. YONEKURA and T. SHIMADA: Agricultural and Forest Meteorology, 203, 11-16 (2015).

“Critical air temperature and sensitivity of the incidence of chalky rice kernels for the rice cultivar “Sai-no-kagayaki” ”

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) 増富祐司：田中充，白井信雄(編)，気候変動に適応する社会，技報堂出版，39-40（2013）.「気候変動の影響評価手法を解説します」

2) 増富祐司：田中充，白井信雄(編)，気候変動に適応する社会，技報堂出版，111-113(2013).「とても低い日本の野菜の産地多様性」

## （2） 口頭発表（学会等）

1) 増富祐司、飯泉仁之直、高橋潔、横沢正幸：日本気象学会2010年度秋季大会（2010）「台風による水稲の被害面積推計モデルの開発」

2) Y. MASUTOMI, T. IIZUMI, K. TAKAHASHI, M. YOKOZAWA: AGU fall meeting 2010, San Francisco, 2010

“Area estimation of crop damage due to tropical cyclones using crop fragility curves for paddy rice in Japan”

## 3 ) 增富祐司：日本気象学会2011年度秋季大会（2011）

4) Y. MASUTOMI: AGU Fall Meeting 2011, San Francisco, 2011

“Impact assessment of climate change on vegetables in Japan considering uncertainty in an impact model”

5) 増富祐司：地球温暖化を見据えた農業環境予測と農業技術開発のための情報交換会（2012）「長野県を対象とした果樹・野菜への温暖化影響予測と産地多様性」

6) 増富祐司、間野正美、滝本貴弘、宮田明：日本気象学会2012年秋季大会（2012）「陸面過程モデルMATSIROへの作物生長モデルの組込み」

7) Y. MASUTOMI: AGU Fall Meeting 2012, San Francisco, USA, 2012
“Climatological Diversity of Producing Places for Vegetables in Japan”

8) 増富祐司: 数学・数理科学と諸科学・産業との連携WS「気候モデルの農業への応用」(2012)「陸面過程モデルへの作物生長モデルの組込み」

9) 増富祐司：日本農業気象学会2013年全国大会（2013）「全球大気-作物結合モデルの開発」

10）増富祐司、荒川誠、箕田豊尚、米倉哲志、嶋田知英：日本農業気象学会2014年全国大会（2014）「白未熟粒発生率推計モデルの開発」

11) Y. MASUTOMI, M. ARAKAWA, T. MINODA, T. YONEKURA, T. SHIMADA: AgMIP 4th Global Workshop, New York, U.S., 2013.

“Critical temperature and sensitivity for white immature rice kernels”

12）増富祐司：統合的陸域圈研究連絡会（2013）「陸面過程モデル+作物生長モデル」

13) T. YONEKURA, and Y. MASUTOMI: International Conference on Ozone and Plant, Beijing, China, 2014

“Ozone doses and exposure-response relationships for yield of Japanese rice cultivars”

14) Y. MASUTOMI: AgMIP-Rice Annual Meeting, Nanjing, China, 2014 "MATCRO, regional and global applications"

15) Y. MASUTOMI, M. ARAKAWA, T. MINODA, T. YONEKURA, T. SHIMADA: International Symposium on Agricultural Meteorology, Tsukuba, Japan, 2015

"Impact of climate change on rice quality in Saitama prefecture"

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

## （４）「国民との科学・技術対話」の実施

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

特に記載すべき事項はない。

## (6) その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

特に記載すべき事項はない。
# Regional Assessment of Climate Change Impacts and Adaptation Measures in Agriculture and Food Production

Principal Investigator: Yasushi ISHIGOOKA

Institution: National Institute for Agro-Environmental Sciences (NIAES)

3-1-3 Kannondai, Tsukuba, 305-8604, JAPAN

Tel: +81-29-838-8202 / Fax: +81-29-838-8202

E-mail: isigo@affrc.go.jp

Cooperated by: National Institute of Fruit Tree Science, National Agriculture and Food Research Organization, Center for Environmental Science in Saitama

## [Abstract]

Key Words: Rice, Fruit, Vegetable, Optimum transplanting date, Suitable areas, Uncertainty

Shifting transplanting date is considered to be one of the effective adaptation measures to avoid impact of high temperature on rice yield and quality. This study aimed to reveal the regional characteristics in effectiveness of this under the projected climate scenarios by using the rice growth and yield projection model. The result shows that, under the condition of current cultivation system, the proportion of the products having quality degradation risk may increase along with the temperature increase while the total production may not decrease. Meanwhile, it may be possible to avoid the increase of the quality degradation risk while the total production was maintained, by selecting optimum transplanting date considering both yield and quality. However, large decrease in yield was found in some area.

Ranges of shift in areas suitable for the four fruit tree cultivation were estimated by using new GCMs (CMIP5). Persistence rate of suitable area for apple and satsuma mandarin which denotes if the land stays suitable for many years, was 70-80% in the middle of 21st century regardless of RCP. The difference depending on RCP widely varies by the end of the century, and the persistence rate for satsuma mandarin represents 70% under RCP2.6 whereas 0% under RCP8.5. The persistence rate represents 50-60% for apple and 70-80% for Japanese pear in the end of the century. Suitable area for Citrus tankan, only covers approximately 1% of Japan's total land area now, but it seemingly increases substantially in the future (the end of 21st century, RCP8.5:12-34%).

The impacts of global warming on vegetables and rice quality were assessed, considering uncertainty in assessment. To achieve the goal, we developed new statistical models with parameter uncertainties. Using the models, we showed that global warming will have significant damages to most vegetables and will increase the incidence of chalky
rice kernels. As for chalky rice kernels, adaptive options like changes in planting date and rice variety have large potential to reduce the impact of global warming.

A new model for estimating paddy rice areas damaged by typhoons was developed. It was shown that the model had a high ability to estimate damage areas due to typhoons. Using the model, we also showed that heading stage is the most vulnerable to typhoons.
D-0801 非意図的な随伴侵入生物の生態リスク評価と対策に関する研究

（３）外来の淡水無脊椎動物の生態リスク評価

三重大学大学院生物资源学研究科 木村妙子

<研究協力者> アルゼンチン ラプラタ自然博物館 Gustavo Darrigran

韓国 国立インハ大学 Jae-Sang Hong

中国 上海水産大学 高健

独立行政法人農業環境技術研究所 生物多様性研究領域 伊藤健二

三重大学大学院 常清秀

滋賀県立大学 浦部美佐子

平成20～22年度累計予算額 8,200 千円（うち、22年度予算額 2,700 千円）予算額は、間接経費を含む。

[要旨]淡水貝類のカワヒバリガイは、輸入シジミに付着して侵入し、1990年頃国内に定着したと考えられている。岩やコンクリートなどの固い基盤に集団で付着する性質から、生態系にも経済的にも大きな影響を与えることが懸念されている。一方、タイワンシジミは食用として輸入され、1985年頃から国内に定着したと考えられ、カワヒバリガイ移入の原因種でもある。海外では大量発生による利水施設の閉塞などの甚大な経済的被害を与える有害種とみなされている。本研究は外来淡水貝類カワヒバリガイとタイワンシジミの国内における分布を定量的に明らかにし、サブテーマ1の遺伝的解析研究と共にその移入経路と拡大過程を明らかにすることが目的である。また、ダム湖などにおけるカワヒバリガイの効果的なモニタリング方法を開発することも目的とした。

カワヒバリガイについては、本種が確認されている琵琶湖や木曽三川などの関東以西の各水域では分布拡大傾向が見られたのに対し、日本海側や九州北部には未だ侵入していないことが示された。また、初期に定着した琵琶湖における分布拡大過程を明らかにし、特に高密度水域と餌となる藻類との関連を示した。さらに海外からの移入経路を明らかにするために移入元と考えられる韓国、中国および台湾で分布調査を行った。また、魚病被害を引き起こすカワヒバリガイの腹口虫類の寄生状況に関する広域的な実態調査も行い、淀川水系で高い寄生率があることを明らかにした。

カワヒバリガイのモニタリング方法の開発のために付着装置を用いた野外付着実験を行い、モデル選択による分析を行った。その結果、ロープを使ったトラップの有効性が示された。

タイワンシジミは琵琶湖では全域的に分布が確認され、特に南湖では高密度分布が見られた。また、琵琶湖固有種であり水産重要種でもあるセタシジミと分布が重複することが明らかになり、競合や交雑の懸念が表面化した。

[キーワード]カワヒバリガイ、タイワンシジミ、淡水貝類、特定外来生物、モニタリング
### 1. はじめに

淡水性の無脊椎動物の多くは、現在国内の淡水域で急速に分布を広げている。しかし、その実態把握は遅れており、具体的対策は何もとられていない。特に国内の貝類漁獲の減産により、食用目的の貝類の輸入が増加しており、付着する貝類の移入定着が進行しつつある。

カワヒバリガイは、アジア原産の付着性二枚貝であり、土砂や食用の貝類に付着して日本に持ち込まれたものと考えられる。本種は1980年代後半に木曽三川や淀川水系、琵琶湖に移入定着し（木村、1994；中井、2001） $ ^{1)} $ $ ^{2)} $ 、2000年以降、それより東の矢作川、天竜川で分布が確認された（内田ほか、2007） $ ^{3)} $ 。2005年には群馬県の大塩湖で大量の発生が確認されたのがきっかけとなり、関東地方の霞ヶ浦や利根川水系にも広く分布していることがわかった $ ^{4)} $ 。本種は在来生物に対する生態影響のみならず、利水施設に対して物理的障害も招いている。また本種は魚病被害をもたらす寄生虫の媒介者でもある $ ^{5)} $ 。ちなみに同様な生態的特徴を持つカワホトトギスガイ（ゼブラガイ）は、アメリカ五大湖にバラスト水によって侵入した後、爆発的に増殖してアメリカ国内で年間6億ドルにも上る経済被害をもたらしているとされる。カワヒバリガイについてもこのまま放置すれば、同等もしくはそれ以上の被害が生じる恐れもあり、早急な対策が求められる。2005年に本種は環境省の特定外来生物に指定されている。

またカワヒバリガイと同じくアジア原産のタイワンシジミは、もともと食用目的で国内に輸入されたものが、人間活動に付随して分布拡大した。海外ではカワホトトギスガイに並ぶ侵略的外来種とされ、大量に発生し利水施設に対して物理的障害をもたらしている。日本国内では1987年に野外での生息が確認され、現在は北海道を除く全都府県に分布が広がっている。本種は上記カワヒバリガイの随伴侵入にも荷担している。日本国内には在来の近縁種であるマシジミやセタシジミが生息しており、タイワンシジミの分布拡大は在来固有種の生息地の圧迫に加えて浸透交雑による遺伝的固有性の破壊も懸念される。淡水外来貝類は微小な幼生期を持ち、一度侵入するとその根絶はきわめて困難である。本種は環境省の要注意外来生物に指定されている。

カワヒバリガイは移入当初の1990年代には木曽三川、琵琶湖淀川水系を中心に分布調査が行われたが $ ^{2} $ 、それ以降、継続的な広域調査は行われていない。また、タイワンシジミに関しては分布拡大が予想されながら、ほとんど実態がつかめていない。これらの種の分布現状や詳しい生態を把握し、拡大予測や適した分布環境を明らかにすることは防除対策を確立するためには必要不可欠であり、社会的な要求も多く、環境施策上重要な課題である。

## 2 ．研究目的

本サブテーマでは、外来淡水貝類カワヒバリガイとタイワンシジミの国内における分布の現状を明らかにし、サブテーマ1の遺伝的解析研究と共にその移入経路と拡大過程を明らかにすることが目的である。また、ダム湖などにおけるカワヒバリガイの効果的なモニタリング方法を開発することも目的とした。

カワヒバリガイの分布の現状を明らかにするために、本種が確認されている琵琶湖や木曽三川などの関東以西の水域とこれまでに分布が確認されていない日本海側と九州北部で分布調査を行った。さらに海外からの移入経路を明らかにするために移入元と考えられる韓国、中国および台湾で分布調査を行った。また、魚病被害を引き起こすカワヒバリガイの腹口虫類の寄生状況に関する広域的な実態調査も行った。
カワヒバリガイのモニタリング方法の開発のために付着装置を用いた野外付着実験を行い、最適な付着装置の分析を行った。

タイワンシジミについては特に琵琶湖の分布の現状を明らかにし、琵琶湖固有種であり水産重要種でもあるセタシジミへの影響評価を行った。

### 3. 研究方法

## （1） 国内におけるカワヒバリガイの分布調査

2008年から2009年まで、日本国内でカワヒバリガイの分布が確認されている水域と、その分布が予想されている水域において、カワヒバリガイの分布の実態調査を行った。調査は時間努力量あたりの定量調査を行い、同時にこれら以外の絶滅危惧種を含む貝類に関しても生息状況を確認した。調査地は、静岡県の都田川、天竜川（10地点）、愛知県の矢作川、豊川、庄内川（6地点）、岐阜県の木曽三川（30地点）、福井県の三方五湖（12地点）、滋賀県の琵琶湖（53地点）、滋賀県、大阪府、京都府、奈良県の淀川水系とその周辺水系（30地点）、福岡県の筑後川、遠賀川水系（10地点）、茨城県の利根川（2地点）の合計129地点である。カワヒバリガイ試料は実体顕微鏡下で寄生虫の有無を観察した。調査地点にはカワヒバリガイの付着可能な岩や転石、護岸、ロープなどがある場所を選んだ。調査方法は伊藤（2007） $ ^{6)} $ の方法に従い、時間あたりの努力量による定量調査を行い、一人10分あたりに換算した。琵琶湖の多景島、沖の白石、竹生島ではスクーバ潜水による分布調査を行った。

採集したカワヒバリガイは現地で99.5%アルコールにて固定後、実験室に持ち帰り計数した。琵琶湖において、採集個体数が多かった2009年6月の7地点の試料については、殻長を測定した。また、カワヒバリガイと同所的に分布していた絶滅危惧種を含む淡水貝類の定性的な調査も行った。

## （２）カワヒバリガイのモニタリング手法の開発

2009年度はカワヒバリガイの分布モニタリング方法の開発のために、付着装置を用いた野外実験を行った。作成した付着装置は、付着板を差し込んだ2個の筒とそれを結びつけるロープとロープをほぐした付着器を組み合わせて作成した（図1）。付着板には、それに巻くロープ、捕食者の侵入を防ぐための網を組み合わせ、4種類作製した（図2）。装置は産卵期の2009年の7月に長良川河口堰と琵琶湖の滋賀県水産試験場、北山田漁港の3地点に12個ずつ、計36個設置し、約5ヶ月浸漬した後、同年12月に回収を行った（図3）。浸漬期間中は月に一度装置の点検・観察を行った。その際に浮遊幼生の定量調査も合わせて行った。12月に回収した付着装置は場所ごとに付着生物を採取し、その中からカワヒバリガイを目視により選別した。その後、殻長と個体数を計数、記録した。付着板上の付着生物については被度を計測した。実験の最初と最後に各調査地のカワヒバリガイの野外個体群について、分布調査と同じ方法で定量採集を行い、殻長と個体数を計測した。
図１　付着装置の全体図

図２４種類の付着板の組み合わせ

図 3 付着装置の設置方法
## （３）琵琶湖におけるタイワンシジミの分布調査

調査はセタシジミ漁期半ばの2010年12月に行った。貝曳網による漁業はセタシジミの産卵期にあたる5月から7月まで禁止されており、調査期を8月以降に設定した。さらに，琵琶湖では夏季に水草繁茂のピークを迎えるため，水草が調査の支障になるおそれがある。水草は10月から11月に枯れはじめるため，水草の量がより減少する12月に調査を行った。

2008年から2009年の琵琶湖全域53地点のカワヒバリガイ分布調査において、10地点でタイワンシジミの分布が確認されたため、それを参考にして、湖岸の調査地点設定を行った。調査地点は北湖で5地点，南湖で1地点設定した（図4）。

図4 琵琶湖岸のタイワンシジミの調査地点と分布 (円の大きさが個体数密度を示す)

調査は手網を用いて，2名の調査員が水深約1mをそれぞれ50m曳網し，1地点につき2試料を採集した。得られた試料は，現地にて10mmメッシュと5mmメッシュを重ねてふるい，10mmメッシュに残った大粒の礫を除去し，貝を抽出した。

水深別調査は，2010年12月に貝曳網漁船を使って行った。2008年から2009年に行われた木村らの外来二枚貝類調査において，セタシジミ漁場に近い沿岸域でタイワンシジミが見つかっていることから，主要な漁場の1つである北湖東岸のSt.3において，トランセクトを2本設定した。トランセクト1本につき6水深，すなわち水深2.5m，3.5m，5m，7.5m，10m，15mに調査地点を設け，タイワンシジミやその他の貝類，水草類の分布状況を調査した。調査は滋賀県で一般的な貝曳網漁船を使い，幅145cm，歯長15cm，目合1cmの貝曳網を船の両舷から1個ずつ同時に低速で2分間曳網し，1網を1試料とした。網の投下地点及び引揚地点をGPSで記録し，曳網距離を換算した。

採集した試料はDNA解析の可能性を考慮し，冷凍保存した。沿岸調査および水深別調査で持ち帰った試料は，2mmメッシュでふるった後，貝類の種同定とそれぞれの個体数計数，試料毎に湿重量
の測定を行った。タイワンシジミとセタシジミは殻長および殻幅、色彩などの形態的な違いから識別を行った（図5）。

図5 タイワンシジミ（左）とセタシジミ（右）

## （4） 海外における分布調査

2009年6月、8月、2011年1月にはカワヒバリガイの移入経路の特定のために、韓国と中国、台湾でカワヒバリガイの分布調査を行った。

調査で採集されたカワヒバリガイとシジミ類試料は、サブテーマ1の共同研究者の侵入ルート解明のためのDNA分析試料として使用された。

## （５）有効な防除手法の検討

化学的防除のための薬剤に関する情報を既存の付着生物防除剤をターゲットして収集した。また、カワヒバリガイの分散率に不確実性がある中で被害を効果的に低減させるために、物理的な除去と化学的防除を組み合わせた防除手法の空間的努力配分を求める理論的枠組みを構築した。

### 4 \. 結果·考察

## （１）国内におけるカワヒバリガイの分布調査

1）カワヒバリガイの国内における分布状況と腹口吸虫寄生状態

2008 年度の 129 地点の分布調査において、琵琶湖、木曽三川、淀川水系、天竜川および矢作川の、利根川でカワヒバリガイの分布が確認されたが、日本海側や九州北部の調査地点では分布が確認されなかった。一方、これらの調査でタイワンシジミやカネツケンジミなどの外来シジミ類は調査された全ての県内で確認され、広く分布していることが明らかになった。また、淀川水系の 6 地点でカワヒバリガイ体腔内に腹口吸虫のスポロシスト幼生の寄生が確認された（図 6）。

図6 カワヒバリガイ体腔内のスポロシスト幼生
## 2 ）琵琶湖でのカワヒバリガイの分布状況

琵琶湖53地点における調査で全域的な分布状況が明らかになった（図7）。その結果、調査地点の約半分の28地点でカワヒバリガイが確認された。調査では主に護岸、転石や廃棄物の下面やロープ表面に本種の付着が確認された。

生息密度は特に北湖東岸の漁港および湖北部付属湖の余呉湖では高く、10分間に50個体以上採集された。最も高密度の北山田漁港、余呉湖ではそれぞれ188個体、116個体が採集された。それに対して、北湖北部と北湖西岸の生息地点では、密度はいずれも10個体以下だった。沖島では19個体採集されたが、竹生島、沖の白石、多景島の3島では2個体か1個体の低密度だった。これらの3島ではそれぞれ水深26m、5m、20mまで潜水調査を行い、竹生島や多景島では水深6〜7m、沖の白石では水深2〜3mで生息が確認された。

図7 琵琶湖におけるカワヒバリガイの定量調査結果

## 3 ）琵琶湖・淀川水系におけるカワヒバリガイの分布拡大の変遷と分布要因

琵琶湖・淀川水系における本種の分布の時間的な変遷を図8に示す。今回行われた琵琶湖の全域調査は、前回の調査から10年以上が経過している。琵琶湖の北湖および南湖の湖岸周辺の分布は前調査と類似した傾向を示している。これまでほとんど分布が確認されていなかった北湖西岸は、今回の調査でも出現頻度が低く、生息密度が低かった。また、それ以外の水域の湖岸での出現頻度は高く、生息密度の多い地点もあり、現在もカワヒバリガイは安定した定着状況であることが