Atmospheric modeling of Cs plumes from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant; Evaluation of the model intercomparison data of the Science Council of Japan

福島第一原子力発電所起源Csプルームの大気モデリング; 日本学術会議モデル相互比較データの評価

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.*; Qulo, D.*; 大原 利眞*; 鶴田 治雄*; 大浦 泰嗣*; 海老原 充*; 森口 祐一*; 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.*; Qulo, D.*; Ohara, Toshimasa*; Tsuruta, Haruo*; Oura, Yasuji*; Ebihara, Mitsuru*; Moriguchi, Yuichi*; Shibata, Tokushi*

日本学術会議のモデル相互比較プロジェクト(2014)で提供された、福島第一原子力発電所事故時に大気中に放出されたCsの計算に用いられた7つの大気輸送モデルの結果を比較した。本研究では、東北及び関東地方に輸送された9つのプルームに着目し、モデル結果を1時間間隔の大気中Cs濃度観測値と比較することにより、モデルの性能を評価した。相互比較の結果は、Cs濃度の再現に関するモデル性能はモデル及びプルーム間で大きく異なることを示した。概してモデルは多数の観測地点を通過したプルームを良く再現した。モデル間の性能は、計算された風速場と使用された放出源情報と一貫性があった。また、積算Cs沈着量に関するモデル性能についても評価した。計算されたCs沈着量の高い場所はCsプルームの経路と一致していたが、大気中Cs濃度を最も良く再現したモデルは、沈着量を最も良く再現したモデルとは異なっていた。全モデルのアンサンブル平均は、Csの大気中濃度と沈着量をともに良く再現した。これは、多数モデルのアンサンブルは、より有効で一貫したモデル性能を有することを示唆している。

We compared seven atmospheric transport model results for Cs released during the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant accident. All the results had been submitted for a model intercomparison project of the Science Council of Japan in 2014. We assessed model performance by comparing model results with observed hourly atmospheric concentrations of Cs, focusing on nine plumes over the Tohoku and Kanto regions. The results showed that model performance for Cs concentrations was highly variable among models and plumes. We also assessed model performance for accumulated Cs deposition. Simulated areas of high deposition were consistent with the plume pathways, though the models that best simulated Cs concentrations were different from those that best simulated deposition. The ensemble mean of all models consistently reproduced Cs concentrations and deposition well, suggesting that use of a multimodel ensemble results in more effective and consistent model performance.