JP5922570B2 - 拡散物質の拡散状況予測装置、方法およびプログラム - Google Patents

拡散物質の拡散状況予測装置、方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、大気中に拡散する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、方法およびプログラムに関する。
原子力発電所や化学工場などでの事故等により放射性物質などの有害物質が放出された場合には、有害物質の拡散範囲や拡散濃度を予測し、有害物質による影響を受ける地域を予測する拡散状況予測システムがある（特許文献１参照）。
特許文献１に記載の拡散状況予測システムは、例えば気象ＧＰＶ（Grid Point Value）データやアメダス（ＡＭｅＤＡＳ；Automated Meteorological Data Acquisition System）等の気象データから初期条件および境界条件を取り込んで、有害物質の発生源を含む予め設定した計算領域を設定する。そして、特許文献１に記載の拡散状況予測システムは、前記計算領域の各格子点ごとに大気現象を解析する偏微分方程式の計算モデルを用いて演算する。これにより、特許文献１に記載の拡散状況予測システムは、事故発生（例えば、放射性物質の放出）時点から所定時間先の時点までの演算期間（予測期間）に渡り、一定時間間隔で多数の評価地点（対象地点）の気体状況（風向、風速等）を求め、気象データ（気流場データ）を求める。そして、拡散状況予測システムは、得られた気象データを用いて拡散計算を行うことにより、拡散物質の濃度（拡散場データ）を求める。これにより、拡散状況予測システムは、拡散物質の発生源から放出された有害物質の拡散状況を予測している。
また、有害物質の拡散範囲や拡散濃度を予測する方法として、他に気象データから初期条件および境界条件を取り込まず、全球モデルにより気流場データを演算する方法がある。
特開２００２−２０２３８３号公報
しかしながら、特許文献１に記載のような拡散状況予測システムは、気流場データを演算する際、気象ＧＰＶデータなどの気象データから初期条件および境界条件として取り込むため、予測期間は気象データに依存する。そのため、気象データの予測期間での気象解析と同じ空間解像度で、気象データの予測期間を超えた期間で拡散物質の拡散状況の予測を行うことは困難である。
また、境界条件を必要としない全球モデルにより気流場データを演算する方法は、気象データの予測期間を超えた期間を予測することはできるが、領域気象モデルと同じ空間解像度で計算すると、計算負荷が大きいため、実用的でない。
そのため、気象データの予測期間を超えた期間でも既存の空間解像度で、原子力発電所等の拡散源からの放射性物質のような拡散物質の拡散状況をより高い精度で予測することができる拡散物質の拡散状況予測装置が求められている。
本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであって、気象データの予測期間を超えた期間でも既存の空間解像度で、拡散源からの拡散物質の拡散状況をより高い精度で予測することができる拡散物質の拡散状況予測装置、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拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出部と、前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算部と、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、前記気流場データ演算部で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算部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、前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部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４の発明は、第１ないし第３の何れか１つの発明において、前記第２気象データベースから抽出する気象データを、前記対象日時と同じ日の所定期間内に絞るデータ絞込み部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５の発明は、第１ないし第４の何れか１つの発明において、前記気流場データ演算部は、前記第１気象データベースに保存されている前記対象日時の最終予測時刻経過前までは、前記第１気象データベースに保存されている気象データを用いて気流場データを算出し、前記対象日時の最終予測時刻経過後は、前記第２気象データベースから前記気象データに保存されている最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して気流場データ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６の発明は、第１ないし第５の何れか１つの発明において、前記同一・類似データ抽出部は、前記第２気象データベースから前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを複数抽出し、前記気流場データ演算部は、抽出した複数の同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域において所定期間までにおける所定時間毎での気流場データ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７の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、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８の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量計算部と、前記選定された第２風向頻度分布の所定時間毎の前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量重み付け部と、前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、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９の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、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１０の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、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１１の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出工程と、前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算工程と、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１２の発明は、第１１の発明において、前記気流場データ演算工程で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算工程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１３の発明は、第１２の発明において、前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程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１１ないし第１３の何れか１つの発明において、前記同一・類似データ抽出工程において前記同一または類似の気象データを抽出する前に、前記第２気象データベースから抽出する気象データを、前記対象日時と同じ日の所定期間内に絞るデータ絞込み工程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１５の発明は、第１１ないし第１４の何れか１つの発明において、前記気流場データ演算工程は、前記第１気象データベースに保存されている前記対象日時の最終予測時刻経過前までは、前記第１気象データベースに保存されている気象データを用いて気流場データを算出し、前記対象日時の最終予測時刻経過後は、前記第２気象データベースから前記気象データに保存されている最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して気流場データ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１１ないし第１５の何れか１つの発明において、前記同一・類似データ抽出工程は、前記第２気象データベースから前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを複数抽出し、前記気流場データ演算工程は、抽出した複数の同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域において所定期間までにおける所定時間毎での気流場データ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１７の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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１８の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月ごとの風向頻度分布および平均地上風速の変換データベースから、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時と同じ月の気象データを抽出する気象データ抽出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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２０の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月ごとの風向頻度分布および平均地上風速の変換データベースから、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時と同じ月の気象データを抽出する気象データ抽出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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２１の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出工程と、前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算工程と、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２２の発明は、第２１の発明において、前記気流場データ演算部で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算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２３の発明は、第２２の発明において、前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析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２４の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定部と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、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２５の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、前記第２気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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２６の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月ごとの風向頻度分布および平均地上風速の変換データベースから、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時と同じ月の気象データを抽出する気象データ抽出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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２７の発明は、拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、解析条件を設定する解析条件設定工程と、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月ごとの風向頻度分布および平均地上風速の変換データベースから、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時と同じ月の気象データを抽出する気象データ抽出工程と、前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、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。
本発明によれば、気象データの予測期間を超えた期間でも既存の空間解像度で、拡散源からの拡散物質の拡散状況をより高い精度で予測することができる。
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簡略に示す図である。 図２は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部の構成を示す図である。 図３は、評価領域に対象地点が設定されている状態の一例を示す図である。 図４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５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拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部の構成を示す図である。 図６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、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９は、本発明による第５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の構成を示す図である。 図１０は、放射性物質のプルーム式による地表沈着量を風向頻度分布で重み付けした一例を示す図である。 図１１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１２は、本発明による第６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の構成を示す図である。 図１３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１４は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部の他の一例を示す図である。 図１５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１６は、本発明による第７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の構成を示す図である。 図１７は、発災場所に最寄りの格子点での風向頻度分布の一例を示す図である。 図１８は、本発明による第７の実施形態に係る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簡略に示す図である。図１に示すように、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、制御部１１、主記憶装置１２、補助記憶装置１３、入力装置（入力受付部）１４、出力装置１５、および通信部１６を備えている。
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。
主記憶装置１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Flash Solid State Drive）などを備えている。主記憶装置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１７Ａという。主記憶装置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回線によって受信し、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１７Ａの構成については、後述する。
補助記憶装置１３は、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。
入力装置１４は、放射性物質を大気中に放出する拡散源（例えば、原子力発電所）から放射性物質が放出された対象日時（発災日）、対象日時の放射性物質の放出量などを入力するためのものである。入力装置１４としては、例えば、キーボードやマウスなどである。
なお、本実施形態において、対象日時とは、拡散源（発生源）から放射性物質などの拡散物質が大気に放出された日時をいう。
本実施形態では、入力装置１４は、対象日時、対象日時の放射性物質の放出量などが作業員などにより入力されるが、これに限定されるものではなく、外部から送信され、通信部１６で受信された信号に基づいて対象日時、対象日時の放射性物質の放出量などが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１０は、通信により外部から対象日時、対象日時の放射性物質の放出量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。
出力装置１５は、制御部１１が拡散物質の拡散状況予測プログラムに基づいて演算した結果などを出力するためのものである。出力装置１５としては、例えば、ディスプレイ、プリンタなどが用いられる。
通信部１６は、外部のネットワーク上に設置されている気象機関の気象データベース（第１気象データベース）１８、過去の気象データベース（第２気象データベース）１９などと通信を行ない、送受信する。気象機関の気象データベース１８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における過去（例えば、数十時間分、数百時間分）の気象データまたは将来の予測気象データが蓄積されている。気象機関とは、例えば、気象庁などである。また、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とは、具体的には、拡散源周辺を中心とした領域である。また、過去の気象データベース１９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における現在から過去数十年分（例えば、過去５０年〜１００年分）の１時間毎の気象データを蓄積している。過去の気象データベース１９のデータとして、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、ＧＰＶデータなどがある。
次に、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ａについて説明する。図２は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ａの構成を示す図である。図２に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ａは、解析条件設定部２１、同一・類似データ抽出部２２、気流場データ演算部２３、拡散場データ演算部２４および被ばく解析部２５を有する。
［解析条件設定部２１］
解析条件設定部２１は、拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している気象機関の気象データベース１８から取得し、解析条件を設定する。解析条件設定部２１に入力された対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。
解析条件設定部２１は、拡散源が存在する対象地点（評価地点）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を評価領域として設定する。評価領域は、拡散源を含み、例えば一辺の長さが５ｋｍ四方の領域に対応しており、格子状に分割されている。なお、この計算領域および格子幅は、使用者の要求、拡散源を含む計算領域の地理的状況などに応じて、広域、狭域は適宜任意に設定される。
評価領域には、例えば、気流場を評価するための対象地点が設定されている。評価領域に対象地点が設定されている状態の一例を図３に示す。図３に示すように、例えば、評価領域には、東西方向及び南北方向に所定の距離間隔（例えば、４ｋｍ、５００ｋｍなど）で、格子状に対象地点（図３中、丸印及び四角印）が設定されている。この評価領域における気流場を予測する場合には、評価領域に設定された各対象地点の気流場を気象データに基づいて、以下の処理手順により演算する。まず、初期条件として、気象データを空間内挿補間したデータを用いる。次に、境界条件として、気象データを空間・時間内挿補間したデータを用いる。そして、これら初期条件、境界条件を用いて、気象に関する偏微分方程式を解くことにより、評価領域の各対象地点の気流場データを演算する。
気象データは、地球の表面を南北方向に伸びると共に東西方向の相互の離間距離が規定距離となっている複数の仮想線と、地球の表面を東西方向に伸びると共に南北方向の相互の離間距離が規定距離となっている複数の仮想線とが交差する地点（親格子点位置）における規定時間間隔毎の気象データである。気象データは、大気現象を解析する方程式を演算する計算モデルにより求められる。気象データには、例えば、風向、風速、気圧、気温などが蓄積されている。気象データとしては、例えば、ＧＰＶデータ、ＡＭＥＤＡＳ等が挙げられる。
対象日時の気象データｄｔ１は、気象機関の気象データベース１８から送信される。気象機関の気象データベース１８には、過去の気象データ及び将来の予測気象データ（ＧＰＶデータの場合には、最大１９２時間である。）が蓄積されている。
本実施形態では、外部の気象機関の気象データベース１８から気象データをダウンロードするように構成されているが、本実施形態は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装置１０は、入力装置１４により手動で対象日時の気象データｄｔ１を直接入力設定できる構成としてもよい。また、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、気象機関の気象データベース１８から気象データをダウンロードする他に、入力装置１４により手動で対象日時の気象データｄｔ１を直接入力するようにしてもよい。これにより、入力された対象日時が異なった場合などに容易に調整することができる。
［同一・類似データ抽出部２２］
同一・類似データ抽出部２２は、対象日時と同一または類似の気象データを、同一・類似気象データｄｔ２として、過去の気象データベース１９から抽出する。過去の気象データベース１９から抽出される対象日時と同一の気象データは、同一気象データとする。過去の気象データベース１９から抽出される対象日時と類似の気象データは、類似気象データとする。
同一・類似気象データｄｔ２を抽出する方法として、例えば、計算領域の複数地点における種々の気象要素（例えば、風向、風速、気圧、気温）に対して、対象日時の気流場と、過去の気象データベース１９に蓄積されている複数時刻の気象データとの誤差を計算し、誤差がない時刻、または誤差が最小となる時刻の気象データを抽出する方法がある。また、同一・類似気象データｄｔ２を抽出する方法として、上記種々の気象要素の２次元分布を表示し、例えばパターンマッチング法などにより、画像が同一または類似したデータを抽出する方法などがある。
同一・類似気象データｄｔ２は、上記種々の気象要素のうち、例えば、風向、風速、気圧、気温のいずれか１つ以上の気象要素を固定して残りの気象要素で同一または類似する気象データを抽出するようにしてもよい。気象要素のうちのいずれか１つ以上を固定して残りの気象要素を用いて同一・類似気象データｄｔ２を抽出することにより、処理を簡便化することができるため、処理負担を軽減させることができる。
本実施形態では、外部の過去の気象データベース１９から気象データをダウンロードするように構成されているが、本実施形態は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装置１０は、入力装置１４により手動で同一・類似気象データｄｔ２などを直接入力設定できる構成としてもよい。また、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、過去の気象データベース１９から気象データをダウンロードする他に、入力装置１４により手動で同一・類似気象データｄｔ２などを直接入力するようにしてもよい。これにより、入力された同一・類似気象データｄｔ２が異なっていた場合などに容易に調整することができる。
［気流場データ演算部２３］
気流場データ演算部２３は、同一・類似データ抽出部２２で抽出した類似気象データを用いて、評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出する。気流場データ演算部２３は、同一・類似気象データｄｔ２に基づいて、評価領域の各格子点ごとの気象データを大気現象を解析する気流場計算モデル、または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などを用いて演算を行う。これにより、気流場データ演算部２３は、評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとの各対象地点の気象データからなる気流場データを演算して求める。
なお、本実施形態において、所定期間とは、対象日時から測定終了時までの評価期間をいい、例えば、数日間、数週間、数ヶ月間、数年間のいずれの期間である。また、所定時間とは、例えば、数十分、数時間、数週間、数ヶ月間、数年間のいずれの時間である。
気流場計算モデルとしては、例えば、従来より公知のものが用いられるが、例えば、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）を用いる方法などが挙げられる。
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、入力装置１４に入力された対象日時の気象データｄｔ１をＣＦＤを用いて演算し、気流場データを演算する。
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。
偏微分方程式の計算モデルとしては、例えば、ＲＡＭＳ（Regional Atmospheric Modeling System）やＷＲＦ(Weather Research ＆ Forecasting Model System)を用いる方法などが挙げられる。
気流場データの算出は、上記種々の気象要素のうち、例えば、風向、風速、気圧、気温のいずれか１つ以上の気象要素を固定して残りの気象要素を用いて気流場データを算出するようにしてもよい。気象要素のうちのいずれか１つ以上を固定して残りの気象要素を用いて気流場データを算出することにより、処理を簡便化することができるため、処理負担を軽減させることができる。
［拡散場データ演算部２４］
拡散場データ演算部２４は、気流場データ演算部２３で演算された対象日時における気流場データを用いて、放射性物質の拡散状態を演算する拡散計算モデルにより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する。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）を示すものであり、この拡散場データから評価領域において拡散源から放射性物質が放出された放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）を解析することができる。
なお、拡散計算モデルとしては、従来より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（１）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。
拡散計算モデルとして、下記式（１）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。
Figure 0005922570
 ここで、式（１）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、σyは水平方向拡散幅（気象状態によって決まる量）であり、σz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、気流場データ演算部２３で求められた気流場データをＣＦＤを用いて演算し、拡散場データを演算する。
また、対象日時において放射性物質が放出されたとした時の放射性物質の年平均濃度をＣｊ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Ｃj iとすると、放射性物質の年平均濃度Ｃｊは、下記式（２）のように表すことができる。
Figure 0005922570
 （式中、ｉ、ｊは１以上の整数である。）
よって、拡散場データ演算部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、対象日時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。
［被ばく解析部２５］
被ばく解析部２５は、拡散場データ演算部２４において得られた拡散場データから拡散源を含む評価領域における放射性物質の拡散状況から被ばく量を計算する。
拡散物質の拡散状況予測装置１０は、気流場データ演算部２３で演算された対象日時における気流場データ、拡散場データ演算部２４で算出された放射性物質の拡散場データ、および被ばく解析部２５で計算された評価領域における被ばく量などを出力装置１５で表示させる。これにより、気象データがない将来の長期間（例えば、数ヶ月、数年）に渡る気流場、拡散源から放射された放射性物質の拡散状況、または被ばく量などの大まかな予測結果を暫定的に作業員に提示することができる。これにより、オペレータは、速やかに対応することが可能となる。
＜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１０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４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が主記憶装置１２の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ａ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４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拡散源から放出された場合、作業員により入力装置１４が操作されることにより、放射性物質が放出された対象日時（発災日）、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量が入力される。拡散源の位置は、例えば、緯度及び経度で特定される。入力装置１４に入力された情報は、入力装置１４から制御部１１に送られる。制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、対象日時、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量の情報を受け取ると、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（例えば、拡散源を含む５ｋｍ四方の領域）を評価領域として設定する。評価領域は、拡散源を含む範囲であり、例えば、数ｋｍ〜数百ｋｍ四方に設定される領域である。制御部１１は、評価領域を設定した後、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、解析条件設定部２１に基づいて、通信部１６を介して気象機関の気象データベース１８にアクセスし、気象機関の気象データベース１８から評価領域で拡散物質が放出した時間に該当する気象データをダウンロードして取得する。解析条件設定部２１に入力された対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。制御部１１は、拡対象日時の解析条件を決定した後、処理をステップＳ１３に移行する。
ステップＳ１３で、制御部１１は、同一・類似データ抽出部２２に基づいて、過去の気象データベース１９から、対象日時の気流場と同一の気象データまたは類似の気象データを、同一・類似気象データｄｔ２として抽出する。制御部１１は、通信部１６を介して外部に設置されている過去の気象データベース１９にアクセスし、過去の気象データベース１９から該当する気象データをダウンロードして取得する。過去の気象データベース１９からダウンロードされる気象データは、拡散源を含む評価領域の対象日時と同一の気象データが存在する場合には、制御部１１はその気象データを同一気象データとしてダウンロードする。制御部１１は、拡散源を含む評価領域の気象データと同一の気象データが存在しない場合には、評価領域に最も近い気象データを類似気象データとしてダウンロードする。制御部１１は、同一・類似気象データｄｔ２を抽出した後、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、同一・類似データ抽出部２２で抽出した同一・類似気象データｄｔ２を受け付けると、気流場データ演算部２３に基づいて、この気象データを用いて、評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出する。制御部１１は、その後、処理をステップＳ１５に移行させる。
ステップＳ１５で、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて、気流場データ演算部２３で解析された気流場を用いて拡散計算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出する。これにより、拡散源から放射された放射性物質の拡散状況が求められる。制御部１１は、放射性物質の拡散状況（拡散領域、拡散濃度）の解析を行った後、処理をステップＳ１６に移行する。
ステップＳ１６で、制御部１１は、被ばく解析部２５に基づいて、拡散源を含む評価領域における放射性物質の拡散状況から被ばく量を計算する。
制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散場データおよび被ばく量を出力装置１５に表示させる。制御部１１は、出力装置１５の表示画面に評価領域の地図データを表示し、その地図データ上に算出した拡散状況を拡散結果として表示すると共に被ばく量を表示することが好ましい。これにより、作業員に対して放射性物質の拡散結果および被ばく量を把握しやすいように提示することが可能となる。また、制御部１１は、拡散結果および被ばく量に代わって気流場データを表示するようにしてもよいし、拡散結果および被ばく量を気流場データと共に表示するようにしてもよい。
拡散物質の拡散状況予測装置１０は、過去の気象データベース１９に蓄積されている気象データの中から同一・類似気象データｄｔ２を用いているため、実際の大気状態とは異なる。しかし、長期（例えば、数ヶ月〜１年間）の放射性物質の拡散結果および被ばく量の評価は、対象日時からの時間の積算量である。そのため、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、対象日時からの気象データを用いて長期の放射性物質の拡散結果および被ばく量を評価した場合と大きな誤差を与えることなく、長期の放射性物質の拡散結果および被ばく量の評価を行うことができる。
このように、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、拡散源から放射性物質が放出された場合には、過去の気象データベース１９から拡散源を含む評価領域の対象日時と同一または最も類似の気象データを抽出している。そして、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、この抽出した気象データを用いて放射性物質の拡散状況および被ばく量を評価している。気流場の予測には、領域気象モデルが用いられるが、この気象モデルは気象庁などから配信される気象データを初期条件、境界条件として取り込んでいる。そのため、放射性物質の拡散や被ばく量などを予測できる期間は、気象データの予測期間に依存する。気象データは気象庁などの気象機関から配信されるが、例えば、気象庁などから配信される気象データは、ＧＰＶデータの場合、１９２時間である。そのため、気象データの予測期間を超える期間については、放射性物質の拡散状況や被ばく量などを予測することはできない。これに対し、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、拡散源を含む評価領域の対象日時と同一または最も近い気象データを用いて放射性物質の拡散状況および被ばく量を評価しているため、気象データがない将来の長期間（例えば、数ヶ月、数年）に渡る放射性物質の拡散や被ばく量の予測を行うことができる。
また、気象データの予測期間を超える長期間での放射性物質の拡散状況や被ばく量を評価する方法の一つとして、例えば、境界条件を必要としない全球モデルにより解析する方法がある。全球モデルにより解析する方法は、領域気象モデルを用いて解析する方法と同等の計算精度（空間解像度）で計算した場合、計算負荷が大きく、放射性物質の拡散や被ばく量などを予測するための処理時間が長くなる。これに対し、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、拡散源を含む評価領域を必要最低限の範囲に設定して、気流場データの演算、拡散場データ、放射性物質の拡散および被ばく量の算出を行っているため、処理負担の軽減を図ることができる。この結果、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、放射性物質の拡散および被ばく量の評価をするための処理時間を大幅に短縮することができる。
したがって、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、既存の空間解像度を維持した状態で、気象データの予測期間を超える長期間での放射性物質の拡散結果および被ばく量の結果を、より高い精度で予測することができる。このため、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、気象データがない将来の長期での放射性物質による影響を評価することができる。
また、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、処理負担が大幅に軽減されるため、例えば、拡散物質の拡散状況予測プログラムをポータブルコンピュータなどにインストールしておけば、警察、自衛隊員や関係機関担当者が現場に向かう車両などの中でも予測を行うことが可能となるので、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。
なお、本実施形態では、拡散物質の拡散状況予測プログラムが主記憶装置１２に格納されているが、これに限定されるものではなく、可搬の記録媒体などに記憶するようにしてもよい。
また、本実施形態においては、拡散物質の拡散状況予測装置１０は、拡散場データ演算部２４および被ばく解析部２５を備えているが、これに限定されるものではなく、拡散場データ演算部２４と被ばく解析部２５とのいずれか一方のみを備えてもよいし、両方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、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。
図５は、本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の構成を示す図である。図５に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｂは、データ絞込み部３１を有する。
データ絞込み部３１は、解析条件設定部２１で解析条件を設定した後、同一・類似データ抽出部２２において類似気象データを抽出する前に、過去の気象データベース１９から抽出する気象データを、対象日時と同じ日の所定期間内に絞っている。
本実施形態において、所定期間とは、対象日時と同じ日の前後数ヶ月間の期間内であり、好ましくは対象日時と同じ日の前後２ヶ月以内であり、更に好ましくは対象日時と同じ日の前後１ヶ月以内である。また、所定期間とは、対象日時と同じ日の前後数ヶ月間の期間内に限定されるものではなく、時刻も考慮して、対象日時と同じ日時（日付と時刻）の前後数ヶ月間の期間内に限定してもよい。
図６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６に示すステップＳ２１およびステップＳ２２で、図４に示すステップＳ１１およびステップＳ１２と同様、拡散源から放射性物質が放出された場合、作業員により入力装置１４に放射性物質が放出された対象日時、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量が入力される。そして、入力装置１４に入力された情報は、入力装置１４から制御部１１に送られる。そして、制御部１１は、拡散源を含む計算領域を評価領域として設定する。そして、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、気象機関の気象データベース１８から放射性物質が放出した時間に該当する気象データをダウンロードして取得し、解析条件設定部２１に入力された対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。制御部１１は、対象日時の解析条件を決定した後、処理をステップＳ２３に移行させる。
ステップＳ２３で、制御部１１は、データ絞込み部３１に基づいて、過去の気象データベース１９から抽出する気象データを、対象日時と同じ日の所定期間内に絞る。その後、制御部１１は、処理をステップＳ２４に移行させる。
制御部１１は、ステップＳ２４からステップＳ２７で、図４に示すステップＳ１３からステップＳ１６と同様の処理を実行させる。ステップＳ２４で、制御部１１は、同一・類似データ抽出部２２に基づいて、過去の気象データベース１９から同一・類似気象データｄｔ２を抽出する。そして、ステップＳ２５で、制御部１１は、気流場データ演算部２３に基づいて、同一・類似データ抽出部２２で抽出した同一・類似気象データｄｔ２を用いて、評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出する。そして、ステップＳ２６で、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて、気流場データ演算部２３で解析された気流場データを用いて拡散計算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出する。これにより、拡散源から放射された放射性物質の拡散状況を求める。そして、ステップＳ２７で、制御部１１は、被ばく解析部２５に基づいて、対象地点を含む所定領域での被ばく量を解析する。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｂのデータ絞込み部３１で制御部１１が対象日時と同じ日の所定期間内に過去の気象データベース１９から抽出する過去の気象データを予め絞っている。これにより、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、同一・類似データ抽出部２２において過去の気象データベース１９に蓄積されている気象データのうち、対象日時に近い季節の気象データから同一・類似気象データｄｔ２を抽出する。このため、対象日時とは異なる季節の気象データが抽出されるのを抑制することができる。この結果、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、実際の条件に極力近い条件で放射性物質が放出された際の実際の放射性物質の拡散状況に近い拡散状況および被ばく量を得ることができる。したがって、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、気象データの予測期間を超える長期間での拡散物質の拡散結果および被ばく量の結果をより安定して高い精度で予測することができる。よって、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置を用いれば、原子力発電所で事故が発生して放射性物質が放出されて拡散した際には、評価領域において住民の避難などをより的確に行うことができる。
また、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、データ絞込み部３１で制御部１１が過去の気象データベース１９から抽出する過去の気象データを予め絞っている。そのため、制御部１１が、同一・類似データ抽出部２２において過去の気象データベース１９から過去の気象データを抽出する処理負担を軽減することができる。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、過去の気象データベース１９から過去の気象データを抽出するために要する処理時間を大幅に短縮することができる。
［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は、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ため、構成についての説明を省略する。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置では、制御部１１は、気流場データ演算部２３で、気象機関の気象データベース１８に保存されている対象日時の最終予測時刻経過前までは、気象機関の気象データベース１８に保存されている気象データを用いて最終予測時刻が経過する前までの気流場データを算出する。そして、制御部１１は、気流場データ演算部２３で、対象日時の最終予測時刻経過後は、気象機関の気象データベース１８に保存されている対象日時の最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを、過去の気象データベース１９から、同一・類似気象データｄｔ２として抽出して最終予測時刻が経過した後の気流場データを算出する。
なお、最終予測時刻経過は、気象機関の気象データベース１８に保存されている対象日時から保存している予測時刻の最終時刻である。例えば、気象データがＧＰＶデータの場合、最終予測時刻は、対象日時から１９２時間後の時間である。
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７に示すステップＳ３１およびステップＳ３２で、図４に示すステップＳ１１およびステップＳ１２と同様、拡散源から放射性物質が放出された場合、作業員により入力装置１４に放射性物質が放出した対象日時、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量が入力される。そして、入力装置１４に入力された情報は、入力装置１４から制御部１１に送られる。そして、制御部１１は、拡散源を含む計算領域を評価領域として設定する。そして、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、気象機関の気象データベース１８から放射性物質が放出した時間に該当する気象データをダウンロードして取得し、この対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。制御部１１は、対象日時の解析条件を決定した後、処理をステップＳ３３に移行させる。
ステップＳ３３で、制御部１１は、予測時刻が最終予測時刻経過前か否か判定する。制御部１１は、予測時刻が最終予測時刻経過前と判断した場合（ステップＳ３３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ３４に移行させる。
制御部１１は、ステップＳ３４からステップＳ３６で、図４に示すステップＳ１４からステップＳ１６と同様の処理を実行させる。ステップＳ３４で、制御部１１は、気流場データ演算部２３に基づいて、対象日時から最終予測時刻経過前の気象データを用いて、評価領域において最終予測時刻までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出する。そして、ステップＳ３５で、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて、気流場データ演算部２３で解析された気流場を用いて拡散計算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出する。そして、ステップＳ３６で、制御部１１は、被ばく解析部２５に基づいて、対象地点を含む所定領域での被ばく量を解析する。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散場データおよび被ばく量を出力装置１５に表示させる。
また、ステップＳ３３で、制御部１１は、予測時刻が最終予測時刻経過後と判断した場合（ステップＳ３３：Ｎｏ）には、ステップＳ３７に移行させる。
ステップＳ３７で、制御部１１は、図４に示すステップＳ１３と同様、同一・類似データ抽出部２２に基づいて、過去の気象データベース１９から同一・類似気象データｄｔ２を抽出する。そして、制御部１１は、同一・類似データ抽出部２２で同一・類似気象データｄｔ２を抽出した後、ステップＳ３４に移行する。制御部１１は、ステップＳ３４からステップＳ３６をステップＳ３４からステップＳ３６の順に上記と同様の処理を実行させる。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、制御部１１が気流場データ演算部２３に基づいて、対象日時から最終予測時刻経過前までは、気象機関の気象データベース１８に保存されている気象データを用いて気流場データを算出している。そして、制御部１１は、気象機関の気象データベース１８に保存されている対象日時の予測時刻の最終予測時刻経過後は、過去の気象データベース１９から同一・類似気象データｄｔ２を抽出して最終予測時刻が経過した後の気流場データを算出している。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、現在の気象データ及び気象解析結果を考慮しつつ実際の条件にできる限り忠実に拡散物質の拡散状況および被ばく量を評価することができるため、将来の長期の拡散物質の拡散や被ばく量の予測の信頼性を高めることができる。
なお、本実施形態では、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、放射性物質が放出した対象日時の気象データｄｔ１を決定した後、ステップＳ３３に移行しているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。本実施形態は、上記第２の実施形態の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｂのように、データ絞込み部３１を備えてもよい。このとき、制御部１１は、対象日時の気象データｄｔ１を決定した後、データ絞込み部３１に基づいて、対象日時と同じ日の所定期間内の気象データを過去の気象データベース１９から抽出する。
［第４の実施形態］
本発明による第４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は、本発明による第１乃至第３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ため、構成についての説明を省略する。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置では、制御部１１は、同一・類似データ抽出部２２で、過去の気象データベース１９から、気象機関の気象データベース１８に保存されている対象日時と同一または類似の気象データを複数抽出する。そして、制御部１１は、気流場データ演算部２３で、抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２を用いて、評価領域において所定期間までにおける所定時間毎での気流場データを算出する。
抽出する気象データの数は、２つ以上であればよく、特に限定されるものではない。
制御部１１は、気流場データ演算部２３で、抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２の気流場データを算出する際、算出する順番は限定されるものではない。抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２を、それぞれ、順次、計算して気流場データを算出してもよいし、抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２を同時に計算して気流場データをそれぞれ算出してもよい。
図８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に示すステップＳ４１およびステップＳ４２で、図４に示すステップＳ１１およびステップＳ１２と同様、拡散源から放射性物質が放出された場合、作業員により入力装置１４に放射性物質が放出された対象日時、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量が入力される。そして、入力装置１４に入力された情報は、入力装置１４から制御部１１に送られる。そして、制御部１１は、拡散源を含む計算領域を評価領域として設定する。そして、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、気象機関の気象データベース１８から放射性物質が放出した時間に該当する気象データをダウンロードして取得し、解析条件設定部２１に入力された対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。制御部１１は、対象日時の解析条件を決定した後、処理をステップＳ４３に移行させる。
ステップＳ４３で、制御部１１は、同一・類似データ抽出部２２に基づいて、過去の気象データベース１９から同一・類似気象データｄｔ２を複数抽出する。そして、ステップＳ４３で、制御部１１は、同一・類似気象データｄｔ２を複数抽出した後、ステップＳ４４に移行する。
制御部１１は、ステップＳ４４からステップＳ４６で、図４に示すステップＳ１４からステップＳ１６と同様の処理を実行させる。ステップＳ４４で、制御部１１は、気流場データ演算部２３に基づいて、同一・類似データ抽出部２２で抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２を用いて、抽出された複数の同一・類似気象データｄｔ２の評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出する。そして、ステップＳ４５で、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて、気流場データ演算部２３で解析されたそれぞれの気流場データを用いて拡散計算を行ない、放射性物質の拡散場データを算出する。これにより、拡散源から放射された放射性物質の拡散状況をそれぞれ求める。そして、ステップＳ４６で、制御部１１は、被ばく解析部２５に基づいて、対象地点を含む所定領域での被ばく量をそれぞれ解析する。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された拡散物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５にそれぞれ表示させる。
このように、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、同一・類似データ抽出部２２に基づいて、過去の気象データベース１９に保存されている対象日時と同一または類似の気象データを過去の気象データベース１９から複数抽出している。そして、制御部１１は、気流場データ演算部２３に基づいて、抽出した複数の同一・類似気象データｄｔ２の評価領域において所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出している。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、複数ケースの放射性物質の拡散状況および被ばく量を得ることで、放射性物質による影響の評価に幅を持たせることができる。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、対象日時の時の年または月の気候などが例えば異常であるなど特異な年であった場合でも、放射性物質の拡散状況および被ばく量を複数のケースで評価しておくことで、気象データがない将来の長期の拡散物質の拡散や被ばく量の予測の信頼性を高め、放射性物質による影響の評価の信頼性を高めることができる。
なお、本実施形態では、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、放射性物質が放出した対象日時の気象データｄｔ１を決定した後、ステップＳ４３に移行しているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。本実施形態は、上記第２の実施形態の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｂのように、データ絞込み部３１を備えてもよい。このとき、制御部１１は、対象日時の気象データｄｔ１を決定した後、データ絞込み部３１に基づいて、対象日時と同じ日の所定期間内の気象データを気象機関の気象データベース１８から抽出する。
また、本実施形態では、制御部１１は、対象日時と同一の同一気象データまたは類似する類似気象データを抽出した後、ステップＳ４３に移行しているが、本実施形態はこれに限定されるものではない。本実施形態は、上記第３の実施形態の拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｂのように、制御部１１は、気流場データ演算部２３に基づいて、予測時刻が対象日時から最終予測時刻経過前までは、気象機関の気象データベース１８に保存されている気象データを用いて気象解析を行ない、予測時刻が前記最終予測時刻経過後は、過去の気象データベース１９から最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して、評価領域において前記最終予測時刻以後であって所定期間までにおける所定時間ごとでの気流場データを算出するようにしてもよい。
［第５の実施形態］
本発明による第５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、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。
図９は、本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の構成を示す図である。図９に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｃは、解析条件設定部２１、第１風向頻度分布作成部４１、第２風向頻度分布作成部４２、風向頻度分布選定部４３、月平均風速算出部４４、第１沈着量計算部４５Ａ、第１沈着量重み付け部４６Ａおよび被ばく解析部４７を有する。
第１風向頻度分布作成部４１は、過去の気象データベース１９から対象日時を含む過去１ヶ月の気象データを用いて、評価領域における１６方位の向頻度分布（統計気象データまたは風向頻度分布データともいう）を第１風向頻度分布として作成する。
第１風向頻度分布の作成方法の一例を以下に説明する。なお、本実施形態では、過去の気象データベース１９に蓄積されている過去１ヶ月分の同一・類似気象データｄｔ２を用いるとする。第１風向頻度分布作成部４１は、過去の気象データベース１９から発災日を含む過去１ヶ月の同一・類似気象データｄｔ２を用いて、発災地点または最寄の格子点における風向頻度分布を作成する。例えば、発災日が２０１２年１１月２８日の場合、２０１２年１０月２９日から２０１２年１１月２８日の気象データ（例えば、ＧＰＶデータ）を使用して、第１風向頻度分布を作成する。また、本実施形態では、ｃａｌｍ（静穏）は対象外とする。なお、静穏（ｃａｌｍ）とは、風速が０．２ｍ／ｓ以下の場合をいう。
第２風向頻度分布作成部４２は、過去の気象データベース１９から対象日時を含む過去十年の気象データを用いて、過去十年の対象日時と同じ月の評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する。
次に、第２風向頻度分布の作成方法の一例を以下に説明する。なお、本実施形態では、過去の気象データベース１９に蓄積されている過去１０年分の同一・類似気象データｄｔ２を用いるとする。第１風向頻度分布作成部４１は、過去の気象データベース１９から、発災月と同じ月に対して、風向頻度分布を作成する。例えば、発災日が２０１２年１１月２８日の場合、２００２年１１月、２００３年１１月、・・・２０１１年１１月の同一・類似気象データｄｔ２を使って、１０個（１０年分）の月毎の風向頻度分布（第２風向頻度分布）を作成する。
風向頻度分布選定部４３は、第２風向頻度分布作成部４２で作成された複数の第２風向頻度分布から、第１風向頻度分布作成部４１で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月（予測開始月という。）とする。例えば、上記のように、２００２年１１月から各年の１１月の第２風向頻度分布のうち、２００９年１１月が選定されたとする。なお、同一または類似した風向頻度分布を選定するには、例えば、平均２乗誤差を利用する。平均２乗誤差とは、測定値と真値との差の相加平均の正の平方根をとることにより求められる値である。
月平均風速算出部４４は、予測開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値（例えば、５ｍ／ｓなど）を算出する。
第１沈着量計算部４５Ａは、評価領域の各評価地点（ｉ、ｊ)に対して、簡易計算モデル（プルーム式）により、月平均風速算出部４４で算出された月平均風速値を用いて、評価領域における１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。
沈着量Ｃｄｉ，ｊ（Ｂｑ／ｍ2）は、下記式（３）により算出される。なお、２５９２０００（ｓｅｃ）は、１ヶ月間の時間である。
沈着量Ｃｄｉ，ｊ（Ｂｑ／ｍ2）＝地上空間濃度Ｃｉ，ｊ（Ｂｑ／ｍ3）×沈着速度（ｍ／ｓ)×２５９２０００（ｓｅｃ）・・・（３）
なお、放出率Ｑ（Ｂｑ／ｍｏｎ．）は入力とする（当該月の間、連続して放出されることを想定して入力する）。また、大気安定度は、中立と仮定する。また、大気安定度は、安定または不安定時を考慮してもよい。
第１沈着量重み付け部４６Ａは、選定された第２風向頻度分布を用いて、評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重み付けして、放射性物質の沈着量を計算する。本実施形態では、長期の予測開始月の風向頻度分布を用いて、下記式（４）により、風向頻度で重み付けした放射性物質の（乾性）沈着量を算出する。このようにして、放射性物質のプルーム式による地表沈着量を風向頻度分布で重み付けして重ね合わせると、例えば、図１０に示すような図が得られる。なお、図１０中、図中心が発災地点と仮定する。
Figure 0005922570
被ばく解析部４７は、放射性物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて評価領域での被ばく量を求める。被ばく解析部４７は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。被ばく解析部４７は、線量換算係数を用いて地表からの線量率を算出する。被ばく解析部４７は、例えば、下記式（５）を用いて、地表からの線量率を算出する。なお、沈着後の経過時間は、月単位で考慮する。
Figure 0005922570
 但し、式（５）中、Ｄｄは、地表沈着からの外部被ばく線量（Ｓｖ）を表し、Ｋｄは、線量率換算係数（（Ｓｖ／ｓ）／（Ｂｑ／ｍ2））（ＭＡＣＣＳ２コードの核種毎のデータを使用）を表し、Ｃｄは、地表沈着濃度（Ｂｑ／ｍ2）を表し、λは、崩壊定数（１／ｓ）を表し、ｔｍは、沈着後の経過時間(s)を表す。
図１１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、簡易的な予測のため、平地と仮定する。図１１に示すステップＳ５１およびステップＳ５２で、図４に示すステップＳ１１およびステップＳ１２と同様、拡散源から放射性物質が放出された場合、作業員により入力装置１４に放射性物質が放出された対象日時、拡散源の位置および対象日時での放射性物質の放出量が入力される。そして、入力装置１４に入力された情報は、入力装置１４から制御部１１に送られる。そして、制御部１１は、拡散源を含む計算領域を評価領域として設定する。そして、制御部１１は、解析条件設定部２１に基づいて、気象機関の気象データベース１８から放射性物質が放出した時間に該当する気象データをダウンロードして取得し、解析条件設定部２１に入力された対象日時の気象データｄｔ１を、対象日時の解析条件とする。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５３に移行させる。
ステップＳ５３で、制御部１１は、第１風向頻度分布作成部４１に基づいて、過去の気象データベース１９から対象日時を含む過去１ヶ月の気象データを用いて、上述のように、評価領域における１６方位の風向頻度分布（統計気象データまたは風向頻度分布データともいう）を第１風向頻度分布として作成する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５４に移行させる。
ステップＳ５４で、制御部１１は、第２風向頻度分布作成部４２に基づいて、過去の気象データベース１９から対象日時を含む過去１０年分の気象データを用いて、過去１０年の対象日時と同じ月の評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５５に移行させる。
ステップＳ５５で、制御部１１は、風向頻度分布選定部４３に基づいて、上述のように、第２風向頻度分布作成部４２で作成された複数の第２風向頻度分布から、上述のように、第１風向頻度分布作成部４１で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定する。選定された第２風向頻度分布の年月を、予測開始月とする。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５６に移行させる。
ステップＳ５６で、制御部１１は、月平均風速算出部４４に基づいて、予測開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５７に移行させる。
ステップＳ５７で、制御部１１は、第１沈着量計算部４５Ａに基づいて、評価領域において、各評価地点（ｉ、ｊ)に対して、簡易計算モデル（プルーム式）により、上記ステップＳ５６で算出した月平均風速値を用いて、評価領域における１６方位の放射性物質の沈着量を上述のように計算する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５８に移行させる。
ステップＳ５８で、制御部１１は、第１沈着量重み付け部４６Ａに基づいて、選定された第２風向頻度分布を用いて、評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重み付けして、放射性物質の沈着量を計算する。本実施形態では、長期の予測開始月の風向頻度分布を用いて、上記式（４）により、風向頻度で重み付けした放射性物質の（乾性）沈着量を算出する。放射性物質のプルーム式による地表沈着量を風向頻度分布で重み付けして重ね合わせると、例えば、図１０に示すような図が得られる。なお、図１０中、図中心が発災地点と仮定する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ５９に移行させる。
ステップＳ５９で、制御部１１は、被ばく解析部４７に基づいて、放射性物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて評価領域での被ばく量を求める。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。制御部１１は、上述のように、例えば、上記式（５）などのような線量換算係数を用いて地表からの線量率を算出する。制御部１１は、地表からの線量率を算出する。
また、長期予測が、例えば、２ヶ月以上の場合は、制御部１１は、長期予測の開始月以降の月に対して上記ステップＳ５６〜ステップＳ５９を繰り返す。但し、沈着量Ｃｄi,j（Ｂｑ／ｍ2）は、線量に換算する前に、過去の月のデータを積算しておく必要がある。即ち、制御部１１は、下記式（６）により、長期の沈着量を求める。
Figure 0005922570
また、制御部１１は、上記ステップＳ５７〜ステップＳ５９を核種毎に繰り繰り返し行う。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｃのデータ絞込み部３１で制御部１１が対象日時と同じ日の所定期間内に過去の気象データベース１９から抽出する過去の気象データを予め絞っている。そして、絞り込んだ気象データを用いて、第１風向頻度分布作成部４１で評価領域における１６方位の風向頻度分布データを作成している。そして、制御部１１は、月平均風速算出部４４で長期予測の開始月での発災地点における月平均風速値を算出している。そして、制御部１１は、第１沈着量計算部４５Ａで評価領域における１６方位の濃度を計算している。そして、制御部１１は、第１沈着量重み付け部４６Ａで評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重ね合せるようにしている。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、上記第１〜第４の実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置のように、気象場データ及び拡散場データを算出し、被ばく量を計算することがないため、放射性物資の解析に時間がかかるのを軽減することができる。また、風向頻度分布とプルーム式を用いて、１６風向の濃度分布の重ね合わせ、線量計算を線量換算係数を使用することで、簡易的に評価することができる。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、放射性物質が放出された際の実際の放射性物質の沈着量を、簡易に長期的な影響を予測することができる。よって、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置を用いれば、原子力発電所で事故が発生して放射性物質が放出されて拡散した際には、評価領域において住民の避難などをより迅速かつ的確に行うことができる。
なお、本実施形態では、方位を１６方位としているが、これに限定されるものではなく、１６方位以外の複数の方位であってもよい。
［第６の実施形態］
本発明による第６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は、本発明による第１乃至第５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ため、構成についての説明を省略する。
図１２は、本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の構成を示す図である。図１２に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｄは、解析条件設定部２１、第１風向頻度分布作成部４１、第２風向頻度分布作成部４２、風向頻度分布選定部４３、月平均風速算出部４４、第２沈着量計算部４５Ｂ、第２沈着量重み付け部４６Ｂおよび被ばく解析部４７を有する。
第２沈着量計算部４５Ｂは、評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。なお、本実施形態において、所定時間とは、特に限定されるものではないが、１０分、３０分、１時間、３時間または５時間毎などである。
第２沈着量重み付け部４６Ｂは、選定された第２風向頻度分布の所定時間毎の１６方位の放射性物質の沈着量を重み付けして、１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。
図１３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１３に示すステップＳ６１〜ステップＳ６６は、図１１に示すステップＳ５１〜ステップＳ５６と同様であるため、説明は省略する。ステップＳ６７で、制御部１１は、第２沈着量計算部４５Ｂに基づいて、評価領域において、各評価地点（ｉ、ｊ)に対して、簡易計算モデル（プルーム式）により、所定時間毎に１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ６８に移行させる。
ステップＳ６８で、制御部１１は、第２沈着量重み付け部４６Ｂに基づいて、選定された第２風向頻度分布の所定時間毎の１６方位の放射性物質の沈着量を重み付けして、１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ６９に移行させる。
ステップＳ６９で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５９と同様、被ばく解析部４７に基づいて、放射性物質の沈着量を重ね合せた結果に基づいて評価領域での被ばく量を求める。制御部１１は、図１１に示すステップＳ５９と同様、線量換算係数を用いて地表からの線量率を算出する。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｄのデータ絞込み部３１で制御部１１が対象日時と同じ日の所定期間内に過去の気象データベース１９から抽出する過去の気象データを予め絞っている。そして、絞り込んだ気象データを用いて、同一または類似の気象データの所定時間毎の放射性物質の沈着量をプルーム式により計算し、それらの結果を足し合わせて平均をとって対象期間中の放射性物質の平均濃度分布を求めている。本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、風向頻度分布を使用して長期予測の開始月を選定しているため、所定時間毎の風向、風速などが放射性物質の沈着量計算に反映されるため、より気象変化の影響を反映することができる。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、放射性物質が放出された際の実際の放射性物質の沈着量を、より高い精度で計算することができる。よって、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置を用いれば、原子力発電所で事故が発生して放射性物質が放出されて拡散した際には、評価領域において住民の避難などを更に迅速かつ的確に行うことができる。
なお、本実施形態では、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｄは、第２沈着量重み付け部４６Ｂを備え、評価領域における所定時間毎の放射性物質の沈着量を重ね合せるようにしているが、これに限定されるものではなく、図１４に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｄは、第２沈着量重み付け部４６Ｂに代えて、第１沈着量重み付け部４６Ａを備え、評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重ね合わせ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１７Ｄが、第２沈着量重み付け部４６Ｂに代えて第１沈着量重み付け部４６Ａを備えたときの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を図１５に示す。図１５に示すステップＳ７１〜ステップＳ７７、ステップＳ７９は、図１３に示すステップＳ６１〜ステップＳ６７、ステップＳ６９と同様であるため、説明は省略する。ステップＳ７８で、制御部１１は、第１沈着量重み付け部４６Ａに基づいて、評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重み付けする同一または類似の気象データを用いて、評価領域における１６方位の放射性物質の沈着量を計算する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ７９に移行させる。
よって、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｄが、第２沈着量重み付け部４６Ｂに代えて第１沈着量重み付け部４６Ａを備えた場合でも、制御部１１は、絞り込んだ気象データを用いて、同一または類似の気象データの所定時間毎の放射性物質の沈着量をプルーム式により計算し、第１沈着量重み付け部４６Ａで評価領域における１６方位の風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重ね合わせて、放射性物質の沈着量を算出することができる。
［第７の実施形態］
本発明による第７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は、本発明による第１乃至第６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ため、構成についての説明を省略する。
図１６は、本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の構成を示す図である。図１６に示すように、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｅは、解析条件設定部２１、変換データベース５１、第１風向頻度分布作成部４１、第２風向頻度分布作成部４２、風向頻度分布選定部４３、月平均風速算出部４４、第１沈着量計算部４５Ａ、第１沈着量重み付け部４６Ａおよび被ばく解析部４７を有する。
制御部１１は、過去の気象データベース１９から変換データベース５１を作成する。変換データベース５１は、複数（例えば、１５１点×１２１点など）の格子点毎に、過去の気象データベース１９から抽出した過去数年分（例えば、１年間）の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を作成し、蓄積している。発災場所に最寄りの格子点での風向頻度分布の一例を図１７に示す。図１７に示すように、例えば、発災場所の１月〜１２月における平均風速に対する風向頻度分布を作成する。
第１風向頻度分布作成部４１Ｂは、変換データベース５１から対象日時を含む過去１ヶ月の気象データを用いて、評価領域における１６方位の向頻度分布を第１風向頻度分布として作成する。
第２風向頻度分布作成部４２Ｂは、変換データベース５１から対象日時を含む過去十年の気象データを用いて、過去十年の対象日時と同じ月の評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する。
図１８は、本実施形態に係る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に示すステップＳ８１およびステップＳ８２で、図１１に示すステップＳ５１およびステップＳ５２と同様であるため、説明は省略する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８３に移行させる。
ステップＳ８３で、制御部１１は、第１風向頻度分布作成部４１Ｂに基づいて、変換データベース５１から対象日時を含む過去１ヶ月の気象データを用いて、評価領域における１６方位の向頻度分布を第１風向頻度分布として作成する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８４に移行させる。
ステップＳ８４で、制御部１１は、第２風向頻度分布作成部４２Ｂに基づいて、変換データベース５１から対象日時を含む過去十年の気象データを用いて、過去十年の対象日時と同じ月の評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８５に移行させる。
ステップＳ８５で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５５と同様、風向頻度分布選定部４３に基づいて、第２風向頻度分布作成部４２で作成された複数の第２風向頻度分布から、第１風向頻度分布作成部４１で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定する。選定された第２風向頻度分布の年月を、予測開始月とする。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８６に移行させる。
ステップＳ８６で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５６と同様、月平均風速算出部４４に基づいて、予測開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８７に移行させる。
ステップＳ８７で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５７と同様、第１沈着量計算部４５Ａに基づいて、評価領域において、各評価地点（ｉ、ｊ)に対して、簡易計算モデル（プルーム式）により、上記ステップＳ５６で算出した月平均風速値を用いて、評価領域における１６方位の放射性物質の沈着量を上述のように計算する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８８に移行させる。
ステップＳ８８で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５８と同様、第１沈着量重み付け部４６Ａに基づいて、選定された第２風向頻度分布を用いて、評価領域における風向頻度に応じて放射性物質の沈着量を重み付けして、放射性物質の沈着量を計算する。本実施形態では、長期の予測開始月の風向頻度分布を用いて、上記式（４）により、風向頻度で重み付けした放射性物質の（乾性）沈着量を算出する。その後、制御部１１は、処理をステップＳ８９に移行させる。
ステップＳ８９で、制御部１１は、図１１に示すステップＳ５９と同様、被ばく解析部４７に基づいて、放射性物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて評価領域での被ばく量を求める。そして、制御部１１は、拡散場データ演算部２４に基づいて算出された放射性物質の拡散状況および被ばく量を出力装置１５に表示させる。制御部１１は、上述のように、例えば、上記式（５）などのような線量換算係数を用いて地表からの線量率を算出する。制御部１１は、地表からの線量率を算出する。
また、長期予測が、例えば、２ヶ月以上の場合は、制御部１１は、長期予測の開始月以降の月に対して上記ステップＳ５６〜ステップＳ５９を繰り返す。但し、沈着量Ｃｄi,j（Ｂｑ／ｍ2）は、線量に換算する前に、過去の月のデータを積算しておく必要がある。即ち、制御部１１は、上記式（６）により、長期の沈着量を求める。
また、制御部１１は、ステップＳ８７〜ステップＳ８９を、核種毎に処理を繰り返し行う。また、制御部１１は、ステップＳ８９において、例えば、２年目以降については、１年目と同じ風向頻度および平均風速データを使用してもよい。
本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部１７Ｅの変換データベース５１に過去の気象データベース１９から過去数年分（例えば、１年間）の気象データを用いて、予め例えば月毎の風向頻度分布および平均地上風速を作成し、記録している。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、拡散物質の拡散状況予測装置１０の主記憶装置１２または補助記憶装置１３などの容量の節約につながるため、負担を軽減することができる。このため、本実施形態に係る拡散物質の拡散状況予測装置は、放射性物質が放出された際の実際の放射性物質の沈着量を、大容量の記録容量を必要とすることなく、高い精度で計算することができる。
また、本実施形態では、第１風向頻度分布作成部４１は、過去数年分（例えば、１年間）の気象データを用いて、データベースＡを作成しているが、これに限定されるものではなく、第５、第６実施形態と同様数十年分（例えば、１０年分）の気象データを用いてもよい。
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、化学工場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。
１０ 拡散物質の拡散状況予測装置
１１ 制御部
１２ 主記憶装置
１３ 補助記憶装置
１４ 入力装置（入力受付部）
１５ 出力装置
１６ 通信部
１７Ａ〜１７Ｅ 拡散物質の拡散状況予測プログラム格納部
１８ 気象機関の気象データベース
１９ 過去の気象データベース
２１ 解析条件設定部
２２ 同一・類似データ抽出部
２３ 気流場データ演算部
２４ 拡散場データ演算部
２５、４７ 被ばく解析部
４１ 第１風向頻度分布作成部
４２ 第２風向頻度分布作成部
４３ 風向頻度分布選定部
４４ 月平均風速算出部
４５Ａ 第１沈着量計算部
４５Ｂ 第２沈着量計算部
４６Ａ 第１沈着量重み付け部
４６Ｂ 第２沈着量重み付け部
５１ 変換データベース
ｄｔ１ 対象日時の気象データ
ｄｔ２ 同一・類似気象データ

Claims (25)

  1. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定部と、
    前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出部と、
    前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算部と、
    を有し、
    前記気流場データ演算部は、前記第１気象データベースに保存されている前記対象日時の最終予測時刻経過前までは、前記第１気象データベースに保存されている気象データを用いて気流場データを算出し、前記対象日時の最終予測時刻経過後は、前記第２気象データベースから前記気象データに保存されている最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して気流場データ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。
  2. 請求項１において、
    前記気流場データ演算部で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算部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、
    前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部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。
  4. 請求項１ないし３の何れか１つにおいて、
    前記第２気象データベースから抽出する気象データを、前記対象日時と同じ日の所定期間内に絞るデータ絞込み部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。
  5. 請求項１ないし４の何れか１つにおいて、
    前記同一・類似データ抽出部は、前記第２気象データベースから前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを複数抽出し、
    前記気流場データ演算部は、抽出した複数の同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域において所定期間までにおける所定時間毎での気流場データ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。
  6. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定部と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、
    前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、
    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. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定部と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、
    前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量計算部と、
    前記選定された第２風向頻度分布の所定時間毎の前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量重み付け部と、
    前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、
    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。
  8. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定部と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、
    前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算部と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け部と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、
    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。
  9. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定部と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成部と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成部と、
    前記第２風向頻度分布作成部で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成部で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定部と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出部と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量計算部と、
    前記選定された第２風向頻度分布の所定時間毎の前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第２沈着量重み付け部と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析部と、
    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。
  10. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出工程と、
    前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算工程と、
    を含み、
    前記気流場データ演算工程は、前記第１気象データベースに保存されている前記対象日時の最終予測時刻経過前までは、前記第１気象データベースに保存されている気象データを用いて気流場データを算出し、前記対象日時の最終予測時刻経過後は、前記第２気象データベースから前記気象データに保存されている最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して気流場データ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。
  11. 請求項１０において、
    前記気流場データ演算工程で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算工程を含むことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
  12. 請求項１１において、
    前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程を含むことを特徴とする拡散物質の拡散状況予測方法。
  13. 請求項１０ないし１２の何れか１つにおいて、
    前記同一・類似データ抽出工程において前記同一または類似の気象データを抽出する前に、前記第２気象データベースから抽出する気象データを、前記対象日時と同じ日の所定期間内に絞るデータ絞込み工程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１０ないし１３の何れか１つにおいて、
    前記同一・類似データ抽出工程は、前記第２気象データベースから前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを複数抽出し、
    前記気流場データ演算工程は、抽出した複数の同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域において所定期間までにおける所定時間毎での気流場データ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。
  15. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  16. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  17. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  18. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月ごとの風向頻度分布および平均地上風速の変換データベースから、前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時と同じ月の気象データを抽出する気象データ抽出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点を含む評価領域の前記対象日時における気象データを、対象日時を含む気象データを蓄積している第１気象データベースから取得し、前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    前記対象日時と前記対象日時の最終予測時刻とのいずれか一方または両方と同一または類似の気象データを、過去の気象データが蓄積されている第２気象データベースから抽出する同一・類似データ抽出工程と、
    前記同一または類似の気象データを用いて、前記評価領域における気流場データを算出する気流場データ演算工程と、
    を実行させ、
    前記気流場データ演算工程は、前記第１気象データベースに保存されている前記対象日時の最終予測時刻経過前までは、前記第１気象データベースに保存されている気象データを用いて気流場データを算出し、前記対象日時の最終予測時刻経過後は、前記第２気象データベースから前記気象データに保存されている最終予測時刻における気象データと同一または類似する気象データを抽出して気流場データを算出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。
  20. 請求項１９において、
    前記気流場データ演算工程で算出されたそれぞれの前記気流場データを用いて、前記拡散物質の拡散状況を演算する拡散計算モデルにより演算を行うことにより前記拡散物質の拡散場データを求める拡散場データ演算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。
  21. 請求項２０において、
    前記拡散物質が放射性物質とした場合に、前記拡散場データの結果に基づいて得られた前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析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。
  22. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  23. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  24. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記予測の開始月での発災地点または最寄の格子点の評価地点における月平均風速値を算出する月平均風速算出工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、前記月平均風速値を用いて、複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記選定された第２風向頻度分布を用いて、前記評価領域における風向頻度に応じて前記拡散物質の沈着量を重み付けして、前記拡散物質の沈着量を計算する第１沈着量重み付け工程と、
    前記拡散物質の沈着量を重み付けした結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
  25. 拡散物質を大気中に放出する拡散源から前記拡散物質が放出された対象日時と、前記対象日時の前記拡散物質の放出量とに基づいて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、
    前記拡散源が存在する対象地点である評価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を評価領域として設定する解析条件設定工程と、
    過去の気象データが蓄積されている過去の気象データベースから抽出した過去数年分の気象データを用いて作成された月毎の風向頻度分布および平均地上風速を蓄積する変換データベースから、前記対象日時を含む過去数ヶ月の気象データを用いて、前記評価領域における複数方位の第１風向頻度分布を作成する第１風向頻度分布作成工程と、
    前記過去の気象データベースから前記対象日時を含む過去数十年の気象データを用いて、過去数十年の前記対象日時と同じ月の前記評価領域における風向頻度分布を第２風向頻度分布として複数作成する第２風向頻度分布作成工程と、
    前記第２風向頻度分布作成工程で作成された複数の第２風向頻度分布から、前記第１風向頻度分布作成工程で作成された第１風向頻度分布と同一又は最も類似する風向頻度分布を選定し、前記選定された第２風向頻度分布の年月を、予測の開始月とする風向頻度分布選定工程と、
    前記評価領域に対して、簡易計算モデルにより、所定時間毎に複数方位の前記拡散物質の沈着量を計算する沈着量計算工程と、
    前記拡散物質の沈着量の計算結果に基づいて前記評価領域での被ばく量を求める被ばく解析工程と、
    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。
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