Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
4.2.2.1 で計算した種類別紙焼却量割合を使用した。

図 4.13 2000 年～2013 年種類別紙焼却量割合経年変化

表 4.22 種類別紙焼却量割合平均值及び標準偏差

分類	焼卻量割合平均(2000～2013年)	焼卻量割合標準偏差(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 4.13、表 4.22 の計算結果を対数比変換 [43] したデータに対して、多変量正規分布を仮定し、その分布に従う 1 万通りのデータを発生させた。データの発生には統計解析ソフト R の rmnorm 関数を使用した。対数比変換は組成データ $ \mathbf{c} = (c_{1}, c_{2}, \cdots, c_{n}) $ について以下の変換を施して新しい変数 z を得る変換である。

$$ \mathbf{z}=\left(\ln\frac{c_{1}}{c_{p}},\ln\frac{c_{2}}{c_{p}},\cdots,\ln\frac{c_{n-1}}{c_{p}}\right) $$

ごみ重量割合等の組成データは変数の総和が定数で固定されているため、変数の独立性を保つことができない。そのため、ある変数が増加するとその他の変数は強制的に減少する。対数比変換を行うことにより、この定数和制約からデータを開放することができる。
## ● バイオマス炭素比率(Cb)

4.2.2.1 で説明したバイオマス炭素比率の推定方法を使用した。非塗工紙・非塗工板紙については、セルロースの分子式から計算した 0.44 を固定値として使用した。

[塗工紙]

塗工紙については、各塗工紙種類に塗料重量割合の最大値・最頻値・最小値を設定していた。これらの設定値を使用し、式(4.23)に従って塗工紙全体のバイオマス炭素比率の最大値・最頻値・最小値を算出した。ただし、焼却量は2013年の値を使用した。

$$ \mathrm{C}_{\mathrm{b}}=\frac{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 紙部分 炭素重量 }_{\mathrm{i}}}{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 焼 却量 }_{\mathrm{i}}}=\frac{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 焼 却量 }_{\mathrm{i}}\times\left(1-\mathrm{ 塗料重量 割合 }_{\mathrm{i}}\right)\times\mathrm{ 紙部分 炭素重量 割合 }}{\sum_{\mathrm{i}}\mathrm{ 焼 却量 }_{\mathrm{i}}} $$

塗工紙全体のバイオマス炭素比率の計算結果を表 4.23 に示す。表 4.23 の最大・最頻・最小値を三角分布のパラメータに使用し、塗工紙全体のバイオマス炭素比率がこの三角分布に従うと仮定した。以上の方法で設定した三角分布に従う1万通りのバイオマス炭素比率データを発生させた。

表 4.23 塗工紙全体のバイオマス炭素比率

最大值	最频值	最小值
0.405	0.357	0.205

## [塗工板紙]

塗工板紙のカルシウム含有率（ $ Ca_{塗工板紙} $ ）から式(4.24)により、塗工成分中の炭素含有率（ $ C_{塗工部分} $ ）及びバイオマス炭素比率（ $ Cb_{塗工板紙} $ ）を算出できる。カルシウム含有率及び炭素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であり、炭素含有率の平均値及び標準偏差は0.39、0.0010であった。

$$ Cb_{ 塗工板紙 }=C_{ 板紙 }-Ca_{ 塗工板紙 }(12/40+100/40\times12/50\times144/158) $$

炭素比率・カルシウム比率測定値の平均値・標準偏差から、それぞれ正規分布を仮定し、1万通りのデータを発生させた。その1万通りのデータそれぞれに対して式(4.24)に従ってバイオマス炭素比率を計算し、塗工板紙のバイオマス炭素比率の分布を得た。計算結果の平均値は0.36、標準偏差は0.001であった。
## ●pMC

4.2.3.2 で紹介した紙・板紙 pMC 値のシミュレーション結果を使用した。

## <緘維類>

繊維類の pMC(pMC_{cl}) 計算は式(4.5)、(4.6) に従って行った。この計算に必要なパラメータ一覧を表 4.24 に示す。

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

表 4.24 繊維類パラメータ一覧

記号	意味
$ r_{n_{cl}} $	繊維中天然繊維割合
$ Cb_{cl} $	天然繊維中炭素重量割合

## ● 繊維中天然繊維割合 $ r_{n_{cl}} $

繊維には、綿・絹などの生物由来である天然繊維とポリエステル・ナイロンなどの化石由来である合成繊維の2種類が存在している。そのため、 $ pMC_{bio} $ を計算する場合には焼却ごみ中の天然繊維割合が必要になる。繊維中の天然繊維割合には参考文献 $ ^{[1]} $ 中で設定されている値を利用した。 $ ^{[1]} $ では、「繊維・生活用品統計年報」及び「繊維ハンドブック」から合成繊維内需量と全繊維製品内需量の比を把握し、その値を用いて繊維製品中の合成繊維割合を設定した。そして、その割合を用いて繊維くず中の合成繊維くず割合を設定した。本研究では1からこの合成繊維割合を引くことによって、天然繊維割合を求めた。1990年から2012年までのデータが存在しているので、それらを用いて天然繊維割合の平均値・標準偏差を求めた。平均値は43.8%、標準偏差は5.28%であった。天然繊維割合はこの平均値・標準偏差をもつ正規分布に従うと仮定し、1万通りの天然繊維割合データを発生させた。表4.25に1990年から2012年までの天然繊維割合を示す。

表 4.25 繊維中の天然繊維割合 [1]

1990	1995	2000	2005	2008	2009	2010	2011	2012
天然繊維割合(%)	50.9	49.3	46.5	47.2	44.1	43.4	40.4	36.8	35.9
## ●天然繊維中炭素重量割合 $ Cb_{cl} $

天然繊維には、綿・毛・絹など複数の種類があるが、炭素重量割合としては綿の値を使用する。天然繊維全体の生産量に占める綿の割合が支配的であることが理由である。表4.26に2013年の紡績糸出荷量 $ ^{[44]} $ を示す。

表 4.26 2013 年紡績糸出荷量割合

出荷量(t)	出荷量割合(%)
綿糸	37,441	77
毛糸	11,439	23
絹紡糸	秘匿数字	-
麻糸	秘匿数字	-
天然紡績糸計	48,880	100

綿の炭素重量割合としては、室らの研究 $ [32] $ の「綿」の測定値を利用した。測定値の平均値は 47.71%、標準偏差は 0.019% であった。綿の炭素重量割合は測定値の平均値・標準偏差をもつ正規分布に従うと仮定し、その分布に従う 1 万通りのデータを発生させた。

$$ \mathbf{\textcircled{p}M C(p M C_{p r e s e n t})} $$

現代バイオマスの値を使用した。現代バイオマスの値としては、2014年3月に京都大学周辺の雑草及び落ち葉を測定したpMC値である101.35%を固定値として適用した。

＜厨芥類＞

厨芥類の pMC(pMC_{ga}) 計算は式(4.7)、(4.8) に従って行った。

$$ pMC_{ga}=\frac{pMC_{ga_{-}n}}{pMC_{ga_{-}d}}=\frac{M_{ga}\cdot Cb_{ga}\cdot pMC_{present}}{M_{ga}\cdot Cb_{ga}} $$

## ● 厨芥類中炭素重量割合 $ Cb_{ga} $

厨芥類の中でも炭素重量割合の異なるものが存在するため、厨芥類をさらに複数の区分に分類し、厨芥類全体の炭素重量割合を算出した。厨芥類を「骨・貝殻」「卵の殻」「動物性厨芥」「植物性厨芥」「穀物厨芥」「飲料かす」に分類し、それらの質量割合・炭素比率データから厨芥類全体の炭素比率を算出した。質量割合は松田健士の修士論文 $ ^{[45]} $ のデータ（京都市での厨芥類細組成調査実施データ）、炭素比率は室らの研究 $ ^{[32]} $ の厨芥類炭素割合分析データを使用した。表4.27に各厨芥種類の厨芥類中重量割合、炭素比率の平均値・標準偏差を示す。炭素比率は平均値・標準偏差からそれぞれの分類に対して正規
分布を仮定して、1万通りの炭素重量割合を発生させた。この炭素重量割合を表4.27の質量割合で加重平均することによって、厨芥類中炭素重量割合を1万通り発生させた。ただし、厨芥細組成の質量割合は固定値としている。

表 4.27 厨芥細組成の質量割合及び炭素比率

分類	廚芥類中重量割合(乾ベース%)	炭素重量割合(%)	標準偏差(%)
骨・貝殻	4.6	29.7	0.0011
卵の殻	4.6	22.0	0.0003
動物性廚芥	11.0	69.6	0.0015
植物性廚芥	62.1	45.8	0.0003
穀物廚芥	9.3	50.8	0.0004
飲料かす	8.5	59.5	0.0004
廚芥類全体	100.0	48.2

$$ \bullet\mathrm{p M C}(p M C_{p r e s e n t}) $$

繊維類と同様に、現代バイオマスの値を使用した。

く木・竹・おら類>

木・竹・わら類の pMC(pMC_{wo}) 計算は式(4.9)、(4.10) に従って行った。この計算に必要なパラメータ一覧を表 4.28 に示す。

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

表 4.28 木・竹・わら類パラメーター覧

記号	意味
$ m_{long-wood\_i} $	ごみ区分 i 中の木・竹・わら類中長寿命木材廃棄物割合
$ \alpha_{i} $	焼却ごみ中のごみ区分 i の重量割合
$ \beta_{i} $	ごみ区分 i 中の木・竹・わら類の重量割合
$ \gamma_{i} $	ごみ区分 i の木・竹・わら類中の長寿命木材廃棄物割合
$ Cb_{wo} $	木・竹・わら類炭素重量割合
$ pMC_{i} $	ごみ区分 i 中の長寿命木材廃棄物 pMC 值
本研究では木・竹・わら類は、pMC値が異なる長寿命木材廃棄物（木製品、木製家具等）と現代バイオマス（雑草、剪定枝、生花）の2種類のバイオマスから構成されるとしている。そのため、木・竹・わら類中の長寿命木材廃棄物の割合を求める必要がある。さらに長寿命木材廃棄物の中でも、その木材ごみが含まれているごみ種類i（家庭ごみ・業者収集ごみ・持ち込みごみ）によってもpMC値が異なると考えている。持ち込みごみでは木製家具が占める割合が大きいといった違いが存在するからである。

## ●木・竹・わら類中長寿命木材廃棄物割合 $ m_{long-wood\_i} $

$ m_{long-wood\_i} $ は以下の式(4.28)で計算した。ただし、iは家庭ごみ・業者収集ごみ・持ち込みごみの3つの区分である。

$$ m_{long-wood_{-}i}=\frac{\alpha_{i}\cdot\beta_{i}}{\sum_{i=1}^{3}\alpha_{i}\cdot\beta_{i}}\times\gamma_{i} $$

$ \alpha_{i} $ : 焼却ごみ中のごみ区分iの重量割合

$ \beta_{i} $ : ごみ区分 i 中の木・竹・わら類の重量割合

$ \gamma_{i} $ : ごみ区分 i の木・竹・わら類中の長寿命木材廃棄物割合

以下では $ \alpha_{i} $ 、 $ \beta_{i} $ 、 $ \gamma_{i} $ の設定方法について説明する。

$ \alpha_{i} $ : 焼却ごみ中のごみ区分iの重量割合

各市町村の環境局等の担当部署のデータを使って算出する。そのため、ばらつきについては設定せず、対象焼却施設特有の固定値として計算を行う。

$ \beta_{i} $ : ごみ区分 i 中の木・竹・わら類の重量割合

$ \gamma_{i} $ ：ごみ区分iの木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物割合

$\beta_{i}, \gamma_{i}$ は各都市によって異なる値をとることが予想される。都市によるばらつきを評価するために、様々な都市で実施されているごみ細組成調査データの入手を行い、値のばらつきの範囲を設定した。

[家庭ごみ]

様々な都市で実施されている家庭ごみ細組成調査の調査結果から値の範囲を設定した。データを入手した市町村を表4.29に示す。複数年調査を行っている自治体については、複数年の平均値を使用した。調査結果の分布を図4.14に示す。ただし、全ての調査は湿重量ベースで行われていたため、平成19~平成24年京都市家庭ごみ細組成調査の各ごみ組成の水分割合平均値を用いて、乾重量比に変換した。
図 4.14 より、家庭ごみ中の木・竹・わら類（$\beta_{家}$）はおよそ 0~16% の範囲に分布していることがわかる。この結果から、$\beta_{家}$ は 0~16% の範囲で一様に分布していると考え、一様分布を発生させた。また、家庭ごみの木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物割合はおよそ 0~70% の範囲に分布しており、都市によって非常にばらつきが大きいことが分かる。この結果から、$\gamma_{家}$ は 0~100% の範囲で一様に分布していると考え、一様分布を発生させた。

表 4.29 家庭ごみ中木・竹・わら類重量割合調査実施自治体 [46] [47] [48] [49] [50] [51] [52] [53]

番号	市町村	市町村内のサンプリング地名	実施年	現代バイオマスとした分類名	長寿命木材とした分類名
1	大津市	伊香立	2013年7月及び2014年2月	刈り草、剪定枝	木製品
2	真野
3	堅田
4	岡山市	西部地区	2010～2013	剪定枝・草	その他の木・竹・わら・花
5	東部地区
6	海老名市	2013	枝・草	その他
7	座間市	2013	枝・草	その他
8	綾瀬市	2013	枝・草	その他
9	川崎市	南部	2012	草木類	木片類
10	中原区
11	高津区
12	北部
13	松山市	A地区	2008	剪定枝（袋排出のもの）	木・竹等（袋排出以外のものが基本、割り箸、木製製品含む）
14	B地区
15	D地区
16	寝屋川市	2010	草木類	木片類
17	杉並区	下井草3丁目	2009	剪定枝、落ち葉	その他草木
18	浜田山2丁目
19	松庵1丁目
20	堀ノ内3丁目
21	和田1丁目
22	西萩北1丁目
23	豊中市	2011	草木類	木片類
図 4.14 家庭ごみ中長寿命木材廃棄物及び現代木質系バイオマス乾重量割合

## [業者収集ごみ]

家庭ごみと同様に複数の都市で実施されている細組成調査の結果から値の範囲を設定した。データを入手した市町村及び調査結果を表4.30に示す。業者収集ごみについても湿重量ベースでの調査結果であったため、家庭ごみと同様にして乾重量比に変換している。ただし、使用した水分割合は家庭ごみ細組成調査の結果であり、事業系ごみとは水分割合が異なる可能性もある。

表 4.30 より、業者収集ごみ中の木・竹・わら類（β筆）はおよそ 3~7% の範囲に分布していることがわかる。しかし、サンプル数が少ないため、パラメータの設定においては安全側に見積もって、β₀は 0~10% の範囲で一様に分布するとして一様分布を発生させた。

また、業者収集ごみの木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物割合はおよそ50~70%の範囲に分布している。しかし、サンプル数が少ないためパラメータの設定においては安全側に見積もって、 $ γ_{業} $ は0~100%の範囲で一様に分布していると考え、一様分布を発生させた。
表 4.30 業者収集ごみ中木・竹・わら類重量割合調査実施自治体及び調査結果 [51] [53] [54] [55] [56]

市町村	実施年	組成調査での重量割合(%) (乾ベース)
草木類	木片類	合計
寝屋川市	2010	0.92	4.67	5.59
京都市	2011	1.09	3.27	4.36
2007	2.37	4.62	6.99
豊中市	2011	0.84	2.74	3.58
大阪市	2012	1.93	4.82	6.75

## [持ち込みごみ]

持ち込みごみのごみ組成については、業者収集ごみよりもさらに調査結果が少ない。本研究では、京都市の持ち込みごみ組成調査の結果を利用した。図4.15、図4.16、図4.17に京都市の3つのクリーンセンター（南部・東部・東北部）で平成21～平成23年度に実施された京都市持ち込みごみ質調査結果[57]を示す。元の調査結果は湿重量比なので、家庭ごみ・業者収集ごみと同様の方法を用いて乾重量比に変換した。図より、持ち込みごみ中の木・竹・わら類（$\beta_{\mathrm{持}}$）はおよそ25~40%の範囲に分布していることがわかる。しかし、京都市の焼却施設でのサンプルしか存在しないため、パラメータの設定においては安全側に見積もって、$\beta_{\mathrm{持}}$は10~65%の範囲で一様に分布するとして、一様分布を発生させた。

また、持ち込みごみの木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物割合はおよそ25~80%の範囲に分布している。範囲が広く、またサンプル数も少ないためパラメータの設定においては安全側に見積もって、γ業は0~100%の範囲で一様に分布していると考え、一様分布を発生させた。
乾重量割合(%)

南部クリーンセンター調査実施年月日

図 4.15 京都市南部クリーンセンター持ち込みごみ調査結果（木材関連部分）

東部クリーンセンター調査実施年月日

図 4.16 京都市東部クリーンセンター持ち込みごみ調査結果（木材関連部分）
東北部クリーンセンター調査実施年月日

図 4.17 京都市東北部クリーンセンター持ち込みごみ調査結果（木材関連部分）

## ●木・竹・わら類炭素重量割合 $ Cb_{wo} $

セルロースの分子式から計算した 0.44 を固定値として使用した。

## ●pMC

## ＜長寿命木材廃棄物 $ pMC_{i} $ ＞

長寿命木材廃棄物については含まれているごみ区分i（家庭ごみ・業者収集ごみ・持ち込みごみ）によって異なるpMC値を設定した。木材廃棄物の種類がごみ区分iによって異なるからである。例えば、持ち込みごみには大型の木製家具が含まれるが、家庭ごみ中にはそのような大型の木材廃棄物はほとんど含まれず、割り箸などの使い捨ての商品の比率が高くなる。木製家具は使い捨ての商品に比べて使用年数が長いため、pMC値も異なる。以下では、ごみ区分iごとに長寿命木材廃棄物のpMC値を設定した。

## [家庭ごみ]

家庭ごみについては、2014年11月7日、14日、21日に実施された京都市家庭ごみ細組成調査で採取した木材廃棄物pMC実測値を使用した。表4.31に各調査実施日の木材サンプリング重量を示す。そして、採取した試料の中から、全体に占める重量割合等を考慮して表4.32のようにAMS測定を行う試料を決定した。
表 4.31 家庭ごみ長寿命木材廃棄物サンプリング重量

試料採取日	湿重量(g)
2014年11月7日	445.7
2014年11月14日	1173.2
2014年11月21日	9001.7
合計	10620.6

表 4.32 家庭ごみ中木材廃棄物 AMS 測定実施試料

試料番号	試料名	試料內容	調製方法	採取重量(g)
1	家庭ごみ中割り箸	細組成調査で採取した割り箸	2mm以下まで破砕後、縮分器で20gに縮分	1021.2
2	家庭ごみ中木材廃棄物(台)	細組成調査で採取した試料の中で重量が著しく大きいもの	同上	5428.5
3	家庭ごみ中木材廃棄物(かご)	同上	同上	836.2

長寿命の木材廃棄物については、製品の使用年数、樹木伐採時樹齢などにより pMC 値のばらつきが大きい。一方、AMS 測定で分析可能な試料重量はサンプリング重量に対して少ない（最大で 25 g）。このため、分析会社に送付する pMC 測定試料の代表性の確保が重要となる。試料の代表性を確保するために、試料を破砕機によって 2 mm 以下に破砕した後、縮分器によって 20 g まで縮分したものを測定試料とした。

測定結果を表 4.33 に示す。家庭ごみ中長寿命木材廃棄物の pMC 値としては、割り箸の測定値 117.7% を使用した。試料番号の 2、3 は単独の製品であり、家庭ごみ中に一般的に含まれている可能性は低い。一方、割り箸は家庭ごみ中に安定して含まれていると考えられるため、割り箸の pMC 値を使用した。多様な木材廃棄物の実測 pMC 値の蓄積が望まれる。

表 4.33 家庭ごみ中木材廃棄物 pMC 値測定結果

試料番号	測定結果
1	117.7 $ \pm $ 0.3
2	122.9 $ \pm $ 0.4
3	111.6 $ \pm $ 0.3
## [持ち込みごみ]

持ち込みごみ中の長寿命木材廃棄物は木製家具が大部分を占めると考え、4.2.3.1で推定した木製家具のpMC推定値を使用した。

## [業者収集ごみ]

業者収集ごみについても、持ち込みごみと同様の木製家具の推定結果を使用した。

## <現代バイオマス $ pMC_{present} $ >

木・竹・わら類中の長寿命木材廃棄物以外のもの（雑草や剪定枝など）は現代バイオマスと考え、繊維、廚芥類と同様に現代バイオマスの値を使用した。

くその他>

その他の $ \mathrm{pMC}(pMC_{ot}) $ 計算は式(4.11)、(4.12)に従って行った。ただし、バイオマス炭素比率 $ (Cb_{ot}) $ 、 $ \mathrm{pMC}(pMC_{ot}) $ は上述した「紙類」・「繊維類」・「廚芥類」・「木・竹・わら類」の計算値の平均を使用した。

$$ pMC_{ot}=\frac{pMC_{ot_{-}n}}{pMC_{ot_{-}d}}=\frac{M_{ot}\cdot Cb_{ot}\cdot pMC_{ot}}{M_{ot}\cdot Cb_{ot}} $$

#### 4.3. 結果と考察

##### 4.3.1. 都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合推定結果

図 4.18 に 4.2.4 で説明した手法で推定した都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合分布推定結果を示す。1 万個の推定結果の平均値は 106.71%、標準偏差は 0.87% であった。また、表 4.34 に既往研究の推定値及び規格の設定値を示す。

まず、本研究での $ pMC_{bio} $ 推定値は、長寿命バイオマスの補正結果の影響により、現代バイオマスのpMC値よりも高い値となっている。また、ヨーロッパにおける既往研究と比較すると、本研究の推定値は低い値を示している。これはごみ組成の差と紙の原料として使用される木材の樹齢の差であると考えられる。Mohnらの研究 $ ^{[12]} $ では、バイオマス廃棄物中（紙・現代バイオマス・木くず）の木くずの割合を35.2%と設定している。一方、本研究で使用したごみ組成では、バイオマス廃棄物中（紙・現代バイオマス・木くず）の木くずの割合は約8%である。また、Mohnらの研究では、樹齢40年以上の木材が紙・板紙に使用される木材のうち6割以上を占めると設定している。一方、本研究で使用した瀬田の研究では、樹齢5-15年の木材が大部分を占めると設定している。これらの理由から、ヨーロッパにおいて推定された $ pMC_{bio} $ よりも、本研究の推定値は低い値を示したと考えられる。
図 4.18 京都市東北部クリーンセンターごみ組成データを使用した $ pMC_{bio} $ 推定結果

表 4.34 既往研究における $ pMC_{bio} $ 推定値

$ pMC_{bio} $ 推定値	備考
Mohnらの研究[12]	109.2±3.8	2015年の推定値
ASTM D6866[10]	105	現代バイオマスのpMC値
ISO 13833[11]	104	現代バイオマスのpMC値
EN 15440[58]	112
本研究	106.71±0.87	京都市のごみ組成を固定値として使用
本研究	107.05±1.00	京都市のごみ組成の時間的変動を考慮

##### 4.3.2. ごみ組成の時間的変動を考慮した $ pMC_{bio} $ の推定

図 4.18 で示した $ pMC_{bio} $ の推定結果はごみ組成 $ (M_{i}) $ を固定値として計算した結果である。本項では、京都市東北部クリーンセンターで実施された 3 か月分のごみ組成調査の結果から、ごみ組成の変動を推定した。そして、このごみ組成の変動が $ pMC_{bio} $ の推定精度に与える影響を評価した。

京都市東北部クリーンセンターで2013年4月～6月に実施されたごみ質調査結果を使用した。表4.35に示した3か月分の組成データを対数比変換したデータに対して、多変量正規分布を仮定し1万個のデータを発生させた。ごみ組成 $ (M_{i}) $ にこの1万個のデータを使用して、 $ pMC_{bio} $ を計算した結果、平均値は107.05%、標準偏差は1.00%となった。
表 4.35 京都市東北部クリーンセンターごみ組成

单位：乾重量比(%)

物理組成	2013年4月	5月	6月	平均値	標準偏差
紙類	45.7	54.0	50.1	49.9	4.1
繊維類	9.9	11.5	7.0	9.5	2.3
合成樹脂、ゴム・皮革類	10.6	14.3	14.8	13.2	2.3
木・竹・わら類	13.4	6.8	6.6	8.9	3.9
厨芥類	10	6.3	13.9	10.1	3.8
不燃物類	4.7	5.2	5.9	5.3	0.6
その他	5.7	1.9	1.7	3.1	2.3

4.3.3. 各パラメータが $ pMC_{bio} $ 推定値に与える影響の評価

4.2.4.2 で設定した各パラメータの精度が $ pMC_{bio} $ 推定値全体の精度に与える影響を評価するために感度解析を行った。式(4.30)でパラメータ i の減少率 $ \eta_{i} $ を計算し、各パラメータのばらつきの $ pMC_{bio} $ 標準偏差に対する感度を評価した。図 4.19 に感度解析結果を示す。ただし、図 4.19 には減少率が 0.005 以上だったパラメータについてのみ示した。

减少率 $ \eta_{i} $

$$ =\frac{\left( デフォルト値を用いた pMC_{bio} の標準偏差 - パラメータ i を固定した時の pMC_{bio} の標準偏差 \right)}{ デフォルト値を用いた pMC_{bio} の標準偏差 }\quad(4.30) $$
図 4.19 京都市東北部クリーンセンター $ pMC_{bio} $ 感度解析結果

感度解析結果より、紙・板紙 pMC 値の精度が $ pMC_{bio} $ 推定精度全体に与える影響が非常に大きいことが確認された。前項で示したごみ組成の変動を考慮した場合の $ pMC_{bio} $ 推定結果の減少率を計算すると、-0.148 であった（標準偏差が増加するため、減少率が負の値となっている）。この値と比較しても、紙・板紙 pMC 値の影響は大きく、 $ pMC_{bio} $ の推定においては紙・板紙 pMC 値の推定精度が重要であることが分かる。一方で、データ数の少なさからパラメータのばらつきを大きく設定していた木材廃棄物関連のパラメータが $ pMC_{bio} $ に与える影響は比較的小さい。ただし、これは京都市東北部クリーンセンターのごみ組成を使用した結果であり、ごみ組成が異なる焼却施設ではパラメータの与える影響の大きさが異なることも予想される。

続いて、各組成の pMC 値が $ pMC_{bio} $ 平均値に与える影響を評価するための感度解析を行った。各組成の pMC 値を 1.05 倍した時の、 $ pMC_{bio} $ 平均値の変化量を以下の式(4.31)で計算した。図 4.20 に変化量の計算結果を示す。

$$ 変化量 =\left| デフォルト値を使用した pMC_{bio} 的平均值 \right. $$

$$ -\mathrm{ パラ }\mathrm{ メータ }\mathrm{ を変化 }\mathrm{ させた }\mathrm{ 時 }\mathrm{ の }p M C_{b i o}\mathrm{ の }\mathrm{ 平均值 }\Big|\quad\text{)} $$
図 4.20 ごみ組成別 pMC 値を 1.05 倍に変化させた時の $ pMC_{bio} $ 変化量計算結果

重量割合の大きい現代バイオマス及び紙・板紙 pMC 値が $ pMC_{bio} $ 推定平均値に与える影響が大きいことが分かる。図 4.19、図 4.20 の結果より、各バイオマス中の pMC 値が $ pMC_{bio} $ 推定結果の平均及び標準偏差に与える影響が大きいことが確認された。本研究で使用した各バイオマスの pMC 値は、根拠とした実測データが少ないため、今後実測データの蓄積および更新が重要である。

##### 4.3.4. 焼却施設ごとのごみ組成の違いによる影響に関する考察

前項では京都市東北部クリーンセンターのごみ組成を用いた場合の $ pMC_{bio} $ 推定結果を示した。本項では、表4.35で示した京都市東北部クリーンセンターのごみ組成と組成が大きく異なるごみを焼却している施設の $ pMC_{bio} $ を推定した。ごみ組成が大きく異なる焼却施設として、「木・竹・わら類」の割合が大きいごみ組成を持つ焼却施設を選定した。4.2.4.2で設定した各パラメータの内、木・竹・わら類に関するパラメータについてはばらつきを大きく設定していた。そのため、木・竹・わら類を多く含む都市ごみの $ pMC_{bio} $ の推定精度は低くなることが予想される。また、木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物に設定したpMC値は121もしくは118程度と高く、 $ pMC_{bio} $ 平均値も高くなることが予想される。この場合の $ pMC_{bio} $ の平均値・推定精度を算出することによって、本研究で使用した推定手法の頑健さを評価することができる。以上のような理由から、「木・竹・わら類」の割合が大きいごみ組成を持つ焼却施設での $ pMC_{bio} $ の推定を行った。

対象焼却施設の選定にあたっては、環境省「平成24年度一般廃棄物処理実態調査結果施設別整備状況 焼却施設 [59]」に記載されているごみ組成分析結果を参照し、推定対象
として福島県西白河地方クリーンセンターを選択した。表 4.36 にごみ組成を示す。ただし、[59]のごみ組成では「紙類」と「布類」が統合され、「紙・布類」という分類で測定されている。このため、[42]で計算されている全国の紙類及び布類の焼却量から、紙・布類中の紙類割合を算出した。この割合を「紙・布類」にかけることで表 4.36 中の紙類、繊維類割合を算出した。

表 4.36 福島県西白河地方クリーンセンターごみ組成

物理組成	乾重量比(%)
紙類	29.6
繊維類	2.9
合成樹脂、ゴム・皮革類	17.6
木・竹・わら類	39.2
厨芥類	9.3
不燃物類	0.6
その他	0.4

表 4.36 に示したごみ組成を用いて計算した $ pMC_{bio} $ の推定結果を図 4.21 に示す。1 万個の推定結果の平均値は 108.44、標準偏差は 1.84 であった。京都市東北部クリーンセンターの推定結果である平均値 106.71、標準偏差は 0.87 と比較すると、木・竹・わら類の割合の高さを反映して、平均値は高く、標準偏差は大きくなっている。この結果から、ごみ組成の違いによって $ pMC_{bio} $ 推定値に違いが生じるため、 $ pMC_{bio} $ の推定においては、各焼却施設のごみ組成を反映することの必要性が確認された。

京都市東北部クリーンセンターでの推定と同様に、各パラメータが $ pMC_{bio} $ 推定値に与える影響を評価するために感度解析を行った。
図 4.21 福島県西白河地方クリーンセンターごみ組成データを利用した $ pMC_{bio} $ 推定結果

図 4.22 福島県西白河地方クリーンセンター $ pMC_{bio} $ 感度解析結果

図 4.19 と比較すると、木材廃棄物関連のパラメータの影響が大きくなっていることが分かる。これに対して、紙・板紙 pMC の影響は小さくなっている。この結果より、木・竹・わら類の割合が高い都市ごみの $ pMC_{bio} $ を推定する場合には、木・竹・わら類中の長寿命木質廃棄物割合等のパラメータの推定精度を高めることが重要であることが分かる。
### 5. $ ^{14}C $ 法全体の精度評価及び手選別法との比較

5.1. 評価方法

5.1.1. 炭素量ベースでのバイオマス割合

1.2.3 で説明したように、バイオマス炭素比率 $ F_{bio} $ は式(1.6)で計算される。

$$ バイオマス炭素比率 (F_{bio})=\frac{ 排ガス炭素中 ^{14}C 割合 (pMC_{gas})}{ 都市ごみバイオマス炭素中 ^{14}C 割合 (pMC_{bio})} $$

誤差伝播の式より、 $ F_{bio} $ の分散 $ \sigma_{Fbio}^{2} $ は式(5.1)で計算される。

$$ \sigma_{Fb i o}^{2}=\left(\frac{\partial F_{b i o}}{\partial p M C_{g a s}}\right)^{2}\times\sigma_{p M C g a s}^{2}+\left(\frac{\partial F_{b i o}}{\partial p M C_{b i o}}\right)^{2}\times\sigma_{p M C b i o}^{2} $$

式(1.6)の $ F_{bio} $ の定義より、偏微分を計算すると式(5.1)は以下のように変形できる。

$$ \sigma_{Fb i o}^{2}=\left(\frac{1}{p M C_{b i o}}\right)^{2}\times\sigma_{p M C g a s}^{2}+\left(-\frac{p M C_{g a s}}{p M C_{b i o}^{2}}\right)^{2}\times\sigma_{p M C b i o}^{2} $$

両辺を$\frac{pMC_{gas}^{2}}{pMC_{bio}^{2}}=F_{bio}^{2}$で割ると、

$$ \frac{\sigma_{Fbio}^{2}}{F_{bio}^{2}}=\frac{\sigma_{pMCgas}^{2}}{pMC_{_{gas}}^{2}}+\frac{\sigma_{pMCbio}^{2}}{pMC_{_{bio}}^{2}} $$

従って、バイオマス炭素比率の相対標準偏差(RSD)は式(5.2)で表せる。

$$ R S D^{2}(F_{b i o})=R S D^{2}\big(p M C_{g a s}\big)+R S D^{2}(p M C_{b i o}) $$

##### 5.1.2. 発熱量ベースでのバイオマス割合

###### 5.1.2.1. 概要

$ ^{14} $ C 法の測定結果は、炭素量ベースでのバイオマス割合を表す。しかし、発熱量ベースでのバイオマス割合の算定が必要な場面も存在する。例えば、ごみ処理施設における廃棄物発電においては焼却ごみ中のバイオマス廃棄物割合の算定が必要である。この場合には、炭素量ベースではなく、発電に寄与する発熱量ベースでのバイオマス割合の算定を行う必要がある。算定方法は 1.2.2 で示した、電気事業者による新エネルギー等の利用に関する
特別措置法（RPS 法）の施行規則第 7 条第 2 項に定められる方法である。算定方法を以下に再掲する。

$$ \eta_{bH}=\frac{H_{lb}}{H_{l}} $$

$ \eta_{bH} $ : バイオマス比率（発熱量ベース）

$ H_{lb} $ : バイオマスの 1 kg あたり湿ベース低位発熱量 [kJ/kg]

$ H_{l} $ : 廃棄物全体の 1 kg あたり 湿ベース低位発熱量 [kJ/kg]

$$ H_{l}=\left(16000x_{pa}+17300x_{ga}+17900x_{wo}+18100x_{cl}+36000x_{pl}\right)\times\left(1-w\right)-2500w $$

$$ H_{lb}=H_{l}-\left\{36000-2500\times\left(\frac{0.27}{1-0.27}\right)\right\}\times(1-w)\times x_{pl} $$

本項では、pMC 測定値を発熱量ベースでのバイオマス比率に換算する方法を導出した。さらに、換算の際に使用したパラメータの精度を評価し、モンテカルロシミュレーションを行うことにより、発熱量ベースでのバイオマス割合推定結果の精度を評価した。

###### 5.1.2.2. pMC 測定値から発熱量ベースのバイオマス比率への換算方法

バイオマス炭素比率と pMC 測定値の関係は式(5.6)で表される。この炭素ベースのバイオマス比率から式(5.3)で表される発熱量ベースでのバイオマス比率を算出する式を導出する。

$$ \eta_{bc}=\frac{pMC_{gas}}{pMC_{bio}}=\frac{C_{bio}}{C_{all}} $$

$ \eta_{bc} $ : バイオマス比率（炭素量ベース）

$ pMC_{gas} $ : 焼却施設排ガス pMC 測定値

$ pMC_{bio} $ : 焼却バイオマス廃棄物 pMC 測定値

$ C_{bio} $ : 焼却バイオマス廃棄物中炭素量

$ C_{all} $ : 烧却廃棄物中全炭素量

各廃棄物種の乾重量割合を用いて、式(5.6)を書き換えるとバイオマス炭素比率は式(5.7)の形で表せる。
$$ \begin{aligned}\eta_{bc}=\frac{C_{bio}}{C_{all}}=\frac{x_{pa}\cdot c_{pa}+x_{ga}\cdot c_{ga}+x_{wo}\cdot c_{wo}+x_{cl}\cdot c_{cl}}{x_{pa}\cdot c_{pa}+x_{ga}\cdot c_{ga}+x_{wo}\cdot c_{wo}+x_{cl}\cdot c_{cl}+x_{pl}\cdot c_{pl}}\\=1-\frac{x_{pl}\cdot c_{pl}}{x_{pa}\cdot c_{pa}+\cdots+x_{pl}\cdot c_{pl}}\\c_{pa}&: 紙類の炭素重量割合 \\c_{ga}&: 厨芥類の炭素重量割合 \\c_{wo}&: 木 \cdot 竹 \cdot わら類の炭素重量割合 \\c_{cl}&: 繊維類の炭素重量割合 \\c_{pl}&: プラスチック類の炭素重量割合 \end{aligned} $$

これまで述べてきたように、都市ごみの中には化石・バイオマス由来複合素材が含まれている。紙おむつ中の素材構成割合、繊維の天然繊維割合を考慮に入れると $ C_{bio}, C_{all} $ は以下式(5.8)、式(5.9)のように変更される。

$$ C_{b i o}=\left\{x_{p a}-x_{p d}\big(1-r_{p d\_{p} a}\big)\right\}\cdot c_{p a}+x_{g a}\cdot c_{g a}+x_{w o}\cdot c_{w o}+x_{c l}\cdot r_{c l\_{n} a t u r a l}\cdot c_{c l\_{n} a t u r a l} $$

$$ C_{all}=C_{bio}+x_{pd}\cdot r_{pd\_{p}l}\cdot c_{fossil}+x_{cl}\cdot\left(1-r_{cl\_{n}atural}\right)\cdot c_{fossil}+x_{pl}\cdot c_{fossil} $$

$$ x_{pd}: 焼却ごみ中紙おむつ割合 $$

$$ r_{pd_{-}pa}: 紙おむつ中紙類重量割合 $$

$$ r_{cl\_{n}atural}: 繊維中天然繊維割合 $$

$ r_{pd\_pl} $ ：紙おむつ中合成樹脂類重量割合

$$ c_{fossil}: 化石由来 旌棄物 炭素 重量割合 $$

ここで、化石由来廃棄物重量割合 $ x_{fossil} $ を式(5.10)で定義する。

$$ x_{f o s s i l}=x_{p d}\cdot r_{p d\_{p} l}+x_{c l}\cdot\left(1-r_{c l\_{n} a t u r a l}\right)+x_{p l} $$

また、

$$ f_{pa}=\frac{x_{pa}-x_{pd}\left(1-r_{pd_{-}pa}\right)}{1-x_{fossil}-x_{in}}\quad f_{ga}=\frac{x_{ga}}{1-x_{fossil}-x_{in}}\quad f_{wo}=\frac{x_{wo}}{1-x_{fossil}-x_{in}}\quad f_{cl_{-}natural}=\frac{x_{cl}\cdot r_{cl_{-}natural}}{1-x_{fossil}-x_{in}} $$

$ x_{in} $ ：不燃物類の重量割合

とおくと、式(5.8)、式(5.9)はさらに式(5.11)、式(5.12)のように変形できる。
$$ C_{bio}=\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)\cdot f_{pa}\cdot c_{pa}+\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)\cdot f_{ga}\cdot c_{ga}+\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)\cdot f_{wo} $$

$$ \cdot c_{wo}+\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)\cdot f_{cl_{-}natural}\cdot c_{cl_{-}natural} $$

$$ C_{all}=C_{bio}+x_{fossil}\cdot c_{fossil} $$

さらに $ f_{pa}\cdot c_{pa}+f_{ga}\cdot c_{ga}+f_{wo}\cdot c_{wo}+f_{cl\_natural}\cdot c_{cl\_natural}=B_{c} $ とおくと、バイオマス炭素比率 $ \eta_{bc} $ は式(5.13)で表せる。

$$ \eta_{bc}=1-\frac{x_{fossil}\cdot c_{fossil}}{B_{C}\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)+x_{fossil}\cdot c_{fossil}} $$

式(5.13)を $ x_{fossil} $ について変形することで、式(5.14)のように化石由来廃棄物重量割合をバイオマス炭素比率(pMC測定値)の関数として表現できる。

$$ x_{fossil}=\frac{B_{C}(1-x_{in})(1-\eta_{bc})}{B_{C}(1-\eta_{bc})+\eta_{bc}c_{fossil}} $$

式(5.4)を $ f_{i} $ を用いて変形すると、

$$ \begin{aligned}H_{l}=\big\{16000\big(1-x_{fossil}-x_{in}\big)f_{pa}+17300\big(1-x_{fossil}-x_{in}\big)f_{ga}\\+17900\big(1-x_{fossil}-x_{in}\big)f_{wo}+18100\big(1-x_{fossil}-x_{in}\big)f_{cl\_{n}atural}\\+36000x_{pl}\big\}\times(1-w)-2500w\end{aligned} $$

$ 16000f_{pa} + 17300f_{ga} + 17900f_{wo} + 18100f_{cl\_natural} = B_{H} $ とおくと、式(5.15)は式(5.16)のように変形できる。

$$ H_{l}=\left\{\left(1-x_{f o s s i l}-x_{i n}\right)B_{H}+36000x_{f o s s i l}\right\}\times(1-w)-2500w $$

従って、発熱量ベースのバイオマス比率$\eta_{bH}$は式(5.17)で表される。

$$ \eta_{bH}=\frac{H_{lb}}{H_{l}}=1-\frac{\left\{36000-2500\times\left(\frac{0.27}{1-0.27}\right)\right\}\times\left(1-w\right)\times x_{fossil}}{\left\{\left(1-x_{fossil}-x_{in}\right)B_{H}+36000x_{fossil}\right\}\times\left(1-w\right)-2500w} $$

以上より、pMC 測定値を発熱量ベースのバイオマス比率に換算する方法が導出された。
###### 5.1.2.3. パラメータ設定方法

前項の手法で pMC 測定値から発熱量ベースのバイオマス比率を算出する場合には、以下のパラメータを固定値として与えなければならない。

· $ c_{pa} $ , $ c_{ga} $ , $ c_{wo} $ , $ c_{cl\_natural} $ , $ c_{fossil} $ ：各廃棄物の炭素重量割合

・ $ x_{in} $ ：不燃物類の重量割合

• $ f_{pa}, f_{ga}, f_{wo}, f_{cl\_natural} $ ：バイオマス廃棄物中の各バイオマス廃棄物割合

・ｗ：廃棄物全体の水分比率

本項では、各パラメータの設定方法及び設定値とその分布を紹介する。

## ＜各廃棄物の炭素重量割合＞

紙類及び木・竹・わら類炭素重量割合 $ (c_{pa}, c_{wo}) $ はセルロースの分子式 $ C_{6}H_{10}O_{5} $ から算出した数値である44.4%を固定値として使用した。化石由来炭素を含む塗料が塗られている塗工紙については考慮に入れていない。これは塗料の発熱量データが入手できなかったためである。厨芥類及び天然繊維炭素重量割合 $ (c_{ga}, c_{cl\_natural}) $ は4.2.4.2で算出したデータセットを使用した。本手法で化石由来廃棄物として考慮するのは、「繊維類中の合成繊維」、「紙おむつの不織布」、「紙おむつの吸収剤」、「プラスチック類」の4つである。これらの炭素重量割合を重量割合で加重平均したものを化石由来廃棄物炭素重量割合 $ (c_{fossil}) $ とした。本手法では、各化石由来廃棄物の炭素重量割合は固定し、重量割合のばらつきを評価することにより $ c_{fossil} $ の精度を評価した。計算結果の平均値は70.9%、標準偏差は0.89%であった。

## ＜不燃物類の重量割合＞

京都市東北部クリーンセンターで2013年4月～6月に実施されたごみ質調査結果を使用した。3か月分の組成データを対数比変換したデータに対して、多変量正規分布を仮定し1万個のデータを発生させた。1万個のデータの平均値は5.23%、標準偏差は0.59%であった。

## くバイオマス廃棄物中の各バイオマス廃棄物割合>

京都市東北部クリーンセンターで2013年4月～6月に実施されたごみ質調査結果を使用した。3か月分の組成データを対数比変換したデータに対して、多変量正規分布を仮定し1万個のデータを発生させた。

## く廃棄物全体の水分割合＞

京都市東北部クリーンセンターで2013年4月～6月に実施されたごみ質調査結果を使用した。表5.1に3か月分のごみ質調査の水分割合測定結果を示す。表5.1の結果から、水分割合は42.0%から43.4%の範囲で一様に分布していると考え、一様乱数を発生させた。
表 5.1 京都市東北部クリーンセンター水分割合測定結果

2013 年 4 月	5 月	6 月
水分割合(%)	43.4	43.4	42.0

#### 5.2. 評価結果と考察

##### 5.2.1. 炭素量ベースでのバイオマス割合

式(5.2)より、バイオマス炭素比率の相対標準偏差の二乗は排ガス炭素中 $ ^{14} $ C割合の相対標準偏差の二乗と都市ごみバイオマス炭素中 $ ^{14} $ C割合の相対標準偏差の二乗の和で計算できる。3.3.1、4.3.1の結果より、京都市東北部クリーンセンターにおいては、

RSD(pMC_{gas})=1.09%、RSD(pMC_{bio})=0.81%である。したがって、1か月に1度24時間排ガスをサンプリングした場合の、バイオマス炭素比率の月間平均推定値の相対標準偏差は1.36%である。ただし、この計算のpMC_{bio}推定においては、焼却ごみ組成の時間的な変動の影響は考慮に入れていない。

##### 5.2.2. 発熱量ベースでのバイオマス割合

式(5.17)及び5.1.2.3で設定したパラメータを用いて、発熱量ベースのバイオマス比率 $ (\eta_{bH}) $ を算出した。 $ \eta_{bH} $ の平均値は51.1%、相対標準偏差は1.99%であった。ただし、pMC測定値 $ (\eta_{bc}) $ は2014年12月に採取した排ガスサンプルの値61.8%を使用した。pMC測定値の相対標準偏差は5.2.1で算出した1.36%を使用した。

#### 5.3. 手選別法との比較

##### 5.3.1. 精度

$ ^{14} $ C 法及び手選別法の精度評価結果を表 5.2 にまとめた。 $ ^{14} $ C 法を適用することで、炭素量ベース・発熱量ベースともに都市ごみ中バイオマス比率の推定精度が向上すると評価された。なお、手選別法の精度は四分法による縮分の精度を評価したものであり、四分法開始時の初期ごみの、月平均ごみ組成からの乖離については、精度評価に含んでいない。このため、手選別法のサンプリング誤差を過小評価している可能性がある。これに対し、 $ ^{14} $ C 法の精度については、1 か月に 1 度、24 時間サンプリングした場合の月平均推定値に対する精度を評価したものである。

表 5.2 $ {}^{14} $ C 法と手選別法の精度評価結果比較

$ ^{14} $ C 法	手選別法
バイオマス比率測定値相対標準偏差（炭素量ベース）	1.36%	6.03%
バイオマス比率測定値相対標準偏差（発熱量ベース）	1.99%	7.07%
$ ^{14} $ C 法が対象試料としたごみ量は、24 時間排ガスサンプリングを行ったため、東北部クリーンセンターの焼却炉 1 基あたりの 24 時間のごみ焼却量である 350 t 程度と考えられる。一方、手選別法がごみピットから採取した初期ごみ試料量はおよそ 500 kg 程度であり、四分後の 1 試料のごみ量は 10 kg 程度であった（ごみ量はすべて湿重量）。この測定試料にしたごみ量の差が、試料の代表性の違いとなり、手選別法に比べ $ ^{14} $ C 法はサンプリング誤差を低減できたと考えられる。

手選別法においては、対象試料ごみ量の増加は調査にかかるコストの増加に直結する。 $ ^{14} $ C 法の場合は排ガスサンプリング時間を長くすることで対象試料ごみ量を増やすことができる。調査に必要な時間は手選別調査と同様に長くなるが、3.2.3 で示した排ガス分析装置出口ガスを利用したサンプリング方法ならば、サンプリング中の操作は基本的に必要ないため、容易に対象試料ごみ量を増やすことが可能である。

##### 5.3.2. 正確度

2.1.2 では、手選別法のごみ組成調査において複合素材がバイオマス比率計算結果に与える影響を評価した。 $ ^{14} $ C 法の測定結果との比較を行うために、手選別組成調査を行った日に排ガスサンプリングも実施した。焼却炉排ガスサンプリングは図 3.2 と同様の装置で行った。排ガスサンプリング時間は 24 時間とした。

同日のごみ試料に対する $ {}^{14}C $ 法及び手選別法によるバイオマス比率測定結果を表 5.3 にまとめた。補正前の手選別法と $ {}^{14}C $ 法の結果を比較すると、炭素量ベース・発熱量ベースともに $ {}^{14}C $ 法が低い値を示している。手選別法の測定結果に化石炭素複合バイオマスを考慮した補正を行うことにより、 $ {}^{14}C $ 法の測定結果との差は小さくなった。

表 5.3 $ {}^{14} $ C 法と手選別法の測定結果平均値比較

$ ^{14} $ C 法	手選別法
補正前	補正後
バイオマス比率測定値平均（炭素量ベース）	61.8%	69.0%	58.8%
バイオマス比率測定値平均（発熱量ベース）	51.1%	59.3%	50.7%