資源・素材2024(秋田)

講演情報(2024年8月7日付 確定版)

若手・一般ポスター発表

15:15-17:15 ポスター発表(環境/リサイクル) [9/11(水) PM ポスター発表会場]

2024年9月11日(水) 15:15 〜 17:15 ポスター会場d (大学会館 1F クレール)

15:15 〜 17:15

[P023C] 統計学的解析手法による自然由来重金属汚染評価

○蓮尾 裕紀1、原 淳子2、川辺 能成1,2 (1. 早稲田大学、2. 産業技術総合研究所)

キーワード:自然由来重金属類、主成分分析、クラスター分析、土壌汚染

日本において,近年では自然由来を起因とした土壌汚染が環境におけるリスクとして問題となっているが,人為由来の土壌汚染と定量的に分類する方法は確立されていない。そこで本研究では,統計学的解析手法のうち,主成分分析およびクラスター分析を用いて,自然由来の土壌汚染の特性を評価することを目指した。
主成分分析では,水溶出量ではPC1が「土壌を構成する金属成分」,PC2以降において地域差はあるものの「土壌の酸性度あるいは肥料の影響などの土地の利用形態」,「植物による吸収」とそれぞれ評価され,全含有量についてはPC1が「土壌や岩石を構成する成分」,PC2が「特定有害物質を含む重金属成分」,PC3が「塩基性岩に関連した成分」とそれぞれ評価された。
また,クラスター分析では汚染土壌のサンプルが特定のクラスターに分類されたため,汚染土壌と非汚染土壌を分類することが可能であった。
以上の研究結果より,主成分分析やクラスター分析などの統計学的手法により,化学成分間の関連性から自然由来重金属の地球化学的特性をある程度評価することが可能であった。