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A Multiscale Bayesian data integration approach for mapping air dose rates around the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant

福島第一原子力施設周辺の空間線量率に対するベイズ手法を用いた地図化のためのデータ統合

Wainwright, Haruko*; 関 暁之; Chen, J.*; 斎藤 公明

Wainwright, Haruko*; Seki, Akiyuki; Chen, J.*; Saito, Kimiaki

地上での測定による歩行サーベイと走行サーベイと上空から測定による航空機サーベイの複数タイプの空間線量率データを統合した。これらデータは領域・解像度・精度などに違いがあるが、本論文で用いた手法により、異質な空間の構造を地理統計的に表現し、さらに階層ベイズモデルを使って統一した手順で統合している。ベイズ手法は予測の不確実性を定量化し、信頼区間を提供することで意思決定に役立つ。ここでは、避難指示区域周辺の高い空間線量率を示す領域についてデータ統合し、高解像度な空間線量率の地図を提供した。

We integrate various types of datasets, such as ground-based walk and car surveys, and airborne surveys, all of which have different scales, resolutions, spatial coverage, and accuracy. This method is based on geostatistics to represent spatial heterogeneous structures, and also on Bayesian hierarchical models to integrate multiscale, multitype datasets in a consistent manner. The Bayesian method allows us to quantify the uncertainty in the estimates, and to provide the confidence intervals that are critical for robust decision-making. We showed the demonstration of Bayesian data integration approach for the Fukushima evacuation zones with high air dose rates.

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