(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
排出源から大気中に排出された物質が大気中を拡散していく状況を予測するため、前記物質を多数の粒子に置換して、排出源の位置から一定周期毎に予め設定した個数の粒子が発生すると設定すると共に、
排出源の位置を含む領域内の多数の地点における、時間の経過に沿って変化する風向・風速を示す風速場データを、粒子の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、所定周期毎に各粒子の拡散速度を求め、この拡散速度から各粒子が存在する空間位置を示す空間座標を所定周期毎に求め、
特定領域の前記物質の濃度は、当該特定領域に存在する粒子の数を基に求める拡散物質の拡散状況予測方法において、
排出源から予め決めた設定距離の範囲内に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から予め決めた設定距離の範囲外に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長いことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
【請求項２】
排出源から大気中に排出された物質が大気中を拡散していく状況を予測するため、前記物質を多数の粒子に置換して、排出源の位置から一定周期毎に予め設定した個数の粒子が発生すると設定すると共に、
排出源の位置を含む領域内の多数の地点における、時間の経過に沿って変化する風向・風速を示す風速場データを、粒子の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、所定周期毎に各粒子の拡散速度を求め、この拡散速度から各粒子が存在する空間位置を示す空間座標を所定周期毎に求め、
特定領域の前記物質の濃度は、当該特定領域に存在する粒子の数を基に求める拡散物質の拡散状況予測方法において、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過していない粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過した粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長いことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は拡散物質の拡散状況予測方法に関するものである。本発明は、拡散源（例えば放射性物質使用施設や煙突）から大気中に排出された物質（例えば放射性物質や煙）が、大気中にどのように拡散していくかを予測して、各地点で時々刻々変化していく物質の濃度を予測するようにしたものである。しかも、演算時間をそれほど増加させることなく、予測する物質の濃度時間変化が、実際の濃度時間変化に関して滑らかな変化となるように工夫したものである。
【０００２】
【従来の技術】
放射性物質を扱う施設から、事故により放射性物質が外部に排出された場合には、放射性物質の拡散範囲や各地点での放射性物質の濃度を予測し、放射性物質による危険を受ける恐れがある地域を予測する拡散状況予測方法が開発されつつある。
【０００３】
この拡散状況予測方法は、放射性物質の拡散状況を予測する場合のみならず、例えば工場の煙突から排出されたガス体（煙）が大気中を拡散した場合において、各地点におけるガス体濃度を計算する場合や、環境アセスメントの解析における、拡散物質の拡散状況を解析する場合にも適用することができる。
【０００４】
大気中に排出された物質の拡散状況を、演算により予測するには、次の２つの演算をする必要がある。
（１）気体状況予測演算
（２）拡散状況予測演算
【０００５】
上記（１）の気体状況予測演算とは、気象ＧＰＶ（Grid Point Value）データやＡＭＥＤＡＳ等の気象観測データを基にして、大気現象を解析する偏微分方程式を演算することにより、事象発生（例えば放射性物質の外部排出）時点から所定時間先の時点まで、一定時間刻み毎の時点における、多数の評価地点（格子点位置）の風向・風速を演算により求める、つまり、一定時間刻み毎の風速場データを表す気体状況を求める演算をいう。
【０００６】
また、上記（２）の拡散状況予測演算とは、放出された拡散物質の濃度や性状ならびに前記風速場データを、物質（粒子）の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、各時間刻み毎の各格子点位置における拡散物質の濃度を求める演算をいう。
【０００７】
＜気体状況予測演算の説明＞
まず、気体状況予測演算の概略を説明する。気象観測データ、例えば気象ＧＰＶデータは、気象業務支援センターから１２時間ごとに配信される。この気象ＧＰＶデータは、一定度間隔で複数の緯度仮想線と複数の経度仮想線とが交差する地点（これを「親格子点位置」と称する）における、気象データ（風速ベクトル（風向，風速），気圧，温度，水分量）を示すものである。しかも、気象ＧＰＶデータは、各親格子点位置の気象データとして、配信時点，配信時点から３時間先、６時間先，９時間先，というように３時間間隔の５１時間分のデータが一括して配信される。
【０００８】
上述した気象ＧＰＶデータの親格子点位置の気象データは、空間的には親格子点位置の相互間距離が２Ｋｍと広く、しかも、時間的には３時間間隔と長いため、この親格子点位置の気象データにより示される気体状況（風向，風速）データ即ち風速場データのみでは、拡散物質の拡散濃度を演算することはできない。
【０００９】
このため、空間的に粗く、且つ、時間的にも粗い気象観測データから、空間的にも時間的にも密な気体状況（風向，風速等）を、大気現象を解析する偏微分方程式を演算することにより求める必要がある。
【００１０】
そこで、計算すべき計算領域（地球の表面のなかで予め設定した特定領域）に設定された親格子点位置の間に、子格子点位置を設定する。子格子点位置は、複数の緯度仮想線と、複数の経度仮想線とが一定度間隔で交差する地点に配置されている。
【００１１】
そして、演算開始から一定時間刻み毎（例えば２０秒間隔毎）の子格子点位置及び親格子点位置の気象データを、大気現象を解析する偏微分方程式を差分解析演算することにより求める。大気現象を解析する偏微分方程式としては、例えばコロラド州立大学とMission Research社で開発されたＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードで示されている、風速場解析の基本方程式を用いることができる。
【００１２】
このＲＡＭＳコードで示されている風速場解析の基本方程式は、運動方程式，熱エネルギ方程式，水分の拡散方程式及び連続の式からなり、次のような式（１）〜（６）で表される。
【００１３】
【数１】
0003881926.tif 000002
【００１４】
このようにＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードで示されている風速場解析の基本方程式を演算して、演算開始から一定時間刻み毎（例えば２０秒間隔毎）の、各親格子点位置における気象データと、各子格子点位置における気象データを示す風向ベクトルデータ（風速場データ）が得られる。
【００１５】
＜拡散状況予測演算の概要説明＞
次に拡散状況予測演算について説明する。拡散状況予測演算をするには、例えばコロラド州立大学とMission Research社で開発されたＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model ）コードに、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた２０秒刻み毎の各親格子点位置及び各子格子点位置の風速場データを次々に代入して、拡散状況の予測演算をする。本発明では、拡散状況の予測演算の具体例としては、Lagrangian粒子拡散モデルを採用している。
【００１６】
このLagrangian粒子拡散モデルでは、次に示す式（７）〜（９）を用いて粒子の拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させる。
【００１７】
【数２】
0003881926.tif 000003
【００１８】
ここで、ＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model ）コードに、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた２０秒刻み毎の各親格子点位置及び各子格子点位置の風速場データを次々に代入して、拡散状況の予測演算をした具体例を説明する。
【００１９】
この演算をするためには、排出源から大気中に排出される物質を多数の粒子Ｐに置換し、排出源の位置から演算周期Δｔ（ここではΔｔ＝２０秒）毎にＮ個（ここでは２０個）の粒子Ｐが発生すると設定する。
【００２０】
つまり、演算開始時点で２０個の粒子Ｐを発生させ、演算開始時点から２０秒後に２０個の粒子を発生させ、演算開始時点から４０秒後に２０個の粒子を発生させるというように、演算周期Δｔ（２０秒）毎に２０個の粒子を発生させていく。そして演算周期Δｔ（２０秒）毎に、各粒子Ｐの位置（空間座標）を演算により求める。
【００２１】
なお、演算開始時点（時刻０秒）において発生させた２０個の粒子Ｐを、Ｐ0001，Ｐ0002，Ｐ0003，Ｐ0004，Ｐ0005，Ｐ0006，Ｐ0007，Ｐ0008，Ｐ0009，Ｐ0010，Ｐ0011，Ｐ0012，Ｐ0013，Ｐ0014，Ｐ0015，Ｐ0016，Ｐ0017，Ｐ0018，Ｐ0019，Ｐ0020として示し、
演算開始時点から２０秒後において発生させた２０個の粒子Ｐを、Ｐ2001，Ｐ2002，Ｐ2003，Ｐ2004，Ｐ2005，Ｐ2006，Ｐ2007，Ｐ2008，Ｐ2009，Ｐ2010，Ｐ2011，Ｐ2012，Ｐ2013，Ｐ2014，Ｐ2015，Ｐ2016，Ｐ2017，Ｐ2018，Ｐ2019，Ｐ2020として示し、
演算開始時点から４０秒後において発生させた２０個の粒子Ｐを、Ｐ4001，Ｐ4002，Ｐ4003，Ｐ4004，Ｐ4005，Ｐ4006，Ｐ4007，Ｐ4008，Ｐ4009，Ｐ4010，Ｐ4011，Ｐ4012，Ｐ4013，Ｐ4014，Ｐ4015，Ｐ4016，Ｐ4017，Ｐ4018，Ｐ4019，Ｐ4020として示す。
つまり、符号「Ｐ」の後の下段に示した数字が、演算開始時点からの時間であり、符号「Ｐ」の後の上段に示した数字が、その時点において発生させた２０個の粒子を区別するものである。他の時点において発生させた粒子も同様に表記する。
【００２２】
まず、演算開始時点においては、排出源Ｓから２０個の粒子Ｐ0001，Ｐ0002，Ｐ0003，Ｐ0004，Ｐ0005，Ｐ0006，Ｐ0007，Ｐ0008，Ｐ0009，Ｐ0010，Ｐ0011，Ｐ0012，Ｐ0013，Ｐ0014，Ｐ0015，Ｐ0016，Ｐ0017，Ｐ0018，Ｐ0019，Ｐ0020が発生する。
【００２３】
演算開始時点から２０秒後においては、図５に示す排出源Ｓから新たに２０個の粒子Ｐ2001，Ｐ2002，Ｐ2003，Ｐ2004，Ｐ2005，Ｐ2006，Ｐ2007，Ｐ2008，Ｐ2009，Ｐ2010，Ｐ2011，Ｐ2012，Ｐ2013，Ｐ2014，Ｐ2015，Ｐ2016，Ｐ2017，Ｐ2018，Ｐ2019，Ｐ2020が発生する。
このとき、演算開始時点にて発生した粒子Ｐ0001，Ｐ0002，Ｐ0003，Ｐ0004，Ｐ0005，Ｐ0006，Ｐ0007，Ｐ0008，Ｐ0009，Ｐ0010，Ｐ0011，Ｐ0012，Ｐ0013，Ｐ0014，Ｐ0015，Ｐ0016，Ｐ0017，Ｐ0018，Ｐ0019，Ｐ0020は、排出源Ｓから離れた位置にまで達すると共に拡散している。
各粒子Ｐの位置は、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた２０秒刻み毎の風速場データを用いて、Lagrangian粒子拡散モデルにおける各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることにより求める。
【００２４】
演算開始時点から４０秒後においては、図６に示す排出源Ｓから新たに２０個の粒子Ｐ4001，Ｐ4002，Ｐ4003，Ｐ4004，Ｐ4005，Ｐ4006，Ｐ4007，Ｐ4008，Ｐ4009，Ｐ4010，Ｐ4011，Ｐ4012，Ｐ4013，Ｐ4014，Ｐ4015，Ｐ4016，Ｐ4017，Ｐ4018，Ｐ4019，Ｐ4020が発生する。
このとき、演算開始時点にて発生した粒子Ｐ0001，Ｐ0002，Ｐ0003，Ｐ0004，Ｐ0005，Ｐ0006，Ｐ0007，Ｐ0008，Ｐ0009，Ｐ0010，Ｐ0011，Ｐ0012，Ｐ0013，Ｐ0014，Ｐ0015，Ｐ0016，Ｐ0017，Ｐ0018，Ｐ0019，Ｐ0020は、排出源Ｓから更に離れた位置にまで達すると共に更に拡散している。
また、演算開始時点から２０秒後において発生した２０個の粒子Ｐ2001，Ｐ2002，Ｐ2003，Ｐ2004，Ｐ2005，Ｐ2006，Ｐ2007，Ｐ2008，Ｐ2009，Ｐ2010，Ｐ2011，Ｐ2012，Ｐ2013，Ｐ2014，Ｐ2015，Ｐ2016，Ｐ2017，Ｐ2018，Ｐ2019，Ｐ2020は、排出源Ｓから離れた位置にまで達すると共に拡散している。
各粒子Ｐの位置は、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた２０秒刻み毎の風速場データを用いて、Lagrangian粒子拡散モデルにおける各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることにより求める。
【００２５】
演算開始時点から６０秒後においては、図７に示す排出源Ｓから新たに２０個の粒子Ｐ6001，Ｐ6002，Ｐ6003，Ｐ6004，Ｐ6005，Ｐ6006，Ｐ6007，Ｐ6008，Ｐ6009，Ｐ6010，Ｐ6011，Ｐ6012，Ｐ6013，Ｐ6014，Ｐ6015，Ｐ6016，Ｐ6017，Ｐ6018，Ｐ6019，Ｐ6020が発生する。
このとき、演算開始時点にて発生した粒子Ｐ0001，Ｐ0002，Ｐ0003，Ｐ0004，Ｐ0005，Ｐ0006，Ｐ0007，Ｐ0008，Ｐ0009，Ｐ0010，Ｐ0011，Ｐ0012，Ｐ0013，Ｐ0014，Ｐ0015，Ｐ0016，Ｐ0017，Ｐ0018，Ｐ0019，Ｐ0020は、排出源Ｓから更に離れた位置にまで達すると共に更に拡散している。
また、演算開始時点から２０秒後において発生した２０個の粒子Ｐ2001，Ｐ2002，Ｐ2003，Ｐ2004，Ｐ2005，Ｐ2006，Ｐ2007，Ｐ2008，Ｐ2009，Ｐ2010，Ｐ2011，Ｐ2012，Ｐ2013，Ｐ2014，Ｐ2015，Ｐ2016，Ｐ2017，Ｐ2018，Ｐ2019，Ｐ2020は、排出源Ｓから更に離れた位置にまで達すると共に更に拡散している。
また、演算開始時点から４０秒後において発生した２０個の粒子Ｐ4001，Ｐ4002，Ｐ4003，Ｐ4004，Ｐ4005，Ｐ4006，Ｐ4007，Ｐ4008，Ｐ4009，Ｐ4010，Ｐ4011，Ｐ4012，Ｐ4013，Ｐ4014，Ｐ4015，Ｐ4016，Ｐ4017，Ｐ4018，Ｐ4019，Ｐ4020は、排出源Ｓから離れた位置に達すると共に拡散している。
各粒子Ｐの位置は、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた２０秒刻み毎の風速場データを用いて、Lagrangian粒子拡散モデルにおける各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることにより求める。
【００２６】
上述したように、演算周期Δｔ（２０秒）毎に２０個の粒子を次々と発生させていくと共に、各演算周期Δｔ（２０秒）毎における粒子の位置つまり空間座標（ｘｉ（ｔ），ｙｉ（ｔ），ｚｉ（ｔ））を求めていく。
【００２７】
そして、演算開始から所定時間経過したときにおいて、排出源Ｓから所定距離離れた単位空間（予測地域の単位体積）に、図８に示すように、粒子Ｐが存在していた場合、この粒子の数から、この単位空間における物質の濃度を計算することができる。
【００２８】
即ち、排出源Ｓにおいて、実際には１秒間にＱ（ｍ3 ）の物質が排出されているとすると、それを代表する粒子Ｐは２０秒間に２０個（換算すると１秒間に１個）発生しているので、各粒子Ｐは、１個につきＱ／１（ｍ3 ）の排出源強度を有していることになる。そこで、この単位空間に存在する粒子Ｐの数に排出源強度Ｑ／１（ｍ3 ）を掛けることにより、この単位空間における物質の濃度を求めることができる。
【００２９】
上述した具体例を一般的に示すと次のようになる。排出源から排出されるガス体などの物質を多数の粒子で置換する。そして、排出源から毎秒Ｎ個の粒子を放出する。この場合、計算上での粒子の排出量はＮ／sec である。実際の排出源から排出される物質の排出量がＱ（ｍ3 ／sec ）である場合、各粒子はＱ／Ｎ（ｍ3 ）の排出源強度を有することになる。
【００３０】
各粒子ごとに運動方程式を非定常に数値計算することによって、即ち、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた風速場データを、粒子の運動方程式であるＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model ）コードに代入し、Lagrangian粒子拡散モデルを用いて各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることによって、各粒子の座標を非定常的に決定することができる。つまり、各粒子の空間座標を、演算周期Δｔ毎に決定することができる。なお、Lagrangian粒子モデルにより求めてデータ記録装置に記録される各粒子のデータは、各粒子の空間座標（ｘｉ（ｔ），ｙｉ（ｔ），ｚｉ（ｔ））だけである。
【００３１】
粒子（物質）の運動方程式であるＨＹＰＡＣＴコードは、粒子の移流、拡散、重力沈降現象を表現するものである。ここにおいて、粒子の移流現象は、大気の時間平均速度に依存し、拡散現象は、大気の乱流速度に依存し、重力沈降は、粒子の質量、重力加速度、空気の粘性係数などに依存する（図９参照）。
【００３２】
空気中の単位体積中の粒子個数がｎ個である場合、この空間中のガス濃度（物質濃度）はｎ×Ｑ／Ｎ（ガスｍ3 ／空気ｍ3 ）となる。つまり、この単位空間に存在する粒子数ｎに、各粒子が有している排出源強度Ｑ／Ｎを掛けたものとなる。
【００３３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、排出源Ｓから大気中に実際に排出される物質は、時間的に連続して排出されている。しかし、前述した数値計算では、離散的な時間間隔で粒子Ｐを発生させているので、演算により求めた粒子Ｐの位置は、例えば図５〜図７に示すように、不連続な塊となって分布しており、実際のガス濃度（物質濃度）分布とは異なっている。特に排出源Ｓの近くでは、先行して発生した粒子Ｐ群と後行した発生した粒子Ｐ群は、別々の塊となっている。
【００３４】
例えば図１０に示すように、排出源Ｓ（例えば煙突）からガス（物質）が排出されているときに、風下のある地点Ｆのガス濃度を数値計算により求めた場合には、この数値計算により求めたガス濃度の時間変化は、図１１に示すように、凹凸のある特性となる。これは、前述した拡散状況予測演算では、先行して発生した粒子Ｐ群と後行した発生した粒子Ｐ群が、別々の塊となって地点Ｆに到達するからである。しかし、実際のガス濃度の時間変化は、連続した滑らかな特性であり、凹凸はなく、拡散状況予測演算により求めたガス（物質）濃度の時間変化は、実際のガス（物質）濃度の時間変化からずれている。
【００３５】
このような問題を解決して、演算により求めた濃度の時間変化を滑らかにするためには、演算周期Δｔを小さくして、１回あたりの粒子排出数Ｎをできるだけ多くする必要がある。しかし、演算時間は時間間隔（演算周期）と排出粒子数に比例するので、このようにしたのでは、膨大な演算時間が必要となる。
【００３６】
例えば、粒子の排出時間間隔を（１／２）Δｔとし、１回あたりの粒子排出数を２Ｎとすると、演算時間は従来の４倍必要となる。
【００３７】
また、排出時間間隔を（１／２）Δｔとし、１回当りの排出粒子数を（１／２）Ｎとして演算することも検討されたが、この場合であっても、演算時間は、従来の２倍必要となる。
【００３８】
なお、図１２は排出時間間隔を（１／２）Δｔとし、１回当りの排出粒子数を（１／２）Ｎとして演算したときの状況を示し、点線で示す塊となった１０個の粒子Ｐと、二点鎖線で示す塊となった１０個の粒子Ｐが、交互に例えば１０秒毎に発生している。図１３の実線は、演算により求めた地点Ｆにおける物質の濃度の時間変化を示している。なお図１３において、点線は点線で示す塊となった粒子Ｐにより演算した濃度であり、二点鎖線は二点鎖線で示す塊となった粒子Ｐにより演算した濃度であり、点線で示す濃度特性と二点鎖線で示す濃度特性の和が、実線で示す滑らかな濃度特性となっている。
【００３９】
本発明は、上記従来技術に鑑み、演算時間はそれほど多くすることなく、演算により求める物質の濃度の時間変化を滑らかにすることのできる拡散物質の拡散状況予測方法を提供することを目的とする。
【００４０】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決する本発明の拡散物質の拡散状況予測方法は、排出源から大気中に排出された物質が大気中を拡散していく状況を予測するため、前記物質を多数の粒子に置換して、排出源の位置から一定周期毎に予め設定した個数の粒子が発生すると設定すると共に、
排出源の位置を含む領域内の多数の地点における、時間の経過に沿って変化する風向・風速を示す風速場データを、粒子の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、所定周期毎に各粒子の拡散速度を求め、この拡散速度から各粒子が存在する空間位置を示す空間座標を所定周期毎に求め、
特定領域の前記物質の濃度は、当該特定領域に存在する粒子の数を基に求める拡散物質の拡散状況予測方法において、
排出源から予め決めた設定距離の範囲内に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から予め決めた設定距離の範囲外に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長いことを特徴とする。
【００４１】
また本発明の拡散物質の拡散状況予測方法は、排出源から大気中に排出された物質が大気中を拡散していく状況を予測するため、前記物質を多数の粒子に置換して、排出源の位置から一定周期毎に予め設定した個数の粒子が発生すると設定すると共に、
排出源の位置を含む領域内の多数の地点における、時間の経過に沿って変化する風向・風速を示す風速場データを、粒子の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、所定周期毎に各粒子の拡散速度を求め、この拡散速度から各粒子が存在する空間位置を示す空間座標を所定周期毎に求め、
特定領域の前記物質の濃度は、当該特定領域に存在する粒子の数を基に求める拡散物質の拡散状況予測方法において、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過していない粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過した粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長いことを特徴とする。
【００４２】
【発明の実施の形態】
以下に、本発明の実施の形態を図面に基づき詳細に説明する。
【００４３】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態にかかる拡散物質の拡散状況予測方法を、排出源Ｓと地点Ｆ１，Ｆ２との状態を示す図１と、粒子発生タイミングを示す図２と、演算により求めた地点Ｆ１の濃度を示す図３と、演算により求めた地点Ｆ２の濃度を示す図４を参照しつつ説明する。
【００４４】
第１の実施の形態では、従来の演算周期Δｔ（＝２０秒）の半分の時間（１０秒）を一定周期（Δｔ／２）とし、排出源Ｓからは、一定周期（Δｔ／２）ごとに、Ｎ／２個（＝１０個）の粒子Ｐを発生させる（図１，図２参照）。
【００４５】
そして、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた風速場データを、粒子の運動方程式であるＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model ）コードに代入し、Lagrangian粒子拡散モデルを用いて各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることによって、各粒子の空間座標（ｘｉ（ｔ），ｙｉ（ｔ），ｚｉ（ｔ））を非定常的に決定する演算を、「所定周期」毎に行なう。
【００４６】
ここにおいて「所定周期」とは、
（１）粒子Ｐが、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲内に存在する場合には、所定周期は一定周期（Δｔ／２）であり、具体的には１０秒であり、
（２）粒子Ｐが、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲外に存在する場合には、所定周期は一定周期（Δｔ／２）の２倍であり、具体的には従来の演算周期Δｔと等しい２０秒である。
なお、設定距離Ｘｐは、代表風速Ｕ×Δｔ程度に設定している。
【００４７】
排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲内に粒子Ｐが存在する場合においては、一定周期（Δ／２）つまり１０秒毎に粒子Ｐの位置を演算するため、先行して発生した粒子Ｐの群と、後行して発生した粒子Ｐの群とが一部重なる。
【００４８】
図３は、一定周期（Δｔ／２）（＝１０秒）ごとに、Ｎ／２個（＝１０個）の粒子Ｐを排出源Ｓから発生させたときにおいて、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲内に位置する地点Ｆ１の濃度を演算により求めた状況を示す。点線で示す塊となった１０個の粒子Ｐと、二点鎖線で示す塊となった１０個の粒子Ｐが、交互に１０秒毎に発生している。図３の実線は、演算により求めた地点Ｆ１における物質の濃度の時間変化を示しており、点線は点線で示す塊となった粒子Ｐにより演算した濃度であり、二点鎖線は二点鎖線で示す塊となった粒子Ｐにより演算した濃度であり、点線で示す濃度特性と二点鎖線で示す濃度特性の和が、実線で示す滑らかな濃度特性となる。なお、地点Ｆ１における物質濃度は、この地点Ｆ１を含む単位空間における粒子の数を積算することにより求める。
【００４９】
排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲外に粒子Ｐが存在する場合においては、一定周期（Δ／２）の２倍、具体的には従来の演算周期Δｔと等しい２０秒毎に粒子Ｐの位置を演算する。なお演算をする周期が長くなっていても、粒子Ｐは排出源Ｓから遠く離れていて広く拡散しているため、先行する粒子Ｐの群と、後行する粒子Ｐの群とが一部重なる。
【００５０】
図４は、一定周期（Δｔ／２）（＝１０秒）ごとに、Ｎ／２個（１０個）の粒子Ｐを排出源Ｓから発生させたときにおいて、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲外に位置する地点Ｆ２の濃度を演算により求めた状況を示す。前述したように、従来の演算周期Δｔと等しい２０秒毎に求めた先行する粒子Ｐの群と、後行する粒子Ｐの群とが一部重なるため、実線で示す滑らかな濃度特性が得られる。なお、地点Ｆ２における物質濃度は、この地点Ｆ２を含む単位空間における粒子の数を積算することにより求める。
【００５１】
第１の実施の形態では、一定周期（Δｔ／２）（＝１０秒）ごとにＮ／２個（１０個）の粒子Ｐを排出源Ｓから発生させるため粒子の発生数は従来と同じであるが、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲内における粒子の拡散速度及び粒子の空間座標は一定周期（Δｔ／２）毎に求めるが、排出源Ｓから予め設定した設定距離Ｘｐの範囲外における粒子の拡散速度及び粒子の空間座標は従来の演算周期Δｔと等しい２０秒毎に求めるため、トータルの演算時間は、従来の演算時間の２倍よりも短くなる。
【００５２】
このように第１の実施の形態によれば、演算時間が従来の２倍以下であるにもかかわらず、排出源Ｓから近い地点Ｆ１の濃度（演算により求めた濃度）の時間変化も、遠い地点Ｆ２の濃度（演算により求めた濃度）の時間変化も滑らかになり、実際の物質の濃度変化により近似したものとなる。
【００５３】
＜第２の実施の形態＞
本発明の第２の実施の形態では、従来の演算周期Δｔ（＝２０秒）の半分の時間（１０秒）を一定周期（Δｔ／２）とし、排出源Ｓからは、一定周期（Δｔ／２）ごとに、Ｎ／２個（１０個）の粒子Ｐを発生させる。
【００５４】
そして、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）コードにより求めた風速場データを、粒子の運動方程式であるＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model ）コードに代入し、Lagrangian粒子拡散モデルを用いて各粒子Ｐの拡散速度（ｕ’，ｖ’，ｗ’）を計算し、各粒子を移動させることによって、各粒子の空間座標（ｘｉ（ｔ），ｙｉ（ｔ），ｚｉ（ｔ））を非定常的に決定する演算を、「所定周期」毎に行なう。
【００５５】
ここにおいて「所定周期」とは、
（１）排出源Ｓから排出された時点から予め決めた設定時間を経過していない粒子Ｐに対しては、所定周期は一定周期（Δｔ／２）であり、具体的には１０秒であり、
（２）排出源Ｓから排出された時点から予め決めた設定時間を経過した粒子Ｐに対しては、所定周期は一定周期（Δｔ／２）の２倍であり、具体的には従来の演算周期Δｔと等しい２０秒である。
【００５６】
このように、排出源Ｓから排出された時点から予め決めた設定時間を経過していない粒子Ｐに対しては、所定周期は一定周期（Δｔ／２）であり、具体的には１０秒と短くしているため、演算した濃度の時間変化は滑らかになる。
一方、排出源Ｓから排出された時点から予め決めた設定時間を経過した粒子Ｐに対しては、所定周期は一定周期（Δｔ／２）の２倍であり、具体的には従来の演算周期Δｔと等しい２０秒と長くしているが、長い時間が経過した粒子Ｐは広く拡散しているため、演算した濃度の時間変化は滑らかになる。
【００５７】
【発明の効果】
以上実施の形態と共に具体的に説明したように、本発明にかかる拡散物質の拡散状況予測方法では、排出源から大気中に排出された物質が大気中を拡散していく状況を予測するため、前記物質を多数の粒子に置換して、排出源の位置から一定周期毎に予め設定した個数の粒子が発生すると設定すると共に、
排出源の位置を含む領域内の多数の地点における、時間の経過に沿って変化する風向・風速を示す風速場データを、粒子の拡散状態を演算する拡散方程式に代入することにより、所定周期毎に各粒子の拡散速度を求め、この拡散速度から各粒子が存在する空間位置を示す空間座標を所定周期毎に求め、
特定領域の前記物質の濃度は、当該特定領域に存在する粒子の数を基に求める拡散物質の拡散状況予測方法において、
排出源から予め決めた設定距離の範囲内に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から予め決めた設定距離の範囲外に存在する粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長くしたり、
または、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過していない粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期と同じであり、
排出源から排出された時点から予め決めた設定時間を経過した粒子の拡散速度及び空間座標を求める場合には、前記所定周期は前記一定周期よりも長くした。
このため、排出源から近い粒子や発生してからの経過時間が短い粒子に対しては、短い時間間隔で拡散速度及び空間座標を求めるため、演算により求めた濃度の時間変化は滑らかである。また、排出源から遠い粒子や発生してからの経過時間が長い粒子に対しては、長い時間間隔で拡散速度及び空間座標を求めるが、粒子が広く拡散しているため、演算により求めた濃度の時間変化は滑らかである。
そして、排出源から遠い粒子や発生してからの経過時間が長い粒子に対しては、長い時間間隔で演算をしているため、全体の演算時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態を適用した場合における排出源と検査地点の状態を示す説明図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における粒子の発生状態を示す説明図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における地点Ｆ１の濃度を示す特性図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における地点Ｆ２の濃度を示す特性図である。
【図５】従来技術における粒子の拡散状態を示す説明図である。
【図６】従来技術における粒子の拡散状態を示す説明図である。
【図７】従来技術における粒子の拡散状態を示す説明図である。
【図８】所定の格子領域における粒子分布を示す説明図である。
【図９】粒子拡散モデルの機能を示す説明図である。
【図１０】従来技術における排出源と検査地点の状態を示す説明図である。
【図１１】従来技術における地点Ｆの濃度を示す特性図である。
【図１２】従来技術における排出源と検査地点の状態を示す説明図である。
【図１３】従来技術における地点Ｆの濃度を示す特性図である。
【符号の説明】
Ｓ  排出源
Ｆ，Ｆ１，Ｆ２  地点
【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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