福島における放射性物質分布調査,16; 機械学習を用いた空間線量率変化モデルの開発

Investigation on distribution of radioactive substances in Fukushima, 16; Development of air dose rate temporal change model employing machine learning

町田 昌彦  ; Liu, X.*; 谷村 直樹*; 斎藤 公明  

Machida, Masahiko; Liu, X.*; Tanimura, Naoki*; Saito, Kimiaki

事故直後から繰り返し実施された走行サーベイにより取得された大量の空間線量率データに対しLASSOを用いた解析を実施し、空間線量率の減少傾向を表すのにどのような環境半減期を持つ指数関数の集合が選択されるかを測定メッシュ毎に調べた。1年以内の短い環境半減期は空間線量率の減衰率の速さに対応して系統的に変化するのに対し、数年以上の長い環境半減期に関しては系統的な変化傾向は観察されなかった。従来からの知見と同様に都市の環境半減期は全般に短く森林の環境半減期は長い傾向が見られたが、同じ土地利用分類でも環境半減期のプロファイルが多岐に分布することが確認され、空間線量率の変化傾向を適切に評価するためには場所ごとの解析が必要であることを示唆する結果が得られた。

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