Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
## (2) 製品のリスク評価に関するケーススタディの実施

大阪大学 大学院工学研究科 環境・エネルギー工学専攻 教授 東海明宏

大阪大学 大学院工学研究科 · 特任研究員 中澤 暦(平成 22～24 年度)

平成22～24年度累計予算額：22,868千円（うち，平成24年度予算額：2,368千円）

予算額は，間接経費を含む.

## [要旨]

本サブテーマでは，化学物質の暴露による個別のエンドポイント（発がん影響，非発がん影響）を等価換算するリスク評価（個人DALY値推計）を行い，化学物質暴露由来個人DALY値と温室効果ガス排出量の関係を総計値，対策前後の差，対策の効率性指標の3種類で比較する，リスクトレードオフ解析手法を構築した．同手法への適用対象として，自動車のサプライチェインを通じて発生する多様の環境負荷に対する自動車産業の対策のうち，物質の代替（DecaBDEからEBPBPへの代替），製品の代替（ガソリン駆動普通車のハイブリッド車・電気自動車への代替），燃料の代替（ガソリンのETBE 7%代替，同E10代替），燃料（製品含む）の代替（ガソリン駆動普通車のディーゼル駆動普通車への代替）を取り上げた．なお，評価対象として，化学物質代替に関するリスクトレードオフに関しては，スクリーニングレポートを作成の上抽出した．リスクトレードオフ解析の結果，トレードオフ構造を定量化して比較する知的情報基盤を整備した．これにより，物質の代替という事象のみを取り挙げてリスクトレードオフを検討すると，かなり低い健康リスクのレベルでの比較をすることに帰着され，自動車産業がこれまでに行った対策，計画中の対策の評価の一断面のみの評価に限定されていることを明らかにした．

## [キーワード]

化学物質リスク，温暖化リスク，リスクトレードオフ，障害調整生存年（DALY），自動車産業の環境政策

### 1. はじめに

リスク評価に基づいた化学物質管理が推進される一方で，新たな課題として，①詳細なリスク評価が可能な物質数は限定的であり，今後リスク評価が必要となってくる物質に対しては，データの不確実性を前提とした評価手法が必要であること，②対策の対象となった「目標リスク」とその陰で発生する「対抗リスク」について，対策の導入に伴う両者の変容状況を前もって評価し，そのことを今後のリスク管
理の際の参考情報として活用する新しい方法が必要となっていること，が挙げられる.

そこで本サブテーマでは、後者に該当するリスクトレードオフの解析手法の開発に力点を当て、自動車産業が過去に実施した対策、過去に実施を検討した対策、将来実施する（あるいは実施することを検討している）対策を対象として、そのケーススタディを行った。

### 2. 研究開発目的

サブテーマ2では，自動車産業に係る3つの異種な対策（物質代替，製品代替，燃料代替）に関してリスク評価シートを作成するとともに，これら3種類のリスク管理対策について，リスクトレードオフの明確化に焦点をあてた解析を行い，解析事例ベースとして整理することを目的とした.

トレードオフを評価する2指標としては，化学物質暴露に由来するヒト健康リスク，温室効果ガス排出に由来するヒト健康リスクを取り上げ，これらをともに障害調整生存年（DALY: Disability-Adjusted Life-Years）に等価換算して比較した．解析事例の対象としては，物質代替より1つ，製品代替より1つ，燃料代替より3つ，計5対策を取り上げた．

物質代替として，臭素系難燃剤のデカブロモジフェニルエーテル（DecaBDE）とその代替物質の一候補であるエチレンビスペンタブロモフェニル（EBPBP）をとりあげた．DecaBDEは，臭素系ダイオキシン発生の懸念のために産業協会または規制当局が段階的禁止を求めた物質である．国内需要量をみると，DecaBDEの需要量の減少を補うようにEBPBPの需要量が増加に転じている動向がみられ，また，両物質は，分子構造に占める臭素原子数が等しく，化学量論的にほぼ等価な難燃効果を有していると考えられる．以上により，DecaBDEの代替物質としてEBPBPを選択した．

製品（車種）代替として，自家用乗用車について，ハイブリッド車と電気自動車を対象とした次世代自動車の普及拡大計画による $ CO_{2} $ 排出量の削減に向けた取り組みと，車体重量減少を目的としたプラスチックの使用増加による酸化防止剤（BHT：2,6-ジ-tert-ブチル-p-クレゾール）由来のヒト健康リスクとのリスクトレードオフ分析を行った。

燃料代替として，ガソリン駆動の普通車・貨物車の燃料に，バイオ燃料を添加する対策をとりあげ，その温室効果ガス排出削減効果と，排ガス由来のヒト健康リスクとのリスクトレードオフ分析を行った．バイオ燃料としては，将来，ガソリンにETBE（ethyl tert-butyl ether）が7％添加されるケース，バイオエタノールが10％添加されるケース（E10が普及されるケース）をそれぞれ取り上げた．

燃料代替（製品代替も含む）として，1990年以降落ち込んだディーゼル普通車を，燃費改良が欧州と同様に進んだ条件下で，再度普及させる対策を取り上げた．ディーゼル普通車の大幅な普及は，ガソリン車側の技術開発の成果としてハイブリッド車の普及等が進んだ結果，2005年の対策「クリーンディーゼル乗用車の普及・将来見通しに関する検討会報告書（経済産業省）」策定後も見られなかったが，リスクトレードオフを議論する上での一対策として取り上げた．

### 3. 研究開発方法

## (1) スクリーニングレポートの作成

1) リスク評価レポート

a. 对象物質

DecaBDE・PBDE，プラスチック代替物（EBPBP），燃料代替（ETBE），酸化防止剤（BHT）を対象とした。
### b. レポートの項目

DecaBDE・PBDE は，既存の解析結果を踏まえ今後データの蓄積が求められるであろう生物濃縮に関する環境中での実測値を収集整理した．プラスチック代替物（EBPBP），燃料代替（ETBE），酸化防止剤（BHT）規制・自主的管理に関する最新動向，および，暴露（シナリオ），有害性に関し，知見をまとめた．また，リスクの推算値の変化の過程と，そういった変化が諸外国でも見られているかについて事実（あるいは知見）を整理した．

### c. 調查方法

### i. DecaBDEとPBDE

文献検索による調査を行った。

科学技術情報検索サイトSCIRUS（科学技術分野検索データベース）において、次に示す、キーワードを含む2006年から2011年8月1日（検索実施日）までに発表された情報を検索した。SCIRUSは広く科学分野の情報を対象とした検索エンジンで、Elsevier社のデータベース、PubMedのデータベース等をカバーしたデータベース検索に加え、広くWeb上の情報を検索の対象としている。

検索した文献の中からDecaBDE, OctaBDE, PentaBDE, PBDEsのモニタリング情報を含む文献を精査し, 一覧表にまとめた.

キーワードの一覧は以下の通りである。

①文献の本文全体に以下のいずれかの語を含む。

decabromodiphenylether, DecaBDE, Deca-BDE, BDE209, BDE-209,

octabromodiphenylether, OctaBDE, Octa-BDE, BDE197, BDE-197, BDE203, BDE-203, BDE196, BDE-196, BDE205, BDE-205,

pentabromodiphenylether, PentaBDE, Penta-BDE, BDE100, BDE-100, BDE119, BDE-119, BDE99, BDE-99, BDE85, BDE-85, BDE126, BDE-126

②文献のキーワードに以下のいずれかの語（またはその派生語）を含む。

mammal, whale, seal, beluga, porpoise, dolphin, dugon, sea lions, pinniped, bird, avian, gull, penguin, falco, cormorant, shag, eagle, eider, guillemot, starling, osprey, shellfish, mytilus, mussel,

milk, human, adult, children, women, men, cohort

また，「詳細リスク評価書シリーズ23 デカブロモジフェニルエーテル」（2009）に記載の情報に基づいて，愛媛大学の臭素系難燃剤の研究プロジェクトおよびVECAP(Voluntary Emissions Control Action Programm)のDecaMonitorについて情報収集した．得られた情報を元に，DecaBDE, OctaBDE, PentaBDE, PBDEsのモニタリング情報をまとめた．

### ii. プラスチック代替物（EBPBP），燃料代替（ETBE），酸化防止剤（BHT）

政府の規制動向について，有償の法規制情報データベースAriel WebInsight $ ^{1)} $ および（独）製品評価技術基盤機構（NITE）データベースCHRIP2 $ ^{2)} $ において対象物質をCAS番号検索して対象国における規制情
## 2 ) リスクトレードオフに関する定性的な知見の整理

報を得た. Ariel WebInsight は化学物質に関する調査対象国を含む世界の法規制を網羅する検索データベースであり，化学物質，医薬品，食品，農薬等，化学物質に関する法規制をカバーしている.

また，上記の検索による情報収集に加えて，情報が少なかった国の動向確認のために，表(2)-1に示す各国当局のホームページで対象物質を物質名およびCAS番号検索して規制に関する情報を得た（2013年1月末現在）．また，リスク評価に必要な情報を2006年以降に発行された文献より収集した．

表 (2)-1 調査した政府機関およびURL

国	機関	URL
カナダ	環境省 (Environment Canada)	http://www.ec.gc.ca/default.asp?lang=En&n=FD9B0E51-1
ヘルスカナダ (Health Canada)	http://www.hc-sc.gc.ca/
イギリス	環境庁 (Environment Agency: EA)	http://www.environment-agency.gov.uk
フランス	環境エネルギー管理庁ADEME (Agence de l'Environnement et de la Maîtrise de l'Energie)	http://www2.ademe.fr/servlet/getDoc?id=11433&m=3&cid=96
オランダ	厚生省-Ministerie van Volksgezondheid, Welzijn en Sport (VWS)	http://www.rijksoverheid.nl/
国立公衆衛生環境研究所 RIVM	http://www.rivm.nl/en/
デンマーク	環境省環境保護局 (Miljoestyrelsen)	http://www.mst.dk/Virksomhed_og_myndighed/Kemikalier/regulering_og_regler/Links+til+lovgivning/
ノルウェー	気候・汚染庁 (Klif : Climate and Pollution Agency)	http://www.klif.no/no/english/english/
スウェーデン	KEMI (National Chemicals Inspectorate)	http://www.kemi.se/en/
フィンランド	安全化学庁 (Finnish Safety and Chemicals Agency, TUKES)	http://www.tukes.fi/en/

暴露，有害性等に関して，文献検索および各国のレポートをインターネットで検索し情報収集した.

リスク・リスクトレードオフに関する定性的知見を整理した．知見の収集範囲はインターネットおよび書籍を用い，網羅的に調査を実施した．

## (2) 評価枠組み設定

本サブテーマで取り上げる解析対象を表(2)-2に示す．リスク評価は，これまで個別の物質に注目して評価されてきたが，物質は独立して使用されるわけではなく多くの製品に用いられるため，一物質という観点のみならず，派生して発生するリスクを含めた包括的なリスク評価が必要となる．そのため，本サブテーマでは，自動車産業が過去に実施した（可能性の高い）対策である「DecaBDEのEBPBP代替」，将来実施する（あるいは実施を検討している）対策である「ガソリン普通車のハイブリッド車/電気自動車代替」，「ガソリンのETBE7%代替」，「ガソリンのE10代替」，過去に検討した対策である「ガソリン普通車のディーゼル普通車代替」を事例解析の対象とした．
表 (2)-2 各対策のリスクトレードオフ解析の枠組み

対策の種類	評価の枠組みと評価モデル	危害因子	エンドポイント	不確実性解析
物質代替	·DecaBDEのEBPBP代替(2006→2009年)·実施	化学物質	多重経路暴露·サブスタンスフロー解析·多媒体環境動態モデル	DecaBDE, EBPBP	経口暴露による非発がん影響
温室効果ガス排出	難燃剤の国内需要	二酸化炭素(CO2)	熱ストレス,自然災害,マラリア,下痢,栄養不足による健康影響
車種代替	·ガソリン普通車のハイブリッド車/電気普通車代替(2010→2030年)·計画	化学物質	2010から2030年までの車種別普及割合のシナリオ設定,車種別自動車重量推定·コーホート型保有台数推定モデル	酸化防止剤(2,6-ジ-tert-ブチル-p-クレゾール:BHT)	車内経口暴露による非発がん影響
温室効果ガス排出	普通自動車のライフサイクル由来の排出:製造,石油精製,維持管理,固定費,走行	二酸化炭素(CO2)	熱ストレス,自然災害,マラリア,下痢,栄養不足による健康影響
燃料代替	ガソリンのETBE7%代替(2010年,燃費置換)·計画	化学物質	全車種の排ガス中に含まれる化学物質の大気排出·AIST-ADMER	アセトアルデヒド,1,3-ブタジエン,ベンゼン,ホルムアルデヒド	大気経由の吸入暴露による発がん影響
温室効果ガス排出	全車種からの燃料消費に伴う排出	二酸化炭素(CO2),メタン(CH4),一酸化二薬素(N2O)	熱ストレス,自然災害,マラリア,下痢,栄養不足による健康影響
燃料代替	ガソリンのE10代替(2010年,燃料置換)·計画	化学物質	同上
温室効果ガス排出
燃料代替	ガソリン普通車のディーゼル普通車代替(2010年,燃料置換/車種置換)·計画	化学物質	全車種からの排ガスに含まれる化学物質の大気排出·AIST-ADMER	浮遊粒子状物質(SPM)中の元素状炭素(EC)	大気経由の吸入暴露による発がん影響
温室効果ガス排出	全車種からの燃料消費に伴う排出	二酸化炭素(CO2)	熱ストレス,自然災害,マラリア,下痢,栄養不足による健康影響
## (3) リスク評価シートの作成

リスクトレードオフ解析に必要となるデータをリスク評価シートとしてまとめた．代替の関係にある物質・燃料・車種が横並びに比較できるように包括的にかつ一貫性をもつよう整理した．リスク評価シートの項目として，①背景，②リスクレベルと不確実性因子，③リスクトレードオフ解析の算出式をとりまとめ，さらに，②リスクレベルと不確実性因子には，化学物質由来のヒト健康リスクでは，②-1有害性データ，②-2暴露データ，②-3それぞれの数値に寄与する不確実性因子または代用値，温室効果ガス由来のリスクでは，②-4被害評価にかかるデータ，②-5CO₂排出にかかるデータ，さらに最後に，②-6科学的知見の充足度として，リスクトレードオフ解析において必要となるデータの知見の不足の程度を示した．

## (4) 物質代替のリスク評価

## 1 ) 評価対象とする対策の解析条件設定と評価の手順

国内需要量をみると，DecaBDEの需要量の減少を補うようにEBBPの需要量が増加に転じている動向がみられ，また，両物質は，分子構造に占める臭素原子数が等しく，化学量論的にほぼ等価な難燃効果を有していると考えられる．以上により，DecaBDEの代替物質としてEBBPを選択し，2006年から2009年にかけた需要動向を踏まえた物質代替によるリスクトレードオフ解析を行った．

物質代替のリスク評価の手順については，図(2)-1に要約した.

図 (2)-1 物質代替のリスク評価の手順
## 2 ) 難燃剤の暴露評価手法

### a.環境排出量の推定

難燃剤 DecaBDEとEBPBP の全ライフサイクルからの環境排出量を推定した．難燃剤のライフステージは，①難燃剤の製造，②難燃剤の加工・使用，③難燃剤を含む最終製品の使用，④リサイクル，⑤下水処理，⑥廃棄物処理処分を考慮に入れた（図(2)-2）.

①難燃剤の製造段階における環境排出量は各年次の国内生産量の報告値に，環境媒体ごとの排出係数を乗じて推定した．それ以外のライフステージでは，化学工業日報社の調査による1986年から2010年までの難燃剤の国内需要量の報告値（環境省2012） $ ^{3)} $ からサブスタンスフロー分析を行い，各ライフステージにおける各年次の取扱量，または，最終製品中ストック量を算定した後，それぞれに排出係数，または，排出速度係数をかけあわせて，各年次における環境媒体ごとライフステージごとの環境排出量を推定した（式(2-1)，式(2-2)）．用途は樹脂用途と繊維用途とした．表(2)-3に1986年から2010年までのDecaBDEとEBPBPの国内需要量の報告値を，また，表(2)-4には，環境排出量の推定に用いたデータ，および，パラメータを示す．

図 (2)-2 DecaBDEとEBBPのライフサイクル

$$ 環境排出量 _{i: ライフステージ ( 最終製品の使用を除く )}^{j: 環境媒体 }= 排出係数 _{i}^{j}\times 取扱量 _{i} $$

$$ 環境排出量 _{i: 最終製品の使用 }^{j: 環境媒体 }= 排出移動係数 _{i}^{j}\times 最終製品中ストック量 _{i} $$
表 (2)-3 1986年から2010年までのDecaBDEとEBPBPの国内需要量の報告値 (t year $ ^{-1} $ )

DecaBDE	EBPBP	DecaBDE	EBPBP
1986	3000	—	1999	3800	5000
1987	4000	—	2000	2800	5000
1988	5000	—	2001	2500	4500
1989	6000	—	2002	2200	5000
1990	10000	—	2003	2200	5000
1991	9800	—	2004	2000	5000
1992	6300	—	2005	1800	5000
1993	5800	1000	2006	1700	6000
1994	5500	1600	2007	1700	6000
1995	4900	2600	2008	1600	5500
1996	4200	3000	2009	1300	6000
1997	4450	4600	2010	1100	7000
1998	4000	4600	—	—	—

表 (2)-4 DecaBDEとEBBPの環境排出量推定に用いたパラメータ

排出(速度) 係数大気	排出(速度) 係数水域	排出(速度) 係数土壤	出典
製造段階	0	3.25×10-4	0	PRTR届出データ(2003～2004年度)
使用段階(樹脂用途)	1.32×10-5	4.17×10-6	1.33×10-7	PRTR届出データ(繊維工業以外, 2003～2004年度)
使用段階(繊維用途)	2.13×10-6	1.66×10-3	0	PRTR届出データ(繊維工業, 2003～2004年度)
最終製品の使用段階 (樹脂用途)	7.33×10-7	-	-	中西ら(2008)4)採用値
最終製品の使用段階 (繊維用途)	7.33×10-7	5.00×10-7	5.00×10-7	中西ら(2008)4)採用値
リサイクル段階	1.32×10-5	-	-	使用段階(樹脂用途)の値
下水処理段階	0	3.80×10-2	-	中西ら(2008)4)採用値
焼却段階	9.40×10-6	-	3.80×10-2	RDFの焼却工程の値. 中西ら(2008)4)採用値
埋立段階	7.33×10-7	2.29×10-7	-	大気:最終製品の使用段階の値 水域:中西ら(2008)4)採用値

### b.環境中濃度および屋内環境中濃度の推定

環境中濃度は，大気，水域，土壌，底質の4つのコンパートメントからなる多媒体環境動態モデルを用いて推定した（中西ら $ ^{4} $ ）。この多媒体環境動態モデルは，各環境媒体に排出された物質の環境媒体内でのガス態，粒子態，溶存態としての分配と分解，環境媒体間での移行，沈着，揮発，拡散という物質の環境動態を表し，媒体ごとに物質収支をとることで環境中濃度を予測するモデルである。本サブテーマでは，定常状態を仮定し，大気，水域，土壌，底質の濃度を推定した。環境中濃度の推定に用いたパラメータは，中西ら $ ^{4} $ により設定された数値を用いた。

### c. 暴露濃度の推定

中西ら (2008) $ ^{4)} $ を参考にして，暴露媒体は，屋外大気，屋内・車内大気，屋内・車内ダスト，牧草・葉菜，根菜，畜肉，乳製品，魚，飲料水を考慮した.
屋外大気中濃度は，多媒体環境動態モデルによる大気中の化学物質濃度の値とした.

屋内環境中濃度は，完全混合，かつ，定常状態を仮定し，屋内気中濃度 $ C_{indoor} $ は式(2-3)，車内気中濃度 $ C_{incar} $ は式(2-4)を用いて推定した．また，屋内・車内ダスト濃度は，式(2-5)，(2-6)を用いて推定した．屋内，もしくは，車内環境中濃度の推定に用いたパラメータを表(2)-5に示す．

$$ C_{indoor}=\frac{J_{E}\times A_{p}}{\lambda\times V_{indoor}} $$

$$ C_{incar}=\frac{J_{E}\times A_{pcar}}{\lambda\times V_{incar}} $$

$$ C_{indoor_{-}dust}=\frac{f_{ap}\times C_{indoor}}{TSP} $$

$$ C_{incar_{-}dust}=\frac{f_{ap}\times C_{incar}}{TSP} $$

表 (2)-5 屋内濃度および車内濃度の推定に用いたパラメータ

パラメータ	単位	DecaBDE	EBPBP
値	根拠	値	根拠
JE	樹脂からの放出速度	g/m²/hr	7.32×10-8	実測値からの推定.	7.32×10-8	DecaBDEの値.
Ap	屋内に使用されている樹脂の表面積	m²	-	=屋内ストック量[kg]/難燃剤添加率(0.2)/難燃剤含有樹脂の密度(1000[kg/m³])/樹脂の厚さ(5.0×10-3[m]).	-	DecaBDEと同様に推定.
Apcar	車内に使用されている樹脂の表面積	m²	-	=車内ストック量[kg]/難燃剤添加率(0.175)/難燃剤含有樹脂の密度(1000[kg/m³])/樹脂の厚さ(5.0×10-3[m]).	-	DecaBDEと同様に推定.
λ	単位時間当たりの換気回数	1/hour	0.5	1991～1996年に調査されたN=61のデータから算出.	0.5	DecaBDEの推定に用いた値.
Vindoor	日本の屋内体積の合計	m³	2.0×1010	中西ら(2008)4)による推定値.	2.0×1010	DecaBDEの推定に用いた値.
Vincar	日本の車内体積の合計	m³	2.48×108	1台当たりの車内体積(3.99[m³/台])×国内保有台数(6.24×107[台])	2.48×108	DecaBDEの推定に用いた値.
fap	浮遊粒子への吸着率	-	0.9992	中西ら(2008)4)による推定値.	1.000	中西ら(2008)4)による推定値.
TSP	ハウスダスト濃度	μg/m³	30	中西ら(2008)4)による採用値.	30	DecaBDEの推定に用いた値.

## 3 ) 難燃剤の需要動向を踏まえた温室効果ガス排出量の推計手法

2006年および2009年における難燃剤の国内需要量の報告値 (環境省 2012) $ ^{3)} $ に，MiLCA バージョン 1.1 $ ^{5)} $ により推定された，DecaBDE 1 kg の製造あたりに排出されるCO $ _{2} $ 排出量1.367 kg-CO $ _{2} $ /kg-DecaBDEを乗ずることで，CO $ _{2} $ 排出量を算出した.
## (5) 製品（車種）代替のリスク評価

## 1 ) 評価対象とする対策の解析条件設定と評価の手順

製品（車種）代替のリスク評価の手順については，図(2)-3に要約した.

自家用乗用車を対象として, 従来車 (ガソリン車) から次世代自動車 (ハイブリッド車と電気自動車) への普及拡大計画による CO₂ 排出によるリスクと, 車体重量減少を目的としたプラスチックの使用増加による酸化防止剤 (BHT:2,6-ジ-tert-ブチル-p-クレゾール) 由来のヒト健康影響リスクとのリスクトレードオフ解析を行った.

普及拡大計画は，経済産業省が設置した次世代自動車戦略研究会の「次世代自動車戦略2010 $ ^{6} $ 」での標準ケースを参考にして，標準導入シナリオ，消極的導入シナリオ，および，積極的導入シナリオを設定した．対象年次は2010から2030年まで，普及はガソリン車に代わりハイブリッド車と電気自動車の普及が全国で展開されるとした．車種構成別普及台数は，コーホート型保有台数推定モデルを構築し，同モデルをベースとして化学物質暴露量，温室効果ガス排出量を推計した．

また，製品（車種）代替における化学物質由来のヒト健康リスクの危害因子として酸化防止剤BHTを選択した．ハイブリッド車や電気自動車は蓄電池などの装備のために車体重量が増加するため，燃費改善に向けて車体重量の軽量化としてプラスチックの使用が増加していることが報告されている（表(2)-6）．自動車原材料中プラスチックではポリプロピレンの使用比率が高く，酸化防止剤が使用されている．BHTは，OECDの高生産量物質（HPV(High Production Volume Chemical)）に分類されており，自動車室内から検出された報告がある．したがって，ここでは，BHTを車種代替における化学物質由来のヒト健康リスクとして評価した．普通自動車の重量を従来車1,200kg/台，ハイブリッド車1,310kg/台，電気

図 (2)-3 製品（車種）代替のリスク評価の手順
自動車1,520kg/台とし，自動車の重量増加が車室内でのプラスチック消費量の増加に比例すると仮定して，日本全国の自動車ストックの容積の総和をワンボックスとみなした場合での空間場の濃度を推計し，1台あたりの体積での車室内濃度に換算して，暴露量を推計した．温室効果ガスの排出量は，普通自動車のライフサイクル（製造，石油精製，維持管理，固定費，走行）での排出を勘定対象とした．

表 (2)-6 車内ポリプロピレン含有率の推移

年	ポリプロピレン含有率	年	ポリプロピレン含有率	年	ポリプロピレン含有率	年	ポリプロピレン含有率	年	ポリプロピレン含有率
1980	0.011	1990	0.023	2000	0.036	2010	0.048	2020	0.061
1981	0.012	1991	0.024	2001	0.037	2011	0.049	2021	0.062
1982	0.013	1992	0.026	2002	0.038	2012	0.051	2022	0.063
1983	0.014	1993	0.027	2003	0.039	2013	0.052	2023	0.064
1984	0.016	1994	0.028	2004	0.041	2014	0.053	2024	0.066
1985	0.017	1995	0.029	2005	0.042	2015	0.054	2025	0.067
1986	0.018	1996	0.031	2006	0.043	2016	0.056	2026	0.068
1987	0.019	1997	0.032	2007	0.044	2017	0.057	2027	0.069
1988	0.021	1998	0.033	2008	0.046	2018	0.058	2028	0.071
1989	0.022	1999	0.034	2009	0.047	2019	0.059	2029	0.072

(安田武夫：「自動車用の樹脂材料について」を参考に直線近似して推定)

## 2 ) 車種ごとの保有台数の推定

車種ごとの保有台数の推定は，車齢別のコーホート型保有台数推定モデルを用いた.

2000年から2009年までの販売台数の推移は，日本自動車工業会の報告値を用いた．さらに，2030年までの車の保有台数を求めるために，国立社会保障・人口問題研究所による全国の世帯数の将来推計の結果を用いた．市場に存在する自動車の車齢は0歳～29歳とし，2009年までの実測値と2030年までの予測値を含む世帯数の経年変化の推移を2次の多項式に近似し，その近似曲線を使って，2030年までの保有台数を推定した．

また，車種別普及割合は，次世代自動車戦略研究会(2010) $ ^{6)} $ による乗用車車種別普及見通し，普及目標を参考にし，表(2)-7に示す3つのシナリオを作成した.

表 (2)-7 次世代自動車普及シナリオ

2010年	2020年	2030年
消極的導入シナリオ	従来車	88%	75%	65%
ハイブリッド車	12%	15%	20%
電気自動車	0%	10%	15%
標準導入シナリオ	従来車	88%	65%	50%
ハイブリッド車	12%	20%	30%
電気自動車	0%	15%	20%
積極的導入シナリオ	従来車	88%	50%	30%
ハイブリッド車	12%	30%	40%
電気自動車	0%	20%	30%

## 3 ) 酸化防止剤の暴露評価手法

車齢$p$車種$i$ごとの車内濃度を$t$年の自動車重量$W_{i}$ $(t,p)$から推定した．式(2-9)を用いて，車齢$p$車種$i$の
車内表面積 $ A_{pcar,i}(t,p) $ を算出し，式(2-7)，(2-8)を用いて，車内気中濃度とダスト濃度を推定した．さらに，t年における車齢pごとの保有台数を用いて，濃度の加重平均値をとり，t年の車内濃度を推定した．用いたパラメータを表(2)-8に示す．

$$ C_{incar,i}(t,p)=\frac{J_{E}\times A_{pcar,i}(t,p)}{\lambda\times V_{incar}} $$

$$ C_{incar-dust,i}(t,p)=\frac{f_{ap}\times C_{incar,i}(t,p)}{TSP} $$

$$ A_{pcar,i}(t,p)=\frac{W_{i}(t,p)\times\omega(t,p)}{\rho\times\psi} $$

ここで，i:ガソリン車，ハイブリッド車，電気自動車.
表 (2)-8 車内濃度の推定に用いたパラメータ

パラメータ	単位	ガソリン自動車	ハイブリッド自動車	電気自動車
値	根拠	値	根拠	値	根拠
JE	樹脂からの放出速度	g/m²/hr	2.52×10-6	DecaBDEの値とTPP(リン酸トリフェニル)の値を使い分子量補正	2.52×10-6	ガソリン車の採用値	2.52×10-6	ガソリン車の採用値
Apcar	車内に使用されている樹脂の表面積	m²	20.8	式(2-3)により推定. 2009年の車齢1年の数値	22.7	式3により推定. 2009年の車齢1年の数値	26.4	式(2-3)により推定. 2009年の車齢1年の数値
Wi(t,p)	自動車重量	kg	1,200	2009年の値(カローラ). 2009年の値を基準に,重量推移らt年0歳の値を線形近似	1,310	2009年の値(プリウス) 2009年の値を基準に,重量推移(表2)からt年0歳の値を線形近似	1,520	2009年の値(リーフ) 2009年の値を基準に,重量推移らt年0歳の値を線形近似
ω(t,p)	t年車齢pのポリプロピレン含有率	-	表(2)-6	1973から2010年の普通車におけるポリプロピレンの含有率の報告値(安田2006)7を用いて,線形近似	表(2)-6	ガソリン車の採用値	表(2)-6	ガソリン車の採用値
ρ	ポリプロピレンの密度	kg/m³	900	内藤・横手(1999)8	900	ガソリン車の採用値	900	ガソリン車の採用値
ψ	ポリプロピレンの厚さ	m	0.003	仮定	0.003	ガソリン車の採用値	0.003	ガソリン車の採用値
λ	単位時間当たりの換気回数	1/hour	3	NITE(2007)9	3	ガソリン車の採用値	3	ガソリン車の採用値
Vincar	日本の車内体積の合計	m³	3.43	プリウスの値	3.43	ガソリン車の採用値	3.43	ガソリン車の採用値
fap	浮遊粒子への吸着率	-	2.53×10-4	分子量により推定	2.53×10-4	ガソリン車の採用値	2.53×10-4	ガソリン車の採用値
TSP	ハウスダスト濃度	μg/m³	30	中西ら(2008)4'による採用値	30	ガソリン車の採用値	30	ガソリン車の採用値

## 4 ) 自家用乗用車の全ライフサイクルにおける温室効果ガス排出量の推計手法

ライフサイクルアセスメントの考え方に基づき，製造から廃棄に至る自動車の全ライフサイクルから排出される温室効果ガスの排出量を推計した．自動車のライフステージについては，Maclean and Lave (2003) $ ^{10} $ に依拠し，製造，石油精製，走行，維持管理，固定費とした．廃棄は，それ以外のライフステージと比較して，温室効果ガス排出量の影響が小さく，評価の枠組みに含まれていない．

各ライフステージにおける温室効果ガス排出量は、車種ごとの販売台数または保有台数に、自家用乗
用車の全ライフサイクルにおける1台あたりの温室効果ガス排出量を掛け合わすことで算出した。ここで，1台あたりの温室効果ガス排出量はMaclean and Lave (2003) $ ^{10)} $ による全ライフサイクルにおける温室効果ガス排出量を用いた（表（2)-9）。

表 (2)-9 1台あたり温室効果ガス排出量 (kg-CO_{2}eq/vehicle)

製造	石油精製(WTT)	走行(TTW)	維持管理	固定費
10,000	9,000	73,087	4,500	2,500

出典：Maclean and Lave (2003) $ ^{10)} $

## (6) 燃料代替のリスク評価

## 1 ) 評価対象とする対策の解析条件設定と評価の手順

ガソリン，軽油で走行する全車種（普通車，バス，小型貨物車，普通貨物車）が消費する自動車燃料を対象とした。バイオ燃料によるガソリンの代替については，ガソリンで駆動する全車種のガソリン消費がそれぞれETBE 7%（ETBEのガソリンへの7%添加），E10（バイオエタノールのガソリンへの10%添加）へ全国規模で代替される設定で評価した。また，ガソリン普通車のディーゼル普通車代替については，クリーンディーゼル乗用車の普及・将来見通しに関する検討会（2005） $ ^{11} $ を参考に，ガソリン普通車とディーゼル普通車の構成比を，現状の98%：2%に対し，80%：20%に変化することを対策実施効果と設定した。評価は2010年を対象として実施し，2010年の燃焼消費構成あるいは普通自動車構成が上記条件で置換される設定で解析を行った。燃料代替のリスク評価の手順については，図(2)-4に要約した。

図 (2)-4 燃料代替のリスク評価の手順
## 2 ) 自動車排ガスに由来する化学物質暴露量の推計手法

大気中濃度推計には，産業技術総合研究所（2008） $ ^{12)} $ が開発した暴露・リスク評価大気拡散モデル（AIST-ADMER ver. 2.5.0，以下ADMER）を用いた．5×5km $ ^{2} $ グリッドで自動車排ガス由来の化学物質濃度を推計し，市区町村単位，都道府県単位での昼間人口で加重平均した年平均大気中濃度を推計した．

ADMERの設定条件としては，ガソリン，ディーゼル駆動の乗用車，バス，小型貨物車，普通貨物車の2005年走行データを使用し，気象データはAMeDAS及び日射量と放射収支量(舘野)データ（2010年1～12月）使用した．排出時間帯の割合は，自動車NOx・PM法の対策地域を含む都道府県の時間帯別交通量の割合 $ ^{13)} $ より，0-4時：2%，4-8時：13%，8-12時：28%，12-16時：27%，16-20時：25%，20-24時：5%とした．

リスク評価に用いる暴露濃度 $ EC_{i,j}[\mu\ g/m^{3}] $ は, ADMERより推計された年平均大気中濃度 $ C_{i,j}[\mu\ g/m^{3}] $ に, 外気・室内濃度比と室外・室内滞在時間比により算定された暴露係数0.8[-] $ ^{14)} $ を乗じて推計する（式(2-10)）.

$$ \begin{aligned}&\mathbf{E}\mathbf{C}_{i,j}=\mathbf{C}_{i,j}\times\mathbf{0}.8\qquad(2-10)\\& ここで ,\ i：物質 ,\ j：メッシュ．\\ \end{aligned} $$

対象とする物質は，バイオ燃料添加に伴い排出に変化がみられる物質より選定し，バイオ燃料によるETBE 7%，E10代替については炭化水素（HC）系物質であるアセトアルデヒド，1,3-ブタジエン，ベンゼン，ホルムアルデヒドの4物質を，ガソリン普通車のディーゼル普通車代替については浮遊粒子状物質（SPM）を対象とした．排出量の推計手法を下記に示す．

### a.HC系物質の排出原単位

ホットスタート。コールドスタートに由来する排出を対象とした。

ホットスタートでの排出 $ HSE_{i,j}[mg] $ は，のPRTR届出外推計資料（2010年度データ） $ ^{13)} $ の手順に従い排ガス排出原単位を用いて式(2-11)より推計した.

$$ HSE_{i,j}=\boldsymbol{\Sigma}_{k}(EI_{k}\times COR_{k}\times CR_{i,k}\times R_{i})\times RUN_{j,k} $$

ここで， $ EI_{k} $ ：HC系物質排出原単位 $$ mg/台·km $$ $ ^{13)} $

$ COR_{k} $ ：触媒の劣化補正 $ ^{[-]} $ $ ^{13)} $

$ CR_{i,k} $ : HC 中の物質構成比 [-] $ ^{13)} $

$ R_{i} $ : バイオ燃料添加による化学物質排出の増減率 [-] （表 (2)-10）

$ RUN_{i,k} $ ：走行量 [台·km]（ADMER内脑）

i: 物質, j: メッシュ, k: 車種

なお， $ EI_{k} $ については，走行速度区分別年間走行割合（自動車NOx・PM法の対策地域を含む都道府県の非混雑時の値） $ ^{13)} $ で走行速度ごとの原単位を加重平均した値を用いた.

コールドスタートでの排出 $ CSE_{i,j}[mg] $ は，同資料より得られる都道府県別排出量を，各メッシュの車種ごとで除し，大気中濃度を推計した（式(2-12)）.
$$ CSE_{i,j}=TE_{i,k}\times R_{i}\times\frac{RUN_{j,k}}{\sum RUN_{j,k}} $$

ここで， $ TE_{i,k} $ ：都道府県ごとのHC系物質排出量 [mg/年] $ ^{13)} $

$$ R_{i}: バイオ燃料添加による化学物質排出の増減率 [-]\ ( 表 \ (2)-10) $$

$$ RUN_{j,k}: 走行量 [ 台 \cdot km]\text{(ADMER 内臟 )}\quad(ADMER 内臟 ) $$

$$ \sum RUN_{j,k}: 都道府県 ごとの走行量 [ 台 \cdot km]\ (ADMER 内臟 ) $$

バイオ燃料添加による化学物質排出の増減率については, 表 (2)-10の値を用いた.

表 (2)-10 バイオ燃料添加による化学物質排出の増減率 $ R_{i} $ [-]

アセトアルデヒド	1,3-ブタジエン	ベンゼン	ホルムアルデヒド	引用
ETBE 7%	1.27	0.72	0.72	0.68	交通安全研究所 (2006) $ ^{15)} $
E10	2.08	1.16	1.15	1.05	Graham et al. (2008) $ ^{16)} $

### b.SPMの排出原単位

ADMERに入力するSPMの排出原単位については，国土技術総合研究所（2012） $ ^{17)} $ より環境アセスメントに活用される原単位を採用し，2005～2008年式の値を用いた（表（2)-11）．ここで，原単位は走行速度別の値で得られるが，本研究では，走行速度区分別年間走行割合（自動車NOx・PM法の対策地域を含む都道府県の非混雑時の値） $ ^{13)} $ をより引用し，走行速度ごとの原単位を加重平均した値を用いた．また，自動車の平均使用年数9.5年 $ ^{18)} $ とした車齢分布推計を踏まえ，推計対象年に対し5年前の年次式の排ガス排出原単位を採用することとした．

本サブテーマでは，SPMについては含有ECでリスク評価した．選定理由としては，SPMの発がんリスク評価にあたり米国環境保護庁（EPA）・カリフォルニアEPAがECのユニットリスクを採用していること $ ^{14)} $ ，SPM中の含有物としてECは自動車排ガスの寄与が大きいため自動車排ガス排出量の変動に応じて測定値の変化が確認できること $ ^{19)} $ ，を論拠とした．SPM中のEC含有率を0.70[-]として本研究ではリスク評価した（これは，石油産業活性化センター（2010） $ ^{20)} $ のPM成分分析に基づき山本ら（2008） $ ^{21)} $ が作成したディーゼル排ガス粒子に対するEC濃度比；大型車：0.675[-]，乗用車：0.697[-]を参考に設定した）．また，ADMERによる推計値を測定値と比較するにあたり，本研究では日本の環境庁（現在の環境省）の1997年のSPMモニタリング値に基づく大気中EC濃度値（換算値） $ ^{14)} $ と比較することとした．そこで，普通車に占めるディーゼル車の割合が90% $ ^{11)} $ の条件下で，表（2)-11に示す1992年式のSPM排出原単位 $ ^{22)} $ での推計も合わせて行った．
ブラジルのエタノールを輸入し日本でETBEとして利用する条件下で推計。E10で使用したバイオエタノールの温室効果ガス排出原単位に，ETBEの1MJ製造時における温室効果ガス排出量を加算。

表 (2)-11 SPMの排出原単位

2010年濃度推計
2005-2008年式	1997年濃度推計
1992年式
ガソリン	乗用車	0.351	0.933	mg/台·km
バス	10.210	10.080	mg/台·km
小型貨物車	0.852	1.680
普通貨物車	4.084	4.032
ディーゼル	乗用車	7.025	123.935	mg/台·km
バス	14.900	614.840	mg/台·km
小型貨物車	11.511	242.142
普通貨物車	17.880	737.808

3) 自動車走行時の燃料消費に由来する温室効果ガス排出量の推計手法

自動車燃料消費量調査年報 $ ^{23)} $ より全国での自動車走行量,ガソリン・軽油消費量の2010年度データを,日本自動車研究所（2006） $ ^{24)} $ よりガソリン・軽油の発熱量,CO $ _{2} $ 排出係数を引用し,自動車駆動に係る全国規模での温室効果ガス排出量を推計した.

ガソリンのETBE 7%・E10代替については，ガソリンで駆動する全車種のガソリン消費がそれぞれETBE 7%（ETBEのガソリンへの7%添加），E10（バイオエタノールのガソリンへの10%添加）へ全国規模で代替される設定で評価した.代替する場合の各燃料の温室効果ガス排出係数は表(2)-12の通り設定した。

ガソリン普通車のディーゼル普通車代替については，普通車（同年報での普通車，小型車，乗用車，軽自動車に該当）に占めるガソリン駆動普通車，ディーゼル駆動普通車の走行量の割合を20%：80%に変更し，燃料（車種）代替による温室効果ガス排出量の推計を行った．ここで，ガソリン普通車の燃費は，1990年以降もディーゼル普通車の技術改良・販売を継続できた欧州の水準に日本も今後到達可能であるという前提条件のもと，走行・実績値4.339 MJ/km²³から，15%削減し3.387 MJ/kmで試算した．ここで，1kmの走行に要する軽油消費量の削減率15%は，日本自動車研究所（2006）²⁴の試算値19.3%，クリーンディーゼル乗用車の普及・将来見通しに関する検討会（2005）¹¹の試算値11.8%を参考に設定した．

表 (2)-12 燃料の温室効果ガス排出係数

ガソリン	ETBE 7%	E10
低位発熱量(LHV)	32.9 a	32.4 a	32.1 a	MJ/L
温室効果ガス排出係数	70.6 a	68.6 b, c, i	67.9 c, ii	g-CO₂eq/MJ

a 日本自動車研究所（2006） $ ^{24} $ ，b トヨタ自動車株式会社・みずほ情報総研株式会社（2008） $ ^{25} $ ，

$ ^{c} $ バイオ燃料導入に係る持続可能性基準等に関する検討会（2010） $ ^{26)} $
## (7) ヒト健康リスクの等価換算手法

## 1 ) 化学物質暴露由来のヒト健康リスク

化学物質の暴露に由来するヒト健康リスクは，発がん・非発がん影響ともにDALY（障害調整生存年，Disability-Adjusted Life-Years）に等価換算する．DALYとは，WHOによって開発された指標で，疾病により死亡して損失した年数YLL（years of life lost，損失生存年数）と障害を持ったまま生存することによる損失年数YLD（years lived with disability，障害生存年数）の和より疾病の重篤度を定量化した指標である．推計手法として，各物質の暴露量より，まずエンドポイントとした疾病の年間発生確率を推計する．そして，年間発生確率に各疾病の重篤度UnitDALY_{l} [year-DALY/件-疾病]を乗じ，個人のDALY値DALY_{i}^{individual} [year-DALY/人/年]を式(2-13)より推計する．

$$ DALY_{i}^{individual}=Probability_{i,l}\times UnitDALY_{l} $$

発がん影響，吸入暴露の場合： $ Probability_{i,l} = UnitRisk_{i,l} \times EC_{i}/T_{life} $

非発がん影響，吸入暴露の場合： $ Probability_{i,l}=DR\_coefficient_{i,l}\times EC_{i} $

非発がん影響，経口暴露の場合： $ Probability_{i,l}=DR\_coefficient_{i,l}\times Intake_{i} $

ここで, $ Probability_{i,l} $ : 化学物質iの暴露による疾病lの年間過剰発生率 [-/年]

UnitRisk $ _{i,l} $ ：ユニットリスク．暴露濃度に対する生涯がん過剰発生率 [per ( $ \mu $ g/m $ ^{3} $ )]

$ DR_{coefficient_{i,l}} $ : 用量反应係数 $ [\mathrm{per}(\mu\mathrm{g}/\mathrm{m}^{3})] $ または $ [\mathrm{per}(\mu\mathrm{g}/\mathrm{kg}-\mathrm{BW}/\mathrm{日})] $

$ EC_{i} $ ：年平均暴露濃度 $ [\mu g/m^{3}] $

Intake: 年平均经口摂取量 $ [\mu g/kg-BW/日] $

$ T_{life} $ : 平均寿命 70 [年]

i: 物質, l: 疾病

Probability $ _{i,l} $ の算定に用いたパラメータを表 (2)-13に，UnitDALY $ _{l} $ の設定値を表 (2)-14に示す．非発がん影響のDR_coefficient $ _{i,l} $ の算定手順については，Crettaz et al. (2002) $ ^{27)} $ ならびにPennington et al. (2002) $ ^{28)} $ に従った．

本サブテーマでは，化学物質由来のヒト健康リスクに分布をもたらす要因として，暴露量の分布を取り上げた．これは，暴露管理がリスク管理に帰着されるとの理由である．物質代替（難燃剤代替）については，大気排出量に最も寄与するパラメータ（焼却段階の大気排出係数）と暴露量に最も寄与するパラメータ（薬菜の1日摂取量）に対して，既存の利用可能な文献にもとづき確率分布を設定し，モンテカルロシミュレーションを行い，暴露量Intake $ _{i} $ の不確実性の分布を推定した．

製品（車種）代替については，車内ダストの1日摂取量に対して確率分布を設定し，モンテカルロシミュレーションを行い，暴露量Intake $ _{i} $ の不確実性の分布を推定した.

燃料代替での自動車排ガス暴露については，昼間人口で加重平均した市町村ごとの大気中濃度より，5％タイル値，平均値，95％タイル値をピックアップし，暴露濃度 $ EC_{i} $ の不確実性の幅を推定した.
表 (2)-13 リスク評価に用いたユニットリスクならびにDR係数の値

DR係数
[per(μg/kg-BW/日)]	エンドポイント	参考	引用
DecaBDE	8.78×10-12	肝臓における血栓症と変性	純度94-97%のDecaBDEの103週間連続経口投与のNOAEL(1120mg/kg/day)	NTP(1986)29)
中西ら(2008)4)
EBPBP	3.25×10-11	肝細胞の空洞化	90日間摂餌投与のNOAEL(1000mg/kg/day)	中西ら(2008)4)
DR係数
[per(μg/m³)]	エンドポイント	参考	引用
BHT	3.93×10-10	肝臓での胆管增生,囊胞・細胞肥大	交尾前13週から雄:14週間,雌:20週間,F1:144週齢まで,混餌投与(二世代発がん試験)のNOAEL(25mg/kg/day)	Olsen et al.(1986)30)
ユニットリスク採用値
[per(μg/m³)]	エンドポイント	参考	引用
アセト
アルデヒド	2.2×10-6	鼻腔がん/喉頭がん	分類:B2(Probable Carcinogenic to humans)	US EPA, IRIS.31)
1,3-ブタジエン	3.0×10-5	白血病	分類:A(Carcinogenic to humans)	US EPA, IRIS.31)
ベンゼン	7.8×10-6	白血病	2.2×10-6～7.8×10-6
分類:A(Carcinogenic to humans)	US EPA, IRIS.31)
ホルム
アルデヒド	1.3×10-5	鼻腔がん	分類:B1(Probable Carcinogenic to humans)	US EPA, IRIS.31)
SPM中元素状
炭素(EC)a	6.0×10-4	肺がん	カリフォルニアEPA
幾何平均値:6.0×10-4
最大値:24.0×10-4
最少値:1.3×10-4
米国EPA
最尤値:3.0～10.0×10-4
最大値:20.0×10-4
最少値:0.3×10-4	岩井・内山(2000)14)

表 (2)-14 リスク評価に用いた疾病の重篤度の値

エンドポイント	疾病の重篤度
[Year-DALY/件]	参考	引用
DecaBDE	肝臓における
血栓症と変性	0.67	Burke et al. (1996)によるヒト
健康影響の分類のカテゴリ
—2(不可逆的影響・寿命短
縮影響の可能性がある.)	Pennington et
al. (2002)28)
EBPBP	肝細胞の空洞化	0.67
HBT	肝臓での胆管增生,
囊胞・細胞肥大	0.67
アセトアルデヒド	鼻腔がん/喉頭がん	8.078	口腔・咽頭がんの値を代用	伊坪・稲葉
(2010)32)
1,3-ブタジエン	白血病	18.992	白血病の値
ベンゼン	白血病	18.992	白血病の値
ホルムアルデヒド	鼻腔がん	8.078	口腔・咽頭がんの値を代用
SPM中元素状炭素(EC)	肺がん	12.587	肺がんの値
参考	がん平均値	9.339	各種がんの平均値