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高井 静霞; 島田 太郎; 武田 聖司; 小池 克明*
Mathematical Geosciences, 56(2), p.333 - 360, 2024/02
被引用回数:0 パーセンタイル:0.01(Geosciences, Multidisciplinary)事故に伴って生じた地下汚染を適切に除染するためには、汚染分布を精度良く推定することが必要である。汚染分布の推定には、汚染源と水理地質構造の両者の不確かさが伴い、特に汚染の放出時刻歴と透水量係数の不確かさの考慮が重要である。汚染の放出時刻歴は地球統計学的な手法によって推定できるが、従来の評価は水理地質構造を既知とするものであった。また地球統計学的手法では、異なるデータを組み合わせることで(地下水位およびトレーサー試験など)、不均質な透水量係数分布を推定することも可能である。しかし、汚染が生じている地盤での広範囲でのトレーサー試験の実施は、場を擾乱させてしまう。一方汚染濃度の経時データであれば、場を乱さずに広範囲に測定することが可能である。そこで本研究では、地下水位と汚染濃度の両者を用いた、地球統計学的な汚染分布と透水量係数分布の同時推定手法を開発した。本手法の適用可能性を、不均質な帯水層中の汚染(2次元)を想定した、2つの数値実験により確かめた。その結果、透水量係数分布の正確な推定には、汚染濃度を組み合わせることが重要であることが示された。汚染分布の将来予測の精度(真値と推定値の相関係数)は、地下水位のみから推定した場合には0.67程度だったが、汚染濃度を組み合わせた場合には両ケースとも0.97と高い再現性を示した。さらに、初期汚染分布と透水量係数分布の両者の不確かさを考慮することで(条件付き実現値)、汚染分布の将来予測の不確かさを定量的に評価できることを示した。
高井 静霞; 島田 太郎; 武田 聖司; 小池 克明*
Journal of Contaminant Hydrology, 251, p.104097_1 - 104097_12, 2022/12
被引用回数:3 パーセンタイル:49.4(Environmental Sciences)放射性核種や化学物質により汚染された地下環境に対し、リスクを評価し除染対策を立てるためには、測定データから汚染物質の濃度分布とその不確かさを正確に推定する必要がある。汚染の放出時刻歴が明らかでない場合でも、これを時間方向の相関を考慮して測定濃度から逆解析することで、既知の汚染源から放出された汚染分布とその不確かさを地下水流動を考慮した地球統計学的手法によって推定することができる。しかし、従来の手法には3つの課題があった:(1)実際の汚染事例に対する3次元的な検証例がない、(2)推定値に制限がないため、負値の発生及び不確かさの増大につながりうる、(3)複数の汚染物質を対象とした検証例が少ない。これらを解決するために、本研究では地下水流動を考慮した地球統計学的手法に、ギブスサンプリングによる非負の制限を導入した。そして本手法を、Gloucester処分場(カナダ、オタワ)における地下汚染事例に適用した。評価対象は、水に可溶な3つの汚染物質(1,4-ジオキサン,テトラヒドロフラン,ジエチルエーテル)とした。その結果、1982年の測定濃度(66点)から推定した汚染分布は、全ての汚染物質に対し測定値と高い相関(相関係数R0.7)を示し、本手法の有効性が確認された。特に1,4-ジオキサンに対しては、1978年の実際の大規模投棄に応じた放出ピークが、最小エントロピー法による先行研究よりも正確に推定された。同様の放出ピークは他の汚染物質に対しても、有機炭素含有量からの遅延係数の推定範囲で概ね再現された。
高井 静霞; 島田 太郎; 武田 聖司; 小池 克明*
no journal, ,
放射性核種や化学物質による汚染が地下で発生した場合、適切かつ効率的な環境修復のため、汚染濃度分布の高精度推定が不可欠である。その放出時刻歴が明らかでない場合にも汚染分布を推定できる手法として、サイトの水理地質構造に基づく地下水流動を考慮した地球統計学的手法が提案されている。水理地質構造の把握は汚染の広がりを予測し、適切な対策を策定するために重要だが、限られた原位置データの水理地質構造の推定結果には一般に不確実性が含まれるため実験データに基づいてそれを小さくするための検討が行われているが、汚染が生じている地盤での広範囲でのトレーサー試験の実施は場の擾乱につながるため難しい。そこで本研究では、汚染濃度に対しては、モニタリングのため経時的なデータが取得されている可能性があり、そのような経時的な測定データを用いた逆解析手法を用いれば、不均質な水理地質構造を精度良く推定できる可能性があることに着目した。揚水/注水試験と汚染濃度の経時変化を組み合わせ、水理地質構造と汚染分布の同時推定を行う手法を検討し、仮想的なモデルを用いて本手法により汚染分布推定精度が向上することを確認した。