避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価
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(2) 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価. 63. た場所から順に区域の解除が行われてきている。解除に伴. く，防護措置と解除の方向性を，「特定復興再生拠点区域. い，2013 年 8 月 8 日より，避難区域は避難指示区域（避. の避難指示解除と帰還・居住に向けて」 に示した。具体. 難指示解除準備区域，居住制限区域および帰還困難区域）. 的には，高線量地域を含む帰還困難区域の一部を特定復興. に統一された。事故から 10 年を迎えようとする現在にお. 再生拠点区域として解除することに鑑み，これまで以上に. いても福島第一原子力発電所から北西方向の地域を中心に. 住民の放射線に関する種々の不安にきめ細かく対応するた. 避 難 指 示 区 域 が 設 定 さ れ て い る（2020 年 11 月 10 日 現. めに以下のような対策を講じる方針を示されている。. 6）. 1） 個人線量管理の着実な実施. 3）. 在） 。 避難指示区域の中でも長期に渡って居住を制限する帰還 困難区域に対しては，「2022 年を目途に，線量の低下状況. 2） 詳細な線量マップの提示 3） 区域内における代表的な行動パターンに基づく外 部被ばく線量の推計値の提示. も踏まえて避難指示を解除し，居住を可能とすることを目 指す復興拠点を，各市町村の実情に応じて適切な範囲で設. 4） 内部被ばく調査のためのダストサンプリングの実 施. 定し，整備する」との方針が，「帰還困難区域の取扱いに 関する考え方」（2016 年 8 月 31 日）で示されている 。こ 4）. 5） 代表地点における区域内に残置された物の汚染度. れを受けて，福島復興再生特別措置法が改正（2017 年 5. 合いの調査. 月 19 日公布・施行）され，「特定復興再生拠点区域」を町. 6） 実走による放射性物質の付着調査. 村ごとに定めることが可能となった。現在，帰還困難区域. 7） 住民等を対象とした相談窓口の確保 等. を含む 6 町村（浪江町，双葉町，大熊町，富岡町，飯舘村. 一方，事故後，広域な放射線分布を測定する手法につい. および葛尾村）において「特定復興再生拠点区域復興再生. ては，衛星情報をもとにした位置情報システム（Global. 計画」が策定されており，いずれの特定復興再生拠点区域. positioning system: GPS）による位置情報と放射線測定技. も 2022 年春頃から 2023 年春頃までに避難指示を解除す. 術を組み合わせた手法をベースとして，車両やヘリコプ. ることを目標に，区域内の除染やインフラ等の整備が開始. ターなどの有人による移動体や無人機をプラットフォーム. されたところである。2020 年 11 月 10 日現在の避難指示. とした技術が現場適用されている. 区域および特定復興再生拠点区域について，Fig. 1 に示. に関しては，詳細な放射線モニタリング情報をもとに，住. す。背景には 2019 年 11 月時点の有人ヘリコプターを用. 民の行動パターンを想定した外部被ばく評価手法が確立さ. いた空間線量率マップをベースに地上からの測定結果を加. れている 。この手法は，今後，想定される未来の住民の. 味してベイズ統計の考え方を適用し補正した「統合マッ. 生活パターンにおける外部被ばく評価に有効であり，避難. 5）. プ」を示している 。 原子力災害対策本部は，こうした避難指示解除に向けた. 7,8）. 。また，被ばく評価. 9）. 指示区域解除後の放射線防護対策に活用できると考えられ る。. 動きが進んでいることを踏まえ，2018 年 12 月 21 日に，. このような，福島第一原子力発電所事故後に発展したモ. 特定復興再生拠点区域への住民の帰還を現実のものとすべ. ニタリングおよび被ばく評価技術をパッケージングして適. Fig. 1. Locations of the zone designated for reconstruction and recovery and the specific reconstruction base area Background map is the integrated ambient air dose rate map using airborne radiation monitoring and ground based measurement in November 2019. 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(3) 技術資料（眞田，他）. 64. 用することは，特定復興再生拠点区域のきめの細かい対策. 134 137 ： Cs の Cs に対する初期空間線量率比. k. に有効である。そこで，（国研）日本原子力研究開発機構. 134 λ134 ： Cs の壊変定数（年－1）. （Japan Atomic Energy Agency: JAEA）では，2018 年に. 137 λ137 ： Cs の壊変定数（年－1）. 特定の地域に関してモニタリングおよび被ばく評価技術の. 実際の計算において，ベースとなる空間線量率情報は，. パッケージについて，実証試験を実施した 。その実証試. 2019 年度（2019 年 11 月 1 日時点）の航空機モニタリング. 験では，特に比較的空間線量率の高い大熊町，双葉町およ. や車両サーベイおよび歩行サーベイを統計的に統合した避. び富岡町の一部地域について，上記で述べた地上や上空か. 難指示区域の空間線量率マップを利用した 。本マップ作. ら空間線量率のモニタリングやダストダンプリングを実施. 14） 成法は，Wainwright et al., 2018 によって開発された手. し，そのデータをもとに複数の行動パターンを想定した被. 法であり，航空機モニタリングによる空間線量率を同じ場. ばく評価を実施した。それらの結果については，住民向け. 所における歩行サーベイや車両サーベイとの相関関係をも. のわかりやすい資料の表現方法等を留意し，フォーマット. とにベイズ統計の考え方を適用して補正することにより作. 化を行っている。本実証試験のスキームをもとに，年度ご. 成する。このマップの特徴としては，歩行サーベイを生活. とに情報をアップデートしており，本技術資料では，現在. 圏に近い被ばくに最も寄与の大きい空間線量率と定義し，. までに適用してきた特定復興再生拠点区域のモニタリング. 全エリアについて歩行サーベイを行ったと仮定した数値に. 手法および被ばく評価手法と結果例についてまとめる。. 換算されていることである。すなわち，住宅地における空. 10）. II. 2030 年における空間線量率の予測 モニタリング手法および被ばく評価手法を論ずる前提と して，事故後約 20 年となる 2030 年時点（2030 年 3 月 15. 5）. 間線量率が再現されており，被ばく評価をする上で適した 情報といえる。ただし，森林および学校の校庭や耕作地等 の開けた土壌上の空間線量率については，過小評価となる 可能性があるので注意が必要である。. 日）における将来の避難指示区域における空間線量率の推. 計算に当たって土地利用情報は，陸域観測技術衛星「だ. 計を試みた。予測手法に関しては，原子放射線の影響に関. いち（ALOS: Advanced Land Observing Satellite）」で観. する国連科学委員会（UNSCEAR）の報告書において，放. 測した衛星画像からの土地利用図をもとに，住宅地，農地. 射性核種の物理的半減期の他に，地面の被覆状況によって. および森林の 3 区分に仕分けした 。土地利用ごとの半減. 異なる空間線量率の減少の速度を表す計数である土地利用. 期について，歩行サーベイから得ることは困難であるが，. による減衰効果（Location factor）および放射性物質が土壌. 継続的に広域でのデータが蓄積されている車両サーベイ，. の深さ方向へ移行することによる遮蔽効果（Attenuation. および無人ヘリの結果から得ることができる。2018 年ま. 15）. factor）を考慮することが推奨されている 。JAEA は，. での車両サーベイの結果から求めた土地利用ごとの Ffast，. 事故後から除染効果予測や将来の線量推計を行うシステム. Tfast を Table 1 に示す16）。住宅地および農地の Tslow につ. （The Restoration Support system for Environment:. いては，2012 年から 2016 年までの福島第 1 原子力発電. 11）. RESET）の構築を行ってきた 。本システムには，放出さ. 所周辺で測定された無人ヘリによるモニタリング結果から. れた放射性セシウムに起因した空間線量率の長期的な変化. 計算した環境半減期を使用した 。これらの環境半減期値. 傾向を予測するため，放射性セシウムの物理減衰に加え，. は，いわゆる土地利用による減衰効果および放射性物質が. 土地利用形態の違いや避難指示区域の違いによる減衰効果. 土壌の深さ方向へ移行することによる遮蔽効果が加味され. への影響を考慮した空間線量率減衰の 2 成分モデルを適. たパラメータと考えてよい。森林の Tslow については，森. 用している 。該当モデルの計算式について，（ 1 ）式に示. 林内の空間線量率を経時的に測定した結果をみると物理的. す。. 半減期による減少とほぼ同等であることが報告されている. 12）. 13）. {. （. D（t）＝（D0－DBG） Ffast exp －. （. ln2 t Tfast. ln2 t ＋（1－Ffast）exp － Tslow ×. ）}. ）. kexp（－λ134t）＋exp（－λ137t） ＋DBG k＋1. 18）. ことから ，計算式には考慮していない（Tslow＝∞）。ま た，DBG については，有人のヘリコプターで測定した上空. （1）. t D（t） ：経過時間 （年） における空間線量率（µSv/h） D0 ：事故時（2011 年 3 月 15 日）における初期空間 線量率（µSv/h） DBG ：バックグラウンド空間線量率（µSv/h） Ffast ：減衰が速い成分の割合 Tfast ：減衰が速い成分の環境半減期（年） Tslow ：減衰が遅い成分の環境半減期（年） 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）. 17）. Table 1 Parameter of estimation for future dose rate Parameters Ffast. Land use Rice Urban Forest field area 0.42. 0.51. 0.47. 0.49. DBG（ µSv/h）. 0.43 0.36 17 17 ∞ 0.25-0.99 （mean: 0.052）. k. 2.7. Tfast（year） Tslow （year）. Reference Andoh et al., 202016） Sanada et al., 201817） Sanada et al., 202019） Yamashita and Sawada, 201912）.
(4) 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価. Fig. 2. 65. Estimation of ambient dose rate in 15 March 2030. のγ 線スペクトルを使って地上における 250 m メッシュ の天然由来である空間線量率の平均値を計算した Sanada et al., （2020）のデータを採用した19）。計算の前提となる. III. 特定復興再生拠点の放射線モニタリング手 法. 2019 年 11 月 1 月の空間線量率マップおよび 2030 年 3 月. 1. 空間線量率. のシミュレーション結果について，Fig. 2c に示す。ま. 空間線量率の測定には，広域な範囲の測定に適している. た，参考として，半減期のみでの推定結果を Fig. 2b に示. 無人ヘリコプターを使用した （無人ヘリサーベイ：UAV. す。. survey）。無人ヘリコプターには，主に農薬散布に用いら. Figure 2c に示した 2030 年度の推計値は，Fig. 2a に示. れているヤマハ発動機社製の FAZER–R を使用した。搭. した 2019 年度と比較すると全体的に減少傾向にある。年. 載した測定システムは，LaBr（Ce） 検出器 3. 間被ばく線量 20 mSv/ 年の目安となる 3.8 µSv/h を超え. 43 mL×3）を用いている。無人ヘリコプターは，比較的平. る地域は，避難指示区域全域（337.7 km ）に対して 2019. たんな双葉町，大熊町および富岡町の特定復興再生拠点に. 2. （結晶体積：. 年 11 月時点は 68.1 km（20％）であったのに対し，2030. おいて，対地高度 80 m および速度 8 m/s で 1 秒ごとのγ. 年 4 月の推計値は 24.7 km（7.3％）となる。なお，特定復. 線スペクトルを取得した。得られたスペクトルはあらかじ. 興再生拠点内に 3.8 µSv/h を超える地域はなかった。こ. め地形的に平たんで線量率の一定なキャリブレーションサ. のような推計結果は，除染地域の決定や被ばく評価の基礎. イトにおいて取得したパラメータにより地上値へ換算す. データとなり得る。なお，本推計は，これまでの除染を含. る。取得するパラメータは，無人ヘリコプターのホバリン. む人為的活動を含む経験上の減衰速度を前提としており，. グ高度を段階的に変化させ得られる検出器の計数率と高度. 追加的な除染等を実施した場合にはさらに空間線量率の低. の指数関数近似曲線の傾きで定義される実効的な高度補正. 減を見込むことができる。また，計算メッシュは 50 m×. 係数と実際のフライト高度に近い基準となる高度で長時間. 2. 2. 50 m であり，比較的微小な線量率の高い地点（ホットス. （5 分以上）ホバリングさせ地上値との比を計算することに. ポット）や局所的に除染等で線量の低くなっている地点の. より求められる空間線量率換算係数である。無人ヘリサー. 再現はできていないことに留意が必要である。. ベイの換算や精度については，既報論文に詳しい 。無人. 20）. ヘリサーベイは，2019 年および 2020 年に実施し，それ 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(5) 技術資料（眞田，他）. 66. ぞれ 2019 年 8 月 1 日および 2020 年 7 月 30 日時点に放. グを実施した。ダストサンプリングは，2019 年 6 月 4 日. 射性セシウムの物理的半減期を考慮し換算している。. から 2020 年 2 月 19 日の期間で昼夜問わず 2 週間を目途. 上空からのモニタリングデータの妥当性の確認および行. に実施した。サンプリングの流量は 1,000 L/min とし，. 動パターンにおける外部線量評価の基礎データとして使用. ハイボリュームエアサンプラー（柴田科学㈱製：HV–RW）. するために地上において歩行サーベイ（Walk survey）を実. 専用のシリカろ紙（アドバンテック東洋社製：QR–100）上. 施 し た。 歩 行 サ ー ベ イ 機 器 に は，KURAMA–II（Kyoto. にダストを採取した。ろ紙は，乾燥後秤量し採取されたダ. University RAdiation MApping system）を採用した。. ストの重量を測定した後，固定式の Ge 検出器で定量を. KURAMA–II は，CsI （Tl）結晶（結晶体積：3.38 mL）を用. 行った。. い た シ ン チ レ ー シ ョ ン 検 出 器（ 浜 松 ホ ト ニ ク ス 社 製：. モニタリング結果からの内部被ばく評価には，放射性セ. C12137）お よ び 小 型 の I/O 変 換 器 付 コ ン ト ロ ー ラ（Na-. シウムの吸入により将来 50 年間に渡って受ける預託線量. tional Instrument 社 製：CompactRIO）で 構 成 さ れ て い る. 7,21）. 。実際のデータ取得方法は，測定者が背負うことで. （E）を（ 3 ）式で示す計算式で算出した。 （3）. E＝ARCFinRT. 地上から 1 m の高さに KURAMA–II システムとバッテ. AR ：大気中放射性セシウム濃度（Bq/m ）. リーが位置するように調整し，歩きながら 3 秒ごとに測. CFin ：預託実効線量係数. 3. 定した空間線量率データと GPS による位置情報を取得し. 137 （ Cs：3.9 × 10－5 mSv/. Bq）. 23）. た。取得したデータは，携帯電話回線を通してデータ収集. R ：成人の呼吸率係数（46.32 m3/day）24）. 用サーバに 30 秒ごとに転送した。測定の期間は，2019. T. 年 7 月 1 日～2019 年 8 月 1 日 と し， 測 定 デ ー タ は 2019. ：滞在時間 （一時的な立ち入りを想定して 10 時 間を想定）. 年 8 月 1 日時点の数値に換算した。歩行サーベイについ ては，6 ゕ所の特定復興再生拠点において，歩行できる歩. 3. 生活行動パターンを考慮した外部被ばく評価. 道はすべて取得しており，双葉町，大熊町および富岡町に. 事故後，基準となる空間線量率の目標値を設定する目的. ついては，同エリアでの測定が行われている無人ヘリサー. で，簡易的な生活行動パターンや条件（屋内で 16 時間，. ベイの結果との比較に使用する。比較には，同一場所の. 屋外で 8 時間生活，屋内の空間線量率は屋外の線量率×. データを比較するために，測定区域を 250 m メッシュに. 0.4 で算出：Case1）を仮定した簡易的な被ばく評価手法が. 分け，同一メッシュの無人ヘリサーベイおよび歩行サーベ. 用いられてきた。一方，従来の調査研究によれば，個人被. イの結果それぞれの平均を比較した。比較には，散布図で. ばく線量は空間線量率から推定される被ばく線量に比べて. の比較および（ 2 ）式に示した相対偏差（RD: Relative De-. 低い傾向にあり，個々の住民の生活や行動によってばらつ. viation）を計算し指標とした。. きがあることが確認されている 。Fig. 3 に，簡易的な. RD＝（Da－Dg）/Dg. 25）. （2）. Da：無人ヘリサーベイで求めた地上 1 m 高さにおけ る空間線量率. 評価パターン（Case1）と実態の生活行動パターン（Case2） に よ る 被 ば く 評 価 例 を 示 す。Case1 で は， 空 間 線 量 率 （3.8 µSv/h）を一律に設定し，屋内滞在時には 0.4 の家屋. Dg：歩行サーベイにより測定した地上 1 m 高さにお ける空間線量率 また，無人ヘリサーベイや歩行サーベイの比較対象とし て，NaI サーベイメータ（日立製作所社製，TCS–172B）を 用いて，学校の校庭のような比較的開けた被覆されていな い土壌上 1 m 高さの空間線量率を測定した（Fixed-point survey）。測定点は避難指示区域内の 635 点とし，2019 年 7 月 1 日～2019 年 8 月 1 日に実施した。測定データは 2019 年 8 月 1 日時点の数値に換算した。. 2. 空気中放射性物質濃度 事故後の大気中放射性物質濃度測定については，原子力 規制庁を中心にモニタリングが続けられているが，屋外に おける電源の関係から連続的にサンプリング測定された 22）. データは比較的少ない 。特に夜間も含めて連続サンプリ ングされた例はほとんどないため，ここでは，24 時間の 電源供給可能でかつ舗装面と未舗装面の 2 ゕ所を双葉町， 大熊町および富岡町にそれぞれ設定し，ダストサンプリン 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）. Fig. 3. Image of estimation for exposure dose under case1 （simple model）and case2（Life pattern model）.
(6) 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価. 67. による低減係数をかける。また，一方，Case2 では滞在. BG ：自然γ線に由来する空間線量率（µSv/h）. 場所ごとの空間線量率を設定し，それぞれ積算した。ま. 28） なお，BG の計算には，Andoh et al., 2017 が評価した. た，空間線量（周辺線量）から実効線量への換算は行わな. 広域な車両サーベイをもとに市町村ごとに平均化された数. い。Case2 ではバックグラウンドを指し引いた線量率に. 値を使用した。. 放射性セシウムの放出するγ線を想定した空間線量（周辺 線量）－実効線量換算係数（0.6）で補正している。両者の 1. IV. 放射線モニタリング結果例. 日の積算線量には差があり，詳細な生活行動パターンを設. 1. 空間線量率. 定した Case2 の方が低く出る傾向にある。この例からも. 2019 年および 2020 年に実施した無人ヘリサーベイに. 被ばく評価の妥当性は実際の線量率やパターンに依存する. よる双葉町，大熊町および大熊町の空間線量率マップを. が，実測もしくは生活行動パターンごとに条件を設定する. Fig. 4a, b に示す。また，Fig. 4c には同一 50 m メッシュ. ことが望ましい。また，その結果から被ばくに寄与する場. の両者の比（2020/2019）を示している。空間線量率の分布. 所や時間等の重要性の高いファクターを知ることができ. としては，全地域で 0.1～5 µSv/h 程度と比較的空間線量. る。. 率の勾配が大きいことがわかる。2020 年の結果をみる. ここでは，今後の避難指示区域の見直しが想定される地. と，20 mSv/年の目安となる 3.8 µSv/h を超える地域は大. 域等において，帰還した際に想定される代表的な生活行動. 熊町の北側の一部等に限られている。2019 年と 2020 年. パターンごとに，被ばく線量を推定する手法を採用した。. のモニタリング結果の比をみると，全体的に減少傾向あ. 生活行動のパターンについては，特定復興再生拠点のある. る。特に，双葉町の東側の空間線量率の減少が顕著である. 双葉町，大熊町，富岡町，浪江町および葛尾村において，. が，これは中野地区復興再生拠点の整備に伴う土地造成や. 自治体職員や住民に聞き取り調査を行い全 149 人分設定. 建物の建設の影響である。その他，0.5～0.7 を示す地域. した。設定したパターンには平日および休日の 2 パター. は，拠点内で実施されている除染の効果である。. ンの構成としており，2 つのパターンにそれぞれ 1 年にお. 無人ヘリサーベイでは上空からの測定のため，比較的微. ける日数をかけて年間の被ばく線量を算出した。線量の算. 小な線量率の高い地点や局所的な除染の効果は確認できな. 出式を（ 4 ）式に示す。. いことから，拠点内の歩道上について，歩行によるサーベ. ∑ （D. E y＝. n. k＝1. （4）. ×Nn）×CF－BGy×CF. dn. イを実施した。歩行サーベイ結果の例として，2019 年に 実施した特定復興再生拠点 7 地域のサーベイ結果を Fig. 5 に示す。すべての地域において，線量率は 3.8 µSv/. Ey ：年間の追加被ばく線量（実効線量） （µSv） Ddn ：パターン n における一日間分積算した空間線. h を下回っていることがわかる。また，無人ヘリサーベイ の結果と比較すると低い傾向にある。これは，アスファル. 量（µSv） Nn ：年間におけるパターン n の日数（day）. トにより舗装された道路に沈着した放射性セシウムが洗い. CF ：空間線量（周辺線量）から被ばく線量（実効線量）. 流された効果と考えられる。その傾向は，広域なモニタリ 5）. ング結果を比較した結果からも明らかにされている 。. への換算係数 BGy ：自然γ線に由来する空間線量率（年間） （µSv/y）. 無人ヘリサーベイと歩行サーベイによる結果を定量的に. ここで，CF には，成人の場合は 0.6，小中高生である場. 比較するために，両者のデータがある双葉町，大熊町およ. 合は 0.7，幼児である場合は 0.8 を使用した 。. び富岡町において，特定復興再生拠点を 250 m メッシュ. 26）. また，滞在位置ごとに Fig. 2a に示した統合マップから. に分割し，同メッシュ内で測定された無人ヘリサーベイと. 空間線量率情報を抽出し滞在時間を掛け算して Ddn を求め. 歩行サーベイの結果を平均化し比較した。比較には，散布. た。また，屋内の空間線量率について実測値がある場合に. 図での比較および（ 2 ）式に示した相対偏差（RD: Relative. は，滞在時間を掛け算して（ 5 ）式から Ddn を求めた。. Deviation）を計算し指標とした。両者の散布図および相対 偏差のヒストグラムを Fig. 6a, b に示す。散布図をみる. Ddn＝Dout×Vout＋Din×Vin ＋［（DRout－BG）×RF＋BG］×V'in. （5）. Dout ：屋外滞在場所の空間線量率（µSv/h） Din. ：屋内滞在場所での空間線量率（µSvh）. DRout ：（屋内の空間線量率情報がない）屋内滞在箇所 の屋外空間線量率（µSv/h）. と両者は正の相関関係にはあるものの，歩行サーベイの方 が低い傾向にあるのがわかる。統計的に評価するため，各 メッシュの相対偏差値のヒストグラムをみると中央値は 0.439 となり，平均として無人ヘリサーベイの方が歩行 サーベイより約 44％高い。また，メッシュによっては，. Vout ：屋外での滞在時間（h）. 無人ヘリサーベイの方が歩行サーベイよりも 2 倍以上高. Vin. ：屋内での滞在時間（h）. いメッシュも散見される。一方，比較として実施した NaI. V'in. ：（屋内の空間線量率情報がない）屋内での滞在. サーベイメータによる土壌上の測定結果と無人ヘリの結果 の比較について，Fig. 6c, d に示す。相対偏差値のヒスト. 時間（h） RF. 27）. ：低減係数（0.4）. グラムをみると，中央値は 0 付近を示している。この結 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(7) 技術資料（眞田，他）. 68. Fig. 4. Ambient dose rate map of the zone designated for reconstruction and recover using UAV a）results in 1 August 2019, b）results in 30 July 2020 and c）Ratio of result in 2020 to result in 2019.. 果は，無人ヘリサーベイのキャリブレーションとして，平. 査する必要がある。. 坦で空間線量率が一定の場所でホバリングし得られた係数 をもとに換算していることが反映されている。すなわち，. 2. 空気中放射性物質濃度. 歩行サーベイと無人ヘリのデータの差は，被覆されている. 特定復興再生拠点内の空気中放射性物質濃度の連続サン. 歩道上と被覆されていない土壌上の違いに起因する。この. プリング結果について，Fig. 7 に示す。3 町村で得られた. 傾向は，今後，歩道周辺の除染が進むことによって相対的. データについて，各測定点間の濃度の差がほとんどみられ. に変化することが推定され，今後も同様な手法で傾向を調. なかったことから，設置場所の舗装の有無による影響は小. 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(8) 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価. Fig. 5. 69. Ambient dose rate map of the zone designated for reconstruction and recover by ground-based measurement using KURAMA system（Walk survey）in 1 August 2019. さいと考えられる。この結果の原因としては，直下の地面. 3. 生活行動パターンを考慮した被ばく評価. からの再浮遊の影響よりも定常的に浮遊しているダスト中. 前述したモニタリングデータをベースにして，生活パ. の放射性物質濃度の影響が大きいことを示唆しているが，. ターンを考慮した被ばく評価を行った。まず，手法の精度. メカニズムについては今後の詳細な調査が必要である。最. を評価するために，避難指示区域内および周辺地域で生活. 大濃度としては，大熊町の O–1（未舗装面）において 2020. する住民 36 人に対し，148 日分の本手法による被ばく評. 年 1 月 6 日～2020 年 1 月 20 日 ま で の. Cs 平 均 濃 度. 価を実施した。行動経路は，スマートフォンのアプリケー. 3 134 0.761 Bq/m（ Cs: 0.048 Bq/m3）であった。本濃度条件. ションを利用し，GPS による位置情報と滞在時間を自動. の下，（ 3 ）式に示した条件で吸入被ばく量を計算すると. 記録した。記録した情報をもとに，モニタリングデータか. 5.9×10－4 µSv/回と計算された。. ら滞在場所の空間線量率を抽出し，（ 4 ），（ 5 ）式をもと. 137. に，1 日の被ばく線量を推計した。この推計値との比較対 象として，上記住民に 1 時間ごとの被ばく線量データが 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(9) 技術資料（眞田，他）. 70. Fig. 6. Fig. 7. Comparison of UAV survey and ground-based survey（walk-survey and fixed-point survey） a, b）scatter diagram, c, d）histogram of number of relative deviations.. Temporal Changes of Airborne. 137. Cs concentration at the zone designated for reconstruction and recover. 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(10) 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線モニタリングと被ばく評価. 71. 取得可能である個人被ばく線量計（千代田テクノル㈱製：. ンについては，上記 5 市町村に対して，区域内で居住，. D-shuttle）を装着してもらい，1 日の積算線量を実測し. 区域外に居住し一時的に帰宅するパターン等，地域の状況. た。個人被ばく線量計は，基本的には日中の移動や屋内滞. に応じて設定している。Table 2 に被ばく量に影響を与. 在時には胸に装着し，入浴中や就寝時にはスマートフォン. えると考えられる屋内外の就業者の設定数および非就業者. と個人被ばく線量計をなるべく近くで保管するようにし. の設定数についてまとめる。このように，就業者および非. た。個人被ばく線量計へのノイズの影響を小さくするた. 就業者について均等にパターン数が設定されている。さら. め，密着して持ち運ばないように注意した。なお，取得し. に Table 3 に，特定復興再生拠点の内外に住居に設定さ. たデータについて前の 1 時間の数値の 10 倍になった場合. れているパターン数および一時的に仕事などで拠点内外に. を目安とするとともに，行動経路情報と照らし合わせて総. 滞在するパターンの内訳を示す。このように，多くが特定. 合的にノイズデータの判別を行った。. 復興再生拠点周辺での生活パターンであるが，25％（37 パ. これらの対となる実測値と推計値について，Fig. 8a に. ターン）特定復興再生拠点内の行動が含まれている。な. 散布図で比較した。また，Fig. 8b には（推計値－実測値）/. お，本パターン設定については，平日と土日で行動様式が. 実測値で定義する相対偏差値のヒストグラムを示してい. 大きく変わる場合には別々の評価を行い，年間の被ばく線. る。このように両者の相対偏差値は 0 付近をピークとす. 量として積算している。パターンの詳細については，. るガウス分布状の分布を示している。指標となる中央値は. JAEA の報告書に詳しい28）。. －0.144 となり，推計値が若干低い傾向を示した。推計値. 設定したパターンによる年間の被ばく線量評価結果のヒ. の精度としては，多くの推計値（50％）が－25～9.8％の範. ストグラムについて Fig. 9 に示す。本結果は，想定のパ. 囲で評価できることを示唆している。. ターンであり，代表性について評価は困難であるが，設定. 特定復興再生拠点における被ばく線量の実態に関する知. したパターンの 90％は 1 mSv/年以下であった。1 mSv/. 見を得るため，双葉町，大熊町，富岡町，浪江町および葛. 年を超える推計値の中でも特に 3 mSv/年を超える 10 パ. 尾村において，これまでに避難指示が解除された地域を生. ターンについては，調査時点で立ち入りが制限されている. 活圏に含む自治体職員や住民に聞き取り調査を行い全 149. 特定復興再生拠点内に住居を設定したパターンであること. 人分の想定される生活行動パターンを設定した。パターン. もわかった。今回の評価から，避難指示が解除された地域. の設定は，年齢層や性別などの代表性を考慮した。パター Table 2 Characteristics the occupation for the setting life pattern Worker. Nonworker. Location. Mainly indoor work. Mainly Outdoor work. Infant/ Student. Adult. Futaba Okuma Tomioka Namie Katsurao Total. 20 11 6 3 0 40. 1 12 4 9 0 26. 0 1 10 3 36 50. 2 4 0 3 24 33. Total 23 28 20 18 60 149. Table 3 Characteristics of the living bases for the setting life pattern. Location. Fig. 8. Comparison with actual measurement and calculation of exposure dose Calculation method was considered to life-pattern.. Futaba Okuma Tomioka Namie Katsurao Total. The living base is outside of SRA No Temporary access access to to SRA inside SRA 14 12 18 13 55 112. 9 12 0 0 0 21. The living base is inside of SRA. Temporary Inside Total access to of outside SRA SRA 0 0 2 0 5 7. 0 4 0 5 0 9. 23 28 20 18 60 149. SRA: Specific reconstruction reproduction base area.. 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
(11) 技術資料（眞田，他）. 72. ̶参考文献̶. Fig. 9. Estimation of actual exposure dose by taking consideration with life-pattern. で生活する住民の被ばく線量はおおむね 1 mSv/年以下に なることが推定される。今後，避難区域が解除される地域 の全住民の安全性について言及することは難しいが，少な くとも多くのパターンで現状の特定復興再生拠点において 生活したとしても 20 mSv/年を超える例は少数であるこ とが示唆される。また，評価の中で比較的被ばく線量の高 い条件（場所および時間）についてもこのような評価を重ね ることにより明らかになると思われる。引き続き，モニタ リングとセットで生活行動パターンを考慮した被ばく評価 を積み重ねることが重要である。. V. ま と め 避難指示区域の解除に向けた特定復興再生拠点の放射線 モニタリングと被ばく評価の方法と適用例について，技術 資料にまとめた。本方法は，政策立案上の助けとなるだけ でなく，被ばくにもたらす行動のパターンの条件や被ばく 評価に用いる空間線量率情報の最適化などの学術的に重要 な情報を含んでいる。今後，本報で述べたモニタリングか ら被ばく評価までのフォーマットを定期的に適用し，デー タの蓄積を図るとともに，住民の安全/安心の材料となる 正確な情報を提供していく。 本資料は，原子力規制庁の委託事業である「東京電力㈱ 福島第一原子力発電所事故に伴う放射性物質の分布データ の集約」および内閣府からの委託事業である「特定復興再 生拠点区域における大気放射能濃度調査事業」で取得され たデータを使用している。本事業のデータ取得を行った㈱ NESI，㈱ JDRONE および㈱静環センターの皆様に感謝 申し上げます。. 1）K. Saito, S. Mikami, M. Andoh, et al., “Summary of temporal changes in air dose rates and radionuclide deposition densities in the 80 km zone over five years after the Fukushima Nuclear Power Plant accident,” J. Environ. Radioact., 210, 105878 （2019）. https://doi.org/10.1016/ j.jenvrad.2018.12.020. 2）G. Katata, M. Chino, T. Kobayashi, et al., “Detailed source term estimation of the atmospheric release for the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station accident by coupling simulations of an atmospheric dispersion model with an improved deposition scheme and oceanic dispersion model,” Atmos. Chem. Phys., 15, 1029–1070（2015）. https://doi.org/10.5194/acp-15-1029-2015, 2015. 3）Fukushima prefecture, Transition of Evacuation Designated Zones, Fukushima prefecture, 2020 Nov. 10,［Internet］, https://www.pref.fukushima.lg.jp/site/portal-english/ en03-08.html,（cited 2020 Nov. 10）. 4）原子力災害対策本部復興推進会議，帰還困難区域の取扱いに 関する考え方．平成 28 年 8 月 31 日，［in Japanese］, https://www.meti.go.jp/earthquake/nuclear/kinkyu/ pdf/2016/0831_01.pdf.（cited 2020 Nov. 10）. 5）Nuclear Regulatory Authority, Investigation on Distribution of Radioactive Substances Owing to the FDNPS Accident in the Fiscal Year 2019（Contract Research） （2019）, ［Internet, in Japanese］. https://radioactivity.nsr.go.jp/ja/ contents/16000/15194/view.html.（cited 2020 Nov. 10）. 6）原子力災害対策本部，特定復興再生拠点区域の避難指示解除 , と帰還・居住に向けて．平成 30 年 12 月 21 日， ［in Japanese］ https://www.meti.go.jp/earthquake/nuclear/pdf/181221_ gensaihonbuketteiantore.pdf.（cited 2020 Nov. 10）. 7）S. Tsuda, T. Yoshida, M. Tsutsumi, et al., “Characteristics and verification of a car-borne survey system for dose rates in air: KURAMA–II,” J. Environ. Radioact., 139, 260–265 . http://dx.doi.org/10.1016/j.jenvrad.2014.02.028. （2015） 8）Y. Sanada, T. Sugita, Y. Nishizawa, et al., “The aerial radiation monitoring in Japan after the Fukushima Daiichi nuclear power plant accident,” Prog. Nucl. Sci. Tech., 4, 76–80（2014）. https://doi.org/10.15669/pnst.4.76. 9）T. Sato, M. Andoh, M. Sato, et al., “External dose evaluation based on detailed air dose rate measurements in living environments,” J. Environ. Radioact., 210, 105973 （2019）. https://doi.org/10.1016/j.jenvrad.2019.05.005. 10）H. Funaki, S. Takahara, M. Sasaki, et al., Applied Research for the Establishment of Radiation Monitoring and Evaluation of Exposure Dose of Residence at the Zone Designated for Reconstruction and Recovery, JAEA– Research 2018–016 （2019）, ［in Japanese］, https://doi. org/10.11484/jaea-research-2018-016. 11）United Nations Scientific Committee on the Effects of Atomic Radiation（UNSCEAR）, Levels and Effects of Radiation Exposure Due to the Nuclear Accident after the 2011 Great East-Japan Earthquake and Tsunami, Appendix C（Assessment of Doses to the Public）, 2013 Report, Annex A, Attachment C–12,（2013）. 12）T. Yamashita, N. Sawada, Decontamination Simulation and Future Prediction of Air Dose Rate in Difficult to Re-. 日本原子力学会和文論文誌，Vol. 20, No. 2（2021）.
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