2018.7.3 プレスリリース【東大 生産技術研究所 記者会見】天気のパターンから放射性物質の拡散方向を予測 ～ 機械学習で信頼性を高め、被爆リスク低減をめざす ～ 関連メモ ♯SPEEDI

発表のポイント

・2011年3月に起きた福島第一原子力発電所事故では、コンピュータシミュレーションを利用した緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム(SPEEDI)が出した予測情報を活用できなかった。情報に関する説明が不十分であり、予測の信頼性が明確ではなかったためである。
・今回、放射性物質の拡散方向を予測する手法を開発した。低気圧や季節風などの天気のパターンから拡散方向を予測し、機械学習を用いて予測情報の信頼性を示すことができる。
・事前に拡散方向を把握し適切な防護措置を講じることにより、コンピュータシミュレーションを用いない現状よりも被曝リスクが低減できる。

発表者
吉兼隆生（東京大学 生産技術研究所 特任講師）
芳村圭（東京大学 生産技術研究所 准教授）

参照資料リンク

参照１．東京電力福島原子力発電所における事故調査・検証委員会 最終報告
http://www.cas.go.jp/jp/seisaku/icanps/post-2.html
参照２. 緊急時迅速放射能影響予測ネットワークシステム(SPEEDI)の運用について
http://www.nsr.go.jp/data/000027740.pdf
参照３． 天気予報の精度検証結果（気象庁ホームページ）
https://www.data.jma.go.jp/fcd/yoho/kensho/yohohyoka_top.html

発表雑誌

雑誌名： 「Scientific Reports」
論文タイトル： Dispersion characteristics of radioactive materials estimated by wind patterns
著者： T. Yoshikane, K. Yoshimura
DOI番号： 10.1038/s41598-018-27955-4