Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
###### 3.3.1.2. 測定値の自己相関

1 時間サンプル、8 時間サンプル及び 24 時間サンプルについて、自己相関係数を求めた（表 3.5、表 3.6、表 3.7）。いずれも自己相関がないとの帰無仮説は棄却されず（p 值 > 0.1）、有意な自己相関は認められなかった。

表 3.5 1 時間サンプルの自己相関係数に関する t 検定結果

ラグ	1	2	3	4	5	6	7
自己相関係数	0.245	-0.070	-0.190	-0.251	-0.054	-0.001	-0.078
標本数	7	6	5	4	3	2	1
t值	0.565	-0.140	-0.336	-0.367	-0.054	—	—
p值	0.702	0.448	0.380	0.374	0.483	—	—

表 3.6 8 時間サンプルの自己相関係数に関する t-検定結果

ラグ	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
自己相関係数	0.028	-0.411	-0.028	0.034	-0.396	-0.040	0.251	-0.077	-0.348	0.071
標本数	9	6	4	5	6	8	7	5	4	4
t值	0.073	-0.900	-0.039	0.059	-0.863	-0.098	0.581	-0.135	-0.525	0.100
p值	0.528	0.209	0.486	0.522	0.218	0.463	0.707	0.451	0.326	0.535

表 3.7 24 時間サンプルの自己相関係数に関する t 検定結果

ラグ	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
自己相関	0.052	0.242	-0.223	-0.141	-0.162	0.286	0.296	0.308	-0.179	-0.017
自由度	22	21	20	19	18	17	16	15	14	13
t値	0.242	1.145	-1.025	-0.619	-0.696	1.232	1.238	1.252	-0.682	-0.060
p値	0.405	0.133	0.159	0.272	0.248	0.117	0.117	0.115	0.253	0.477

ストーカ炉に投入されるごみは瞬間的に燃え尽きるわけではなく、一定の時間焼却炉で燃え続ける。そのため、ある時点の排ガス中バイオマス炭素比率はその前の時点のバイオマス炭素比率と正の相関を持つことになると予測される。つまり、十分に短い期間を考えれば、一回あたり投入されたごみの焼却炉中での残存時間の影響により各サンプル間で排ガス中バイオマス炭素比率に相関が生じるはずである。しかし、1時間という期間では、その影響が小さくなり各期間に投入されたごみの組成を反映して、バイオマス炭素比率が変動することになる。そして、各期間で投入されるごみの組成には相関がなかったため、バイオマス炭素比率にも有意な相関が生じなかったと推察される。

また、家庭ごみは平日と週末で組成が違うことも考えられるが、表 3.7 の 24 時間サンプル測定結果からは曜日によるバイオマス炭素比率の特性は検出されなかった。
以上の結果から、1か月に1度、24時間排ガス試料を採取した場合、焼却炉排ガス中の $ ^{14} $ C割合の月平均値を標準偏差0.73%（相対標準偏差1.09%）で推定できることが分かった。

###### 3.3.1.3. サンプリング時間がサンプリング誤差に与える影響

24 時間サンプルのバイオマス炭素比率測定値 $ (F_{bio,24,i}) $ は、定数項(a)と排ガス組成のばらつきに由来する分散を持つ誤差項 $ (e_{gas,i}) $ 、そしてAMS法の測定誤差に由来する分散 $ (\sigma_{AMS}^{2}) $ を持つ誤差項 $ (e_{AMS,i}) $ の和であると考えると、式(3.2)の形で表現できる。

$$ \begin{aligned}\boldsymbol{F}_{bio,24,i}&=\boldsymbol{a}+\boldsymbol{e}_{gas,i}+\boldsymbol{e}_{AMS,i}\\E\big(\boldsymbol{F}_{bio,24,i}\big)&=a\\Var\big(\boldsymbol{F}_{bio,24,i}\big)&=Var\big(e_{gas,i}\big)+Var\big(e_{AMS,i}\big)=\sigma^{2}+\sigma_{AMS}^{2}\end{aligned} $$

各排ガス中バイオマス炭素比率測定値に自己相関がない場合には、式(3.2)から $ 24 \times n $ 時間 (n 日) サンプルの値を表すモデル式は式(3.3)で表現できる。

$$ \begin{aligned}&F_{bio,24n,j}=\frac{1}{n}\Biggl\{\sum_{i=1}^{n}a+e_{gas,i}\Biggr\}+e_{AMS,j}\\ &\\E\big(F_{bio,24n,j}\big)=a,\qquad Var\big(F_{bio,24n,j}\big)=\frac{\sigma^{2}}{n}+\sigma_{AMS}^{2}\\ \end{aligned} $$

式(3.3)に基づいて計算した n 日サンプルの標準偏差を図 3.10 に示した。AMS 測定の誤差に由来する標準偏差は 0.23% で一定であり、排ガスサンプリングの誤差に由来する標準偏差は 0.69%（1 日間）から 0.27%（7 日間）に減少する。このため、pMC 測定値の標準偏差は 0.73%（1 日間）から 0.36%（7 日間）に約半減すると予想された。
図 3.10 サンプリング日数による pMC 測定値標準偏差の変化

##### 3.3.2. 焼却ごみ組成の違いの把握を目的としたサンプリング

表 3.8 に 2013 年 12 月に産業廃棄物焼却炉で採取したガス試料の pMC 値測定結果を示した。表中の $ \pm $ の後の数値は pMC 測定方法の測定誤差である。

産業廃棄物焼却施設の pMC 測定値は 15.7%～24.6%であり、都市ごみ焼却施設の測定値約 67%よりも大幅に低かった。産業廃棄物焼却施設での測定月（12月）の搬入記録によれば、湿重量ベースでプラスチック類が約 70%、廃油類が約 15%を占めていた。産業廃棄物焼却施設の pMC 測定値は、化石由来炭素が多く、生物由来炭素が少ないというごみ質を反映していることが確認された。

表 3.8 産業廃棄物焼却施設サンプル測定結果

サンプリング実施日	2013年12月12日	12月12日	12月13日	12月13日	12月13日
サンプリング時間	10:05-11:15	11:30-12:30	12:10-12:45	13:00-13:50	14:00-15:00
採取ガス流量(ml/min)	30	30	30	30	200
pMC(%)	21.0±0.1	22.2±0.1	24.6±0.1	19.9±0.1	15.7±0.1

##### 3.3.3. 簡易化した装置での排ガスサンプリング

図 3.11 に 2014 年 8 月 19、20 日にかけて産業廃棄物焼却施設で採取した排ガス試料の pMC 値測定結果を示した。AMS 法の測定誤差は±0.1%である。また、図 3.12 に 2014 年 10 月 28～30 日にかけて京都市東北部クリーンセンターで採取した排ガス試料の pMC 値測定結果を示す。AMS 法の測定誤差は±0.2%である。
図 3.11 産業廃棄物焼却施設 排ガス測定装置入口・出口ガスサンプル測定結果

図 3.12 京都市東北部クリーンセンター煙道・排ガス測定装置出口ガス測定結果

排ガス測定装置出口ガスの pMC 測定値は、真値と考えられる入口ガスの pMC 測定値と測定誤差の範囲内で一致していた（図 3.11）。また、都市ごみ焼却施設の排ガス測定装置出口ガスの pMC 測定値は、真値と考えられる煙道排ガスの pMC 測定値と測定誤差（2σ=0.4%）の範囲内で一致していた（図 3.12）。これらの結果から、排ガス測定装置出口ガスは pMC 値測定試料として使用可能であることが確認できた。
### 4. 都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合推定

#### 4.1. $ {}^{14}C $ 法におけるバイオマス中 $ {}^{14}C $ 割合推定に関する課題

都市ごみバイオマス中の $ {}^{14}C $ 割合（以下 $ pMC_{bio} $ と表記）はごみ組成ごとの pMC 値をバイオマス炭素含有量で加重平均することにより、求めることができる(式(4.1))。ただし、iはバイオマスの組成とする。

$$ pMC_{bio}=\frac{\sum M_{i}\cdot Cb_{i}\cdot pMC_{i}}{\sum M_{i}\cdot Cb_{i}} $$

$$ \begin{aligned}pMC_{bio}&: 都市ごみバイオマス中 ^{14}C 割合 \\M_{i}&: 組成 i の都市ごみ中乾重量比率 \\Cb_{i}&: 組成 i のバイオマス炭素含有率 \\&pMC_{i}: 組成 i の pMC 值 \end{aligned} $$

式(4.1)より、 $ pMC_{bio} $ を算出するためには、組成iの都市ごみ中乾重量比率 $ (M_{i}) $ 、組成iのバイオマス炭素比率 $ (Cb_{i}) $ 、組成iのpMC値 $ (pMC_{i}) $ を算出する必要があるが、各パラメータに関していくつかの問題点が存在している。

まず i の組成区分については、細かい分類を用いるほど精緻な推定が可能になる。一方で、細かすぎる分類では、対応するごみ組成割合のデータ等が特定の都市にしか存在せず、全国各都市での推定ができない。すなわち、全国の焼却施設における $ pMC_{bio} $ を算出するためには、全国で統一的に入手できるごみ質データの組成区分に基づいた推定方法が必要になる。そこで、本研究では組成区分 i を「紙類」、「繊維類」、「廚芥類」、「木・竹・わら類」、「その他」の 5 つに絞った、全国各都市の $ pMC_{bio} $ 推定が可能な手法を開発した。この手法はで紹介する。

$ Cb_{i} $ に関する課題として、都市ごみの中に含まれる化石由来素材複合バイオマスの存在があげられる。例えば、表面に化石由来炭素を含む塗料が塗られている塗工紙においては、塗料部分の化石由来炭素割合を算出し、 $ Cb_{i} $ を補正する必要がある。また、紙おむつは紙、高分子吸水材、ポリエステル・ポリプロピレンなどの不織布といった複数の素材から構成されている $ ^{[20]} $ 。すなわち、生物由来炭素と化石由来炭素の両方が含まれている製品である。このため、紙おむつの各素材重量割合を測定する必要がある。本研究では塗工紙及び紙おむつのバイオマス炭素比率の推定を行った。この推定についてはで紹介する。

続いて $ pMC_{i} $ に関する課題を説明する。1.2.3 で説明したように、バイオマスは生長した時期の大気中 $ {}^{14}C $ を吸収する。そのため、厨芥類や雑草などの寿命が短いバイオマス中の $ {}^{14}C $ 割合は、現在の大気中 $ {}^{14}C $ 割合と等しい。しかし、1950 年代に始まった大気圈内核実験の影響により、pMC 値が特異的に高かった時期が存在する。そのため、この時期に育った木材を使用している紙類や木製製品中の $ {}^{14}C $ 割合については補正が必要となる。本研究では、紙類及び木製家具の $ {}^{14}C $ 割合推定を行った。この推定については 4.2.3 で紹介する。
#### 4.2. 研究方法

4.2.1. 全国各都市で利用可能な都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合推定手法

本研究では、式(4.2)で $ pMC_{bio} $ を推定した。

$$ pMC_{bio}=\frac{pMC_{pa_{-}n}+pMC_{cl_{-}n}+pMC_{ga_{-}n}+pMC_{wo_{-}n}+pMC_{ot_{-}n}}{pMC_{pa_{-}d}+pMC_{cl_{-}d}+pMC_{ga_{-}d}+pMC_{wo_{-}d}+pMC_{ot_{-}d}} $$

pa : 紙類(paper)

cl : 繊維類(cloth)

ga : 厨芥類(garbage)

wo:木・竹・わら類(wood)

ot : その他(other)

添え字 n は numerator（分子）、d は denominator（分母）を表す。

ただし、式(4.2)内の各項は以下の式で表される。式及び式中のパラメータの詳細な意味については4.2.4で説明する。

$$ p M C_{p a_{-}n}=\left(M_{p a}-m_{p d}\right)\cdot\sum_{i=1}^{4}f_{i}\cdot C b_{i}\cdot p M C_{i}+m_{p d}\cdot r_{p a}\cdot C b_{p d}\cdot p M C_{p d} $$

$$ p M C_{p a_{-}d}=\left(M_{p a}-m_{p d}\right)\cdot\sum_{i=1}^{4}m_{i}\cdot C b_{i}+m_{p d}\cdot r_{p a}\cdot C b_{p d} $$

$$ p M C_{c l_{-}n}=(M_{c l}\cdot r_{n_{c l}}+m_{p d}\cdot r_{c l})\cdot C b_{c l}\cdot p M C_{p r e s e n t} $$

$$ p M C_{c l_{-}d}=\left(M_{c l}\cdot r_{n_{c l}}+\ m_{p d}\cdot r_{c l}\right)\cdot C b_{c l} $$

$$ p M C_{g a_{-}n}=M_{g a}\cdot C b_{g a}\cdot p M C_{p r e s e n t} $$

$$ p M C_{g a_{-}d}=M_{g a}\cdot C b_{g a} $$

$$ pMC_{wo_{-}n}=M_{wo}\times\left(\sum_{i=1}^{3}m_{long-wood_{i}}\cdot Cb_{wo}\cdot pMC_{i}+\sum_{i=1}^{3}m_{present-wood_{i}}\cdot Cb_{wo}\cdot pMC_{present}\right) $$

$$ pMC_{wo_{-}d}=M_{wo}\times\left(\sum_{i=1}^{3}m_{long-wood_{i}}\cdot Cb_{wo}+\sum_{i=1}^{3}m_{present-wood_{i}}\cdot Cb_{wo}\right) $$

$$ p M C_{o t_{-}n}=M_{o t}\cdot C b_{o t}\cdot p M C_{o t} $$

$$ p M C_{o t_{-}d}=M_{o t}\cdot C b_{o t} $$
式(4.2)ではごみ組成区分を「紙類(pa)」、「繊維類(cl)」、「廚芥類(ga)」、「木・竹・わら類(wo)」、「その他(ot)」の5つとしている。この組成区分は1.2.2で紹介したFIT 制度を導入しているごみ処理施設で必要とされているごみ組成調査の分類区分に準拠している。この分類区分を利用することにより、FIT制度を導入しているごみ処理施設でのごみ組成重量割合 $ (M_{i}) $ を利用でき、 $ pMC_{bio} $ の算出が可能になる。一方、式(4.3)～式(4.12)で使用しているパラメータの中には、全国を代表するようなデータが存在しないものもある。そのようなパラメータについては、特定の都市で行われた調査結果を基に推定値を設定する必要がある。そのため、各パラメータの推定精度を反映した $ pMC_{bio} $ 全体の精度の評価が重要となる。そこで、本研究では各パラメータにそれぞれ分布を設定し、モンテカルロシミュレーションによって $ pMC_{bio} $ の精度の評価を行った。各パラメータの設定方法及びモンテカルロシミュレーションの詳細については、4.2.4で説明する。

##### 4.2.2. 化石由来炭素複合バイオマスのバイオマス炭素比率推定

###### 4.2.2.1. 紙類のバイオマス炭素比率推定

塗工紙、塗工板紙には化石由来炭素を含む塗料が塗られているため、塗料由来の炭素量とバイオマス由来の紙部分炭素量の割合を算出する必要がある。紙類バイオマス炭素比率を以下の式(4.13)で計算した。

$$ C_{b}=\frac{\sum_{i} 紙部分炭素重量 _{i}}{\sum_{i} 烧却量 _{i}}=\frac{\sum_{i} 烧却量 _{i}\times\left(1- 塗料重量割合 _{i}\right)\times 紙部分炭素重量割合 }{\sum_{i} 烧却量 _{i}} $$

iは紙の分類である。バイオマス炭素比率の計算に使用した紙類分類区分を表4.1に示す。塗布されている塗料の量の違いによって、塗工紙の中にもいくつかの種類が存在しているため、それぞれに異なる塗工重量割合を設定する必要がある。紙部分炭素重量割合はすべてのiに対して0.44（セルロースの炭素重量割合）を使用した。以下では、紙類の各分類iの焼却量及び塗料重量割合の算出方法を説明する。
表 4.1 紙類区分

大分類	小分類
塗工紙	微塗工印刷紙
アート紙
コート紙
軽量コート紙
その他塗工印刷紙
非塗工紙	新聞巻取紙
非塗工紙
未ざらし包装紙
さらし包装紙
塗工板紙	塗工白板紙
非塗工板紙	非塗工白板紙
段ボール原紙
黄・チップ・色板紙
雑板紙

## <烧却量>

焼却される紙の量は以下の式(4.14)で求めた。

$$ 焼 却量 = 国内消费量 - 古紙国内 回 收 量 \qquad(4.14) $$

$$ 国内消费量 = 製紙 \times 一力一払出量 + 輸入量 - 輸出量 $$

古紙国内回收量＝製紙メーカー入荷－古紙輸入量＋古紙輸出量＋古紙パルプ入荷量

使用するデータの出典は表 4.2 の通りである。ただし、表 4.2 中の 4 つの統計データはそれぞれ紙の分類の違いがあったため、表 4.1 の分類に統一した。

表 4.2 紙類焼却量算出に使用したデータ

使用データ	出典
製紙メーカー払出量	日本製紙連合会 “紙・板紙統計年報 [21]”
輸入量	財務省 “貿易統計 [22]”
輸出量	財務省 “貿易統計 [22]”
古紙国内回収量	古紙再生促進センター “古紙ハンドブック 2012, 2010 [23]” “古紙需給統計 2013 [24]”
図 4.1 に式(4.14)に従って計算した 2000 年から 2013 年における種類別紙焼却量割合を示す。焼却量は表 4.1 の分類ごとに計算したが、図 4.1 では 4 つの大分類に足し合わした結果を示している。また、4 つの大分類焼却量割合の平均及び標準偏差を表 4.3 に示す。

図 4.1 2000 年～2013 年種類別紙焼却量割合経年変化

表 4.3 種類別紙焼却量割合平均值及び標準偏差

大分類	焼却量割合平均(2000～2013年)	焼却量割合標準偏差(2000～2013年)
塗工紙	0.27	0.021
非塗工紙	0.39	0.020
塗工板紙	0.11	0.021
非塗工板紙	0.23	0.051

図 4.1、表 4.3 の計算結果より紙大分類の焼却量割合の年による変動は小さいことが分かる。

## <塗料重量割合>

塗工紙と塗工板紙で入手できるデータの違いにより、算出方法が異なっているため、以下では、塗工紙、塗工板紙の順で塗料重量割合の設定方法を説明する。非塗工紙・非塗工板紙に関しては、塗料は塗られていないため塗料重量割合は0である。
## [塗工紙]

紙・板紙統計年報 [21] に記載されている塗工紙の分類内容を表 4.4 に示す。塗料重量割合の違いによって、塗工紙の中でもいくつかの種類があることが分かる。さらに、印刷会社、紙業会社のホームページに記載されている塗工紙の塗料量を表 4.5 に示す。同じ塗工紙種類の中でも、塗料量に違いが存在していることが分かる。

表 4.4 紙・板紙統計年報における塗工紙分類内容

微塗工印刷用紙	1 m²当たり両面で20g程度以下の塗料を塗布、使用原紙は中質紙。雑誌の本文及びチラシ、カタログなどの商業印刷に使用されるもの。
塗工印刷用紙	アート紙	1 m²当たり両面で50g前後の塗料を塗布、高級美術書、雑誌の表紙、口絵、ポスター、カタログ、カレンダーパンフレット、ラベルなどに使用されるもの。
コート紙	上質コート紙	1 m²当たり両面で40g程度以下の塗料を塗布、使用原紙は上質紙。高級美術書、雑誌の表紙、口絵、ポスター、カタログ、カレンダー、パンフレット、ラベルなどに使用されるもの。
中質コート紙	1 m²当たり両面で40g程度以下の塗料を塗布、使用原紙は中質紙。雑誌の本文、カラーページ、チラシなどに使用されるもの。
軽量コート紙	1 m²当たり両面で30g程度以下の塗料を塗布、使用原紙は上質紙。雑誌の本文、カラーページ、チラシなどに使用されるもの。
その他塗工	キャストコート紙	キャストコータで生産され、アート紙よりも強光沢の表面を持ち、平滑性のすぐれた高級印刷用紙。高級美術書、雑誌の表紙などに使用されるもの。
エンポス紙	アート紙、コート紙、キャストコート紙などに、梨地、布目、絹目などのエンポス仕上げした高級印刷用紙。カタログ、パンフレットなどに使用されるもの。
その他塗工紙	アートポスト、ファンシーコーテッドペーパーなど。絵葉書、商品下げ札、雑誌の表紙、口絵、グリーティングカード、商業印刷、高級包装などに使用されるもの。

表 4.5 塗工紙種類別塗料量

出典	華陽紙業株式会社[25]	佐川印刷株式会社[26]	株式会社紙藤原[27]
分類	塗料量(g/m²)	塗料量(g/m²)	塗料量(g/m²)
微塗工紙	12以下	約5	12以下
アート紙	40前後	約20	40前後
コート紙	20前後	約15	20前後
軽量コート紙	15前後	約10	15前後
また、塗料重量割合を算出するためには紙自体の質量も求める必要がある。用紙の重量の表し方としては、面積 $ 1 \, m^{2} $ あたりの用紙の質量である坪量 $ (\mathrm{g}/\mathrm{m}^{2}) $ が一般的に使用されている。製紙メーカーの製品一覧（王子製紙製品一覧 [28] 及び日本製紙ペーパーガイド [29]）に記載されている種類別の塗工紙の坪量数値を収集した。各塗工紙種類に複数の製品が存在するため、その中の最大値・中央値・最小値を求めた。その結果を表 4.6 に示す。

表 4.6 塗工紙種類別坪量

分類	坪量(g/m²)
最大	中央	最小
微塗工紙	120	60	40
アート紙	256	157	79
コート紙	209	105	72
軽量コート紙	98	64	58
その他塗工印刷紙	209	128	60

表 4.5、表 4.6 から塗工紙の塗料量及び坪量は製品によって異なることが分かる。塗料重量割合の範囲を考慮し、紙類バイオマス炭素比率の取りうる値の範囲を把握するために、塗工紙種類別に塗料量・坪量それぞれの最大値・最頻値・最小値を設定し、塗工部分重量割合の最大値・最頻値・最小値を計算した。表 4.7 に各設定値と計算結果を示す。以上から、塗工紙の塗料重量割合が設定できた。

表 4.7 坪量・塗工量設定値及び塗工部分重量割合計算結果

分類	坪量(g/m²)	塗工量(g/m²)	塗料重量割合
最大	最頻	最小	最大	最頻	最小	最大	最頻	最小
微塗工紙	120	60	40	20	12	12	0.500	0.199	0.100
アート紙	256	157	79	50	40	40	0.632	0.255	0.156
コート紙	209	105	72	40	20	15	0.553	0.191	0.072
軽量コート紙	98	64	58	30	15	10	0.519	0.234	0.102
その他塗工印刷紙	209	128	60	50	40	10	0.833	0.313	0.048

## [塗工板紙]

塗工板紙については、塗料量のデータが入手できなかったため、元素組成測定データからバイオマス炭素比率を算出する方法を使用した。

塗料の主成分は顔料とバインダーである。顔料としては、カオリンクレー $ Al_{2}O_{3}\cdot2SiO_{2}\cdot2H_{2}O $ （分子量：258）、炭酸カルシウム $ CaCO_{3} $ （分子量：100）、二酸化チタン $ TiO_{2} $ が
主な鉱物性顔料として使用されている [30][31]。バインダーは顔料粒子同士を結合するために配合される。塗工用バインダーとして広く使われているのが SB（スチレンブタジエン）ラテックスである [30][31]。SB ラテックスは、スチレン C₈H₈ とブタジエン C₄H₆ を乳化重合して製造される（分子量：158）。代表的に使用される塗工成分は、顔料の乾燥質量を 100 部 (pph=parts per hundred of pigment) とすると、カオリンクレーが 50 部、炭酸カルシウム CaCO₃ が 50 部に対して、SB ラテックスは 12 部配合されている [30][31]。従って、塗工成分中のカルシウムの重量比率は 40×50/100/112=0.179 である。

以上より、塗工板紙のカルシウム含有率（ $ Ca_{塗工板紙} $ ）が分かれば、式(4.15)より、板紙中の塗料重量割合を算出することが出来る。カルシウム含有率の測定値としては、室ら[32]のデータを使用した。カルシウム含有率の平均値及び標準偏差は0.035、0.0020であった。カルシウム含有率の標準偏差が小さいことから、板紙の塗料重量割合はカルシウム含有率の平均値のみを用いて計算した。

$$ 塗料重量割合 =\frac{Ca_{ 塗工板紙 }}{ 塗工成分中のカルシウム含有率 }\quad(4.15) $$

式(4.15)より、塗工板紙の塗料重量割合は0.198と計算された。

<バイオマス炭素比率計算結果>

以上のパラメータ設定値を用いて、式(4.13)に従ってバイオマス炭素比率を計算した。その結果、2013年の紙類バイオマス炭素比率のデフォルト値は0.41、最小値は0.37、最大値は0.43となった。

###### 4.2.2.2. 紙おむつ類バイオマス炭素比率推定

紙おむつは紙、高分子吸水材、ポリエステル・ポリプロピレンなどの不織布といった複数の素材から構成されている $ ^{[20]} $ 。すなわち、生物由来炭素と化石由来炭素の両方が含まれている製品である。このため、都市ごみ中のバイオマス炭素比率を計算する場合には、まず組成調査で得られた紙類重量割合から紙おむつの重量割合を除外することが必要である。そして、紙おむつの各素材重量割合に従って、紙おむつ重量を各素材に按分する必要がある。

本項では紙おむつの解体調査を行い、素材別重量割合を測定した。紙おむつを3種類の素材（紙、高分子吸收剤、不織布・プラスチック）に分別し、重量を測定した。大人用、乳幼児用の両方についてメーカー、サイズの違う紙おむつを試料とした。解体した乳幼児用紙おむつ試料を表4.8に、大人用紙おむつ試料を表4.9に示す。
表 4.8 紙おむつ素材別重量割合測定試料（乳幼児用）

メーカー	商品名	サイズ	試料数
花王	メリーズさらさらエアスルー	新生児用	4
S サイズ	4
M サイズ	4
L サイズ	4
ユニ・チャーム	ムーニー	新生児用	2
S サイズ	1
M サイズ	2
L サイズ	2

表 4.9 紙おむつ素材別重量割合測定試料（大人用）

種類	メーカー	商品名	試料数
パンツタイプ	ユニ・チャーム	ライフリー薄型軽快パンツ M	1
花王	リリーフはつらつパンツ長時間安心 M-L	1
尿とりパッド	ユニ・チャーム	ライフリー安心尿取りパッドスーパー女性用	2
大王製紙	アテントお肌安心パッド	3
白十字	サルバ尿とりパッドスーパー	4
花王	リリーフ一晩中安心フィット	3

紙おむつの解体・素材重量測定のフローを図 4.2 に示す。

(1) 解体前の紙おむつ試料全体の重量を測定した。

(2) 目視及び手作業により、「吸収材部分（紙、綿状パルプ、高分子吸収材）」と「不織布・プラスチックフィルム」に分解した。

(3) (2)で分解された吸収材部分をビニール袋の中で分解し、さらに「紙」と「綿状パルプ・高分子吸収材」に分解した。

(4) (3)で分解された「綿状パルプ・高分子吸收材」をビニール袋の中で振り、比重の違いを利用して「綿状パルプ」と「高分子吸收材」に選別した。

(5) 「不織布・プラスチックフィルム」、「紙」、「綿状パルプ」、「高分子吸收材」それぞれの重量を測定した。

上記分解調査を各試料に対して、試料数の回数分行った。
図 4.2 紙おむつの解体・素材重量測定フロー

表 4.10 に乳幼児用紙おむつ素材重量測定結果、表 4.11 に大人用紙おむつ素材重量測定結果を示す。試料数が複数の試料については平均値を示している。また、表 4.12 に子供用・大人用を合わせた全紙おむつ試料測定値の平均値と標準偏差を示す。

表 4.10 乳幼児用紙おむつ素材重量測定結果

メーカー	商品名	サイズ	試料数	紙・綿状パルプ	不織布・プラ	高分子吸收材	全体(g)
重量(g)	割合(%)	重量(g)	割合(%)	重量(g)	割合(%)
花王	メリーズさらさらエアスルー	新生児用	4	9.48	46.19	7.87	38.32	3.18	15.48	20.52
Sサイズ	4	10.65	45.15	8.79	37.26	4.15	17.59	23.59
Mサイズ	4	13.94	44.68	11.47	36.77	5.79	18.55	31.19
Lサイズ	4	16.08	45.48	12.87	36.40	6.41	18.12	35.35
ユニ・チャーム	ムーニー	新生児用	2	9.68	44.91	7.51	34.84	4.37	20.25	21.56
Sサイズ	1	11.12	48.06	8.01	34.62	4.01	17.33	23.14
Mサイズ	2	15.78	46.53	10.86	32.04	7.27	21.43	33.90
Lサイズ	2	15.97	43.25	12.06	32.67	8.89	24.07	36.91
表 4.11 大人用紙おむつ素材重量測定結果

種類	メーカー	商品名	試料数	紙・綿状パルプ	不織布・プラ	高分子吸収材	全体(g)
重量(g)	割合(%)	重量(g)	割合(%)	重量(g)	割合(%)
パンツタイプ	ユニ・チャーム	ライフリー薄型軽快パンツM	1	24.17	42.48	25.34	44.53	7.39	12.99	56.90
花王	リリーフはつらつパンツ長時間安心M-L	1	30.66	42.60	27.03	37.55	14.29	19.85	71.98
尿とリパッド	ユニ・チャーム	ライフリー安心尿とリパッドスーパー女性用	2	25.96	68.55	5.40	14.26	6.51	17.19	37.87
大王製紙	アテントお肌安心パッド	3	38.86	55.73	21.80	31.26	9.07	13.01	69.74
白十字	サルパ尿とリパッドスーパー	4	22.44	71.14	6.26	19.83	2.85	9.03	31.55
花王	リリーフ一晩中安心フィット	3	26.82	63.92	6.32	15.05	8.83	21.03	41.97

表 4.12 全紙おむつ試料測定値平均及び標準偏差、化石・生物由来別炭素割合

素材	重量割合全体平均	重量割合標準偏差	素材中炭素割合	製品中炭素割合	化石由来炭素	生物由来炭素
紙・綿状パルプ	55.9%	14.3%	44.4%	24.8%	24.8%
不織布・プラスチック	25.8%	13.4%	85.7%	22.1%	22.1%
高分子吸收剤	18.3%	5.1%	38.3%	7.0%	7.0%
100.0%	54.0%	29.1%	24.8%

高分子吸收剂は、ポリアクリル酸ナトリウムとして計算。
##### 4.2.3. 長寿命バイオマス中 $ {}^{14}C $ 割合推定

バイオマスの $ {}^{14}C/{}^{12}C $ 比率は、そのバイオマスが生育した年代の大気中 $ {}^{14}C/{}^{12}C $ 比率を反映する。大気中 $ {}^{14}C/{}^{12}C $ 比率は、1950 年以前はほぼ一定であったが、1950～1960 年代の大気核実験により上昇（bomb effect と呼ばれる）した後、大気・海洋間の炭素交換や化石燃料消費による希釈により、現在も減少が続いている。このため、短寿命バイオマスで製品寿命も短い食品廃棄物などは現在の大気中 $ {}^{14}C/{}^{12}C $ 比率を用いれば良いが、長寿命バイオマスである木材および木材由来製品や、短寿命バイオマスであっても製品寿命の長い畳などにおいては、bomb effect の考慮が必要である。

本研究では、木材製品（木造住宅、木製家具）、紙類（紙、板紙）を対象として、大気中 pMC の推移から、木材中、製品中、廃棄物中 pMC を推定するモデル群を構築し、これら廃棄物バイオマスの pMC 値を推定した。

###### 4.2.3.1. 木製家具の pMC 推定

木製家具 pMC 値推定フローを図 4.3 に示す。本研究では、m 台（m=100, 1000）の廃棄家具の平均 pMC 値の分布を求めた。これは、 $ ^{14} $ C 法の精度を評価する際に、排ガス採取時間の長短に応じて、対象とする廃棄物中バイオマスの量が変動することに対処するためである。例えば、排ガス採取時間が 8 時間であれば、その 8 時間のうちに焼却された都市ごみ中のバイオマス部分の平均 pMC の分布を推定することが必要であり、家具についても 8 時間のうちに焼却された台数分の平均 pMC の分布を求める必要がある。平均 pMC の分散は、焼却台数（個数）m が多いほど小さくなるため、焼却台数を明示的に考慮する推定方法とした。

図 4.3 木製家具 pMC 推定フロー図
以下では、pMC 推定の各段階を概説する。

## ①対象樹木の選定

木製家具の原料には、多様な樹木が使用されている。すべての樹木について、pMC値を推定することは困難であるため、木材として広く用いられている樹種を推定対象樹木とした。日本及び主要な輸入国のpMC推定対象とした樹木を表4.13に示す。

表 4.13 日本及び主要輸入国の pMC 推定対象樹木

国	樹種
日本	スギ
アメリカ	ダグラスファー
カナダ	マリアナトウヒ・バルサムファー
台湾	台湾スギ
インドネシア	アガチス属・メルクシパイン
マレーシア	ショレア属

②樹木成長モデル

樹木が植林されてから、経年ごとに大気中の $ ^{14} $ Cをどの程度吸収しているのかを把握するために、対象樹木の成長関数を求めた。成長関数算出には式(4.16)で示されるChapman-Richardsの樹木成長関数を用いた。

$$ \mathrm{V}(t)=A\left(1-e x p\left(-\frac{t-t_{0}}{\tau}\right)\right)^{m} $$

V(t) : 植林後 t 年後経過時点での単位面積あたり材積 [m³/ha]

A : 林分材積の漸近値

τ : 関数のスケールパラメータ

m : 関数の形状パラメータ

$ t_{0} $ : 樹木の成長開始時期

式(4.16)のパラメータを対象樹木ごとに求める必要がある。樹木の蓄積量のデータとして、日本のスギについては森林・林業白書の収穫表[33]、海外の樹木については世界人工林成長量データベース[34]の値を使用した。蓄積量データの平均値を用いて、最小二乘法により式(4.16)の樹木成長関数にフィッティングさせ、成長関数のパラメータを算出した。
## ③伐採年と伐採時樹齢ごとのpMC値推定

樹木の生育開始年を $ t_{1} $ とし、②で求めたそれぞれの成長関数から、t 年におけるスギの年間成長率 $ \mathrm{d}V(t-t_{1})/\mathrm{d}t $ を求めた。さらに、樹木の伐採年を $ t_{2} $ とすると、スギの生育期間は $ t_{1} \sim t_{2} $ であり、スギの年間の成長率 $ \mathrm{d}V(t-t_{1})/\mathrm{d}t $ と、大気中の $ pMC_{A}(t) $ の値を用いて、式(4.17)により、各樹木の pMC を求めた。

$$ \mathrm{pMC}(t_{1},t_{2})=\int_{t1}^{t2}pMC_{A}(t)\frac{dV(t-t_{1})}{dt}dt\times\frac{1}{V(t_{2}-t_{1})} $$

図 4.4、図 4.5 に伐採年と伐採時樹齢ごとの pMC 値の推定結果を示す。対象樹木は図 4.4 は日本・スギ、図 4.5 はインドネシア・アガチス属メルクシパインである。

図 4.4 伐採年・伐採時樹齢別の樹木伐採時 pMC 值（日本・スギ）

## インドネシア

図 4.5 伐採年・伐採時樹齢別の樹木伐採時 pMC 值（インドネシア・メルクシパイン）
図 4.4 より、核実験前に伐採されたスギ(1950 年伐採)の pMC 値は、樹齢に関係なく一定である。核実験後、大気中の pMC 値は減少していることから、伐採時樹齢が短いスギについては、伐採年が近年になるにつれて pMC の値が 100 に近づいている。また、樹種によって pMC 値は大きく異なっていることが分かる。

## ④伐採時樹齢設定

図 4.4 より、伐採する樹齢によって木材 pMC 値は大きく変化することが分かる。そのため、平均的な伐採時樹齢の範囲を設定し、その範囲からランダムに伐採時樹齢を選択し、木材 pMC 値の分布を得た。

## ⑤外材の輸入国割合

③で推定したように、国によって樹木の pMC 値は大きく異なっている。そのため、外材の輸入国割合及び国産材の自給率によって、日本で流通している木材の pMC 値は大きく変化する。そこで、貿易統計から外材の輸入国割合、林野庁が公表しているデータから国産材自給率を求めた。

## ⑥ある年に家具に使用された木材の pMC 値推定

家具に使用された木材として、家具材として主に使用される製材用材（丸太を所定の形状・寸法にのこぎりを用いて切削加工したもの）、合板（丸太を薄く切った単板を、繊維方向を90°互い違いに重ねて熱圧接着した木質ボード）を取り上げた。ある年tに家具に使用された木材のpMC値は式(4.18)で計算される。

$$ \mathrm{pMC}_{ 製材 \cdot 合板 ,\mathrm{t}}=\frac{\mathrm{pMC}_{ 製材 ,\mathrm{t}}\times 製材生產量 _{\mathrm{t}}+\mathrm{pMC}_{ 合板 ,\mathrm{t}}\times 合板生產量 _{\mathrm{t}}}{ 製材生產量 _{\mathrm{t}}+ 合板生產量 _{\mathrm{t}}} $$

また、t 年に製造された製材の pMC 値 $ \left(\mathrm{pMC}_{\text {製材, } t}\right) $ は輸入国割合を考慮して、式(4.19)で計算される。合板についても製材と同様の方法で計算される。 $ \mathtt{pMC}_{i,t} $ はある国 i で t 年に伐採された木材の pMC 値である。

$$ \mathrm{pMC}_{ 製材 ,\mathrm{t}}=\frac{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 製材輸入量 }\left(\mathrm{ 国内生產量 }\right)_{\mathrm{i},\mathrm{t}}\times\mathrm{pMC}_{\mathrm{i},\mathrm{t}}}{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 製材輸入量 }\left(\mathrm{ 国内生產量 }\right)_{\mathrm{i},\mathrm{t}}} $$

## ⑦木製家具使用年数分布推定

木材の pMC 値は伐採された時期によって大きく異なる。そのため、廃棄されている家具に使用されている木材がいつ伐採されたものかを把握する必要がある。すなわち、樹木が伐採され、家具として生産されてから廃棄されるまでの期間を把握する必要がある。製
品が購入された年を樹木伐採年とし、木製家具の購入から廃棄までの使用年数分布を推定するために、購入から現在までの使用年数のデータから、式(4.20)に示されるワイブル分布を用いて残存率関数を推定した。使用年数のデータは、インターネットアンケート調査により得た。木製家具は6種類（いす・たんす・つくえ・テーブル・食器棚・整理棚）を対象とした。

$$ r_{i}(t)=exp\left(-\left(\frac{t}{\eta}\right)^{m}\right) $$

m：木製家具 i の残存率の形状パラメータ

η：木製家具 i の残存率の尺度パラメータ

$ r_{i}(t) $ ：残存率関数（ワイブル分布適用）

図 4.6 に式(4.20)で推定した購入後の木製家具の残存率を示す。たんすと食器棚についてはその他の4種類よりも使用年数が長い分布となった。

図 4.6 木製家具の残存率推定結果

⑧廃棄家具の $ ^{14} $ C 比率推定

家具 i が全国で n 台廃棄されるとして、家具 i の pMC 値分布を算出した。t 年に製造された家具の廃棄台数 $ n_{i}(t) $ は t 年の残存率と $ (t+1) $ 年の残存率の差分値を用いて、式(4.21)で算出される。

$$ n_{i}(t)=n\times\left(r_{i}(t)-r_{i}(t+1)\right) $$
式(4.18)で計算された t 年に製造された家具の pMC 値分布からランダムに $ n_{i}(t) $ 個の数値をサンプリングする。このランダムサンプリングを 1960 年から 2010 年まで行うことにより、家具 i の pMC 値分布が推定される。図 4.7 に n=10000 としてこの方法で推定した各家具の pMC 値分布を示す。たんすのみが残存率の違いを反映して、他の家具と分布の形状が異なる。たんす以外の家具は似通った分布となった。

図 4.7 各家具 1 万台の pMC 値分布推定結果

次に家具が m 個焼却されるときの、m 個の家具 pMC 値平均を推定する。家具の出荷台数割合から m 個の中に含まれる各家具の個数を決定する。表 4.14 に 1998 年の出荷台数割合を示す。家具の出荷台数は経済産業省「雑貨統計年報 平成 10 年年報 [35]」を参照した。

表 4.14 1998 年家具類出荷台数割合

いす	たんす	つくえ	テーブル	食器棚	整理棚
出荷台数割合(%)	37.1	7.4	8.2	14.4	24.4	8.4

その個数分、図4.7のデータセットからランダムにpMC値を取り出す。そして、それらの平均値を求める。この試行を1万回繰り返すことによって、m個の家具pMC平均値の分布を算出した。図4.8に100個及び1000個サンプリングした場合の家具類全体pMC値推定結果を示す。100個サンプリングの1万通り計算値の平均は121.23%、標準偏差は
0.85%であった。1000個サンプリングの1万通り計算値の平均は121.23%、標準偏差は0.26%であった。

図 4.8 家具類全体 pMC 值分布推定結果

###### 4.2.3.2. 紙類の pMC 推定方法

紙・板紙の pMC 値を推定するには、古紙循環を考慮する必要がある。そこで、本研究では、紙・板紙中の $ {}^{14}C $ のサブスタンスフローモデルを作成した。

モデルの構成は、山田ら [36]が木材パルプの平均使用回数解析で用いたモデルを参考に、取り扱う製品種類を紙・板紙の2種類に集約したモデルとした（図4.9）。紙・板紙の原料は、国産木材、輸入木材（チップ含む）、古紙（紙由来）、古紙（板紙由来）の4種類とし、これらから紙および板紙の2種類の製品が作られるとした。輸入木材に比較し、輸入パルプ・輸入紙製品・輸入古紙の流通量は少量であるため、これらは推定対象外とした。

投入原料の比率は、古紙再生促進センターの推計値（紙・板紙品種別古紙消費原単位表）に基づき、紙および板紙のそれぞれについて各年別に設定した。ただし、推定値の得られなかった1970年以前については1970年の値を代用した。

紙および板紙が生産されてから、古紙として原料利用されるまでのタイムラグは一律に1年とした。製紙原料となる古紙は、段ボール、新聞紙、産業古紙などの製品としての滞留年数が短いものの割合が高く、オフィスペーパーや書籍などの滞留年数が長い製品の割合は相対的に低いこと $ ^{[23]} $ による。

紙および板紙中の pMC 値は、それぞれの原料の pMC 値を炭素量基準で加重平均した値
とした。また、塗工紙の顔料およびバインダーに含まれる炭素は、古紙パルプ製造工程において除去され、セルロース中の炭素が古紙パルプに残ると仮定し、塗工成分を含まない炭素フローを推定対象とした。

図 4.9 古紙循環モデルの構成。矢印の太さはおおよそのフロー量の大きさを表す。

図 4.10 に紙、図 4.11 に板紙のシミュレーション結果を示す。紙 pMC 推定値の平均は 107.63、標準偏差は 1.76 であった。板紙 pMC 推定値の平均は 110.57、標準偏差は 0.99 であった。紙と板紙では原料に占める古紙の割合が異なるため、pMC 値にも違いが生じた。

図 4.10 樹木伐採時樹齢を考慮した紙の pMC 値変動シミュレーション結果
図 4.11 樹木伐採時樹齢を考慮した板紙の pMC 値変動のシミュレーション結果

続いて、モデル推定値との比較検証を行うために、表 4.15 に示した紙試料を対象に AMS 法によって $ {}^{14} $ C 測定を行った。表 4.15 の結果より、紙の種類によって pMC 値が異なることが分かる。図 4.10 で示したように伐採時樹齢を考慮した幅のある pMC 値分布を推定することの必要性が確認された。

表 4.15 紙 pMC 測定対象試料の一覧及び測定結果

番号	試料名	pMC(%)	番号	試料名	pMC(%)
1	印刷用紙1	104.1±0.3	12	コピー用紙1	104.8±0.3
2	印刷用紙2	105.6±0.3	13	コピー用紙2	93.9±0.2
3	印刷用紙3	103.6±0.3	14	コピー用紙3	110.4±0.3
4	印刷用紙4	104.1±0.3	15	ティッシュ1	105.7±0.3
5	印刷用紙5	106.6±0.3	16	ティッシュ2	109.7±0.4
6	印刷用紙6	105.0±0.3	17	ティッシュ3	107.5±0.4
7	中質紙1	107.8±0.3	18	新聞紙1	103.0±0.3
8	中質紙2	109.3±0.4	19	新聞紙2	103.7±0.3
9	書籍用紙1	99.8±0.3	20	クラフト紙1	108.0±0.3
10	書籍用紙2	102.5±0.3	21	クラフト紙2	106.2±0.3
11	書籍用紙3	106.7±0.3
##### 4.2.4. 都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合推定精度評価

###### 4.2.4.1. 概要

本研究では、4.2.1で示した式(4.2)を用いて都市ごみ中バイオマスの $ ^{14} $ C割合（ $ pMC_{bio} $ ）推定を行った。本項では、 $ pMC_{bio} $ の信頼区間の計算方法を説明する。式(4.3)から式(4.12)に示したように、 $ pMC_{bio} $ の推定においては種々のパラメータを設定する必要がある。本研究では、各パラメータの精度を評価し、仮定した分布に従って1万通りのデータセットを発生させた。このデータセットそれぞれに対して、式(4.2)に従って1万通りの $ pMC_{bio} $ を計算し、 $ pMC_{bio} $ の分布を得た。このモンテカルロシミュレーションによって、 $ pMC_{bio} $ の精度を評価した。

###### 4.2.4.2. パラメータ設定方法

本項では、 $ pMC_{bio} $ の計算に必要なパラメータの設定方法を述べた。

## <ごみ組成 $ M_{i}> $

都市ごみ焼却施設で行われているごみ組成調査結果を使用した。本手法では、各焼却炉で実施されているごみ組成調査結果を使用することで、都市によるごみ組成の変動を評価する。しかし、実際には同じ焼却施設でも日によって焼却しているごみ組成は変動している。そのため、本来は $ pMC_{bio} $ の精度の評価を行う場合には、この時間的な変動も評価する必要がある。同一の焼却施設で継続的に行われているごみ組成調査結果を入手することができれば、時間的な変動も評価することができる。しかし、本研究では、十分な量の同一施設で行われたごみ組成調査データが入手できなかったため、一回の調査で得られた値を固定値として使用した。使用したごみ組成データを表4.16に示す。このごみ組成は2013年6月に京都市東北部クリーンセンターで実施された手選別ごみ組成調査の結果である。

表 4.16 $ pMC_{bio} $ の計算に使用したごみ組成データ（2013年6月京都市東北部 CC）

物理組成	乾重量比(%)
紙類	50.1
繊維類	7.0
合成樹脂、ゴム・皮革類	14.8
木・竹・わら類	6.6
厨芥類	13.9
不燃物類	5.9
その他	1.7
同一の焼却施設で継続的に行われているごみ組成調査結果としては、FIT 制度を導入している焼却施設で毎月 1 度実施されているごみ組成調査データが存在する。この FIT ごみ質調査結果を持ちれば、同一施設でのごみ組成の時間的な変動も評価することが可能となる。

## < 紙類 >

紙類の pMC(pMC_{pa}) 計算は式(4.3)、(4.4) に従って行った。この計算に必要なパラメータ一覧を表 4.17 に示す。

$$ pMC_{pa}=\frac{pMC_{pa_{-}n}}{pMC_{pa_{-}d}}=\frac{\left(M_{pa}-m_{pd}\right)\cdot\sum_{i=1}^{4}f_{i}\cdot Cb_{i}\cdot pMC_{i}+m_{pd}\cdot r_{pa}\cdot Cb_{pd}\cdot pMC_{pd}}{\left(M_{pa}-m_{pd}\right)\cdot\sum_{i=1}^{4}m_{i}\cdot Cb_{i}+m_{pd}\cdot r_{pa}\cdot Cb_{pd}} $$

表 4.17 紙類パラメータ一覧

記号	意味
$ m_{pd} $	焼却ごみ中紙おむつ割合
$ r_{pa} $	紙おむつ中紙類重量割合
$ f_{i} $	種類別紙割合
$ Cb_{i} $	バイオマス炭素比率
$ pMC_{i} $	pMC 值

式(4.3)、(4.4)では紙類をさらに4分類（塗工紙・非塗工紙・塗工板紙・非塗工板紙）に分けているが、これはバイオマス炭素比率(Cb)及びpMCがこれら4分類で異なっているためである。塗工紙・塗工板紙は表面に化石由来炭素を含む塗料が塗られているため、塗られていない非塗工紙・非塗工板紙よりもバイオマス炭素比率が低い。また、紙と板紙では古紙の使用割合が異なるため、pMCが異なる。

各パラメータの設定方法を以下に示す。

## ●焼却ごみ中紙おむつ割合 $ m_{pd} $

紙おむつ使用者数及び1人当たりの使用量から紙おむつの廃棄量を推定した。推定した紙おむつ廃棄量を全国の一般廃棄物焼却量で割ることにより、焼却ごみ中紙おむつ割合を算出した。図4.12に紙おむつ廃棄量の推計手順フローを示す。
① 1人1日当たりの使用済み紙おむつ重量を推定（乳幼児・大人）

② 発生対象者数の推計（乳幼児人口・介護度別認定者数）

③ 使用済み紙おむつ重量に、発生対象者数を乗じることで廃棄重量を推計

図 4.12 紙おむつ廃棄量推計手順フロー

①1人1日当たりの使用済み紙おむつ重量の推定

表 4.18 に大人用紙おむつの1人1日あたりの使用済み紙おむつ重量を示す。重量・使用枚数は「日本衛生材料工業連合会 紙おむつ News.72 [37]」を参照した。し尿吸収量は「ユニ・チャーム 排泄ケアナビ [38]」を参照し、一回あたりの尿量を150 mlと設定した。本体、パットともに各々1回分のし尿を吸収すると設定した。

表 4.18 1 人 1 日当たり の使用済み紙おむつ重量（大人用）

パンツ・テーブタイプ	尿とリパッド
重量(g)/枚（し尿吸収前）	92.5	49.7
重量(g)/枚（し尿吸収後）	242.5	199.7
使用枚数/日	1.9	5.1
1人1日当たりの使用済み紙おむつ重量(g/日)	460.8	1018.5

表 4.19 に乳幼児用紙おむつの 1 人 1 日あたりの使用済み紙おむつ重量を示す。重量・使用枚数は「日本衛生材料工業連合会 紙おむつ News.72[37]」を参照した。一回あたりの尿量は 100 ml と設定した。

表 4.19 1 人 1 日あたりの使用済み紙おむつ重量（乳幼児用）

重量(g)/枚（し尿吸收前）	36.4
重量(g)/枚（し尿吸收後）	136.4
使用枚数/日	5.8
1人1日当たりの使用済み紙おむつ重量(g/日)	791.1
## ②紙おむつ使用者数の推計

大人については、要介護度3以上に認定されている人全員が紙おむつを使用すると設定した。要介護度3とは「立ち上がりや歩行などが自力ではできず介護を必要とする状態。排泄や入浴、衣服の着脱などに全面介助が必要 $ ^{[39]} $ 」な状態のことを指す。平成24年3月(平成23年度末)時点での日本全国の要介護度3,4,5認定者数を表4.20に示す。

表 4.20 平成 24 年 3 月要介護度別認定者数 [40]

要介護度3	720,754人
要介護度4	664,906人
要介護度5	607,334人
計	1,992,994人

乳幼児については、41か月までが全員紙おむつを使用すると設定した。平成23年の0~41か月児人口は4,677,833人 $ ^{[41]} $ である。

③使用済み紙おむつ重量に発生者対象者数を乗じることで廃棄重量を推計

①、②の結果から計算した平成23年の全国紙おむつ廃棄重量推計結果を表4.21に示す。全国の一般廃棄物焼却量は環境省大臣官房廃棄物・リサイクル部「平成25年度廃棄物の広域移動対策検討調査及び廃棄物等循環利用量実態調査報告書（廃棄物等循環利用量実態調査編） $$ 42 $$ 」の数値を利用した。

表 4.21 H23 年紙おむつ廃棄量割合推計結果

紙おむつ廃棄量[千 t]	一般廃棄物焼却量[千 t]	紙おむつ廃棄量割合
湿重量	2,262	34,003	6.65%
乾重量	62.7	16,552	3.79%

紙おむつの廃棄量は使用者人口の違いによって、都市によって異なる値をとると予想される。そこで本研究では、 $ m_{pd} $ は0~6%の範囲で一様に分布していると考え、1万通りの一様乱数を発生させた。

## ● 紙おむつ中紙類重量割合 $ r_{pa} $

4.2.2.2 で行った紙おむつの解体調査から計算される素材別重量割合を使用した。解体調査結果より、紙おむつ中紙類重量割合の平均値は55.89%、標準偏差は14.32%であった。 $ r_{pa} $ はこの平均値・標準偏差の正規分布に従うと仮定し、統計解析ソフトRのrnorm関数を用いて1万通りのデータを発生させた。