Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
第23表 保険料調定額階級別、年齢階級別、年金収入のある被保険者数

保険料調定額階級	計	65歳
69歳	70歳
74歳	75歳
79歳	80歳
84歳	85歳
89歳	90歳
94歳	95歳
99歳	100歳
100歳
総 数(所得不詳を除く)	15,690,993	119,378	146,636	5,966,083	4,740,196	2,990,382	1,322,929	350,882	54,507
保険料なし	3,842	9	21	1,032	1,194	1,005	451	114	16
～1,000円未満	20,132	94	202	6,428	6,265	4,496	2,022	548	77
1,000円以上～2,000	161	3	－	110	27	15	4	2	－
2,000	～3,000	3,518	21	18	896	943	864	576	33
3,000	～4,000	474,607	3,849	3,520	116,150	133,152	121,286	72,603	20,940
4,000	～5,000	3,141,448	27,254	27,690	799,042	882,333	761,259	472,994	147,720
5,000	～6,000	945,378	9,872	10,139	280,659	278,344	209,427	115,325	35,545
6,000	～7,000	1,170,270	8,540	12,283	462,252	391,397	214,605	64,331	14,429
7,000	～8,000	1,028,329	9,139	14,253	395,355	344,541	191,662	58,155	13,080
8,000	～9,000	162,453	2,170	2,809	62,441	52,993	29,884	9,670	2,120
9,000	～10,000	35,288	438	652	14,820	11,047	6,060	1,865	363
10,000	～15,000	116,041	1,590	2,438	49,968	36,196	18,700	5,838	1,157
15,000	～20,000	69,406	501	713	34,773	19,716	8,484	3,677	1,295
20,000	～25,000	410,689	2,952	4,532	214,028	117,502	45,873	18,228	6,138
25,000	～30,000	199,996	2,133	2,538	100,347	58,798	25,296	8,378	2,124
30,000	～35,000	434,365	3,297	4,763	224,721	125,677	52,059	18,046	4,794
35,000	～40,000	605,030	4,812	7,137	269,549	181,736	94,905	35,951	9,398
40,000	～45,000	1,156,174	5,469	7,286	481,361	361,360	200,652	77,256	19,697
45,000	～50,000	630,897	5,646	6,182	249,577	199,224	114,090	43,350	11,118
50,000	～60,000	508,796	4,308	5,501	240,591	149,141	74,585	26,945	6,636
60,000	～70,000	180,812	2,201	3,219	93,649	48,955	22,525	8,004	1,971
70,000	～80,000	87,289	896	1,032	40,418	28,989	11,660	3,446	758
80,000	～90,000	88,007	691	827	42,547	29,037	10,975	3,214	633
90,000	～100,000	162,977	1,255	1,661	79,664	52,689	20,251	5,975	1,293
100,000	～150,000	1,457,595	10,075	13,214	690,101	454,084	208,376	65,978	13,847
150,000	～200,000	1,186,410	5,628	6,846	434,400	378,664	258,286	86,497	14,582
200,000	～250,000	553,855	2,782	2,953	195,463	152,599	134,352	56,057	8,822
250,000	～300,000	237,918	1,369	1,445	104,983	63,736	44,844	17,803	3,346
300,000	～350,000	138,738	767	852	66,404	38,818	22,075	8,025	1,586
350,000	～400,000	91,716	417	494	43,953	26,026	14,307	5,321	1,071
400,000	～450,000	62,989	280	304	29,637	17,889	10,139	3,886	755
450,000	～500,000	45,010	188	186	20,541	13,055	7,393	2,960	614
500,000	～570,000	45,611	165	191	20,151	13,358	7,921	3,112	637
570,000円	235,246	567	735	100,072	70,711	42,071	16,986	3,582	522

注1）本報告書における年金収入額とは、前年の老齢又は退職を支給事由とする公的年金等の収入金額（公的年金等控除前の額）のことである。

2）本表は、所得不詳の被保険者を除いて集計している。
## 第24表 所得額階級別、

所得額階級	所得総額	損益通算後の総所得金額・山林所得額	総所得金額・
事業所得(農業所得を除く)	農業所得
総 数(所得不詳を除く)	千円13,592,098,694	千円11,836,402,029	千円284,517,733	千円2,908,693
所得なし	-	-	-85,658,738	-32,420,529
～10万円未満	25,831,012	25,764,476	-719,253	-1,436,560
10万円以上～20	～	65,391,787	65,215,028	1,203,429	-649,248
20	～	96,530,211	96,236,695	2,753,230	-248,476
30	～	140,394,061	139,988,570	4,249,056	177,591
40	～	133,316,104	132,778,456	4,809,416	537,325
50	～	165,148,866	164,593,136	5,621,923	718,115
60	～	181,604,153	180,986,498	5,974,113	1,105,740
70	～	213,119,659	212,451,920	6,257,200	1,323,710
80	～	243,177,335	242,384,450	6,485,329	1,344,357
90	～	278,812,875	277,730,588	6,168,242	1,157,613
100	～	324,451,351	323,598,227	5,770,596	1,017,576
110	～	361,340,641	360,348,919	5,827,402	1,142,171
120	～	377,793,655	376,722,855	5,354,377	1,101,283
130	～	400,219,786	399,084,526	5,122,779	1,123,261
140	～	416,927,088	415,604,690	4,938,667	1,029,741
150	～	450,679,249	449,387,339	4,899,511	1,250,572
160	～	450,100,548	448,728,963	4,878,263	1,326,094
170	～	429,605,372	428,105,058	4,670,898	1,350,090
180	～	396,097,551	394,399,242	4,450,143	1,301,615
190	～	354,105,876	352,396,090	4,623,757	1,251,657
200	～	293,851,734	292,165,437	4,378,432	1,164,814
210	～	289,339,714	287,622,367	4,062,733	1,122,620
220	～	230,540,155	228,717,402	3,745,451	997,089
230	～	202,509,134	200,371,363	4,005,331	906,151
240	～	167,630,641	165,750,100	3,912,538	821,123
250	～	151,165,647	149,163,630	3,959,111	761,466
260	～	137,945,567	135,841,566	3,578,880	780,223
270	～	121,404,951	119,271,147	3,553,031	765,013
280	～	117,333,551	114,765,210	3,420,781	713,720
290	～	109,129,122	107,004,952	3,477,643	834,900
300	～	465,903,700	454,041,209	15,316,398	2,870,324
350	～	372,544,803	360,606,242	13,585,420	2,246,955
400	～	299,330,883	286,634,357	12,210,355	1,674,251
450	～	241,007,388	227,059,880	10,971,497	1,384,768
500	～	370,541,025	342,728,616	17,438,378	1,625,076
600	～	295,264,124	266,991,012	14,613,708	779,055
700	～	245,397,615	216,821,407	11,660,622	389,785
800	～	211,096,721	182,807,585	10,441,906	355,972
900	～	187,600,789	159,259,758	9,098,795	62,906
1,000	～	1,500	674,404,528	543,650,044	-408,060
1,500	～	2,903,509,723	1,508,623,019	91,628,634	-443,157

注1）本報告書における所得は、収入から各種所得控除を差し引く等して得られた所得（基礎控除前）であり、「所得なし」は所得額が0の被保険者であって、2）本表は、所得不詳の被保険者を除いて集計している。

3）所得総額は、保険料賦課の対象となる収入額から各種所得控除を差し引く等して得られた所得総額（基礎控除前）である。このため、所得総額と所得種類
## 所得の種類別所得の状況

山林所得額(損益通算される所得)	他の所得と
区分される
所得金額
不動産所得	利子・配当所得	給与所得	雑所得	譲渡・一時所得	山林所得
千円	千円	千円	千円	千円	千円	千円
2,277,429,336	196,343,011	1,848,586,215	7,052,952,811	127,771,017	1,508,497	1,755,696,665
-24,197,860	1,182,651	5,299,050	24,219,230	-85,308	-141,226	-
1,748,799	471,037	1,882,849	24,154,160	185,081	4,385	66,536
3,644,932	977,979	5,831,483	54,508,562	265,874	7,172	176,759
6,105,386	1,146,889	8,953,434	77,753,021	434,866	11,149	293,516
8,582,608	1,344,570	30,689,419	95,044,168	558,727	11,975	405,492
10,049,691	989,540	8,549,157	107,795,336	637,709	12,486	537,648
12,336,912	967,895	18,735,780	126,138,888	806,521	16,782	555,730
14,000,321	970,708	10,183,578	148,053,214	935,996	16,291	617,655
16,080,380	1,004,782	12,502,558	175,134,851	907,131	6,096	667,739
16,577,657	980,691	10,710,144	206,040,733	951,999	27,129	792,885
17,849,407	990,633	12,814,600	238,449,453	1,028,882	21,703	1,082,288
18,976,802	1,040,056	24,467,547	271,931,226	1,088,783	23,747	853,124
19,417,748	1,067,329	14,967,311	317,701,020	955,924	23,345	991,722
20,161,472	1,170,615	16,028,692	332,567,014	1,111,369	19,843	1,070,800
20,486,330	1,176,617	15,554,990	355,170,540	1,168,801	30,340	1,135,259
20,946,478	1,192,938	13,716,586	373,280,255	1,158,441	25,028	1,322,397
21,740,843	1,292,841	28,691,842	391,081,572	1,126,454	28,470	1,291,910
22,111,463	1,367,372	15,880,334	402,708,740	1,177,872	26,327	1,371,585
22,495,605	1,440,764	17,475,609	380,054,848	1,357,754	23,137	1,500,314
23,063,197	1,603,086	15,269,051	348,173,996	1,320,367	19,866	1,698,308
23,616,251	1,650,858	21,714,701	298,982,935	1,338,751	16,603	1,709,787
23,760,039	1,710,808	16,077,780	244,532,921	1,288,234	24,854	1,686,296
23,802,157	1,643,299	15,130,315	241,207,588	1,423,327	24,705	1,717,346
24,801,527	1,706,435	15,595,574	181,242,193	1,356,565	31,424	1,822,752
24,056,639	1,841,874	23,357,995	145,589,526	1,355,731	17,292	2,137,771
23,758,927	1,781,771	14,484,210	120,387,211	1,392,238	19,634	1,880,541
23,482,586	1,781,740	14,709,753	103,831,695	1,324,054	27,817	2,002,017
23,742,341	1,674,367	14,182,602	91,241,955	1,332,295	20,574	2,104,001
23,092,330	1,597,558	13,262,536	76,389,019	1,353,078	17,921	2,133,804
22,851,140	1,491,921	16,540,596	69,125,261	1,313,743	8,856	2,568,341
22,731,988	1,423,337	13,552,920	64,354,593	1,328,249	9,861	2,124,170
108,963,092	6,746,172	68,153,687	248,628,398	6,334,056	60,033	11,862,492
103,108,668	5,976,031	60,706,644	172,379,519	5,692,578	65,440	11,938,560
95,661,290	4,977,108	58,471,074	111,247,479	5,113,226	62,122	12,696,526
89,021,374	4,626,754	45,522,891	73,362,699	4,452,671	51,382	13,947,508
149,591,725	6,965,298	76,473,025	86,982,999	7,313,392	57,065	27,812,408
126,248,811	5,599,147	64,564,455	52,245,469	6,017,032	52,623	28,273,112
106,103,475	4,861,731	55,428,613	35,923,841	4,818,162	40,775	28,576,208
89,884,928	4,337,159	49,213,232	26,392,840	4,362,847	32,756	28,289,136
77,495,564	3,645,177	47,678,554	19,381,370	3,899,643	69,831	28,341,031
255,381,240	12,002,896	182,259,275	55,356,576	12,863,229	153,251	130,754,484
544,095,073	95,922,577	673,301,766	84,205,896	35,004,672	429,638	1,394,886,704

必ずしも収入額がないということではないことに留意が必要である。

ごとの単純合計は一致しない。
## 第25表 年齡階級別、

年齢階級	年金收入のある者数	年金收入総額	(再掲)均等割
全体	2割軽減
年金收入のある者数	年金收入総額	年金收入のある者数	年金收入総額
計(所得不詳除く)	15,690,993	千円	千円	千円
20,948,015,541	9,791,951	9,677,150,423	1,343,710	2,140,551,213
65歳～69歳	119,378	124,032,564	83,990	69,093,264	8,875	12,397,400
70歳～74歳	146,636	178,099,314	105,385	103,354,971	13,790	20,964,588
75歳～79歳	5,966,083	8,505,099,808	3,489,054	3,771,333,550	658,999	983,627,828
80歳～84歳	4,740,196	6,496,755,983	2,996,093	3,155,142,942	432,284	745,185,776
85歳～89歳	2,990,382	3,894,244,853	1,901,068	1,741,871,791	165,169	285,978,933
90歳～94歳	1,322,929	1,415,284,773	910,654	653,545,247	49,770	74,905,374
95歳～99歳	350,882	294,288,754	262,967	158,448,569	12,443	15,186,342
100歳～	54,507	40,209,493	42,740	24,360,089	2,380	2,304,971

注1）本報告書における年金収入額とは、前年の老齢又は退職を支給事由とする公的年金等の収入金額（公的年金等控除前の額）のことである。

2）本表は、所得不詳の被保険者を除いて集計している。
## 年金収入の状況

軽減被保険者	(再掲)所得割軽減被保険者
5割軽減	8.5割軽減	9割軽減
年金収入のある者数	年金収入総額	年金収入のある者数	年金収入総額	年金収入のある者数	年金収入総額	年金収入のある者数	年金収入総額
1,334,106	千円	2,795,526	3,033,041,628	4,318,609	2,656,747,415	1,637,023	2,614,315,559
11,983	15,098,469	24,548	26,487,465	38,584	15,109,930	18,940	28,314,603
17,409	24,018,157	35,712	39,632,500	38,474	18,739,726	25,551	42,518,994
632,945	853,070,339	1,099,169	1,198,639,847	1,097,941	735,995,536	774,159	1,238,563,648
421,413	613,173,968	931,219	1,008,610,396	1,211,177	788,172,802	493,686	796,175,992
175,929	252,970,480	511,064	553,552,316	1,048,906	649,370,063	232,348	368,623,262
57,196	71,472,116	153,933	165,063,772	649,755	342,103,984	74,479	113,330,343
14,445	14,554,590	34,202	35,789,761	201,877	92,917,876	15,577	23,336,306
2,786	2,452,048	5,679	5,265,571	31,895	14,337,498	2,283	3,452,412
## 第26表 所得額階級別、

所得額階級	年金收入のある者数	年金收入総額	(再掲)均等割
全体	2割軽減
年金收入のある者数	年金收入総額	年金收入のある者数	年金收入総額
総 数(所得不詳を除く)	15,690,993	千円	9,791,951	千円	1,343,710	千円	2,140,551,213
所得なし～10万円未満	8,120,395	5,567,461,369	6,516,982	4,478,993,641	440,284	328,543,189
10万円以上～20	～	532,503	604,945,083	455,308	519,461,392	28,316	32,983,713
20	～	429,929	522,420,115	366,786	450,639,190	20,763	25,631,862
30	～	380,839	485,407,789	318,265	414,146,417	16,984	21,930,267
40	～	395,227	493,086,208	311,834	407,525,493	16,945	20,776,677
50	～	291,690	422,719,913	246,176	363,100,625	10,982	15,559,589
60	～	294,292	440,571,075	243,742	375,054,267	11,291	15,033,033
70	～	275,145	449,634,055	232,632	387,798,766	32,060	30,062,220
80	～	279,980	484,554,205	237,916	421,417,723	100,780	167,807,246
90	～	282,667	522,991,548	226,653	446,747,329	146,253	289,951,336
100	～	290,267	566,164,627	177,005	365,324,012	97,256	198,051,971
110	～	304,742	614,942,880	99,523	210,418,759	87,559	188,429,233
120	～	311,550	674,662,877	103,145	232,217,422	100,379	228,211,215
130	～	299,773	676,393,833	101,231	238,342,970	98,765	234,876,181
140	～	294,310	693,995,959	97,090	242,584,901	95,185	239,897,190
150	～	285,818	703,337,583	39,526	100,656,106	38,079	98,556,240
160	～	288,347	720,918,675	2,634	3,652,007	482	1,114,752
170	～	271,271	716,470,248	1,569	2,749,544	396	1,001,548
180	～	244,116	661,418,354	1,495	2,416,465	321	794,926
190	～	212,935	593,236,933	1,109	1,895,514	254	667,327
200	～	180,092	503,902,770	1,036	1,356,331	78	165,339
210	～	142,273	405,740,961	701	944,463	41	78,861
220	～	133,654	394,312,957	562	768,968	29	59,157
230	～	101,566	297,484,719	593	742,320	19	34,787
240	～	84,709	241,480,089	693	743,594	28	51,315
250	～	67,593	197,994,247	356	427,986	20	40,084
260	～	58,530	170,910,513	345	400,526	16	25,666
270	～	51,326	150,139,576	334	376,947	11	14,053
280	～	43,491	126,003,544	281	320,720	15	28,190
290	～	40,363	114,613,452	363	379,356	11	21,965
300	～	36,339	105,717,871	243	269,627	11	19,933
350	～	141,213	407,982,168	1,051	1,086,176	33	42,401
400	～	97,621	281,218,846	727	728,542	22	30,039
450	～	68,755	184,903,509	542	518,846	11	19,682
500	～	49,440	124,301,220	405	364,719	9	11,936
600	～	65,619	151,314,098	591	531,378	9	8,253
700	～	44,043	93,687,529	395	356,979	5	9,104
800	～	31,592	64,795,680	295	250,023	2	1,260
900	～	23,953	47,892,769	209	159,421	1	858
1,000	～	18,942	36,139,197	202	179,089	2	3,563
1,500	～	53,205	101,228,436	558	451,541	2	2,758
1,500	～	70,878	130,918,062	848	650,328	1	2,292

注1）本報告書における年金収入額とは、前年の老齢又は退職を支給事由とする公的年金等の収入金額（公的年金等控除前の額）のことである。

2）本報告書における所得は、収入から各種所得控除を差し引く等して得られた所得（基礎控除前）であり、「所得なし」は所得額が0の被保険者であって、3）本表は、所得不詳の被保険者を除いて集計している。

4）所得の大部分が専従者給与である被保険者においては、負担区分の判定に使用する所得額には専従者給与を含むが、均等割軽減判定の世帯所得には専従者
## 年金収入の状況

軽減被保険者	(再掲)所得割軽減被保険者
5割軽減	8.5割軽減	9割軽減
年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入
総額	年金收入の
ある者数	年金收入の
ある者数	年金收入
総額
1,334,106	千円
1,846,810,167	2,795,526	千円
3,033,041,628	4,318,609	千円
2,656,747,415	1,637,023	千円
2,614,315,559
404,650	314,066,931	1,605,933	1,493,095,473	4,066,115	2,343,288,047	-	-
36,033	42,585,450	318,796	361,360,966	72,163	82,531,264	-	-
26,827	33,098,866	268,454	329,190,511	50,742	62,717,952	-	-
21,252	27,079,456	241,493	314,713,397	38,536	50,423,296	-	-
52,201	48,687,330	209,890	296,551,886	32,798	41,509,599	223,483	295,483,064
84,979	105,171,204	131,572	214,707,779	18,643	27,662,053	273,107	395,121,424
216,915	339,703,503	4,091	3,546,985	11,445	16,770,746	282,907	423,865,008
194,577	350,420,032	1,531	1,672,308	4,464	5,644,206	270,747	444,069,869
132,437	248,127,047	1,644	1,707,249	3,055	3,776,181	276,989	480,858,178
76,955	152,595,573	1,119	1,322,766	2,326	2,877,655	280,392	520,185,681
76,850	163,788,025	1,015	1,237,854	1,884	2,246,162	29,398	54,732,336
8,375	18,024,757	1,939	2,065,575	1,650	1,899,193	-	-
567	1,126,526	902	1,296,588	1,297	1,583,093	-	-
390	773,290	976	1,351,605	1,100	1,341,895	-	-
121	174,412	844	1,336,014	940	1,177,285	-	-
107	157,824	527	969,933	813	972,110	-	-
139	182,772	1,202	1,463,026	811	891,457	-	-
125	193,649	486	873,141	562	681,207	-	-
76	127,032	551	832,901	547	661,605	-	-
66	96,346	318	612,971	471	518,870	-	-
65	95,460	436	586,217	457	509,314	-	-
50	85,639	213	348,985	397	430,978	-	-
41	52,632	178	327,156	314	330,022	-	-
38	44,544	203	307,851	333	355,138	-	-
36	49,277	241	280,516	388	362,486	-	-
23	29,289	75	127,040	238	231,573	-	-
24	31,072	87	137,144	218	206,645	-	-
19	34,078	90	118,693	214	210,123	-	-
14	14,771	52	70,425	200	207,335	-	-
19	23,940	101	110,118	232	223,332	-	-
16	17,942	41	51,670	175	180,082	-	-
45	59,323	214	285,656	759	698,795	-	-
25	33,091	127	159,639	553	505,773	-	-
12	12,203	57	67,093	462	419,869	-	-
11	16,981	36	39,112	349	296,690	-	-
9	10,988	37	43,876	536	468,260	-	-
6	6,462	25	28,137	359	313,276	-	-
4	3,483	11	17,773	278	227,507	-	-
2	2,570	5	5,230	201	150,763	-	-
1	1,759	3	4,226	196	169,542	-	-
2	1,522	8	10,540	546	436,721	-	-
2	3,119	3	5,603	842	639,314	-	-

必ずしも収入額がないということではないことに留意が必要である。

給与を含めないこととなっていることや、元被扶養者は均等割9割軽減となるため、均等割軽減に該当する高所得者が存在する。
第27表 資格証明書等を交付されている被保険者数

全被保険者数	短期被保険者証を交付されている被保険者数	資格証明書を交付されている被保険者数
全 被 保 険 者	16,475,939	37,286	-
(再掲)均等割軽減被保険者	全 体	10,384,837	19,463	-
2 割	1,369,105	3,342	-
5 割	1,367,736	3,757	-
8.5 割	2,844,763	4,779	-
9 割	4,803,233	7,585	-
(再掲)所得割軽減被保険者	1,667,421	5,197	-

第28表 负担区分别、被保険者数

全被保険者	(再掲)均等割軽減被保険者	(再掲)
所得割軽減
被保険者
計	2割軽減	5割軽減	8.5割軽減	9割軽減
総数	16,475,930	10,384,835	1,369,105	1,367,736	2,844,761	4,803,233	1,667,421
低所得Ⅰ	2,983,940	2,959,520	5,710	6,330	6,538	2,940,942	159
低所得Ⅱ	3,684,014	3,476,018	220,413	627,924	2,186,328	441,353	594,134
一般所得	8,725,822	3,924,045	1,142,683	733,054	650,480	1,397,828	1,042,390
現役並み所得者	1,082,154	25,252	299	428	1,415	23,110	30,738

注1）所得の大部分が専従者給与である被保険者においては、負担区分の判定に使用する所得額には専従者給与を含むが、均等割軽減判定の世帯所得には専従者給与を含めないこととなっていることや、元被扶養者は均等割9割軽減となるため、均等割軽減に該当する現役並み所得者が存在する。

2）本表は、負担区分不詳の被保険者を除いて集計している。
平成29年5月18日 印刷

平成29年5月25日 発 行

平 成 28 年 度

後期高齡者医療制度被保險者実態調査報告

印刷·発行 厚生労働省保険局

印刷 大和綜合印刷株式会社
# 【1E-1104】気候変動に配慮したアジア環境先進型流域圏の構築と普及

# (H23～H25；累計予算額 125,732 千円)

沖一雄（東京大学）

### 1. 研究实施体制

（1）洪水・渇水リスクおよび窒素負荷量の評価（茨城大学）

（２）気象条件・品種特性に配慮したイネの広域評価型生育・収量予測モデルの開発（京都大学）

（３）流域における食糧生産ポテンシャルの評価と品種適応地の把握（千葉大学）

（４）流域におけるバイオマスエネルギーの需給予測とCO_{2}削減効果（名古屋大学）

（５）水・食糧・エネルギーに焦点をあてたアジア環境先進型流域圏の提案（東京大学）

## 2 ．研究開発目的

本研究では、開発途上国における理想的な流域圏構築のために、インドネシア共和国パジャジャラン大学およびウダヤナ大学、ラオス人民民主共和国ラオス国立大学、現地関係者らと研究連携拠点を形成し、「水・食糧・エネルギー」をキーワードにサイエンスと実利用の両輪の下に研究・教育を連携して行い、さらに、プロジェクト終了後も継続してここで得られた成果情報が政府関係者や地域関係者に活用されることを目標とした。

図 研究のイメージ

そのために、（1）洪水・渇水リスクおよび窒素負荷量の評価、（2）気象条件・品種特性に配慮したイネの広域評価型生育・収量予測モデルの開発適応地の把握、（3）流域における食糧生産ポテンシャルの評価と品種適応地の把握、（4）流域におけるバイオマスエネルギーの需給予測とCO₂削減効果、（5）水・食糧・エネルギーに焦点をあてたアジア環境先進型流域圏の提案、について実施した。これらの5つの研究課題を行うことにより、以下の達成を目的とした。

①流域レベルでの水資源の偏在性と窒素負荷量変化の定量化、渇水リスクに対する品種多様性の評価結果

②地域レベルでの品種ごとの最適管理法、品種多様性を考慮した気象変動の影響や今後の品種調達戦略の提示

③気温上昇時、干ばつ時の水稻収穫量の評価および将来的に残した方が良い品種や種頻確保が必要な品種の提示

④地域・流域レベルでの持続的食糧生産システムの導入による適応策の提案

⑤現行栽培法と提案した適応策を導入した場合の2025年の食糧生産ポテンシャルの比較

⑥地域・流域レベルでの持続的なバイオマスエネルギー利用戦略の提示

⑦上記の①から⑥よりアジア環境先進型流域圏の提案と研究・教育基盤である環境保全コミュニティの形成と技術移転
### 3. 本研究により得られた主な成果（研究者による記載）

## (1) 科学的意義

分布型の流出モデルと窒素動態モデルを統合し、流域内の水資源および窒素負荷量の時間的・空間的分布を把握可能となった。特に、窒素動態において物理的プロセスを考慮しているため、将来の気候変動および社会経済変化の水質環境への影響評価が可能となった。

広域評価型の水稻生育・収量予測モデルを構築した。本モデルでは圃場間差と品種間差を非常に少ないパラメータで表現するため、衛星観測データとの同期が可能となった。これにより、衛星観測より得られた葉面積指数を用いて、土壌肥汚度などの生産性評価が可能となった。

衛星観測データを用いて、水稲の栽培必要水量を250mメッシュで計算・可視化する手法を提案し、供給水量に対する灌溉水過不足量を面的に把握可能となった。

稲わらを含むセルロース系バイオ燃料について、現状の供給ポテンシャルとその経済効果を推計した。さらに、土地利用モデルを構築し、将来の社会経済条件下におけるバイオ燃料の供給ポテンシャルを推計した。

水・食糧・エネルギーに関連する分野間で有機的に情報を活用することで、東南アジアにおける水質悪化、森林減少といった環境問題への適応策を提案する研究フレームを構築した。この研究フレームは我が国においても適用可能である。また本研究で構築した環境保全コミュニティでは、日本側研究チームと現地の行政機関および研究機関との間で双方向の情報交換を行い、対象流域の特徴に応じたローカルスケールでの適応策の検討が可能となった。

## (2) 環境政策への貢献

＜行政が既に活用した成果＞

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＞

将来気候下のラオス・ナムグム川流域およびインドネシア・チタルム川流域における水資源変動を解析したところ、ナムグム川流域では顕著な変化が見られなかったが、チタルム川流域では洪水・渇水リスクともに増大し、特に、上・中流域においては、渇水リスクの増大が顕著であると予測された。

利用可能な水資源を適切に配分する条件で、将来の気象条件が水稲の生育・収量に与える影響について評価したところ、インドネシア・チタルム川流域およびラオス・ナムグム川流域のいずれにおいても明確な増加/減少のトレンドは検出されなかった。すなわち、当該地域の食糧生産は適切な水配分により気候変動に適応可能であることが明らかとなった。

衛星観測データを用いて栽培必要水量マップを作成し、実際の供給水量と比較したところ、水稻生産量の変動を説明できることを明らかにした。この栽培必要水量マップを準リアルタイムで実装することは、水資源の有効利用と水稻の安定生産に貢献する。

過剰施肥による水質悪化が深刻化しているインドネシア・チタルム川流域の適応策として、低投入型農業シナリオを提案した。その結果、施肥量の半減による減収は約10%であるが、水資源を効率的に利用して3期作を行う、もしくは一作あたりの生産量の多い品種に変更することで適応できること、またその際、流域からの窒素流出量は約30%削減できることが明らかとなった。

インドネシア・チタルム川流域では将来的に都市部での人口増加が見込まれているが、この増分を農村部で受容する場合、水田の生態系サービスである水質浄化機能により、水質の劣化を抑制できることが明らかとなった。

農地開発による森林減少が懸念されるラオス・ナムグム川流域の適応策として、土地生産性向上シナリオを提案した。その結果、農業技術の改良および流域内未利用資源の活用を段階的に導
入することにより、2040年代まで水田の新規開発を抑制できる可能性を示唆した。

### 4. 委員の指摘及び提言概要

水・食糧・エネルギーのバランスを考慮したアジア環境先進型流域圏構築に向けた提案をするとあるが、特定二地域における水質悪化問題と森林減少問題への対応策については提案できたものの、アジア地域共通の人文社会的・自然環境的将来を見据えた大胆な適応策の提案にまで至らなかったことが残念である。窒素負荷量、イネの収穫、食料生産ポテンシャル等のモデルを開発し、それなりの精度を達成した。しかし、検証データが十分でなく、最終的な精度は不明である。

### 5. 評点

総合評点：B
# 關於植物檢疫制度

植物防疫所為防止國外植物有害生物入侵日本，故實施「進口檢查」，也因相同之目的，實施符合出口對象國家植物檢疫條件要求之「出口檢查」。

從國外攜入植物，或從日本攜出植物時，皆需接受植物檢疫。

## 由國外進口植物時之手續（以手提行李攜入植物時）

包含免税店購買之商品以及少量之紀念品，所有植物皆需接受進口檢查，以確認沒有有害生物附著。接受海關檢查前，請先至植物檢疫櫃台接受進口檢查。

入國審查

## 進口植物檢查（植物檢疫櫃台）

請向植物檢疫櫃台之植物防疫官提出出口國植物防疫機關發行之檢查證明書（植物檢疫證書、phytosanitary certificate，亦有標籤形式之證明書）。未接受檢查自行攜入者，可能會依植物防疫法開罰。

需接受進口檢查之植物種類範例：

· 樹苗、球根、種子

· 切花

蔬菜、果實

· 穀類、豆類

· 木材

· 辛香調味料之原料、中藥之原料等

## 禁止進口之項目

· 土壤

带土壤的植物

危害植物的检疫性有害生物

· 稻草及稻穀

此外，部分生產國、出口國、出口地區之果實與蔬菜亦禁止進口（禁止進口品）。

請於「進口條件資料庫」（英文）中確認！

海關檢查

「進口條件資料庫」（英文）
Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries

農林水産省

將蔬菜與水果等植物由日本攜出至國外時，需遵守欲攜入之國家與地區的規定（出口對象國家之檢疫條件）。

依出口對象國家、地區以及植物種類的不同，可能有禁止攜入，或需接受植物防疫所出口檢查之情形。

## 確認出口對象國家之檢疫條件

出口條件速查表（攜帶品）（英文）

上列速查表中未刊載之項目與出口對象國家之檢疫條件，請洽詢植物防疫所，或洽詢出口對象國家之植物檢疫機關與駐日大使館。

## 出口植物檢查

如出口對象國家之檢疫條件為需在日本進行出口檢查，請在進行搭乘手續前，至植物防疫所或設於主要機場的出口檢疫櫃台進行出口檢查。

出口植物檢查以及取得植物檢疫證書皆無需手續費。

設有出口檢疫櫃台之機場

· 新千歲機場 國際客運大樓3樓CIQ展覽室

· 羽田機場 國際線旅客候機樓3樓 靠近「L」登機手續櫃台

· 成田機場 第1旅客候機樓4樓 北翼、第2旅客候機樓3樓 北群接待櫃檯32

- 關西機場 第1候機樓4樓北側 北出發口附近

· 福岡機場 國際線候機樓3樓南側「M」登機手續櫃台對面

可在出國日前或出國當日至植物防疫所接受出口檢查。檢查請事先預約。另外，隨身攜帶的植物如欲攜出，在植物防疫所接受出口檢查所需的時間可能會比較長，前往時請預留充裕時間。

搭乘手續

海關手續

出國審查

出口檢查之洽詢網頁（英文）
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 （2）輸入資材における随伴侵入生物の生態リスク評価

独立行政法人森林総合研究所
森林昆虫研究領域	昆虫多樣性チーム	岡部貴美子
森林微生物研究領域	森林病理研究室	升屋勇人
〈研究協力者〉	森林総合研究所	北海道支所（現九州支所）	小坂肇
森林総合研究所	森林病理研究室	神崎菜摘
森林総合研究所	森林昆虫研究領域	牧野俊一
豊田市矢作川研究所	間野孝裕
名城大学	農学部	山岸健三
愛知県名古屋市	川添和英

平成20～22年度累計予算額：17,500千円（うち、平成22年度予算額：5,500千円）

予算額は、間接経費を含む。

[要旨] 我が国は特定外来生物による生態系、人の生命・身体、農林水産業への影響を抑えるために「外来生物法」という法律を制定している。しかしながら対象生物を目視できるものに限り、既に侵入定着して生態系、人の生命・身体、農林水産業へ被害を及ぼすものとしているため、非意図的に資材や生物に随伴して導入され在来環境への影響が不明な生物に対する対策がとられていなかった。そこで本研究では輸入資材における菌、線虫、ダニ、小型昆虫類などの肉眼で確認できない生物のリスク評価を行うために、インベントリ作成とリスク解明を行った。その結果ホームセンターなどで売られる製材やチップ、乾燥などの処理を経ると検疫対象外となる竹材などは、青変菌や材内に巣を作る昆虫の侵入経路となっていることがわかった。糸状菌の多くは生態系リスクが低いと考えられたが、ニレ類立枯病菌は分布拡大が懸念された。またペットや益虫として輸入される昆虫に寄生する線虫やダニは、在来の寄主に寄主転換（ホストスイッチ）するほか、在来の寄生生物との間で交雑により遺伝的な汚染が起こる可能性が高いと考えられた。またこれらの外来生物の防除法を検討した結果、タイワンタケクマバチとダニは既存の巣に集団で越冬すること、冬季に巣を探しやすいことから、越冬巣の防除効果が高いと考えられた。また野外で定着したセイヨウオオマルハナバチは6月以降に在来線虫によって不姪化される率が高まるため、防除時期の検討が必要であることがわかった。さらに微小な随伴侵入生物のリスク評価手法を開発した。寄生生物の個別の侵入防止は困難であることから、開発されたリスク評価を元に侵入リスク評価を行うことを提言する。本成果に基づき、タイワンタケクマバチが愛知県の特定外来生物となった。外来生物のリスク評価には在来生態系における情報が不可欠であるため、APFISN（アジア太平洋森林侵入生物ネットワーク）に加入し、情報交換を開始した。

[キーワード] 随伴侵入、木材、微生物、ダニ、センチュウ
### 1. はじめに

動植物の輸入に際しては国内の動物・植物検疫法が適用され、港湾では法律に基づく検査及び病害虫防除処理が行われているが、目視できない小型生物が非意図的に導入されていることも事実である。本サブテーマの調査により目視できない小型生物は、検疫対象物ではない輸入品目に随伴して導入されていることがわかってきた。このような小型生物は寄生生物の可能性が高く、在来生態系では問題なかったものが侵入地で突然病原性を示すことがある。我が国のマツ林を壊滅的に破壊したマツノザイセンチュウのように原因が特定される以前に病気が蔓延し、根絶が不可能になることが多い。従って侵入生物対策には侵入を未然に防ぐ予防対策と早期根絶のためのリスク評価が不可欠である。このように小型生物が侵入していることは、現在の検疫システムになんらかの欠点があることによると推測される。このような欠点として、①検疫対象物ではないものに随伴する生物の見逃し、②侵入したと考えられる生物に対して侵入経路等を解明するシステムの欠如、③侵入予測システムの欠如があげられる。輸入木材では、丸太については病原菌の検出は行われず、製材品は検疫対象外であるなど、①の欠点が顕著である。さらに輸出国における木材内の糸状菌の存在確認、種類の記録、その種の日本における生態系リスク評価など、②、③も欠如している。生物資材のうちたとえばセイヨウオオマルハナバチは、先行のリスク評価研究により、逃亡を防ぐため使用法に強い規制がかけられた。しかしマルハナバチには寄生線虫、寄生蜂、ダニなどの寄生者が多く存在しており、セイヨウオオマルハナバチの寄生者が我が国に侵入して定着していることも懸念されるにもかかわらず、①～③に対する対策は取られていない。

これらの侵入微生物の国内における探索も非常に遅れており、既に侵入しているが見過ごしている可能性が高いことから、まずどのような小型生物が侵入しているか実態調査を行う必要がある。次に対策手法の開発のためには、在来生物の把握（在来種のインベントリの作成）、輸入資材の調査によるリスクの高い侵入経路の特定、侵入・定着が懸念される生物の生態解明に基づく侵入後のリスク評価が必要である。また病害虫としてリストアップされていない小型寄生生物や、潜在的被害種である寄主についての研究調査は依然国内外でほとんど手をつけられていないことから、寄主寄生者両者の生物学的情報の収集を含めた研究の蓄積と、これらを共有することのできる国際的ネットワークの形成が不可欠である。

### 2. 研究目的

本サブテーマでは、木材などの資材の輸出入に伴って移動することが予想される小型生物の検疫システム提言を目的とした。そのために、検疫対象外の資材も含めた随伴生物について、分類・生理・生態学的情報を収集し、侵入リスクを評価する。また小型生物の野外生態を解明すると共に移動分散メカニズムを解明し、侵入経路を推定し分布拡大予測を行う。さらに侵入予測及び侵入初期の迅速な対応のためにリスクアセスメント手法を開発すると共に、国際的に共有できるデータベース構築を行う。リスクアセスメント手法開発のために過去に侵入生物化したことがわかっている小型生物と、本研究でリストアップされた生物を使って、微小随伴侵入生物により特化したリスク評価手法を開発する。しかしながら検疫の現場ではリスクが未知の生物が極めて多いことが予想されることから、リスク評価方法を元に高リスクの侵入経路を特定し、侵入防止のために提言することとする。
## 3 ．研究方法

## （1） 侵入生物のインベントリ

## 1 ）杀状菌

一般販売店により販売されていた輸入製材のうち糸状菌による汚染が確認された木材を購入し、分離に供試した。また、庭の整備に使用する輸入樹皮片も分離に供試した。直接糸状菌が存在する部位を滅菌メスで切り取り、または、直接菌糸を滅菌済みピンセットで摘み取り、1％ついで2％麦芽エキス寒天培地で培養し、純釀菌株を確立した。これを形態、DNAにより同定した。国内における侵入樹木病害の探索については、北海道のニレ類を対象にニレ立枯類病菌の探索を行った。樹皮下穿孔性キクイムシによる穿孔が見られるニレ樹皮を鉈で切り取り、実験室に持ち帰り分離に供試した。分離法、同定は上記と同様に行なった。

## 2 ）昆虫及びダニ、線虫

検疫のない輸入加工材（乾燥竹）やペット等として生きたまま輸入される昆虫に随伴してくる昆虫、ダニ、線虫の調査を行った。国内でこれらの輸入品を入手し、それぞれの生物を顕微鏡下で分離し、形態およびDNAを用いて同定した。またこれらの微小な外来生物の国内分布やリスク評価手法開発のために、これらの寄主と同じ分類群に寄生する在来生物種を野外採集し寄生生物を分離した。また侵入定着が懸念される生物の寄生生物に関する分類・生態情報を文献より収集した。

## （２）最近日本に定着した外来生物の生態系リスク評価と防除手法の開発

## 1 ）木材随伴菌

北海道のニレ類を対象にニレ類立枯病菌の探索を行った。樹皮下穿孔性キクイムシによる穿孔が見られるニレ樹皮を鉈で切り取り、実験室に持ち帰り分離に供試した。分離菌は、Ophiostoma ulmi（本来のニレ立ち枯れ病菌）、O. novo-ulmi（突然変異株）あるいはその他の突然変異株かどうかを調査し、各株の病原性から侵入時期の推定とリスク評価を行った。

## 2 ）線虫

野外で採集したセイヨウオオマルハナバチ（以下セイヨウ）の寄生線虫、在来マルハナバチの寄生線虫及びスズメバチタマセンチュウの形態と遺伝子を比較した。マルハナバチに寄生する線虫のホストスイッチの可能性を検討するため、その感染ステージである越冬女王を探索し、セイヨウと在来マルハナバチが越冬場所を共有しているかを調べた。セイヨウオオマルハナバチは、現在、捕獲殺傷による駆除が行われている。野外でセイヨウを定期的に採集し、線虫の寄生率の季節変化を明らかにすることによって、効果的な防除時期の解明を試みた。

## 3 ）タイワンタケクマバチ

タイワンタケクマバチが愛知県及び岐阜県に定着したことから、侵入経路の特定のために現地で聞き取り調査を行った。またタケクマバチのリスクを①刺傷害、②建造物被害、③在来種の競合と位置づけリスクの大きさを検討した。随伴ダニのリスクは一般的なコナダニの害虫種にならって、①ハウスダスト化、②病原菌の伝搬、③在来種との競合とし、検討した。タケクマバチおよび巣を愛知県豊田市矢作川周辺で採集し、研究室に持ち帰って逃亡がない状態で飼育し、ダニの発育速度、ホスト（クマバチ）との生活史の同調、ダニの有無によるホストの生存率、害菌の