137 Cs 経口摂取に起因する生涯致死リスク LR 推計結果
（胃がん・男女平均）
1.0E‐09 1.0E‐08 1.0E‐07 1.0E‐06 1.0E‐05 1.0E‐04
1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Lifespanmortality risk (Death/person)
Birth year
1.0E-08 1.0E-07 1.0E-06 1.0E-05 1.0E-04
1920 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010
Li fespan mortali ty r isk (Death/ p erson)
Lower
Center Upper
90 Sr 経口摂取に起因する生涯発癌致死リスク LR 推計結果
( 白血病・男女平均）
モデルの不確実性解析
環境動態モデルによる環境リスク評価 不確実性
・モデル構造に起因する不確実性
・モデルを構築するのに必要なパラメータの持つ不確実性
・自然の変動性
(Variability)
に起因する不確実性・モデリング時点での情報不足に起因する不確実性
70
環境動態モデルのパラメータの不確実性
・自然の変動性
(Variability)
に起因する不確実性・モデリング時点での情報不足に起因する不確実性
時や場所による統計的なバラツキのために必然的に生じるもの。正確 な変動幅を示すことがモデルの信頼性を高めることになる。
パラメータの情報量を増やして変動幅を減少させることでモデルの信頼 性を高めることができる。
環境動態モデルにおいては
,
モデルを構成するパラメータの情報量が乏 しいことが多く、パラメータの情報不足に起因する不確実性がモデルの 信頼性に大きな影響を及ぼしていると考えられる。パラメータ値設定のための情報が乏しい、あるいは、まったく ない場合は、様々な推計結果を実測値に合わせてパラメータ の値を決める（パラメータフィッティング）。
モデルの不確実性解析
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
1960 1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010
Di et ar y in ta k e of
90Sr (B q/ pe rs on • day ）
Year 95 percentile
5 percentile observed
モンテカルロ法による変動解析
実測値は
5
および95
パーセンタイル予測 値の範囲にほぼ収 まっており，これは，パラメータ変動幅の設 定条件下においてモ デルによる推計値が 実測値と著しく食い違 う可能性は
10
以下で あることを示している。計算機により一様乱数を発生させて各パラメータの実現値の組を得，その組 について90
Sr
経口摂取量を算出する試行を100
回繰り返して，各月の90Sr
経口 摂取量の頻度分布を得て，そのパーセンタイル値を算出。72
0.01 0.1 1
1945 1955 1965 1975 1985 1995 2005
Robustness Index
50 percentile
10 percentile
堅固度解析
モデルによる90
Sr
経口摂取量の予測値が，モデルを構成するパラメータの変動に応じ てどの程度変動するか，すなわちパラメータ変動に対する予測結果の”堅固さ“の程度 を示すに堅固度指数(Robustness Index)
が用いられる46）.
堅固度指数は0
～1
の範囲の 値をとり，推計値が堅固であるほど１に近い．100
回の試行により得た90Sr
経口摂取量 の推計値を用いて堅固度指数を各月計算し堅固度指数の頻度分布からパーセンタイ ル値を算出1945
～1985
年の堅固 度指数の10
パーセンタ イル値は0.3
より小さく ないので，この期間の パラメータ変動に起因 する90Sr
経口摂取量の 推計値の変動範囲は ほぼファクター3
以下で あり，ファクター3
以上 の変動が生じる可能 性は10
％以下であると 推定される．90
Sr
降下量が少ない期間で ある1990
年以降の堅固度 が小さいおわりに
•
本研究で使用したモデルによって推計した食品中137Cs,
90Sr
濃度や137Cs,
90Sr
経口摂取量は実測値と良く一致していること，変動解析と堅固度解析の結果 から推定の信頼性も高いことから，本研究によって，事故以前のフォールア ウト137Cs,
90Sr
の地球上でのバックグラウンド状態を精度よく把握できている。•
本研究で構築したモデルは，日本における食品の供給状況(
各食品の自給 率・国別輸入割合)
や食習慣(
摂取食品構成および食品の生産地)
の違いを考 慮して内部被曝線量を評価することにより，種々の食品中の核種濃度の実測 値を基に，その食品中の核種が全被曝線量に占める寄与率を簡便に評価で きることから，食品中核種濃度の実測値が持つ健康リスク管理上の意味を正 しく理解する情報を提供できる．•
このモデルを構成するパラメータの重要度を評価することによって，健康リス クを評価する上で重要な食品や経口摂取被曝経路(
決定食品，決定経路)
を 特定し，モニタリング計画の合理化や，被曝線量低減のための選択肢を提示 できる可能性がある．74