Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
which is one of the important topics in evolutionary biology. Conservation of this new habitat may be important not only for scientific research, but also as a monument of the Tsunami.

Hydrological investigations (quantity, quality, temperature) in two types of spring area are conducted after Tsunami disaster for comparison with pre-disaster. Natural spring (the Gensui River) from unconfined groundwater degraded after 2011 Tsunami in quantity/quality. By removal of sediment of seabed material and debris, quantity of flux recovered immediately. Quality in EC recovered after 2.5 years. Differential piezometer method showed lower bed level of spring area gives more quantity.

The urban area of the Otsuchi Town surrounded by the Otsuchi Bay, mountain and two rivers have number of flowing wells (upflowing from confined substrate 30m in depth from ground level. Investigations after the Tsunami, 180 wells are there and most of them keeps flowing instead of houses/buildings are lost. Hydrological investigation (distributions of groundwater level, flux, temperature, quality including EC) showed (1) flow pattern and 3 sources (2 rivers and mountain) of groundwater are cleared, (2) the fact water level is up to 1m from original ground level is important in reconstruction process of re-urbanizing area and new park area in reconstruction plans after the disaster.

Through these researches, we have made some proposals and methods as concerning the conservation of spring ecosystems to policy makers, and explain that it would be essential for the maintaining biodiversity and sustaining the ecosystem functions.
## 参考

参考1

・大槌町関係者との意見交換会（森・鷲見）（中心市街地「御社地」を含めた、意見聴取）

・町職員勉強会

2013年2月（森，鷲見）

町長はじめ，町役場職員を

前に講義・報告

## 参考2

・デザイン会議（平成25年度）具体的なまちのレイアウトを考える町民代表者等の会議：鷲見はアドバイザとして参加まちづくりに、湧水の観点からアドバイス。

2014年3月にまとめられた「デザインノート」には、湧水・噴井の活用提案が盛り込まれている
参考3

## 町民に向けての発信

・各種団体復興イベント・まちづくり活動での情報提供等例:湧水ツアーでの現地解説(2012年4月

自噴井戸のメカニズム・履歴の解説

「おおつちさいがいエフェム」の出演

・湧水を活かすまちづくりに関する議論（2013年11月25日 森・鷲見）

・ほか、湧水環境，イトヨ，まちづくりをテーマに20回以上の収録放送.

参考4

まちづくりの中に湧水を位置づける「湧水」の個別的機能

・ 水資源としての湧水地：家庭・事業所による利用。

• 熱資源としての湧水：ヒートポンプなど。

・ 生息環境としての湧水地： イトヨなどの生息地。

- 漁業利用の場としての湧水地：孵化場として利用してきた。地下水をくみ上げ利用し、池・川を漁業の場として位置づけてきた。

• 生活空間としての湧水：単なる水資源としてだけではない、生活の風景としてのもの。

• 交流の場としての湧水：初期の井戸は街角にあり、皆が利用。

・遊びの場としての湧水地：

もともと子どもたちも含めて自然発生的な遊びの場でもあったはず。いまでは、学校の「環境教育」というような、一種の「無理やり」な位置づけになるのかもしれない。

土地のなりたち、水循環の理解の場としての湧水地：地域の水循環や地形等への興味喚起し、学習・理解の場

・「町には何があるのか」を確認する場としての湧水地：
4ZD-1203-87

## 新聞報道

2012年8月10日 中日新聞、2012年8月20日 岩手日報、2012年10月31日 朝日新聞岩手、

2012年11月7日 中日新聞、2012年11月17日 読売オンライン、2013年2月5日 岩手日報、

2013年2月10日 県民福井、2013年2月11日 福井新聞、2013年2月21日 朝日新聞、

2013年5月20日 朝日新聞、2013年5月20日 読売新聞、2013年5月20日 岩手日報Webサイト、

2014年2月9日 岩手日報Web サイト、2014.3.4 福井新聞
平成 26 年度

# 環境研究総合推進費補助金 研究事業

総合研究報告書

# 炭素同位体分析による

化石由来二酸化炭素排出量の

高精度推定手法の開発と適用

(3K123016)

平成27年3月

京都大学 平井 康宏
補助事業名 環境研究総合推進費補助金研究事業（平成24年度～平成26年度）

所管 環境省

国庫補助金 35,901,000 円（複数年度の総計）

研究課題名 炭素同位体分析による化石由来二酸化炭素排出量の高精度推定手法の開発と適用

研究期間 平成24年4月1日～平成26年3月31日

研究代表者名 平井康宏（京都大学）

研究分担者 酒井伸一（京都大学）
## 目次

## 総合研究報告書概要

## 本文

1. 研究の背景と目的.....10
1.1. 廃棄物中化石由来炭素割合推定の現状.....10
1.2. 放射性炭素を用いたバイオマス炭素割合算出方法（¹⁴C 法）の原理.....11
1.2.1. カーボン・デーティングの原理.....11
1.2.2. バイオマス炭素比率.....11
1.2.3. pMC(percent Modern Carbon)について.....12
1.3. 既往研究.....14
1.3.1. ¹⁴C 法（焼却炉排ガス中 pMC 値測定）に関する既往研究.....14
1.3.2. ¹⁴C 法（廃棄物バイオマス中 pMC 値推定）に関する既往研究.....19
1.3.3. 手選別法と ¹⁴C 法の比較に関する既往研究.....20
1.4. 本研究の目的と内容.....21
2. 手選別によるごみ組成調査の精度及び正確度の評価.....23
2.1. 研究方法.....23
2.1.1. 精度評価方法.....23
2.1.1.1. 調査方法概要.....23
2.1.1.2. バイオマス炭素比率計算方法.....23
2.1.1.3. 発熱量ベースのバイオマス比率計算方法.....24
2.1.2. 正確度評価方法.....25
2.1.2.1. 調査方法概要.....25
2.1.2.2. 手選別組成調査測定結果の補正方法.....25
2.2. 結果と考察.....27
2.2.1. 炭素量ベースでのバイオマス割合.....27
2.2.1.1. 精度評価結果及び考察.....27
2.2.1.2. 正確度評価結果および考察.....28
2.2.2. 発熱量ベースでのバイオマス割合.....29
2.2.2.1. 精度評価結果及び考察.....29
2.2.2.2. 正確度評価結果及び考察.....29
3. 焼却炉排ガス中 $ ^{14} $ C 割合の測定.....31
3.1. 概要.....31
3.2. 研究方法.....31
3.2.1. 都市ごみ焼却炉排ガス中 $ ^{14} $ C 割合の時間的変動特性把握のためのサンプリング.....31
3.2.1.1. 都市ごみ焼却炉での1時間および8時間サンプリング.....31
3.2.1.2. 24時間サンプリング.....34
3.2.2. 焼却ごみ組成の違いの把握を目的としたサンプリング.....36
3.2.3. 簡易化した装置での排ガスサンプリング.....37
3.3. 研究結果と考察.....40
3.3.1. 都市ごみ焼却炉排ガス中 $ ^{14} $ C 割合の時間的変動特性把握のためのサンプリング.....40
3.3.1.1. 結果.....40
3.3.1.2. 測定値の自己相関.....42
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.....43
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.....44
3.3.3. 簡易化した装置での排ガスサンプリング.....44
4. 都市ごみ中バイオマスの $ ^{14} $ C 割合推定.....46
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.....46
4.2. 研究方法.....47
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.....47
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.....48
4.2.2.1. 紙類のバイオマス炭素比率推定.....48
4.2.2.2. 紙おむつ類バイオマス炭素比率推定.....53
4.2.3. 長寿命バイオマス中 $ ^{14} $ C 割合推定.....57
4.2.3.1. 木製家具の pMC 推定.....57
4.2.3.2. 紙類の pMC 推定方法.....63
4.2.4. 都市ごみ中バイオマスの $ ^{14} $ C 割合推定精度評価.....66
4.2.4.1. 概要.....66
4.2.4.2. パラメータ設定方法.....66
4.3. 結果と考察.....82
4.3.1. 都市ごみ中バイオマスの $ ^{14} $ C 割合推定結果.....82
4.3.2. ごみ組成の時間的変動を考慮したpMCbioの推定.....83
4.3.3. 各パラメータがpMCbio推定値に与える影響の評価.....84
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.....86
5. $ ^{14} $ C 法全体の精度評価及び手選別法との比較.....89
5.1. 評価方法.....89
5.1.1. 炭素量ベースでのバイオマス割合.....89
5.1.2. 発熱量ベースでのバイオマス割合.....89
5.1.2.1. 概要.....89
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.....90
5.1.2.3. パラメータ設定方法.....93
5.2. 評価結果と考察.....94
5.2.1. 炭素量ベースでのバイオマス割合.....94
5.2.2. 発熱量ベースでのバイオマス割合.....94
5.3. 手選別法との比較.....94
5.3.1. 精度.....94
5.3.2. 正確度.....95
6. 結論.....96
7. 参考文献.....98
8. 研究発表・学会等発表.....102
9. 知的財産権の取得状況.....102

研究概要図

英文概要
研究課題名：炭素同位体分析による化石由来二酸化炭素排出量の高精度推定手法の開発と適用

研究番号 : 3K123016

国庫補助金清算所要額：35,901,000 円（複数年度の総計）

研究期間：平成24年4月1日～平成27年3月31日

研究代表者名：平井康宏（京都大学）

研究分担者：酒井伸一（京都大学）

## 研究目的

日本の温室効果ガス排出目録では、一般廃棄物焼却による化石由来$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を、ごみ中の廃プラスチック割合および合成繊維割合に、炭素含有率を乗じて推計している。この推計手法では、不均一試料である廃棄物からのサンプリングに起因する測定値のばらつきや、自治体財政を反映した組成調査回数の減少、ごみ組成調査での目視による素材判別の困難さ、が課題となっている。市町村では、プラスチックの分別リサイクルや発生抑制に取り組んでおり、これら施策の$\mathrm{CO}_{2}$ 削減効果を定量化するニーズがあるが、従来の推計手法では誤差率が±7%程度と大きく、プラスチック分別率の向上等の効果を毎年把握・評価することはできていない。また、従来のごみ組成調査では、紙おむつ中の高分子吸收剤や木質ボード接着剤、コート紙の表面フィルムなどの化石由来炭素を見逃しており、ごみ焼却由来$\mathrm{CO}_{2}$ 排出量を数十万トン過少評価していると試算される。

これらの問題の解決策として、 $ ^{14} $ C 法（質量数 14 の炭素同位体を分析し、化石由来炭素と生物由来炭素を区別する手法）が有力である。 $ ^{14} $ C 法を焼却炉排ガスに適用する上では、解決すべき課題（1960 年代の大気核実験による攪乱の影響に対する補正、排ガスサンプリングの長さおよび頻度の最適化、低コスト化）がある。

本研究は、化石由来炭素と生物由来炭素とを識別する手法である $ {}^{14}C $ 法を日本のごみ焼却炉排ガスに適用し、化石由来 $ CO_{2} $ 排出量の正確な把握に寄与することを目的とした。具体的には、以下に取り組んだ。

1）ごみ焼却炉からの化石由来 $ CO_{2} $ 排出量の正確な把握
現状の±7%（年4回の手選別ごみ組成調査）に比べ、大幅な精度の改善を目指した。焼却炉排ガス中の生物由来炭素の割合（バイオマス度）は、「焼却炉排ガス炭素中の $ ^{14} $ C割合÷生物系廃棄物炭素中の $ ^{14} $ C割合」で求められる。測定精度を高めるために、分子と分母の精度の向上に取り組んだ。平成24年度は分母の精度向上のため、木くずおよび紙くず（長寿命バイオマスであり、1960年代の大気核実験の影響を受けている）向けの補正係数を、樹木成長・住宅寿命モデル等を構築して求めた。平成25年度は分子の精度向上のため、サンプリング誤差の制御、すなわち排ガス中 $ ^{14} $ C割合の時間変動特性の把握に取り組んだ。平成26年度は、分母・分子の精度向上を踏まえ、 $ ^{14} $ C法全体での精度の評価ならびに、従来手法である手選別法との精度比較に取り組んだ。また、廃棄物組成の異なる焼却施設において、 $ ^{14} $ C法による化石由来 $ CO_{2} $ 排出量推定値を比較し、本手法により違いを捉えることが可能であるか検証した。

## 2 ）測定コストの低減

手選別法（1 測定あたり 12 万円程度）よりも低コストな測定を可能とすることを目指した。測定コスト＝（AMS 法による $ {}^{14}C $ 測定単価＋サンプリング費）×測定回数であり、 $ {}^{14}C $ 測定単価の低減は困難なことから、サンプリング費の低減および測定回数の削減に取り組んだ。

## 研究方法

## 都市ごみバイオマス中の $ ^{14} $ C割合推定

廃棄物中バイオマスの $ ^{14}C/^{12}C $ 比率（pMC 值）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 1）。つまり、ごみ組成比率、ごみ組成別バイオマス炭素含有率、ごみ組成別 pMC 値を求めれば良い。

$$ pMC_{bio}=\frac{\sum_{i}pMC_{i}\cdot C_{bio,i}\cdot M_{i}}{\sum_{i}C_{bio,i}\cdot M_{i}} $$

pMCbio：廃棄物中バイオマスの $ ^{14} $ C/ $ ^{12} $ C 比率（pMC 值）

pMCi：廃棄物組成 i の $ {}^{14}C/{}^{12}C $ 比率（pMC 值）

Cbio, i：廃棄物組成 i のバイオマス炭素含有率（乾重基準） $$ kg-Cbio/kg-dry $$

Mi：廃棄物組成 i の乾重比率 $ \left[kg-dry/kg-dry\right] $

## <複合素材組成調查>

既往のごみ組成調査においては、バイオマス由来廃棄物と化石由来廃棄物との区分が不十分であるため、紙おむつ、パーティクルボード、塗工紙などの複合素材を対象として、組成調査を実施した。
<モデル群によるごみ組成別 pMC 推定>

木材製品（木造住宅、木製家具）、紙類（紙、板紙）、畳を対象として、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。モデル群は、大気中 pMC 推移モデル、樹木成長モデル、伐採時樹齢分布モデル、製品寿命分布モデル、古紙循環モデルで構成し、モデルパラメータは、アンケート調査および文献調査により設定した。また、廃棄物組成別の pMC 値を実測し、モデル推定値と比較した。

## く廃棄物バイオマスの平均 pMC 推定と不確実性の評価＞

上記の結果を踏まえ、廃棄物バイオマス全体の $ ^{14}C/^{12}C $ 比率を推定した。推定値の不確実性を評価するため、各要素に確率分布を仮定してシミュレーションを行ない、信頼区間を求めた。

## 焼却炉排ガス中の $ ^{14} $ C割合測定

排ガス中 $ ^{14} $ C割合の時間的変動特性の把握を目的として京都市東北部クリーンセンター（以下クリーンセンターをCCと略す）で排ガスサンプリングを行った。サンプリング時間を24時間とした連続排ガス試料採取を25日間連続で行った。図1に、このサンプリングで使用した装置の模式図を示した。また、都市ごみとごみ組成が大きく異なる兵庫県内の産業廃棄物焼却施設での排ガスサンプリングを行うことによって、 $ ^{14} $ C法がごみ組成の違いを反映できるかの確認を試みた。

図 1 24 時間連続排ガス試料採取で使用したサンプリング装置模式図

## $ ^{14} $ C 法の精度評価・手選別法との比較

誤差伝播則より、 $ ^{14}C $ 法全体のバイオマス炭素比率の相対標準偏差(RSD)を式(2)で求めた。

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

焼却炉排ガス中の $ ^{14}C $ 割合 $ (pMC_{gas}) $ 及び都市ごみ中バイオマスの $ ^{14}C $ 割合 $ (pMC_{bio}) $ の精度を評価することで、 $ ^{14}C $ 法全体の精度評価を行うことができる。 $ pMC_{gas} $ については、京都市東北部 CC で実施した約 1 か月間の連続サンプリングの測定結果から、1 か月に 1 度
排ガスを採取した場合の月平均値に対する相対誤差を評価した。また、 $ pMC_{bio} $ 計算に使用した各パラメータの精度を設定し、モンテカルロシミュレーションを行うことによって、 $ pMC_{bio} $ の推定精度の評価を行った。

また、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。換算式は式(3)、(4)である。ただし $ \eta_{bc} $ が $ {}^{14}C $ 法によるバイオマス炭素比率測定値、 $ c_{fossil} $ は化石由来廃棄物の炭素重量割合、 $ B_{C} $ はバイオマス廃棄物の炭素重量割合、 $ B_{H} $ はバイオマス廃棄物の1 kg あたりの発熱量、 $ x_{in} $ は不燃物類の重量割合、w は水分割合を表す。

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

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

現行の手法である手選別ごみ組成調査の測定結果の精度を評価するために、四分法による縮分後の5つのごみ試料のバイオマス比率（炭素量ベース及び発熱量ベース）を測定した。「紙類」、「繊維類」、「合成樹脂、ゴム・皮革類」、「木・竹・わら類」、「厨芥類」、「その他（細塵）」の6項目に分類した。調査結果は湿重量で得られたため、京都市で実施された既往の調査 $ ^{5)} $ から水分割合を設定し、乾重量比を求めた。さらに、同日に手選別ごみ組成調査と排ガス採取を行い、手選別法と $ ^{14} $ C法の測定結果を比較した。

## 測定コストの低減に向けた簡易サンプリング

サンプリング装置を簡易化するために排ガス測定装置の出口ガスのサンプリングを行った。この出口ガスを利用することで、水分除去等の前処理済みの排ガスを利用できる・排ガス採取機材の取り付けが容易になるといった簡易化が可能になる。この出口ガスを用いた場合に煙道から直接採取した場合と同等の結果が得られるかを確認するために、分析装置入口・出口両方でのサンプリングを行った。

## 結果と考察

## 都市ごみバイオマス中の $ ^{14} $ C割合推定

<複合素材組成調査による都市ごみ中バイオマス炭素割合の推定>

乳児用紙おむつ8製品、大人用紙おむつ6製品、（のべ33試料）の素材構成調査により、製品中の化石由来炭素含有率は29%であり、現在日本の温室効果ガス排出インベントリの算定に使われているIPCCデフオルト値（7%）の約4倍であることが明らかになった。

このほか、塗工紙：非塗工紙、パーティクルボード：一般木くず、合成繊維：天然繊維、スタイロ畳：わら畳の比率などを明らかにした（2012年度）。
表 1：乳児用および大人用紙おむつの素材構成調査結果平均および化石由来炭素割合

素材	重量割合	重量割合	素材中	製品中	化石由来	生物由来
全体平均	標準偏差	炭素割合	炭素割合	炭素	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%

## < 建築廃木材 · 廃家具中 pMC>

2010 年に廃棄される建築廃木材の pMC 値は約 110 と推定され、今後は 2020 年までに 127 程度まで上昇すると試算された（図 2）。また、2010 年に廃棄される廃家具の pMC 値は、約 120 と推定され、今後は 2020 年までに 118 程度まで低下すると試算された（図 3）。住宅に使われる木材は家具用木材よりも樹齢が長く、住宅自体の寿命も家具よりも長いため、大気核実験の影響が建築廃木材の pMC に現れるまでにより長い潜伏期を持つのに対し、廃家具においては既に大気核実験の影響のピークを過ぎていると言える。

また、輸入材を考慮することで、国産材のみを考慮した推定値に比べ pMC 値が低下した。これは、マレーシア・インドネシアの比較的樹齢の若い木材の割合が高くなり、近年の大気中 pMC の低下をより早く反映したためと考えられる。

図 2: 建築廃木材の廃棄年別 pMC 値の推定結果（2010 年～2020 年）。点線は国産材のみを考慮した場合で、実線は輸入材も考慮した場合の推定結果。

図 3: 廃家具の廃棄年別 pMC 値の推定結果（2010 年～2020 年）。点線は国産材のみを考慮した場合で、実線は輸入材も考慮した場合の推定結果。

く廃棄物バイオマスの平均 pMC 推定と不確実性の評価＞

都市ごみ中バイオマスの $ {}^{14}C $ 割合 $ (pMC_{bio}) $ 分布推定結果を図 4 に示す。ごみ組成の異なる焼却施設（京都市東北部クリーンセンター、福島県西白河クリーンセンター）の $ pMC_{bio} $ を
計算することによって、ごみ組成の違いが推定値に与える影響を評価した。計算に使用した両施設のごみ組成を表2に示す。京都市東北部CC推定結果の平均値は106.71%、標準偏差は0.87%であり、福島県西白河CC推定結果の平均値は108.44%、標準偏差は1.84%であった。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。また、スイスの都市ごみ $ pMC_{bio} $ を推定した既往研究 $ ^{6)} $ では、2015年の推定値として109.2%を報告しており、本研究の推定結果よりも高かった。本研究の推定値との違いの原因は、木くずの割合が本研究の方が低かったこと及び紙の原料木材の樹齢設定値が本研究の方が低かったことが考えられる。

図４ 京都東北部 CC 及び福島県西白河 CC ごみ組成データを使用した $ pMC_{bio} $ 推定結果

表 2 $ pMC_{bio} $ 計算に使用したごみ組成データ

单位：乾重量比(%)

物理組成	紙類	繊維類	合成樹脂、ゴム・皮革類	木・竹・わら類	廚芥類	不燃物類	その他
京都市東北部CC	50.1	7.0	14.8	6.6	13.9	5.9	1.7
福島県西白河地方CC	29.6	2.9	17.6	39.2	9.3	0.6	0.4

## 焼却炉排ガス中の $ {}^{14}C $ 割合測定

2013 年 11 月に採取した 25 試料（24 時間サンプリング）の pMC 値測定結果グラフを図 5 に示した。平均値は 67.1%、標準偏差は 0.735% であった。また、10 次までの自己相関係数について相関がないという帰無仮説を有意水準 5% で棄却できず、サンプル間には特に強い自己相関は存在しないことが分かった。

表 3 に 2013 年 12 月に産業廃棄物焼却炉で採取した排ガス試料の pMC 値測定結果を示す。表中の±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 pMC 測定値は都市ごみ焼却施設の測定値よりも大幅に低く、 $ ^{14} $ C 法がごみ組成の違いを反映することを確認した。
図 5 都市ごみ焼却炉排ガス 24 時間サンプル 25 回の pMC 測定結果（2013 年 11 月）

表 3 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

## $ ^{14} $ C 法の精度評価・手選別法との比較

$ ^{14} $ C 法によるバイオマス割合の推定値の標準偏差は、炭素量ベース・発熱量ベースともに手選別法よりも低く、精度は3～4倍程度向上すると評価された（表4）。手選別法においては、繊維類を合成繊維も含めて全量バイオマスとしてカウントしており、バイオマス割合を高く見積もるバイアスがある。繊維、紙おむつ、塗工紙について、補正を加えることで、 $ ^{14} $ C 法のバイオマス比率に近づいた。

表 4 $ {}^{14} $ C 法と手選別法の精度・正確度の比較

$ ^{14} $ C 法	手選別法
補正前	補正後
バイオマス比率測定値(炭素量ベース)	61.8±1.4%	69.0±6.0%	58.8%
バイオマス比率測定値(発熱量ベース)	51.1±2.0%	59.3±7.1%	50.7%
## 測定コストの低減に向けた簡易サンプリング

図 6 に、産業廃棄物焼却施設で採取した排ガス測定装置入口・出口ガスサンプルの測定結果を示した。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(±0.1%)の範囲内で一致していた。また、都市ごみ焼却施設でも同様の測定結果が得られた。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を確認した。

図 6 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

## 環境政策への貢献

廃棄物焼却からの化石由来 $ CO_{2} $ 排出量や、ごみ発電のバイオマス割合を、従来の手選別法に比べて3～4倍の精度で推定する手法を提示した。本研究成果は、温室効果ガス排出インベントリへの反映や、FIT制度におけるごみ発電割合の算定方法への反映が期待される。

また、研究の部分的な成果として、温室効果ガス排出インベントリの算定に用いることができる排出係数・パラメータ（紙おむつの化石炭素含有率：現状採用しているデフォルト値7%→実測結果29%、塗工紙の化石炭素含有率の根拠を持った推定値など）を多く生み出した。

## 研究成果の実現可能性

欧州では、EU-ETS等におけるごみ発電のバイオマス割合の算定法として $ ^{14} $ C法が認められている。日本で適用する上で課題となる、廃棄物バイオマスのpMC値の算定について、自治体が保有するごみ組成調査データ（FIT調査での6区分）を用いて、各自治体向けの算定が可能な方法を開発し、適用可能であることを示した。

もう１つの課題である、コストの低減について、排ガス監視装置出口排ガスを用いたサンプリングの簡易化が可能であり、煙道から採取する場合と同等の結果を得られることを示した。

今後、 $ ^{14} $ C 法の廃棄物焼却炉排ガスへの適用が進むことが期待される。
## 結論

本研究では高精度な都市ごみ中バイオマス比率の推定方法として、 $ ^{14} $ C 法に注目し、手法の持つ課題の解決及びその測定精度の評価を行った。また、現行の手選別組成調査法との比較も行った。

焼却炉排ガス中の $ ^{14}C $ 割合測定に関する課題としては、 $ ^{14}C $ 割合の時間的変動特性の把握、焼却ごみ組成の違いを反映できるかの確認、サンプリングコストの低減の3つを挙げた。それらの解決の為に、3種類の実機での排ガスサンプリングを行った。京都市東北部クリーンセンターで行った連続的な排ガスサンプリング結果から、24時間の排ガスサンプリングを月に1度行えば、焼却炉排ガス中の $ ^{14}C $ 割合の月平均値を相対誤差1.09%で推定できることが分かった。また、都市ごみ焼却炉と産業廃棄物焼却炉の排ガス中 $ ^{14}C $ 割合測定結果から、 $ ^{14}C $ 法が焼却ごみ組成の違いを反映できることが確認された。さらに、排ガス分析装置出口ガスと煙道排ガスの $ ^{14}C $ 割合測定結果から、排ガス分析装置出口ガスも排ガス中 $ ^{14}C $ 割合測定試料として利用可能であることが確認された。排ガス分析装置出口ガスの利用により、サンプリング機材の簡易化が可能であり、サンプリングコストの低減が期待できる。

全国各焼却施設の都市ごみバイオマス中の $ ^{14} $ C割合を推定するために、全国で統一的に実施されているごみ組成調査結果を使用できる $ pMC_{bio} $ 推定方法を導出した。各パラメータの精度を評価し、 $ pMC_{bio} $ を計算した結果、平均値は106.71%、標準偏差は0.87%であった。これは京都市東北部クリーンセンターのごみ組成を利用した結果である。木・竹・わら類焼却割合が、一般廃棄物焼却施設の中で最大であった福島県西白河クリーンセンターの $ pMC_{bio} $ についても同様の計算を行った結果、平均値は108.44%、標準偏差は1.84%となった。両者の結果から、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。

上述した焼却炉排ガス中 $ {}^{14}C $ 割合の測定精度結果及び都市ごみバイオマス中 $ {}^{14}C $ 割合の推定精度結果を用いて、 $ {}^{14}C $ 法全体の精度を計算した。1 か月に 1 度、24 時間サンプリングした排ガス中の $ {}^{14}C $ 割合測定結果から計算したバイオマス炭素比率の月間平均値に対する相対誤差は 1.36% である。さらに、pMC 測定値から換算した発熱量ベースのバイオマス比率の月間平均値に対する相対誤差は 1.99% であると推定された。

四分法による縮分後の5つのごみ試料のバイオマス比率を手選別法によって測定した結果、相対誤差は炭素量ベースで6.03%、発熱量ベースで7.07%であった。測定試料にできるごみ量の違いを反映して、 $ ^{14} $ C法よりも精度が低くなっていることが確認された。また、同日に行った手選別調査結果と $ ^{14} $ C法の測定結果を比較すると、 $ ^{14} $ C法の結果が約8%低い値となった。手選別調査結果に化石由来炭素複合バイオマスの補正を行ったところ、繊維類中の合成繊維割合の補正が大きな影響を与えることが確認された。
### 1. 研究の背景と目的

#### 1.1. 廃棄物中化石由来炭素割合推定の現状

都市ごみは紙・厨芥・草木などのバイオマス廃棄物とプラスチック製品などの化石由来廃棄物の混合物である。バイオマス廃棄物は成長する過程で光合成によって大気中の\mathrm{CO}_{2}を吸収している。そのため、焼却処理を行い\mathrm{CO}_{2}が排出されたとしても、ライフサイクル全体でみると\mathrm{CO}_{2}収支はゼロになり、この性質はカーボンニュートラルと呼ばれる。他方、化石由来廃棄物を焼却処理した際に発生する\mathrm{CO}_{2}は直接地球温暖化に寄与する。このような環境負荷に対する性質の違いから、都市ごみ中のバイオマス由来炭素と化石由来炭素の割合を正確に推定する必要がある。日本の温室効果ガス排出量算定方法においては、一般廃棄物中のプラスチック等の焼却量にプラスチックの炭素含有率等から設定した排出係数を乗じることによって、一般廃棄物の焼却に伴う化石由来\mathrm{CO}_{2}排出量を求めている $ ^{[1]} $ 。また、ごみ処理施設における廃棄物発電においても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。日本で2012年7月1日にスタートした「再生可能エネルギーの固定価格買取制度」では、バイオマス発電の設備認定について「バイオマス比率を的確に算定できる体制を担保するとともに毎月1回当該バイオマス比率を算定できる体制を整えること」 $ ^{[2]} $ という条件が定められている。このような再生可能エネルギーに関する観点からも、ごみ中の化石由来廃棄物割合の測定に対するニーズが高まっている。

現在日本では、都市ごみ中化石由来廃棄物の割合の測定は、手選別でのごみ組成調査に基づいている。日本の手選別ごみ組成調査方法としては、環整95号によるごみ質の分析方法 $$ 3 $$ がある。この方法では初期試料量200 kg以上を縮分した5～10 kgの試料を乾燥させ、以下の物理組成6項目に分類する。①紙・布類、②ビニール・合成樹脂・ゴム・皮革類、③木・竹・わら類、④厨芥類(動物性残渣、卵殻、貝殻を含む)、⑤不燃物類、⑥その他(孔眼寸法約5 mmのふるいを通過したもの)。また、自治体によっては、分類項目をより細かくした調査も行われている。

しかし、この手選別でのごみ組成調査には、①ごみの不均質さによる精度の低さ、②化石由来・生物由来炭素の判別困難さによる結果の不正確さ、といった問題点が存在する。手選別によるごみ組成調査では代表性を確保できるだけのごみ量を採取することは困難であるため、測定精度に問題が生じる。また、廃棄物の中には目視では化石由来か生物由来かの判別が困難なもの（バイオマスプラスチックや天然・合成繊維）や化石由来と生物由来両方の素材で構成されているもの（紙おむつや塗工紙）が存在する。これらの廃棄物の存在により、手選別のごみ組成調査結果は、バイアスを含むこととなる。以上のような理由から都市ごみ中のバイオマス廃棄物の割合をより正確かつ高精度に把握できる手法を開発する必要がある。

海外においても、現行の都市ごみ中バイオマス廃棄物の測定方法の持つ正確性等についての研究がなされており $$ 4 $$ $$ 5 $$ 、ごみ中のバイオマス廃棄物割合を精度よく算定する方法として $ ^{14}C $ 法が注目されている。 $ ^{14}C $ 法は放射性炭素同位体を利用することにより、化石
由来炭素とバイオマス由来炭素を正確に区別する方法である。また、都市ごみ焼却炉排ガスに $ ^{14} $ C法を適用することによって手選別のごみ調査よりも大量の廃棄物を試料として扱うことができる。1.2節では、この $ ^{14} $ C法の原理について説明する。

1.2. 放射性炭素を用いたバイオマス炭素割合算出方法（ $ ^{14} $ C 法）の原理

本節ではバイオインダストリー協会の報告書 [6]を参考に $ ^{14} $ C 法の原理について概説した。

##### 1.2.1. カーボン・デーティングの原理

放射性炭素 $ ^{(14}\mathrm{C)} $ は宇宙由来の中性子(n)が窒素 $ ^{(14}\mathrm{N)} $ に衝突し、陽子(p)を放出することによって生成する。

$$ {}^{14}N+n\rightarrow{}^{14}C+p $$

生成した $ {}^{14}C $ は地球大気中では酸素（ $ O_{2} $ ）によって酸化され二酸化炭素（ $ {}^{14}CO_{2} $ ）になり、地上及び海中の動植物によって取り込まれるが、β-崩壊により経時的に $ {}^{14}N $ に変換する。

$$ {}^{14}C\rightarrow{}^{14}N+e^{-}+v_{e} $$

(1.2)式で表されるβ-崩壊によって、 $ ^{14}C $ は5,730年かけて半減する。動植物は生存時には呼吸などを通して外界の炭素を取り込むため $ ^{14}C $ 比率は一定である。しかし、死亡後に外界との接触がなくなると、 $ ^{14}C $ 比率は低下していく。そのため数十万年前に活動していた動植物の遺骸においては、ほぼすべての $ ^{14}C $ は $ ^{14}N $ に変換しており、 $ ^{14}C $ は実質的に存在しない。つまり、太古に生息した有機物から生成された原油、及び原油由来の物質中には $ ^{14}C $ は存在しない。このため $ ^{14}C $ の残存量から物質の年代を決定することができる。

##### 1.2.2. バイオマス炭素比率

(1.1)式の反応で生成した $ {}^{14}C $ は質量数 12 の安定炭素（ $ {}^{12}C $ ）の $ 10^{-12} $ のオーダーで存在している。したがってこの存在量を基準にして現代の $ {}^{14}C $ 濃度を考えると、太古に形成された原油中では 0%、現代の動植物などでは 100% となる。本研究で対象とする都市ごみに関して言えば、都市ごみは化石由来物質とバイオマスが混在する試料であるのでバイオマスの割合に応じた $ {}^{14}C $ 濃度になる。

本研究では、バイオマス割合の表し方として、主に二つの定義を用いた。一つ目は対象試料中全炭素量に対するバイオマス炭素量の割合を表す「バイオマス炭素比率」である。「バイオマス炭素比率」は式(1.3)で定義される。
二つ目は発熱量ベースのバイオマス割合を表す「バイオマス発熱量割合」である。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が必要である。この発熱量ベースのバイオマス割合の算定方法として、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項に定められるバイオマス比率の算定方法がある。2012年7月にRPS法が廃止され、固定価格買取制度（FIT制度）に移行した後も、この算定方法に準拠することされている $ ^{[7]} $ 。発熱量ベースのバイオマス比率 $ \eta_{bH} $ の算出式は式(1.4)の通りである

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

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

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

式中の変数および定数は、以下の意味を持つ。

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

$ H_{lb} $ ：廃棄物 1 kg 中のバイオマス部分の湿ベース低位発熱量 [kJ/kg]

16000: 紙類の低位発熱量（乾ベース） $$ kJ/kg $$ $ x_{pa} $ : 紙類の重量比（乾ベース） $$ kJ/kg $$

17300: 厨芥類の低位発熱量（乾ベース） $$ kJ/kg $$ $ x_{ga} $ : 厨芥類の重量比（乾ベース） $$ kJ/kg $$

17900: 草木類の低位発熱量（乾ベース） $$ kJ/kg $$ $ x_{wo} $ : 草木類の重量比（乾ベース） $$ kJ/kg $$

18100: 布類の低位発熱量（乾ベース） $$ kJ/kg $$ $ x_{cl} $ : 布類の重量比（乾ベース） $$ kJ/kg $$

$$ x_{pl}: プ ^{\circ} $$

2500: 水の蒸発潜熱 $$ kJ/kg $$ w: 全体の水分比率（湿ベース） $$ kg/kg $$

0.27: プラスチック類の水分比率（湿ベース） $$ kg/kg $$

##### 1.2.3. pMC(percent Modern Carbon)について

## （ア）pMCの定義

pMC という単位が放射性炭素測定の分析結果の報告などにおいて用いられる。pMC は 1950 年の $ {}^{14}C/^{12}C $ 比率を 100 としたときの、検体(sample)の $ {}^{14}C/^{12}C $ の相対比率で、式(1.5)で定義される。
$$ \mathrm{pMC}=\frac{^{14}C_{sample}/^{12}C_{sample}}{^{14}C_{1950}/^{12}C_{1950}} $$

## （イ）廃棄物中バイオマスの pMC 値

廃棄物バイオマスの pMC 値を考えるときには 1950 年代に始まった大気圈内核実験の影響 [8] を考慮に入れる必要がある。核実験により大量に放出された中性子（n）が $ {}^{14} $ N に衝突し、大気中に大量の $ {}^{14} $ C が生成した。その影響により、大気中の pMC 値は、1950 年代から 1960 年代前半にかけて急上昇し、1963 年に約 200 に達した。その後、海洋との炭素交換や、化石燃料の消費による希釈効果により、大気中 pMC 値は減少した（図 1.1）。2011 年の大気中 pMC 値は約 104 であり、現在も年率 0.4% で減少している。

図 1.1 大気中 pMC の経年変化 [9]

この影響を反映し、現代バイオマス物質の pMC 値としては 100% ではなく、105%(米国 2010 年：ASTM D6866-10 [10])や 104%(ISO13833:2013 [11])といった値が使用されている。これらは短寿命のバイオマスを想定した pMC 値であり、長寿命のバイオマスを原料とする紙類・木製製品などでは、さらに pMC 値が高くなる [12, 17]。

## （ウ）バイオマス比率と pMC 値の関係

式(1.3)で定義したバイオマス炭素比率は pMC の定義より式(1.6)のように表せる。

$$ バイオマス炭素比率 =pMC( 検体物質 )/pMC\ ( バイオマス ) $$

また、pMC から、式(1.4)の発熱量ベースのバイオマス比率へは、廃棄物組成別の元素組成等を用いて換算することが可能である。この換算については、5.1.2 項で述べた。
#### 1.3. 既往研究

本節では、国内外の既往研究をレビューする。まず、 $ ^{14} $ C 法の研究状況の紹介を行う。 $ ^{14} $ C 法ではバイオマス炭素比率は式(1.6)で表現でき、ごみ焼却施設に適用する場合には「pMC(排ガス)/pMC(廃棄物バイオマス)」を求めることとなる。このため、都市ごみ中バイオマス炭素比率を算出するには、分子にあたるpMC(排ガス)及び、分母にあたるpMC(廃棄物バイオマス)の両者を測定する必要がある。以下の既往研究紹介では、まず、排ガス中pMC値測定について述べ、次に、廃棄物バイオマス中pMC値推定について紹介した。最後に、 $ ^{14} $ C 法と手選別法等との測定結果の正確性・精度等を比較した研究を紹介した。

##### 1.3.1. $ {}^{14} $ C 法（焼却炉排ガス中 pMC 值測定）に関する既往研究

排ガスの pMC 値の測定については、廃棄物焼却施設での測定事例が、近年増えつつある（Mohn ら(2008) $ ^{[12]} $ 、Palstra and Meijer(2010) $ ^{[14]} $ 、平井・酒井(2010) $ ^{[16]} $ 、Mohn ら(2012) $ ^{[13]} $ 、Larsen ら(2013) $ ^{[15]} $ 、Muir ら(2015) $ ^{[4]} $ ）。

Mohn ら(2008) [12] は、チューリッヒのごみ発電施設 3 施設において、1 試料あたり 3～4 日間のサンプリングを同一施設でほぼ連続して 6 回行ない、AMS 法により $ {}^{14} $ C 測定をした。また、スイスの都市ごみ中バイオマスの pMC 値を樹木成長モデル等を用いて推定した（詳細は 1.3.2 を参照）。測定の結果、排ガスの化石炭素割合は 50% をやや下回る程度であり、スイスの温室効果ガス排出インベントリで使われている化石炭素割合である 40% よりも高いことを見いだした。彼らは、信頼性のある年間平均値を得るには、ごみ組成の季節変動を考慮する必要があると述べ、その後の研究（Mohn ら(2012) [13]）では、対象施設を 5 施設、測定期間を 1 年間に拡張した調査を実施した。1 週間分の排ガスを 44L アルミ蒸着バッグに採取し、3 バッグの混合試料を 1 試料として、年間を通じて 6 回（3 施設）または 3 回（2 施設）の AMS 測定を行なった。この測定結果をもとに、スイスのごみ焼却炉排ガスの年間平均化石炭素比率は 48±4%（95%信頼区間）であり、温室効果ガスインベントリで使われている 40% よりも明らかに高いことを改めて示した。5 施設のうち 4 施設では $ {}^{14} $ C 割合に明確な季節変動は見られず、1 施設でのみ季節変動が見られた。この 1 施設では、粗大ごみ（木質廃棄物の割合が高い）をためておき、1 月に集中的に焼却処理しており、季節変動は、この操業パターンを反映したものと解釈された。

Palstra and Meijer (2010) [14] は、 $ ^{14}C $ 法の排ガスへの適用の実証を目的として、火力発電所排ガスおよび都市ごみ焼却炉排ガスを対象に、 $ ^{14}C $ 法によるバイオマス割合を算定し、火力発電所については、投入燃料種類の物質収支に基づくバイオマス割合との比較を行った。排ガスは1時間おきに45分間採取し、火力発電所では2日間に10試料を、都市ごみ焼却炉では2日間に13試料を採取した。 $ ^{14}C $ 法による火力発電所のバイオマス割合は、 $ 10.4\pm1.1\% $ （95%信頼区間）から $ 5.0\pm0.6\% $ （95%信頼区間）に時間とともに減少しており、バイオマス燃料の供給を意図的に半減したことを反映していた。また、 $ ^{14}C $ 法の結果
と物質収支による計算結果とは95%信頼区間の範囲内で一致していた。バイオマス炭素比率が10%以下と低い場合には、燃焼用空気に含まれる400 ppm程度のCO₂の寄与も無視し得ず、補正が必要であると指摘した。都市ごみ焼却炉排ガスのバイオマス炭素割合は、測定1日目の平均が47.9±3.3%（95%信頼区間）、測定2日目の平均が50.1±3.4%（95%信頼区間）であった。95%信頼区間の幅のほとんどは、バイオマス炭素割合を算出する際の廃棄物バイオマスのpMC値（式(1.6)の分母のpMC）の不確実性に由来し、排ガスpMC測定値のAMS測定誤差（1σ=0.25%）はわずかであるとした。また、2日間のバイオマス炭素割合の平均値の違いは、AMS測定誤差ではなく、1日目と2日目とでの廃棄物組成の差を反映したものであるとした。

Larsen ら（2013）[15]は、焼却炉における受入ごみの組成の変動と、廃棄物のバイオマス炭素割合ならびに測定誤差との関係を明らかにするため、デンマークのごみ焼却施設において、 $ ^{14} $ C 測定とマスバランス法との2つの手法を用いてバイオマス炭素割合を測定した。実験条件 D1～D7 では、排ガスの24時間サンプリングを7日間続けて行ない、焼却施設の受入ごみ質について特段の介入をせず、通常運転条件での、日間のごみ質変動を $ ^{14} $ C 法、マスバランス法で把握できるかを評価した。受入台帳の記録では、当該7日間の受入ごみの内訳（湿重基準）は、家庭ごみ約59%、その他廃棄物（粗大ごみ、事業系ごみ、産業廃棄物）約34%、バイオマス約7%であった。実験条件 M1～M5 では、受入ピットにおいて焼却炉に投入するごみ質を制御し、家庭ごみ：その他ごみ：バイオマス：プラスチックの比率を、27:73:0:0（M1）、77:23:0:0（M2）、100:0:0:0（M3）、77:0:23:0（M4）、92:0:0:8（M5）とし、 $ ^{14} $ C 法、マスバランス法でこれらの違いを把握できるかを評価した。 $ ^{14} $ C 測定法としては LSC 法が用いられた。実験条件 D1～D7 でのバイオマス炭素比率は、 $ ^{14} $ C 法で 58%～71%（平均 63%）、マスバランス法で 53%～63%であり、両者の増減パターンは同様の傾向を示した。これらの値は、ごみ組成の文献値に基づくモンテカルロシミュレーション結果の範囲内であり、通常運転時のごみ質変動を反映したものと解釈された。実験条件 M1～M3 でのバイオマス炭素比率は $ ^{14} $ C 法で 63%～70%であったが、家庭ごみの投入比率とは順序が一致せず（条件 M2 でバイオマス炭素比率が最大）、両者に相関は見られなかった。相関が見られなかった理由として、M1～M3 のバイオマス炭素比率は、D1～D7 の自然変動の範囲内にあること、その他廃棄物（粗大ごみ、事業系ごみ、産業廃棄物）と家庭ごみとでバイオマス炭素比率に大きな違いがなかったこと、などが要因として考えられた。バイオマス割合を高めた条件 M4 のバイオマス炭素比率は 66%であり、M1～M3 の範囲内であった。プラスチック割合を高めた条件 M5 のバイオマス炭素比率は 55%と予想通り全測定条件中最低であったが、D1～D7 の最低値（58%）と比べ、それほど低い値ではなかった。通常運転条件におけるごみ組成の変動が比較的大きいことから、 $ ^{14} $ C 法やマスバランス法を適用する際には、より長いサンプリング期間を用いることでサンプリング誤差を減らし、より代表性の高い結果を得ることが出来るとした。 $ ^{14} $ C 法とマスバランス法との比較では、両者に有意な差は見られなかったものの、全ての実験において $ ^{14} $ C