Transcript 水田農薬動態予測モデル（PCPF-1）

水田農薬の動態モニタリングとモデル化
農薬監視における
優先農薬の評価手法への提案
1
•

渡邊裕純

東京農工大学

大学院農学研究科 


佐賀大学.（農業工学、1985）
土地改良社.（1986）
青年海外協力隊 （1989）
カンザス州立大学（農業工学、1993）
カリフォルニア大学デービス校（農業工学1997）
農業環境技術研究所（1998～2000）
東京農工大学（2000～
2
カンザス州立大学
（農業工学 MSｃ.、 1991-1993 ）
耕起方法と農薬散布方法が
農薬流出に及ぼす影響
3
カリフォルニア大学デービス校
（農業工学 Ph.D.、 1993-1999 ）
草地帯を用いた果樹園からの殺虫剤の流出制御
のモデルシミュレーション
4
農業環境技術研究所
 水田農薬動態予測モデル（PCPF-1）の開発
 水田環境における農薬動態モニタリング
5
東京農工大学
1. Micro paddy LYSIMETER
Irrigation
ET
2. Modified PCPF-1 model
( Paddy plot scale)
Drainage
Kdiss, Kcom Cpw
 農薬流出制御のため
の最適管理方法の開
発・評価
 水田ほ場、水田群、
流域モニタリング
 シミュレーションモ
デル開発
Percolation
Drainage canal
3. Simulation model of pesticide
runoff from paddy fields into river
( Watershed scale)
Paddy plots
6
アウトライン
• 水田農薬の流出
• 水田農薬の動態研究の紹介
• 農薬監視における優先農薬の評価手法への
提案
7
水田農薬の流出
8
Total pasticide use (1000ton)
水田農業と農薬の使用
農薬出荷量
水田面積
農薬学事典 2001，ｐ31
( as 2001)
600
500
Pasture land
13%
400
Fruit farm
300
100
0
Paddy field
4,794
(kilo-ha)
200
72
%
1986
1990
Paddy field
Veg. Crop

7%
49
%
55%
Upland field
25%
1994
1998
Orchard
Others
水田
水田で使用された農薬は非点源汚染の重要な部分を占める .
9
登録農薬
http://www.greenjapan.co.jp/greenjapan.htm
グリーンジャパン研究会
1992
区分＼農薬年度
4
2000
5
9
10
11
12
Currently Registered products
有効登録件数
6037 5882 5780 5589 5434
5439
5369
5323
5309
Newly Registered products
新規登録件数
271
237
6
7
8
380
250
287
381
304
217
226
Newly Registered active ingredients
新規登録有効性分数
8
17
15
13
25
15
26
16
15
Dismissed products
失効有効成分数
8
7
11
5
5
7
7
8
12
473
493
501
520
528
531
Currently Registered active ingredients
登録有効性分数
451 461 465

多くの農薬が登録されているがその動態は・・・？
10
新製剤による省力散布
処理時期と主要除草剤
農薬の多様化

農薬の処理や散布方法によってその動態は変化する・・・？
11
水田からの農薬流出
除草剤は田面水に直接散布
圃場管理および水管理の問題
畑地からは散布量の数％（アトラジン、
アラクロール、ダイアジノン）しかし水田か
らは数十％（メフェナセット、シメトリン、プ
レチラクロール、etc.）に達する
内分泌かく乱作用の疑い
がある７０物質の内、約４０
物質は農薬であり、その１/
２は現在登録されている農
薬（環境庁、１９９８）
http://www.env.go.jp/chemi/prtr/risk0.html 環境省、2001
12
公共用水域等における農薬の水質
評価指針 － 環境省
水田排水路における
メフェナセット濃度
（http://www.env.go.jp/water/dojo/noyaku/la
w_data/f406kansuido0086.htm#別表）
種類
Stn ②
評価指針値
（ｍｇ／
Ｌ）
エスプロカルブ
除草剤
0.01
シメトリン
除草剤
0.06
ブタミホス
除草剤
0.004
プレチラクロール
除草剤
0.04
ブロモブチド
除草剤
0.04
ベンスリド（ＳＡＰ） 除草剤
0.1
ペンディメタリン
除草剤
0.1
メフェナセット
除草剤
0.009
モリネート
除草剤
0.005
25
20
Conc. ( mg/l)
農薬名
( By VU H. S. et al., 2002)
15
10
MCL
5
0
4月28日 5月10日 5月22日
6月3日
6月15日
2001
13
Mt.Tsukuba
Pacific Ocean
1
2
桜川での水田除草剤の濃度
33
Sakura River
(S. Ishihara et al. 2000, NIAES)
44 5
霞ヶ浦
TsuchiuraTsuchiura-bay
6
7
Lake Kasumigaura
(nishi-ura)
14
新しい水質基準等の制度の制定・改正
• 水質基準から農薬（１．３－ジクロロプロペン、
シマジン、チウラム、ベンチオカーブ）が除外
された。
• 農薬類については国民の関心が高いことか
ら優先的に水質検査を行うことが望ましい。
対象リスト１０１種の農薬から集水域で使用
可能性のあるものを選定しその散布時期に
あわせて水質検査を集中的に行うべきである。
15
農薬環境動態研究の迅速化
理由
• 社会的期待
– 生産者及び消費者の環
境への意識向上
• 法的制約
– 水質基準
– ＰＲＴＲ法、
• 農薬の多様化
対策
• 解析・評価法の迅速化
– シミュレーションモデルの
応用
– ライシメター試験
– データベース
• 分析方法の迅速化
– ＥＬＩＳＡ法
16
水田農薬の動態研究
• 水田ほ場での農薬動態
– 農薬および環境動態モニタリング
– 農薬動態予測モデル（PCPF1）
• 流域スケールでの農薬動態
– 水田流域での農薬動態モニタリング
– 流域スケール農薬動態予測モデル
17
農業環境技術研究所
農薬動態モニタリン
グおよび室内実験
水収支
日射量
pH, Eh, 温度
農薬濃度
18
蒸発散
かんがい
降雨
揮発
光分解
化学・微生物分解
排水
水収支
田面水
脱着
１．田面水
農薬マスバランス
溶解
２．農薬供給層
吸着
農薬供給層（１cm）
化学・微生物
分解
浸透
降下浸透
農薬マスバランス
脱着
田面水および土壌表層中の農薬動態の概念図
19
農薬動態予測モデル（PCPF1）
Concentration
(mg/L)
Herbicide concentrations in paddy water
0.8
0.6
Simu PW
0.4
Obs. PW
0.2
0
Concentration
(mg/kg dry soil)
0
10
20
30
40
Days after herbicide application
50
60
Herbicide concentrations in pesticide source layer
15
Simu SL
10
Obs. SL
5
0
0
PCPF-1 モデル インプットデータシート
10
20
30
40
Days after herbicide application
50
60
田面水中（上）および土壌表層
（下）のメフェナセット濃度 の実測
値と計算値
20
シミュレーションによる積算農薬流出量
70
常時灌漑排水
Herbicide Loss
(% applied)
60
50
CDLP3.0
CDLP1.0
LDLP4
LDLP6
40
30
20
止水管理
10
排水溝が高い
0
0
20
40
60
Days after Herbicide Application
シナリオの違いによる農薬流出を評価し農薬流出管理方法を開発
21
農薬流出制御のための最適管理方法
東京農工大学
自動潅水装置 vs. かけ流し管理
22
モニタリング期間でのメフェナセットの
マスバランス
自動潅水装置管理区
48%
0%
排水
0.01%
かけ流し管理区
分解
13%
田面水
0.01%
38%
排水
4.7%
土壌表層
4.7%
47%
浸透
44%
自動潅水装置による止水管理は農薬流出制御の最適管理策である
23
水田集水域での農薬動態モニタリング
( 10ha水田群レベル)
( 97ha流域スケール)
10 ha selected paddy field
ST①
Farm
road
Block 2(1.05 ha)
Irrigation
pipe
(I)
Rain gage　ST⑨
ST⑤
Block 1
(3.78 ha)
ST②
ST④
(III)
ST③
ST⑧
Block 3(2.43 ha)
ST⑦
(II)
Plot 1
Block 4
(2.88 ha)
Sakasa River
水田
排水路
河川
24
2003年度 排水路中の農薬濃度
Conc. ( ug/l)
Conc. in drainage water at St 6( Farm block scale) - 2003
Oxaziclomef one
35
30
25
20
15
10
5
0
10ha水田群
水田群内で多く散布さ
れた農薬が３０ｐｐｂで
検出
Molinate
Symetryn
Esprocarb
Thiobencarb
Dimethametryn
4/28
5/3
5/8
5/13 5/18 5/23 5/28
6/2
6/7
6/12 6/17
Dimepiperate
Pretilachlor
10.0
Conc. in drainage water at St 8 ( watershed scale) - 2003
4/28
5/3
5/13
5/8
5/18
5/23
5/28
6/2
6/12
6/7
6/17
8.0
Conc. ( ug/l)
0.0
Pyriminobac-methyl (E)
100ha流域
6.0
Pyributicarb
5月中旬をピークに６ｐｐｂ
で検出
4.0
2.0
Pentoxazone
Mef enacet
Caf enstrole
0.0
4/28 5/3
5/8 5/13 5/18 5/23 5/28 6/2
6/7
6/12 6/17
25
流域流量（上）と総農薬流出量（下）
Dischagre from watershed at ST8 ( l/s)
3
降雨時に流出増加
Rain
Q8(L/s)
300
2
2
200
1
100
1
0
0
4/28
5/5
5/12
5/19
5/26
6/2
6/9
Rain(cm)
Dischagre (l/s)
400
6/16
600
500
400
300
200
100
0
2000
Daily loss ( g)
1500
Cumulative loss ( g)
降雨時に農薬流出
も増加
1000
500
Cum. loss (g)
Daily loss ( g)
Total pesticide loss from watershed ( 2003)
0
4/28
5/5
5/12
5/19
5/26
6/2
6/9
6/16
降雨時の水田からの流出制御が農薬流出抑制に重要
循環灌漑も多少農薬流出に貢献しただろう
26
農薬流出予測モデルの開発
Farm road
 水田群レベル: Pesticide Treatment
Group ( PTG)
Pump Stn
Drainage ditch
 田面水中農薬濃度 : PCPF-1 model
モデル計算実行
Main canal
Branch canal
 流域レベル:水田群 , 排水路
RIVER
モデル概念
PADDY BLOCK
PTG ①
PTG ②
Irr R
ET
Irr
R
ET
PTG ③
PTG m
Irr R
ET
Irr R
ET
Dr
Dr
p
1
Cpw
p
Upstream
Apply PCPF –1
Model
2 Dr
Cpw
Qin
p
Cpr
Qpr
3
Cpw
Qrain
RIVER SECTION
Qs
Qr
Ground water
Dr
p
m
Cpw
Qpump
Qout
Downstream
27
農薬流出予測用モデルシステム
1. 小型水田ライシメター
2. シミュレーションモデル
 農薬の水田での動態を再現
 農薬の動態パラメターを定量
Irrigation
ET
Drainage
Kdiss, Kcom Cpw
Percolation
 地域や管理シナリオにより異なる農薬の動態パラメターをデータベース化
3. 農薬流出予測モデル
 流域レベルでの農薬流出の予測、
農薬管理やリスクアセスメントの評価
Drainage canal
Paddy plots
28
１）小型水田ライシメター
２，３週間の高濃度域の農薬動態を再現
[cm]
2.00
0.80
装置内での水収支
1.80
Water Balance and Porosity
1.60
1.20
1.00
0.70
0.80
Porosity
Water Depth
1.40
0.60
0.40
0.20
0.00
31-Oct
5-Nov
10-Nov
HPR [cm]
15-Nov
HE [cm]
20-Nov
25-Nov
HSD [cm]
30-Nov
5-Dec
HIrr. [cm]
0.60
10-Dec
f
29
２）改良型PCPF-1モデル
ライシメター試験の結果を逆解析し主要農薬動態パラメータを定量
Evapotranspiration
Irrigation
Precipitation
Pesticide
Fate coef.
Drainage
１．Paddy Water
Compartment
Water Balance
Dissolution
Pesticide Mass Balance
• 田面水での農薬マスバ
ランス
• 農薬動態パラメター
Percolation
– 溶解速度定数
– 農薬土壌吸着係数
– 農薬濃度変化速度定数
Figure 2. Simplifiyed pesticide fate and transport
processes in paddy water
Modified
Obs. PW
Original
Concentration
(mg/L)
1
dCpw
 Kdiss.(Cslb  Cpw)  Kcom.Cpw
dt
1
1
1

 IRR  CwIRR 
 DRAIN  Cpw 
.PERC Cpw
hpw
hPw
hpw
0.8
0.6
0.4
0.2

0
0
10
20
30
40
50
60
1 dhpw
.
.C
h pw dt pw
Days after herbicide application
30
農薬監視における優先農薬の評価手
法への提案
• ツール開発
– 農薬流出予測用モデルシステム
– データベース
– モデル解析手法
• 高精度のモニタリング手法の開発
– 流量観測手法やサンプリング方法の確立
• 問題点
– 農薬使用データの入手
31
モデルシミュレーションの応用例
PCPF-1 モデルによる農薬流出の比較
•
•
•
•
•
1998年農業環境技術研究所での実験シナリオ
散布は4kg/10a
9mx9mの実験プロット
水収支データ
農薬動態パラメータは農環研で実験により設定
農薬流出
水溶解度
分配係数
脱着係数
％散布量
mg/l
L/Kg
/day
ベンスルフロンメチル
44
120
16
0.121
イマゾスルフロン
50
308
13.8
0.125
メフェナセット
36
4
24.1
0.0626
プレチラクロール
53
50
13.0
0.114
32
350
26
300
24
22
250
20
200
18
150
16
100
14
50
12
0
10
30
40
50
農薬流出量　％散布量
水溶解度 mg/l
分配係数　L/kg
水溶解度　ｍｇ/ｌ
モデルシミュレーションによる
農薬流出と農薬動態パラメターの評価
分配係数 L/Kg
線形 (水溶解度
mg/l)
線形 (分配係数
L/Kg)
• 農薬流出と
水溶解度
が比例
• 農薬流出と
分配係数
が反比例
60
モデルを使うことによってどのパラメターが重要か評価できる
例えば、101種の対象農薬中の大体の優先付けが可能
33
農薬流出予測用モデルシステムによる監視優先農薬の評価
1. 小型水田ライシメター
2. シミュレーションモデル
 各流域での水田農薬の動態を
再現 （2から3週間）
ET
Irrigation
 農薬の動態パラメターを定量
Drainage
Kdiss, Kcom Cpw
Percolation
 地域や管理シナリオにより異なる農薬の動態パラメターをデータベース化
茨城県桜川流域 かけ流し管理（１ｃｍ/day）
土壌データ別紙参照
モデルパラメータ
農薬名
農薬化学データ
Kcom1
Kcom2
農薬流出
水溶解度
分配係数
Kow
/day
/day
％散布量
mg/l
L/Kg
/day
ベンスルフロンメチル
0.026
0.011
44
120
16
イマゾスルフロン
0.021
0.019
50
308
13.8
メフェナセット
0.023
0.016
36
4
24.1
プレチラクロール
0.016
0.021
53
50
13
0.125
0.114
34
農薬流出予測用モデルシステムによる監視優先農薬の評価
3. 農薬流出予測モデル
モデルパラメータデータ
ベース
農薬使用状況データ
気象データ
流量観測データ
Drainage canal
Paddy plots
 流域レベルでの農薬流出の予測、
農薬管理やリスクアセスメントの評価
35
高精度のモニタリング手法
• 水収支
– 流量観測
– 河川水文データ
• サンプル採取
– 分析予算
– サンプリングの間隔
– 採取地
Dischagre from watershed at ST8 ( l/s)
Conc. ( ug/l)
3
Rain
Q8(L/s)
300
2
2
200
1
100
1
0
0
35
30
25
20
15
10
5
0
4/28
4/28
5/5
5/3
5/12
5/8
5/19
5/26
5/13 5/18 5/23 5/28
6/2
6/2
6/9
6/7
Rain(cm)
Dischagre (l/s)
400
6/16
6/12 6/17
36
農薬動態予測における問題点
• 水田農薬の動態パラメータ
– 実験装置の開発と評価方法の標準化
– 各試験場での試験と結果のデータベース化
• 農薬の流域単位での使用状況の把握が困難
– 現場での調査は困難
– 農協のデータは？、ホームセンター？
• トレーサビリティーの改善を提案・要求
– 農薬会社ー農協ー農家
37
皆さんよいお年を
• イラクに平和と愛を
• 自衛隊の皆さん無事で
ありますように
38