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Wainwright, Haruko*; Oroza, C.*; Sun, D.*; 関 暁之; 三上 智; 斎藤 公明
45th Annual Waste Management Conference (WM 2019); Encouraging Young Men & Women to Achieve Their Goals in Radwaste Management, Vol.7, p.4346 - 4356, 2020/01
本研究では、空間線量率のモニタリングの測定場所を最適化するための方法を開発した。この手法は、(1)学校や規制された場所などの重要な場所に優先順位を付ける、(2)汚染物質の移動と分布に影響を与えることが知られている主要な環境条件にあわせて場所を変化させる、(3)領域全体の空間線量率の不均一性をとらえる、という手順をとる。この手法により、測定場所の数を増やすと、線量率の不均一性をよりよく捉えることができるが、一定数の測定場所を超えると、推定誤差は減少しないことがわかった。また、既存の測定場所または道路沿いの測定場所などの制限がある場合、同じ数の測定場所でも推定が不十分になることがわかった。
Wainwright, Haruko*; 関 暁之; 三上 智; 斎藤 公明
44th Annual waste management conference (WM 2018); Nuclear and industrial robotics, remote systems and other emerging technology, Vol.8, p.5013 - 5017, 2018/08
空間線量率の分布を高解像度で推定するために、マルチスケールなデータセットを統合するベイジアン階層モデルの手法を開発した。本研究では、この手法を拡張し、将来的の避難区域の面積を予測するため、統合した分布マップを測定データに基づいた環境減衰モデルと結合した。その結果、避難区域の面積は今後20年間で大幅に縮小することがわかった。
Wainwright, Haruko*; 関 暁之; Chen, J.*; 斎藤 公明
Proceedings of International Waste Management Symposia 2017 (WM2017) (Internet), 8 Pages, 2017/03
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。