Silviase/jgov_v1.4_full_ann huggingface dataset:
図(3)-16 2011年及び2012年乾期作の栽培必要水量

図(3)-17 2011年及び2012年乾期作の栽培必要水過不足量

西ジャワ州では人口増加に対応できるよう毎年目標生産量が設定されている。2012年時点までは、収穫面積の拡大や高収量品種への転換等でおおむね達成されてきた。今後も持続的に生産量を確保し続けるための対応策として考えられるのは、単収の向上を図る、年間当たりの作付け回数を増やす、水田面積の拡大を図る、3つが上げられる。本研究においては、水条件に関する栽
培管理の改善を行うことが効果的であると判断されたこのことから、持続的かつ安定した食糧生産に向けて栽培開始前と栽培開始後の2つの改善策を提案する。

第1に、流域全体で作付け時期の管理を行うことである。上流、中流、下流域で栽培時期をずらして調節することは必要水量の削減と平滑化による水不足リスクの軽減につながり、同時期に異なる生育段階の圃場が混在していることによる供給水量不足時の生産性影響リスクの軽減につながると考えられ、単収の引き上げに貢献すると思われる。第2に、必要水量分布の把握による配水管理を行うことである。本研究において示した、NDVI時系列変化を元にして算出した栽培に必要な水量の分布マップを準リアルタイムで作成・把握・提供することは、必要な地域に必要な量の灌溉水を配分することによる水不足リスクの軽減につながり、乾期に大豆等に転作を余儀なくされていた圃場での水稲の栽培につながると考えられ、単収の向上および年間作付け回数の増加に貢献可能と思われる。この2つの改善策を、栽培開始前と栽培開始後の異なる場面で実施することは、地域における水稲の安定生産の実現につながるものである。

## 5 ．本研究により得られた成果

## （1） 科学的意義

LAI月間積算値と水稲の年間生産量の関係解析結果から、過去の生産量データを入手できれば、9月頃までに群単位（1 k m メッシュ）で当年産の水稲生産総量が推定可能であることを示した。さらに、乾期作では下流域で水不足によって生産量が低下している状況を可視化することができた。

2025年および2050年の推定利用可能水量および作物モデルから、rcp4.5とrcp8.5のふたつのシナリオに基づいて水稲生産量を予測した。さらに、乾期作では下流域で水不足によって生産量が低下している状況を可視化することができた。

栽培必要水量を250mメッシュで計算・可視化する手法を提案し、供給水量に対する灌溉水過不足量の現状を明示した。

## （２）環境政策への貢献

## ＜行政が既に活用した成果＞

特に記載すべき事項はない

## ＜行政が活用することが見込まれる成果＞

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

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

## 6 ．国際共同研究等の状況

国際共同研究の相手先：
(インドネシア) パジャジャラン大学、ウダヤナ大学、西ジャワ州農業省、西ジャワ州水資源局、

（ラオス）ラオス農業省

## 7 ．研究成果の発表状況

## （1） 誌上発表

## <論文（査読あり）>

1) Nuarsa I Wayan, Fumihiko Nishio, Chiharu Hongo, Gede Mahardika: International Journal of Remote Sensing, Vol.33, No.17, 5402-5417, (2012)

“Using variance analysis of multitemporal MODIS images for rice field mapping in Bali Province, Indonesia”

2) Nuarsa I Wayan, Fumihiko Nishio, Chiharu Hongo, Dede Mahardika: International Journal of Remote Sensing, Vol.33, No.17, 5402-5417, 2012

“Using variance analysis of multitemporal MODIS images for rice field mapping in Bali Province, Indonesia”

3) Chiharu Hongo, Gunardi Sigit, Ryohei Shikata, Katsuhisa Niwa and Eisaku Tamura: Journal of Agricultural Science; (in press)

“The Use of Remotely Sensed Data for Estimating of Rice Yield Considering Soil Characteristics,”

## <査読付論文に準ずる成果発表>

1）本郷千春：環境科学会誌，24（6），578-581，（2011）

「東南アジアにおける農業・気候変動と流域管理－その現状と課題－」

## くその他誌上発表（査読なし）>

1) Homma, K., Hara, R., Hongo, C., Kanbayashi, M. (2011): IEICE Technical Report 111, no. 239, 179-184, 2011

“Evaluating crop productivity on the basis of the remote sensing of plant canopy temperature”

## （2） 口頭発表（学会等）

1）粕谷真史・本郷千春：日本リモートセンシング学会第50回学術講演会，170-171，（2011），「西ジャワ地域におけるASTER GDEMと現地計測データとの比較」

2) Chiharu hongo, Gunardi Sigit, Koki Honma, Koshi Yoshida, Masayasu Maki, Handarto: International Conference on Space, Aeronautical and Navigational Electronics, No. 239, 185-189, (2011)

“The use of remotely sensed data for estimating of rice yield”

3) Masashi Kasuya, Chiharu Hongo, Gunardi Sigit, Koshi Yoshida, Masayasu Maki, Koki Honma,

他3名：International Conference on Space, Aeronautical and Navigational Electronics, No.239, 191-194, (2011)

“Evaluation of ASTER GDEM data as the input factor of USLE model”

4) Nuarsa I Wayan, Fumihiko Nishio, Chiharu Hongo: 2nd CReSOS International symposium on
south east Asia environmental problems and satellite remote sensing, 121-126, (2011), "Rice yield estimation using MODIS data"

5）古川隆朗・本郷千春・吉田貢士・牧雅康・本間香貴・他4名：日本リモートセンシング学会第51回学術講演会，141-142，（2011）

「西ジャワにおけるLAIと水稲生産量の関係」

6）四方涼平・本郷千春・丹羽勝久・牧雅康・吉田貢士・他4名：日本リモートセンシング学会第51回学術講演会，135-136，(2011)

「土壌タイプ別の水稲生産量とSPOTデータの関係」

7) Chiharu Hongo, Gunardi Sigit and Takaaki Furukawa: ACES and Ecosystem Markets 2012, p127, (2012)

“Estimation of rice yield from remotely sensed data”

9) Chiharu Hongo, Gunardi Sigit, Koshi Yoshida, Masayasu Maki, Koki Honma, Kazuo Oki, Hiroaki Shirakawa and Takaaki Furukawa: Proceedings of the 18rd CEReS International Symposium on Remote Sensing, (2012)

“Estimation of rice production based on LAI images by MODIS data in West Java”

10）本郷千春，I Wayan Nuarsa：平成24年農業農村工学会大会講演会，（2012）「水供給不足条件下における水稻の分光特性」

11）四方涼平・本郷千春・Gunardi SIGIT・本間香貴・吉田貢士・牧雅康・沖一雄・白川博章：日本リモートセンシング学会第52回学術講演会論文集、183-184、（2012）

「西ジャワ州における水稻の生産量と生育環境との関係」

12）古川隆朗・本郷千春・G.Sigit・吉田貢士・牧雅康・本間香貴・沖一雄・白川博章：日本リモートセンシング学会第52回学術講演会論文集、185-186、(2012)

「西ジャワにおけるLAIと単位面積あたりの水稲の生産量の関係」

13) 本郷千春・粕谷真史・G. Sigit：日本リモートセンシング学会第52回学術講演会論文集, 195-196, (2012)

「ASTER GDEMおよびUSLEモデルを用いた土壌浸食量の推定」

14) 小山翔太郎・本郷千春・田村栄作・Gunardi Sigit・沖一雄・白川博章：日本リモートセンシング学会第55回学術講演会論文集, 147-148, (2013)

「GSMapを用いた年間土壌流出量の推定」

15) Chiharu Hongo, Eisaku Tamura and Gunardi Sigit: 9th European Conference on Precision Agriculture, p23, (2013)

“Evaluation of nitrogen nutritional conditions by analyzing hyperspectral data”
17) Ryohei Shikata, Chiharu Hongo and Gunardi Sigit: Proceedings of The International Symposium on Remote Sensing, P303-306, (2013)

“Analysis of relationship between the estimated rice yield and the irrigation water system in West Java”

## （3） 出願特許

特に記載すべき事項はない。

（４）シンポジウム、セミナーの開催（主催のもの）

特に記載すべき事項はない。

## （５）マスコミ等への公表・報道等

1) インドネシア・バンドンポスト、Kesuburan lahan diteliti and dipetakan（土壌肥沃度のマッピングに関する研究）2013.3.5

## （6） その他

特に記載すべき事項はない。

### 8 \. 引用文献

1) Pachauri R.K. & Reisinger A. (2007). IPCC Fourth Assessment Report

2) Indonesian Food Policy Program (Bappenas), (2002), Does Indonesia Face a Food Security Time Bomb?

3) Xiao, X., Boles, S., Liu, J., Zhuang, D., Frolking, S., Li, C., Salas, W. & Moore, B. (2005). Mapping paddy rice agriculture in southern China using multi-temporal MODIS images. Remote Sensing of Environment, 95, 480-492.

4) Takezawa Kunio, Subbaiya Rammohan Kannav, Seishi Ninomiya, Chiharu Hongo, Kazuhisa Tokui, Akihiko Ito & Toshiaki Takeshima (2007). Preliminary report on regression equations based on remote sensing data to estimate rice yield, Journal of Japanese Agricultural Systems Society, 23(2)177-187.

5) Ryohei Shikata, Chiharu Hongo & Gunardi Sigi (2013), Analysis of relationship between the estimated rice yield and the irrigation water system in West Java, Proceedings of The International Symposium on Remote Sensing, p303-306

6) Chiharu Hongo, Gunardi Sigit & Takaaki Furukawa (2012). Estimation of rice yield from remotely sensed data, Proceedings of ACES and Ecosystem Markets, p127

7) Nuarsa I Wayan, Fumihiko Nishio & Chiharu Hongo(2011). Spectral Characteristics and Mapping of Rice Plants Using Multi-Temporal Landsat Data. Journal of Agricultural Science, 3(1), 54-67.
# （４）流域におけるバイオマスエネルギーの需給予測とCO2削減効果

名古屋大学

環境学研究科 白川博章

平成23～25年度累計予算額：18,277千円

（うち、平成25年度予算額：7,279千円）

予算額は、間接経費を含む。

## [要旨]

化石燃料の代替燃料として、バイオ燃料は世界的な関心を集めている。バイオ燃料の生産および利用には、①エネルギー源の多様化、②雇用創出、③温室効果ガス削減効果等が期待されている。他方、バイオ燃料の生産拡大は、森林面積等による流域環境の悪化等が懸念されている。本研究では、インドネシア・チタルム川流域及びラオス・ナムグム川流域に大量に賦存し、かつ、食糧と競合しない農業残渣である稲わらに着目し、その需給バランスとCO2削減効果を検討した。

分析の結果、チタルム川流域ではガソリンのエタノール混合率を15％とした場合、2025年までは現在の供給量の水準でも流域内のエタノール需要を満たすことができるが、2050年には1人当たりGDP成長率が3％以上では、供給量は需要量を満たすことはできないことを明らかにした。また、2025年、2050年におけるCO2削減量は最大で、それぞれ、7.7%、4.0%である。ただし、2050年には都市化で水田面積が減少するため、削減効果は20％程度減少すると見込まれる。他方、ナムグム川流域の供給ポテンシャル（B100）は、流域内の需要だけであれば、雨期作だけで満たせることが分かった。ビエンチャン市全体を含めた場合でも、水資源を最大限活用して、流域の水田全てで雨期作と乾期作をすれば、ほぼ需要を満たすことができることが分かった。したがって、ガソリン由来のCO2排出削減効果は、稲わらでバイオエタノールを製造した際に最大削減される50％程度と見込まれる。

以上のことから、稲わらを原料としたバイオエタノールは、エネルギーの供給及びCO2削減で一定の効果が期待されるが、ナムグム川流域よりも人口密度や経済規模の大きいチタルム川流域では、需給バランスを図るために土地利用変化等に注意が必要であることが分かった。

[キーワード]

バイオエタノール、農業残渣、稲わら、二酸化炭素

### 1. はじめに

化石燃料の代替燃料として、バイオ燃料は世界的な関心を集めている。バイオ燃料の生産および利用には、①エネルギー源の多様化、②雇用創出、③温室効果ガス削減効果等が期待されている。研究対象地域である、インドネシア、ラオスもそうした国の一つである。しかし、サトウキビ、キャッサバ等を原料とするバイオ燃料の生産拡大は、森林面積の減少や大量の施肥による流域環境の悪化等が懸念されている。他方、新たな耕地の開墾を必要としない、農業残渣を活用したバイオ燃料の供給ポテンシャルや需要の充足率については、十分な検討が行われていない。
## 2 ．研究開発目的

流域におけるバイオマスエネルギーの将来の需給とCO2削減効果を明らかにし、バイオマスエネルギー開発・利用の意義と限界を明らかにする。

### 3. 研究開発方法

本研究では、稲わらを対象として、2025年、2050流域内のバイオエタノールの需給バランスを検討した。稲わらの供給量については、サブグループ2及びサブグループ3の結果に基づき、気候変動、品種、栽培方法に関するシナリオを設定した。エタノールの需要量は回帰分析を用いて検討した。さらに、水田から都市域へ土地利用転換が進むチタルム川流域では、土地利用変化予測モデルを構築し、都市化による水田減少の影響を検討した。

## 4 ．結果及び考察

## （1） インドネシア・ラオスにおけるバイオ燃料生産の現状と課題

## 1 ）世界のバイオ燃料生産の動向

バイオ燃料は、エネルギーの安全保障、貧困改善、地球温暖化対策の3つの観点から、その開発と利用に関心が高まっている。特に、東南アジア諸国はそうであり、インドネシア、ラオス政府もともに大きな関心を持っている。世界的にバイオ燃料の生産量は世界的に拡大傾向にある。バイオ燃料を生産する国や地域も増加傾向にあるもの、その多くはアメリカ、ヨーロッパ、ブラジルなど特定の国や地域に偏っているのが現状である。

2011年におけるバイオエタノールの生産量は約8,700万KLであり、バイオディーゼルの生産量は約1,100万KLである。バイオエタノールは、2000年から2011年にかけて、バイオエタノールの生産量は5倍に、バイオディーゼルの生産量は25倍に増加した(図(4)-1参照)。

しかし、生産地域の多様化はそれほど進んでいない。国・地域別に見た、2011年におけるバイオエタノールの生産量は、アメリカ（61%）、ブラジル（26%）と、この2国で世界の生産量の87%を占めている。生産量が世界第3位の中国は全体の3%を占めるに過ぎな

図(4)-1 世界のバイオ燃料生産量（1990-2011）

（出所）EIA: International energy statistics,

http://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/IEDIndex3.cfm り作成
い。一方、バイオディーゼルの場合は、ヨーロッパでの生産が全体の44％を占め、アメリカ16%、アルゼンチン12%、ブラジル11%であり、この4地域で全体の8割以上を占めている。

インドネシア、ラオスともに、バイオ燃料の開発に関する計画は既に策定されているが、当初計画したほどには、バイオ燃料の生産は進んでいないのが現状である。以下に、インドネシア、ラオスにおけるバイオ燃料生産の現状と課題について記す。

## 2 ) インドネシアにおけるバイオ燃料生産の動向と課題

### a. バイオエネルギー政策の背景

インドネシアでバイオ燃料の生産が開始された背景は以下の通りである。第1に、エネルギー源の多様化である。インドネシアは、1990年から2009年の20年間において、年平均経済成長率が4.5％と高い経済成長を遂げ、それにともないエネルギー需要も拡大している図(4)-2参照）。また、インドネシアは産油国であるが、生産量は減少傾向にあるのに対して、消費量は増加傾向にある。2005年には、石油の消費量は石油の生産量を超え、インドネシアは石油の純輸入国に転落した（図(4)-3参照）。そこで、化石燃料の供給能力には限界があるため、代替エネルギーの開発が急務になっている。バイオ燃料は、そうした代替エネルギーの候補の一つである。

第2に、雇用創出および貧困対策である。インドネシアの貧困率は、経済成長にしたがい、低下傾向にあるが依然として深刻な状況にある。図(4)-4に、1990年から、2011年までの貧困率の推移を示す。1990年に1日1.25ドル（購買力平価）で暮らしている人口は全体の54.3%にものぼり、1日2ドル以下では人口の84.6%を占めていた。それが経済成長にともない急激に減少しているものの、2011年においてなお、1

図(4)-2 1次エネルギー供給量の推移(1965-2010)

（出所）2010 Handbook of energy & economic statistics of Indonesia より作成

図(4)-3 石油生産量と消費量の推移（1965-2010）

(出所) IMF, “IMF-World Economic Outlook April, 2011”.

図(4)-4貧困率の推移

（出所）Worldbank, World Development Indicators より作

日1.25ドルで生活している人口は16.2%、1日2ドル以下で生活している人口は、43.3%に上る。
このことは、経済成長をしても、農村部においてかなりの余剰労働力が存在していることを示している。したがって、特に、農村部で就業機会や現金収入を得る機会を増やすことはインドネシア経済において重要である。

経済成長をしても依然として貧困率が高い原因は、特に農村部では経済成長の恩恵をあまり受けていないことが挙げられる。図(4)-5にインドネシアにおける最終重要による生産誘発額と雇用誘発量を示す。雇用誘発額で見れば、製造業他産業に比べて圧倒的に大きいのに対し、雇用誘発量で見れば、農業やサービスセクターが大きな値を示している。

図(4)-5 生産誘発効果と雇用誘発効果の比較

（出所）1990年と2000年はアジア経済研究所：アジア産業連閲用より、2007年はGTAPより作成
第3に、温暖化対策である。経済成長にもなう燃料使用量の増大で、インドネシアではCO2の排出量が急激に増加している（図(4)-6参照）。バイオ燃料は燃焼しても、正味のCO2を増加させないという特性があるため、温暖化対策として有効である。

以上の背景に基づき、インドネシアではバイオ燃料の開発に取り組んでいる。

### b. バイオ燃料政策

インドネシアでは2006年にバイオ燃料の利用に関する大統領が発令され、ロードマップが発表された。この計画では、バイ

図4-6 部門別CO_{2}排出量

(出所) IEA(2009)CO $ _{2} $ emissions from fuel combustion り作成

オディーゼルを2010年までにディーゼル燃料消費量の10%、2025年までに20%混合することを、バイオエタノールに関しては2010年までにガソリン消費量の5%、2025年までに15%することを目標とした（表(4)-1参照）。

表(4)-1 インドネシアのバイオ燃料開発ロードマップ

区分	2005年－2010年	2011年－2015年	2016年－2025年	主な原料
バイオディーゼル	計画	ディーゼル燃料消費の10%にバイオディーゼルを利用	ディーゼル燃料消費の15%にバイオディーゼルを利用	ディーゼル燃料消費の20%にバイオディーゼルを利用	パームジエトロファ
需要量	241万KL	452万KL	1,022万KL
バイオエクノール	計画	ガソリン消費の5%にバイオエクノールを利用	ガソリン消費の10%にバイオエクノールを利用	ガソリン消費の15%にバイオエクノールを利用	キャッサバサトウキビ
需要量	148万KL	278万KL	628万KL

(出所) Ministry of Energy and mineral resources(2007) より作成
### c. 現状と課題

しかし、バイオ燃料の生産・消費は増加傾向にあるものの、バイオ燃料の普及は計画ほどには進んでいない。計画では、2010年におけるバイオ燃料の混合率は、バイオディーゼルが10%、バイオエタノールが5%であるが、実際の混合率はバイオディーゼルが5%、バイオエタノールが3%である。

図(4)-7に現行の混合率を用いて算出した潜在的需要量と実際の供給量の比較を示す。2010年におけるバイオディーゼルの潜在的な需要量は約60万KLであるのに対して、国内消費量は約22万KLしか流通していない。当初計画と比較すると実際の供給量は約10%である。バイオエタノールにいたっては、潜在的な需要量は約70万KLに対して、2010年の国内供給量は0であった。

図(4)-7 バイオ燃料の潜在的需要と実際の供給量の比較

（出所）USDA（2011）より作成

（注）潜在的需要量は、ガソリン、軽油の消費量に現行の混合率をかけて求めている。混合率はバイオディーゼルが5%、バイオエタノールが3%である。

バイオ燃料の普及を妨げている第1の要因は原料価格の高騰である。例えば、バイオディーゼルの場合、原料となるパームオイルの国際価格が上昇傾向にあり、バイオディーゼルは軽油に対して競争力を失っている。2006年の計画策定時におけるパームオイルの価格は、約400US$/tであった。しかし、2011年には1,200US$/tと3倍と2006年の3倍まで価格が上昇した（図(4)-8参照）。その後、価格は低下し、2013年には800US$/tになったが、それでも2006年と比較すると価格は2倍である。
同様のことが、バイオエタノールの原料であるキャッサバにもいえる。2006年頃まではキャッサバの価格は30US$/tから70US$/tで推移していた（図(4)-9参照）。しかし、2007年から価格は急激に上昇し、2010年には222.5US$/tになった。これは、2006年の58.8US$/tと比較すると、約3.8倍に相当する。2011年におけるインドネシアにおけるバイオエタノールの製造原価は、およそ約10,000Rp/L（約100円/L）と見込まれている（2011年12月 BPPT(Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi) Starch Technology Research Centerインタビューより）。原材料費の高騰で、原価に占める原材料費の割合は6割程度まで上昇していると考えられる。

第2の要因は、エネルギー作物栽培のために大規模に耕地を開拓することが難しいことである。インドネシアでは商品作物の生産量が拡大傾向にあるが、とりわけ世界的なパームオイルの需要増大を受け、近年、ヤシの栽培面積が急増している（図(4)-10参照）。ヤシの面積は1980年代後半から急増し、2009年には約500万haまで増加した。こうしたヤシ林の多くは森林を開発したものと考えられる。このように森林の開発なくして耕地の拡大は難しい状況にあるが、森林の開墾は、それにともなう泥炭地からのCO2の大量放出や、生物多様性の観点から、開発が厳しくなりつつあり、耕地の拡大は難しい状況である。

図(4)-8 パームオイルの国際価格の推移

(出所) mundi, http://www.indexmundi.com より作成

図(4)-9 キャッサバの生産者価格の推移

(出所) FAOSTAT より作成

図(4)-10 主な作物の栽培面積

(出所) FAOSTAT より作成
3）ラオスにおけるバイオ燃料生産の動向

## と課題

### a. バイオエネルギー政策の背景

ラオスにおけるバイオ燃料推進の背景は、インドネシアと同様に、①エネルギーの安全保障、②新規雇用の創出、③温室効果ガスの削減、の3つの要因がある。

ラオスでは依然として、エネルギー需要の約70%をバイオマス（薪炭材及び木炭）に依存し、化石燃料はエネルギー需要全体の25%である（図(4)-11参照）。分野別にエネルギーの消費割合を見ると、家庭が全体の51%を占めている（図(4)-12参照）。

炊事には主に炭や薪が用いられている。次いで交通部門が26％を占めている。

ラオスでは、経済成長にともない、エネルギー消費量は、近年、急増している。1次エネルギーの消費量は、1990年から2010年にかけて、約6倍に増加した（図(4)-13参照）。化石燃料需要は経済成長にもない今後さらに増加することが見込まれている。

また、ラオスでは輸送用燃料の消費量も増加傾向にある。輸送用燃料の消費量は、1990年から2010年にかけて約1.8倍に増加した。ラオスでは輸送用燃料を100%輸入に頼っているため、エネルギーの安全保障の観点から輸送用バイオ燃料としてバイオ燃料の生産を拡大することが大きな課題になっている。

図(4)-11 1次エネルギーの構成（2008）

（出所）Lao PDR(2011) Renewable Energy Development Strategy

図(4)-12 エネルギー消費の構成（2009）

（出所）Lao PDR(2011)Renewable Energy Development Strategy

図(4)-13 エネルギー消費量の推移（2008）

（出所）EIA: International energy statistics,

http://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/IEDIndex3.cfm より作成
さらに、ラオスでもインドネシアと同様に、貧困率が非常に高い。2008年にける1日1.25ドル以下で生活している人口は、全体の33.9%であり、1日2ドル未満で生活している人口の割合は、66%にも上る。インドネシアでは雇用統計を公表していないが、未だ多くが農村で農業を生業としていると考えられ、農村での雇用機会や現金収入を増加させることは大きな課題になっている。

他方、こうしたエネルギー需用の増加、とりわけ、化石燃料の需要増加にともない、CO2排出量も急増している。1990年

図(4)-14 燃料別CO_{2}排出量の推移（1990-2011）

（出所）EIA: International energy statistics,

http://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/IEDIndex3.cfm より作成

にはCO2排出量は、ラオス全体で20万tであったが、2011年には約140万tまで増加した。この増加の主要な要因は、発電やセメント製造のために、石炭の消費量が増えたことである。しかし、主に輸送用に利用された考えられる石油の消費によって発生したCO2の量も1990年から2011年にかけておよそ倍増している。

### b. バイオエネルギー政策

ラオス政府は、2011年に「再生可能資源開発戦略(Renewable Energy Development Strategy)」を発表した。この戦略では、2025年までにエネルギーのエネルギー消費量の30%を再生可能エネルギーで賄うことを目標とし、輸送用化石燃料の10%をバイオ燃料で賄うことを目的としている。具体的には、バイオディーゼルについては、国内消費量と輸出用にそれぞれ65,000KL、26,000KLし、バイオエタノールについては、国内消費量と輸出用にそれぞれ50,000KL、200,000KL生産する予定である。ただし、政府はこれらの生産に対して外資によって達成することを目指している。具体的にはバイオ燃料の生産を行う企業に対しては、法人税の免除を講じている
### c. 現状と課題

しかし、ラオスでもこの計画の達成は難しい状況にある。ラオスでは、バイオ燃料は試験的生産段階であり商業用にはほとんど流通していない。

ラオスにおいても、バイオ燃料の原料として想定しているのは、バイオエタノールとしては、キャッサバ、トウモロコシ、バイオディーゼルとしては、パームオイル、ジェトロファである。

バイオディーゼルに関しては、韓国企業の資本参加によるジェトロファを原料とした試験プラント（240KL/year）とタイ企業の資本参加によるパームオイルを原料としたプラント（10KL/day）がある。しかし、バイオディーゼルは、未だ、本格的には流通していない。

試験段階から商用段階への移行を妨げている要因の一つは、インドネシアと同様に、耕地の拡大が難しく、バイオ燃料の生産に必要なエネルギー作物の増産が難しいことである。ラオスでは、近年、森林が開墾され、農地に転換している（図(4)-15、図(4)-16参照）。この結果、2010年における森林率は20%台まで低下した。しかし、ラオス政府はREDD+なども考慮し、植林などを通じて森林率を2020年までに70%までに引き上げる予定である。したがって、大幅に耕地面积を増やすことは難しい状況である。

図(4)-15 森林面積と農地面積の推移 (1990年-2010年)

（出所）FAO: Global Forest Resources Assessmentおよび、FAOSTATより作成

図(4)-16 主要作物の作付面積の推移（1990年-2010年） (出所)FAOSTAT
## 4 ）バイオ燃料作物に必要な耕地面积とCO_{2}削減効果

### a. はじめに

バイオ燃料については、カーボン・ニュートラルでCO2の排出削減が期待されている。しかし、その反面、燃料作物を栽培するために、森林を開墾すると、森林の炭素吸収量を減少させるおそれがある。そこで、ここでは、インドネシアを例として、燃料作物を利用した場合に必要な耕地面积、それにともない開墾が必要な森林面積を推計し、バイオ燃料の利用によるCO2削減量と森林の消失によるCO2吸収量の減少を比較した。

### b. バイオ燃料作物利用の現状

表(4)-2に、バイオ燃料の原料の利用状況を示す。統計で把握できたのは、バイオエタノールの原料として、サトウキビ、キャッサバであり、バイオディーゼルの原料はパームオイルである。バイオディーゼルの原料としては、ジェトロファもあるが、統計資料はなく、生産量も限定的だと考えられる。

バイオエタノールである、サトウキビ、キャッサバは、ほぼ国内で生産され、製造されたバイオエタノールも国内向けに利用されている。しかし、バイオディーゼルの場合は、原料のパームオイルは国内から供給されているが、製造されたバイオディーゼルは、国内向けよりも輸出向けの方が量が多い。2007年の場合、国内向けの供給量は700万tであるが、輸出は1,000万tであった。主な輸出先は、ヨーロッパである。

表(4)-2 Overview of domestic supply for biofuel feedstock crops in Indonesia (2007)

million tonnes	%
Sugar cane	Cassava	Palm oil	Sugar cane	Cassava	Palm oil
Production	25	20	17	100.0	97.4	254.7
Import Quantity	0	2	0	0.0	7.5	0.6
Stock Variation	0	0	0	0.0	0.0	0.0
Export Quantity	0	1	10	0.0	-4.8	-155.3
Domestic supply quantity	25	21	7	100.0	100.0	100.0
Feed	0	0	0	0.0	1.9	0.0
Waste	0	3	0	0.0	12.7	0.0
Processing	25	0	0	100.0	0.0	5.1
Food	0	10	1	0.0	48.6	12.8
Other Util	0	8	5	0.0	36.8	82.2

* Sources: FAO, “Stat Crops Primary Equivalent”.

* Data on jatropha, one of the main feedstock for biodiesel, are missing.
### c. 分析の方法

本研究では、バイオ燃料の原料となる作物の生産に必要となる面積を以下の方法で推計した（図(4)-17）。ここでは、対象とする作物を、バオエタノールの原料として、サトウキビとキャッサバを、バイオディーゼルの原料として、パームオイルを設定した。

次に、各作物について、バイオ燃料以外の需要量とバイオ燃料に対する需要、及び土地生産性の値から、土地需要量を推計した。

$$ L_{i,t}^{total}=L_{i,t}^{exist}+L_{i,t}^{fuel}\quad(4-1) $$

図(4)-17 Flowchart for measuring land use for

$$ L_{i,t}^{e x i s t}=P_{i,t}^{e x i s t}\times Y A_{i,t}\quad(4-2) $$

$ P_{i,t}^{exist} $ : Amount of production for existing use of biofuel feedstock of i in the year t (ton/yr)

YA: Crop yield per unit area, (ton/ha) ( $ P_{i,t}/L_{i,t}^{total} $ )

サトウキビ(c1)、キャッサバ(c2)、及びパームオイル1(c3)に対するバイオ燃料用途以外の需要量は、GDPに比例すると仮定し、1970-2008年のデータを用いて回帰分析を行い、以下の式を得た。

$$ P_{c1,t}^{e x i s t}=7,000,000\times l n(G D P_{t})-20,000,000 $$

$$ P_{c2,t}^{e x i s t}=3,000,000\times l n(G D P_{t})-5,000,000 $$

$$ P_{c3,t}^{e x i s t}=5,000,000\times l n(G D P_{t})-20,000,000 $$

2000年から2008年における面積当たりの生産量の平均値に基づき、2009-2025の各作物の土地生産性を以下のように仮定した。

$$ Y A_{c1}=68t o n/h a $$

$$ Y A_{c2}=15.1t o n/h a $$

$$ Y A_{c3}=3.4t o n/h a $$

各エネルギー作物の耕地面积は、需要量に土地生産性を乗じて求めた。

$$ L_{i,t}^{fuel}=P_{i,t}^{fuel}\times YA_{i,t} $$
$ P_{i,t}^{fuel} $ : Amount of production for biofuel feedstock of i in the year t (ton/yr)

YA: Crop yield per unit area, (ton/ha) $(P_{i,t}/L_{i,t}^{total})$

バイオ燃料に対する各作物の需要量は、政府の計画を用いた。また、バイオエタノールについては、ここでは簡単化のため、サトウキビとキャッサバで需要量を按分して計算した。

$$ P_{i,t}^{fuel}=\frac{EU_{i,t}^{fuel}}{n}\times CE_{i}^{ton} $$

$ EU_{i,t}^{fuel} $ : Annual demand goal based on the road map

$CE_{i}^{ton}$: Conversion Efficiency(t/liter)

$n$: number of $i$ (bioethanol : $n = 2$, biodiesel : $n = 1$)

なお、1 リットルのバイオ燃料の生産に必要な作物の量は、Rajagopal et al. $ ^{1)} $ を参考に、以下のように設定した。

$$ C E_{s u g a r c a n e}^{t o n}=0.014t o n/l i t e r $$

$$ C E_{c a s s a v a}^{t o n}=0.006\;t o n/l i t e r $$

$$ C E_{p a l m o i l}^{t o n}=0.0009t o n/l i t e r $$

バイオ燃料については、カーボン・ニュートラルのため、化石燃料を代替することで、CO2を削減することが期待されている。他方、森林の破壊は森林によるCO2固定量を減少させる恐れがある。

そこで本研究では、バイオ燃料の生産が環境に与える影響を2つの側面から検討した。第1は、バイオエタノールやバイオディーゼルで既存の化石燃料を代替することで得られるCO $ _{2} $ 削減量（バイオエタノールの削減量(CB $ _{eht} $ ) and バイオディーゼルの削減量(CB $ _{diesel} $ )）である。推計式を以下に示す。

$$ C B_{e h t,t}=(\left(P_{c1,t}^{e x i s t}\times C E_{c1}^{l i t e r}\right)+\left(P_{c2,t}^{e x i s t}\times C E_{c2}^{l i t e r}\right))\times D B_{e h t}\quad\left(4\cdot14\right) $$

$$ C B_{d i e s e l,t}=\left(P_{c3,t}^{e x i s t}\times C E_{c3}^{l i t e r}\right)\times D B_{d i e s e l} $$

$$ \begin{array}{l}\mathrm{CB}_{\mathrm{eht},\mathrm{t}},\mathrm{CB}_{\mathrm{diesel},\mathrm{t}}:total amounts of\mathrm{CO}_{2}reduction in the year t\text{(t-CO}_{2}\text{reduction/year)}\\ \mathrm{DB}_{\mathrm{eht}},\mathrm{DB}_{\mathrm{diesel}}:Unit amount of\mathrm{CO}_{2}reduction(\mathrm{kg})\end{array} $$

変換効率(CE)は、Rajagopal et al. $ ^{1)} $ を参考に設定した。サトウキビ、キャッサバ、パームオイルの変換効率は、それぞれ、70 l/t, 178 l/t, and 1,148 l/ton, である。CO $ _{2} $ 削減量の原単位は、CO $ _{2} $ 排出削減原単位(DB)は、バイオエタノールについては、1.56 kg·CO $ _{2} $ /l, バオディーゼルは、2.82 kg·CO $ _{2} $ /l とした(data from Matsuda, 2009)。
他方、森林のCO2固定能力の喪失は以下の式で求めた森林のCO2固定能力については、インドネシアにおける調査結果（163t-CO2/ha）²を用いた。

$$ \begin{aligned}CF_{t}=L_{t}^{increased}\times GE^{forest}\ $ 4-16)\end{aligned} $$

$ L_{t}^{increased} $ : the yield area for increased biofuel production in the year of t (ha/year)

GE $ ^{forest} $ : CO $ _{2} $ absorption per unit forest area

(t-CO $ _{2} $ /ha)

### d. 分析結果

図(4)-18に燃料作物に対する需要で喚起される土地需要を示す。バイオエタノールの原料である、サトウキビ、キャッサバに対する需要は、従来の用途に対する需要の増加は、2010年が約180万haであり、2025年には約230万haに増加することが見込まれた。他方、バイオエタノールの生産をすると、これの作物の栽培に、2025年には約400万ha必要なることが分かった。

バイオディーゼルの原料のパームオイルの場合には、2010年は約300万ha必要だが、2025年にはバイオ燃料需要以外で約530万ha必要となり、バイオ燃料を加えると約800万ha必要という結果を得た。以上のことから、食料需要等、バイオ燃料以外の需要も今後伸びるため、現在、バイオ燃料の主要な原料である、サトウキビ、キャッサバ、パームオイルを増産すると森林への開発圧力がさらに高まることが予想される。そこで、バイオ燃料の利用によるCO2削減効果と森林のCO2吸収機能の喪失を比較した(図(4)-19)。分析の結果、2025年においてバイオ燃料の利用で削減できるCO2の量は3900万tであるのに対して、森林の吸収能力の喪

図(4)-18 Yield area changes for bioethanol and biodiesel feedstock production during 1970-2025

(Top: Bioethanol, Bottom: Biodiesel)

図(4)-19 the impact of $ CO_{2} $ emission by the implementation of the road map plan
失は7億tを超えると見込まれた。したがって、バイオ燃料を生産するために、森林を開発すると却って大気中のCO_{2}を増加させる可能性が高いと考えられる。

## （２）経済成長にともなう流域の将来の食糧・エネルギー需給バランス評価とCO2削減効果

## 1 ）農業残渣のバイオ燃料供給ポテンシャル

バイオ燃料の原料を栽培するために、森林を開墾して栽培すると、かえって正味のCO2排出量を増やす危険性がある。そこで、食料と競合しない、農業残渣の賦存量とそのバイオ燃料供給ポテンシャルを検討した。ここでは、農業算からバイオエタノールを製造することを想定し、対象とした農業残渣は、稲わら、バガス、ヤシ殻である。表(4)-3に結果を示す。

インドネシア、ラオスともに、稲わらの賦存量及びバイオエタノールの供給ポテンシャルが非常に大きい。インドネシアの場合、稲わらの賦存量は約1億tであり、供給ポテンシャルは、1,600万k1である。これは、インドネシア政府が掲げる2025年におけるバイオエタノールの供給量の2.5倍に達する。ラオスでは、稲わらの賦存量は450万tであり、供給ポテンシャルは77万KLであり、これは、政府の2025年目標の8.4倍に相当する。

したがって、本研究では、稲わらを原料としたバイオエタノールの供給ポテンシャルと食糧・エネルギー需要の関係を、インドネシア・チタルム川流域、ラオス・ナムグム川流域において検討した。

表(4)-3 農業残渣を原料としたバイオエタノールの供給ポテンシャル

インドネシア	ラオス
賦存量(100万t)	供給ポテンシャル(千KL)	2025年目標比	賦存量(100万t)	供給ポテンシャル(千KL)	2025年目標比
稲わら	99.6	16934.9	270%	4.5	766.5	842%
バガス	4.0	670.5	11%	0.1	11.0	12%
ヤシ殻	8.6	686.1	11%	-	-	-

（出所）FAOSTATおよび矢野(2010)を参考に作成

## 2 ）チタルム川流域の概況と土地利用

インドネシアのチタルム川はジャカルタ市の東を流れ、全長約300kmであり、首都ジャカルタの水瓶であると同時に、その流域は穀倉地帯としても知られている。流域面積の約50が水田で占められており、灌溉水田の面積は、約23.6万haである。流域人口は約1,200万人であり人口の約半数は西ジャワ州の中心のバンドンに集中している。流域全体の人口密度は、1776人/km²である。後述するナムグム川の人口密度は23人/km²なので、ナムグム川流域の人口密度がいかに高いかが分かる。

バンドンの標高は約700mで、バンドンは周囲を山に囲まれており、高いところでは2000mを超えている。バンドンの都市部の周りの平地では水田が広がり、標高の高いところでは、冷涼な気候を利用して、トマト、キャベツ、などの野菜が栽培されている。

チタルム川流域における土地利用変化を図(4)-20及び図(4)-21に示す。1990年から2010年にかけて、チタルム川流域では、水田が都市域に転用されており、過去20年間で都市域は1.5倍に
増加した。また、森林面積が減少し、変わって畑の面積が増加傾向にある。畑作が増加する原因は、貧困問題も大きく影響していると考えられている。特に、1990年から2000年にかけて畑の面積が大きく変化したのは、アジア通貨危機で農民が森林を開発したことも要因の一つと考えられている。

図(4)-20 チタルム川流域における土地利用変化

図(4)-21チタルム川流域における用途別土地面積
## 3 ）ナムグム川流域の概況と土地利用

ナムグム川流域の面積は、17,296km²である。そのうち、71.2%に当たる12,322km²は森林で占められ、農地は2,710km²（15.7%）に過ぎない。また、それも、流域の中流部に位置するナムグムダム以南の地域に集中している。人口は、流域全体で約40万人であり、ナムグムダムの下流部に全体の約半数にあたる18万人が居住している。流域全体の人口密度は23人/km²である。人口密度が比較的高いナムグム川以南においても、人口密度は200人/km²を超えることはないと考えられ、チタルム川流域と比較すると、かなり人口密度が低い。

図(4)-22と図(4)-23にナムグムダム以南の土地利用変化を示す。1990年から2010年にかけて、水田面積が大きく増加した。1990年には水田面積は約8万haであったが、約11万haまで増加した。他方、森林等の林地の面積は、この間減少した。他方、チタルム川流域とは異なり、居住地の面積は、過去20年間でほとんど変化していない。これは、この地域の人口密度が低いことが大きく影響していると考えられる。

2010年

図(4)-22 ナムグム川流域における土地利用変化

図(4)-23 ナムグム川流域における用途別面積
## 4 ）シナリオの設定

### a. 食糧需要シナリオ

アジア諸国における1人当たりGDPと米消費量との関係に関する回帰分析の結果を用いた。分析に用いたモデル式を以下に示す。ただし、Yは1人当1日たり米消費量（カロリー）、xは1人当たりGDPである。

$$ Y=6.8*\exp(7.2*1.0^{x}) $$

### b. 食糧（水稻）・バイオエタノール（稲わら原料）供給シナリオ

粉、稲わらの供給可能量は、サブグループ2，3の推計結果を用いた。

## i チタルム川流域

・気候変動、品種の組み合わせについてはサブ2・3の結果に基づいた。具体的には、以下の5つの栽培パターンについて、2025年と2050年における生産量の予測結果を用いた。

・RCP45・・・RCP=4.5、現行の品種

· RCP45_f100 · · · RCP=4.5、生育期間100日

· RCP45_f130 · · · RCP=4.5、生育期間130日

・RCP85・・・RCP=8.5、現行の品種

· RCP85_f100 · · · RCP=8.5、生育期間100日

· RCP85_f130 · · · RCP=8.5、生育期間130日

・サブグループ2、3の結果は植え付けた月別に最大到達収量を示している。チタルム川流域では、現行では2期作が一般的である。ただし、サブグループ1の分析結果では、水資源の観点からは3期作も可能である。そこで、生産量が多い組み合わせとして、生育期間が100日の品種は、2期作は2月と10月、3期作は2月、6月、10月と仮定した。生育期間が130日の品種は2期作までとした。

### ii. ナムグム川流域

・気候変動、肥料投入量、品種の組み合わせについてはサブ2・3の結果に基づいた。

・RCP45・・・RCP=4.5、現行の施肥量、現行の品種

・RCP45_5g・・・RCP=4.5、施肥量現行の倍、現行の品種

・RCP45_5g_5・・RCP=4.5、施肥量現行の倍、高収穫品種

・RCP85・・・RCP=8.5、現行の施肥量、現行の品種

・RCP85_5g・・・RCP=8.5、施肥量現行の倍、現行の品種

・RCP85_5g_5・・RCP=8.5、施肥量現行の倍、高収穫品種

### c. 人口増加シナリオ

国連の人口シナリオを用いた。2010年から2050年にかけての平均増加率はインドネシア（0.9%）、ラオス（1.4%）である。