# 【原著論文】
# PRTRデータを活用した化学物質取扱量の推計*
## The Estimation for the Handling Amount of Chemicals by Utilizing PRTR Data

\author{
田和佑修**, 矢吹芳教**, 野呂和嗣**, 田澤慧***, 水谷聡****, \\ 杉浦隆介****，中村智** \\ Yusuke TAWA, Yoshinori YABUKI, Kazushi NORO, Satoshi TAZAWA, \\ Satoshi MIZUTANI, Ryusuke SUGIURA and Satoshi NAKAMURA
}

\begin{abstract}
Disaster assessment requires preliminary evaluation of chemical risks for specific target areas in a given location. Accidents require knowledge of the type of chemicals, handling amounts, the underlying possibility of emissions leaked, and potential issues caused by release. Herein we obtained data on chemical handling amounts from several local government offices. We analyzed the data in detail to determine the relationship between the release-transfer amount and the handling amount, namely the emission-transfer rate. Moreover, the handling amount was estimated across Japan using open PRTR data on the emission-transfer rate.
\end{abstract}

Key Words: disaster and accident, PRTR data, emission-transfer rate, handling amount of chemicals

## 1. はじめに

近年，災害・事故に対応する安全工学的な研究が広く進められ，工場・事業場等における化学物質による事故発生の防止と作業従事者の安全確保が図られてきたが，化学物質の環境中への流出・漏洩から一般市民の安全を確保するための体系的な研究は少ない。環境省の報告では, 東日本大震災の際に，蓄電池や変圧器などの $\mathrm{PCB}$ 廃棄物が津波後に保管場所から消失したことや，車，船舶, 石油備蓄基地からの重油等の流出に伴う火災の発生が原因と推察される環境中の多環芳香族炭化水素類の濃度増加などが指摘されている（環境省, 2012a)。加えて, 工場 - 事業場等加高濃度のフッ化水素酸や六価クロム等の流出が確認され
(厚生労働省, 2011; 仲井ら，2013), 東京都ではトリクロロエチレンの蒸気吸引による工場従業員の死亡事故が発生している（目黒区，2011）。 このように, 東日本大震災では, 火災・事故等に伴う化学物質の流出や市民の健康へのリスク懸念が生じたが，それらに対して適切な対応が行われたとは言い難い。対応すべき自治体が十分に機能しなかった要因の一つとして, 工場・事業場等で保管されていた化学物質の把握が体系的に行われておらず，流出しうる化学物質の把握やその対策が不十分だったことが考えられる。南海トラフ巨大地震等の大規模災害に対する国土防災の確立は喫緊の課題である。しかし, 化学物質の流出等への対応の体系的知見が不十分であること，ま


た, 高度経済成長期等に構築されたインフラ施設の劣化等に起因する流出事故が今後増大する可能性があることなどを考慮すれば，災害・事故等に伴う化学物質リスクへの対応力強化を早急に図ることが重要である。

誰もが入手可能な工場・事業場等における化学物質量に関する情報として,「化学物質の審査及び製造等の規制に関する法律 (化審法)」に基づく対象物質の製造輸入数量, 及び「特定化学物質の環境への排出量の把握等及び管理の改善の促進に関する法律 (PRTR法)」に基づく届出対象物質の排出量及び移動量がある。化審法においては, 日本全国における対象物質の製造輸入数量の集計結果が公表されている。一方，PRTR法に基づくPRTR制度は, 人の健康や生態系に有害なおそれのある化学物質が, 対象事業所から環境（大気, 水, 土壤）へ排出される量（排出量）及び下水道を通じて, あるいは, 廃棄物として事業所外へ移動する量（移動量）を，事業者が自ら把握し，国に届け出を行い，そして国が届出データや推計に基づき，排出量・移動量を集計・公表する仕組み（経済産業省，2019a）である。PRTR制度では事業所単位で対象化学物質の排出量と移動量とが公表されている。そのため, 化学物質の量に関する現状を知るには，全国レベルでは化審法のデータを，地域レベルではPRTR法のデータを利用することが適していると考えられる。なお， PRTR法では化学物質量として排出量と移動量のみを届出対象としているが, 東京都, 神奈川県,埼玉県, 愛知県, 大阪府などの都府県や, いくつかの政令指定都市, 中核市などでは, 独自の条例に基づき, 取扱量の届出を事業所に課している (環境省, 2012b)。事業所での取扱量は, 化学物質の保管量と関連しており，災害・事故時の化学物質污染や住民の健康へのリスクの目安に用いることが可能であると報告されている（中村ら， 2019; 杉浦ら，2019)。

これまで，1自治体（大阪府）のPRTRデー夕及び取扱量デー夕に限られているが，排出量・移動量と取扱量との関係性についての研究が行われてきた（例えば，中村ら，2019；杉浦ら，2019）。業種により取扱量は排出量の約 5,000-30,000倍に相当することが明らかにされている（中村ら， 2019)。また，杉浦ら(2019)は地域における排出量・移動量からその地域に存在する取扱量を推定するために，必要な要素が何であるかの分析を行っており, 取扱量を推計するためには化学物質種だけでなく業種の違いも考慮することが重要であることを指摘している。これらの研究においては, 取扱量と関係があると考えられる項目の抽出及び検討を行っているが，実際の取扱量推定式の検討には至っておらず，他自治体の取扱量推定は行われていない。また, 従業員数との関係も検討されていない。PRTR制度では企業規模の目安になると考えられる従業員数の届出も課されている。同一業種において, 事業所の従業員数は数人から数千人まで様々である。企業規模により保有する機器や排出対策は異なり, このことが取扱量あたりの排出量や移動量に影響を及ぼす考えられるため, 従業員数も重要な要素となる可能性がある。

災害・事故の事前及び事後に迅速に提供できる情報基盤の整備を目指し, 本研究では, まず化学物質の推定取扱量を地図に示し, 可視化することを目的とした。取扱量の届出を事業所に課している自治体から可能な限りの取扱量データを取得し, 排出量 - 移動量と取扱量の関係式を作成した。また, 先行研究では考慮されていなかった従業員数を新たに解析項目に加えることにした。さらに，作成した関係式と国が公表している全国の対象事業所の排出量・移動量データ（以下「PRTR データ」と記す。）から, 各都道府県の取扱量を推定するとともに地図化し, 災害対策への利用可能性について考察を行った。

## 2. 方法

## 2.1 データの取得

本研究の検討フローを Figure 1 に示した。PRTR データは「PRTRけんさくん」(環境省, 経済産業省，2019）により入手した。取扱量デー夕は, 11 自治体 (札幌市, 福島県, 神奈川県, 相模原市, 愛知県, 名古屋市, 豊橋市, 岡崎市, 豊田市, 大阪府, 徳島県）より提供を受けた。取得したデー夕は2017年度のデータである。なお, 取扱量デー夕は, 業種別, 化学物質別, さらに事業所の従業員数区分別 (20人以下， 21 49人，50～ 299 人及び 300 人以上の 4 区分）に分類され，集計された形式で取得し, 事業所が識別できないように配慮した。大阪府より取得したデータを例として示す(Table 1)。また, 取扱量デー夕の内訳を Table 2 に示した。

## 2.2 排出・移動率の算定

排出量と移動量との合計 (以下, 排出 - 移動量とする）と取扱量との比を「排出・移動率」と定義し, 以下の式で算出した。

$E_{\mathrm{abc}}=R_{\mathrm{abc}} / H_{\mathrm{abc}}$

ここで， $E_{\mathrm{abc}}$ は化学物質 $\mathrm{a} て ゙$ 業種 $\mathrm{b}$ の従業員数区分 $\mathrm{c}$ に対する排出・移動率, $R_{\mathrm{abc}}$ は同じく排出移動量合計 $(\mathrm{kg} /$ 年 $), H_{\mathrm{abc}}$ は同じく取扱量 $(\mathrm{kg} /$ 年 $)$ を表す。

また, 取扱量の推計は以下の式により行った。

$H e_{\mathrm{abc}}=R p_{\mathrm{abc}} / E_{\mathrm{abc}}$

ここで, $H e_{\mathrm{abc}}$ は化学物質 $\mathrm{a} て ゙$ 業種 $\mathrm{b}$ の従業員数区分 $\mathrm{c}$ に対する推定取扱量 $\left(\mathrm{kg} /\right.$ 年）を， $R p_{\mathrm{abc}}$ は同じくPRTRデータから得られる排出・移動量合計 $(\mathrm{kg} /$ 年）を表す。

## 2.3 排出・移動率の妥当性の検討

埼玉県では化学物質ごとの取扱量を HP上で公表している（埼玉県，2019）。そこで，埼玉県のデータを用いて排出・移動率の妥当性を検討した。埼玉県をテストデータとして, 本検討で得られた排出・移動率と埼玉県の2017年度の PRTR

Figure 1 Data research flow
データから各化学物質の推定取扱量を算出し, 公表されている取扱量との比率を「誤差率」と定義した。誤差率は以下の式で算出を行った。

$G_{\mathrm{a}}=\Sigma_{\mathrm{bc}} H e_{\mathrm{abc}} / H s_{\mathrm{a}}$

$G_{\mathrm{a}}$ は化学物質 $\mathrm{a}$ に対する誤差率, $H e_{\mathrm{abc}}$ は化学物質 $\mathrm{a}$ で業種 $\mathrm{b}$ の従業員数区分 $\mathrm{c}$ に対する推定取扱量（ $\mathrm{kg} /$ 年）を, $H s_{\mathrm{a}}$ は化学物質 $\mathrm{a}$ に対する埼玉県の年間の届出取扱量（ $\mathrm{kg}$ /年）を表している。

また，さらなる検討のために，化審法で得られる製造輸入数量と全国の推定取扱量との比較を行った。全国の製造輸入数量の集計結果が経済産業省により公表されている（経済産業省, 2019b)。一般化学物質では総量が $1,000 \mathrm{t}$ 以上の物質については，総量が有効数字 1 桁で公表されており, 優先評価化学物質では $1 \mathrm{t}$ 単位で公表されている。この製造輸入数量は全国で使用される総取扱量に近い値であると予測される。全国の 2017 年度の PRTRデータと排出・移動率から各化学物質の推定取扱量を算出し, 式 3 の分子に推定取扱量を，化審法における2017年度の製造輸入数量を分母とし，その比率を「取扱・製造輸入比」と定義した。

計算を行う際に, PRTR法対象物質と化審法対象物質の紐づけを行った。PRTR法の化学物質に紐づけされている CAS 登録番号 (CAS RN) から,化学物質データ検索システムである NITE-CHRIP （製品評価技術基盤機構，2020）を用いて化審法官報整理番号との紐づけを行った。CAS RNがない物質については計算対象外とした。また, 化審法で公表されている製造輸入数量のうち，全国での総量が $1,000 \mathrm{t}$ 未満の化学物質については $\lceil 1,000 \mathrm{t}$ 未満」と表記されており, 計算困難であるため計算対象外とした。化審法における製造輸

Table 2 Overview of handling amount data

Table 1 Example of acquired handling amount data (obtained from Osaka prefecture government)

 &  &  & \multicolumn{1}{c}{} \\

金属製品製造業 & トルエン & $21-49$ & 108,340 & 24,355 & 186,350 \\
化学工業 & キシレン & $300<$ & 20,161 & 73,952 & $6,111,400$ \\

入数量のうち, 一般化学物質では, 総量が $1,000 \mathrm{t}$以上の物質については, 総量の有効数字 1 桁が公表されており，例えば $1,000 \mathrm{t}$ 以上 2,000 t未満は有効数字 1 桁で「 $1,000 」$ と表記される。取扱・製造輸入比の計算においては, 表記されている数值をそのまま使用した。

以上の過程で算出した誤差率及び取扱・製造輸入比から, 排出・移動率を比較検討した。

## 3. 結果及び考察

## 3.1 排出・移動率の算定

## 3.1.1 物質別, 業種別及び従業員数別の排出・移動率

PRTR制度において届出対象の化学物質は 462 物質あり，そのうち 11 自治体で届出されている物質は279物質であった。このうち排出・移動率が算出できた物質は 249 物質であった。排出量と移動量との合計が 0 であった 30 物質については,排出・移動率を算出できなかった。また, 全国で 10 以上の事業所から届出があった対象となる化学物質は 241 物質であり, そのうち 228 物質が本研究で対象とした 11 自治体では届け出がなされていた。そのため, 届出の多い化学物質のうち9 割以上が捕捉できていると考えられた。

排出・移動率の算定できた各物質（249物質）及び各業種（51 業種）について，排出・移動率 $E_{\mathrm{a}}$ 及び $E_{\mathrm{b}}$ の分布を Figure $2 \mathrm{a}$ 及び $2 \mathrm{~b}$ にれぞれ示した。化学物質別の排出・移動率は2.18× $10^{-7}-1.00$ の範囲に分布しており, $10^{-3}-10^{-2} に$ ある物質の割合が一番高かった (Figure $2 \mathrm{a})$ 。排出・移動率が最大であった物質は, 2-クロロ-4,6ビス (エチルアミノ)-1,3,5-トリアジン，オルトクロロトルエン, ブロモトリフルオロメタン及びポリ塩化ビフェニルの4物質であり, 最小であった物質は $1,1,2$-トリクロロエタンであった。ここで，例えばポリ塩化ビフェニルは現在，使用・製造が禁止されており，「ポリ塩化ビフェニル廃棄物の適正な処理の推進に関する特別措置法」に基づき，事業所内に保管されているポリ塩化ビフェニルを一定期間の間に廃棄処分をする必要がある。排出・移動率が 1.00 と最大である理由は, 廃棄処分量 (移動量) がそのまま取扱量とカウントされるためであった。業種別の排出・移動率は $6.78 \times 10^{-5}-1.00$ の範囲に分布しており, 排出・移動率が $<10^{-1}$ にある物質の割合が一番高かった (Figure $2 b$ b)。排出・移動率が最大であった業種は

b) 業種

排出 $\cdot$ 移動率

Figure 2 Distribution of a) chemical substances and b) industry for emission-transfer rate

ガス業であり，最小は石油卸売業であった。このことから, 化学物質間及び業種間の排出 ・移動率の差は最大で $10^{5}-10^{7}$ 倍あることが明らかとなった。この結果は，大阪府のデータを用いて解析を行った杉浦ら(2019)の報告と同様の傾向であり, この傾向は全国的なものであることが示唆された。次に，同一業種における事業所の従業員数区分ごとに排出量 $E_{\mathrm{c}}$ を算出した。そのうち，4つある従業員数区分を全て算出できた業種 22 種について, 従業員数区分別の排出・移動率を Figure 3 に示した。

業種により, 排出・移動率の傾向は異なっており, 家具・装備品製造業, 一般機械器具製造業や電気機械器具製造業などでは, 従業員数が大きくなると排出・移動率は小さくなる傾向がみられた。この要因の一つとして, 企業の規模により生産工程における化学物質の歩留まりや排ガス・排水処理施設等への設備投資に差があり，大規模企業は効率よく化学物質を使用しているということが考えられた。

金属製品製造業や燃料小売業などでは，従業員区分に関わらず排出・移動率に大きな差はなかった。これは, 同一業種での化学物質の用途の類似性が高いことが考えられた。また, 燃料小売業では業界団体から「PRTR排出量・移動量算出マ

Figure 3 Emission-transfer rate distribution for number of employee categories by industry. Number of legends means 1 : number of employees is 20 or less, 2: 21-49, 3: 50-299, 4:300 or more

ニュアル」（石油連盟，2015）が出されており， このようなマニュアルの使用により統一した計算が行われていることが考えられた。

電気業のように従業員数が大きくなると排出・移動率が大きくなるものや, 食料品製造業など一定の傾向がみられない業種もあった。この要因としては，同一業種間においても化学物質を用いる製造，業務プロセスが異なること（杉浦ら， 2019）が考えられた。

以上のことから，業種により，企業の規模を示す従業員数と排出・移動率とは相関があることが示唆された。よって, 排出・移動率の算定には従業員数を考慮することが重要であると考えられた。

## 3.1.2 従業員数を考慮した排出・移動率の作成

化学物質, 業種及び従業員数規模別に区分, 集計した排出 - 移動量と取扱量との比から, 排出移動率 $E_{\mathrm{abc}}$ を算出した。なお, 11 自治体でデー夕のない業種は $E_{\mathrm{a}}$ (化学物質別のみ), 該当する従業員数区分のデータがない場合は $E_{\mathrm{ab}}$ (化学物質別かつ業種別で算出）を排出・移動率として用いた。算出結果の例として, 化学工業, 金属製品製造業, 自然科学研究所, 空業 ・土石製品製造業におけるトルエン, ジクロロメタン, ノルマル-ヘキサン及び鉛化合物の排出・移動率を Table 3 に示
した。Table 3の化学工業においては, どの物質においても従業員数の変化による一定の傾向はみられなかった。これは, 同じ化学物質においても製品として出荷されるものや, 化学処理などで使用され, 環境中に排出されるものなど, 用途や排出過程が異なることにより排出・移動量が異なると推察された。金属製品製造業においては，各物質において，従業員数に関わらず同じオーダーでの排出・移動率を示した。これは, 同じ化学物質に対して用いられる用途が類似している可能性が考えられた。窐業・土石製品製造業のトルエンについては, 従業員数の減少に伴い排出・移動率が減少する傾向がみられた。この要因としては排出処理設備の導入の有無等が関係している可能性が考えられた。また, 自然科学研究所及び空業・土石製品製造業のジクロロメタンにおいて, 排出$\cdot$移動率が 1.00 となった。排出量及び移動量の内訳をみると，自然科学研究所においては，移動量の割合が約 9 割を占めており, 多くが回収され廃棄物として出されていた。一方, 空業・土石製品製造業においては，排出量の割合が約 8 割を占めており, 多くが環境中への排出となっており, 同じ排出・移動率であっても, 業種により排出量及び移動量の内訳が大きく異なっていた。
田和ら：PRTRデータを活用した化学物質取扱量の推計

Table 3 Emission-transfer rate ( $E_{\text {abc }}$ ) considering chemical substances, industry and classification by number of employees

} & \multicolumn{2}{|c|}{ トルエン } & \multicolumn{2}{|c|}{ ジクロロメタン } & \multicolumn{2}{|c|}{ ノルマル-ヘキサン } & \multicolumn{2}{|c|}{ 鉛化合物 } \\

*1: 従業員数が 20 人以下， 2: 21-49 人，3:50-299人， 4: 300 人以上

**表中の「一」は当該の区分において，全国での届け出がなかったことを示す

取扱量推定及び排出・移動率の妥当性の検討をするにあたっては, Table 3 の結果例に示した算出結果表を用いた。

## 3.2 排出・移動率の妥当性の検討

排出・移動率の妥当性を検討するため，排出・移動率から算定された推定取扱量と埼玉県での公表取扱量及び製造輸入数量との比較を行った。また，排出・移動率を用いるにあたって従業員数を考慮することが，精度向上に寄与するか判断するために, 従業員を考慮した排出・移動率 $\left(E_{\mathrm{abc}}\right)$ 及び従業員を考慮しない排出・移動率 $\left(E_{\mathrm{ab}}\right)$ の 2 つの場合について誤差率及び取扱・製造輸入比を比較検討した。

埼玉県では235物質の届出があり, そのうち,埼玉県のPRTRデータから取扱量を推定可能な 169物質について誤差率を求めた。範囲ごとに区分けした誤差率とそれらの区分に該当する化学物質数を Figure 4 に示した。誤差率の範囲が0.1-10 にある化学物質は従業員ありで 105 種（約 $62 \%$ ),従業員なしでは107種（約63\%）であった。

次に全国の推計取扱量と製造輸入数量との比較を行った。11自治体で届け出されている化学物質と化審法の化学物質との紐づけを行ったところ,紐づけできた化学物質は 127 物質であった。範囲ごとに区分けした取扱・製造輸入比とそれらの区分に該当する化学物質数を Figure 5 に示した。取扱・製造輸入比の範囲が $0.1-10$ たっった化学物質数は従

あった。従業員数を考慮することは, 誤差率, 取扱・製造輸入比のどちらにおいても, その範囲が 0.1-10に収まる化学物質数に影響しなかった。 さらに, 誤差率及び取扱・製造輸入比の全体の分布幅について比較検討した。誤差率においては, 従業員数の考慮ありでは標準偏差 191, 尖度 105 であり, 従業員数の考慮なしでは標準偏差36,尖度 148 であった。一方, 取扱・製造輸入比では,従業員数の考慮ありでは標準偏差 53, 尖度 90 であり, 従業員数の考慮なしでは標準偏差 116 , 尖度 78 であった。このことから, 誤差率は従業員数の考慮なしの方が, 取扱・製造輸入比では従業員数の考慮ありの方が, 分布幅が狭く, 全体の精度が高いと考えられた。これらのことから, 従業員数は排出・移動率に寄与するファクターであることが示唆された。たたし， 1 自治体での推計と全国の推計では推計精度が変わっている。異なる要因として，例えば，地域における産業形態により，化学物質種や業種の偏りがあるということが

Figure 4 Distribution of number of chemicals for the categories of the error rate between the handling amount by the notification data and those by estimated data for chemicals. Grey column: calculation by $E_{\mathrm{abc}}$ emission-transfer rate, white column: calculation by $E_{\mathrm{ab}}$ emission-transfer rate

取扱・製造輸入比

Figure 5 Distribution of number of chemicals for the categories of the ratio of estimated handling amounts by the production and import volume for chemicals. Grey column: calculation by $E_{\mathrm{abc}}$ emission-transfer rate, white column: calculation by $E_{\mathrm{ab}}$ emission-transfer rate

考えられる。今後,このような要因についても検討し，従業員数のファクターがどのように寄与しているのか調べる必要がある。

以上のことから，従業員数の考慮あり及びなしの場合どちらにおいても，化学物質のおよそ半数が0.1-10倍の範囲で取扱量の推計ができることが分かった。また, 従業員数は推計に寄与する可能性が示唆された。

次に，従業員数を考慮した排出・移動率で算出を行った誤差率と取扱・製造輸入比を基に排出・移動率について考察を行った。

誤差率が 1 以上の割合は約 $66 \%$ ，取扱・製造輸入比は約 $73 \%$ であり，計算より導き出された誤差率と取扱・製造輸入比は過大評価の割合が高かっ
た。過大評価となる要因の一つとして, 排出・移動量が 0 かつ取扱量が 0 以上である事業所が含まれていることが考えられる。また，杉浦ら(2019) は，同一事業種においても当該物質が製品として扱われているか否かによって排出・移動率は異なり，取扱量と排出・移動量との比がオーダーレべルで異なることを明らかにしている。よって，排出・移動量が 0 の事業所や大規模事業所の影響によって, 誤差率が過大評価されていると推察された。本研究においては, このような事業所も含めて排出・移動率を算出しているため，排出・移動率を過小評価し, 誤差率と取扱・製造輸入比が過大評価されている可能性がある。また, 特定の化学物質を多く使用する事業所の影響により，排出・移動率が低くなる可能性もあり得る。加えて,誤差が大きくなる要因として，デー夕数の少なさがあげられる。本研究で用いた 11 自治体に存在していない業種については，他業種で推定された排出・移動率 (排出・移動率タイプ $E_{\mathrm{a}}$ )を用いて取扱量を推定している。例えば，大阪府 1 自治体で排出・移動率を算定し, 誤差率を求めた場合,

あり，11 自治体にした場合の方が0.1-10の範囲に入る化学物質数が多かった。したがって，解析に用いる自治体数を増やすことにより，幅広い業種, 化学物質のデータが入手できれば，排出・移動率の精緻化が可能であると考えられた。

さらに，物質ごとの物理化学的性状や排出先を考慮することも，排出・移動率の精緻化には重要であると考えられる。化学物質の使用用途により，大気への排出の場合には蒸気圧に応じた排出係数が，水域への排出の場合には溶解度に応じた排出係数が設定されている場合がある（経済産業省，2020）。使用用途においては，製造や業務プロセスにより異なると考えられる。そのため，これら物理化学的性状及び使用用途をパラメータとすることで，排出・移動率の精度向上が期待できる。ただし, 現行の PRTR制度では, 使用用途の報告義務はない。

そして, PRTR制度で公表されている事業所の排出量と移動量が両方とも0の事業所がある。「PRTRけんさくん」から検索した2017年度のデータによると，全 242,238 件のうち, 排出・移動量が0の事業所デー夕は86,744件であった。現行の PRTRデータだけではこのような事業所における取扱量を推定できない。そのため，取扱量の

b) 推定取扱量

Figure 6 Distribution map of a) release-transfer amount and b) estimated handling amount of Xylene

推定精度向上には, 事業所へのアンケートやヒアリング調査などを行うことが有効であると考えられる。事業所ごとに化学物質の使用用途や排出状況などを丁寧に把握することでPRTRデータを補完し，新たなパラメータを加えることにより取扱量の推定精度向上が見込まれる。

本研究では，個々の事業所のデータが集約されたものを取得し，オーダーレベルでの誤差を検討した。アンケートやヒアリング調查などで事業所単位のデータが取得できれば，さらに精緻な検討が可能となり，市町村ごとの可視化，メッシュマップ化が進み，化学物質に対応する災害対策への寄与が高まると期待できる。

## 3.3 都道府県別の推定取扱量の地図化

本検討で算出した排出・移動率を用いて，各都道府県レベルでの取扱量の推計を試みた。例として取扱量を推定した全化学物質の中で良好な結果 （誤差率 2.00 , 取扱・製造輸入比 3.15 ) が得られたキシレンについて, 「地理情報分析支援システム MANDARA」(谷，2017）を用いて地図表示を行った(Figure 6)。

キシレンは, 主に石油製品・石炭製品製造業,化学工業, 燃料小売業等が盛んな地域で推計取扱量が大きな値を示した。例えば，和歌山県においては排出・移動量は全国の中でも少ない部類であるが，推定取扱量では多い部類に分類される可能性が示された。これは, 排出・移動率が小さい石油製品・石炭製品製造業に関わる事業所の排出移動量が多く,これらの産業活動が活発であるためと考えられた。つまり，排出量と移動量は必ずしも取扱量の目安とはならず，災害・事故を想定した地域ごとの化学物質リスクを考慮するためには，自治体による取扱量の把握や，本研究のような取扱量の推定が重要であると考えられた。中村ら(2019)は，大阪府を例として，取扱量マップと南海トラフ巨大地震による想定被害地域との情報を合わせて可視化することが災害対策に有用であると報告している。

ただし，ここでの推定取扱量は年間の集計値であり，その時間変化（小山，鈴木, 2019）や自治体内の地域偏在性（杉浦ら，2019）を考慮しなければならない。さらに, 保管量に関しては, その届出を義務づけている自治体はほとんどなく, 保管量について推定している先行研究は少ない (例えば, 藤木ら, 2009)。藤木ら (2009) は, 京都府内を対象に実施した工場でのヒアリング結果に基づき，保管量を年間取扱量の 2 週間分としている。また著者らが，大阪府内の 2 つの工場でヒアリングを行ったところ，化学物質によって異なるものの，保管量は年間取扱量に対して 1 週間 -1 か月分, あるいは $2-10 \%$ (平均 4\%) であるという藤木ら (2009) と近い回答を得た。しかし, 調査した事業所数が限られているため, 今後も情報収集に努める必要がある。

## 4. まとめ

PRTRデータから化学物質の取扱量を推計する手法について検討を行った。取扱量の推計のために先行研究で重要な要素とされている化学物質種及び業種以外に, 従業員数を加味した検討を行った。11自治体より提供を受けた取扱量と, PRTR
届出データの排出量, 移動量とを用いて, 各化学物質の業種ごと, 従業員数規模別の排出・移動率を算出した。その結果, 同一業種内でも従業員数規模により排出・移動率の異なることがわかった。 ただし，従業員数の寄与がどれくらいであるかは今後も検討の必要がある。次に, 排出・移動率の妥当性を検証するため，埼玉県の推定取扱量と取扱量公表値との比較, そして全国の推定取扱量と化審法の製造輸入数量との比較検討を行ったとこ万，誤差率，取扱・製造輸入比のどちらにおいても 0.1-10倍である化学物質の割合は 5 割以上であった。しかしながら, 推定値から大きく外れる化学物質もあることから, デー夕数の確保や事業所の状況に合わせたパラメータを補完し，推定精度を向上させることが必要であると考えられた。

## 謝辞

本研究は, 環境研究総合推進費S17-4(1) (JPMEERF18S11713)の補助を受けて行われた。 また, 多くの自治体担当職員の方々にデー夕提供のご協力をいただいた。ここに謝意を表する。

## 参考文献

藤木修, 中山義一, 中井博貴 (2009) 地震による河川水質污染の影響評価について, EICA, 14 (2-3), 28-36.

環境省 (2012a) 東日本大震焱の PCB廃棄物への影

響について (第9 報). https://www.env.go.jp/ jishin/attach/saigai_pcb_eikyo_201212.pdf (アクセス日：2019年9月14日）

環境省 (2012b) PRTR制度に関する自治体アンケート・ヒアリング結果. https://www.env. go.jp/chemi/prtr/archive/kondankai/1/4-1.pdf (アクセス日：2019年9月14日）

環境省, 経済産業省 (2019) PRTRけんさくん. http://www.env.go.jp/chemi/prtr/kaiji/index.html (アクセス日：2019年7月10日）

経済産業省 (2019a) PRTR制度. https://www.meti. go.jp/policy/chemical_management/law/prtr/index. $\mathrm{html}$ (アクセス日：2020年2月14日）

経済産業省 (2019b) 化学物質の製造輸入数量. https://www.meti.go.jp/policy/chemical_ management/kasinhou/information/volume_index. $\mathrm{html}$ (アクセス日：2020年2月14日）

経済産業省 (2020) 化審法における優先評価化学物質に関するリスク評価の技術ガイダンス. https://www.meti.go.jp/policy/chemical_ management/kasinhou/information/ra_1406_tech guidance.html (アクセス日：2020年9月14日)

厚生労働省 (2011)「東北地方太平洋沖地震に伴う津波による毒物又は劇物の流出事故等に係る対応について」における集計結果について。 https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/2r9852000001 djj7-att/2r9852000001dmco.pdf（アクセス日： 2019 年 9 月 14 日)

小山陽介，鈴木規之 (2019) 災害・事故における化学物質污染の管理対象物質の考察, 環境化学, 29(3), 95-105.

目黒区 (2011) 東日本大震災における区の対応結果等（第一次総括）について. https://www.city. meguro.tokyo.jp/kurashi/anzen/disaster/taiousou katu01.files/honbun.PDF（アクセス日：2019年9 月14日）

仲井邦彦, 上野大介, 中田晴彦 (2013) 東日本大震災後における三陸沿岸部の化学物質污染の推移, 学術の動向, 18, 34-41.

中村智, 田和佑脩, 矢吹芳教 (2019) 災害 - 事故に備えた大阪府の化学物質対策の取り組み,環境化学, 29(3), 119-128.

埼玉県 (2019) 埼玉県の化学物質排出・移動量及び取扱量. https://www.pref.saitama.lg.jp/a0504/ kakanhou/syukei.html（アクセス日：2019年9月 14日）

製品評価技術基盤機構 (2020) NITE-CHRIP. https:// www.nite.go.jp/chem/chrip/chrip_search/systemTop (アクセス日：2020年2月14日）

石油連盟 (2015) 製油所・油槽所・給油所等におけるPRTR排出量・移動量算出マニュアル. https://www.paj.gr.jp/paj_info/2015_prtr_03.pdf (アクセス日：2020年2月14日）

杉浦隆介, 水谷慧, 中村智, 貫上佳則 (2019)震災時における化学物質污染の予測に向けた化学物質の排出・移動量と取扱量の関係の評価大阪府化学物質管理制度を活用して -, 土木学会論文集 G(環境), 75(7), 65-72.

谷謙二 (2017)「今昔マップ旧版地形図タイル画像配信・閲覧サービス」の開発, GIS-理論と応用, 25(1), 1-10.

## 付録

PRTR対象物質ごとの 11 自治体の合計取扱量,誤差率及び取扱・製造輸入比