Geostatistical Analysis of Groundwater Chemistry in Japan; Evaluation of the Base Case Groundwater Data Set

PATRICIA F SALTE*; 笹本 広; Apted, M. J.*; 油井 三和

JNC TN8400 99-023, 231 Pages, 1999/05

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本報告書は、高レベル放射性廃棄物地層処分システムの性能評価において重要となる地質環境条件の一つである地下水水質に関して、統計学的手法に基づき地下水タイプの分類を検討した内容をまとめたものである。これまでに、我が国における地下水水質を概略的に把握するため、既存の文献などから、約15,000件にのぼる地下水データが収集された。高レベル放射性廃棄物の地層処分において、地下水の化学的特性は、放射性元素の溶解度、核種の吸着挙動、オーバーパックの腐食、緩衝材(圧縮ベントナイト)の特性・挙動やその他の性能評価上重要な因子に影響を与えるため重要である。そのため、いくつかの典型的な地下水タイプへの分類を行うことができれば、ジェネリックな性能評価を行う上で、妥当なモデル・データを確立することができると考えられるため重要である。今回の検討では、約15,000件にのぼる地下水データをもとに、典型的な深部地下水タイプへの分類を試みるにあたり、統計学的手法の一つである主成分分析(PCA)を用いた。PCAは、因子分析や固有分析に類似した多変量解析法の一つであり、元の多くの変数から、より少ない変数でデータをデータを最大限に表示できる新たな成分(主成分)を導き出すことができる。また、PCAでは、導出された主成分をもとに、データセットの全ての変数を考慮しながら、データ間の類似性や差異を図示的に調べることができる。さらに、データ間の類似性を把握できる階層的クラスター分析(HCA)も主成分分析と共に用いた。HCAは、データのグルーピングを行い、デンドログラムの形で表示することができる。Pirouetteは、この様なPCA/HCA解析を行うことができる統計学的解析のためのソフトウェアパッケージである。約15,000件の地下水データセットから、採水深度や地下水温の情報を有するデータを選定し、7140件のデータが抽出された。次に、これらのデータから、我が国における平均的な地温勾配の値および採水深度の情報をもとに、温泉地域や地熱地域など地下増温率の高い地域のデータをスクリーニングした。その結果、880件のデータがスクリーニングされた。これらのデータは「火山シナリオ」解析用のデータセットとして位置づけた。一方、残ったデータについては、採水深度の情報をもとに、深度200m以浅/深度200m以深のデータセットに区分