JP2014106203A - 拡散物質の拡散状況予測装置、その方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より高い精度で拡散物質の発生源を推定しつつ拡散物質の拡散状況の把握の向上を図ることができる拡散物質の拡散状況予測装置、その方法およびプログラムを提供する。
【解決手段】本発明の拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、放射性物質を大気中に放出する発生源Ｐから放出される放射性物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測装置であり、複数の計測装置１８−１〜１８−ｌを用いて放射性物質を計測する第１計測部２１と、放射性物質の逆推定を行う逆推定手段２６Ａを用いて発生源Ｐを含む推定領域Ａを推定する発生源推定処理部２２Ａと、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて発生源Ｐを絞り込む絞り込み部２３Ａと、拡散モデルを用いて放射性物質の拡散状況を予測する放射性物質の拡散予測部２４とを有する。
【選択図】図１

Description

本発明は、拡散物質の拡散状況予測装置、その方法およびプログラムに関する。

放射性物質、毒性ガスなどの有害物質（拡散物質）がばら撒かれて事件が発生した場合や、原子力発電所や化学工場などがテロや核による攻撃を受けて事故などが発生した場合などに有害物質が放出される可能性がある。こうした場合には、有害物質が放出されるのを抑制するため、発生源を推定して迅速に対応する必要がある。そこで、事件または事故の現場における有害物質の濃度計測値など有害物質の情報から、発生源の位置および有害物質の発生量を求めて、発生源を推定する拡散物質の発生源推定装置が提案されている（特許文献１、２参照）。

特許文献１、２に記載の拡散物質の発生源推定装置は、事件または事故の現場における拡散物質の濃度計測値の情報などから、拡散物質が放出される発生源の位置および発生量を同定して、同定結果に基づいて、現場周辺の被害分布を計算している。

特開２０１２−１３２８２４号公報 特開２０１２−１３２８２５号公報

しかしながら、特許文献１、２に記載のような拡散物質の発生源推定装置は、発生源を推定する際、市街地での建物群の影響がある場合なども考慮して、警察、自衛隊員や関係機関担当者などの安全のためにも拡散物質の推定精度の向上を図る必要がある。また、発生源の周辺の拡散物質が拡散した拡散領域、拡散物質の種類またはその濃度など拡散物質の被害状況は、推定に基づく予測結果である。このため、警察、自衛隊員や関係機関担当者などは、こうした地形の事情なども考慮して、拡散物質を処理する際には、拡散物質の被害状況を十分評価しながら、判断して行動する必要がある。このように、より高い精度で拡散物質の発生源を推定しつつ拡散物質の拡散状況の把握の向上を図る上で更に改善する余地がある。

本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであって、より高い精度で拡散物質の発生源を推定しつつ拡散物質の拡散状況の把握の向上を図ることができる拡散物質の拡散状況予測装置、その方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決するための本発明の第１の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測装置であって、複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測部と、前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定処理部と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み部と、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第２の発明は、第１の発明において、前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第３の発明は、第２の発明において、前記影響関数算出部は、数値拡散計算により前記影響関数を算出することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第４の発明は、第２または第３の発明において、前記絞り込み部で、前記仮想格子設定部は、前記第１推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第５の発明は、第２ないし第４の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、仮想放出時刻を設定する仮想放出時刻設定部を有し、前記残差ノルム算出部は、仮想放出時刻別にそれぞれの仮想放出地点ごとの残差ノルムを算出し、前記第１推定部は、仮想放出時刻ごとに算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第６の発明は、第１ないし第５の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第７の発明は、第６の発明において、前記第２推定部は、粒子濃度の分散が最小となる位置における粒子濃度の逆数値を前記放出地点の放出強度と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第８の発明は、第６または第７の発明において、前記逆解析部は、最も遅い計測時刻との相対時刻で各仮想放出点から順次放出させていくことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第９の発明は、第６ないし第８の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として設定する評価点設定部を有し、前記第２推定部は、逆に進行させたそれぞれの時刻において、設定された評価点について各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第１０の発明は、第６ないし第９の発明の何れか１つにおいて、前記評価点設定部は、前記第２推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第１１の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測装置であって、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第１２の発明は、第１ないし第１１の発明の何れか１つにおいて、前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置である。

第１３の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測方法であって、複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測工程と、前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定工程と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み工程と、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測工程と、を含むことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１４の発明は、第１３の発明において、前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１５の発明は、第１４の発明において、前記影響関数算出部は、数値拡散計算により前記影響関数を算出することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１６の発明は、第１４または第１５の発明において、前記絞り込み工程で、前記仮想格子設定部は、前記第１推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１７の発明は、第１４ないし第１６の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、仮想放出時刻を設定する仮想放出時刻設定部を有し、前記残差ノルム算出部は、仮想放出時刻別にそれぞれの仮想放出地点ごとの残差ノルムを算出し、前記第１推定部は、仮想放出時刻ごとに算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１８の発明は、第１４ないし第１７の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第１９の発明は、第１８の発明において、前記第２推定部は、粒子濃度の分散が最小となる位置における粒子濃度の逆数値を前記放出地点の放出強度と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２０発明は、第１８または第１９の発明において、前記逆解析部は、最も遅い計測時刻との相対時刻で各仮想放出点から順次放出させていくことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２１の発明は、第１８ないし第２０の発明の何れか１つにおいて、前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として設定する評価点設定部を有し、前記第２推定部は、逆に進行させたそれぞれの時刻において、設定された評価点について各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２２の発明は、第１３ないし第２１の発明の何れか１つにおいて、前記評価点設定部は、前記第２推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２３の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測方法であって、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２４の発明は、第１３ないし第２３の発明の何れか１つにおいて、前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法である。

第２５の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測プログラムであって、複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測工程と、前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定工程と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み工程と、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測工程と、を含む工程を実行させることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラムである。

第２６の発明は、第２５の発明において、前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラムである。

第２７の発明は、第２５または第２６の発明において、前記逆推定手段は、前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラムである。

第２８の発明は、拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測プログラムであって、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、を実行させることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラムである。

第２９の発明は、第２５ないし第２８の発明の何れか１つにおいて、前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラムである。

本発明によれば、より高い精度で拡散物質の発生源を推定しつつ拡散物質の拡散状況の把握の向上を図ることができる。

図１は、本発明による第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。 図２は、逆解析手段の構成の一例を示す図である。 図３は、拡散現象の線形性を説明する説明図である。 図４は、本発明による第１の実施形態における残差ノルムの算出例を例示する説明図である。 図５は、Ｎ段目の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する例を例示する説明図である。 図６は、Ｎ＋１段目の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する例を例示する説明図である。 図７は、拡散物質の拡散状況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、逆解析手段を用いて発生源を推定する方法を説明するフローチャートである。 図９は、逆解析手段を用いて発生源を絞り込む方法を説明するフローチャートである。 図１０は、本発明による第２の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。 図１１は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部に収容されている逆解析手段の構成の一例を示す図である。 図１２は、拡散現象における逆問題および逆解析を説明する説明図である。 図１３は、仮想放出点からの拡散を例示する説明図である。 図１４は、仮想放出点からの放出タイミングおよび評価タイミングを例示するタイムチャートである。 図１５は、仮想格子に基づく評価点を用いた放出候補地点の推定を例示する説明図である。 図１６は、仮想格子のネスティングを説明する説明図である。 図１７は、拡散物質の拡散状況予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。 図１８は、逆解析手段を用いて発生源を推定する方法を説明するフローチャートである。 図１９は、逆解析手段を用いて発生源を絞り込む方法を説明するフローチャートである。 図２０は、本発明による第３の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。 図２１は、拡散物質の拡散状況予測方法の手順の一例を示すフローチャートである。

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。

［第１の実施形態］
＜拡散物質の拡散状況予測装置＞
本発明による第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置について、図面を参照して説明する。なお、本実施形態では、拡散物質が放射性物質（粒子）である場合について説明する。図１は、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。図１に示すように、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、制御部１１、記憶部１２、入力部１３、出力部１４、および通信部１５を有している。

制御部１１は、中央演算処理装置（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを備えている。

記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの可搬の記録媒体などを備えている。可搬の記録媒体とは、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。記憶部１２は、本発明による第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測方法を実行するための拡散物質の拡散状況予測プログラムが記憶されている。本実施形態では、拡散物質の拡散状況予測プログラムが記憶されている領域を、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ａという。なお、記憶部１２は、予め拡散物質の拡散状況予測プログラムが記憶されているが、これに限定されるものではなく、拡散物質の拡散状況予測プログラムは、拡散物質の拡散状況予測プログラムを外部から通信部１５を介して受信し、前記拡散物質の拡散状況予測プログラムを記録するようにしてもよい。拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ａの構成については、後述する。

入力部１３は、例えば、キーボードやマウスなどである。本実施形態では、入力部１３は、作業員などにより手動で入力されるが、これに限定されるものではなく、入力部１３は、通信部１５で受信された信号などが自動で入力されるようにしてもよい。これにより、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、通信部１５で受信された信号などを手動または自動で入力できるため、装置の利便性を更に高めることができる。

出力部１４は、例えば、ディスプレイ、プリンタなどである。

通信部１５は、計測装置１８−１〜１８−ｌ（ｌは正の整数）、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎ（ｎは正の整数）または外部のネットワーク上に設置されている気象データベースなどと通信を行ない、送受信する。通信部１５は、計測装置１８−１〜１８−ｌ、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎまたは外部のネットワーク上に設置されている気象データベースなどから送られてくる情報を、常時受信してもよいし、所定間隔で受信するようにしてもよい。なお、通信部１５は、計測装置１８−１〜１８−ｌ、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎなどから送られてきた信号を他の受信装置などを介して送受信を行なうようにしてもよい。

また、通信部１５は、計測装置１８−１〜１８−ｌの観測地点からの情報を直接受信しているが、これに限定されない。例えば、計測装置１８−１〜１８−ｌの観測地点からの情報が民間または公共機関等によるガス濃度観測システムなどに蓄積されているデータベースがある場合には、通信部１５は、このデータベースにインターネット等のネットワーク上に設置されたデータベースにアクセスして、計測装置１８−１〜１８−ｌの情報を入手するようにしてもよい。計測装置１８−１〜１８−ｌの観測地点からの情報として、後述する通り、例えば、計測装置１８−１〜１８−ｌの観測地点の位置データ、計測装置１８−１〜１８−ｌが計測した濃度データ、または計測装置１８−１〜１８−ｌの観測時刻データなどである。

計測装置１８−１〜１８−ｌは、その設置場所における大気中に存在する放射性物質などの所望の拡散物質の濃度を計測する機能を備えている。計測装置１８−１〜１８−ｌは、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置の情報、計測装置１８−１〜１８−ｌが計測したそれぞれの濃度の情報、または計測時刻の情報などを発信する機能を備えている。また、計測装置１８−１〜１８−ｌの少なくとも１つは、固定して設置されるか可動可能に設置されている。計測装置１８−１〜１８−ｌは、可動可能に設置される場合には、ＧＰＳ（Global Positioning System）機能を備えて、常時、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報を取得可能な構成とすればよい。また、計測装置１８−１〜１８−ｌは、固定して設置される場合には、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報を固有の識別コード（機器番号等）で代用することも可能である。この場合、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａ側で、観測器の識別コードに対応したテーブル等に基づき計測装置の位置情報を導出することになる。

計測装置１８−１〜１８−ｌは、計測装置１８−１〜１８−ｌの情報、すなわち、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報、計測装置１８−１〜１８−ｌが計測した濃度情報、または計測時刻情報を、通信部１５に送っている。計測装置１８−１〜１８−ｌは、常時、これらの情報を通信部１５に送ることが可能である。この場合、計測装置１８−１〜１８−ｌは、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報および計測装置１８−１〜１８−ｌで計測した濃度情報のみを送ってもよい。

放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎは、放射線のコンプトン散乱を計測し、観察した画像を画像処理して放射性物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置である。放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎとしては、例えば、コンプトンカメラなどが挙げられる。コンプトンカメラは、核種に固有なガンマ線を識別して、分布した放射性物質を画像化して、放射性物質の分布を可視化する機能を有する。放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎの視野は、特に限定されるものではないが、特に、広い視野（ほぼ１８０°）を有するコンプトンカメラ（超広角コンプトンカメラ）が好適に用いられる。

気象データベースは、発生源Ｐが存在する対象地点を含む予め設定した広さの地理的領域に対応する計算領域における過去５０年〜１００年分の１時間ごとの気象データを蓄積している。具体的には、ＧＰＶデータ、ＮＣＥＰ（米国環境予測センター）が中心となって提供している再解析データや、ＥＣＭＷＦ（ヨーロッパ中期気象予報センター）が提供している再解析データであるＥＲＡ−４０などがある。

［拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部］
次に、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ａについて説明する。拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ａは、第１計測部２１、発生源推定処理部２２Ａ、絞り込み部２３Ａおよび拡散予測部２４を有する。

（第１計測部）
第１計測部２１は、複数の計測装置１８−１〜１８−ｌを用いて放射性物質を計測している。制御部１１は、第１計測部２１で、複数の計測装置１８−１〜１８−ｌで得られた情報に基づいて発生源Ｐを含む領域の放射性物質を大まかに計測している。

（発生源推定処理部）
発生源推定処理部２２Ａは、逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを含む推定領域Ａを推定している。逆解析手段２６Ａは、放射性物質の逆解析を行っている。逆解析手段２６Ａの構成の一例を図２に示す。図２に示すように、逆解析手段２６Ａは、観測情報入手部３１、仮想格子設定部３２、仮想放出時刻設定部３３、影響関数算出部３４、残差ノルム算出部３５および推定部３６を備えている。

ここで、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａが逆解析手段２６Ａで拡散物質の発生源Ｐを推定する方法の一例について説明する。図３は、拡散現象の線形性を説明する説明図であり、図４は、本実施形態における残差ノルムの算出例を例示する説明図である。

まず、拡散現象の基本的な性質である線形性について説明する。例えば、図３（ａ）に示すように、２箇所の放出地点Ｐｏ１および放出地点Ｐｏ２からの放射性物質の放出を評価地点（観測地点）Ｐｖで観測するとする。なお、放出地点近傍で一様な方向に風が吹いていると仮定する。このとき、放出地点近傍で一様な風が吹いている方向をｘ方向とし、風に直角な方向をｙ方向とし、風に鉛直な方向をｚ方向とする。

このとき、評価地点Ｐｖにおける濃度は、図３（ｂ）に示すような放出地点Ｐｏ１からの放出による影響と、図３（ｃ）に示すような放出地点Ｐｏ２からの放出による影響と、の和で表される。すなわち、放出地点Ｐｏ１および放出地点Ｐｏ２の放出強度をそれぞれｑ_１、ｑ_２とし、放出地点Ｐｏ１および放出地点Ｐｏ２の放出に対する影響関数をそれぞれＤ_１、Ｄ_２とすると、評価地点Ｐｖにおける濃度Ｄは「Ｄ＝ｑ_１・Ｄ_１＋ｑ_２・Ｄ_２」として表すことができる。

このような拡散現象の放出強度に対する線形性により、放出地点が複数（ｍ箇所；ｍは正の整数）あるとき、任意の時刻（ｔ）での評価位置（ｘ，ｙ）における濃度Ｄ（ｘ，ｙ，ｔ）は、各放出地点からの放出による影響の和で表され、次式が成立する。

式（１）中、ｑ_ｊは放出位置（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ）の放出強度であり、Ｄ_ｊ（ｘ−ｘ_ｊ，ｙ−ｙ_ｊ，ｔ−ｔ_ｊ）は評価位置と放出位置との相対位置および相対時刻によって決まる影響関数である。

また、複数の観測地点（すなわち、ｎ箇所（ｎは正の整数）の評価位置）における濃度（Ｄ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｔ）；ｉ＝１，２，…，ｎ）が計測されていれば、次式が成り立つ。

また、放出地点の数ｍが観測地点の数ｎ以下ならば、上記式（２）から各放出位置（ｘ_ｊ，ｙ_ｊ）における放出強度ｑ_ｊが得られる。具体的には、式（２）の左辺と右辺の差の平方和である残差ノルムが最小となるように放出強度ｑを決める。この残差ノルムは、次式で表される。

また、残差ノルムを最小にする放出強度ｑ_ｊは、変分法により次式で表される。

このとき、残差ノルムは次式となる。

本実施形態では、各仮想放出地点（すなわち、仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ））に対する残差ノルムを評価して、この残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求める。放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点Ｐｏｊを放出位置として推定する。放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量として推定する。

具体的に、各仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ）に対する残差ノルムは、次式で表される。

また、この残差ノルムを最小にする放出強度ｑ_ｊ、およびそのときの残差ノルムＲ_ｊは、次式で表される。

また、残差ノルムの算出例を図４を参照にして説明する。また、仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜９）ごとに残差ノルムを計算するが、図４では代表例として仮想放出地点Ｐｏ１に対する残差ノルムの算出を例示する。この場合、式（６）の残差ノルムは、同図中に示した式により展開される。同様に、他の仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝２〜９）に対する残差ノルムを算出して、残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求める。放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点Ｐｏｊを放出位置とし、放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量と推定する。

次に、逆解析手段２６Ａの各構成要素（すなわち、観測情報入手部３１、仮想格子設定部３２、仮想放出時刻設定部３３、影響関数算出部３４、残差ノルム算出部３５および推定部３６）について説明する。

観測情報入手部３１は、計測装置１８−１〜１８−ｌからの情報、すなわち計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報、計測装置１８−１〜１８−ｌが計測した濃度情報および計測時刻情報を、通信部１５を介して入手する。入手した各情報は、関連づけて記憶部１２の所定領域に保存しておくことが好ましい。

仮想格子設定部３２は、相互の離間距離が一定の仮想格子を想定して、仮想格子の領域上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ）として設定する。例えば、図４では、仮想格子上で９箇所（ｍ＝９＝３×３）の仮想放出地点Ｐｏ１〜Ｐｏ９を設定する。この仮想放出地点数ｍが多いほど放出地点の推定精度は向上する。仮想放出地点数ｍを多くするためには、仮想格子の離間距離をより小さくして交差点数を増やせばよい。しかし、その分だけ計算量は増大することになる。したがって、要求される処理時間（観測地点から情報を入手してから放出地点を推定するまでの時間）に応じて、予め仮想放出地点数ｍを概算しておくことが好ましい。また、経験則等に基づいて注目すべき地域を判断し、その注目地域に仮想格子の領域を設定することが好ましい。

仮想放出時刻設定部３３は、放出時刻が不明であるとき仮想放出時刻を設定する。放出時刻が不明の場合には、仮想放出時刻を所定時間刻みで複数設定して式（７）を評価する。

影響関数算出部３４は、拡散モデルまたは数値拡散計算を用いて影響関数を算出する。上述のように、影響関数Ｄ_ｉｊは評価地点（計測装置１８−ｉ（ｉ＝１〜ｌ）の位置）と仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ）との相対位置、および発生源Ｐからの放出時刻と放射性物質観測装置１９−ｉの計測時刻との相対時刻に応じて定まる関数であり、ｎ×ｍ個の影響関数Ｄ_ｉｊを算出することになる。なお、計測装置１８−ｉ（ｉ＝１〜ｌ）は、計測装置１８−１〜１８−ｌのうちのいずれかをいう。

拡散モデルとしては、例えば、パフモデルなどが挙げられる。パフモデルは、風速をＵ（ｍ／ｓｅｃ）としたとき、拡散係数Ｄ_ｉｊは次式（８）で与えられる。

ここで、σ_ｘ、σ_ｙ、σ_ｚはそれぞれ濃度分布のｘ、ｙ、ｚ方向の拡散パラメータ（ｍ）であり、パスキル・ギフォード線図や経験式等に基づいて得られる。なお、拡散モデルとしては、パフモデルに限定されることなく、例えばプルームモデル等の他のモデルを使用することも可能である。

数値拡散計算は、各種シミュレーションモデルを用いて、想定する放出地点から単位強度の放出をした場合の評価地点での濃度（すなわち、影響関数）を求めるものである。数値拡散計算としては、例えば、修正プルームモデル、ポテンシャル流モデル、粘性流モデル、環境庁大気保全局大気規制課編「窒素酸化物総量規制マニュアル」にも詳述されているプルーム・パフモデル、セル内粒子法、ラグランジュ型粒子モデルなどが挙げられる。

なお、放出時刻が不明で、仮想放出時刻設定部３３によって複数（ｒ個）の仮想放出時刻が設定されている場合には、ｎ×ｍ×ｒ個（ｒは正整数）の影響関数Ｄ_ｉｊを算出する必要がある。したがって、複雑気流場の場合、仮想放出地点数ｍおよび仮想放出時刻数ｒの値によっては、影響関数算出処理の計算量が全体に与える影響が大きくなってくることも考えられる。そのような場合には、観測情報を入手してから逐一、発生源Ｐの推定の処理を行うのではなく、想定され得る地域ごとの仮想格子（仮想放出地点Ｐｏｊ）について予め相対時刻ごとに影響関数Ｄ_ｉｊを算出し、影響関数データベースに記録しておくようにしてもよい。影響関数データベースのデータは、記憶部１２内に記録される。これにより、影響関数算出処理の計算量が全体に与える影響を低減することができる。

残差ノルム算出部３５は、仮想放出地点Ｐｏｊごとに、各計測装置１８−ｉ（ｉ＝１〜ｌ）の濃度情報と、各計測装置１８−ｉ（ｉ＝１〜ｌ）の仮想放出地点Ｐｏｊに対する影響関数Ｄ_ｉｊと仮想放出地点の放出強度ｑ_ｊとの積と、の差の平方和である残差ノルムＲ_ｊを算出する。すなわち、仮想格子設定部３２によって設定された各仮想放出地点Ｐｏｊについて、式（６）に基づき残差ノルムを算出する。なお、放出時刻が不明で、仮想放出時刻設定部３３によって仮想放出時刻が設定されている場合には、設定されている複数の仮想放出時刻に対してそれぞれ残差ノルムを算出することとなる。

推定部３６は、算出された全仮想放出地点Ｐｏｊについての残差ノルムのうち、残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求める。そして、推定部３６は、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点Ｐｏｊを放出位置とし、放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量として推定する。なお、放出時刻が不明で、仮想放出時刻設定部３３によって仮想放出時刻が設定されている場合には、推定部３６は、複数の仮想放出時刻に対してそれぞれ最小となる残差ノルムの中で更に最小の残差ノルムの放出強度ｑ_ｊを求める。そして、推定部３６は、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点を放出位置とし、放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量として推定すると共に、対応する仮想放出時刻を放出時刻として推定する。

（絞り込み部）
絞り込み部２３Ａは、発生源推定処理部２２Ａで推定した推定領域Ａに設置された放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎの設置範囲を狭めて発生源Ｐを絞り込む。

また、本実施形態では、絞り込み部２３Ａは、発生源推定処理部２２Ａで推定した推定領域Ａに設置された放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて発生源Ｐを逆推定することにより、発生源Ｐを絞り込むことが好ましい。発生源Ｐの逆推定の方法は、逆解析手段２６Ａと同様である。

放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを絞り込む方法の一例について説明する。本実施形態では、絞り込み部２３Ａは、格子線の相互の離間距離が段階的に異なるｓ面（ｓは正の整数）の仮想格子（一面の仮想格子における格子線の相互の離間距離は一定）上で、それぞれ仮想放出地点ＰｏＮｊ（Ｎ＝１〜ｓ，ｊ＝１〜ｐ；ｐはｐ＜ｍで正整数）を設定する。仮想格子の面は、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子に段階的に小さくしていくものとし、ｓ段目の仮想格子の面が（離間距離が最短の）最小グリッドとする。

本実施形態では、想定され得る推定領域Ａごとの仮想格子（仮想放出地点ＰｏＮｊ）について、予め影響関数算出部３４によって相対時刻ごとに影響関数Ｄ_ｉｊが算出され、影響関数データベースに登録されて、データが記憶部１２内に保持されているものとする。

ここで、仮想格子の面を段階的に小さくして発生源Ｐを絞り込む方法を具体的に説明する。図５は、Ｎ段目の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する例を例示する説明図であり、図６は、Ｎ＋１段目の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する例を例示する説明図である。なお、図５、図６では、仮想格子の面として３×３の仮想格子を使用し、放射性物質観測装置１９−ｉによる観測地点が１０箇所（Ｐｖ１〜Ｐｖ１０）あるとする。図５に示すように、Ｎ段目（Ｎ＝１）の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する場合には、仮想格子設定部３２により９個の仮想放出地点Ｐｏ１１〜Ｐｏ１９が設定される。制御部１１は、推定部３６により、全仮想放出地点Ｐｏ１１〜Ｐｏ１９についての残差ノルムを評価した結果、仮想放出地点Ｐｏ１４の放出強度ｑ_４で残差ノルムが最小となった場合には、放出強度ｑ_４の仮想放出地点Ｐｏ１４が放出候補地点となる。

次に、図６に示すように、Ｎ＋１段目（Ｎ＋１＝２）の仮想格子を用いて残差ノルムを算出する場合には、仮想格子設定部３２により、９個の仮想放出地点Ｐｏ２１〜Ｐｏ２９が設定される。このとき、Ｎ＋１段目の仮想格子は、前段（Ｎ段目）の仮想格子上で放出候補地点とされたＰｏ１４を、その仮想格子面内に含むように設定される。図６では、放出候補地点Ｐｏ１４が面の中心となるように、Ｎ＋１段目の仮想格子上で仮想放出地点Ｐｏ２５が重複して設定されているが、必ずしも重複設定する必要はなく、仮想格子面内に含んでいればよい。そして、制御部１１は、推定部３６により、全仮想放出地点Ｐｏ２１〜Ｐｏ２９についての残差ノルムを評価した結果、仮想放出地点Ｐｏ２２の放出強度ｑ_２で残差ノルムが最小となった場合には、放出強度ｑ_２の仮想放出地点Ｐｏ２２が放出候補地点となる。

このように、絞り込み部２３Ａは、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて逆解析手段２６Ａを用いて、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へと、段階的に、（離間距離が最短で）最小グリッドとなるｓ段目の仮想格子の面まで適用していく。そして、ｓ段目の仮想格子の面の適用において、制御部１１は、推定部３６で、全仮想放出地点ＰｏＮｊについての残差ノルムのうち、残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求め、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点ＰｏＮｊが放出候補地点と推定されたとき、放出候補地点が放出地点として推定されることとなる。この結果、制御部１１は、更に高い精度で発生源Ｐを絞り込むことができる。

また、制御部１１は、仮想格子設定部３２において、前段の仮想格子面で推定部３６によって推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として再設定する。そして、制御部１１は、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へと絞り込みながら仮想放出地点を再設定する。これにより、制御部１１は、より精度高く発生源Ｐの推定を行うことができる。

（拡散予測部）
拡散予測部２４は、絞り込み部２３Ａで複数の放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて得られた情報を用いて、放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）を演算する拡散モデル（拡散計算モデルともいう。）を用いて演算を行うことにより放射性物質の拡散場データを算出し、放射性物質の拡散状況を予測している。拡散場データは、放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）を示すものである。絞り込み部２３Ａで発生源Ｐを絞り込んでおき、得られた拡散場データからその発生源Ｐを含む領域の放射性物質の拡散状況を予測することができる。

なお、拡散モデルとしては、上記パフモデルまたは数値拡散計算などの他に、従来から公知のものが用いられるが、例えば、コロラド州立大学と米国ＡＴＭＥＴ社で開発されたＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle Concentration Transport Model）コード、下記式（９）の正規拡散式（解析解）を用いる方法、数値シミュレーションモデルによりＣＦＤを用いる方法などが挙げられる。

拡散モデルとして、下記式（９）の正規拡散式（解析解）を用いる場合には、この式を用いて、上記所定期間の定常計算を実施し、その計算結果から拡散場データを作成してもよい。

ここで、式（９）中、ｘ、ｙ、ｚは座標であり、Ｃは濃度であり、Ｕは風速であり、Ｑは放出量であり、Ｈｅは放出源高さであり、σ_yは水平方向拡散幅（気象状態によって決まる量）であり、σ_zは鉛直方向拡散幅（気象状態によって決まる量）である。

数値シミュレーションモデルによりＣＦＤを用いる場合には、予め発生源Ｐを含む領域の気流場データをＣＦＤを用いて演算し、拡散場データを演算する。

また、発生源Ｐから放射性物質が放出された対象日時の放射性物質の年平均濃度をＣ^ｊとし、対象日時ｊにおいて放射性物質が放出されたとした時の時刻ｉでの所定時間分の濃度をＣ^j _iとすると、放射性物質の年平均濃度Ｃ^ｊは、下記式（１０）のように表すことができる。

（式中、ｉ、ｊは１以上の整数である。）

よって、拡散予測部２４は、所定の対象日時において所定期間の間にその対象日時から所定時間ごとに計算して得られた全ての拡散場データを合わせることで、所定の発災時刻（例えば、発災時刻ｊ）において放射性物質が放出された際の放射性物質の影響範囲を抽出することができる。これにより、所定の対象日時において放出された放射性物質の影響範囲を示す拡散場データをハザードマップとして作成することができる。

＜拡散物質の拡散状況予測方法＞
次に、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａにより行われる拡散物質の拡散状況予測方法について説明する。図７は、拡散物質の拡散状況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、拡散物質の拡散状況予測方法は、制御部１１内のＣＰＵが記憶部１２の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ａに記憶されている拡散物質の拡散状況予測プログラムを制御部１１内のＲＡＭなどに読み出し、実行することにより、実現される。

図７に示すように、ステップＳ１１で、ある地点で、例えば、テロ、火災、事故などが発生して拡散物質として放射性物質が発生源Ｐから放出された場合、複数の計測装置１８−１〜１８−ｌを用いて発生源Ｐを含む推定領域Ａで大まかに計測された放射性物質に関する情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの計測した計測時刻情報などが通信部１５に送信される。放射性物質に関する情報としては、例えば、放射性物質の種類、その有無またはその濃度などである。計測装置１８−１〜１８−ｌの位置は、例えば、緯度及び経度で特定される。通信部１５で受信された情報は、通信部１５から制御部１１に送られる。制御部１１は、放射性物質に関する情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報などを通信部１５を介して入手した後、処理をステップＳ１２に移行させる。

ステップＳ１２で、制御部１１は、発生源推定処理部２２Ａに基づいて、逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを推定する。図８は、逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを推定する方法を説明するフローチャートである。

図８に示すように、ステップＳ２１で、制御部１１は、観測情報入手部３１において放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎから送られてくる放射性物質に関する情報、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎの位置情報などを通信部１５を介して入手する。その後、制御部１１は、仮想格子設定部３２に基づいて、相互の離間距離が一定の仮想格子を想定して、仮想格子の領域上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ）として設定する。なお、放射性物質が発生源Ｐから放出された放出時刻が不明である場合は、制御部１１は、仮想放出時刻設定部３３に基づいて仮想放出時刻を設定する。制御部１１は、仮想放出地点Ｐｏｊ（ｊ＝１〜ｍ）を設定した後、処理をステップＳ２２に移行させる。

次に、ステップＳ２２で、制御部１１は、影響関数算出部３４に基づいて、拡散モデル（例えば、式（８））を用いて影響関数Ｄ_ｉｊを算出する。なお、仮想放出時刻設定部３３により仮想放出時刻が設定されている場合には、各仮想放出時刻に応じた相対時刻ごとに影響関数Ｄ_ｉｊを算出する。また、上述したように予め影響関数データベースに登録されている場合には、影響関数データベースを参照して影響関数Ｄ_ｉｊを算出するようにしてもよい。制御部１１は、影響関数Ｄ_ｉｊを算出した後、処理をステップＳ２３に移行させる。

次に、ステップＳ２３で、制御部１１は、残差ノルム算出部３５に基づいて、仮想格子設定部３２で設定された各仮想放出地点Ｐｏｊについて、式（６）に基づき残差ノルムＲ_ｊを算出する。なお、仮想放出時刻設定部３３により仮想放出時刻が設定されている場合には、設定されている複数の仮想放出時刻に対してそれぞれ残差ノルムＲ_ｊを算出する。制御部１１は、残差ノルムＲ_ｊを算出した後、処理をステップＳ２４に移行させる。

次に、ステップＳ２４で、制御部１１は、推定部３６に基づいて、算出された全仮想放出地点Ｐｏｊについての残差ノルムのうち、残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求める。そして、制御部１１は、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点Ｐｏｊを放出位置と推定する。また、制御部１１は、放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量として推定する。なお、仮想放出時刻設定部３３によって仮想放出時刻が設定されている場合には、制御部１１は、複数の仮想放出時刻に対してそれぞれ最小となる残差ノルムの中でさらに最小の残差ノルムの放出強度ｑ_ｊを求める。そして、推定部３６は、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点を放出位置とする。また、推定部３６は、放出強度ｑ_ｊを放出位置からの放出量として推定すると共に、対応する仮想放出時刻を放出時刻として推定する。

制御部１１は、上記のようにして逆解析手段２６Ａを用いることで、より柔軟且つ簡便に発生源Ｐを推定することができる。

制御部１１は、推定部３６に基づいて、発生源Ｐを推定した後、処理を図７に示すステップＳ１３に移行させる。

ステップＳ１３で、制御部１１は、絞り込み部２３Ａに基づいて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎの設置範囲を狭めて発生源Ｐを絞り込む。

また、本実施形態では、制御部１１は、発生源推定処理部２２Ａで用いられる図８に示した逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを推定する方法に基づいて、図５、図６に示すように、相対的に長い仮想格子から短い仮想格子に絞り込みながら発生源Ｐを絞り込み、推定するようにしてもよい。

図９は、逆解析手段２６Ａを用いて発生源Ｐを絞り込む方法を説明するフローチャートである。図９に示すステップＳ３１〜ステップＳ３４は、図８に示すステップＳ２１〜ステップＳ２４と同様であるため、説明は省略する。なお、図９に示すステップＳ３４では、図８に示すステップＳ２４と放出位置を放出候補地点としている。制御部１１は、ステップＳ３４で、推定部３６に基づいて、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点ＰｏＮｊを放出候補地点の位置とし、放出強度ｑ_ｊを放出候補地点からの放出量として推定する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ３５に移行させる。

ステップＳ３５で、制御部１１は、現在適用している仮想格子の面が最小グリッド（ｓ段目）であるか否かを判定する。制御部１１は、判定の結果、現在適用している仮想格子の面が最小グリッドであると判定した場合には、放出候補地点として推定した評価点ＰｏＮｊの位置を放出地点として推定し、処理を終了する。

また、制御部１１は、判定の結果、最小グリッドでないと判定した場合には、処理をステップＳ３６に移行する。ステップＳ３６で、制御部１１は、Ｎをインクリメント処理する。制御部１１は、Ｎがインクリメントされた後、Ｎ＋１段目の仮想格子を用いて評価点を設定する場合に、Ｎ＋１段目の仮想格子は、前段（Ｎ段目）の仮想格子上で放出候補地点とされた点を、その仮想格子面内に含むように設定される。その後、制御部１１は、処理をステップＳ３１に戻す。

そして、制御部１１は、図５、図６に示すように、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へと、段階的に、（離間距離が最短で）最小グリッドとなるｓ段目の仮想格子の面まで適用する。そして、制御部１１は、ｓ段目の仮想格子の面で、推定部３６に基づいて、全仮想放出地点ＰｏＮｊについての残差ノルムのうち、残差ノルムが最小となる放出強度ｑ_ｊを求める。そして、制御部１１は、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点ＰｏＮｊを放出候補地点と推定したとき、放出候補地点を放出地点として推定する。

制御部１１は、発生源Ｐを絞り込んだ後、処理をステップＳ１４に移行させる。

ステップＳ１４で、制御部１１は、拡散予測部２４に基づいて、拡散モデルを用いて演算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出し、発生源Ｐから放射された放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）を予測する。

制御部１１は、拡散予測部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況を出力部１４に出力させる。制御部１１は、放射性物質の種類、量、拡散範囲などを出力部１４のモニターなどの表示画面に表示し、算出した拡散状況を拡散結果として表示することが好ましい。これにより、作業員に放射性物質の種類、量、拡散範囲などを把握しやすいように提示することが可能となる。

このように、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、放射性物質の発生源Ｐを含む範囲を予め推定した後、絞り込み部２３Ａで複数の放射性物質観測装置１９−ｉを用いて発生源Ｐを絞り込んでいる。このため、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、より高い精度で放射性物質の発生源Ｐを精度高く特定することができると共に、放射性物質の拡散状況を予測することができる。また、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎで撮影した観察画像の視野内において、放射性物質が付着している方向など空間的な情報が得られる。この結果、警察、自衛隊員や関係機関担当者などが発生源Ｐに接近し、放射性物質の除去を的確に行うことができるため、放射性物質の除去をより効率良く迅速に行うことができ、事故発生現場での対応の機動力を向上させることができる。また、放射性物質の種類を特定することで、警察、自衛隊員や関係機関担当者が予め防御するために要する情報を的確に得ることができ、隊員の安全を高めることができる。

なお、本実施形態においては、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａは、拡散予測部２４を備えているが、これに限定されるものではなく、拡散予測部２４を備えていなくてもよい。

［第２の実施形態］
本発明による第２の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置について、図面を参照して説明する。また、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置のうち、図１、図２に示す本発明による第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置と共通する構成については、説明を省略する。本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、図１に示す第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６の発生源推定処理部２２Ａおよび絞り込み部２３Ａが異なるものである。以下、本実施形態の発生源推定処理部および絞り込み部についてのみ説明する。

図１０は、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。図１０に示すように、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂの記憶部１２に記憶されている拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ｂは、第１計測部２１、発生源推定処理部２２Ｂ、絞り込み部２３Ｂ、および拡散予測部２４を有している。

（発生源推定処理部）
発生源推定処理部２２Ｂは、逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを含む推定領域Ａを推定している。逆解析手段２６Ｂは、放射性物質の逆解析を行っている。拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ｂに収容されている逆解析手段２６Ｂの構成の一例を図１１に示す。図１１に示すように、逆解析手段２６Ｂは、観測情報入手部４１、逆問題設定部４２、評価点設定部４３、逆解析部４４および推定部４５を備えている。

ここで、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂが逆解析手段２６Ｂで拡散物質の発生源Ｐを推定する方法の一例について説明する。図１２は、拡散現象における逆問題および逆解析を説明する説明図である。

まず、図１２（ａ）に示すように、放出地点Ｐｏからの拡散物質として放射性物質が放出され、観測地点Ｐｖで濃度を観測するとする。なお、放出地点近傍でｘ方向に一様な風が吹いていると仮定し、風に直角な方向をｙ方向とする。このとき、放出位置を（ｘ_０，ｙ_０，ｔ_０）、放出強度をｑ_０とすると、任意の観測位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｔ_ｉ）における濃度は次式（１１）で表される。

ここで、Ｄ_ｉ０（ｘ_ｉ−ｘ_０，ｙ_ｉ−ｙ_０，ｔ_ｉ−ｔ_０）は、観測位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｔ_ｉ）と放出位置（ｘ_０，ｙ_０，ｔ_０）との相対位置および相対時刻によって決まる影響関数である。

また、複数の観測地点（すなわち、ｎ箇所（ｎは正整数）の評価位置）における濃度（Ｄ_ｉ（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｔ_ｉ）；ｉ＝１，２，…，ｎ）が計測されていれば、次式（１２）が成り立つ。

一方、観測地点Ｐｖで観測した濃度から放出地点Ｐｏを推定することを逆問題として設定し、図１２（ｂ）に示すように、観測地点Ｐｖを仮想放出地点として逆拡散させる場合を考える。観測位置（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ，ｔ_ｉ）から放出強度ｑ_ｉを仮想的に放出して時間を逆進させると、放出位置（ｘ_０，ｙ_０，ｔ_０）における濃度は、式（１１）と同様に、次式（１３）で表される。

ここで、拡散現象の性質から、Ｄ_ｉ０＝Ｄ_０ｉが成立し、次式（１４）を得る。

したがって、ｑｉを次式（１５）で表すとすれば、

すなわち、観測濃度に逆比例する強度を観測地点（仮想放出地点）からの放出量にすれば、式（１４）は、次式（１６）に変形できる。

この式（１６）から、「どの観測地点からの仮想的な放出に対しても、仮想放出に対する放出地点Ｐｏでの濃度は同じであり、且つ放出強度はその濃度の逆数である」ことが分かる。本実施形態は、この性質を利用したもので、各観測地点をそれぞれ仮想放出点とし、各仮想放出点の放出強度をそれぞれ観測濃度に逆比例した値として逆問題を設定する。そして、本実施形態は、各仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う。そして、本実施形態は、逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価する。本実施形態は、粒子濃度がほぼ等しい領域のうち、最も収束した位置を放出地点と推定する。また、同様に、本実施形態は、粒子濃度がほぼ等しい領域のうち、最も収束した時刻を放出時刻と推定する。

例えば、図１２（ｃ）に示すように、放出地点Ｐｏからの放出を放出地点Ｐｏによる拡散領域内に設置された２箇所の観測地点Ｐｖ１、Ｐｖ２で観測するとした場合、各観測地点Ｐｖ１およびＰｖ２をそれぞれ仮想放出点とし、それら仮想放出点の放出強度をそれぞれの観測濃度に逆比例した値として仮想的な逆拡散を行えば、仮想放出点Ｐｖ１、Ｐｖ２によるそれぞれの逆拡散領域が重複する領域を大まかな推定範囲とすることができる。また、仮想放出点Ｐｖ１、Ｐｖ２からの粒子濃度分布について、粒子濃度がほぼ等しい領域のうち、最も収束した位置を放出地点Ｐｏと推定することができる。

次に、逆解析手段２６Ｂの各構成要素（すなわち、観測情報入手部４１、逆問題設定部４２、評価点設定部４３、逆解析部４４および推定部４５）について説明する。

観測情報入手部４１は、計測装置１８−１〜１８−ｌからの情報、すなわち、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報、計測装置１８−１〜１８−ｌが計測した濃度情報および計測時刻情報を、通信部１５を介して入手する。入手した各情報は、関連づけて記憶部１２の所定領域に保存しておくことが好ましい。

また、逆問題設定部４２は、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置をそれぞれ仮想放出点とし、各仮想放出点の放出強度をそれぞれ対応する計測装置で得た濃度情報（観測濃度）に逆比例した値として逆問題を設定する。ここで、式（１５）における係数αは任意に設定する。なお、後述するように、本実施形態は、粒子法による逆解析を行うので、具体的には、各仮想放出点の放出粒子数を全て同数とし、粒子強度を観測濃度に逆比例させる。なお、粒子濃度は、粒子数に粒子強度を乗じた値と同じ値である（粒子濃度＝粒子数×粒子強度）。ここで、放出粒子数を同数とするのは、各仮想放出点からの粒子数依存度を減らすためである。

評価点設定部４３は、相互の離間距離が一定の仮想格子を想定して、仮想格子の領域上で各格子線が交差する位置を評価点として設定する。例えば、ｒ×ｒの仮想格子上でｒ^２箇所の評価点Ｐｏｅｊ（ｊ＝１〜ｒ^２）が設定されるが、この評価点数が多ければ多いほど放出地点の推定精度は向上し、そのためには仮想格子の離間距離をより小さくして交差点数を増やせば良いが、その分だけ計算量は増大することになる。したがって、要求される処理時間（観測地点から情報を入手してから放出地点を推定するまでの時間）に応じて、予め発生源推定処理部２２Ｂを具現するプロセッサの処理性能等を勘案して評価点数を概算しておくのが望ましい。

逆解析部４４は、各仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う。ここで、逆解析の計算コードは、公知のものを使用すればよく、例えば、コロラド州立大学と米国ＡＴＭＥＴ社で開発されたＨＹＰＡＣＴ（Hybrid Particle and Concentration Transport Model）を用いてよい。なお、ＨＹＰＡＣＴは、粒子法により拡散物質の大気中濃度を評価するものを使用する。ＨＹＰＡＣＴによれば、粒子群の重力による沈降（乾式沈着）、降雨による沈降（湿式沈着）、放射性核種の減衰、熱・運動エネルギーによる排気上昇をリアルタイムに計算し、空間濃度分布を求めることができる。

なお、粒子法における基本式は次式（１７）で表される。

ここで、Δｔは現時刻と次時刻間の時間刻み（正値）を、Ｘold，Ｙold，Ｚoldは現時刻の粒子座標を、Ｘnew，Ｙnew，Ｚnewは次時刻の粒子座標を、ｕ，ｖ，ｗは風速成分をそれぞれ表す。

また、時間を逆に進行させて逆解析を行う場合には、式（１７）は次式（１８）のように変形される。

ここで、現時刻と次時刻間の時間刻みΔｔは、負値をとるものとする。したがって、既存のＨＹＰＡＣＴの計算コードについて、時間刻みΔｔに負値を与えるように修正すればよく、新たに計算コードを設計する必要はない。

逆解析部４４による逆解析では、複数の計測装置１８−１〜１８−ｌのそれぞれの観測時刻が異なる場合には、最も遅い計測時刻の計測装置に対応する仮想放出点から放出を開始し、その後、最も遅い計測時刻との相対時刻の短い順に、最も遅い計測時刻の計測装置に対応する仮想放出点からの放出タイミングから相対時刻遅れたタイミングで、他の仮想放出点から順次放出させていく。

推定部４５は、時間刻みΔｔずつ逆に進行させたそれぞれの時刻について、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域のうち、粒子濃度の分散が最小となる位置および時刻をそれぞれ放出地点および放出時刻と推定する。なお、粒子濃度分布の評価は、最も速い計測時刻の観測器に対応する仮想放出点からの放出タイミングより前の時刻まで逆に進行させた後に行うものとする。つまり、全ての計測装置１８−１〜１８−ｌにそれぞれ対応する仮想放出点から放出されている状態に至ってから評価を開始する。

具体的に、粒子濃度分布の評価は、以下のようにして行われる。すなわち、評価点設定部４３によりｒ×ｒの仮想格子上でｒ^２個の評価点Ｐｏｅｊ（ｊ＝１〜ｒ^２）が設定されているとき、各評価点Ｐｏｅｊに対する各仮想放出点からの粒子濃度分布の分散σ_ｊに基づき評価する。つまり、逆解析部４４により、ある時刻における計測装置１８−１〜１８−ｌに対応する仮想放出点からの放出による粒子濃度Ｃ_ｉｊがほぼ等しく、最も収束した位置を見い出すために、粒子濃度分布の分散σ_ｊが最小となる位置を求め、粒子濃度の分散が最小となる位置を放出地点と推定し、粒子濃度の分散が最小となる位置における粒子濃度の逆数値を放出地点の放出強度と推定する。また、粒子濃度の分散が最小となる時刻を放出時刻と推定する。

ここで、評価点Ｐｏｅｊに対する粒子濃度分布の分散σ_ｊおよび放出強度ｑ_ｊは次式（１９）で求められる。

拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂが逆解析手段２６Ｂで拡散物質の発生源Ｐを推定する方法の具体例を、図１３、図１４を用いて説明する。図１３は、仮想放出点からの拡散を例示する説明図であり、図１４は、仮想放出点からの放出タイミングおよび評価タイミングを例示するタイムチャートである。図１３に示すように、計測装置１８−１〜１８−３で濃度が計測されたとき、計測装置１８−１〜１８−３の計測時刻を、それぞれＴｖ１〜Ｔｖ３とし、計測装置１８−１〜１８−３の位置を、それぞれ仮想放出点Ｐｖ１〜Ｐｖ３とする。この場合、仮想放出点Ｐｖ１〜Ｐｖ３から逆拡散させるとした場合、仮想放出点Ｐｖ１〜Ｐｖ３からの放出タイミングは、図１４に示すように、計測時刻Ｔｖ３に最も遅い計測時刻の計測装置１８−３に対応する仮想放出点Ｐｖ３から放出を開始する。その後、計測時刻Ｔｖ１に計測装置１８−１に対応する仮想放出点Ｐｖ１から、計測時刻Ｔｖ２に計測装置１８−２に対応する仮想放出点Ｐｖ２からそれぞれ放出させていく。

また、図１４中の鉛直方向に引かれた破線は、それぞれ逆解析部４４による数値解析のタイミングを刻むが、逆解析部４４によって求められる仮想放出点Ｐｖ１〜Ｐｖ３からの放出による粒子濃度Ｃ_ｉｊ等のデータを推定部４５に渡すのは、最も速い計測時刻の計測装置１８−２に対応する仮想放出点Ｐｖ２からの放出タイミングより前まで逆に進行させた時点、すなわち時刻Ｔｅ１の時点からである。

［絞り込み部］
絞り込み部２３Ｂは、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて、逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを絞りこんでいる。放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを絞り込む方法の一例について説明する。本実施形態では、絞り込み部２３Ｂは、格子線の相互の離間距離が段階的に異なるｓ面（ｓは正の整数）の仮想格子（一面の仮想格子における格子線の相互の離間距離は一定）上で、それぞれ評価点ＰｏｅＮｊ（Ｎ＝１〜ｓ、ｊ＝１〜ｐ；ｐはｐ＜ｒ^２で正整数）を設定する。なお、仮想格子の面の適用は、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へ段階的に使用していくものとし、ｓ段目の仮想格子の面が（離間距離が最短の）最小グリッドであるものとする。

ここで、仮想格子の面を段階的に小さくして仮想格子に基づく評価点を用いた放出候補地点を推定し、発生源Ｐを絞り込む方法を具体的に説明する。図１５は、仮想格子に基づく評価点を用いた放出候補地点の推定を例示する説明図であり、図１６は、仮想格子のネスティングを説明する説明図である。なお、図１５では、放射性物質観測装置１９−１〜１９−３で濃度が計測され、各放射性物質観測装置の位置をそれぞれ仮想放出点Ｐｖ１〜Ｐｖ３として各仮想放出点から逆拡散させて放出候補地点を推定している。なお、図１５では、本来の放出地点Ｐｏに対して放出候補地点Ｐｏｅが推定されている。同図から推察できるように、１面の仮想格子上で評価点Ｐｏｅｊを設定する場合に、放出地点の推定精度を向上させるためには、格子線の離間距離を短くして評価点数を多く設定する必要がある。しかし、その分だけ計算量は増大することになる。そこで、本実施形態では、仮想格子のネスティング手法を用いて計算量をより低減することとした。

仮想格子のネスティングは、図１６に示すように、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へと、段階的に行われる。図１６では、離間距離が１０００ｍの仮想格子Ｇ１と、離間距離が５００ｍの仮想格子Ｇ２を例示している。より具体的に、格子線の離間距離は、例えば、１０００ｍ、５００ｍ・・・１．０ｍなどに段階的に変えて、放出候補地点Ｐｏｅが本来の放出地点Ｐｏにより近づくよう絞り込んでいく。

このように、絞り込み部２３Ｂは、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎからの情報に基づいて逆解析手段２６Ｂを用いて、第１の実施形態の絞り込み部２３Ａと同様、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子へと、段階的に、（離間距離が最短で）最小グリッドとなるｓ段目の仮想格子の面まで適用していく。そして、ｓ段目の仮想格子の面の適用において、制御部１１は、推定部４５で、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置が放出候補地点と推定され、また、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置における粒子濃度の逆数値が放出候補地点の放出強度と推定されたとき、放出候補地点が放出地点として推定されることとなる。この結果、制御部１１は、第１の実施形態の絞り込み部２３Ａと同様、更に高い精度で発生源Ｐを絞り込むことができる。また、制御部１１は、推定部４５で、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの時刻が放出時刻と推定される。

＜拡散物質の拡散状況予測方法＞
次に、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂにより行われる拡散物質の拡散状況予測方法について説明する。図１７は、拡散物質の拡散状況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、拡散物質の拡散状況予測方法は、制御部１１内のＣＰＵが記憶部１２の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ｂに記憶されている拡散物質の拡散状況予測プログラムを制御部１１内のＲＡＭなどに読み出し、実行することにより、実現される。

図１７に示すように、ステップＳ４１で、図７に示すステップＳ１１と同様、計測装置１８−１〜１８−ｌを用いて、発生源Ｐを含む推定領域Ａで大まかに計測された放射性物質に関する情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの計測した計測時刻情報などが通信部１５に送信される。制御部１１は、放射性物質に関する情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報などを通信部１５を介して入手した後、処理をステップＳ４２に移行させる。

次に、ステップＳ４２で、制御部１１は、発生源推定処理部２２Ｂに基づいて、逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを推定する。図１８は、逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを推定する方法を説明するフローチャートである。図１８に示すように、ステップＳ５１で、観測情報入手部４１において、計測装置１８−１〜１８−ｌから送られてくる放射性物質に関する情報、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置情報などを通信部１５を介して入手する。その後、制御部１１は、逆問題設定部４２に基づいて、計測装置１８−１〜１８−ｌの位置をそれぞれ仮想放出点Ｐｖｉ（ｉ＝１〜ｌ）とし、各仮想放出点の放出強度（粒子強度）をそれぞれ対応する計測装置１８−１〜１８−ｌで得た濃度情報に逆比例した値として逆問題を設定する。制御部１１は、逆問題を設置した後、処理をステップＳ５２に移行させる。

次に、ステップＳ５２で、制御部１１は、評価点設定部４３により、相互の離間距離が一定の仮想格子を想定して、仮想格子の領域上で各格子線が交差する位置を評価点Ｐｏｅｊ（ｊ＝１〜ｒ^２）として設定する。制御部１１は、評価点Ｐｏｅｊを設定した後、処理をステップＳ５３に移行させる。

次に、ステップＳ５３で、制御部１１は、逆解析部４４に基づいて、各仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う。なお、計測装置１８−ｉのそれぞれの観測時刻が異なる場合には、最も遅い計測時刻の計測装置に対応する仮想放出点から放出を開始し、その後、最も遅い計測時刻との相対時刻の短い順に、最も遅い計測時刻の計測装置に対応する仮想放出点からの放出タイミングから相対時刻遅れたタイミングで、他の仮想放出点から順次放出させていく。制御部１１は、逆解析を行った後、処理をステップＳ５４に移行させる。

次に、ステップＳ５４で、制御部１１は、推定部４５に基づいて、時間刻みΔｔずつ逆に進行させたそれぞれの時刻について、各仮想放出点Ｐｖｉ（ｉ＝１〜ｎ）からの粒子濃度分布を評価する。制御部１１は、各仮想放出点Ｐｖｉからの粒子濃度分布を評価した後、処理をステップＳ５５に移行させる。

次に、ステップＳ５５で、制御部１１は、推定部４５に基づいて、粒子濃度がほぼ等しい領域内で、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置を放出地点と推定する。また、粒子濃度がほぼ等しい領域内で、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの時刻を放出時刻と推定する。すなわち、制御部１１は、各評価点Ｐｏｅｊに対する各仮想放出点からの粒子濃度分布の分散σ_ｊが最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置を求め、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置を放出候補地点と推定する。また、制御部１１は、その時刻を放出時刻と推定する。また、制御部１１は、粒子濃度の分散が最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置における粒子濃度の逆数値を放出候補地点の放出強度と推定する。

制御部１１は、上記のようにして逆解析手段２６Ｂを用いることで、より確実に発生源Ｐを推定することができる。

制御部１１は、推定部４５に基づいて、発生源Ｐを推定した後、処理を図１７に示すステップＳ４３に移行させる。

ステップＳ４３で、制御部１１は、絞り込み部２３Ｂに基づいて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎの設置範囲を狭めて発生源Ｐを絞り込む。

また、本実施形態では、制御部１１は、発生源推定処理部２２Ｂで用いられる図１８に示した逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを推定する方法に基づいて、図１５、図１６に示すように、格子線の相互の離間距離が相対的に長い仮想格子から相対的に短い仮想格子に、段階的に小さくしていく。そして、制御部１１は、（離間距離が最短で）最小グリッドとなるｓ段目の仮想格子の面まで絞り込みながら発生源Ｐを絞り込み、推定するようにしている。そして、制御部１１は、ｓ段目の仮想格子の面で、推定部４５に基づいて、全仮想放出地点ＰｏＮｊのうち、粒子濃度の分散σ_ｊが最小となる評価点Ｐｏｅｊを求める。そして、制御部１１は、評価点Ｐｏｅｊを放出候補地点と推定したとき、放出候補地点を放出地点として推定する。

図１９は、逆解析手段２６Ｂを用いて発生源Ｐを絞り込む方法を説明するフローチャートである。図１９に示すステップＳ６１〜ステップＳ６５は、図１８に示すステップＳ５１〜ステップＳ５５と同様であるため、説明は省略する。制御部１１は、ステップＳ６５で、推定部４５に基づいて、放出強度ｑ_ｊの仮想放出地点ＰｏＮｊを放出候補地点の位置とし、放出強度ｑ_ｊを放出候補地点からの放出量として推定する。各評価点Ｐｏｅｊに対する各仮想放出点からの粒子濃度の分散σ_ｊが最小となる評価点Ｐｏｅｊの位置を放出候補地点と推定する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ６６に移行させる。

ステップＳ６６で、制御部１１は、現在適用している仮想格子の面が最小グリッド（ｓ段目）であるか否かを判定する。制御部１１は、判定の結果、現在適用している仮想格子の面が最小グリッドであると判定した場合には、放出候補地点として推定した評価点Ｐｏｅｊの位置を放出地点として推定し、処理を終了する。

また、制御部１１は、判定の結果、最小グリッドでないと判定した場合には、処理をステップＳ６７に移行する。ステップＳ６７で、制御部１１は、Ｎをインクリメント処理する。制御部１１は、Ｎがインクリメントされた後、Ｎ＋１段目の仮想格子を用いて評価点を設定する場合に、Ｎ＋１段目の仮想格子は、前段（Ｎ段目）の仮想格子上で放出候補地点とされた点を、その仮想格子面内に含むように設定される。その後、制御部１１は、処理をステップＳ６１に戻す。

制御部１１は、発生源Ｐを絞り込んだ後、処理を図１７に示すステップＳ４４に移行させる。

ステップＳ４４で、制御部１１は、図７に示すステップＳ１４と同様、拡散予測部２４に基づいて、拡散モデルを用いて演算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出し、発生源Ｐから放射された放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）を予測する。

制御部１１は、拡散予測部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散場データを出力部１４に出力させる。制御部１１は、放射性物質の種類、量、拡散範囲などを出力部１４のモニターなどの表示画面に表示し、算出した拡散状況を拡散結果として表示することが好ましい。これにより、作業員に放射性物質の種類、量、拡散範囲などを把握しやすいように提示することが可能となる。

このように、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂにおいても、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａと同様、放射性物質の発生源Ｐを含む範囲を予め推定した後、絞り込み部２３Ｂで放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて発生源Ｐの位置を絞り込んでいる。このため、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂは、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａと同様、より高い精度で放射性物質の発生源Ｐを精度高く特定することができると共に、放射性物質の拡散状況を予測することができる。また、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｂは、放放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎで撮影した観察画像の視野内において、放射性物質が付着している方向など空間的な情報も得られる。この結果、警察、自衛隊員や関係機関担当者などが発生源Ｐに接近し、放射性物質の除去を的確に行うことができるため、放射性物質の除去をより効率良く迅速に行うことができ、事故発生現場での対応の機動力を向上させることができる。また、放射性物質の種類を特定することで、警察、自衛隊員や関係機関担当者が予め防御するために要する情報を的確に得ることができ、隊員の安全性を高めることができる。

［第３の実施形態］
本発明による第３の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置について、図面を参照して説明する。また、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成のうち、本発明による第１、第２の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置と共通する構成は、同様の構成であるため、共通する構成についての説明を省略する。

＜拡散物質の拡散状況予測装置＞
図２０は、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置の構成を示す図である。図２０に示すように、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｃの拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ｃは、拡散予測部４１および第２計測部４２を有する。

［拡散予測部］
拡散予測部４１は、拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測している。拡散予測部４１は、本発明による第１の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置１０Ａの拡散予測部２４と同様であるため、説明は省略する。

［第２計測部］
第２計測部４２は、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて、発生源Ｐを含む領域の放射性物質の拡散状況を計測している。

＜拡散物質の拡散状況予測方法＞
次に、拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｃにより行われる拡散物質の拡散状況予測方法について説明する。図２１は、拡散物質の拡散状況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、拡散物質の拡散状況予測方法は、制御部１１内のＣＰＵが記憶部１２の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１６Ｃに記憶されている拡散物質の拡散状況予測プログラムを制御部１１内のＲＡＭなどに読み出し、実行することにより、実現される。

図２１に示すように、ステップＳ７１で、ある地点で、例えば、テロ、核による攻撃などにより、火災、事故などが発生して拡散物質として放射性物質が発生源Ｐから放出された場合、警察、自衛隊員や関係機関担当者、作業員などにより入力部１３に放射性物質が放出された対象日時、発生源Ｐの位置および対象日時での放射性物質の放出量などが入力される。そして、入力部１３に入力された情報は、入力部１３から制御部１１に送られる。そして、制御部１１は、従来から公知の拡散モデルを用いて発生源Ｐを含む領域における放射性物質の拡散状況を予測している。制御部１１は、対象日時の発生源Ｐを含む領域における放射性物質の拡散状況を被害分布として予測した後、処理をステップＳ７２に移行させる。

ステップＳ７２で、制御部１１は、第２計測部４２に基づいて、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて、拡散モデルで得られた発生源Ｐを含む放射性物質の被害領域を計測し、より詳細な放射性物質の拡散状況を計測する。そして、制御部１１は、通信部１５を介して送られてきた放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎで計測された放射性物質の拡散状況を出力部１４に出力し、放射性物質の種類、量、拡散範囲などを出力部１４のモニターなどの表示画面に表示し、算出した拡散状況を拡散結果として表示する。これにより、作業員に放射性物質の種類、量、拡散範囲などを把握しやすいように提示することが可能となる。

本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置１０Ｃは、発生源Ｐから放出された放射性物質の拡散領域内を放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎを用いて放射性物質の種類、量、拡散範囲などを出力部１４のモニターなどの表示画面に表示しているため、放射性物質が拡散している領域内で、放射性物質の種類、濃度、拡散状況など放射性物質による具体的な被害状況を画像として把握することができる。この結果、警察、自衛隊員や関係機関担当者などが発生源Ｐに接近し、放射性物質の除去を的確に行うことができるため、放射性物質の除去をより効率良く迅速に行うことができ、事故発生現場での対応の機動力を向上させることができる。また、放射性物質の種類を特定することで、警察、自衛隊員や関係機関担当者が予め防御するために要する情報を的確に得ることができ、隊員の安全性を高めることができる。

なお、上記各実施形態は、拡散物質が原子力発電所から放出される放射性物質である場合について説明したが、上記各実施形態はこれに限定されるものではない。例えば、火力発電所、ゴミ焼却施設、化学プラント等のプラント施設などから放出される有害物質、工場の煙突から大気中に排出されるガス体（煙）などでもよい。

また、上記各実施形態においては、放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎは、放射性物質を対象として計測し、放射性物質を画像処理して視覚化しているが、これに限定されるものではない。放射性物質観測装置１９−１〜１９−ｎは、放射性物質以外に、例えば、有害化学物質、化学剤、生物剤なども拡散物質として可視化することができる場合には、拡散物質観測装置として用いることができる。なお、有害化学物質とは、人、動物または植物などに有害な作用を及ぼす化学物質であり、有害化学物質として、例えば、ホルムアルデヒド、トルエン、キシレン、アセトアルデヒドなどが挙げられる。また、化学剤は、人、動物または植物などに毒性を示す化学物質であり、化学剤として、例えば、サリン、神経剤、びらん剤、窒息剤、シアン化物、血液剤、無能力化剤、催涙剤、嘔吐剤などが挙げられる。生物剤は、人、動物または植物などに害を与える生物であり、生物剤として、例えば、炭疽菌、天然痘ウィルス、コレラ菌、ボツリヌス毒素などが挙げられる。

１０Ａ〜１０Ｃ 拡散物質の拡散状況予測装置
１１ 制御部
１２ 記憶部
１３ 入力部
１４ 出力部
１５ 通信部
１６Ａ〜１６Ｃ 拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部
１８−１〜１８−ｌ 計測装置
１９−１〜１９−ｎ 放射性物質観測装置
２１ 第１計測部
２２Ａ、２２Ｂ 発生源推定処理部
２３Ａ、２３Ｂ 絞り込み部
２４ 拡散予測部
２６Ａ、２６Ｂ 逆解析手段
３１、４１ 観測情報入手部
３２ 仮想格子設定部
３３ 仮想放出時刻設定部
３４ 影響関数算出部
３５ 残差ノルム算出部
３６、４５ 推定部
４２ 逆問題設定部
４３ 評価点設定部
４４ 逆解析部

Claims (29)

1. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測装置であって、
   複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測部と、
   前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定処理部と、
   複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み部と、
   前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、
   を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
2. 請求項１において、
   前記逆推定手段は、
   相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、
   前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、
   前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、
   算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、
   を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
3. 請求項２において、
   前記影響関数算出部は、数値拡散計算により前記影響関数を算出することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
4. 請求項２または３において、
   前記絞り込み部で、前記仮想格子設定部は、前記第１推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
5. 請求項２ないし４の何れか１つにおいて、
   前記逆推定手段は、仮想放出時刻を設定する仮想放出時刻設定部を有し、
   前記残差ノルム算出部は、仮想放出時刻別にそれぞれの仮想放出地点ごとの残差ノルムを算出し、
   前記第１推定部は、仮想放出時刻ごとに算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
6. 請求項１ないし５の何れか１つにおいて、
   前記逆推定手段は、
   前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、
   それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、
   それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、
   逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、
   を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
7. 請求項６において、
   前記第２推定部は、粒子濃度の分散が最小となる位置における粒子濃度の逆数値を前記放出地点の放出強度と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
8. 請求項６または７において、
   前記逆解析部は、最も遅い計測時刻との相対時刻で各仮想放出点から順次放出させていくことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
9. 請求項６ないし８の何れか１つにおいて、
   前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として設定する評価点設定部を有し、
   前記第２推定部は、逆に進行させたそれぞれの時刻において、設定された評価点について各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
10. 請求項６ないし９の何れか１つにおいて、
    前記評価点設定部は、前記第２推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
11. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測装置であって、
    前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、
    複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
12. 請求項１ないし１１の何れか１つにおいて、
    前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測装置。
13. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測方法であって、
    複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測工程と、
    前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定工程と、
    複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み工程と、
    前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測工程と、
    を含むことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
14. 請求項１３において、
    前記逆推定手段は、
    相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、
    前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、
    前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、
    算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
15. 請求項１４において、
    前記影響関数算出部は、数値拡散計算により前記影響関数を算出することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
16. 請求項１４または１５において、
    前記絞り込み工程で、前記仮想格子設定部は、前記第１推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
17. 請求項１４ないし１６の何れか１つにおいて、
    前記逆推定手段は、仮想放出時刻を設定する仮想放出時刻設定部を有し、
    前記残差ノルム算出部は、仮想放出時刻別にそれぞれの仮想放出地点ごとの残差ノルムを算出し、
    前記第１推定部は、仮想放出時刻ごとに算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
18. 請求項１４ないし１７の何れか１つにおいて、
    前記逆推定手段は、
    前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、
    それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、
    それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、
    逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
19. 請求項１８において、
    前記第２推定部は、粒子濃度の分散が最小となる位置における粒子濃度の逆数値を前記放出地点の放出強度と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
20. 請求項１８または１９において、
    前記逆解析部は、最も遅い計測時刻との相対時刻で各仮想放出点から順次放出させていくことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
21. 請求項１８ないし２０の何れか１つにおいて、
    前記逆推定手段は、相互の離間距離が一定の評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として設定する評価点設定部を有し、
    前記第２推定部は、逆に進行させたそれぞれの時刻において、設定された評価点について各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
22. 請求項１３ないし２１の何れか１つにおいて、
    前記評価点設定部は、前記第２推定部で推定された放出地点を含み、且つ相互の離間距離がより短い評価格子上で各格子線が交差する位置を評価点として再設定することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
23. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測方法であって、
    前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、
    複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
24. 請求項１３ないし２３の何れか１つにおいて、
    前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
25. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測プログラムであって、
    複数の計測装置を用いて前記拡散物質を計測する第１計測工程と、
    前記拡散物質の逆推定を行う逆推定手段を用いて前記発生源を含む推定領域を推定する発生源推定工程と、
    複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を絞り込む絞り込み工程と、
    前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測工程と、
    を含む工程を実行させることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラム。
26. 請求項２５において、
    前記逆推定手段は、
    相互の離間距離が一定の仮想格子上で各格子線が交差する位置を仮想放出地点として設定する仮想格子設定部と、
    前記拡散モデルを用いて、前記計測装置と前記仮想放出地点との相対位置、および相対時刻に応じて定まる影響関数を算出する影響関数算出部と、
    前記仮想放出地点ごとに、各計測装置の濃度情報と、各計測装置の仮想放出地点に対する影響関数と仮想放出地点の放出強度との積と、の差の平方和である残差ノルムを算出する残差ノルム算出部と、
    算出された全仮想放出地点の残差ノルムの内、残差ノルムが最小となる仮想放出地点を放出地点と推定する第１推定部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラム。
27. 請求項２５または２６において、
    前記逆推定手段は、
    前記計測装置から位置情報、計測した濃度情報を入手する観測情報入手部と、
    それぞれの前記計測装置の位置をそれぞれ仮想放出点とし、それぞれの仮想放出点の放出強度を対応する計測装置でそれぞれ得た濃度情報に逆比例した値とする逆問題設定部と、
    それぞれの仮想放出点からの放出について、粒子法を用いた拡散の数値解析で時間を計測時刻から逆に進行させて逆解析を行う逆解析部と、
    逆に進行させたそれぞれの時刻において、各仮想放出点からの粒子濃度分布を評価し、粒子濃度が略等しい領域の内、粒子濃度の分散が最小となる位置をそれぞれ放出地点と推定する第２推定部と、
    を有することを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラム。
28. 拡散物質を大気中に放出する発生源から放出される前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散状況予測プログラムであって、
    前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散モデルを用いて前記拡散物質の拡散状況を予測する拡散物質の拡散予測部と、
    複数の放射性物質観測装置を用いて前記発生源を含む領域の前記拡散物質の拡散状況を計測する第２計測部と、
    を実行させることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラム。
29. 請求項２５ないし２８の何れか１つにおいて、
    前記放射性物質観測装置は、放射線のコンプトン散乱を計測し、前記放射性物質観測装置で観察した画像を画像処理して前記拡散物質の拡散状況を視覚化する放射線測定装置であることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測プログラム。

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