Model testing using data on Cs from Chernobyl fallout in the Iput River catchment area of Russia

ロシアイプト河流域におけるチェルノブイリ降下物からのセシウム137に関するデータを用いたモデル検証

Thiessen, K. M.*; Sazykina, T. G.*; Apostoaei, A. I.*; Balonov, M. I.*; Crawford, J.*; Domel, R.*; Fesenko, S.*; Filistovic, V.*; Galeriu, D.*; 本間 俊充; Kanyr, B*; Krajewski, P.*; Kryshev, A. I.*; Kryshev, I. I.*; Nedveckaite, T.*; Ould-Dada, Z.*; Sanzharova, N. I.*; Robinson, C.*; Sjblom, K.-L.*

Thiessen, K. M.*; Sazykina, T. G.*; Apostoaei, A. I.*; Balonov, M. I.*; Crawford, J.*; Domel, R.*; Fesenko, S.*; Filistovic, V.*; Galeriu, D.*; Homma, Toshimitsu; Kanyr, B*; Krajewski, P.*; Kryshev, A. I.*; Kryshev, I. I.*; Nedveckaite, T.*; Ould-Dada, Z.*; Sanzharova, N. I.*; Robinson, C.*; Sjblom, K.-L.*

チェルノブイリ事故以後に収集されたデータは、陸域や水系の汚染に関する計算モデルの信頼性を検証するユニークな機会を提供した。IAEAの主催するBIOMASS計画の線量再構築ワーキンググループでは、イプト河シナリオが採用され、多数の被ばく経路が関係する評価モデルの検証に用いられた。チェルノブイリの北東約200kmに位置するイプト河流域の農耕地帯は、ロシアで最も汚染した地域の一つで、単位平方kmあたり平均800kBq、局所的には1500kBqのCsに汚染され、この地域で実行されたさまざまな防護対策をモデル化する必要があった。淡水魚,きのこ類などの摂取を含むさまざまな経路に対して、事故後10年にわたるデータがモデル検証に利用できた。参加機関の最終結果に多くは、ファクター2から3で測定値との一致を見た。計算を実行するうえで困難な点は、局所汚染を考慮したデータの平均化,Csの土壌深部への移行と可給態の同定,防護対策のモデル化であった。モデル予測の正確さは、少なくとも入力情報を解釈する解析者の経験や判断,パラメータ値の選択,不確かさの取り扱いに依存する。

Data collected following the Chernobyl accident in 1986 have provided a unique opportunity to test the reliability of computer models for contamination of terrestrial and aquatic environments. The Iput River scenario was used by the Dose Reconstruction Working Group of BIOMASS. The test area was one of the most highly contaminated areas in Russia following the accident, with an average contamination density of Cs of 800, 000 Bq m and localized contamination up to 1,500,000 Bq m, and a variety of countermeasures that were implemented in the test area had to be considered in the modelling exercise. Difficulties encountered during the exercise included averaging of data to account for uneven contamination of the test area, simulating the downward migration and decrease in bioavailability of Cs in soil, and modelling the effectiveness of countermeasures. The accuracy of model predictions is dependent at least in part on the experience and judgment of the participant in interpretation of input information, selection of parameter values, and treatment of uncertainties.