土壌汚染調査のための最適サンプリング地点選定システムの開発

2002 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 12558072
• Research Institution: Kyoto University
• Principal Investigator: 米田 稔 京都大学, 工学研究科, 助教授 (40182852)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 森澤 眞輔 京都大学, 工学研究科, 教授 (50026340)
• Keywords: 空間的確率変数 / geostatistics / 不確定性 / サンプリング地点 / 最適配置 / 土壌汚染 / 数値シミュレーション / 評価関数

Research Abstract

本研究では、昨年度までに、無情報条件下における最適サンプリング地点の理論的選定方法を開発した。この方法に用いる最適化手法として、遺伝アルゴリズムと最急勾配地点探索法という新たに開発した方法のハイブリッド法を用いることにより、与えられた評価基準の下で、サンプリング地点の最適な選定を行う方法の大幅な計算時間短縮を実現し、最適解の精度を上げることに成功した。今年度は事前情報や、実測データの形で事前情報が与えられた場合の最適サンプリング地点の理論的選定方法を開発した。同時に実サイトにおいて重金属による土壌汚染のフィールド調査を行い、多数の実測データを収集することにより、本研究で提案したサンプリング地点選定方法の有効性を検証した。
場の空間構造を推定するために、汚染の空間的広がりの規模についての事前情報を利用するため、ベイズ推定を用いた。事前情報としては環境省発表資料にある汚染分布の規模の度数分布を利用した。事前情報の利用により、場の空間構造の推定結果がより妥当なものとなることを確認した。
主観的な情報や実測データとして事前情報が与えられた場合に、サンプリング地点配置の最適性を定量的に評価するための評価基準をいくつか作成し、模擬確率変数データを用いて、それぞれの評価基準の特性を調べ、最も有効と考えられる評価基準を決定した。この評価基準は場の統計的性質から導かれる推定値の不確定性の大きさと、観測データを収集するためのコストによって構成している。推定値の不確定性の大きさは、空間的に分布する確率変数を扱うgeostaticsの手法を駆使した。
また、実際の環境中での様々な重金属濃度の表層土壌中濃度を測定し、実測データを収集した。測定サイトとしては大規模焼却処分場近くの一般市街地内の児童公園を対象とした。