JP5249725B2 - 気流場データベース作成システム及び拡散物質の拡散状況予測システム - Google Patents

Description

本発明は、気流場データベース作成システム及び拡散物質の拡散状況予測システムに関し、正確な気流場データベースを演算負荷を少なくして求めることができると共に、拡散物質の拡散状況を正確・迅速に予測することができるように工夫したものである。

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（大気中）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。

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。

大気中に排出された拡散物質の拡散状況を、演算により予測するには、気流場データを求め、次にこの気流場データを基に拡散場データを求めている。

原発事故等の緊急時対応システムにおいては、拡散源（原子力発電所等）を中心とした数Ｋｍ四方における有害ガスの拡散を予測・評価する必要がある。現状のシステムでは、広域気象データを利用して、数値シミュレーションモデルにより数値流体解析（ＣＦＤ：Computational Fluid Dynamics）を用いて、定常時の気流場データ及び／または非定常時の気流場データを演算し、その後（または同時）に、ＣＦＤを用いて、定常時気流場データから定常時拡散データを演算したり、非定常時気流場データから非定常時拡散データを演算したりしている。

なおＣＦＤとは、実際の地理的領域（地球表面上の領域）に対応した計算領域を計算機に設定し、この計算領域を格子状に分割して、各格子点の変数（風速、温度等）について、変数の微分方程式を時間積分することにより気流場データあるいは拡散場データを解析する演算手法である。

現状の気体状況予測演算（気流場データを求める演算）では、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数値解析することにより、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（各格子点位置）の風向・風速を演算により求める、つまり、一定時間刻み毎の気流場データを求める。

また、現状の拡散状況予測演算（拡散場データを求める演算）では、放出された拡散物質の濃度や性状ならびに前記気流場データを、拡散物質（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（拡散場データ）を求める。

なお、「拡散物質（粒子）の拡散状態を演算する拡散方程式」としては各種のものが開発されているが、その一例としては、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 ）コードなどがある。

しかし上述したような従来技術では、気流場データや拡散場データを演算するのに膨大な時間を要していた。特に、気流場データの演算には長時間を要していた。

そこで本願発明者は、短時間で拡散状況の予測ができる拡散状況予測システムを既に提案している（特許文献１参照）。
提案した拡散状況予測システムでは、拡散源が存在する対象地点を含む地理的領域の気体状況を示す気流場データベースを予め用意しておく。
具体的には、風向と大気安定度との組み合わせが異なる複数のケースについて、気流場データベースを予め用意しておく。

対象地点である拡散源から大気中に拡散物質が排出されたときには、拡散物質排出時における気象条件から得られる風向と大気安定度と同じ、風向と大気安定度となっている気流場データを気流場データベースから取り出す。
そして、気流場データベースから取り出した気流場データを用いて、拡散状況をＣＦＤを用いて演算することにより、排出物質の拡散状況を迅速・短時間で予測することができるようにした。

ここで、特許文献１に記載した拡散状況予測システムを、システム構成図である図１６を参照して説明する。

図１６に示すように、記憶部１０には、予め求めた気流場データベースＤＢ１が記憶されている。この気流場データベースＤＢ１は、例えば図１７に示すように、大気安定度と風向との組み合わせが異なる１１２ケースの気流場データ（ｄ−Ａ１〜ｄ−Ｇ１６）から構成されている。

各気流場データ（例えばｄ−Ａ１）は、特定の風向で特定の大気安定度（例えば、風向が１で大気安定度がＡ）における、風向、風速、気温、湿度、降水量、気圧等をデータ要素とするデータである。

気流場データ演算部１１には、気象データ入力部１２から対象日時の気象データαが入力される。対象日時とは、拡散源（例えば原子力発電所）から拡散物質（例えば放射性物質）が大気に排出された日時をいう。また、気象データαは、１６方位の風向、風速、気温、湿度、降水量、気圧等をデータ要素として有している。

気流場データ演算部１１は、次のような演算を順に行う。
（１）まず、入力された気象データαのデータ要素（特に風速と気温）から、この気象データαの大気安定度を演算する。

（２）次に、気象データαの「風向と大気安定度」になるべく近い「風向と大気安定度」となっている複数の気流場データを気流場データベースＤＢ１から抽出する。そして、抽出した複数の気流場データを、内挿補間演算をして、気象データαの「風向と大気安定度」と同じ「風向と大気安定度」となっている新たな気流場データを演算して求め、この新たな気流場データを気流場データｄｔとして、拡散場データ演算部１３に送る。

拡散場データ演算部１３は、気流場データｄｔを、拡散物質（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、拡散場データを求める。この拡散場データは、拡散物質の拡散状況（拡散領域，拡散濃度）を示すものであり、この拡散場データから拡散状況の予測ができる。

なお、「拡散物質（粒子）の拡散状態を演算する拡散方程式」としては各種のものが開発されているが、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 ）コードなどを用いる。

この例では、気流場データｄｔを求める際に、ＣＦＤ演算をすることなく、予め用意していた気流場データベースＤＢ１の中から、対象日時の気象データαの「風向と大気安定度」になるべく近い「風向と大気安定度」となっている気流場データを抽出して内挿補完演算をするだけであるため、短時間で気流場データｄｔを求めることができ、ひいては、短時間で拡散場データを求めることができる。

特開２００５−２８３２０２号公報 特許第３７１２６５４号公報

ところで、図１７に示すような気流場データベースＤＢ１を作成することは理論的には可能であっても、気流場データベースを作成する際の演算負荷が少なく、しかも、精度の高い気流場データベースを現実的に作成する具体的な手法は、従来では存在していなかった。

本発明は、上記従来技術に鑑み、風向と大気安定度との組み合わせが異なる各ケースの気流場データから構成されている精度のよい気流場データベースを、演算負荷が少なく容易に作成することができる気流場データベース作成システムを提供すると共に、この気流場データベース作成システムにより作成した気流場データベースを利用して拡散状況を正確・迅速に予測することができる拡散物質の拡散状況予測システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決する本発明の気流場データベース作成システムの構成は、
拡散源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が設定されると共に、大気現象を解析する方程式を演算することにより気象データを求める計算モデルが設定されており、地球規模の長期広域実気象データであるグローバル気象再解析データの気象データを前記計算領域の流入境界条件として設定し、前記計算モデルにより演算を行うことにより、前記計算領域に設定した複数の格子点の位置の気象データからなる気流場データを、予め決めた一定期間における予め決めた一定時間毎に求める長期広域気流場データ演算部と、
前記複数の格子点の中の一つを代表格子点として予め選定しておき、前記長期広域気流場データ演算部により求められた各気流場データに対して、各気流場データの代表格子点の位置の気象データから算出した大気安定度をそれぞれ付加する大気安定度算出・付加部と、
各気流場データの代表格子点の風向と大気安定度を基に、風向と大気安定度との組み合わせが異なる複数のケースに、各気流場データを振り分ける風向別・大気安定度別分類部と、
気流場データが振り分けられた各ケース毎に、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯の中の一つの気流場データを代表の気流場データとして選定し、この選定した代表の気流場データを当該ケースの気流場データであるとして対応させた気流場データベースを作成する風向別・大気安定度別気流場データベース作成部と、を有することを特徴とする。

また本発明の気流場データベースの作成システムの構成は、
前記風向別・大気安定度別気流場データベース作成部では、
各ケース毎に、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯の中の一つの気流場データを代表の気流場データとして選定する際に、
各ケースにおいて、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯を判定し、このような時間帯のうち最も長い時間帯を選び、最も長い時間帯が複数存在する場合には、時間的に前の時間帯を選び、更に、このようにして選んだ最も長い時間帯の中央の時刻の時点の気流場データ、または中央の時刻に気流場データが無い場合には中央の時刻の直前の時点の気流場データを代表の気流場データとして選定することを特徴とする。

また本発明の気流場データベースの作成システムの構成は、
大気安定度別の気温鉛直分布と大気安定度別の風速鉛直分布が予め設定されており、大気安定度別の気温鉛直分布及び風速鉛直分布と風向データとを組み合わせた計算条件を設定する計算条件入力部と、
拡散源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が設定されると共に、大気現象を解析する方程式を演算することにより気象データを求める計算モデルが設定されており、前記計算条件入力部から入力される大気安定度別の気温鉛直分布及び風速鉛直分布と風向データとを組み合わせた計算条件を前記計算領域の流入境界条件として設定し、前記計算モデルにより演算を行うことにより、前記計算領域に設定した複数の格子点の位置の気象データからなる気流場データを、予め決めた一定期間における予め決めた一定時間毎に求める定常気流計算部と、
前記定常気流計算部が求めた複数の気流場データを、風向と大気安定度との組み合わせが異なるケース毎に対応付けて風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成する風向別・大気安定度別気流場データベース作成部と、を有することを特徴とする。

また本発明の拡散物質の拡散状況予測システムの構成は、
拡散物質を大気中に排出する拡散源が存在する対象地点における、風向と大気安定度との組み合わせが異なる複数のケースの気流場データからなる気流場データベースが記憶されている記憶部と、
対象日時の気象データを入力する気象データ入力部と、
前記気象データ入力部から入力された対象日時の気象データを基に風向と大気安定度を求め、対象日時の気象データの風向と大気安定度になるべく近い風向と大気安定度となっている複数の気流場データを前記記憶部から取り出して複数の気流場データを内挿補完演算することにより、対象日時の気象データの風向と大気安定度と同じ風向と大気安定度となっている気流場データを求めて送出する気流場データ演算部と、
気流場データ演算部から送出された気流場データを、拡散物質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拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算部とを有し、
前記記憶部に記憶されている気流場データベースは、前述の何れかの気流場データベース作成システムにより作成されたものであることを特徴とする。

本発明の気流場データベース作成システムによれば、グローバル気象再解析データを計算領域の流入境界条件として設定し、計算モデルにより計算領域の気流場データを求め、その後は各気流場データ毎に代表する大気安定度や代表する気流場データを求めて、代表する気流場データを風向と大気安定度が異なる複数のケースに振り分けるだけで、気流場データベースの作成ができるので、拡散源が存在する対象地点の気流場データベースを、演算負荷が少ないにもかかわらず正確に作成することができる。

また本発明の気流場データベース作成システムによれば、大気安定度毎の気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、複数の方位の風向データとを組み合わせた計算条件を、計算領域の４辺の流入境界条件として設定し、計算モデルにより計算領域の中の各格子点の気流場データを求めることにより、簡単に風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成することができる。

また本発明の拡散物質の拡散状況予測システムでは、気流場データを求める際に、ＣＦＤ演算をすることなく、予め用意していた気流場データベースの中から、対象日時の気象データの「風向と大気安定度」になるべく近い「風向と大気安定度」となっている気流場データを抽出して内挿補完演算をするだけであるため、短時間で気流場データを求めることができ、ひいては、短時間で拡散場データを求めることができる。

以下に本発明を実施するための最良の形態を実施例に基づき詳細に説明する。

＜気流場データベース作成システム＞
まず最初に気流場データベース作成システムの第１の例について説明する。
第１の気流場データベース作成システム１００は、図１に示すように、長期広域気流場データ演算部１０１と、大気安定度算出・付加部１０２と、風向別・大気安定度別分類部１０３と、風向別・大気安定度別気流場データベース作成部１０４とからなる。
この気流場データベース作成システム１００は、グローバル気象再解析データベース５０から得られるグローバル気象再解析データＧを基に、風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成するものである。

グローバル気象再解析データベース５０は、地球規模の長期広域実気象データであるグローバル気象再解析データを保有しており、例えば、メッシュ間隔（格子間隔）が２００Ｋｍとなった、過去５０年から１００年分の１時間毎の気象データを保有している。
グローバル気象再解析データベース５０のグローバル気象再解析データＧとしては、具体的には、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や、気象ＧＰＶ（Grid Point Value）データがある。

気流場データベース作成システム１００の長期広域気流場データ演算部１０１には、拡散源（例えば原子力発電所等）が存在する対象地点を含む地理的領域に対応する計算領域Ｒ（図２参照）が設定されている。この計算領域Ｒは、例えば一辺の長さが１０００Ｋｍに対応しており、格子状に分割（例えば縦横にそれぞれ４０分割）されている。

更に、長期広域気流場データ演算部１０１には、計算領域Ｒの各格子点毎（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データをシミュレーション演算して求めるために、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気象データを求める偏微分方程式の計算モデル、例えば、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）やＷＲＦ(Weather Research ＆ Forecasting Model System)が設定されている。

長期広域気流場データ演算部１０１は、計算領域Ｒの４辺の流入境界条件として、グローバル気象再解析データベース５０から得たグローバル気象再解析データＧの気象データを設定し、ＲＡＭＳ等の計算モデルを用いて演算することにより、例えば、過去1年間における1時間毎の各格子点の気象データからなる気流場データを求めている。

図３は、長期広域気流場データ演算部１０１が演算した気流場データｄを示すものである。例えば気流場データｄ０１．０１．０１は、１月１日の１時における各格子点（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データを示し、気流場データｄ０１．０１．０２は１月１日の２時における各格子点（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データを示す。
このようにして、１月１日の１時の気流場データｄ０１．０１．０１から１２月３１日の２４時の気流場データｄ１２．３１．２４までの８７６０（２４時間×３６５日）個の気流場データｄを演算する。

大気安定度算出・付加部１０２は、８７６０個の気流場データｄの夫々の大気安定度を次のようにして算出する。
各気流場データｄは、計算領域Ｒの中の複数の格子点（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データを示すものである。この場合、複数（１６８１個）の格子点の安定度を全て求めるのは煩雑なので、本例では、複数の格子点の中の一つを代表格子点として予め選定し、この代表格子点の気象データの風速と温度から大気安定度を算出する。そして、代表格子点の大気安定度を、気流場データｄ（複数の格子点の気象データ）の大気安定度とみなすようにしている。
ここでは、大気安定度として、不安定Ｓ１、中立Ｓ２、安定Ｓ３の３区分の大気安定度に振り分けて算出している。

更に、大気安定度算出・付加部１０２は、前述したようにして求めた代表格子点の大気安定度を、各気流場データｄの大気安定度として付加する。
図４は、各気流場データｄに対応付けて付加した安定度を示す。
例えば、１月１日の１時の気流場データｄ０１．０１．０１の代表格子点の気象データから求めた大気安定度がＳ３である場合には、気流場データｄ０１．０１．０１（１月１日の１時における４１×４１＝１６８１箇所の気象データ）に大気安定度Ｓ３を付加し、１２月３１日の２４時の気流場データｄ１２．３１．２４の代表格子点の気象データから求めた大気安定度がＳ１である場合には、気流場データｄ１２．３１．２４（１２月３１日の２４時における４１×４１＝１６８１箇所の気象データ）に大気安定度Ｓ１を付加する。

風向別・大気安定度別分類部１０３は、風向を１６方位、大気安定度を３区分として、風向と大気安定度との組み合わせが異なる４８ケース（１６方位×３安定度）の分類が設定されており、８７６０個（２４時間×３６５日）の各気流場データｄが、４８ケースの中のどのケースになるかを、各気流場データｄの代表格子点の風向と大気安定度に応じて分類する。
即ち、各気流場データｄの代表格子点の風向と大気安定度を基に、風向と大気安定度との組み合わせが異なる４８ケースに、各気流場データｄを振り分けて分類する。つまり、各気流場データｄは、当該気流場データｄの代表点の「風向と大気安定度」とおなじ「風向と安定度」になっているケースに振り分けられる。

図５は、風向と大気安定度との組み合わせが異なる４８ケース（１６×３ケース）の分類に振り分けたときの、各ケースに分類された気流場データｄの数を示す。
なお、図５において、Ｎは北、Ｅは東、Ｓは南、Ｗを西を示し、例えば、ＮＮＥは北北東の風向を示す。

図５について具体的に説明すると、例えば、風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースの気流場データｄが８個あり、また、風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ２となるケースの気流場データが１２９個あることを示している。
このようにして、８７６０（２４時間×３６５日）個の気流場データｄが、４８ケース（１６方位×３安定度）の分類のいずれかに振り分けて分類される。

風向別・大気安定度別気流場データベース作成部１０４は、４８ケース（１６方位×３安定度）の個々のケース毎に、一つの気流場データｄを選定し（選定手法は後述する）、この選定した気流場データｄを、そのケース（特定の風向と特定の大気安定度）における代表の気流場データとする。

ここで、一つのケース（特定の風向と特定の大気安定度）に含まれている複数の気流場データｄの中から、代表の気流場データｄを選定する手法を説明する。
選定手法は次の通りである。
特定の１つのケース（特定の風向と特定の大気安定度）に複数の気流場データが含まれているため、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯を判定し、このような時間帯のうち最も長い時間帯を選ぶ。なお、最も長い時間帯が複数存在する場合には、時間的に前の時間帯を選ぶ。
そして、このようにして選んだ最も長い時間帯の中央の時刻の時点の気流場データ（または中央の時刻に気流場データが無い場合には中央の時刻の直前の時点の気流場データ）を代表の気流場データとする。

ここで、選定手法を例を挙げて具体的に説明する。
風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースにおいて、図６に示すような８個の気流場データｄが含まれていたとする。この場合には、気流場データｄ０２．１５．０５とｄ０２．１５．０６とｄ０２．１５．０７が３時間連続した時間帯Ｔ１に存在し、気流場データｄ１１．１１．０９とｄ１１．１１．１０が２時間連続した時間帯Ｔ２に存在する。このとき最長の時間帯Ｔ１の中央の時刻の時点の気流場データｄ０２．１５．０６を代表の気流場データとする。

風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースにおいて、図７に示すような８個の気流場データｄが含まれていたとする。この場合には、気流場データｄ０２．１５．０５とｄ０２．１５．０６とｄ０２．１５．０７とｄ０２．１５．０８が４時間連続した時間帯Ｔ１に存在し、気流場データｄ１１．１１．０９とｄ１１．１１．１０が２時間連続した時間帯Ｔ２に存在する。このとき最長の時間帯Ｔ１の中央の時刻の直前の時点の気流場データｄ０２．１５．０６を代表の気流場データとする。

風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースにおいて、図８に示すような８個の気流場データｄが含まれていたとする。この場合には、気流場データｄ０２．１５．０５とｄ０２．１５．０６とｄ０２．１５．０７が３時間連続した時間帯Ｔ１に存在し、気流場データｄ１１．１１．０８とｄ１１．１１．０９とｄ１１．１１．１０が３時間連続した時間帯Ｔ２に存在する。このとき時間的に前の時間帯Ｔ１の中央の時刻の時点の気流場データｄ０２．１５．０６を代表の気流場データとする。

風向と大気安定度との組み合わせが異なる他のケースにおいても同様にして、各ケース毎の代表の気流場データを選定する。

風向別・大気安定度別気流場データベース作成部１０４は、風向と大気安定度の組み合わせが異なる４８ケース（１６方位×３安定度）毎に選定した代表の気流場データｄを、そのケースの気流場データとして設定する。
このようにして、４８ケース（１６方位×３安定度）毎に、代表の気流場データｄを対応させて、図９に示すような気流場データベースを作成する。
この気流場データベースでは、例えば、風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースの気流場データを、気流場データｄ０２．１５．０６として設定している。つまり、風向が１（Ｎ）で大気安定度がＳ１となるケースにおいて、各格子点位置（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データを、２月１５日の６時における気流場データｄ０２．１５．０６として設定している。

上記の実施例１のシステムによれば、グローバル気象再解析データＧを計算領域Ｒの流入境界条件として設定し、計算モデルにより計算領域Ｒの気流場データを求め、その後は各気流場データ毎に代表する大気安定度や代表する気流場データを求めて、代表する気流場データを風向と大気安定度が異なる４８ケースに振り分けるだけであるので、拡散源が存在する対象地点の気流場データベースを、演算負荷が少ないにもかかわらず正確に作成することができる。

＜実施例１の変形例＞
実施例１では、図２に示す計算領域Ｒ全体について、図９に示すような、風向と大気安定度が異なる各ケース毎の気流場データを示す、気流場データベースを作成した。
実施例１の変形例では、図１０に示すように、計算領域Ｒを、複数、例えば４つの小計算領域ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｒ４に分割し、各計算領域の間には緩衝領域Ｂを設定する。
そして、各小計算領域ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｒ４において、個別に、実施例１と同様な手法により気流場データベースを作成する。

つまり小計算領域ｒ１における気流場データベースＤＢｒ１と、小計算領域ｒ２における気流場データベースＤＢｒ２と、小計算領域ｒ３における気流場データベースＤＢｒ３と、小計算領域ｒ４における気流場データベースＤＢｒ４を作成する。
そして、緩衝領域Ｂのデータベースは、気流場データベースＤＢｒ１，ＤＢｒ２，ＤＢｒ３，ＤＢｒ４を内挿補完演算して求める。

このようにして、計算領域Ｒ全体の気流場データベースを作成する。
この手法によれば、より局所的な領域（小計算領域）の気流場データを、更に正確・迅速に求めることができる。

＜気流場データベース作成システム＞
次に、気流場データベース作成システムの第２の例について説明する。
第２の気流場データベース作成システム２００は、図１１に示すように、計算条件入力部２０１と、定常気流計算部２０２と、風向別・大気安定度別気流場データベース作成部２０３とからなる。

計算条件入力部２０１には、図１２に示すような大気安定度（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）別の気温鉛直分布データと、図１３に示すような大気安定度（Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３）別の風速鉛直分布データが設定されている。
なお、大気安定度Ｓ１は不安定、大気安定度Ｓ２は中立、大気安定度Ｓ３は安定を示す。

この計算条件入力部２０１は、風向（１６方位）と大気安定度（３安定度）との組み合わせが異なる４８ケースについて、それぞれの計算条件を定常気流計算部２０２に入力する。つまり大気安定度毎の気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた計算条件を入力する。

具体的には、大気安定度をＳ１としたときにおいては、大気安定度がＳ１のときの気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた１６種類の計算条件を入力し、
大気安定度をＳ２としたときにおいては、大気安定度がＳ２のときの気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた１６種類の計算条件を入力し、
大気安定度をＳ３としたときにおいては、大気安定度がＳ３のときの気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた１６種類の計算条件を入力する。

定常気流計算部２０２には、拡散源（例えば原子力発電所等）が存在する対象地点を含む地理的領域に対応する計算領域Ｒ（図２参照）が設定されている。この計算領域Ｒは、例えば一辺の長さが１０００Ｋｍに対応しており、格子状に分割（例えば縦横にそれぞれ４０分割）されている。

更に、定常気流計算部２０２には、計算領域Ｒの各格子点毎（４１×４１＝１６８１箇所）の気象データをシミュレーション演算して求めるために、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気象データを求める偏微分方程式の計算モデル、例えば、気象力学モデルであるＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）やＷＲＦ(Weather Research ＆ Forecasting Model System)や、流体力学モデルであるＦＬＵＥＮＴ（商品名）やＳＴＡＲ−ＣＤ（商品名）が設定されている。

定常気流計算部２０２は、計算領域入力部２０１から入力される、大気安定度毎の気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた計算条件を、計算領域Ｒの４辺の流入境界条件として設定する。
そして、ＲＡＭＳ等の計算モデルを用いて演算することにより、風向と大気安定度との組み合わせが異なる４８ケース毎の４８個の気流場データｄ１・Ｓ１〜ｄ１６・Ｓ３（計算領域Ｒの中の各格子点の気象データ）を求める。

風向別・大気安定度別気流場データベース作成部２０３は、定常気流計算部２０２が求めた４８個の気流場データｄ１・Ｓ１〜ｄ１６・Ｓ３を、風向と大気安定度との組み合わせが異なる４８ケース毎に対応付けて、図１４に示すような、風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成する。
例えば、図１４において、風向が１で大気安定度がＳ１の時の気流場データはｄ１・Ｓ１である。

実施例２では、大気安定度毎の気温鉛直分布データ及び風速鉛直分布データと、１６方位の風向データとを組み合わせた計算条件を、計算領域Ｒの４辺の流入境界条件として設定し、計算モデルにより計算領域Ｒの中の各格子点の気流場データを求めることにより、簡単に風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成することができる。

＜実施例２の変形例＞
実施例２では、図２に示す計算領域Ｒ全体について、図１４に示すような、風向と大気安定度が異なる各ケース毎の気流場を示す、気流場データベースを作成した。
実施例２の変形例では、図１０に示すように、計算領域Ｒを、複数、例えば４つの小計算領域ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｒ４に分割し、各計算領域の間には緩衝領域Ｂを設定する。
そして、各小計算領域ｒ１，ｒ２，ｒ３，ｒ４において、個別に、実施例２と同様な手法により気流場データベースを作成する。

つまり小計算領域ｒ１における気流場データベースＤＢｒ１と、小計算領域ｒ２における気流場データベースＤＢｒ２と、小計算領域ｒ３における気流場データベースＤＢｒ３と、小計算領域ｒ４における気流場データベースＤＢｒ４を作成する。
そして、緩衝領域Ｂのデータベースは、気流場データベースＤＢｒ１，ＤＢｒ２，ＤＢｒ３，ＤＢｒ４を内挿補完演算して求める。

このようにして、計算領域Ｒ全体の気流場データベースを作成する。
この手法によれば、より局所的な領域（小計算領域）の気流場データを、更に正確・迅速に求めることができる。

＜拡散物質の拡散状況予測システム＞
次に本発明の実施例３に係る、拡散物質の拡散状況予測システムを、図１５を参照して説明する。

図１５に示すように、記憶部１１０には、実施例１の気流場データベース作成システム１００により求めた図９に示す気流場データベース（これを気流場データベースＤＢ１０１とする）が記憶されている。

気流場データ演算部１１１には、気象データ入力部１１２から対象日時の気象データαが入力される。対象日時とは、拡散源（例えば原子力発電所）から拡散物質（例えば放射性物質）が大気に排出された日時をいう。また、気象データαは、１６方位の風向、風速、気温、湿度、降水量、気圧等をデータ要素として有している。

気流場データ演算部１１１は、次のような演算を順に行う。
（１）まず、入力された気象データαのデータ要素（特に風速と気温）から、この気象データαの大気安定度を演算する。

（２）次に、気象データαの「風向と大気安定度」になるべく近い「風向と大気安定度」となっている複数の気流場データを気流場データベースＤＢ１０１から抽出する。そして、抽出した複数の気流場データを、内挿補間演算をして、気象データαの「風向と大気安定度」と同じ「風向と大気安定度」となっている新たな気流場データを演算して求め、この新たな気流場データを気流場データｄｔとして、拡散場データ演算部１１３に送る。

拡散場データ演算部１１３は、気流場データｄｔを、拡散物質（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、拡散場データを求める。この拡散場データは、拡散物質の拡散状況（拡散領域，拡散濃度）を示すものであり、この拡散場データから拡散状況の予測ができる。

なお、「拡散物質（粒子）の拡散状態を演算する拡散方程式」としては各種のものが開発されているが、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 ）コードなどを用いる。

この例では、気流場データｄｔを求める際に、ＣＦＤ演算をすることなく、予め用意していた気流場データベースＤＢ１０１の中から、対象日時の気象データαの「風向と大気安定度」になるべく近い「風向と大気安定度」となっている気流場データを抽出して内挿補完演算をするだけであるため、短時間で気流場データｄｔを求めることができ、ひいては、短時間で拡散場データを求めることができる。

なお上記実施例３では、実施例１により求めた気流場データベース（図９参照）を用いているが、実施例１の変形例により求めた気流場データベースや、実施例２により求めた気流場データベース（図１４参照）や、実施例２の変形例により求めた気流場データベースを用いることもできる。

本発明は、拡散物質の拡散状況予測システムのみならず、原子力施設の緊急時支援システム、ＮＢＣ（Nuclear, Bio and Chemical Agents）テロ被害予測システム等にも適用可能である。

本発明の実施例１に係る気流場データベース作成システムを示すシステム構成図。 計算領域を示す説明図。 演算した得た気流場データを示す説明図。 安定度を付加した気流場データを示す説明図。 風向別・大気安定度別の気流場データの出現状況を示す特性図。 代表の気流場データを選定する手法を示す説明図。 代表の気流場データを選定する手法を示す説明図。 代表の気流場データを選定する手法を示す説明図。 風向別・大気安定度別の気流場データベースを示す特性図。 本発明の実施例１，実施例２の変形例を示す説明図。 本発明の実施例２に係る気流場データベース作成システムを示すシステム構成図。 大気安定度別の気温鉛直分布を示す特性図。 大気安定度別の風速鉛直分布を示す特性図。 風向別・大気安定度別の気流場データベースを示す特性図。 本発明の実施例３に係る拡散物質の拡散状況予測システムを示すシステム構成図。 従来の拡散状況予測システムを示すシステム構成図。 従来の気流場データデータベースを示す説明図。

符号の説明

５０ グローバル気象再解析データベース
１００ 気流場データベース作成システム
１０１ 長期広域気流場データ演算部
１０２ 大気安定度算出・付加部
１０３ 風向別・大気安定度別分類部
１０４ 風向別・大気安定度別気流場データベース作成部
１１０ 記憶部
１１１ 気流場データ演算部
１１２ 気象データ入力部
１１３ 拡散場データ演算部
２００ 気流場データベース作成システム
２０１ 計算条件入力部
２０２ 定常気流計算部
２０３ 風向別・大気安定度別気流場データベース作成部

Claims (4)

1. 拡散源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が設定されると共に、大気現象を解析する方程式を演算することにより気象データを求める計算モデルが設定されており、地球規模の長期広域実気象データであるグローバル気象再解析データの気象データを前記計算領域の流入境界条件として設定し、前記計算モデルにより演算を行うことにより、前記計算領域に設定した複数の格子点の位置の気象データからなる気流場データを、予め決めた一定期間における予め決めた一定時間毎に求める長期広域気流場データ演算部と、
   前記複数の格子点の中の一つを代表格子点として予め選定しておき、前記長期広域気流場データ演算部により求められた各気流場データに対して、各気流場データの代表格子点の位置の気象データから算出した大気安定度をそれぞれ付加する大気安定度算出・付加部と、
   各気流場データの代表格子点の風向と大気安定度を基に、風向と大気安定度との組み合わせが異なる複数のケースに、各気流場データを振り分ける風向別・大気安定度別分類部と、
   気流場データが振り分けられた各ケース毎に、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯の中の一つの気流場データを代表の気流場データとして選定し、この選定した代表の気流場データを当該ケースの気流場データであるとして対応させた気流場データベースを作成する風向別・大気安定度別気流場データベース作成部と、
   を有することを特徴とする気流場データベース作成システム。
2. 前記風向別・大気安定度別気流場データベース作成部では、
   各ケース毎に、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯の中の一つの気流場データを代表の気流場データとして選定する際に、
   各ケースにおいて、時間的に連続して気流場データが存在する時間帯を判定し、このような時間帯のうち最も長い時間帯を選び、最も長い時間帯が複数存在する場合には、時間的に前の時間帯を選び、更に、このようにして選んだ最も長い時間帯の中央の時刻の時点の気流場データ、または中央の時刻に気流場データが無い場合には中央の時刻の直前の時点の気流場データを代表の気流場データとして選定することを特徴とする請求項１の気流場データベース作成システム。
3. 大気安定度別の気温鉛直分布と大気安定度別の風速鉛直分布が予め設定されており、大気安定度別の気温鉛直分布及び風速鉛直分布と風向データとを組み合わせた計算条件を設定する計算条件入力部と、
   拡散源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が設定されると共に、大気現象を解析する方程式を演算することにより気象データを求める計算モデルが設定されており、前記計算条件入力部から入力される大気安定度別の気温鉛直分布及び風速鉛直分布と風向データとを組み合わせた計算条件を前記計算領域の流入境界条件として設定し、前記計算モデルにより演算を行うことにより、前記計算領域に設定した複数の格子点の位置の気象データからなる気流場データを、予め決めた一定期間における予め決めた一定時間毎に求める定常気流計算部と、
   前記定常気流計算部が求めた複数の気流場データを、風向と大気安定度との組み合わせが異なるケース毎に対応付けて風向別・大気安定度別の気流場データベースを作成する風向別・大気安定度別気流場データベース作成部と、
   を有することを特徴とする気流場データベース作成システム。
4. 拡散物質を大気中に排出する拡散源が存在する対象地点における、風向と大気安定度との組み合わせが異なる複数のケースの気流場データからなる気流場データベースが記憶されている記憶部と、
   対象日時の気象データを入力する気象データ入力部と、
   前記気象データ入力部から入力された対象日時の気象データを基に風向と大気安定度を求め、対象日時の気象データの風向と大気安定度になるべく近い風向と大気安定度となっている複数の気流場データを前記記憶部から取り出して複数の気流場データを内挿補完演算することにより、対象日時の気象データの風向と大気安定度と同じ風向と大気安定度となっている気流場データを求めて送出する気流場データ演算部と、
   気流場データ演算部から送出された気流場データを、拡散物質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拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算部とを有し、
   前記記憶部に記憶されている気流場データベースは、請求項１乃至請求項３の何れか一項に記載の気流場データベース作成システムにより作成されたものであることを特徴とする拡散物質の拡散状況予測システム。

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