Jun Makino
@jun_makino
これ、上の (5000,20) できった時に、データ数一番小さいところは 15 とかしかないのに χ 自乗値が 17 と非常に大きくなることからわかるように、かなり強い相関がある。
Jun Makino
@jun_makino
元資料の主張に従って水の影響は小さいとすると、土から作物へのセシウムの移行のモデルは基本的に比例で、土壌の性質とかカリウムの量とかによる補正がはいる、というのが常識的なモデルである。
Jun Makino
@jun_makino
例えばカリウムの効果だけを単純に考えると、移行係数がカリウム量に反比例する、というようなもの。言い換えると、作物中のセシウム量は、土壌中のセシウム量をカリウム量でわったものに比例、ということ。
Jun Makino
@jun_makino
これは、 ( 土壌中セシウム量を固定すれば ) 作物中のセシウム量はカリウム量に反比例する、ということなんだけど、ここで「土壌汚染とコメのセシウム濃度は【全く】相関しない」とかいっちゃっうのは何故なんだろう？
Jun Makino
@jun_makino
なお、上の、「作物中のセシウム量は、土壌中のセシウム量をカリウム 量でわったものに比例」というのは式で書くと Y = A/B みたいなもので、土 壌の性質の効果もさらにそれを C として Y = A/B*C というのが多分もっとも 単純なモデル。
Jun Makino
@jun_makino
なお、玄米 50Bq/kg 以上のをどうするかが重要、という観点からは、 そういうもの 9 点のうち 7 点は土壌が 2500Bq/kg 以上のところにあり、 2500Bq/kg 以下のところより数倍から 1 桁程度高い確率で発生している、と いうことに注意しておく必要がある。
Jun Makino
@jun_makino
玄米のほうが ND があるところ (2-7Bq/kg くらい ) から下はコンプリート でないので、ちょっとわかりにくいが、それでも結構綺麗に比例関係が見える。
🌸🍀眞葛原雪🍀🌸
@pririn_
色を入れ替えてみますた RT @MAKIRIN1230: @sitesirius
ありがとうございます。左下あたりのデータが大分追加されているので、印象が変わりますよね。
@geophysics http://t.co/2ypwmiSamr
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🌸🍀眞葛原雪🍀🌸
@pririn_
おら、対数グラフ見慣れて無くて。どう考えたらいいべさ？RT @sitesirius: こうしたかったんデスだよ♪ 美しい☆彡 @pririn_ @MAKIRIN1230 @geophysics http://t.co/vtENNuoNSz
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Jun Makino
@jun_makino
元資料による、 Cs-134 と 137 の一方が ND だったデータでは ND のほう の値を検出下限値でおきかえて足した、とあるので、実は赤い点でも 10Bq/kg 以下のところは上向きのバイアスが入っている。
Jun Makino
@jun_makino
こういうデータから真の分布を推定するには、、、基本的にはシミュレーションである。モデル分布を仮定して、検出限界とかをいれた観測 ( まあこれ検出限界が測定毎にバラバラなので結構厄介 ) してデータを再現できるようなパラメータを捜す。
