Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
に、各農薬の根部濃度を試験水中濃度で除したRCF、茎葉部含量を蒸散量で除して仮想的な蒸散流濃度を求め、さらに試験水中濃度で除したTranspiration Stream Concentration Factor（TSCF）を求め、各農薬の $ \log P_{ow} $ との関係を解析した。各農薬の根部濃度および蒸散流濃度を試験水中濃度で除すことによって補正しているため、RCFは根への、TSCFは茎葉部への、各農薬の吸収・移行性の高低を比較できる。RCFは、14 DAS、28 DASともに親水側（低 $ \log P_{ow} $ ）から疎水側（高 $ \log P_{ow} $ ）に向かい指数関数的に増加した。一方、TSCFは親水側（低 $ \log P_{ow} $ ）から疎水側に向かって一度上昇し、 $ \log P_{ow} $ が1.7程度のホスチアゼートで極大になり、さらに疎水側にいくに従って減少するという現象が認められた。RCFおよびTSCFは、14 DASと28 DASの間で農薬による増減の傾向が類似しているだけではなく、その絶対値もほぼ同等の値を示した。すなわち、生育段階が異なる植物体においても、培地から植物体への各種農薬の吸収・移行性については、 $ \log P_{ow} $ 依存的という定性的な面のみならず、定量的にも同様であるとみなすことができる。

農薬の作物による吸収・移行性と栽培環境との関係については、農薬の作物による吸収・移行性は栽培環境によって異なり、温度との関係は不明瞭だが、短日や土壌水分が多い条件で茎葉部濃度が高くなることが示唆された。また、有機化学物質の植物による吸収・移行性を評価する指標に用いられるRCF、TSCFおよびS/R濃度比についても温度、日長といった栽培環境によって変動することが明らかとなった。このことは、植物の農薬吸収モデルの作成にあたり、植物の栽培環境による差異を考慮する必要があると考えられた。

Ex3において開発する農薬登録申請時の物性値データから後作物残留リスクの高低を評価する方法について、Ex1とEx2で得た知見から、土壌残留性については土壌中半減期（DT50）、作物移行性については $ \log P_{ow} $ との間に負の相関関係あった事（図6）に着目し、平成22年度環境省農薬残留対策総合調査で供試された農薬類の土壌中半減期と $ \log P_{ow} $ との関係をみた。その結果、両者の間には関係性は確認できなかったが、同調査結果において、農薬の検出事例の多少に応じて2つに分けた結果、 $ \log P_{ow} $ の大小に応じて土壤中半減期が変動する農薬（Ⅰ群、検出例が多い）と $ \log P_{ow} $ は大きいが半減期は短い農薬（Ⅱ群、検出事例が少ない）の2グループに分けることが可能であった。次に、土壌中半減期と $ \log P_{ow} $ の逆数を相対値に変換し（トルクロホスメチルの土壌中半減期と $ \log P_{ow} $ をそれぞれ1とした）、両者を乗じた。その結果、Ⅰ群の農薬の残留リスクは、 $ \log P_{ow} $ が1～2付近を極大にしたカーブを描いたのに対し、Ⅱ群の農薬では、相対的にリスクが低いことがうかがわれた（図7）。この傾向を検証するために、平成22年度環境省農薬残留対策総合調査結果を用いて、栽培期間中の平均土壌中濃度と収穫物濃度から農薬の移行率を算出し、それに土壌中半減期を乗じた（図8）。その結果、極大となる $ \log P_{ow} $ が若干異なるものの、おおむね図6と同様な傾向を示した。以上の事から、農薬登録申請時の物性値データ、特に、農薬類の土壌中半減期と $ \log P_{ow} $ の逆数を乗じることで残留リスクの評価およびその順位づけが可能となると考えた。そこで、平成18年度から平成21年度に行われた環境省農薬残留対策総合調査で供試された農薬について、農薬登録申請時に提出された土壤中半減期と $ \log P_{ow} $ の逆数を乗じ、残留リスクランクを作成した。残留リスクランクで上位を占めた農

図7 農薬類の土壌中DT50と$\log P_{\mathrm{ow}}$の逆数を乗じた値と$\log P_{\mathrm{ow}}$との関係（ピンク：I群、水色Ⅱ群）

図8 農薬類の土壌中DT50と作物移行率 $ ^{*} $ と $ \log P_{ow} $ との関係

$$ ( ピンク $$

*平成22年度環境省農薬残留対策総合調査結果から算出した実測値

薬類は、同調査で後作物からの検出事例がある農薬であり、本法の有用性を確認することができた。

一方、農薬の土壌残留性と作物移行性を基にした後作物残留リスクが高い栽培条件について、前者は、Ex1において土壌中のアベイラブルな農薬濃度が経時的に指数関数的に減少することを確認している。また、作物による農薬の吸収速度は作物の成長の程度（ここでは蒸散量）に応じて大きく変化することを確認している。アベイラブルな土壤中の農薬の経時変化と作物の成長の程度（蒸散量）の経時変化を重ね合わせることで、栽培期間中の作物吸収可能な農薬量を表現できることが分かった。これを後
作物残留リスク定義し、定量化することで、様々な場面での比較が可能となる（図9）。

この考え方を検証するため、間引き区・遅延作付け区等を設定したほ場試験を行った。土壌中農薬の水抽出濃度は経時的に減少していることを確認した。一方、遅延作付け区のコマツナ中の農薬濃度は作付け時期が遅いほど低くなること、間引き区のコマツナ中の農薬濃度は経時的に低くなることを確認した。そこで、コマツナ中濃度に重量を乗じ吸収量を算出した。後作物残留リスクとした土壌中アベイラブル農薬量および作物重量（または蒸散量）の重なりの部分の面積は、間引き区および遅延作付け区のコマツナ吸収量と正の相関関係にあり、作物吸収量を後作物残留リスクとして評価が可能であることを確認した。

シミュレーションモデルに関しては、土壌濃度（全量抽出）、土壌溶液濃度（水抽出）およびコマツナ茎葉部における農薬濃度を推定し、ほ場試験結果を用いて検証した。その結果、土壌濃度（全量抽出）、土壌溶液濃度（水抽出）の予測値と実測値はほぼ一致し、DFOPモデルおよび室内試験で得られた $ K_{d} $ の経時変化のデータを用いることにより土壌中での農薬の消長を表現できることが示された。コマツナ茎葉部における農薬濃度の予測値と実測値は十分に一致せず、作物体内での農薬の代謝分解を考慮していないこと等が理由として考えられた。しかし、PBIを変えた場合のコマツナ茎葉部における濃度について、構

図9 農薬の土壌残留性と作物移行性を基にした後作物残留リスクが高い栽培条件の概念図

図 10 PBI を想定した農薬散布後から作付けまでの期間を変えた場合のコマツナ茎葉部濃度の推定結果（農薬：メタラキシル、作物：コマツナ）

築した予測モデルで計算した結果、収穫時におけるコマツナ茎葉部濃度は、PBIが長くなるほど減少する傾向を示し、ほ場試験で得られた傾向と一致した（図10）。今後、作物体内での代謝等のパラメータを入力可能とすることで、より正確な残留基準値を超過する恐れがないPBIを提示することが可能となると思われる。

### 5. 本研究により得られた主な成果

## (1) 科学的意義

土壌から水抽出した農薬、すなわち、土壌中の作物が吸収可能（アベイラブル）な農薬が存在することを明らかにした上で、その経時変化（エージング過程）を解明し、初期（0日）の土壌吸着係数（ $ K_{d\_0} $ ）を算出することによりその後の経時変化を予測できる回帰式を作成できたことは極めて科学的に重要であると思われる。また、ELISAの有用性は過去に検討されてきたものの、ELISAを農薬の検出に使うには通常使用されている機器分析と同様な前処理工程が必要なため、普及してこなかったのが現状である。しかし、本研究によりELISAキットにより精製工程不要で迅速・安価に土壌中のアベイラブルな農薬を検出し、 $ K_{d\_0} $ を算出できることを確認できた。すなわち、本法は栽培前の土壌診断法として適用可能であることを示しており、その概念を含め、世界でも例を見ない画期的な方法であると思われる。

また、農薬の作物移行に関する研究は、30年前に提示された一部の作物におけるRCFやTSCFの算出のみであったのに対し、本研究で様々な作物および生育段階におけるRCFやTSCFを得た。さらに重要な点は、農薬の作物による吸収・移行性と栽培環境との関係を明らかにしつつある点である。おそらく、作物体内での代謝の解明が今後の重要なポイントなると思われるが、現時点でも、短日や土壌水分が多い条件で茎葉部濃度が高くなることが示唆できた。このようなきめ細かいデータ取得は世界でも行われておらず、農薬製造者にも有益なデータであると思われ、今後の発展が期待される分野である。
## (2) 環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

本研究開始以前にも、農薬の物性値データから後作物残留リスクを有する農薬を見つけようとした試みは行われていたが、1つの物性値との関係（単回帰）のみの評価であり、明確な関係性は見いだせずにいた。しかし、本研究により物性値データ、特に、土壤残留性と時間の経過の概念を含む土壤中半減期と作物移行性の概念を含む $ \log P_{ow} $ の両者を同時に考慮することで、後作物残留リスクを有する農薬を見出すことを可能とした。すなわち、土壤中半減期と $ \log P_{ow} $ の逆数から後作物残留リスクを有する農薬を判別する方法である。環境省平成28年度農薬残留対策総合調査では、環境省が100種程度の農薬の土壤中半減期と $ \log P_{ow} $ からグループ分けを行い、受託者がそのグループの中から供試農薬を選定する方式がとられている。これは、本研究の考え方が活用された結果であり、環境行政に大きく貢献できたと判断できる。

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

現在の農薬登録制度において、後作物残留に関する試験条件は、根菜類が指定されているのみであり、その根拠もない。本研究では、土壤中のアベイラブルな農薬および作物移行速度の経時変化を考慮した後作物残留リスクが高い条件を評価した上で、すなわち、科学的根拠を評価した上で、土壤中のアベイラブルな農薬の半減期が長い炭素含量が少ない土壤を供試土壤として、栽培期間が短いコマツナ等葉菜類を供試作物として提案している。これらの提案は室内試験を基にしているため、実ほ場での検証試験が必要であるが、今後、環境省が掌握する土壤残留に係る登録保留基準等、農薬登録制度に組み込むことは可能である。

### 6. 研究成果の主な発表状況

## (1) 主な誌上発表

## く査読付き論文>

1) Y. MOTOKI, T. IWAFUNE, N. SEIKE, T. OTANI and M. ASANO: J. Pestic. Sci. 39, 2, 105–114 (2014) Effects of Organic Carbon Quality on the Sorption Behavior of Pesticides in Japanese Soils.

2) Y. MOTOKI, T. IWAFUNE, N. SEIKE and T. OTANI: J. Pestic. Sci. 40, 4, 175–183 (2015) Relationship between Plant Uptake of Pesticides and Water-extractable Residue in Japanese Soils.

3) Y. MOTOKI, T. IWAFUNE, N. SEIKE, K. INAO and T. OTANI: J. Agric. Food Chem. 2016, 64, 4478–4486 (2016) Effect of Time-Dependent Sorption on the Dissipation of Water Extractable Pesticides in Soils

4) E. WATANABE, N. SEIKE, Y. MOTOKI, K. INAO and T. OTANI: Ecotoxicol. Environ. Saf. 132, 288–294 (2016) Potential Application of Immunoassays for Simple, Rapid and Quantitative Detections of Phytoavailable Neonicotinoid Insecticides in Cropland Soils.

## く査読付論文に準ずる成果発表>

特に記載すべき事項はない

## (2) 主な口頭発表 (学会等)

1）元木裕、岩船敬、清家伸康、大谷卓：第36回農薬残留分析研究会（2013）

「pH変化が農薬の土壌残留性に及ぼす影響」

2）元木裕、岩船敬、清家伸康、大谷卓：日本農薬学会第39回大会（2014）

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究 第4報 温度変化が農薬の土壌残留性に及ぼす影響」

3) Y. MOTOKI, T. IWAFUNE, N. SEIKE and T. OTANI: 13th IUPAC INTERNATIONAL CONGRESS OF PESTICIDE CHEMISTRY (2014)

“Effect of aging time on water-extractability of pesticide residues in Japanese soils.”

4）元木裕、岩船敬、清家伸康、大谷卓、秋山嘉大：日本農薬学会第40回大会（2015）

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究　第5報　コマツナ中農薬濃度と水抽出された土壤中農薬濃度の関係」

5）並木小百合、大谷卓、元木裕、清家伸康、岩船敬：日本土壤肥料学会（2015）

「農薬の物理化学性の違いが土壌溶液中濃度に及ぼす影響」

6）清家伸康：第33回農薬環境科学研究会・第38回農薬残留分析研究会合同シンポジウム(2015)

「農薬の後作物残留—環境省農薬残留対策調査結果から読み取れること—」
7）元木裕、岩船敬、清家伸康、稻生圭哉、大谷卓：日本農薬学会第41回大会(2016)

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究 第6報 土壤吸着係数(Kd)の経時変化」

8）渡邊栄喜、清家伸康、元木裕、稲生圭哉：日本農薬学会第41回大会(2016)

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究—第7報 ELISAによる土壤中の水抽出可能な農薬の簡易定量法および土壤診断への適用可能性」

9) 並木小百合、大谷卓、元木裕、清家伸康、岩船敬：日本農薬学会第41回大会(2016)

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究 第9報 土耕試験における農薬の各種作物による吸収・移行性の比較」

10）清家伸康、元木裕、並木小百合、稲生圭哉、岩船敬：日本農薬学会第41回大会(2016)

「農薬の後作物残留リスク評価に関する研究 第11報 ほ場試験によるコマツナの土壤中農薬の吸収性評価」

### 7. 研究者略壓

課題代表者: 清家 伸康

愛媛大学農学部卒業、農学博士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所主任研究員

## 研究分担者

## 1 ）大谷 卓

東北大学理学部卒業、農学博士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所領域長

2）稻生 圭哉

関西大学工学部卒業、農学博士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所主任研究員

## 3 ）渡邊 栄喜

星薬科大学薬学部卒業、薬学博士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所主任研究員

## 4 ）元木裕

東京農業大学応用生物科学部卒業、農学修士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所研究員

## 5 ）並木 小百合

山形大学農学部卒業、農学博士、現在、国立研究開発法人農業環境技術研究所任期付研究員
国立研究開発法人農業環境技術研究所

有機化学物質研究領域 清家 伸康・大谷 卓・渡邊 栄喜・並木小百合

農業環境インベントリーセンター 稲生 圭哉

平成25年度～27年度累計予算額：77,880千円（うち平成27年度：25,960千円）予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

環境大臣が定める農薬登録保留基準を満たし農薬登録されているにもかかわらず、当該作物の栽培で適切に使用された農薬が収穫後の土壤に残留し、次作の作物に移行する（農薬の後作物残留）事例が報告されている。本研究では、最新の科学的知見に基づいて後作物残留リスクが高い農薬の評価法を構築するとともに、後作物残留試験に供試すべき土壤種および作物種を提示し、環境行政に貢献する技術を開発する。さらに、土壤診断技術や代替作物等の農業生産現場における実効性の高い管理技術を開発することを目的とした。

農薬の土壌残留性については、作物への可給性（アベイラビリティ）に着眼し、水抽出法にその評価が可能であり、土壌中農薬の水抽出画分の半減期は炭素含量が少ない土壌で長い傾向にあったため、後作物残留試験に供試すべき土壌種として提案した。さらに、水抽出される土壌中農薬量の経時変化は土壌吸着係数（ $ K_{d} $ ）から予測可能であること、 $ K_{d} $ をELISAで実測することにより、安価で迅速に行える土壌診断法として応用可能であることを明らかにした。

農薬の作物移行性について、我が国の主要な9科16種の作物を用いて吸収試験を行った結果、農薬のオクタノール・水分配係数（ $ \log P_{ow} $ ）に従って根への蓄積と茎葉部への移行程度が決定されることが分かった。さらに、生育時期別の農薬濃度の変動を考慮すると、生育期間の短い葉菜類が後作物残留試験に供試すべき作物種として適切であると提案するとともに、生育期間の長い作物は代替作物として適用可能と考えられた。

本研究で得られた農薬の土壌残留性と作物移行性、および過去の公表データによる検証から、農薬登録申請時に提出される土壌中半減期と $ \log P_{ow} $ の逆数の積から後作物残留リスクの高低が判断可能であることを示した。また、シミュレーションモデルを構築し、適切なPlant Back Interval（PBI、農薬の最終散布から次の作物の作付けまでの期間）の提示を可能とした。

## [キーワード]

農薬、後作物残留、リスク評価、アベイラビリティ、PBI、土壌診断
### 1. はじめに

農薬の後作物残留（作物収穫後の農地に栽培した他の作物への農薬の非意図的残留）により、食品衛生法における残留基準値を超過する事例が発生している（図1）。産地では農作物の出荷停止や基準値を超過した農作物の自主回収等の緊急対応を余儀なくされ、風評被害が生じれば、極めて大きな経済的損失を被ることになる。

我が国では、農薬の後作物残留と関連が深い土壌残留に係る農薬登録保留基準が2005年に改訂され、農薬の土壌中半減期が180日を超える場合には登録が保留される。一方、経済開発協力機構のテストガイドライン（OECD-TG）では後作物残留試験が要求されているが、大規模農場における輪作体系を想定しているため、適用できる作物および農薬が限定されている。しかし、我が国のような小規模農場で多様な作物を栽培し多種類の農薬を使用する農業体系には、OECD-TGを適用することは現実的ではない。さらに、これまで様々な化学構造を有する農薬原体が新規に開発されてきた（10～20成分／年）が、現在適用されている農薬の環境動態に関する科学的知見は、主に1970～80年代に集積されたものである。このような背景のもと、最新の科学的知見に基づく後作物残留リスクが高い農薬を選定するための評価法や、農業生産現場における実効性の高い管理技術開発が望まれている。

図1 農薬の後作物残留が生じるスキーム

## 2 ．研究開発目的

本研究では、環境行政に役立つ後作物残留リスクの高い農薬を選定するための評価技術、および、生産現場で実行できる農薬の後作物残留防止技術を開発するため、3つの試験項目（Ex1：土壤、Ex2：作物、Ex3：リスク評価）を設けて研究を推進した。

Ex1では、農薬の後作物残留リスクを評価する上で土壤における農薬の残留特性を解明することは不可欠であり、我が国の登録制度においても、後作物残留性試験成績の提出を要するか否かの判断に農薬の土壤中半減期が使用されている。土壤残留農薬の分析にあたっては、通常、抽出力の強いアセトン等の有機溶媒が使用され、その概ね全量が抽出されている。しかし、土壤に残留する全ての農薬が作物体へ吸収されるわけではなく、主に土壤粒子から土壤中の水分へ溶出した農薬が作物体へ移行することが想定される。そのため、本研究では、通常の有機溶媒抽出された土壤中の農薬濃度（全抽出濃度）に加えて、土壤から水によって抽出される農薬濃度（水抽出濃度）を定量することで、作物への可給性（アベイラビリティ）を考慮した土壤残留性の評価法について検討するとともに、アベイラブルな農薬の消長を追跡した。また、安価・迅速に行える土壤診断法を確立するため、後作物残留が疑われる農薬のうち、使用量が多くかつ市販ELISAキットで測定可能な3種類のネオニコチノイド系殺虫剤(ジノテフラン、クロチアニジンおよびイミダクロプリド)に着目した。ELISAの基本的な分析性能の評価、土壤に起因するサンプルマトリクスの妨害の有無の確認、標的農薬添加土壤を用いた添加回収試験を行い、分析精度を評価した。さらに、非意図的な作物残留リスクの初期評価のパラメータとなりえる土壤吸着係数（ $ K_{d} $ ）の試算も試みた。
Ex2では、我が国の主要作物について農薬の吸収特性の作物間差を解明し、高吸収性作物を農薬登録申請時の供試作物（標準植物）として提案し、低吸収性作物を代替作物として提示した。また、農薬の物理化学的性質と植物体の吸収・移行特性を解明するため、標準植物としてコマツナを用い、水耕試験により異なる生育段階における各種農薬の吸収速度の比較、および、人工気象室内での土耕試験により栽培環境と農薬の吸収・移行性との関係を比較した。

Ex3では、農薬登録申請時に提出される物理化学的性質等のデータから農薬の後作物残留リスクの高低の評価する方法、ならびに、農薬の土壤中消長と作物吸収を基にした後作物残留リスクの概念を提示するとともに、ほ場試験を行い、その考え方を検証した。さらに、Ex1とEx2より得られるデータを基に土壤および作物中農薬濃度の推移予測モデルを開発し、農薬－作物－土壤の様々な組み合わせに対し、残留基準値超過リスクの評価や基準値を超過しないPBI（農薬の最終散布から次の作物の作付けまでの期間）の提示を可能とする土壤および作物中の農薬濃度予測モデルを開発・検証した。

## 3 ．研究開発方法

Ex1では、室内試験により土壌中農薬の作物アベイラビリティと消長を明らかにし、ほ場試験により室内試験が再現するかを確認するとともに、ELISAを用いた土壌診断法を検討した。

我が国に分布する5種の農耕地土壤（表1）にオクタノール・水分配係数（ $ (\log P_{\mathrm{ow}}) $ ）が異なる農薬（表2）を風乾土あたり約1 mg/kgとなるように処理し、600 mL容ポットに充填した。25℃で7日間のインキュベーションを行った後、コマツナを播種し、グロースチャンバー内（25℃、明記13時間）で28日間生育させた。灰色低地土および黒ボク土①については、同温度条件でさらに35日間および63日間のインキュベーションを行い、同様にコマツナを栽培、茎菓部を収穫した。

表1 供試土壌の理化学性

土壤群名	採取地	土性	有機炭素含量(%)	粘土含量(%)	陽イオン交換容量(cmol(+)/kg)	pH(H2O)	電気伝導度(mS/cm)
砂丘未熟土	茨城県	砂土	0.1	2.4	3.4	7.5	0.041
黄色土	愛知県	軽埴土	1.0	39.0	11.4	5.3	0.094
灰色低地土	茨城県	シルト質壌土	1.4	25.3	18.2	5.8	0.169
黒ボク土①	茨城県	壌土	5.2	10.8	33.8	5.5	0.145
黒ボク土②	栃木県	シルト質壌土	8.7	1.8	35.4	5.8	0.048

表2 供試農薬

化合物名	CAS no.	用途	系統	log P_{ow}
イミダクロプリド	138261-41-3	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.57
クロチアニジン	210880-92-5	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.7
チアクロプリド	111988-49-9	殺虫剤	ネオニコチノイド	1.26
ホスチアゼート	98886-44-3	殺虫剤	有機リン	1.68
メタラキシル	57837-19-1	殺菌剤	フェニルアミド	1.75
プロシミドン	32809-16-8	殺菌剤	ジカルボキシイミド	3.3
テトラコナゾール	112281-77-3	殺菌剤	トリアゾール	3.53
フルトラニル	66332-96-5	殺菌剤	フェニルベンズアミド	3.77
収穫したコマツナ茎葉部は磨砕後、アセトンによる抽出を行った。土壌試料のサンプリング用にコマツナ無栽培区を別途設計、栽培区と同様の条件でインキュベートした。全土壌区について農薬を処理してから、7、14、21、35日後に、灰色低地土および黒ボク土 $ ^{①} $ についてはさらに63、91日後（コマツナの播種日、収穫日を含む）に土壌サンプルを回収した。土壌試料の抽出には、蒸留水とアセトンを用いた逐次抽出法を採用した。固液比が1:5(w/v)となるように蒸留水を加え、25℃で24時間振とう後、遠心分離を行い、上清を水抽出液とした。残りの土壌相はさらにアセトンによる抽出を行った。土壌試料の水抽出液、コマツナおよび土壌試料のアセトン抽出液は、それぞれミニカラムで精製後、GC-MSおよびLC-MS/MSによって農薬を定量し、土壌の水抽出濃度および全抽出濃度（水抽出濃度＋アセトン抽出濃度）、コマツナ茎葉部における農薬濃度（コマツナ中濃度）を算出した。

次いで、表1の土壌を使用し、容器内土壌残留性試験を実施した。供試農薬として$\log P_{\mathrm{ow}}$および化学構造が異なる27種の殺虫・殺菌剤（殺虫剤15種、殺菌剤12種；表3を選定し、分析法の違いにより3つのグループに分けた。乾土8 g相当の風乾土を50 mLガラス製遠沈管へ秤取し、最大容水量の60％となるように土壌水分含量を調節した。10℃、25℃および35℃の温度区を設け、各温度

表3 供試農薬

化合物名	CAS no.	用途	系統	log P_{ow}
ジノテフラン	165252-70-0	殺虫剤	ネオニコチノイド	-0.55
イミダクロプリド	138261-41-3	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.57
クロチアニジン	210880-92-5	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.7
ジメトエート	60-51-5	殺虫剤	有機リン	0.98
チアクロプリド	111988-49-9	殺虫剤	ネオニコチノイド	1.26
ホスチアゼート	98886-44-3	殺虫剤	有機リン	1.68
メタラキシル	57837-19-1	殺菌剤	フェニルアミド	1.75
クロロネブ	2675-77-6	殺菌剤	有機塩素	1.9
メチダチオン	950-37-8	殺虫剤	有機リン	2.2
アゾキシストロビン	131860-33-8	殺菌剤	メトキシアクリレート	2.5
フェノブカルブ	3766-81-2	殺虫剤	カーバメート	2.67
エチプロール	181587-01-9	殺虫剤	フェニルピラゾール	2.9
ボスカリド	188425-85-6	殺菌剤	ピリンシワルホキサミ	2.96
プロシミドン	32809-16-8	殺菌剤	ジカルボキシイミド	3.3
クレソキシムメチル	143390-89-0	殺菌剤	オキシイミノ酢酸	3.4
ダイアジノン	333-41-5	殺虫剤	有機リン	3.42
フェニトロチオン	122-14-5	殺虫剤	有機リン	3.43
テトラコナゾール	112281-77-3	殺菌剤	トリアゾール	3.53
プロピコナゾール	60207-90-1	殺菌剤	トリアゾール	3.72
フルトラニル	66332-96-5	殺菌剤	フェニルベンズアミド	3.77
テトラジホン	116-29-0	殺虫剤	有機塩素	3.95
ジクロシメット	139920-32-4	殺菌剤	カルボキサミド	3.97
フィプロニル	120068-37-3	殺虫剤	フェニルピラゾール	4
カズサホス	95465-99-9	殺虫剤	有機リン	4.08
トリフロキシストロビン	141517-21-7	殺菌剤	オキシイミノ酢酸	4.5
トルクロホスメチル	57018-04-9	殺菌剤	有機リン	4.56
フェンチオン	55-38-9	殺虫剤	有機リン	4.84
表4 供試農薬

化合物名	CAS no.	用途	系統	log P_{ow}
ジノテフラン	165252-70-0	殺虫剤	ネオニコチノイド	-0.55
イミダクロプリド	138261-41-3	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.57
クロチアニジン	210880-92-5	殺虫剤	ネオニコチノイド	0.70
チアクロプリド	111988-49-9	殺虫剤	ネオニコチノイド	1.26
ホスチアゼート	98886-44-3	殺虫剤	有機リン	1.68
メタラキシル	57837-19-1	殺菌剤	フェニルアミド	1.75
フェノブカルブ	3766-81-2	殺虫剤	カーバメート	2.67
プロシミドン	32809-16-8	殺菌剤	ジカルボキシイミド	3.30
フルトラニル	66332-96-5	殺菌剤	フェニルベンズアミド	3.77
トルクロホスメチル	57018-04-9	殺菌剤	有機リン	4.56

に設定した恒温槽（暗所）で約10日間のプレインキュベーションを行い、乾土あたり1 mg/kgとなるようにグループ毎に農薬を添加した。再び各温度条件下でインキュベーションを行い、農薬の処理後0、2、7、14、30、60、120日後に土壌試料を回収した。土壌試料は前述と同様の方法で逐次抽出（抽出時の温度は全試験区で25℃）および抽出液の分析を行い、水抽出濃度、全抽出濃度および $ K_{d} $ を算出した。

農業環境技術研究所敷地内の圃場（有機炭素含量（%）=4.93、pH=6.3、シルト質壌土）を使用し、コマツナの栽培試験を実施した（2015年5月～8月）。極性が異なる10種の農薬（水和剤もしくは乳剤、 $ \log P_{ow} = -0.55 \sim 4.56 $ ；表4を各試験区（1 m²/区画、n=3）にジョーロで散布し、耕うん機により約20 cmの深さまでを耕起した。仮比重（0.45 g/cm³）より計算した理論土壤中濃度は、2.2 mg/kg-乾土重量（DW：dry weight）であった。農薬散布0（散布日）、2、3、4、5週間後にコマツナを播種し、播種から4週間後に茎薬部を収穫した。コマツナ中濃度の分析は、（一財）日本食品分析センターに委託した。土壌試料の採取にあたっては作物無栽培区を別途設け、農薬散布0、2日後、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12週間後（コマツナの播種日、収穫日を含む）に円柱缶（内径8 cm×高さ10 cm）を用いて表層10 cmの土壌を採取し（4点/区画）、区画毎によく混合した。土壌試料は前述の方法で逐次抽出および抽出液の分析を行い、水抽出濃度、全抽出濃度および $ K_{d} $ を算出した。

後作物残留が疑われ、かつ使用量が多いジノテフラン、クロチアニジンおよびイミダクロプリドの測定用に市販されている ELISA キット（堀場製作所製）を用いて土壌診断法を検討することとした。試料は、化成肥料、堆

図2 ELISAおよびHPLC分析における試料の調整方法
表5 供試土壌の理化学性

番号	土壤群名	土性	有機炭素含量(%)	粘土含量(%)	pH(H2O)	電気伝導度(mS/cm)	備考
So1	砂丘未熟土	砂土	0.1	2.4	7.5	0.04
So2	灰色低地土	砂壤土	0.9	14.6	4.8	0.26	化成肥料連用区
So3	黄色土	軽埴土	1.0	27.8	4.4	0.23	化成肥料連用区
So4	黄色土	軽埴土	1.0	39.0	5.3	0.09
So5	灰色低地土	砂壤土	1.3	13.5	6.1	0.12	豚ぷん連用区
So6	灰色低地土	砂壤土	1.3	14.8	5.3	0.17	牛ふん連用区
So7	灰色低地土	シルト質壤土	1.4	25.3	5.8	0.17
So8	黄色土	埴壤土	1.6	23.3	6.0	0.09	豚ぷん連用区
So9	黄色土	埴壤土	1.6	24.6	5.1	0.10	牛ふん連用区
So10	黒ボク土	埴壤土	2.9	15.9	5.5	0.22	化成肥料連用区
So11	黒ボク土	壤土	3.2	12.4	6.3	0.13
So12	黒ボク土	埴壤土	3.6	17.5	6.6	0.11	豚ぷん連用区
So13	黒ボク土	埴壤土	3.6	18.8	6.1	0.13	牛ふん連用区
So14	黒ボク土	埴壤土	4.1	15.5	6.4	0.20	作物残渣投入区(20 t/10 a)
So15	黒ボク土	壤土	5.1	12.3	6.6	0.21	作物残渣投入区(40 t/10 a)
So16	黒ボク土	壤土	5.2	10.8	5.5	0.15
So17	黒ボク土	壤土	5.5	14.8	4.9	0.32	化成肥料連用区
So18	黒ボク土	壤土	5.8	14.2	6.0	0.13	豚ぷん連用区
So19	黒ボク土	壤土	6.0	13.3	5.5	0.17	牛ふん連用区
So20	黒ボク土	埴壤土	7.1	21.4	6.5	0.35	作物残渣投入区(80 t/10 a)
So21	黒ボク土	シルト質壤土	8.7	1.8	5.8	0.05

肥を長期連用した土壌を含む全21種類の土壌（有機炭素含量：0.06–8.65%、pH：4.42–7.52、電気伝導度：0.041–0.351 mS/cm）を試験に供試した（表5）。

試料調製方法（図2）について概説する。供試土壌5 g（乾土）に水25 mLを加えて、室温（~25℃前後）で24時間、振とう（前平衡）後、再度、24時間、振とうした（本平衡）。試料混合物を遠心分離（3、000 rpm、30分間）後、得られた上清を土壌水抽出液とした。上清を西洋わさびぺルオキシダーゼで標識した各対象農薬の水溶液と等量混和したものを、ELISA測定に供した。なお、分取した上清は必要に応じて水で希釈した。一方、上清15 mLをケイソウ土充填固相抽出カートリッジに負荷、10分後に、ヘキサン50 mLで洗浄し、対象農薬をジクロロメタン100 mLで溶出した。溶出液を減圧濃縮後、アセトニトリル2 mLに再溶解した試料溶液を、予めアセトニトリル4 mLで洗浄したグラファイトカーボン/PSA充填固相抽出カートリッジに負荷し、対象農薬をアセトニトリル8 mLで溶出した（土壌水抽出液のクリンアップ）。溶出液を減圧濃縮、窒素乾固後、残留物を水-アセトニトリル（75:25）150 μLに溶解し、ろ過（0.45 μm）したものをHPLC測定に供した。

土壌吸着試験での対象農薬の物質収支を確認するため、本平衡後の土壌残渣に、アセトン30 mLを加えて、室温で30分間、振とう後、遠心分離（3、000 rpm、10分間）した。アセトン抽出液を分取後、同様の操作を再度繰り返した。アセトン抽出液を減圧濃縮して得られた濃縮液を土壌水抽出液と同様に、クリンアップ後、HPLC測定に供した。各供試土壌における物質収支は、ジノテフランで90–107%、クロチアニジンで75–109%、イミダクロプリドで82–111%であり、試験中における対象農薬の加水分解や微生物分解等に因る損失の寄与は少ないと考えられた。また、対象農薬の供試土壌水抽出液中濃度が2、5および10 ng/mLとなるように、本平衡後の上清にスタンダード水溶液（100 μL）を添加し、図2の手順に従って、ELISAおよびHPLC測定溶液を調製した。反
復は 5 とし、ELISA および HPLC 測定の繰り返し精度を確認した（供試土壌 21 種 × 添加濃度レベル 3 × 反復数 5 = 全 315 試料/測定法）。

$ K_{d} $ を算出するため、3種の農薬の水相中濃度が0.1 $ \mu $ g/mLとなるように、前平衡後の試料混合物にスタンダード水溶液（100 $ \mu $ L）を添加した。その後、再度、24時間、振とうした（本平衡）。得られた土壌水抽出液を用い、前述の手順に従いELISAおよびHPLC測定溶液を調製した。反復は3とした。

Ex2では、農薬の後作物に対する残留リスクを検討する上で、農薬の吸収・移行性に関する作物間差等について検討した。

表6 作物吸収試験に用いた農薬類

物質名	種類	log P_{OW}
ジノテフラン	ネオニコチノイド	-0.55
イミダクロプリド	ネオニコチノイド	0.57
クロチアニジン	ネオニコチノイド	0.70
チアクロプリド	ネオニコチノイド	0.74
ホスチアゼート	有機リン	1.68
メタラキシル	酸アミド	1.75
フェノブカルブ	カーバメート	2.67
フルトラニル	酸アミド	3.14
プロシミドン	ジカルボキシイミド	3.17
$ \beta $ -HCH	有機塩素	3.78
トルクロホスメチル	有機リン	4.56
ディルドリン	有機塩素	5.20

まず、我が国の主要作物9科16種および品種間で

の農薬の吸収・移行性の差異を明らかにするため、土壤に農薬等の有機化学物質を添加し、人工気象室内で各種作物を一定条件で栽培した。土壤（黒ボク土; Texture: Loam、炭素: 5.21%、pH: 5.5）に10種類の農薬およびβ-HCH、ディルドリン（表6）を添加した。供試物質は、log $ P_{ow} $ が-0.55（ジノテフラン）から5.20（ディルドリン）まで広範な幅を持つよう選択した。試験土壤は、各物質50 mg/Lのアセトン溶液をセライトに添加し、室温でアセトンを揮散させ900 μg/5 g相当に調整したセライトを作成し、12薬剤添加セライト5 gを450 g/potあたりの土壤に全層混和して作成した。調製中の薬剤の揮散がないと仮定すると、土壤中で各物質は2 ppm（2 mg/kg soil）相当となる。試験土壤450 gを600 mL容ポリポットに充填し、無添加土壤で育苗した9科16種の作物およびコマツナのみ4品種（表7）の幼植物を移植した。なお、各作物は収穫時のバイオマスを揃えるため異なる

表 7 供試作物の科、品種、育苗期間、栽植密度、植物重量、蒸散量

供試作物	科	品種	育苗期間
days	栽植密度
/pot	乾物重	蒸散量
(L/21d)
茎葉部
g-dw/pot	根部
g-dw/pot
オオムギ	イネ科	二条大麦はやどり2	7	10	7.59	1.91	1.42
トウモロコシ	イネ科	ゴールデントKD640	7	2	7.12	3.90	0.83
ダイズ	マメ科	フクユタカ	14	3	6.29	1.65	1.25
インゲン	マメ科	10	3	4.24	1.22	0.74
キャベツ	アブラナ科	いろどり	14	3	9.55	1.40	1.7
コマツナA	アブラナ科	よかった菜	21	3	7.73	1.58	1.55
コマツナB	アブラナ科	はっけい	21	3	7.09	1.57	1.56
コマツナC	アブラナ科	極楽天	21	3	7.70	1.83	1.62
コマツナD	アブラナ科	裕次郎	21	3	7.26	1.33	1.62
シュンギク	キク科	さとゆたか	21	3	5.51	1.63	1.68
レタス	キク科	サンバレー(KA-1219)	21	2	5.01	0.81	0.71
ネギ	ユリ科	若香ゴールド	28	20	2.67	0.64	0.36
セロリ	セリ科	トップセラー	28	10	1.71	0.73	0.4
トマト	ナス科	マグネット	21	3	8.60	2.03	1.49
ピーマン	ナス科	21	3	2.90	0.75	0.52
キュウリ	ウリ科	Sharp-1	14	2	7.57	1.21	1.37
カボチャ	ウリ科	えびす	10	2	8.23	1.16	1.11
ホウレンソウ	アカザ科	サマーズ	28	5	3.40	1.20	1.03
フダンソウ	アカザ科	14	5	4.10	1.11	1.06
育苗期間・栽植密度を与えた。移植後は、土壌水分を最大容水量の50-70％となるように維持し、人工気象室内（20℃、明期16h-暗期8h）で21日間生育させ（n=4）茎葉部および根部を収穫した。供試した作物の生育状況を表7に示す。収穫した作物試料は茎葉部と根部のそれぞれについて各農薬およびβ-HCH、ディルドリン含量を測定した。

次にコマツナを標準作物とし、生育段階の異なる作物体における各種農薬の吸収・移行性を比較するための水耕試験を行った。コマツナ（Brassica rapa L. var. perviridis）、品種：よかった菜（カネコ種苗）を農薬無添加の培地で水耕栽培した（図3）。コマツナ種子をパーライトに播種、7日後に幼植物を水耕装置に移植、1/2強度の大塚培養液B組成で7日間（播種後14日：14 DAS）および21日間（播種後28日：28 DAS）前培養を行った。14 DASは50個体、28 DASは1個体を、10種の農薬（表1、β-HCHとディルドリンを除く）を添加した4 Lの試験液[0.5 mM CaCl₂および2 mM MES buffer（pH 5.8）含有]を満たしたステンレス製水耕装置に移植し、24時間農薬を吸収させ

図３ コマツナを用いた水耕試験のフロー

た後、茎葉部、根部を収穫した。供試した作物の生育状況を表8に、試験液中の吸収試験前後の農薬濃度を表9に示す。吸収試験後の作物体は茎葉部と根部に分け、含有する農薬量をそれぞれについて測定した。

表 8 農薬吸収試験に用いたコマツナの生育状況

試料名	播種後日数	個体数n/pot	植物重	蒸散量
g-fw/pot	g-fw/plant	mL/pot	mL/plant
14DAS	14	50	27.67	0.55	148.3	3.0
28DAS	28	1	99.47	99.47	511.6	511.6

表 9 試験水中の農薬濃度

ジノテフラン	イミダクロフリド	クロチアニジン	チアクロフリド	ホスチアゼート	メタラキシル	フェノブカルブ	フルトラニル	プロミドン	トルクロスメチル
水耕液中濃度（μg/mL）
14 DAS-栽培前	9.210	0.945	0.975	0.943	9.570	10.167	1.035	0.139	0.107	0.024
28 DAS-栽培前	9.120	0.986	0.972	0.973	9.723	10.026	1.022	0.139	0.106	0.025
14 DAS-栽培後	9.543	0.971	0.970	0.966	9.439	9.915	1.069	0.136	0.108	0.021
28 DAS-栽培後	9.951	1.001	0.982	0.991	9.495	10.004	1.051	0.145	0.105	0.016
表 10 農薬吸収試験におけるコマツナの生育状況

栽培条件	茎菜部乾物重
(dw-g/pot)	根部乾物重
(dw-g/pot)	蒸散量
(L/pot)
温度	15℃	4.71±0.09	1.10±0.07	0.85±0.01
20℃	5.49±0.21	1.17±0.13	1.59±0.02
25℃	6.73±0.06	0.98±0.06	2.12±0.02
日長	8-16 h	4.18±0.07	0.68±0.06	1.16±0.04
12-12 h	5.49±0.21	1.17±0.13	1.59±0.02
16-8 h	7.21±0.12	1.97±0.08	1.66±0.03
土壤水分	60%	5.49±0.21	1.17±0.13	1.59±0.02
75%	7.99±0.34	1.46±0.16	2.95±0.10
90%	8.85±0.25	1.55±0.06	3.82±0.06

コマツナについては、さらに、栽培環境と農薬の吸収・移行性との関係を明らかにするために人工気象室内で温度・日長・土壌水分を変えて土耕試験を行った。コマツナを育苗培土に播種し、20℃、明期12h-暗期12hで21日間育苗した。4種の農薬（フェノブカルブ、フルトラニル、プロシミドン、トルクロホスメチル）を添加した試験土壌にコマツナを移植、温度（15℃、20℃、25℃）、日長（8-16h、12-12h、16-8h）、土壌水分（60%、75%、90%）を変えて21日間栽培し、茎葉部、根部を収穫した。供試植物の生育状況を表10に示す。収穫した作物試料は茎葉部と根部に分け、各農薬含量を定量した。あわせて、別途調製した農薬添加土壌を温度と土壌水分を変えて21日間培養し、土壌溶液中の各農薬濃度を測定した。

なお、作物中農薬濃度の分析は、(一財)日本食品分析センターに委託した。

Ex3 では、物理化学の性質等のデータから農薬の後作物残留リスクの高低の評価する方法、なわびに、農薬の土壤中消長と作物吸収を基にした後作物残留リスクの概念を提示するとともに、土壤および作物中の農薬濃度の推移を予測するシミュレーションモデルを開発した。

農薬の物理化学的性質から評価した後作物残留リスクについては、農薬登録申請時の物性値データから残留リスクを有する農薬の判別方法について検討した。さらに、その考え方に基づいた農薬の残留リスクランキングを算出するとともに、平成18年度から平成21年度に行われた環境省農薬残留対策総合調査同調査結果を解析し検証した。

一方、土壌・作物残留性から評価した後作物残留リスクについては、農薬の土壌濃度の変動と作物吸収を基にした後作物残留リスク評価法に関する概念を整理した。土壌中の農薬濃度に関しては、通常測定される全量抽出に基づいた濃度ではなく、アベイラブルな土壌中の農薬が重要な概念である。これは、作物吸収だけではなく、易（微生物）分解、下方移動や揮発など、他媒体に移動しやすい農薬を指す。したがって、土壌に残留（吸着）した農薬のうち、土壌溶液に溶解できる一
部を指し、土壌種や農薬の物性値、気象条件によってその量は変化し、さらに土壌への吸着等により経時変化すると仮定できる。一方、作物中濃度に関しては、農薬は受動吸収されるとした場合、その吸収量は蒸散量との間に正の相関関係にあり、地上部への移行しやすさは、Dettenmair $ ^{1)} $ が検討した実測値から得られた関係式に従うと仮定した。

2016年5月から8月にかけて、農業環境技術研究所のほ場（淡色黒ボク土、炭素含量4.9%）において、以下の試験区を設け（n=3）後作物残留リスク評価について検証した。各区画は、乱数表に基づいてランダム配置した（図4）。各試験区における試験内容の概要は以下のとおりである。

1-1	2-1	3-1	4-1	5-1	6-1
36
季節(6月)
3	23
遲延作付け
区(2w)2	20
間引き区
(5w)2	4
無栽培区1	30
遲延作付け
区(4w)3	33
遲延作付け
区(5w)3
1-2	2-2	3-2	4-2	5-2	6-2
16
間引き区
(4w)季節
(5月)1	7
無散布区1	38
季節区(7
月)2	39
季節(7月)
3	19
間引き区
(5w)1	1
裸地区1
1-3	2-3	3-3	4-3	5-3	6-3
18
間引き区
(4w)季節
(5月)3	6
無栽培区3	17
間引き区
(4w)季節
(5月)2	37
季節(7月)
1	32
遲延作付け
区(5w)2	22
遲延作付け
区(2w)1
1-4	2-4	3-4	4-4	5-4	6-4
14
間引き区
(3w)2	10
間引き区
(2w)1	41
FAMIC2	26
遲延作付け
区(3w)2	28
遲延作付け
区(4w)1	21
間引き区
(5w)3
1-5	2-5	3-5	4-5	5-5	6-5
9
無散布区3	35
季節区(6
月)2	5
無栽培区2	29
遲延作付け
区(4w)2	2
裸地区2	31
遲延作付け
区(5w)1
1-6	2-6	3-6	4-6	5-6	6-6
40
FAMIC1	11
間引き区
(2w)2	12
間引き区
(2w)3	42
FAMIC3	24
遲延作付け
区(2w)3	13
間引き区
(3w)1
1-7	2-7	3-7	4-7	5-7	6-7
15
間引き区
(3w)3	25
遲延作付け
区(3w)1	3
裸地区3	34
季節(6月)
1	27
遲延作付け
区(3w)3	8
無散布区2

図４ 各試験区の配置図

・裸地区：農薬散布とコ

マツナ栽培を行なわず、5月12日に土壌採取。

・無栽培区：農薬散布を行い、0d、2d、1wから12wおいて1週おきに土壌を採取。

・間引き区：農薬散布とコマツナの播種を行い、2w、3w、4w、5w後にコマツナを収穫。

・遅延作付け区：農薬散布を行い、2w、3w、4w、5w後にコマツナを播種、全て4w後にコマツナを収穫。

・季節変動区：5月12日（5月区）、6月9日（6月区）、7月7日（7月）にそれぞれ農薬散布を行い、コマツナを播種、全て4w後にコマツナを収穫。土壌採取はコマツナ播種と収穫直後。

農薬は$\log P_{\mathrm{ow}}$、土壌中半減期、後作物からの検出状況考慮した10種（ジノテフラン、イミダクロプリド、クロチアニジン、チアクロプリド、ホスチアゼート、メタラキシル、フェノブカルブ、フルトラニル、プロシミドン、トルクロホスメチル）の水和剤もしくは乳剤を土壌となるようにジョーロで散布（1L/区画）した。30分から1時間程度土壌を乾燥させた後、耕うん機で20cm深まで土壌を攪拌した（均一に攪拌された場合、土壌中の農薬濃度が各々2 mg/kg-DWとなる）。コマツナ（よかった菜）を株間5 cm、条間20 cmでシーダーテープを用い4条播種した。なお、コマツナ中農薬の分析は、（一財）日本食品分析センターに委託した。
表 11 OECD 信頼性スコア

信頼性	スコア	条件
信頼性あり	1	文献又は試験報告から得られた研究又はデータで、検証された又は国際的に認められたガイドライン（GLPが望ましい）、又は試験条件が特定のガイドライン（GLPが望ましい）、又はすべての試験条件がガイドラインに関連づけられ／比較可能で実施されたもの。
信頼性あり（制限付き）	2	特定の試験指針と完全には一致していないが、専門家により科学的に受け入れられると判断された研究又はデータ。
信頼性なし	3	試験に障害または不適切な箇所があり、専門家の判断用としては容認できない研究またはデータ（例：不適切な実験方法で実施された実験結果、評価のために記載が不十分、実験結果の解釈に確実性を欠く等）。
評価不能	4	十分な実験の詳細のない、短い要約または二次的文献（本、レビュー等）にリストアップされているだけの研究又はデータ（例：実験結果の詳細が不明、アブストラクト・二次資料等）。

土壌および後作物における農薬濃度の推移予測モデルの開発に資するため、本研究における対象農薬（27種類の殺虫、殺菌剤）の物理化学性に関するデータを収集した。データの信頼性に関しては、OECDの高生産量化学物質点検マニュアル（OECD HPV マニュアル） $ ^{2)} $ に準じて情報源を4段階にスコア化し（表11）、スコアが1または2に分類される信頼性がある情報源を採用した。次に、Gustafsonら $ ^{3)} $ が提案した二相性を表現するモデルの一つであるFirst-order multicompartment model (FOMC)を基に、土壌に投入された農薬濃度の推移予測モデルのフレームワークを構築した。FOMCモデルによる農薬の土壌中濃度（ $ C_{s} $ 、 $ \mu g/g $ -乾重=アセトン全量抽出濃度）は次式で表される。

$$ C_{\mathrm{S}}\big(t\big)=C_{\mathrm{S,0}}\Bigg(\frac{t}{\beta}+1\Bigg)^{-\alpha} $$

ここで、 $ C_{S,0} $ ：初期土壤中濃度( $ \mu g/g $ -乾重)、t：散布後日数、 $ \alpha $ ：Shape parameter、 $ \beta $ ：Location parameter である。

Ex1 で得られる農薬の土壤中分解試験（容器内試験）の結果から、 $ K_{d} $ の経時的な変化を解析した結果、 $ K_{d} $ 値は経過日数の平方根に比例して直線的に増加することが解明された。土壌粒子と土壌溶液間の農薬の分配が濃度に依らず一定と仮定すると、土壌溶液中の農薬濃度（ $ C_{sw} $ 、 $ \upmug/mL $ ）は次式で表される。

$$ C_{\mathrm{SW}}\left(t\right)=\frac{C_{\mathrm{S}}\left(t\right)}{K_{\mathrm{d},0}+c\sqrt{t}} $$

ここで、 $ K_{d,0} $ ：初期土壌吸着係数、c：農薬に依存する係数である。
図 5 農薬の根を通じた茎葉部への取り込みの概念図

非解離性の農薬について、図5に示す蒸散流を通じた根から作物茎葉部への取り込みを考える場合、分配モデルの基本となる考え方がBriggsらにより示されている。Briggsら $ ^{4)} $ は、農薬の根からの受動的な取り込み効率を表す係数として、次式で表されるTSCF（Transpiration Stream Concentration Factor、蒸散流濃縮係数）を用いている。

$$ \begin{aligned}TSCF&=\frac{ 蒸散流中 \o{0}農薬濃度 }{ 土壤溶液中 \o{0}農薬濃度 }\\&=\frac{ 茎葉部農薬濃度 \times 茎葉部重量 \big/ 全蒸散流量 }{ 土壤溶液中農薬濃度 }\end{aligned} $$

また、Briggs ら $ ^{4)} $ は農薬の土壌溶液から根への受動的な吸着割合を表す係数として、次式で表される RCF（Root Concentration Factor）を用いている。

$$ RCF=\frac{ 根部 \varnothing 農薬濃度 }{ 土壤溶液中 \varnothing 農薬濃度 } $$

本研究では、コマツナなど葉菜類の茎葉部における農薬濃度を図6に示すコンパートメントモデルにより予測する。根を通じた土壤中から作物への取り込まれる農薬量（ $ N_{P} $ 、 $ \mu g/day $ ）は、TSCFを用いて次式で表される $ ^{5)} $ 。

$$ N_{\mathrm{P}}=Q_{\mathrm{T}}\cdot TSCF\cdot C_{SW} $$

ここで、 $ Q_{T} $ ：蒸散流量（Transpiration stream、mL/day）である。
$$ C_{\mathsf{P}} $$

$$ C_{S W} $$

図6 農薬の根からの取り込みによる作物濃度予測のためのコンパートメントモデル

前作で使用した農薬が土壌に残留し、次作の農作物に移行する場合を想定する。茎葉部からの農薬の取り込みがないと仮定すると、作物体の茎葉部における農薬濃度（ $ C_{P} $ 、 $ \mu g/g $ -湿重）は次式で表される。

$$ \frac{dC_{\mathrm{P}}}{dt}=\frac{Q_{\mathrm{T}}}{m_{\mathrm{P}}}TSCF\cdot C_{\mathrm{SW}}-k_{\mathrm{deg}}\cdot C_{\mathrm{P}}-\frac{1}{m_{\mathrm{P}}}\frac{dm_{\mathrm{P}}}{dt}C_{\mathrm{P}} $$

ここで、 $ m_{P} $ ：植物体の茎葉部重量（g-湿重）、 $ k_{deg} $ ：植物体における農薬の分解速度定数（day $ ^{-1} $ ）である。

作物体の茎葉部における農薬濃度の推定にあたり、本研究では以下の仮定を適用した。①作物茎葉部の成長による湿重量の増大は一次式で表される。

$$ m_{\mathrm{P}}(t)=m_{\mathrm{P},0}\exp(\lambda\cdot t) $$

ここで、 $ m_{P,0} $ ：初期作物湿重量、成長速度定数：λ、1/day）である。

②作物茎葉部における分解はない $ (k_{\mathrm{deg}}=0) $ 。

以上の仮定により、作物茎葉部における農薬濃度の推移は次式で表される。

$$ \frac{dC_{\mathrm{P}}}{dt}=\frac{Q_{\mathrm{T}}}{m_{\mathrm{P}}}TSCF\cdot C_{\mathrm{SW}}-\lambda\cdot C_{\mathrm{P}} $$