2018 Fiscal Year Annual Research Report
Database construction and multi-model prediction of radiocesium dynamics in Fukushima forests
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16H04945
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Research Institution | Forest Research and Management Organization |
Principal Investigator |
橋本 昌司 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 (90414490)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松浦 俊也 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (00575277)
仁科 一哉 国立研究開発法人国立環境研究所, 地域環境研究センター, 主任研究員 (60637776)
大橋 伸太 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (70754315)
金子 真司 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 再雇用研究専門員 (80353647)
小松 雅史 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 主任研究員 等 (90737313)
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Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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Keywords | 放射性セシウム / 福島 / 森林 / データベース / モデル / 予測 |
Outline of Annual Research Achievements |
昨年度に引き続き放射性セシウムデータと調査地の情報の入力を行った。レコードの総数は約16000となった。また、入力された値を一つずつ確認する、位置情報を用いて航空機モニタリングの沈着量情報を結合し、各部位の濃度データをプロットすることで異常値を検出する等で、データの精査を行った。データベース構築の進捗状況を、国際原子力機関IAEAのMODARIAIIプロジェクトの会合(ウィーンIAEA本部)、およびそのワーキンググループ4: Fukushima data sectionの中間会合(福島大学)で報告し、海外の専門家のアドバイスを受けた。国立環境研究所において開発されたFoRothCsモデルのパラメータを、森林総合研究所の行っているモニタリングデータを用いてチューニングし、モデルの精度向上を検証した。結果をJournal of Environmental Radioactivityに発表した。なお、プログラムのコードはGithub repositoryで公開した。また改良版RIFE1モデルを2013年に発表された最初の2年のデータを用いてチューニングした予測結果(インベントリー)は、その後に行われた観測結果とおおむね一致したが、常緑針葉樹(スギ)林においては、リターから鉱質土壌への放射性セシウムの移行を過大評価していた。落葉広葉樹(コナラ)林は初期の予測値とその後の観測が非常に良く一致した。改良版RIFE1モデルを森林総合研究所の最新のモニタリングデータを用いて再チューニングし、モデリングを行った。材の濃度も、スギ・コナラ・アカマツの異なる挙動を良好に再現できた。その結果を用いてマップ化を行った。 当初の計画に沿って、森林内の放射性セシウム動態のデータベースを構築し、またFoRothCsおよびRIFE1の二つのモデルを用いて森林内の放射性セシウム動態を予測した。
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Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(9 results)