(57)【要約】【課題】放射性物質の状況をより高い精度で予測することができること。【解決手段】拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、取得した情報を解析する演算部と、を有し、演算部は、観測点の前記観測線量の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率及びグランドシャインに起因する放射線量率のうち少なくとも一方を、または同時に分離識別し抽出する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、
観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、
取得した情報を解析する演算部と、を有し、
前記演算部は、前記観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする放射性物質拡散予測装置。
【請求項２】
前記演算部は、前記観測点の前記観測線量率の時間変化から線量率のピークを特定し、前記ピークと前記ピークの時点から所定時間前までの間における線量率の極小値との差をクラウドシャインに起因する放射線量率とすることを特徴とする請求項１に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項３】
前記演算部は、前記観測点の前記観測線量率の時間変化の関数を周波数変換し、ハイパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をクラウドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とすることを特徴とする請求項１に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項４】
前記演算部は、前記観測点の前記観測線量率の時間変化の関数を周波数変換し、ローパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をグランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とし、前記観測点の観測線量の時間変化から、グランドシャインに起因する放射線量率を減算して、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする請求項１に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項５】
前記フィルタリング処理に用いるフィルタの伝達関数の変数と正規化周波数は、設定した組み合わせについて、クラウドシャインの波形のピーク位置と誤差率を計算し、前記観測線量の時間変化のピークの極大値と極小値を抽出して特定したピークと比較した結果、ピーク位置が一致しており、誤差率が低い組み合わせであることを特徴とする請求項３または４に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項６】
前記演算部は、さらに前記観測点の前記観測線量の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項７】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、
観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、
取得した情報を解析する演算部と、を有し、
前記演算部は、前記観測点の前記観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする放射性物質拡散予測装置。
【請求項８】
前記演算部は、前記観測点の前記観測線量の時間変化の関数を周波数変換し、ローパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をグランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とすることを特徴とする請求項６または７に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項９】
前記フィルタリング処理に用いるフィルタの伝達関数の変数と正規化周波数は、設定した組み合わせについて、クラウドシャインの波形のピーク位置と誤差率を計算し、前記観測線量率の時間変化のピークの極大値と極小値を抽出して特定したピークと比較した結果、ピーク位置が一致しており、誤差率が低い組み合わせであることを特徴とする請求項８に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項１０】
前記取得部は、複数の前記観測点で観測した線量率の情報を取得し、
前記演算部は、複数の前記観測点の結果に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする請求項１から９のいずれか一項に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項１１】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、
観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、
取得した情報を解析する演算部と、を有し、
前記演算部は、放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする放射性物質拡散予測装置。
【請求項１２】
前記代表値は、前記格子点の範囲に含まれる前記観測点の前記線量を単純平均した値であることを特徴とする請求項１１に記載の放射性物質拡散予測装置。
【請求項１３】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、
観測点で観測した線量率の情報を取得し、
取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする放射性物質拡散予測方法。
【請求項１４】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、
観測点で観測した線量率の情報を取得し、
取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする放射性物質拡散予測方法。
【請求項１５】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、
観測点で観測した線量の情報を取得し、
放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、
前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、
前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、
前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、
算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする放射性物質拡散予測方法。
【請求項１６】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、
観測点で観測した線量率の情報を取得し、
取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することを実行させることを特徴とする放射性物質拡散予測プログラム。
【請求項１７】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、
観測点で観測した線量率の情報を取得し、
取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする放射性物質拡散予測プログラム。
【請求項１８】
拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、
観測点で観測した線量の情報を取得し、
放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、
前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、
前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、
前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、
算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする放射性物質拡散予測プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、大気中に拡散する放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置、放射性物質拡散予測方法および放射性物質拡散予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
原子力発電所などの原子力施設での事故等により放射性物質が放出された場合に、放射性物質の拡散範囲や拡散濃度を予測する放射性物質拡散予測装置がある。放射性物質拡散予測装置としては、緊急時拡散予測システム（ＳＰＥＥＤＩなど）がある。また、放射性物質拡散予測装置を用いた装置としては、大気中に拡散した放射性核種から地表面へのクラウドシャイン被ばく線量を評価する被ばく線量評価システムがある（特許文献１参照）。特許文献１に記載のシステムは、放射性核種粒子の拡散挙動をモンテカルロ法により直接シミュレーションして算出することが記載されている。
【０００３】
また、観測データから放出量を推定する手法（Ｓｏｕｒｃｅ  Ｔｅｒｍ  Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ：ＳＴＥ）として、放出された物質の拡散を予測するために各観測地点の位置情報、該観測地点で観測された濃度観測値及び観測時刻を取得し、処理を行うことで、放出地点から放出された物質の放出量を推定する放出量推定装置もある（特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４３３４３７４号公報
【特許文献２】特開２０１３−６５２０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、観測データに基づいて、放射性物質の拡散範囲や拡散濃度を予測する放射性物質拡散予測装置では、放出された放射性物質の量のデータ及び放射線観測データが不足すると、予測精度が低下してしまう。また、特許文献２に記載の装置のように観測データから放出量を推定する手法もあるが、この場合も放射線観測データが不足すると、予測精度が低下してしまう。また、観測点で計測した放射線量には、空間の放射性物質からの放射線量（クラウドシャイン）に加え、降雨沈着などによって、地面に付着した放射性物質からの放射線量（グランドシャイン）が含まれる。そのため、このデータを用いても、空間の放射性物質からの放射線量（クラウドシャイン）に基づいて、放出量の推定を行う放射性物質拡散予測装置では、正確な放射性物質の拡散状況を予測することが困難である。
【０００６】
また、観測点におけるガンマ線観測データ（線量の計測データ）から、グランドシャインを分離する方法としては、ガンマ線量計の下部に、鉛ブロックなどの遮蔽装置を設置し、物理的に分離する方法がある。しかしながら、重量が増加するため、携帯や設置が困難である。
【０００７】
また、特許文献１に記載の装置は、演算処理により大気中に拡散した放射性物質の挙動を算出し、クラウドシャインの線量を算出しているが演算量が多くなり、緊急時の避難誘導計画を立案するための計算時間に限界がある。
【０００８】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、放射性物質の状況をより高い精度で予測することができる放射性物質拡散予測装置、放射性物質拡散予測方法および放射性物質拡散予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、取得した情報を解析する演算部と、を有し、前記演算部は、前記観測点の観測線量の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量を抽出することを特徴とする。
【００１０】
また、前記演算部は、前記観測点の前記観測線量の時間変化から単位時間当たりの線量（以降、線量率と呼ぶ）のピークを特定し、前記ピークと現ピークとの時点から所定時間前までの間における線量率の極小値との差をクラウドシャインに起因する放射線量率とすることが好ましい。
【００１１】
また、前記演算部は、前記観測点の前記観測線量の時間変化の関数を周波数変換し、ハイパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をクラウドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とすることが好ましい。
【００１２】
また、前記演算部は、前記観測点の前記観測線量の時間変化の関数を周波数変換し、ローパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をグランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とし、前記観測点の観測線量率の時間変化から、グランドシャインに起因する放射線量率を減算して、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することが好ましい。
【００１３】
また、前記フィルタリング処理に用いるフィルタの伝達関数の変数と正規化周波数は、設定した組み合わせについて、クラウドシャインの波形のピーク位置と誤差率を計算し、前記観測線量率の時間変化のピークの極大値と極小値を抽出して特定したピークと比較した結果、ピーク位置が一致しており、誤差率が低い組み合わせであることが好ましい。
【００１４】
また、前記演算部は、さらに前記観測点の前記観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することが好ましい。
【００１５】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、取得した情報を解析する演算部と、を有し、前記演算部は、前記観測点の前記観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする。
【００１６】
また、前記演算部は、前記観測点の前記観測線量の時間変化の関数を周波数変換し、ローパスフィルタでフィルタリング処理し、逆変換した結果をグランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形とすることが好ましい。
【００１７】
また、前記フィルタリング処理に用いるフィルタの伝達関数の変数と正規化周波数は、設定した組み合わせについて、クラウドシャインの波形のピーク位置と誤差率を計算し、前記観測線量率の時間変化のピークの極大値と極小値を抽出して特定したピークと比較した結果、ピーク位置が一致しており、誤差率が低い組み合わせであることが好ましい。
【００１８】
また、前記取得部は、複数の前記観測点で観測した線量率の情報を取得し、前記演算部は、複数の前記観測点の結果に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することが好ましい。
【００１９】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置であって、観測点で観測した線量の情報を取得する取得部と、取得した情報を解析する演算部と、を有し、前記演算部は、放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする。
【００２０】
また、前記代表値は、前記格子点の範囲に含まれる前記観測点の前記線量を単純平均した値であることが好ましい。
【００２１】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、観測点で観測した線量の情報を取得し、取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする。
【００２２】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、観測点で観測した線量の情報を取得し、取得した観測点の観測線量の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする。
【００２３】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測方法であって、観測点で観測した線量の情報を取得し、放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする。
【００２４】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、観測点で観測した線量の情報を取得し、取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することを実行させることを特徴とする。
【００２５】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、観測点で観測した線量の情報を取得し、取得した観測点の観測線量率の時間変化に基づいて、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することを特徴とする。
【００２６】
上述した課題を解決するための本発明は、拡散源から大気中に放出された放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質拡散予測装置によって、観測点で観測した線量の情報を取得し、放射線量を検出する観測範囲及び格子点の個数を決定し、前記観測範囲を決定した前記格子点の数に基づいて分割し、前記格子点毎に前記格子点の範囲に含まれる前記観測点を特定し、前記観測点の前記線量の情報に基づいて、代表値を算出し、算出した前記格子点の代表値に基づいて、前記放射性物質の拡散状況を予測することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２７】
本発明によれば、放射性物質の状況をより高い精度で予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２８】
【図１】図１は、本実施形態に係る放射性物質拡散予測システムの構成を示す概略図である。
【図２】図２は、放射性物質拡散予測システムの放射性物質拡散予測装置の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図４】図４は、放射性物質の拡散と放射線の放出状態との関係を説明するための説明図である。
【図５】図５は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図７】図７は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図９】図９は、放射線量率と時間との関係の一例を示すグラフである。
【図１０】図１０は、観測波形を周波数変換した結果の一例を示すグラフである。
【図１１】図１１は、ハイパスフィルタの特性の一例を示すグラフである。
【図１２】図１２は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図１３】図１３は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図１４】図１４は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１５】図１５は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図１６】図１６は、ローパスフィルタの特性の一例を示すグラフである。
【図１７】図１７は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１８Ａ】図１８Ａは、測定結果の一例を示すグラフである。
【図１８Ｂ】図１８Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図１９Ａ】図１９Ａは、測定結果の一例を示すグラフである。
【図１９Ｂ】図１９Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２０】図２０は、フィルタの特性の一例を示すグラフである。
【図２１】図２１は、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２２】図２２は、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２３】図２３は、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２４】図２４は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図２５】図２５は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図２６】図２６は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図２７】図２７は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図２８】図２８は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図２９Ａ】図２９Ａは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２９Ｂ】図２９Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図２９Ｃ】図２９Ｃは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図３０Ａ】図３０Ａは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図３０Ｂ】図３０Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図３０Ｃ】図３０Ｃは、分析結果の一例を示すグラフである。
【図３１】図３１は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図３２】図３２は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【図３３】図３３は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２９】
以下、本発明を実施するための形態（実施形態）につき、図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、本発明は以下の実施形態に記載した内容により限定されるものではない。また、下記実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。さらに、下記実施形態で開示した構成要素は本発明の要旨を逸脱しない範囲内で適宜組み合わせることが可能である。
【００３０】
本実施形態に係る放射性物質拡散予測システムについて、図面を参照して説明する。図１は、本実施形態に係る放射性物質拡散予測システムの構成を示す概略図である。図１に示すように、放射性物質拡散予測システム（以下「予測システム」という。）１０は、原子力施設８から放出される放射性物質の拡散状況を予測する。原子力施設８は、原子力発電所等の放射性物質を保有する施設である。予測システム１０は、原子力施設８で事故等が発生した場合に、放出される放射性物質の拡散状況を予測する。
【００３１】
予測システム１０は、複数の線量計１２と、気象データベース１４と、放射性物質拡散予測装置（以下「予測装置」という。）１６と、を有する。線量計１２は、観測点の放射線量（線量率）を計測する装置である。本実施形態の線量計１２は、γ線を計測するγ線量計である。線量計１２は、原子力施設８の周囲に点在している。線量計１２の配置間隔は、特に限定されないが、例えば原子力施設８の敷地境界に数１００ｍ間隔で配置されている。また、線量計１２は、例えば、１ｋｍ以上の間隔で、原子力施設８を中心として４００ｋｍの範囲に配置されている。線量計１２は、計測した線量の情報（観測線量の情報）を予測装置１６に出力する。なお、出力方法は、通信を介して出力しても記録媒体を介して出力してもよい。予測システム１０は、線量計１２を配置した位置が観測点となる。
【００３２】
気象データベース１４は、原子力施設８を含む放射線量を観測する範囲（観測範囲）の気象情報、具体的には、天候、風速、風向き、降雨量、気温等を記憶している。気象データベース１４は、さらに、各種条件に基づいて観測範囲の気象条件を予測してもよい。気象データベース１４は、観測範囲の気象条件を予測装置１６に出力する。本実施形態の気象データベース１４は、予測装置１６と別体としたが、一体としてもよい。
【００３３】
図２は、放射性物質拡散予測システムの放射性物質拡散予測装置の構成を示すブロック図である。予測装置１６は、線量計１２で観測した観測点の線量のデータ及び気象データベース１４から提供される気象条件及び記憶している各種情報等に基づいて、放射性物質の拡散状況を予測する。予測装置１６は、演算部２０と、記憶部２２と、入力部２４と、出力部２６と、通信部２８と、媒体読取部３０と、を有する。予測装置１６は、入力部２４、通信部２８及び媒体読取部３０が情報を取得する取得部となる。
【００３４】
演算部２０は、演算手段であるＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、記憶手段であるメモリ、例えばＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）とを備え、これらのハードウェア資源を用いてプログラムを実行することによって各種の機能を実現する。具体的には、演算部２０は、記憶部２２に記憶されているプログラムを読み出してメモリに展開し、メモリに展開されたプログラムに含まれる命令をＣＰＵに実行させる。そして、演算部２０は、ＣＰＵによる命令の実行結果に応じて、メモリ及び記憶部２２に対してデータの読み書きを行ったり、通信部２８等の動作を制御したりする。
【００３５】
記憶部２２は、磁気記憶装置や半導体記憶装置等の不揮発性を有する記憶装置からなり、各種のプログラムやデータを記憶する。記憶部２２に記憶されるプログラムには、放射性物質の拡散状況を予測する予測プログラム２２Ａと、観測点で計測した放射線量の情報（データ）を処理する観測データ解析プログラム２２Ｂと、が含まれる。観測データ解析プログラム２２Ｂは、予測プログラム２２Ａで用いるデータを算出するプログラムであり、予測プログラム２２Ａの一部に含めてもよい。記憶部２２に記憶されるプログラムには、観測点データ２２Ｃが含まれる。観測点データ２２Ｃは、線量計１２が設置されている位置の情報や、観測範囲の地形データ等、観測範囲の放射線の拡散状況を予測するために必要な情報が含まれている。なお、図２において記憶部２２が記憶することとしているプログラム及びデータの一部または全ては、通信部２８がネットワークを介して通信可能な他の装置に記憶され、必要に応じて記憶部２２にダウンロードされることとしてもよい。また、図２において記憶部２２が記憶することとしているプログラム及びデータの一部または全ては、記憶媒体に記憶され、必要に応じて媒体読取部３０によって読み取られることとしてもよい。
【００３６】
入力部２４は、キーボード、マウス、タッチパネル等、ユーザ、オペレータが操作を入力する機器である。出力部２６は、文字や図形等の各種情報を出力する機器である。出力部２６は、液晶パネルや有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）パネル、プロジェクタ等の表示装置や、印刷装置等である。通信部２８は、所定の通信プロトコルに基づいて、線量計１２及び気象データベース１４を含む、他の装置との間での情報の送受信を制御する。媒体読取部３０は、光ディスク、光磁気ディスク、メモリカード等の可搬の非一過的（ｎｏｎ−ｔｒａｎｓｉｔｏｒｙ）な記憶媒体からプログラムやデータを読み取る。
【００３７】
次に、予測システム１０及び予測装置１６の制御動作、つまり本実施形態の放射性拡散物質予測方法の一例について説明する。図３は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。なお、図３に示す処理は、予測装置１６が、記憶部２２に記憶されている予測プログラム２２Ａ及び観測データ解析プログラム２２Ｂを用いて、演算部２０が各部の動作を制御し、各部から取得した情報に対して演算処理を行うことで実現することができる。
【００３８】
予測装置１６は、予測する対象の範囲である観測範囲の地形データを取得し（ステップＳ１２）、気象データベース１４から観測範囲の予測する期間（時間）の気象データを取得する（ステップＳ１４）。予測装置１６は、地形データと気象データを取得したら、取得したデータに基づいて、気象モデルを作成する（ステップＳ１６）。気象モデルは、観測範囲の予測する期間における空気の流れ等のモデルである。
【００３９】
予測装置１６は、気象モデルを作成したら、各線量計から観測点の線量の観測データ（観測点の観測線量の情報）を取得し（ステップＳ１８）、線量の観測データを解析する（ステップＳ２０）。予測装置１６は、線量の観測データを所定時間分以上取得する。予測装置１６は、線量の観測データをリアルタイムで取得してもよいし、一定時間分をまとめて取得してもよい。また、線量の観測データの解析については、後述する。
【００４０】
予測装置１６は、線量の観測データを解析したら、線量の観測データと気象モデルとに基づいて、放射性物質の拡散データを作成し（ステップＳ２２）、本処理を終了する。放射性物質の拡散データは、観測範囲の各位置における放射性物質や、放射線量のデータである。予測装置１６は、以上のように、線量計１２の線量の計測結果に基づいて、放射性物質の拡散状況を予測する。
【００４１】
予測装置１６は、ステップＳ１２からステップＳ１６の処理と、ステップＳ１８及びステップＳ２０との処理を並列で行ってもよいし、逆の順序で行ってもよい。また、予測装置１６は、放射性物質の拡散データに基づいて、さらに各点での放射線量を算出するようにしてもよい。
【００４２】
次に、図４から図６を用いて、線量の拡散データを解析する手順について説明する。図４は、放射性物質の拡散と放射線の放出状態との関係を説明するための説明図である。図５は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図６は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【００４３】
まず、図４に示すように、事故等により原子力施設８から放射性物質４０が大気中に放出された場合、放出された放射性物質４０は、一部が原子力施設８の周囲の物体に付着し、一部が放射性物質群４１として風によって運ばれる。放射性物質群４１は、煙のように風に流されて移動する際に、一部の放射性物質４０が地表に落下して付着したり、障害物に付着したりする。このように、放射性物質４０が拡散している状態の場合、放射性物質４０は、一部が地表等に付着し、一部が大気中に浮遊している。
【００４４】
線量計１２は、放射性物質４０から放出された放射線を検出するため、大気中を浮遊する放射性物質４０から放出される放射線（クラウドシャイン４２）に加え、地表等に付着した放射性物質４０から放出される放射線（グランドシャイン４４）も検出される。ここで、放射性物質４０は、上空に放出される。この上空に放出された放射性物質４０から放出される放射線（スカイシャイン４６）は、クラウドシャイン４２、グランドシャイン４４に比べて線量計１２で検出される線量が小さい。
【００４５】
予測装置１６は、演算部２０によって、観測データ解析プログラム２２Ｂを実行し、線量計１２で計測された線量を処理することで、検出した放射線量からクラウドシャインに起因する放射線量または線量率を抽出する。
【００４６】
以下、図５を用いて処理手順を説明する。図５に示す処理は、観測点、つまり線量計１２のデータ毎に実行する。予測装置１６は、観測データを取得する（ステップＳ３０）。予測装置１６は、取得した観測データの線量のピークを特定する（ステップＳ３２）。本実施形態の、予測装置１６は、線量が従来値よりも２０％以上増加した場合にピークとして検出し、その増加時の極大値をピーク値とする。なお、ピークの特定方法はこれに限定されない。ここで、従来値は、計測時点より前のピークが発生していない間の線量または線量率であり、例えば、一定時間で計測される線量の平均値である。ここで、図６は、線量計で検出された放射線量率と時間との関係の一例を示すグラフである。図６は、縦軸を線量率とし、横軸を時間とした。また、図６は、例えば、原子力施設から約１００ｋｍ離れた観測点で観測した線量のデータである。図６に示す例では、下向きの黒矢印で示す７点をピークとして検出している。図６では、後述するピーク時のクラウドシャインの線量が大きい順にピーク１からピーク７とした。また、ピークは、ピークより前の一定時間範囲内の極小値であるピーク立ち上がりから上昇し、極大値であるピークで最大となり、その後減少し、現象の割合が所定値以下となった時点がピーク立下りとなる。
【００４７】
予測装置１６は、ピークを特定したら、ピーク（極大値）の線量率とピークより前の一定時間範囲内の極小値（ピーク立ち上がり）の線量率との差、つまり波形高さｈ１、ｈ２、ｈ３を算出する（ステップＳ３４）。予測装置１６は、ピークとピーク立ち上がりの線量の差を算出したら、差をクラウド線量率（クラウドシャインに起因する放射線量）として抽出する（ステップＳ３６）。
【００４８】
予測装置１６は、クラウド線量率を抽出したら、全てのピークでの抽出が完了したか判定する（ステップＳ３８）。予測装置１６は、抽出が完了していない（ステップＳ３８でＮｏ）と判定した場合、ステップＳ３４に戻り、クラウド線量率を抽出していないピークに対する処理を行う。予測装置１６は、抽出が完了した（ステップＳ３８でＹｅｓ）と判定した場合、本処理を終了する。
【００４９】
予測装置１６は、以上のように、線量計１２で検出した放射線量を解析し、クラウドシャインに起因する放射線量または線量率を抽出することで、線量計１２で計測した結果からグランドシャインに起因する放射線量または線量率を簡単に取り除くことができる。これにより、空気中に浮遊する（空間にある）放射性物質から放出されるクラウドシャインに起因する放射線量または線量率に基づいて放射性物質の拡散を予測することができ、拡散をより正確に予測することができる。
【００５０】
また、本実施形態で抽出したピークは、原子力施設８の水素爆発による瞬間大量放出に関係しており、放出量推定に関して、重要なデータである。ピークの線量からピーク立ち上がりの線量を減算することで、ピークで検出された線量に含まれる地表に沈着した放射性物質に起因するグランドシャインを取り除いたクラウドシャインの線量を抽出することができる。これにより、重要なデータを正確に予測することができる。
【００５１】
また、予測システム１０及び予測装置１６は、予測装置１６の処理により、クラウドシャインを抽出できるため、線量計１２に鉛ブロックなどの設備を設ける必要が無く、既存のガンマ線観測装置を利用することができる。これにより、コストを削減することが可能となる。また、観測データをプログラムで、処理する簡易的な方法で、クラウドシャインを求めることができるため、簡単かつ短時間で予測することができる。
【００５２】
ここで、上記実施形態では、ピークを特定して、ピークの線量とピーク前の線量とを比較してクラウドシャインに起因する放射線量を抽出したが、観測データの解析方法及び抽出する対象はこれに限定されない。
【００５３】
次に、図７から図１３を用いて、放射性物質拡散予測方法の他の例、具体的には、観測データを解析する他の方法について説明する。図７は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図８は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。図９は、放射線量率と時間との関係の一例を示すグラフである。図１０は、観測波形を周波数変換した結果の一例を示すグラフである。図１１は、ハイパスフィルタの特性の一例を示すグラフである。図１２は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。図１３は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。なお、図１３は、図１２の結果を基に、ハイパスフィルタの変数とクラウドシャイン線量率の傾向を示す誤差率との関係を示すグラフである。
【００５４】
予測装置１６は、観測データ（放射線量率の時間経過波形）を取得し（ステップＳ４０）、クラウドシャイン波形抽出のためのハイパスフィルタ（高周波通過帯域フィルタ、Ｈｉｇｈ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ：ＨＰＦ）のフィルタ伝達関数を特定する（ステップＳ４２）。予測装置１６は、ハイパスフィルタのフィルタ伝達関数を特定したら、観測データ（線量率と時間の関係の関数）を高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅｒ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）により周波数変換する（ステップＳ４４）。なお、周波数変換は、フィルタの伝達関数の決定の前に行ってもよい。予測装置１６は、周波数変換したら、変換したデータをハイパスフィルタでフィルタリング処理する（ステップＳ４６）。その後、予測装置１６は、フィルタリングした関数（データ）を逆変換し（ステップＳ４８）、変換した結果をクラウド線量率として抽出し（ステップＳ５０）、本処理を終了する。
【００５５】
ここで、図８は、線量計で検出された放射線量（線量率）と時間との関係の一例を示すグラフである。図８は、縦軸を線量率とし、横軸を時間とした。図８の入力波形Ｘは、観測データであり図６と同じ波形である。
【００５６】
予測装置１６は、図７に示す処理を行い、観測データである時間波形（時間経過波形）ｘ（ｔ）を周波数変換して入力伝達関数Ｘ（ｓ）とし、入力伝達関数Ｘ（ｓ）にフィルタ関数Ｇ(ｓ)を乗算したＧ（ｓ）・Ｘ（ｓ）を出力伝達関数Ｙ（ｓ）として算出する。フィルタ関数Ｇ(ｓ)は、分離したい波形成分のみの周波数特性の大部分を含む関数である。本実施形態でフィルタ関数Ｇ(ｓ)は、しきい値周波数以上の成分を所定の割合で通過させるハイパスフィルタのフィルタ関数である。さらに、予測装置１６は、出力伝達関数Ｙ（ｓ）を逆（ラプラス、フーリエ）変換することで時間波形ｙ（ｔ）を算出する。これにより、予測装置１６は、時間波形ｘ（ｔ）に対応する入力波形Ｘからグランドシャインに起因する放射線量を取り除いた出力波形Ｙを算出する。出力波形Ｙは、クラウドシャインに起因する放射線量率と時間の関数となる。また、予測装置１６は、図５に示す処理と同様の処理を行うことで、ピーク時のクラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することができ、原子力施設８からまとめて放出された放射性物質の挙動や、放出された放射性物質の量を高い精度で予測することができる。
【００５７】
予測装置１６は、このように、ハイパスフィルタとなるフィルタ関数を用いて、観測データをフィルタリングし、低周波成分を除去、低減することで、観測データに含まれるグランドシャインに起因する放射線量率を除去することができ、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することができる。
【００５８】
予測装置１６は、フィルタリング処理でクラウドシャインに起因する放射線量率を抽出することができるため、短時間で処理を行うことができ、大規模な観測データの計算処理時間が短縮され、より有益な情報の速報を短時間で提供することができる。予測装置１６は、観測点でのピーク極大値検出パラメータの共通化（汎用固定値）及び自動化を容易とすることができる。
【００５９】
次に、フィルタ伝達関数の特定方法の一例を説明する。まず、予測装置１６は、図９に示すような、線量計で検出した線量と時間との関数である入力波形を周波数変換することで、図１０に示すように、周波数スペクトラム波形が算出される。
【００６０】
予測装置１６は、周波数スペクトラム波形に基づいて、そこから推定されるハイパスフィルタの関数変数の一つであるカットオフ正規化周波数（正規化カット周波数、時系列入力波形のサンプリング周期の逆数の１／２、ナイキスト周波数で規格化した値、単に正規化周波数ともいう。）Ｎの範囲を予測し、その中からクラウドシャイン成分（クラウドシャインに起因する放射線量率）のピーク成分のみ検出でき、かつ同定量の誤差が一番小さかったＮをピーク時のクラウドシャインの線量率（図５に示す処理方法で算出した値）の比較で特定し、特定したＮに基づいて、ハイパスフィルタの伝達関数を特定する。つまり、予測装置１６は、フィルタリング処理を行わずに抽出した結果と比較して、ハイパスフィルタの伝達関数を特定する。予測装置１６は、例えば、Ｎ＝０．０３が最も誤差が小さい場合、図１１に示すように、例えば、Ｎ＝０．０３をカットオフ正規化周波数Ｎとした特性の伝達関数をハイパスフィルタとして用いる。なお、ハイパスフィルタは、演算処理を行う関数であるため、数値を調整することで、種々の関数とすることができる。
【００６１】
本実施形態では、カットオフ正規化周波数Ｎごとの各ピークの同定量の算出結果と、図６に示すピーク１、ピーク２、ピーク３の３点の和を基準とし、その誤差率（つまり、（計算値−真値）／真値の絶対値）を指標値とした。各Ｎと各ピーク計算結果、その誤差率変化の傾向をそれぞれ図１２と図１３に示す。図１２、図１３に示すように、Ｎ＝０．０３としたときの３つピークの誤差率は、４．２％であり、誤差が最小になることがわかる。
【００６２】
ここで、予測装置１６は、フィルタの伝達関数のカットオフ正規化周波数Ｎを、フィルタリング処理をした出力波形Ｙから図５の条件に基づいて演算でクラウドシャインのピーク点を同定した際の検出同定条件を、原子力施設８から放射性物質が放出される前の線量率（γ線量率）の平均値３５ｎＧｙ／ｈの２倍を閾値として、それを超える線量レベル曲線において極大値特性を有する時点をピーク点（極大点）と定義し、その条件で抽出したピーク点と、フィルタリング処理を行わずに図５の処理で抽出した主要ピーク点から求められた放射線量率とが一致する値とする。
【００６３】
予測装置１６は、誤差が最も小さくなり、かつ、主要ピーク点から求められた放射線量が一致するようにフィルタの伝達関数のカットオフ正規化周波数Ｎを設定することで、誤差率を小さくすることができ、ピーク抽出時に不要なピークの検出を抑止することができる。つまり、低周波数域に局在するクラウドシャイン成分が混入しオフセット成分が底上げされ、専門家が無視または認められないと判定する微小な極大値まで検出し、不要なピーク検出値を増やすことを抑止することができる。
【００６４】
予測装置１６は、フィルタ伝達関数Ｇを調整することで、様々な放射線拡散の事象（事故形態および対応方法）、放射線観測地点と周辺の気象状況、漏洩時の複数核種の半減期の時系列変化に対応させることができる。なお、予測装置１６は、フィルタ伝達関数を調整可能とすることが好ましいが、一定としてもよい。
【００６５】
予測装置１６は、図７に示す処理では、ハイパスフィルタを用いて、クラウドシャインに起因する放射線量を抽出したが、これに限定されない。予測装置１６は、ローパスフィルタを用いて、グランドシャインに起因する放射線量を抽出してもよい。
【００６６】
図１４は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図１５は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。図１６は、ローパスフィルタの特性の一例を示すグラフである。
【００６７】
予測装置１６は、観測データを取得し（ステップＳ６０）、グランドシャイン波形抽出のためのローパスフィルタ（低周波通過帯域フィルタ、Ｌｏｗ  Ｐａｓｓ  Ｆｉｌｔｅｒ：ＬＰＦ）のフィルタ伝達関数を特定する（ステップＳ６２）。予測装置１６は、ローパスフィルタのフィルタ伝達関数を特定したら、観測データ（線量率と時間の関係の関数）を高速フーリエ変換（Ｆａｓｔ  Ｆｏｕｒｉｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＦＦＴ）により周波数変換する（ステップＳ６４）。なお、周波数変換は、フィルタの伝達関数の決定の前に行ってもよい。予測装置１６は、周波数変換したら、変換したデータをローパスフィルタでフィルタリング処理する（ステップＳ６６）。その後、予測装置１６は、フィルタリングした関数（データ）を逆（ラプラス、フーリエ）変換し（ステップＳ６８）、変換した結果をグランド線量率として抽出し（ステップＳ７０）、本処理を終了する。
【００６８】
ここで、図１５は、線量計で検出された放射線量（線量率）と時間との関係の一例を示すグラフである。図１５は、縦軸を線量率とし、横軸を時間とした。図１５の入力波形Ｘは、観測データであり図６と同じ波形である。
【００６９】
予測装置１６は、図１４に示す処理を行い、観測データである時間波形ｘ（ｔ）を周波数（ラプラス）変換して入力伝達関数Ｘ（ｓ）とし、入力伝達関数Ｘ（ｓ）にフィルタ関数Ｇ´(ｓ)を乗算したＧ´（ｓ）・Ｘ（ｓ）を出力伝達関数Ｙ´（ｓ）として算出する。フィルタ関数Ｇ´(ｓ)は、分離したい波形成分のみの周波数特性の大部分を含む関数である。本実施形態でフィルタ関数Ｇ´(ｓ)は、しきい値周波数以下の成分を所定の割合で通過させるローパスフィルタのフィルタ関数である。さらに、予測装置１６は、出力伝達関数Ｙ´（ｓ）を逆（ラプラス、フーリエ）変換することで時間波形ｙ´（ｔ）を算出する。これにより、予測装置１６は、時間波形ｘ（ｔ）に対応する入力波形Ｘからクラウドシャインに起因する放射線量率（クラウドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形）を取り除いた出力波形（グランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形）Ｙ´を算出する。出力波形Ｙ´は、グランドシャインに起因する放射線量率と時間の関数となる。ここで、予測装置１６は、例えば、Ｎ＝０．０３が最も誤差が小さい場合、図１６に示すように、例えば、Ｎ＝０．０３をカットオフ正規化周波数Ｎとした特性の伝達関数をローパスフィルタとして用いる。
【００７０】
予測装置１６は、このように、ローパスフィルタとなるフィルタ関数を用いて、観測データをフィルタリングし、低周波成分を除去、低減することで、観測データに含まれるクラウドシャインに起因する放射線量を除去することができ、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出することができる。
【００７１】
ここで、予測装置１６は、図７に示す処理と図１４に示す処理との両方を並列で行い、クラウドシャインに起因する放射線量率の抽出とグランドシャインに起因する放射線量率の抽出を両方行ってもよい。また、予測装置１６は、グランドシャインに起因する放射線量率を抽出し、線量計１２で計測した波形からグランドシャインに起因する放射線量率を減算して、クラウドシャインに起因する放射線量率を抽出してもよい。
【００７２】
上記実施形態の予測システム１０及び予測装置１６は、観測点に設置された線量計１２から提供された線量のデータを処理したが、これに限定されない。予測システム１０及び予測装置１６は、航空機、自動車等の移動機構に搭載した線量計で計測した各観測点の線量を処理してもよい。
【００７３】
次に、図１７から図２５を用いて、クラウドシャインとグランドシャインとの分離に用いるフィルタの作成方法の一例について説明する。図１７は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図１８Ａは、測定結果の一例を示すグラフである。図１８Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。図１９Ａは、測定結果の一例を示すグラフである。図１９Ｂは、分析結果の一例を示すグラフである。図２０は、フィルタの特性の一例を示すグラフである。図２１から図２３は、それぞれ分析結果の一例を示すグラフである。図２４及び図２５は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。
【００７４】
予測装置１６は、測定データを取得し（ステップＳ１１０）、測定データから波形データを生成する（ステップＳ１１２）。図１８Ａ及び図１９Ａは、横軸を計測日時、縦軸をγ線量率として示したグラフである。予測装置１６は、図１８Ａ及び図１９Ａに示すように時間とγ線量率との関係を波形とする。つまり、γ線量率の時間変化を波形として生成する。
【００７５】
予測装置１６は、波形データを生成したら、波形の極大値と極小値、具体的には、各ピークの極大値と極小値を検出し、ピークのγ線量率を検出する（ステップＳ１１４）。予測装置１６は、図１８Ａの時間ｔ１、ｔ２、ｔ３を含む１９点をピークとして検出し、図１９Ａの時間ｔ４、ｔ５、ｔ６を含む１１６点をピークとして検出し、各ピークにおけるγ線量率を検出する。
【００７６】
予測装置１６は、ピーク線量率を検出したら、ピーク線量率をパレード分析する（ステップＳ１１６）。具体的には、図１８Ｂ及び図１９Ｂに示すように、ピーク線量率が高い順にピークを並べる。その後、全てのピークのγ線量率の合計値を総γ線量率とし、ピーク線量率が高い順にピークのγ線量率を加算した累積γ線量率の総γ線量率に対する比率を各ピークで算出する。予測装置１６は、パレード分析を行うことで、分析対象のピークを特定する。
【００７７】
予測装置１６は、ピーク線量率をパレード分析したら、フィルタ伝達関数の変数ｎと正規化周波数Ｎを設定する（ステップＳ１１８）。正規化周波数（カットオフ正規化周波数）Ｎは、カットオフ周波数をナイキスト周波数で割り正規化した周波数であり、環境サンプリング時間をＴｓ、カットオフ周波数をｆｃとした場合、Ｎ＝ｆｃ×２Ｔｓで表すことができる。フィルタ伝達関数の変数ｎと正規化周波数Ｎを決定することで、フィルタ伝達関数の特性を特定する。例えば、変数ｎを２とし正規化周波数Ｎを０．０３としたハイパスフィルタとすると、図２０に示す特性となる。図２０では、ハイパスフィルタの特性を示したが、変数ｎ、正規化周波数Ｎを設定することでローパスフィルタも作成することができる。
【００７８】
予測装置１６は、フィルタ伝達関数の変数ｎと正規化周波数Ｎを設定したら、フィルタ関数を用いて、クラウドシャイン波形を抽出する（ステップＳ１２０）。具体的には、波形データをフィルタ伝達関数で処理することで、測定データを図２１に示すグランドシャインの波形（グランドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形）と、図２２に示すクラウドシャインの波形（クラウドシャインに起因する放射線量率の時間経過波形）とに分離することができる。なお、予測装置１６は、測定した波形データに対してハイパスフィルタを用いて、抽出を行うことで、クラウドシャインの波形を抽出することができ、測定した波形データに対してローパスフィルタを用いて、抽出を行うことで、グランドシャインの波形を抽出することができる。また、測定した波形データから抽出したグランドシャインの波形を減算することでもクラウドシャインの波形を抽出することができる。
【００７９】
予測装置１６は、クラウドシャインの波形を抽出したら、ピーク位置と発生時間との一致状態を検出する（ステップＳ１２２）。具体的には、抽出したピーク発生時間がステップＳ１１４で抽出したピーク発生時間と一致するかを判定する。ピーク発生時間がずれている場合、適切な分析ができていないと判定する。
【００８０】
予測装置１６は、一致状態を検出したら、誤差率を算出する（ステップＳ１２４）。ここで、誤差率は、ステップＳ１１４で検出したピークの線量と、ステップＳ１２０で検出したクラウドシャインのピークの線量率とのずれ量である。ピーク発生時間は、同じ日時となる。
【００８１】
予測装置１６は、誤差率を算出したら、全ての伝達関数の演算が終了したかを判定する（ステップＳ１２６）。つまり、変数ｎと正規化周波数Ｎの組み合わせで分析を行っていない組み合わせがあるかを判定する。ここで、変数ｎは、あらかじめ設定した整数であり、本実施形態では、一例として１≦ｎ≦５とした。また、正規周波数Ｎは、設定した範囲の周波数を所定の間隔で特定した点数である。予測装置１６は、全ての伝達関数の演算が終了していない（ステップＳ１２６でＮｏ）と判定した場合、ステップＳ１１８に戻り、分析を行っていない組み合わせの変数ｎと正規化周波数Ｎについて、ステップＳ１１８からステップＳ１２４の処理を行う。
【００８２】
予測装置１６は、全ての伝達関数の演算が終了した（ステップＳ１２６でＹｅｓ）と判定した場合、一致状態と誤差率に基づいて、フィルタ伝達関数を決定し（ステップＳ１２８）、本処理を終了する。具体的には、予測装置１６は、変数ｎと正規化周波数Ｎの組み合わせ毎に、誤差率をプロットすることで、図２３に示すように、誤差率が最も少ない組み合わせを特定することができる。また、予測装置１６は、一致状態に基づいて、判定対象のピーク位置が全て一致するものを評価対象とする。つまり、図２３に示す点は、判定対象のピーク位置が全て一致するもののみをプロットしており、判定は、図２３に示す点以上の組み合わせについて行っている。
【００８３】
図２３に示す例では、変数ｎが２、正規化周波数Ｎが０．０３としたフィルタ伝達関数が最も誤差率が小さかった。図１８Ａの時間ｔ１、ｔ２、ｔ３のピーク線量をクラウドシャイン番号Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３として、γ線量率を比較した結果を図２４に示す。また、図１９Ａの時間ｔ４、ｔ５、ｔ６のピーク線量率をクラウドシャイン番号Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６とし、γ線量を比較した結果を図２５に示す。クラウドシャイン番号Ｐ１の誤差率は、１．０９６２％、クラウドシャイン番号Ｐ２の誤差率は、−０．８４３１５％、クラウドシャイン番号Ｐ３の誤差率は、−０．５６１２９％、クラウドシャイン番号Ｐ４の誤差率は、０．０２７５６１％、クラウドシャイン番号Ｐ５の誤差率は、−０．０５５９３１％、クラウドシャイン番号Ｐ６の誤差率は、０．０２７４６２％であった。
【００８４】
予測装置１６は、図１７に示す繰り返し処理を行い、フィルタ伝達関数を特定することで、測定データに適切なフィルタ伝達関数を自動で設定することができる。これにより、適切なフィルタ伝達関数を短時間で同定することができる。また、オペレータが、変数の組み合わせを考え、比較する処理を繰り返す必要がないため、使用するオペレータの熟練度等によらず、適切なフィルタ伝達関数を同定することができる。また、オペレータの経験等では、見つけることが困難な予期しない組み合わせも判定対象とできるため、適切なフィルタ伝達関数を同定することができる。
【００８５】
また、予測装置１６は、観測点データ２２Ｃで記憶している各測定データに対して、同様の処理を行う。これにより、各測定データに適切なフィルタ伝達関数を設定することができ、各測定データについて、クラウドシャインとグランドシャインを高い精度で分離することができる。
【００８６】
次に、図２６から図３０Ｃを用いて、クラウドシャインとグランドシャインとを分離する際の処理について説明する。図２６から図２８は、それぞれ放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。図２９Ａから図２９Ｃは、それぞれ分析結果の一例を示すグラフである。図３０Ａから図３０Ｃは、それぞれ分析結果の一例を示すグラフである。
【００８７】
上述したように、γ線量率を計測した波形データｆｒ（ｔ）の線源は、グランドシャイン（地表沈着成分）であるｆｇ（ｔ）とクラウドシャイン（空間放射成分）であるｆｃ（ｔ）とを含む。本実施形態では、ｆｒ（ｔ）＝ｆｇ（ｔ）＋ｆｃ（ｔ）となる。この時、ローパスフィルタを用いグランドシャインｆｇ（ｔ）を求め、波形データｆｒ（ｔ）からグランドシャインｆｇ（ｔ）を減算して、クラウドシャインｆｃ（ｔ）を抽出する場合、クラウドシャインｆｃ（ｔ）は、ｆｃ（ｔ）＝ｆｒ（ｔ）−ｆｇ（ｔ）となる。なお、ローパスフィルタの周波数応答関数の変数（次数）ｎと正規化周波数Ｎは、クラウドシャインのピーク抽出時のハイパスフィルタ（ＨＰＦ）と同値で設定すればよい。
【００８８】
このようにして算出したクラウドシャインの波形を用いて、所定のクラウドシャインのピーク時における、クラウドシャインに起因した放射線量（被ばく線量）を算出する場合、クラウドシャインによる放射線量Ｆｃ（Δｔ）は、下記式１を用いて算出することができる。ここで、放射線量（放射エネルギー）Ｆｃ（Δｔ）は、単位時間あたりの観測波形データγ線量率（μＳｖ／ｈ）の任意時間領域の定積分値で算出することができる。ｔ１は、ピーク線量率値のインデックス時刻であり、ｔａ１、ｔｘ１は、クラウドシャイン発生ピークを中心に構成される観測波形とグランド解析波形の交点で積分区間の始終値である。
【００８９】
【数１】
2015007605.tif 000003
【００９０】
ここで、クラウドシャインｆｃ（ｔ）は、ｆｃ（ｔ）＝ｆｒ（ｔ）−ｆｇ（ｔ）、かつ、ｆｒ（ｔ）≧ｆｇ（ｔ），ｆｃ（ｔ）≧０となる関係を満たす必要がある。しかしながら、フィルタ処理により、上記関係を満たさない結果が出力される場合がある。
【００９１】
これに対して、測定装置１６は、ｆｒ（ｔ）＜ｆｇ（ｔ）となり、ｆｃ（ｔ）＜０となる領域がある場合、ｆｇ（ｔ）＝ｆｒ（ｔ）とし、結果ｆｃ（ｔ）＝０とする。この処理を第１モデルとする。これにより、図２６に示すように、つまり、ローパスフィルタで抽出した成分をすべてグランドシャインであるとみなして処理を行う。
【００９２】
これにより、ローパスフィルタ（ＬＰＦ）を用いて波形データｆｒ（ｔ）からグランドシャインｆｇ（ｔ）を分離抽出した際のグランドシャインｆｇ（ｔ）の数値解析値と実測値の誤差成分の影響を低減することができる。物理モデルに矛盾が生じることを抑制することができる。
【００９３】
ここで、測定装置１６は、積分区間始点ｔａ１は、クラウドシャイン抽出基準を求めた時のＨＰＦ処理の極小値となる時刻のときの観測波形の出力線量値を採用し、終点ｔｘ１は、基準線量を積分区間始点ｔａ１時と同値で時間変化なし（時間軸に水平）としてもよい。この処理を第２モデルとする。つまり、図２７に示すように、グランドシャインは、ピークの区間において開始点の線量率のままとする。また、第２モデルは、ｉ番目のクラウドシャインに対する区間のグランドシャインｆｇｉ（ｔ）は、下記式で表すことができる。
【００９４】
【数２】
2015007605.tif 000004
【００９５】
また、測定装置１６は、積分区間始点ｔａ１の出力値は、第２モデルと同じ規則とし、終点ｔｘ１の出力値は、第１モデルと同じ規則としてもよい。これを第３モデルとする。つまり、図２８に示すように、積分区間始点ｔａ１の出力値は、極小値となる時刻のときの観測波形の出力線量値を用い、終点ｔｘ１の出力値は、ｆｇ（ｔ）＝ｆｒ（ｔ）を用いる。また、第３モデルは、ｉ番目のクラウドシャインに対する区間のグランドシャインｆｇｉ（ｔ）を下記式で表すことができる。
【００９６】
【数３】
2015007605.tif 000005
【００９７】
測定装置１６は、第１モデル、第２モデル、第３モデルを用いて、クラウドシャインの算出の補正を行うことで、クラウドシャイン番号Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３のピークにおけるクラウドシャインの波形が、図２９Ａ及び図２９Ｂに示す形状となる。また、それぞれの第１モデル、第２モデル、第３モデルを用いて算出したクラウドシャインによる放射線量は、図２９Ｃに示す量となる。第２モデルの被ばく量が最も大きくなり、次に、第３モデル、第１モデルの順で変化する。同様に、測定装置１６は、第１モデル、第２モデル、第３モデルを用いて、クラウドシャインの算出の補正を行うことで、クラウドシャイン番号Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６のピークにおけるクラウドシャインの波形が、図３０Ａ及び図３０Ｂに示す形状となる。また、それぞれの第１モデル、第２モデル、第３モデルを用いて算出したクラウドシャインによる放射線量は、図３０Ｃに示す量となる。第２モデルの被ばく量が最も大きくなり、次に、第３モデル、第１モデルの順で変化する。
【００９８】
ここで、測定装置１６は、対象の解析モデルの環境に応じて、第１モデル、第２モデル、第３モデルから用いるモデルを選択すればよい。風がなく晴天である等グランドシャインの影響が大きい場合、第１モデルを用いることが好ましく、雨が降っている等、グランドシャインの影響が小さい場合、第２モデルを用いることが好ましい。
【００９９】
図３１は、放射性物質拡散予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図３２は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。図３３は、放射性物質拡散予測方法を説明するための説明図である。ここで、図３１に示す処理は、予測装置１６が、記憶部２２に記憶されている予測プログラム２２Ａ及び観測データ解析プログラム２２Ｂを用いて、演算部２０が各部の動作を制御し、各部から取得した情報に対して演算処理を行うことで実現することができる。
【０１００】
予測装置１６は、線量の観測データを取得する（ステップＳ８０）。ここで、線量の観測データは、線量計を搭載した航空機、自動車等の移動機構が、例えば図３２に示す経路８０に沿って移動しつつ、各観測点で計測した線量のデータである。なお、線量の観測データは、線量のデータの取得時に位置データを同時に取得することで、線量と観測点との関係が特定されたデータとなる。
【０１０１】
予測装置１６は、次に、観測範囲及び格子数（格子点の個数）を特定（設定）し（ステップＳ８２）、観測範囲を格子数に基づいて分割する（ステップＳ８４）。予測装置１６は、図３３に示すように、観測範囲を格子９０で分割する。これにより、観測範囲は設定した数の格子点９２に分割される。ここで、格子９０は、観測範囲に一定の間隔で配置され、格子点９２を正方形にする。これにより、各格子点９２の大きさが同じになり、２次元マトリクス状に配置される。
【０１０２】
予測装置１６は、観測範囲を分割したら、格子点毎に格子点の範囲に含まれる観測データ（観測点での測定データ）を特定し、測定データの線量の情報に基づいて、代表値を算出する（ステップＳ８６）。ここで、代表値は、格子点の範囲に含まれる観測点の線量を単純平均した値とすることが好ましい。これにより、簡単な計算で算出することができる。なお、代表値は、格子点の中心と観測点の位置と観測点の線量との関係に基づいて演算を行い、格子点の中心の線量を算出し、中心の線量を格子点の線量としてもよい。
【０１０３】
予測装置１６は、格子点毎に代表値を算出したら、算出した格子点の代表値に基づいて、放射性物質の拡散状況を予測し、放射線拡散データを作成し（ステップＳ８８）、処理を終了する。これにより、図３３に示すように各格子点の放射線量を予測することができ、放射線分布９４を算出することができる。
【０１０４】
例えば、航空機で観測データを取得する場合、１回のフライトで、２０万点以上の観測点で線量の観測を行うことができる。このため、全観測点のデータで拡散状況を予測し、放出量の推定の計算に使用するためには、２０万個以上の計算値と観測値とを比較計算することになり、膨大な計算時間が必要となる。これに対して、予測装置１６は、図３１に示す処理を行うことで、格子点を例えば１万点以下とすることで、計算値の比較計算ケースを約１／２０以下に削減することができ、簡単な計算で測定データを厳選することができ、計算時間を短縮することができる。また、観測範囲を格子点で分割することで、観測範囲内における観測値の全体的な分布傾向を維持することができる。また、格子点に分割することで、観測範囲の観測点のデータを整列させることができ、データを用いた各種演算を簡単にすることができる。
【符号の説明】
【０１０５】
８  原子力施設
１０  放射性物質拡散予測システム（予測システム）
１２  線量計
１４  気象データベース
１６  放射性物質拡散予測装置（予測装置）
２０  演算部
２２  記憶部
２２Ａ  予測プログラム
２２Ｂ  観測データ解析プログラム
２２Ｃ  観測点データ
２４  入力部
２６  出力部
２８  通信部
３０  媒体読取部
４０  放射性物質
４１  放射性物質群
４２  クラウドシャイン
４４  グランドシャイン
４６  スカイシャイン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
2015007605.tif 000015
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
2015007605.tif 000018
【図１４】
2015007605.tif 000019
【図１５】
2015007605.tif 000020
【図１６】
2015007605.tif 000021
【図１７】
2015007605.tif 000022
【図１８Ａ】
2015007605.tif 000023
【図１８Ｂ】
2015007605.tif 000024
【図１９Ａ】
2015007605.tif 000025
【図１９Ｂ】
2015007605.tif 000026
【図２０】
2015007605.tif 000027
【図２１】
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【図２２】
2015007605.tif 000029
【図２３】
2015007605.tif 000030
【図２４】
2015007605.tif 000031
【図２５】
2015007605.tif 000032
【図２６】
2015007605.tif 000033
【図２７】
2015007605.tif 000034
【図２８】
2015007605.tif 000035
【図２９Ａ】
2015007605.tif 000036
【図２９Ｂ】
2015007605.tif 000037
【図２９Ｃ】
2015007605.tif 000038
【図３０Ａ】
2015007605.tif 000039
【図３０Ｂ】
2015007605.tif 000040
【図３０Ｃ】
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【図３１】
2015007605.tif 000042
【図３２】
2015007605.tif 000043
【図３３】
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