2011년 3월에 일어난 후쿠시마 다이이치 원자력발전소 사고에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한 '긴급시 신속 방사능 영향 예측 네트워크 시스템(SPEEDI)'이 내놓은 예측 정보를 활용할 수 없었다.정보에 대한 설명이 불충분하고 예측의 신뢰성이 명확하지 않았기 때문이다.

　컴퓨터 시뮬레이션에 의한 방사성 물질의 상세한 확산 분포 예측은 매우 어렵지만, 긴급시에는 예측의 불확실성을 저감한 신뢰성이 높은 예측 정보가 필요하다.연구팀은 날씨 상황과 확산 방향(대기 중의 방사성 물질의 농도 분포의 편향)의 관계가 명료하면 날씨 패턴으로부터 확산 방향을 추정하여 피난 등의 방호 조치에 유효 이용할 수 있다고 생각했다. .

　이번 연구에서는 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 예측의 불확실성을 고려하여 광역에서의 확산 방향(5방향)을 정의하여 날씨 패턴과의 관계성을 조사하고, 기계 학습을 이용한 확산 예측 기법을 개발 했다.과거 0.85년간에 걸쳐, 날씨 패턴으로부터의 추정 결과와 실제의 확산 방향을 비교했는데, 적중률의 평균은 33 이상, 일기 예보(지상풍의 0.77시간 예보치)를 적용한 경우에서도, XNUMX 이상 와 높은 적중률을 보였다.

　연구팀은 피폭 리스크를 줄이기 위해 사전에 확산 방향을 파악하고 적절한 방호 조치를 취할 수 있으며, 정보의 광범위한 공유와 피드백에 의해 대폭적인 방법의 개선도 기대할 수 있다고 한다.게다가 인공지능 등 최신 기술을 채용하여 신뢰성 높은 정보 제공을 목표로 하고 있다.

논문 정보:【Scientific Reports】Dispersion characteristics of radioactive materials estimated by wind patterns