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河川整備基金助成事業

「河川底質ダイオキシン類汚染の

原因別寄与の推定

－汚染源組成情報を必要としない新規解析手法

の汚染事例への応用に関する研究－」

助成番号：２０－１２１１－０１３

横浜国立大学大学院環境情報研究院 益 永 茂 樹

平成２０年度

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・助成事業者紹介

益 永 茂 樹

現 職：国立大学法人 横浜国立大学 大学院環境情報研究院 教授（工学博士）

同 大学院環境情報学府 環境リスクマネジメント専攻 担当

主な著書：地球環境サイエンスシリーズ 第 13 巻「ダイオキシンと環境」（三共出版

平成 11 年）［分担］

Quantification of Persistence in Soil, Water, and Sediments, in

"Evaluation of Persistence and Long-Range Transport of Organic

Chemicals in the Environment（SETAC Press 平成 12 年）［分担］

遺伝子組換え植物の光と影Ⅱ（学会出版センター 平成 15 年）［分担］

演習 環境リスクを計算する（岩波書店 平成 15 年）［編著］

生態環境リスクマネジメントの基礎（オーム社 平成 19 年）［分担］

リスク学入門１ リスク学とは何か（岩波書店 平成 19 年）［共編］

リスク学入門５ 科学技術からみたリスク（岩波書店 平成 19 年）［編著］

Bommanna G. Loganathan, Shigeki Masunaga: PCBs, Dioxins, and Furans:

Human Exposure and Health Effects, pp. 245-253, Chapter 18 in

Handbook of Toxicology of Chemical Warfare Agents, Edited By Ramesh

Gupta (Academic Press 平成 21 年)［分担］

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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目 次

１．はじめに

1.1 本研究の目的

1.2 検討対象事例

２．調査対象と解析方法

2.1 対象河川

2.2 解析に用いたデータ

2.3 解析方法

2.3.1 Positive Matrix Factorization (PMF)法

2.3.2 因子数を決める指標

2.3.3 Monte Carlo 法を用いた事前検証

2.3.4 指標異性体の汚染分布との比較

2.3.5 重回帰分析法の結果との比較

３．結果

3.1 因子数の決定

3.2 Monte Carlo 法による事前検証の結果

3.3 PMF 解析結果

3.3.1 PMF による汚染源組成情報

3.3.2 各汚染源の寄与の分布

3.3.3 指標異性体の汚染分布との比較

3.3.4 既知汚染源情報のみによる重回帰分析結果と PMF 解析結果の比較

４．まとめ

4.1 PMF 解析で抽出された因子の解釈

4.2 PMF 解析から得られた未知汚染源 (Factor-4)

4.3 重回帰分析において説明できなかった PCDFs 濃度について

4.4 PMF 解析の可能性と限界

謝 辞

引用文献

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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１．はじめに 1.1 本研究の目的

河川や沿岸の底質から環境基準を超えるダイオキシン類汚染が各地で発見され、対策が

求められている。汚染が判明した場合、拡散による汚染域の拡大や周辺に生息する魚介類

の汚染を防止するため、汚染底質の浄化、除去、あるいは封じ込め等の対策が必要となる。

対策の実行前には、再び汚染されないことの保証、および、対策費用負担すべき者の特定

のため、まず汚染原因の解明が求められる。助成事業者も、これまでいくつかの底質中ダ

イオキシン類汚染事例について、原因解明と対策実施に関して行政に協力してきた。これ

らの事例では、汚染はかなり以前に起こり、汚染源を今となっては直接調査できないとい

う課題があり、汚染源寄与率を算出する有力な手法である CMB 法に必須な入力データであ

る各汚染源のダイオキシン類異性体組成情報の入手が容易でないという困難に直面してき

た。この解決策として、近年 Positive Matrix Factorization (PMF)、Polytopic Vector

Analysis (PVA)、UNMIX などの、汚染源の組成情報を必要とせず、環境モニタリング情報

だけから各汚染源の組成情報と汚染寄与割合を推定可能な手法が提案されている。中でも

PMF 法は米国環境保護庁が計算プログラムを公開したことから利用が容易になっている。

本研究では、PMF 法などの新しい手法を実際の汚染事例に適用し、汚染源と寄与割合の算

出が実際に可能かを検討する。次いで、これまでの方法を駆使した推定結果との差異につ

いて検討し、新規手法による結果の妥当性を検証する。以上により、新規手法を応用する

場合の前提条件や妥当な利用法を確認し、今後の利用に道を開くことを目的とする。

1.2 検討対象事例

本研究で検討対象とする事例は、埼玉県内を流れる古綾瀬川である。この河川では平成

１２年８月に底質のダイオキシン類汚染が公表された。県は汚染範囲確定調査を行い、汚

染実態を把握すると共に、汚染対策検討委員会を設置して対策工法・費用負担等について

の検討を行ってきた 1)。汚染対策費用については、わが国では公害防止事業費事業者負担

法に基づいて費用負担分が決定されることになっている。検討委員会では、対象河川底質

の汚染対策費用を負担する事業者を定める基準として以下の 2 項目を参考とするとしてい

る。

①対象河川底質のダイオキシン類汚染と事業活動の因果関係が明らかになった事業者。

②対象河川へ流入する水路の中で、水質または底質からダイオキシン類が検出された水路

に対して、現在もしくは過去にダイオキシン類を排出した可能性がある事業者。

本河川のダイオキシン類汚染は、汚染範囲確定調査範囲の中下流部に接続する水路から

流入した産業や燃焼由来、あるいは農薬由来によるものと見られるが、その主たる原因は

周辺の工場等の事業者から昭和 40 年代から現在に至るまでに流入したと考えられている。

すわなち、燃焼、農薬、およびその他の不明分を除いた産業系由来の汚染を事業者の負担

としている。事業者の負担総額は、一般に以下の式で算出される。

事業者の負担総額 ＝ 総公害防止事業費 × 事業者寄与分

事業者寄与分の算定基礎としては、汚染物質組成等に基づいて算出された寄与割合、日平

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均排水量、当該汚染物質を排出する工程の能力、事業所敷地面積、事業規模などが利用さ

れるが、だれもが納得する寄与割合を決定するのは容易なことではない。汚染源の特定が

困難や不明であったり、あるいは事業者に責任を認めさせることができなかったりした場

合は、行政が対策費用を負担することになる。しかし、公金を使用する場合には、汚染者

負担の原則に反している等の理由で住民訴訟が起きることも考えられることから、行政は

いずれにしても説明責任を負うことになる。説明責任を果たすには、科学的な根拠に基づ

いて寄与割合を算出する必要がある。

このような背景から、本研究では事業者寄与分を算定の基準の中でも「汚染物質組成等

に基づいて算出された寄与割合」に相当する汚染源解析によって、当該ダイオキシン類汚

染に取り組むことにする。汚染物質組成に基づいた解析としては、埼玉県が既にポリ塩化

ジベンゾ-p-ダイオキシン（PCDDs）、ポリ塩化ジベンゾフラン（PCDFs）、およびダイオキシ

ン様ポリ塩化ビフェニール（DL-PCBs）について重回帰分析法を用いた解析を試みている。

しかし、寄与していると見られる既知の汚染源（PCB 製品の KC-400、降下煤塵、PCP、CNP）

などを用いた重回帰分析の結果では（基本的に CMB 法と同じ）、対象地域のダイオキシン類

汚染を十分には説明できないことが分かっている。具体的には、2,3,7,8-置換異性体に

1,3,6,8-TeCDD、1,3,7,8-TeCDD、1,2,7,8-TeCDF を加えた 32 変数を用いた重回帰分析法で

は、大きな残差（未説明分）が生じ、実測値平均で 26％、TEQ 値平均で 52%が説明できて

いない。特に問題なのは、PCDFs に関する説明不足である。原因は、解析に用いられた汚

染源のダイオキシン組成には、PCDFs が高濃度で含まれているものはなかったのに対し、

底質には比較的高濃度の PCDFs 汚染が見られている。よって、高濃度の PCDFs を中心とす

る汚染源が見つかれば、当該汚染をより良く説明できると考えられた。しかし、そのよう

な汚染源情報は知られていない。

そこで本研究では、汚染地域の情報のみから汚染源を推定できるレセプターモデルの一

つである Positive Matrix Factorization（PMF）法 1, 2)により、汚染源組成と汚染源寄与

率を推定することにする。また、本方法による結果と、既に行われた重回帰分析法の結果

を対照し、重回帰分析法で未説明分（未知汚染源）が、PMF 法により説明可能になるかを

検証することにする。

２．調査対象と解析方法 2.1 対象河川

対象汚染河川は綾瀬川の支流である古綾瀬川で、河川全長 5.4 km、流域面積 8.87 km2

の一級河川である 4)。東京湾に近いため感潮河川となっており、河川両岸には暗渠を通し

た排水の流入がある。周辺の土地利用状況は、上流部はほぼ宅地化され、中流部からは多

数の工場が点在している。この中には製紙工場が含まれ、過去にはより多くの製紙工場が

存在していた。本河川では、平成 15 年に汚染範囲を確認する目的で、汚染範囲確定調査が

行われた 4)。調査範囲に流入する暗渠は 6 つあり、そのすぐ上流部分には 2 つの暗渠から

排水が流れ込んでいる。これらの水路には下水道未接続の工場からの排水があると考えら

れており、ダイオキシン類汚染源の流入経路となった可能性がある。

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2.2 解析に用いたデータ

本研究に用いるデータは埼玉県による「平成 15 年度汚染範囲確定調査」4)によるもので

あり、分析は埼玉県環境科学国際センターで行われた。1.3 km の調査範囲を 50 m の 27 区

間に区切り、底質コアサンプルを採取した後、10 cm スライスを 1 サンプルとして約 200

サンプルのダイオキシン類濃度を測定している(図－１)。また、各地点で測定されたサン

プルの平均ダイオキシン類濃度を図－２に示した。しかし、採取地点毎にコアの採取深度

や分析検体数が異なるので、地点毎のサンプル数は異なっている。

測定されたダイオキシン類は、2,3,7,8-塩素置換異性体 17 に加えて、1,3,6,8-TeCDD、

1,3,7,8-TeCDD、1,2,7,8-TeCDF の 3 異性体と各同族体濃度、および、ダイオキシン様ポリ

塩化ビフェニール（DL-PCBs）の 12 異性体である。これらのうち、本研究で解析に用いた

のは、2,3,7,8-塩素置換異性体、1,3,6,8-TeCDD 、1,3,7,8-TeCD 、1,2,7,8-TeCDF と各同

族体濃度から 2,3,7,8-塩素置換異性体を差し引いた非 2,3,7,8-同族体の濃度値、および、

DL-PCB 異性体の、合計 40 種の濃度値である（表－１）。

図－１ 古綾瀬川におけるダイオキシン類の調査地点

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表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（１）［pg/g-dry sediment］ ID Congener╲地点-ｺｱ深度 01 01-01 01-02 01-03 01-04 02 03 03-01 03-02 04 04-01 04-02 04-03a 2,3,7,8-TeCDD 0.4 0.3 0.4 0.6 3.6 1.6 5.8 9.8 12 9.1 9.6 6.4 10b 1,3,6,8-TeCDD 480 150 640 1200 3800 560 1700 4400 3500 2500 2800 2600 3100c 1,3,7,9-TeCDD 270 55 390 740 1900 290 1000 2400 2000 1500 1500 1400 1600d Other-TeCDD 19.6 4.7 69.6 59.4 196.4 28.4 294.2 390.2 588 390.9 290.4 293.6 290e 1,2,3,7,8-PeCDD 1.4 0.4 1.2 2.9 19 2.9 23 42 85 49 45 35 46f Other-PeCDD 108.6 22.6 108.8 257.1 981 157.1 947 1858 2515 1451 1555 1165 1354g 1,2,3,4,7,8-HxCDD 2.1 0.5 1.7 5.5 29 3.5 38 60 130 78 61 51 72h 1,2,3,6,7,8-HxCDD 4.7 1.1 4.4 9.2 65 8.6 66 130 230 130 120 90 120i 1,2,3,7,8,9-HxCDD 3.1 1.2 4.2 10 60 9.9 56 100 200 110 95 79 98j Other-HxCDD 44.1 9.2 35.7 85.3 616 88 820 1510 2640 1582 1324 980 1410k 1,2,3,4,6,7,8-HpCDD 65 19 98 200 1100 110 600 1200 1900 1400 1200 1000 1200l Other-HpCDD 65 19 92 190 900 100 500 1100 1700 1200 1100 900 1100

m OCDD 870 300 1000 2800 15000 1200 3500 9400 12000 13000 13000 11000 12000n 2,3,7,8-TeCDF 1.1 0.5 0.8 3 21 4.8 26 48 60 54 50 38 53o 1,2,7,8-TeCDF 2.1 0.8 1.5 5.2 31 9.8 49 81 110 77 71 56 81p Other-TeCDF 75.8 45.7 60.7 181.8 1448 425.4 2425 4371 6230 6469 4479 4606 6466q 1,2,3,7,8-PeCDF 3.4 1.1 2.4 8.2 49 15 79 130 170 120 120 94 120r 2,3,4,7,8-PeCDF 2.5 0.7 1.8 7 38 15 80 110 160 120 110 79 120s Other-PeCDF 40.1 16.2 27.8 94.8 633 210 1141 1760 2470 2060 1670 1527 2060t 1,2,3,4,7,8-HxCDF 3.7 1.5 3.3 9.1 75 20 100 150 230 160 130 95 160u 1,2,3,6,7,8-HxCDF 2.9 0.8 3 6.4 53 11 85 150 210 140 120 95 140v 1,2,3,7,8,9-HxCDF 0.8 0.3 0.7 1.4 11 1.7 9.5 12 18 12 12 8.3 11w 2,3,4,6,7,8-HxCDF 3.7 1.2 3.9 9.2 73 14 120 190 290 190 180 130 180x Other-HxCDF 27.9 9.2 27.1 67.9 488 93.3 685.5 1098 1552 1198 1058 771.7 1209y 1,2,3,4,6,7,8-HpCDF 18 4.7 17 46 300 51 340 600 910 780 570 440 730z 1,2,3,4,7,8,9-HpCDF 2.3 0.8 2.4 6.2 48 7.4 60 94 140 97 91 68 93

aa Other-HpCDFs 20.7 5.5 19.6 57.8 332 41.6 240 406 650 523 439 372 477ab OCDF 25 6.4 28 66 430 48 290 610 720 690 630 510 610ac 3,3',4,4'-TeCB 250 99 250 680 2700 3000 2800 6600 6700 6500 4800 5000 6600ad 3,4,4',5-TeCB 13 4.4 13 32 110 130 110 250 250 220 170 170 220ae 3,3',4,4',5-PeCB 8.7 3.2 9.3 27 110 90 110 230 280 230 180 170 230af 3,3',4,4',5,5'-HxCB 0.96 0.4 0.67 2.1 14 3.2 18 31 56 37 30 24 34ag 2,3,3',4,4'-PeCB 720 270 690 1800 6500 10000 5900 14000 13000 14000 10000 9900 13000ah 2,3,4,4',5-PeCB 68 20 58 140 470 770 450 1100 850 1000 630 740 890ai 2,3',4,4',5-PeCB 1400 480 1300 3200 13000 17000 13000 31000 29000 31000 21000 22000 31000aj 2',3,4,4',5-PeCB 44 15 43 120 380 560 340 820 820 900 540 590 710ak 2,3,3',4,4',5-HxCB 80 28 88 200 780 740 770 1800 1800 1700 1200 1300 1600al 2,3,3',4,4',5'-HxCB 20 8.6 24 57 220 190 210 480 500 450 340 340 420am 2,3',4,4',5,5'-HxCB 30 11 35 83 300 230 290 650 680 630 460 500 600an 2,3,3',4,4',5,5'-HpCB 5 1.4 6 13 52 28 64 130 190 130 100 130 120

ID 04-04 04-05 04-06 05 05-01 05-02 05-03 05-04 05-05 05-06 05-07 05-08 05-09a 1.4 1.2 8.4 5.7 8.3 2.9 3.4 2.1 3.8 0.8 0.5 3.5 4.8b 1100 1500 7900 4800 20000 2100 2600 1600 2800 250 250 1300 4600c 670 900 4900 2900 11000 1400 1500 940 1600 150 130 670 2700d 28.6 98.8 191.6 194.3 0 97.1 96.6 57.9 96.2 19.2 9.5 26.5 195.2e 3.6 3.4 17 12 23 9.6 3.6 7.9 9 1.4 1.2 5.6 11f 246.4 346.6 1583 1188 2277 570.4 516.4 482.1 671 65.6 66.8 284.4 819g 3.7 4.2 24 28 32 13 7.1 10 12 1.9 1.6 6.7 13h 12 10 60 55 88 23 23 23 30 6.8 5.3 40 82i 10 9.7 55 51 90 22 22 21 30 5.3 4.3 45 76j 114.3 106.1 551 546 1290 272 217.9 196 358 57 47.8 418.3 619k 120 150 750 580 970 370 380 230 340 93 60 490 580l 110 120 650 520 830 340 330 190 340 107 50 510 520m 1200 1600 8600 5800 16000 3600 4500 1800 4000 1100 590 7000 6400n 17 12 98 71 84 20 28 23 23 6.6 3.7 71 110o 24 19 140 130 93 27 33 48 53 6.6 4.4 47 81p 619 779 3162 3599 4423 1653 879 1229 2124 136.8 131.9 422 709q 29 22 140 160 130 38 39 59 71 5.4 5 25 32r 40 25 160 210 90 31 35 72 73 4.7 5.1 15 28s 401 333 1400 1930 1780 551 446 679 856 55.9 70.9 230 400t 42 28 150 220 130 53 56 74 82 6 6.8 24 38u 19 15 57 73 88 30 24 30 39 3.3 4.8 15 26v 2.2 3.2 4.9 4.7 7.5 5 4.6 5 2.3 0.6 1.2 3 4.9w 19 16 73 67 140 40 26 34 53 3.4 5.8 17 36x 157.8 127.8 535.1 735.3 834.5 242 219.4 257 423.7 29.7 44.4 141 225.1y 59 51 230 230 460 140 110 100 160 17 28 110 180z 8.1 9.7 36 32 79 26 16 14 27 1.6 2.8 16 21aa 52.9 59.3 214 188 461 144 174 86 173 25.4 23.2 174 169ab 52 72 280 220 660 170 220 92 210 40 24 260 250ac 2300 3500 21000 23000 17000 3900 21000 6400 7900 3500 1200 4600 5000ad 85 120 740 740 300 100 440 250 240 63 54 170 110ae 120 100 600 660 280 110 180 230 220 34 26 76 76af 6 5.2 21 23 21 11 6.4 12 15 1 1.3 3.9 6.9ag 7200 7600 39000 58000 20000 6200 14000 13000 13000 2500 2300 7300 4200ah 600 630 3600 3300 1700 430 910 1000 1100 180 200 570 340ai 16000 18000 98000 110000 80000 17000 41000 25000 35000 9300 4000 15000 14000aj 420 490 2600 2300 1000 380 830 800 850 150 130 450 290ak 1600 1200 5300 6000 3100 1000 2000 1700 2200 360 240 720 830al 410 280 1300 1600 800 270 530 440 580 87 59 200 210am 610 420 2200 2200 1200 420 790 640 880 130 84 260 340an 110 69 330 390 210 66 170 130 170 22 13 38 61

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（２）［pg/g-dry sediment］ ID 05-11 06 06-01 06-02 06-03 07 07-01 07-02 07-03 07-04 07-05 07-06 07-07 08-01 08-02 08-03a 1.5 0.7 0 0 21 15 4.1 9.5 7.4 4.3 6.2 1.6 3.9 9.4 9.3 9.5b 1200 500 990 850 61000 24000 1100 7900 3700 7400 5000 5900 2900 3600 4800 4100c 590 260 410 320 43000 17000 680 4800 2300 3500 2700 3700 1500 1900 2800 2200d 8.5 29.3 0 30 0 0 115.9 290.5 292.6 95.7 293.8 98.4 296.1 290.6 390.7 390.5e 5 3 3 3 97 82 5.1 52 28 23 30 9 21 27 29 39f 255 107 167 147 10903 4518 284.9 2248 1572 1377 1470 991 919 1173 1471 1461g 7 7 5 4 220 190 8 79 47 61 36 14 28 47 53 54h 16 8 7 11 410 330 17 150 79 100 90 34 63 85 87 100i 14 7 7 10 380 310 17 160 69 87 66 31 43 78 81 74j 153 67 60 68 2490 2170 158 1511 1105 1252 1008 241 606 690 779 972k 260 240 250 330 13000 11000 270 2200 1100 2000 1200 650 840 1200 1100 1200l 270 210 260 320 11000 9000 260 2000 1000 2200 1100 650 760 1100 900 1100

m 3200 3600 4500 6900 100000 95000 2100 16000 7900 18000 10000 5000 9600 17000 14000 13000n 6.1 2.5 1.6 3 75 31 10 32 42 23 28 4.5 25 29 29 36o 7.7 3.3 1.6 1.3 140 35 11 60 58 38 54 10 34 29 43 56p 336.2 75.2 79.8 65.7 3185 504 429 2108 3500 1139 1518 295.5 1741 2042 3428 2508q 9.7 3.7 2.2 3 170 30 18 98 88 59 89 13 58 54 64 92r 9 4 2 3 160 23 15 81 78 51 73 11 42 53 66 89s 151.3 43.3 35.8 45 1570 287 197 1221 1434 800 1138 146 750 883 1170 1219t 14 7 4 7 180 44 20 130 120 85 120 14 67 84 110 120u 12 4 3.1 4.2 68 23 16 110 95 81 100 8.2 55 63 69 95v 2 0.9 1.2 1.5 11 13 5.7 25 10 6 11 2.1 4 30 24 38w 17 5 3 7 59 18 23 160 140 95 140 8 77 90 96 130x 125 43.1 43.7 65.3 882 462 125.3 1075 935 693 829 107.7 517 523 701 917y 72 33 30 77 490 310 79 630 400 340 390 56 270 360 400 540z 23 5 4 7 72 44 17 110 85 67 76 14 47 62 63 62

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河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－7－

表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（３）［pg/g-dry sediment］ ID 10 10-01 10-02 10-03 10-04 10-05 10-06 10-07 10-08 10-09 10-10 11 11-01 11-02 11-03 11-04a 9.8 23 16 7.7 10 13 23 26 31 11 16 25 6.5 5.2 3.9 1b 2700 2700 3200 4000 7800 14000 22000 31000 28000 3800 4500 4700 7000 3400 1400 540c 1600 1700 1700 2300 4700 8600 14000 20000 17000 2200 2400 2900 2800 2000 890 340d 490.2 677 584 492.3 490 387 0 0 969 589 684 1075 193.5 394.8 206.1 59e 49 97 70 42 26 12 12 17 16 53 90 110 17 17 14 3.5f 1951 2403 2430 1558 2174 2588 3988 5983 5584 1947 2610 3590 1283 1683 986 286.5g 68 130 130 73 48 15 12 16 14 74 130 120 27 27 17 6h 130 200 200 100 83 37 46 54 58 150 240 230 49 51 34 11i 130 200 210 140 77 34 37 50 54 110 220 200 73 71 26 12j 1572 2170 3060 1387 992 364 435 470 524 1466 2310 2650 661 951 423 151k 1400 1400 2900 1200 1100 530 530 640 780 1700 3300 2100 650 810 510 120l 1300 1200 3200 1100 1000 470 470 560 820 1600 3100 1900 650 890 490 120m 8600 6800 17000 8400 6900 3800 5300 5400 5800 16000 17000 10000 5500 5600 3000 1200n 87 110 71 51 100 98 54 62 140 61 85 150 51 43 25 8.7o 130 170 110 91 190 190 110 110 260 87 120 220 77 60 41 12p 7783 8820 6719 4758 6510 4212 2736 2928 5400 5352 5995 11630 3572 4097 3134 919.3q 180 280 150 130 190 160 90 100 260 130 180 310 87 80 55 18r 190 250 140 110 220 200 110 120 350 140 190 320 97 84 53 16s 2730 3770 2310 1760 2490 2540 1200 1280 3090 2030 2730 4570 1316 1436 992 286t 280 400 240 180 230 260 98 130 330 200 290 430 92 83 85 21u 210 370 200 120 110 80 34 38 92 160 240 360 70 76 60 15v 20 39 36 15 13 5.5 0 6 3.6 35 38 61 6 7 12 3.4w 250 420 250 160 130 58 30 34 61 210 330 420 80 96 63 18x 1540 2671 1674 1125 1017 796.5 318 442 813.4 1195 1802 2529 602 728 450 132.6y 690 1000 800 490 390 130 95 100 140 650 1100 1200 240 270 200 55z 150 210 150 96 70 24 15 18 18 110 180 240 42 53 48 8aa 660 790 750 514 360 126 110 132 162 540 920 960 208 237 182 57ab 730 840 910 560 490 140 130 140 160 670 940 1000 260 280 210 82ac 6000 3600 4500 8900 24000 19000 20000 22000 25000 5500 5600 9500 11000 8100 3100 930ad 280 170 190 310 730 560 590 680 870 210 230 360 380 230 110 31ae 340 240 210 290 640 520 470 530 830 250 270 420 270 200 95 31af 39 51 36 31 30 21 13 13 30 36 65 85 21 17 14 3.7ag 18000 6800 8900 15000 37000 31000 29000 32000 42000 12000 9700 15000 16000 11000 5000 1900ah 1500 530 730 1300 3000 2800 2200 2500 3700 830 800 1000 1100 730 340 130ai 36000 15000 21000 45000 120000 100000 91000 99000 110000 28000 22000 36000 41000 31000 13000 4800aj 1000 480 570 960 2400 1900 1700 2000 2500 740 600 940 960 690 370 110ak 2800 1100 1200 2000 4600 5100 3600 4000 7000 2200 1500 2300 2000 1500 710 230al 710 290 340 520 1200 1300 940 1100 1800 520 400 620 510 390 190 59am 1000 420 490 750 1800 2000 1400 1600 2600 810 580 1000 790 620 280 91an 190 110 110 130 270 410 190 220 470 160 150 230 120 99 60 19

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河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（４）［pg/g-dry sediment］ ID 12-08 12-09 12-10 12-11 12-12 12-13 13 13-01 13-02 13-03 13-04 13-05 13-06 13-07a 11 13 15 13 14 14 13 4.1 7.5 6.4 7.7 12 7.5 14b 2800 2900 3000 3100 4300 5900 3300 2600 2800 2900 4100 3200 5500 3300c 1500 1500 1700 1700 2500 2700 2100 1500 1400 1400 2300 1700 1500 1800d 789 887 785 787 1086 986 587 95.9 392.5 293.6 292.3 388 392.5 486e 63 51 64 48 59 69 65 15 33 40 29 42 41 41f 1937 1949 2436 2152 2741 3031 2735 1085 1167 1560 1271 1458 1359 1559g 83 76 84 58 91 100 98 22 50 65 41 64 55 59h 140 140 140 120 150 180 190 44 95 120 87 100 98 99i 130 110 130 95 140 190 170 35 71 98 63 88 88 110j 1447 1574 1746 1327 1719 2230 2142 469 984 1417 809 1148 959 1232k 1400 1700 1500 1300 1500 2100 2400 450 1100 1300 940 1300 1100 1300l 1600 1600 1600 1200 1700 2000 2600 500 1100 1100 860 1100 1100 1200

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河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（５）［pg/g-dry sediment］ ID 16-01 16-02 16-03 16-04 16-05 16-06 16-07 16-08 16-09 17 17-01 17-02 17-03 17-04 17-05 17-06a 25 29 5.2 24 7 8.4 5.5 8.8 15 8.6 5.7 8 15 7.9 5.5 16b 29000 27000 7000 24000 3100 9800 5500 9000 21000 10000 5100 8200 16000 8200 11000 40000c 20000 18000 4200 16000 1900 5800 2800 5500 14000 6100 2800 4600 9700 4600 6800 23000d 0 1971 0 0 93 391.6 294.5 491.2 985 0 194.3 192 1285 192.1 194.5 0e 38 31 10 33 11 19 20 15 19 12 9 14 32 31 18 32f 5662 5369 1290 4367 609 2181 1380 1485 2981 1688 831 1786 3868 2369 2382 5068g 78 66 22 81 8 21 30 15 29 17 14 22 37 37 29 56h 140 160 27 140 19 62 54 58 91 59 38 49 120 82 66 130i 130 150 25 170 15 58 57 54 85 55 34 43 81 63 57 120j 1052 1324 296 1309 168 519 569 353 655 399 324 466 862 768 618 1194k 3100 2400 690 2200 250 970 750 1000 1700 1000 530 700 1100 1300 820 1600l 2900 2100 610 2100 220 630 750 900 1300 800 470 700 1000 1100 780 1600

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河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

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表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（６）［pg/g-dry sediment］ ID 19-03 19-04 19-05 19-06 19-07 19-08 19-09 19-10 20 20-01 20-02 20-03 20-04 21a 12 9.5 11 13 4.3 4.9 5.1 5.7 9.3 11 3.8 5.6 14 5.6b 39000 46000 46000 38000 14000 4100 6000 26000 21000 27000 8100 12000 29000 7000c 21000 26000 26000 20000 7900 2500 3200 11000 14000 17000 4600 5700 16000 4000d 0 990.5 989 987 95.7 195.1 294.9 994.3 990.7 0 296.2 294.4 986 0e 26 29 39 30 18 7 18 16 16 22 17 17 25 11f 5374 6671 5461 5570 1982 813 1182 2584 3384 4078 1783 1783 3975 1589g 44 47 47 54 23 8 20 17 17 28 21 27 25 12h 84 130 130 120 77 17 50 49 67 100 58 70 82 40i 79 150 170 110 63 16 39 50 63 93 65 58 77 36j 993 2073 2053 1116 817 159 541 524 523 689 576 695 766 352k 1700 1500 1700 2000 840 260 610 760 1100 1600 750 1100 1300 460l 1400 1400 1500 1400 760 180 590 740 1000 1200 750 900 1100 430

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aa 850 1160 830 581 327 81 315 661 278 419 369 480 620 185ab 1300 2200 1100 860 520 100 420 760 310 480 590 820 1000 280ac 23000 8200 9700 12000 20000 30000 9200 9200 19000 22000 8900 47000 22000 7900ad 350 210 180 200 370 1000 240 220 560 710 230 270 230 190ae 350 240 240 210 210 230 210 220 480 510 220 310 240 160af 26 65 33 20 14 8.3 21 13 16 19 17 18 28 6.6ag 28000 15000 11000 12000 12000 16000 15000 15000 29000 33000 15000 23000 17000 12000ah 2200 1100 770 960 880 1600 1100 930 1400 2000 1100 1800 1400 760ai 130000 45000 55000 60000 61000 39000 47000 49000 89000 100000 49000 190000 110000 34000aj 1500 870 670 730 750 990 900 1100 2300 2500 890 1100 950 620ak 3600 2500 2700 2800 2300 2000 2100 3400 6000 6300 2100 3200 2600 1700al 870 640 650 690 580 510 550 840 1700 1700 560 820 660 440am 1400 1100 1200 1200 990 760 820 1400 2800 2600 890 1300 1000 680an 210 220 220 210 180 140 130 220 380 380 140 170 150 98

ID 21-01 21-02 21-03 21-04 21-05 21-06 22 22-01 22-02 22-03 22-04 23 23-01 23-02a 18 27 0.8 7.1 1 0.9 5.2 5.4 7 0.6 1 0.8 1.4 2.4b 28000 68000 160 450 240 210 3100 6500 7400 400 380 350 750 940c 17000 48000 96 300 200 140 1800 3900 4300 280 260 240 460 610d 0 3973 3.2 12.9 19 9.1 294.8 594.6 293 19.4 29 29.2 88.6 47.6e 21 52 0 6 3.8 1.2 11 11 18 0 1 3 2.6 3f 4779 10948 39 94 82.2 52.8 789 1189 1482 96 87 107 197.4 227g 21 50 2 6 3 2 14 15 39 2 2 4 4 5h 100 250 3 7 7 3 27 44 71 4 4 9 8 14i 97 150 3 7 7 3 21 27 50 4 3 9 8 13j 882 1850 29 40 46 24 358 364 590 35 34 65 75 108k 1400 2200 47 97 57 30 560 680 960 82 88 140 120 240l 1300 1800 53 93 53 37 640 520 840 58 62 130 110 210

m 16000 26000 480 1100 630 400 5800 5800 9900 720 900 1400 990 2700n 260 710 1.8 11 5.9 2.1 36 61 110 4.6 4.9 6.3 14 19o 470 1100 3 11 9.5 3.3 44 71 120 5.8 7.1 7.2 24 18p 10270 20190 64.2 208 174.6 75.6 1420 2168 3470 129.6 148 136.5 602 313q 470 770 2.2 12 6.4 3 57 66 98 5.2 6.7 9.9 27 17r 550 860 3 14 9 4 58 71 110 6 6 9 33 14s 5280 10370 27.8 84 91 35 665 833 1292 55.8 72.3 91.1 290 159t 580 960 3 11 8 3 69 83 130 5 7 12 42 21u 140 290 1.8 6 5 2.1 44 37 63 3.2 3.5 6.7 13 8.6v 22 12 1 11 0.9 0 8.4 14 9 0 1.3 3 1.7 1.5w 110 220 2 9 7 3 60 58 73 3 4 7 15 10x 1648 2718 17.2 32 39.1 14.9 348.6 338 575 30.8 33.2 81.3 108.3 88.9y 360 630 11 16 9.8 6.6 200 200 270 12 20 59 42 66z 46 75 0 4 3 0 24 33 46 3 0 4 6 10

aa 404 595 12 25 14.2 8.4 246 247 294 15 22 77 51 104ab 380 720 15 26 18 11 310 270 460 25 23 110 58 150ac 99000 140000 5600 41000 40000 12000 9500 10000 14000 1200 1500 1200 2400 2500ad 1900 3400 230 1800 1900 550 280 290 400 41 49 58 110 79ae 2100 3400 41 330 320 110 180 220 360 21 27 36 78 47af 57 120 0 2.5 1.7 0.5 12 12 20 1.6 1.7 3.1 3.9 2.1ag 180000 260000 4000 27000 25000 8000 11000 15000 26000 1400 1500 1800 4500 3000ah 14000 24000 250 3500 2400 710 810 1100 1800 92 95 120 320 160ai 1E+06 980000 6900 49000 46000 14000 31000 43000 72000 3200 3900 4000 9600 7800aj 9000 16000 210 1400 1300 450 670 840 1400 82 110 120 260 170ak 85000 54000 430 3500 3600 1100 1900 2500 3900 200 240 290 620 440al 20000 13000 110 820 840 260 530 670 920 54 71 78 170 130am 32000 20000 160 1100 1100 360 750 970 1600 86 110 110 240 200an 4600 3500 33 290 370 90 120 150 220 15 18 20 39 30

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－11－

表－１ 解析に用いたダイオキシン類濃度データ（７）［pg/g-dry sediment］ ID 23-03 23-04 23-05 24 24-01 24-02 24-03 25 25-01 25-02 25-03 25-04 25-05 25-06a 1.3 0 1.1 1.9 8.8 0 8.6 3.7 1.3 0 1.5 5.3 23 29b 320 55 150 130 2800 41 5000 2400 160 27 870 2300 34000 31000c 200 33 120 87 1700 29 2900 1500 120 19 540 1400 20000 18000d 28.7 7 18.9 21.1 91.2 6 291.4 96.3 8.7 8 88.5 94.7 0 0e 1 0 1 3 8 0 18 3.4 2 0 4 9 32 29f 92 14 49 44 692 15 1682 456.6 43 19 216 711 5168 4171g 0 0 2 0 15 0 21 0 7 0 4 14 41 25h 5 0 3 4 49 0 150 20 6 0 14 47 150 220i 5 0 3 5 39 0 64 15 7 0 12 61 140 210j 46 17 28 54 477 18 2665 245 34 23 110 698 2169 2245k 120 22 21 71 660 8 2400 260 49 11 170 650 1800 1800l 80 24 21 69 540 9 2500 280 51 17 150 550 1500 1400m 1000 220 250 840 5100 99 31000 2900 630 77 1600 5400 19000 16000n 5.2 1.5 11 18 72 3.1 130 25 35 2.6 29 49 340 690o 6.6 0.9 12 16 65 3.7 100 38 61 3.9 36 43 250 530p 148.2 19.6 73 86 643 80.2 1370 647 1304 85.5 905 1008 3010 4080q 5 2 6.1 8.3 53 4.3 57 26 61 4.2 46 33 87 95r 5 1 7 5 35 4 47 25 77 5 61 32 74 87s 64 12 46.9 43.7 382 37.7 806 339 632 41.8 523 495 1439 1718t 8 2 6 5 130 4 130 33 62 4 66 47 140 120u 4.1 1 3.3 2.3 30 1.1 39 8.7 10 2.4 18 31 94 83v 0 0 1.4 2.5 6 0 5 3 0 1.1 3.5 8.3 42 20w 5 0 3 3 34 0 72 17 14 3 19 38 140 120x 38.9 9 24.3 28.2 250 11.9 754 148.3 174 19.5 193.5 285.7 884 757y 26 4.7 4.4 13 150 2.9 600 61 21 7.7 63 160 710 420z 5 0 2 2 27 0 75 7 8 0 11 23 110 67aa 29 7.3 8.6 23 143 4.6 1225 112 16 5.3 56 157 580 393ab 50 8 0 27 240 10 2100 140 25 7 62 230 1100 540ac 800 150 1200 2000 10000 1800 6900 46000 48000 1800 5000 6300 9700 12000ad 30 6 41 44 270 150 150 1700 2700 130 230 190 230 310ae 13 3 18 24 250 50 150 970 1100 53 200 120 210 250af 0.8 0.7 0.6 0.6 11 1.4 8.3 6.7 6.5 0.4 7.6 9.2 23 23ag 1100 200 1500 1400 79000 5300 9000 60000 86000 5100 14000 9400 14000 16000ah 65 11 110 100 5200 680 720 6400 12000 650 1100 590 1100 1300ai 2500 400 2900 4300 280000 9300 30000 140000 160000 8500 26000 21000 42000 47000aj 62 14 71 61 2800 240 440 3400 4600 210 850 550 860 890ak 140 29 190 190 61000 610 1800 9000 11000 510 2400 1300 2500 2800al 40 7 44 44 13000 130 450 2100 2600 110 600 330 630 790am 63 11 73 70 19000 170 690 2900 3100 160 840 490 920 1100an 12 0 14 11 3000 32 140 640 610 25 130 77 170 200

ID 26 26-01 26-02 26-03 26-04 26-05 27 27-01 27-02 27-03 Congener の正式名称 a 21 20 11 18 23 34 24 0 0.8 2 2,3,7,8-Tetrachlorodibenzo-p-dioxin b 20000 16000 13000 40000 41000 27000 13000 69 54 19 1,3,6,8-Tetrachlorodibenzo-p-dioxin c 12000 8700 7300 23000 24000 15000 8100 63 36 16 1,3,7,9-Tetrachlorodibenzo-p-dioxin d 0 1280 0 982 977 0 876 18 9.2 12 Other-Techlorodibenzo-p-dioxin e 34 28 25 36 33 37 44 2 0 2 1,2,3,7,8-Pentachlorodibenzo-p-dioxin f 2866 2772 2475 6364 4767 3663 4256 31 22 23 Other-Pentachlorodibenzo-p-dioxin g 19 9 34 42 38 38 43 1 2 2 1,2,3,4,7,8-Hexachlorodibenzo-p-dioxin h 370 340 130 180 250 470 270 3 7 6 1,2,3,6,7,8-Hexachlorodibenzo-p-dioxin i 430 310 74 170 230 440 200 3 4 7 1,2,3,7,8,9-Hexachlorodibenzo-p-dioxin j 3881 5341 1362 1808 1982 3652 4187 40 56 72 Other-Hexachlorodibenzo-p-dioxin k 2300 2700 1200 2000 2100 3600 3900 59 120 290 1,2,3,4,6,7,8-Heptachlorodibenzo-p-dioxinl 2400 4000 1200 1400 1300 3400 4700 71 110 230 Other-Heptachlorodibenzo-p-dioxin

m 25000 36000 17000 17000 18000 33000 37000 390 790 2100 Octachlorodibenzo-p-dioxin n 1400 510 210 420 670 600 280 2.7 1.2 2.9 2,3,7,8-Tetrachlorodibenzofuran o 950 390 150 330 490 470 360 4.4 2 3.4 1,2,7,8-Tetrachlorodibenzofuran p 3850 3200 1740 3650 3940 3630 6060 41.9 20.8 25.7 Other- Tetrachlorodibenzofuran q 110 76 64 85 120 130 290 2.8 1.4 3.8 1,2,3,7,8-Pentachlorodibenzofuran r 98 71 51 85 110 140 350 3 1 3 2,3,4,7,8-Pentachlorodibenzofuran s 1592 1453 985 1630 1970 1730 3460 25.2 16.6 12.2 Other-Pentachlorodibenzofuran t 110 91 89 160 200 150 380 4 2 4 1,2,3,4,7,8-Hexachlorodibenzofuran u 62 57 69 110 120 93 130 1.5 0 2 1,2,3,6,7,8-Hexachlorodibenzofuran v 28 24 5 31 20 16 10 1 1.1 1.5 1,2,3,7,8,9-Hexachlorodibenzofuran w 64 60 88 160 140 65 84 2 1 6 2,3,4,6,7,8-Hexachlorodibenzofuran x 656 588 669 939 1020 876 1396 16.5 15.9 17.5 Other-Hexachlorodibenzofuran y 370 360 470 640 510 410 580 6 9.5 13 1,2,3,4,6,7,8-Heptachlorodibenzofuran z 42 50 62 110 78 58 54 3 4 3 1,2,3,4,7,8,9-Heptachlorodibenzofuran

aa 498 690 568 650 512 732 866 10 14.5 29 Other-Heptachlorodibenzofuran ab 640 870 890 1100 850 990 690 16 19 44 Octachlorodibenzofuran ac 12000 16000 12000 8800 9400 30000 70000 2600 960 930 3,3',4,4'-Tetrachlorobiphenyl ad 350 420 240 190 180 560 1800 54 18 12 3,4,4',5-Tetrachlorobiphenyl ae 270 280 180 190 200 390 1300 55 17 15 3,3',4,4',5-Pentachlorobiphenyl af 19 14 15 23 23 19 39 0.7 0.5 0.8 3,3',4,4',5,5'-Hexachlorobiphenyl ag 18000 23000 14000 12000 10000 22000 81000 3500 1100 1100 2,3,3',4,4'-Pentachlorobiphenyl ah 1300 1800 1100 1000 760 1700 6600 510 140 97 2,3,4,4',5-Pentachlorobiphenyl ai 49000 66000 50000 39000 41000 88000 250000 24000 6500 9200 2,3',4,4',5-Pentachlorobiphenyl aj 1200 1200 790 760 670 1400 4600 340 78 71 2',3,4,4',5-Pentachlorobiphenyl ak 2900 3800 1800 2100 2200 4400 16000 1400 440 610 2,3,3',4,4',5-Hexachlorobiphenyl al 730 890 420 500 530 1100 3700 360 100 130 2,3,3',4,4',5'-HxCB am 1100 1400 660 780 920 1700 6100 500 170 250 2,3',4,4',5,5'-HxCB an 190 230 100 140 150 310 1300 55 23 30 2,3,3',4,4',5,5'-HpCB

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－12－

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

700,000

800,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627

Conc

entr

atio

n [p

g/g-

dry]

site No.

DL-PCBs PCDFs PCDDs

図－２ 各調査地点のダイオキシン類濃度（コアの平均値）

2.3 解析方法

2.3.1 Positive Matrix Factorization (PMF)法

本研究では、レセプターモデルである Positive Matrix Factorization (PMF)3)を用いて

汚染源解析を行った。解析ソフトウエアは、US EPA より落手可能な EPA PMF1.1 を使用し、

許容できる非負値の範囲等を変更可能な iniparamsRandRun.txt ファイルはデフォルト値

の「-0.01」とした。PMF は、重み付け最小二乗法に基づく因子分析である。汚染物質の真

の濃度値に対して、分析による濃度値は分析に係わる誤差が生じると仮定し、それを重み

付け値として採用している。この扱い方は CMB 法における有効分散法と同じである。以下

に PMF の式を示す。

式－１

式－２

ここで、 xi j：サンプル i (i: i = 1 … n)における化学種 j (j: j = 1 … m)の濃度

gi j：汚染源 k (k: k = 1 … p)から排出された化学種 j の寄与度

fi j：サンプル i に寄与した汚染源 k の濃度

ei j (= xi j － Σk

p

= 1 gi k･fk j )：推測した分析値と真の濃度値の誤差

si j：推定された分析誤差

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－13－

分析誤差 ei j を説明できるデータは、分析の過程で得られる精度管理情報等から推定し、

不確実性データ si jを独立に導き出す。PMF は、その不確実性データ si jによって分析誤差

ei j を最もよく説明できた時の G と F についての解く手法を取り入れている。

しかし、si j を xi j について各々導出することは現実的に困難である。そこで、PMF 1.1 で

は MDL (Method detection Limit)と分析の過程で生じる各変数の測定精度 djを用いた以下

の式により、不確実性データ si jを以下の式で代替することができる。

if xi j > MDLj

if xi j ≦ MDLj 式－３

本研究では、xi jと si jについて、おのおの 200 (サンプル) × 40 (変数＝化学種)のデータ

マトリックスが用いる。

2.3.2 因子数を決める指標

本研究では、重み付け値に関わる測定精度 djの情報が得られていない為に、si jを導出す

ることが出来なかった。そこで、カイザー基準と累積寄与率、スクリープロット 5)、正規

化バリマックス基準、COD (Coefficient of determination) 6)等の統計的手法、それに加

えて、県が行った重回帰分析法による寄与率算出結果を参考にして、因子数を決定するこ

ととした。

2.3.3 Monte Carlo 法を用いた事前検証 7)

本研究で PMF 解析を行う前に、既知汚染源の濃度組成情報を Crystal Ball 2000 による

Monte Carlo simulation によって、各変数の組成内比は変化させずに濃度を変動させて、

各既知汚染源の組成情報を足し合わせることで疑似環境サンプル濃度を多量に合成し、そ

れに対して PMF 解析を適用し、PMF 解析が汚染源情報の抽出に有効かを検証した。

この検証実験では、PCB 製品の KC-400 (40%)と KC-300 (40%)8)、降下煤塵 (44%)9)、PCP

(20%)10)、CNP (40%)10)の汚染源を想定し、2,3,7,8-置換異性体に加えて、1,3,6,8-TeCDD、

1,3,7,8-TeCDD、および 1,2,7,8-TeCDF を加えた合計 32 化学種の濃度値を合成した。なお、

( )内には示したのは、濃度の変動係数である。

本検証実験の目的は、PMF 解析後に得られる因子負荷量の解釈可能なデータ変換方法に

ついて検討することである。データの変換方法として以下の 3 つを検討した。

① 得られた因子負荷量をそのまま変換せずに解釈する。

比較するデータ ＝ 得られた値をそのまま用いる

② 得られた因子負荷量について、各変数の因子内割合を求めたもので解釈する。

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－14－

比較するデータ ＝ fk j／Σj

m

=1 fk j 式－４

③ 各変数に対する因子間割合を求めたもので解釈する。

比較するデータ ＝ fk j／Σk

p

=1 fk j 式－５

2.3.4 指標異性体の汚染分布との比較

本研究では、文献 11, 12, 13)を参考に各因子で特に特徴となる指標異性体を選定し、それ

らの対象河川底質における分布と PMF 解の因子得点を比較し、PMF により抽出され、推定

された汚染源の分布が指標異性体による分布と一致するかを検討した。

指標異性体としては、燃焼汚染源として 3,3’,4,4’,5,5’-HxCB (#169)、PCB 製品として2,3,3’,4,4’-PeCB (#105)、CNP として 1,3,6,8-TeCDD、PCP として 1,2,3,4,6,7,8-HpCDD を選択した。これらの指標異性体と各因子の汚染分布の傾向を比較検討することで、PMF 解

析から推定された汚染源の妥当性を検討した。

2.3.5 重回帰分析法の結果との比較

県による重回帰分析法を用いた寄与率の推定結果では、底質の各サンプルに対する各汚

染源(PCB 製品の KC-400、降下煤塵、PCP、CNP)の寄与割合[%]が示されている 14)。これら

のデータについて、PMF 解における因子得点との比較することで、重回帰分析法の妥当性

を検討する。

３．結果 PMF 解析を実行する前に、因子数と因子負荷量の解釈方法について検討し、その後、得

られた PMF 解析の結果について説明する。

以下に示すダイオキシン類の組成に関するグラフでは、各コンジェナーに a、b、c ～ an

までのアルファベット記号を割り当てた(表－１)。これらの割り振りは、非 2,3,7,8-同族

体を含めた PCDDs と PCDFs は、それぞれ置換塩素数で昇順に配列し、DL-PCBs については

ノンオルト体からモノオルト体の順で、置換塩素数を昇順に配列した。

3.1 因子数の決定

主成分分析法から導出された固有値に対して、カイザー基準と累積寄与率、スクリープ

ロットを求め、さらに正規化バリマックス回転した固有ベクトルの負値の数より、因子数

について検討し、5 因子選択することが妥当と見なされた。また、PMF 解析から得られた組

成情報と COD (Coefficient of determination)を 4 因子解から 6 因子解の間で比較し、組

成情報の解釈可否と当てはまりの良い因子数を検討した結果からも 5 因子が選択された。

さらに、県による 4 つの汚染源を用いた重回帰分析の結果、残差が実測値平均でおよそ

26%あったことから、残差を説明するためには因子がさらに少なくとも１つあると考え、本

研究では最終的に 5 因子解による PMF 解析を行うこととした。

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－15－

3.2 Monte Carlo 法による事前検証の結果

まず、前章で述べた Monte Carlo 法による事前検証の結果について述べる。Monte Carlo

シミュレーションによって生成した擬似データに対して、PMF 法を適用し、得られた因子

の妥当性について確認すると共に、因子の解釈方法、具体的には PMF 解の変換方法につい

て検討した。結果を図－３に示す。

Monte Carloシミュレーションに供した汚染源であるPCB製品のKC-400と KC-300、燃焼、

PCP、および CNP の５つの組成情報を図－３の左側に示した。このデータから生成した疑

似環境データに対して PMF 解析を行った結果は右側に示してある。PMF 解の因子負荷量と

の混同を避けるため、ここでは、各因子名は mFactor-1、mFactor-2、mFactor-3、mFactor-4、

および mFactor-5 と表記した。PMF 解析により得られた組成情報は、2.3.3 節に述べた３

つの方法で変換し、汚染源の組成情報と比較したところ、汚染源の組成情報と対応を見つ

けるのが最も容易な変換法は③の「各変数に対する因子間割合」による方法であった。す

なわち、③により組成情報と表示した場合、各汚染源の特徴的な異性体（組成の中で大き

な寄与を占める異性体）について、PMF の解でも同様に寄与の大きな異性体として抽出さ

れた。図－３は③の方法による組成情報を右側に示している。しかしながら、PMF による

解では、汚染源で寄与のほとんどなかった異性体が低い寄与率でバックグランドのように

抽出されてくることがあった。例えば、CNP や PCP と解釈された因子で、DL-PCBs が低いな

がら観察されている。このように、疑似データによる PMF 解析においても、完全な汚染源

組成の抽出は不可能で、特徴的な組成の抽出に留まることが明らかとなった。

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0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z ab ac ad ae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables (congener)

PCB(KC-400)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z ab ac ad ae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables (congener)

CNP

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z abac adae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables (congener)

PCP

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z abac ad ae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables (congener)

combustion-derived

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z ab ac ad ae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables (congener)

PCB2(KC-300)

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z abac adae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Fac

tor

variables (congener)

mFactor-1

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z abac ad ae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Fac

tor

variables (congener)

mFactor-2

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z ab ac adae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Fac

tor

variables (congener)

mFactor-3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z ab ac adae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Fac

tor

variables (congener)

mFactor-4

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c e g h i k m n o q r t u v w y z abac adae af ag ah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Fac

tor

variables (congener)

mFactor-5

図－３ Monte Carlo 法による検証実験に用いた汚染源組成情報（左側）とそれらを PFM

法により解析した結果として得られた各因子の組成情報（右側）

横軸については表－１を参照。

3.3 PMF 解析結果

3.3.1 PMF による汚染源組成情報

PMF 解析における因子数は、5 とすることが妥当とわかったので（3.1 節）、５因子に設

定した PFM 解析を行った。結果を図－４の右側に示す。左側には、2.3.3 節の③の方法よ

り因子間割合にデータ変換したグラフを示した。いずれも、横軸は両図ともダイオキシン

類コンジェナー類を記号（表－１）で示している。縦軸は、右側の図では、各因子による

汚染の平均寄与濃度を示し、左側の図では各変数の 5 因子間で占める割合[%]で表示してい

る。

図－４から、抽出された５因子がそれぞれ特徴を持った組成を持つことが示された。各

因 子 の 持 つ 特 徴 的 な 異 性 体 か ら 解 釈 し て 、 Factor-1 は 、 DL-PCBs の 中 で

3,3',4,4',5,5'-HxCB (#169、af)の寄与が大きいこと、2,3,4,7,8-PeCDFs（r）が Factor-4

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－17－

を除いて比較的高い寄与割合を持つこと、および、PCDFs 全般の寄与があることから燃焼

由来と判断した。Fctor-2 は、DL-PCBs が高いことから PCB 製品由来と解釈した。Factor-3

は、1,3,6,8-TeCDDs と 1,3,7,8-TeCDDs、Other-PeCDDs が高負荷であることから農薬の CNP

と解釈した。Factor-4 は、DL-PCBs で低めの寄与があり、低塩素化 PCDFs で高い寄与を有

していた。これに相当する明確な汚染源は知られていないので、とりあえず未知汚染源と

解釈した。Factor-5 は、PCDDs と PCDFs の高塩素化体で高負荷であることから農薬の PCP

由来と推定した。

以上の結果から、これまで日本においてダイオキシン類の主要な汚染源として知られて

いる燃焼、農薬（PCP と CNP）、および、PCB 製品に加えて、この調査対象区域では、低塩

素の PCDFs と DL-PCBs を特徴とする未知汚染源が寄与していたことが示唆された。

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaab acadae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables(congener)

Factor-2

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaab acadae af agah ai aj ak al aman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables(congener)

Factor-3

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaabac adae af agah ai aj ak alaman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables(congener)

Factor-4

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaabac adae af agah ai aj ak alaman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables(congener)

Factor-5

0%

20%

40%

60%

80%

100%

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaabac adae af agah ai aj ak alaman

% V

aria

bles

A

ppor

tione

d to

Sou

rce

variables(congener)

Factor-1

1

10

100

1000

10000

100000

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aa abac adae af ag ah ai aj ak alamanCon

cent

ratio

n [p

g-dr

y/g]

variables(congener)

Factor-2

1

10

100

1000

10000

100000

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaab acadae af agah ai aj ak al amanCon

cent

ratio

n [p

g-dr

y/g]

variables(congener)

Factor-3

1

10

100

1000

10000

100000

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaab acadae af agah ai aj ak al amanCon

cent

ratio

n [p

g-dr

y/g]

variables(congener)

Factor-4

1

10

100

1000

10000

100000

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aa abac adae af ag ah ai aj ak alamanCon

cent

ratio

n [p

g-dr

y/g]

variables(congener)

Factor-5

1

10

100

1000

10000

100000

a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aaab acadae af agah ai aj ak al amanCon

cent

ratio

n [p

g-dr

y/g]

variables(congener)

Factor-1

図－４ PMF 解析により抽出された５因子解のダイオキシン類組成

右側：５因子解の出力結果、各因子の平均寄与濃度で表示

左側：因子間における各コンジェナーの寄与割合で表示

3.3.2 各汚染源の寄与の分布

5 因子解を採用した PMF 解析により、各分析試料に対する各因子の寄与度として因子得

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－18－

点が算出された。因子得点から、各因子の寄与が汚染地域でどのような分布をしていたか、

すなわち各汚染源が汚染地域でどのような寄与分布していたかを図－５の左側に示した。

Factor-1 は、地点 No. 4～No. 13 の特に上層から中層にかけて強く寄与しているが、下

層ではそれほど寄与していない（図－５はコアの平均で示しているの、層による違いは図

からは読み取れない）。また、本汚染地域で高濃度の汚染が見られるのは No. 14～21 にか

けてであるが、Factor-1 の寄与はそれより上流の地域で顕著であり、かつ Factor-1 の寄

与濃度は概して低いので、当該高濃度汚染の原因とは考えにくい。

Factor-2 は、地点 No. 14 を中心に No. 12～No. 19 の深層で非常に強く寄与している。

また、地点 No. 7 と No. 8 の中層・下層で若干の寄与を示した。この因子は、寄与濃度が

高く、かつ当該高濃度汚染地域（図－２）と重なるので、原因と目される汚染源である。

よって、PCB 製品由来の汚染が寄与していることが強く示唆される。

Factor-3 は、地点 No. 16～No. 19 の中層で強く寄与している。さらに、地点 No. 25, 26

では中層・下層にも寄与が見られる。これは、概して当該地域の高濃度汚染地域と類似の

汚染パターンを示していると言える。しかし、このパターンを示しているのは主として

DL-PCB であり、Factor-3 は農薬 CNP と解釈されており、DL-PCB は本来微量しか含まれて

いない。よって、CNP という解釈が正しいとすれば、PCB の高濃度汚染が存在するために、

PMF 解析がその一部を Factor-3 に割り振ってしまい、その影響で高濃度汚染と類似の分布

パターンになったことが考えられる。

Factor-4 は、高濃度汚染地域（図－２）と類似した寄与パターンを示し、かつ Factor-2

と非常に類似した寄与分布を示している。しかし、全体的に寄与濃度は Factor-2 より低い。

コアの中における分布を見ると、地点 No. 7～No. 11 にかけては中層・下層で寄与が強ま

る。地点 No. 12～No. 19 では、Factor-2 と特に似た寄与を示すが、上層・中層でも寄与

している。地点 No. 25, 26 でも中層・下層で寄与が見られる。以上のことから、Factor-4

は当該高濃度汚染の主たる因子の一つと目される。

Factor-5 は、上流から中流にかけて、全体的に中層から下層へ寄与している。また、地

点 No. 25, 26 でも中層・下層で寄与が見られる。これは高濃度汚染域と異なる寄与濃度パ

ターンであり、また、寄与濃度レベルも小さいので、当該汚染の主たる原因とは目されな

い。

以上、PMF 解析により抽出された５因子の寄与濃度の分布について見てきた。結論とし

て、主要な汚染原因は Factor-2 と Factor-4 として抽出された汚染源と見なすことができ

る。

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－19－

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n[p

g/g-

dry]

site No.

Factor-1 DL-PCBs PCDFs PCDDs

0

100,000

200,000

300,000

400,000

500,000

600,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n[p

g/g-

dry]

site No.

Factor-2 DL-PCBs PCDFs PCDDs

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

60,000

70,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n[p

g/g-

dry]

site No.

Factor-3 DL-PCBs PCDFs PCDDs

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n[p

g/g-

dry]

site No.

Factor-4 DL-PCBs PCDFs PCDDs

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n[p

g/g-

dry]

site No.

Factor-5 DL-PCBs PCDFs PCDDs

0

20,000

40,000

60,000

80,000

100,000

120,000

140,000

160,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n [p

g/g-

dry]

site No.

2,3,3',4,4'-PeCB(#105)

0

10

20

30

40

50

60

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n [p

g/g-

dry]

site No.

3,3',4,4',5,5'-HxCB(#169)

0

5,000

10,000

15,000

20,000

25,000

30,000

35,000

40,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n [p

g/g-

dry]

site No.

1,3,6,8-TeCDD

0

500

1,000

1,500

2,000

2,500

3,000

3,500

4,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Con

cent

ratio

n [p

g/g-

dry]

site No.

1,2,3,4,6,7,8-HpCDD

図－５ PMF 解析により抽出された各因子の寄与濃度の地点分布

左側：各因子のダイオキシン類総濃度による表示

右側：各因子に含まれる指標異性体濃度による表示

3.3.3 指標異性体の汚染分布との比較

PMF 解析により抽出された因子(Factor-1、Factor-2、Factor-3、Factor-5)と汚染分布

について、別の観点からも確認するために、指標異性体の濃度分布による比較を試みる。

Factor-1 は燃焼由来と推定されているが、この指標異性体として、3’,4,4’,5,5’-HxCB (#169)を取り上げ、Factor-1 に含まれるこの異性体の濃度分布を図－５の右側に示した。

Factor-1 の総濃度の分布（左図）と指標異性体との対応はそれほど良くなく、左図の濃度

寄与分布は必ずしも妥当でないことが示唆された。この理由としては、燃焼由来と推定さ

れた Factor-1 に他のバックグランド的な汚染が過剰に割り振られているためではないか

と考えられる。

PCB 製品由来と見られた Factor-2 については、PCB 製品に比較的高濃度で含まれる

2,3,3’,4,4’-PeCB (#105)を指標異性体として表示した。Factor-2 の総濃度表示と指標異性

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－20－

体の濃度分布は良く一致した。このことからも Factor-2 が PCB 由来であることが支持され

た。

農薬 CNP と推定された Factor-3 については、CNP に最も高濃度で含有された

1,3,6,8-TeCDD を指標異性体として抽出し、右側に表示した。総濃度と指標異性体の濃度

分布はかなり良く一致した。よって、Factor-3が CNPと解釈して妥当なことが支持された。

しかし、前節でも述べた通り、本来 CNP にはほとんど含まれない DL-PCBs が Factor-3 に過

剰に割り振られているという問題が生じている。

農薬 PCP と推定された Factor-5 については、PCP に２番目に高濃度に含有された

2,3,4,6,7,8-HpCDD を指標異性体として選択した。PCP に最も高濃度で含有されていたこと

が知られる OCDD は、燃焼など他の汚染源でも比較的多く含まれるため選択しなかった。総

濃度と指標異性体濃度の分布は良く一致し、Factor-5 が PCP 由来と解釈して妥当なことが

支持された。

以上、各因子から指標となるべき異性体を抽出し、寄与濃度分布について総濃度と比較

した。結果として、燃焼と解釈された Factor-1 については、その総濃度での寄与濃度分布

には問題があることが示唆されたが、他の因子（Factor-2、Factor-3、Factor-5）につい

ては、前の節における原因の解釈が妥当性を支持する結果であった。

3.3.4 既知汚染源情報のみによる重回帰分析結果と PMF 解析結果の比較

ここまで、PMF 解析により抽出された５因子解について見てきた。3.3.2 節で示した寄

与濃度の結果を汚染地域全体で積分すれば、汚染地域における総合的な各因子の寄与率を

求めることができる。この結果と埼玉県が過去に試みた既知四汚染源情報だけに基づいて

行った重回帰分析の結果 14)とを比較することにする。

この比較のため、各地点の実サンプルにおける平均濃度に対応する重回帰分析結果に基

づいた汚染分布を図－６に示した。また、調査範囲全域に対する汚染寄与割合[%]を重回

帰分析法(32 変数)で用いた既知汚染源と PMF 解析(40 変数)から得た因子とを対応づけ

て表－２に示した。

図－５と図－６を比較する。PMF 解析による Factor-1 の総濃度や指標異性体濃度の分布

と重回帰分析による分布との比較では、重回帰の結果は指標異性体の結果と近い分布を示

したが、総濃度とは全くことなる分布を示した。前節でも指摘したとおり、PMF 解析によ

る Factor-1 にはバックグランド的汚染などが過剰に割り振られてしまっためであろうと

考えられる。

PMF 解析により抽出された Factor-2 と Factor-4 は、重回帰分析の PCB 由来と良く一致

した濃度分布を示した。Factor-2 の異性体組成はほぼ PCBs であり、PCB 由来の汚染と見な

されるが、Factor-4 の異性体組成は、PCB だけでなく PCDDs や PCDFs を含み、特に低塩素

PCDFs が特徴である（図－４）。よって、PMF 解析を適用することで、PCDFs と PCB の両方

を特徴異性体として持つ新たな汚染原因が抽出されたと言うことができる。

PMF 解析による Factor-3 と重回帰分析による CNP の寄与濃度分布は、良く類似している。

よって、Factor-3 を CNP と解釈することで矛盾がないと言えよう。

PMF 解析で抽出され PCP 由来と解釈された Factor-5 と重回帰分析の PCP の結果の比較で

は、重回帰分析では No.15 地点より下流側で寄与が認められなかったのに対し、PMF 解で

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－21－

は上流部も含めて全域で寄与が認められているという相違が見られた。

次に、調査範囲全域に対する汚染源別寄与割合について比較検討する（表－２）。

PMF 解析による Factor-1 と重回帰分析における燃焼由来は、異性体組成や寄与濃度の分

布では相違があったものの、ほぼ同等の寄与率が得られた。

PMF 解析による Factor-2 と重回帰分析における PCB 製品、および Factor-3 と CNP につ

いても、それぞれ類似した寄与割合となった。

PMF 解析により新たに抽出された未知汚染源と推定される Factor-4 については、総濃度

寄与割合が 21.4%を占め、重回帰分析法での残差（25.7%）の大部分を取り込んだ。このた

め、PMF 解析における残差は大きく減少して 7.2%となった。以上のことから、既知四汚染

源に基づく重回帰分析で説明できなかった残差の大部分が、PMF 解析における Factor-4 に

よって説明されたことになる。なお、Factor-4 は、TEQ 値においても重回帰分析での 51.6%

という大きな残差のかなりの部分を取り込み（寄与率 32%）、PMF における残差を 6.0%まで

低下させている。

以上の通り、PMF 解析と既知四汚染源に基づいた重回帰分析では、既知四汚染源につい

てはほぼ類似の結果が得られ、重回帰分析で残差となっていた部分は、PMF 解析によって

抽出された未知汚染源により説明できたことになる。

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Conc

entr

atio

n [p

g/g-

dry]

site No.

PCB(KC-400)

0

100

200

300

400

500

600

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Conc

entr

atio

n [p

g/g-

dry]

site No.

combution-derived

0

200

400

600

800

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Conc

entr

atio

n [p

g/g-

dry]

site No.

CNP

0

50

100

150

200

250

300

350

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27

Conc

entr

atio

n [p

g/g-

dry]

site No.

PCP

図－６ 既知四汚染源に基づいて重回帰分析により得られた各汚染源の寄与濃度分布 14)

河川整備基金助成事業報告書：20-1211-013

－22－

表－２ PMF 解析と既知四汚染源に基づいた重回帰分析から得られた汚染源別寄与率

の比較

PMF 解析による因子 （重回帰分析に

おける汚染源）

PMF 解析による寄与率 [%] 既知四汚染源に基づいた 重回帰分析による寄与率 [%]14)

実濃度 TEQ 値 実濃度 TEQ 値

Factor-1（燃焼） 3.4 27.6 6.0 27.9

Factor-2（PCB、KC-400） 51.4 22.6 56.3 16.1

Factor-3（CNP） 8.5 6.5 10.3 3.4

Factor-4（未知汚染源） 21.4 32.0 ― ―

Factor-5（PCP） 12.3 11.0 1.6 1.1

残差 7.2 6.0 25.7 51.6

４．まとめ 本研究の目的は、既知の汚染源情報に基づいた重回帰分析では説明不能であった汚染に

関して、PMF 解析法を用いて未知汚染源情報を得ること、そして、重回帰分析法の結果と

比較して得られた結果の妥当性を検証することであった。本研究では、200 試料にも及ぶ

ダイオキシン分析値が得られている古綾瀬川における汚染事例を対象として PFM 解析を実

施した。以下に得られた結果をまとめと共に議論を総括する。

4.1 PMF 解析で抽出された因子の解釈

PMF 解析から得られた各因子の因子負荷量と因子得点から汚染源をいったん推定し、次

いで各因子の寄与濃度分布や指標異性体の濃度分布、さらには、重回帰分析結果との比較

による検討を行い、最終的に各因子を汚染源として解釈した。PMF により抽出された５因

子の内、既知汚染源と対応がついたのは以下のとおりである。

Factor-1：燃焼由来と推定した。これは、3,3,4,4’,5,5’-HxCB (#169)の濃度が他因子と比較して高濃度に含まれたこと、さらに、図－５から PCDFs の寄与が多いことによる。し

かし、Factor-1 については、そのダイオキシン類組成における DL-PCB の構成率が燃焼由

来としては高いなど、他の要因を合わせて拾ってしまっていると見られ、PMF 法の限界を

示す結果となった。

Factor-2：PCB 製品(KC-400)由来の汚染と推定された。因子に含まれる DL-PCBs の負荷

量が多く、また、総濃度と指標異性体 2,3,3’,4,4’-PeCB (#105)の両方で、河川中流で寄与濃度が高くなり、高濃度汚染の有力な原因と目された。Factor-2 は PMF 解析により汚染源

における組成や寄与がうまく抽出できた例と言える。

Factor-3：1,3,6,8-TeCDD と 1,3,7,9-TeCDD の負荷量が多いことから農薬の CNP と解釈

された。指標異性体の 1,3,6,8-TeCDD の分布や重回帰分析における CNP の汚染寄与分布も

一致し、この因子を CNP と解釈することで矛盾はなかった。しかし、本来 CNP にはあまり

含有されない DL-PCBs が組成として抽出され、PMF 法の限界が現れた。

Factor-5：農薬の PCP 由来と推定された。PCDDs と PCDFs の高塩素化体が高負荷であっ

たためである。しかし、CNP の場合と同様に、本来それほど含有されていないはずの DL-PCBs

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が組成に含まれたことや、重回帰分析における PCP の寄与とその地点分布や寄与割合がか

なり異なるなど、PCP でない可能性も垣間見られた。今回の結果から結論はだせないが

Factor-5 はもう一つの未知汚染源かもしれない。

4.2 PMF 解析から得られた未知汚染源 (Factor-4)

Factor-4 は、低塩素化 PCDFs と DL-PCBs を含む因子である。寄与濃度分布は、Factor-2

（PCB）と非常によく似ている事から、同時期に互いに近傍から放出されたと考えられる。

具体的には、汚染範囲の中流に流れ込む排水路の集水域に汚染源があったと推定される。

また、DL-PCBs 部分の PCB (#77、#105、#118)の 3 コンジェナーの組成は KC-300 に類似し

ていた。既往研究 13)より、PCDFs を特徴とする汚染源は化学物質合成に関するものが多く、

Factor-4 についても化学物質の合成に伴う汚染源であった可能性がある。

このように、未知汚染源の組成に関する情報が得られたので、今後、事業所調査などの

際に、類似する組成を持つ排水、汚泥あるいは土壌などがないかを探索したり、類似する

組成が見つかった場合に、より詳細な調査を実施する対象にしたりするなど、汚染原因者

特定に役立つものと考える。

4.3 重回帰分析において説明できなかった PCDFs 濃度について

既知四汚染源に基づいた重回帰分析法では、説明変数である汚染源組成情報に PCDFs を

中心とする汚染源が含まれていなかった。そのため、未説明分が大きな残差として残った。

他方、PMF 解析の結果では、高塩素化体 PCDFs については燃焼由来の中に取り込まれ、

低塩素化体 PCDFsについては Factor-4 として DL-PCBと共に未知汚染源として抽出された。

このように、既知汚染源に基づいた重回帰分析では説明できなかった汚染を、Factor-1 と

Factor-4 に取り込んで説明しているところが、今回の PMF 解析結果の特徴である。いずれ

にしても、未知汚染源として未説明分を抽出できたことは PMF 法の有用性を示している。

4.4 PMF 解析の可能性と限界

本研究では、未知汚染源の寄与がある底質汚染の汚染源解析において、PMF が大きな可

能性を持っていることが明らかに示された。すなわち、未知汚染源の組成と寄与に関する

情報を得ることが可能であった。

他方、底質のように年代変遷を経ている試料については、経年変化を受けている可能性

もあり、PMF 法によって抽出される汚染源の情報も手術不確実性を含んだものしか得られ

てこない。特に今回目立ったのは、本来含まれていないはずの異性体が低濃度ではあって

も抽出された組成に含まれてきてしまう例である。これは、特に高濃度でしかも広範囲に

汚染がみられた DL-PCBs で観察され、農薬の CNP や PCP と見られる因子に DL-PCB が含まれ

てきた。このように、PMF では高い濃度の汚染のあるコンジェナーを複数の因子に割り振

ってしまうという現象が見られるようである。このような点から、因子を解釈するに当た

っては、コンジェナーごとに因子間で寄与割合を算出する方法で各因子の特徴的なコンジ

ェナーを目立たせる方法による変換をした上で解釈する方法が適していると考えられる。

このことは疑似ダイオキシン汚染を生成して PMF 解析を試行した事例からも示された。

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謝 辞 本研究では、埼玉県環境部水環境課、および埼玉県環境科学国際センターの協力により、

膨大なダイオキシン汚染調査データを解析に使用させていただきました。ここに記して謝

意を表します。

また、本研究の推進にあたっては、横浜国立大学大学院環境情報学府環境リスクマネジ

メント専攻博士課程前期学生 竹田翔君が主要な解析を担当してくれました。ここに謝意

を表します。

引用文献 1) 埼玉県：古綾瀬川の底質ダイオキシン類汚染対策について

http://www.pref.saitama.lg.jp/A09/BG00/huruayase/huruayase.html

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3) Shelly Eberly (2005): EPA PMF 1.1 User's Guide. U. S. Environmental Protection

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ns/March6_2008PRESENTATIONS/EPA%20PMF%201_1%20Users%20Guide%20June%202005.pdf

4) 埼玉県 (2005): 古綾瀬川底質ダイオキシン類対策に係る中間報告(平成１７年４月),

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