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Model inter-comparison of atmospheric Cs-137 from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident

福島原発事故起源の大気中$$^{137}$$Csに関するモデル相互比較

北山 響*; 森野 悠*; 滝川 雅之*; 中島 映至*; 速水 洋*; 永井 晴康; 寺田 宏明; 斉藤 和雄*; 新堀 敏基*; 梶野 瑞王*; 関山 剛*; Dider, D.*; Mathieu, A.*; 大原 利眞*; 鶴田 治雄*; 大浦 泰嗣*; 海老原 充*; 柴田 徳思*

Kitayama, Kyo*; Morino, Yu*; Takigawa, Masayuki*; Nakajima, Teruyuki*; Hayami, Hiroshi*; Nagai, Haruyasu; Terada, Hiroaki; Saito, Kazuo*; Shimbori, Toshiki*; Kajino, Mizuo*; Sekiyama, Tsuyoshi*; Dider, D.*; Mathieu, A.*; Ohara, Toshimasa*; Tsuruta, Haruo*; Oura, Yasuji*; Ebihara, Mitsuru*; Shibata, Tokushi*

大気拡散予測モデルの点源放出プルームに対する再現性や不確実性を明らかとするとともに、アンサンブル平均の有用性や今後のモデル改良に資する知見を得ることを目的として、福島第一原発事故を対象として大気モデル相互比較を実施した。相互比較では、日本学術会議による領域大気モデル相互比較実験で提出された7機関のモデル計算結果について、浮遊粒子状物質測定用ろ紙テープ分析による広域における1時間ごとの$$^{137}$$Cs大気濃度データ、および航空機モニタリングによる積算沈着量データを対象に比較した。対象事例は、2011年3月12日から21日における9つのプルームとした。モデルによる実測再現性は3月15日に関東に拡散した事例で最も高かった。内陸部の広範囲に拡散した事例に対しては、いずれのモデルも比較的再現性が良かったのに対して、沿岸部を局所的に通過する事例では全体的にモデルの再現性は悪かった。また、7モデルのアンサンブル平均は概ねいずれのプルームにおいても平均以上の実測再現性を示しており、点源放出プルームのシミュレーションにおいてもアンサンブル平均の有用性が示された。

For the evaluation of the validity and variability of atmospheric transport model results, we compared results of seven models submitted for the model inter-comparison project of Science Council of Japan to simulate $$^{137}$$Cs released from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. Model reproducibility was assessed with the observed hourly atmospheric concentrations of $$^{137}$$Cs in Tohoku and Kanto regions. Among nine plumes from 12 to 21 in March 2011, performance of the models was the best for the plume which dispersed over the Kanto region in 15 March. The models generally reproduced the observed $$^{137}$$Cs concentrations in plumes which widely spread inland of Tohoku or Kanto regions. By contrast, the models largely underestimated the observed $$^{137}$$Cs concentrations for the case which passed coastal areas of Japan. Ensemble average of seven models showed reasonable performance for most of plumes, and no individual models reproduced better than the ensemble average.

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