| Project/Area Number |
23K25020
|
|---|
| Project/Area Number (Other) |
22H03766 (2022-2023)
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
|
| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
|---|
| Section | 一般 |
|---|
| Review Section |
Basic Section 64010:Environmental load and risk assessment-related
|
|---|
| Research Institution | Center for Environmental Science in Saitama |
|---|
Principal Investigator |
堀井 勇一 埼玉県環境科学国際センター, 化学物質・環境放射能担当, 主任研究員 (30509534)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
安野 翔 埼玉県環境科学国際センター, 自然環境担当, 主任 (80850007)
櫻井 健郎 国立研究開発法人国立環境研究所, 環境リスク・健康領域, 室長 (90311323)
今泉 圭隆 国立研究開発法人国立環境研究所, 環境リスク・健康領域, 主幹研究員 (80391069)
黒田 啓介 富山県立大学, 工学部, 准教授 (30738456)
西野 貴裕 公益財団法人東京都環境公社(東京都環境科学研究所), 環境リスク研究科, 主任研究員 (90506619)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
|
| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
|
| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2024: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,590,000 (Direct Cost: ¥4,300,000、Indirect Cost: ¥1,290,000)
Fiscal Year 2022: ¥5,720,000 (Direct Cost: ¥4,400,000、Indirect Cost: ¥1,320,000)
|
|---|
| Keywords | シロキサン / 食物網解析 / 東京湾流域 / 動力学モデル / 多媒体モデル / 高懸念物質 / 生物蓄積性 / 栄養段階蓄積係数 |
|---|
| Outline of Research at the Start |
東京湾及び河川の底質及び底生食物網に着目したシロキサン類の網羅的調査から、食物網内の濃度分布及び栄養段階に依存するシロキサン類の濃縮傾向を明らかにするとともに、生物蓄積動力学モデルにより食物網の蓄積特性を解析する。さらに、地理的分解能を有する多媒体環境動態モデル（G-CIEMS）を用いて東京湾及びその流域内の多媒体に渡るシロキサン類の移動・消失・存在量及び空間分布を推定することで、シロキサン類の環境排出を含む多媒体挙動の全体像を明らかにする。多媒体におけるシロキサン類及び有機ケイ素のマスバランス調査から、シロキサン類の分子構造、分子量に依存する環境動態、蓄積傾向を解析する。
|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、シリコーン産業の主要物質であるシロキサン類について、底生食物網に着目した存在実態及び生物蓄積動態の解明を目的に、東京湾及びその流域を対象とする以下の研究を実施した。
モニタリング調査：初年度に検討した方法を用いて多媒体中シロキサン類の濃度測定を実施し、底質及び底生食物網に着目したシロキサン類の残留蓄積性解析に着手した。東京湾では、底曳網を用いて底生生物を含む魚類及び貝類等を広範に採捕した。河川（元荒川）では、下水処理場付近において、投網、たも網等を用いて魚類、甲殻類、貝類等の18種を採捕した。食物網における各生物種の栄養ポジションは、窒素安定同位体比を用いて推定した。これらの環境情報を基に、環状体、直鎖状体、及び変性体を含むシロキサン類について底生生物を含む栄養段階蓄積係数（TMF）を解析・評価した。
生物蓄積動力学モデルによる予測：動力学ベースの予測モデルによる生物蓄積性の解析向けた諸検討を実施した。具体的には、生物学的パラメーター（代謝速度、摂餌速度、成長等）、主なシロキサン類（D4, D5, D6）の動力学パラメーターを推定するための情報を文献から調査した。また、フィールド調査で出現する水生生物について、一般的な食性と栄養段階の情報を基にグループ分けし、簡易的な食物網モデルを構築した。
G-CIEMSによる多媒体挙動解析：モデル予測による流域内及び東京湾におけるシロキサン類の空間分布及び多媒体挙動を解析した。具体的には、モデル計算の諸設定、排出源単位、汽水域での脱吸着や粒子沈降をモデルで再現するための基本的な検討を行い、東京湾及びその流域を対象に、代表的な化合物（D4）について多媒体挙動をモデル計算により示した。さらに、その予測濃度と実測濃度を比較・照合することでモデルの信頼性を評価した。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の特色は、環境モニタリング及びモデル予測を融合する多角的なアプローチから課題解決に取り組むことにある。以下の理由により、各サブテーマは概ね計画通り進捗している。
モニタリング調査：東京湾及び河川において多媒体中シロキサン類の濃度を測定し、底質及び底生食物網に着目したシロキサン類の残留蓄積性を引き続き解析・検討した。東京湾では、2024年2月に底曳網を用いて底生生物を含む魚類、貝類等を広範に採捕した。河川（元荒川）では、2023年10月に下水処理場付近において、投網、たも網等を用いて魚類、甲殻類、貝類の18種を採捕した。また、元荒川では季節による河川水中濃度の推移を調査するため、2022年11月より毎月の観測を継続して実施した。食物網における各生物種の栄養ポジションは、窒素安定同位体比を用いて推定した。これらの環境情報を基に、シロキサン類について底生生物に着目した生物濃縮性評価を概ね計画通り進めた。
生物蓄積動力学モデルによる予測：動力学ベースの予測モデルによる生物蓄積性の解析に必要な生物学的パラメーター（代謝速度、摂餌速度、成長等）や、主なシロキサン類（D4, D5, D6）の動力学パラメーターを推定するための情報収集を概ね計画通り進めた。
G-CIEMSによる多媒体挙動解析：新たな領域として追加した東京湾の解析が課題であったが、モデル計算の諸設定、排出源単位、汽水域での脱吸着や粒子沈降をモデルで再現するための検討を重ねることで、代表的な化合物（D4）の多媒体挙動をモデル計算により示した。さらに予測濃度と実測濃度の比較・照合を進める等、概ね計画通り進捗した。
|
| Strategy for Future Research Activity |
底生食物網に着目した存在実態及び生物蓄積動態の解明を目的に、東京湾及びその流域を対象とした調査および解析を引き続き実施する。
モニタリング調査：東京湾及び河川において多媒体中シロキサン類の濃度を測定し、シロキサン類の残留蓄積性を引き続き解析・検討する。これまでフィールド調査（東京湾、元荒川）で採捕した水生生物についてシロキサン類の分析を引き続き実施する。必要に応じて東京湾及び元荒川の水生生物をそれぞれ追加で収集し分析する。窒素安定同位体比から推定する栄養ポジションと濃度情報を基に、シロキサン類について底生生物に着目した生物濃縮性を解析する。多媒体におけるシロキサン類及び有機ケイ素のマスバランス調査から、シロキサン類の分子構造、分子量に依存する環境動態、蓄積傾向を解析する。
生物蓄積動力学モデルによる予測：引き続き、動力学ベースの予測モデルにより生物蓄積性を解析する。生体内への取り込み、代謝、排泄に関するモデルパラメーターからシロキサン類の濃度を予測し実測と比較する。具体的には、生物学的パラメーター（代謝速度、摂餌速度、成長等）、主なシロキサン類（D4, D5, D6）の動力学パラメーターを文献調査等から決定する。食性、食物構成、代表的な体重等の食物網モデルを設定し、主なシロキサン類について生物蓄積性を解析・評価する。
G-CIEMSによる多媒体挙動解析：引き続き、モデル予測による流域内及び東京湾におけるシロキサン類の空間分布及び多媒体挙動を解析する。具体的には、モデル計算の諸設定、排出源単位、汽水域での脱吸着や粒子沈降をモデルで再現するための検討を行う。東京湾及びその流域を対象に、代表的な化合物（D4, D5, D6）について多媒体挙動をモデル計算により示し、中長期の濃度予測についても検討する。モデルの信頼性評価として、実測値との比較・照合に順次取り組む。
|
