論文の概要: Exploring a new machine learning based probabilistic model for
high-resolution indoor radon mapping, using the German indoor radon survey
data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11143v2
- Date: Thu, 29 Feb 2024 16:38:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-01 18:19:03.192130
- Title: Exploring a new machine learning based probabilistic model for
high-resolution indoor radon mapping, using the German indoor radon survey
data
- Title（参考訳）: ドイツの屋内ラドン調査データを用いた高分解能ラドンマッピングのための機械学習に基づく新しい確率モデルの検討
- Authors: Eric Petermann, Peter Bossew, Joachim Kemski, Valeria Gruber, Nils
Suhr and Bernd Hoffmann
- Abstract要約: ラドンは発癌性の放射性ガスであり、屋内で蓄積することができる。
全国規模のラドン濃度は通常、広範囲な測定キャンペーンに基づいて推定される。
室内ラドン分布をよりリアルに推定できるモデルに基づく手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Radon is a carcinogenic, radioactive gas that can accumulate indoors.
Therefore, accurate knowledge of indoor radon concentration is crucial for
assessing radon-related health effects or identifying radon-prone areas. Indoor
radon concentration at the national scale is usually estimated on the basis of
extensive measurement campaigns. However, characteristics of the sample often
differ from the characteristics of the population due to the large number of
relevant factors that control the indoor radon concentration such as the
availability of geogenic radon or floor level. Furthermore, the sample size
usually does not allow estimation with high spatial resolution. We propose a
model-based approach that allows a more realistic estimation of indoor radon
distribution with a higher spatial resolution than a purely data-based
approach. A two-stage modelling approach was applied: 1) a quantile regression
forest using environmental and building data as predictors was applied to
estimate the probability distribution function of indoor radon for each floor
level of each residential building in Germany; (2) a probabilistic Monte Carlo
sampling technique enabled the combination and population weighting of
floor-level predictions. In this way, the uncertainty of the individual
predictions is effectively propagated into the estimate of variability at the
aggregated level. The results show an approximate lognormal distribution with
an arithmetic mean of 63 Bq/m3, a geometric mean of 41 Bq/m3 and a 95 %ile of
180 Bq/m3. The exceedance probability for 100 Bq/m3 and 300 Bq/m3 are 12.5 %
(10.5 million people) and 2.2 % (1.9 million people), respectively.
- Abstract（参考訳）: ラドン(radon)は、屋内で蓄積できる発癌性放射性ガスである。
したがって、屋内ラドン濃度の正確な知識は、ラドン関連健康影響の評価やラドンプロイン領域の同定に不可欠である。
全国規模の屋内ラドン濃度は通常、広範な測定キャンペーンに基づいて推定される。
しかし, 地質学的ラドンや床面レベルなどの室内ラドン濃度を制御する要因が多数存在することから, 試料の特性は個体群の特徴と異なっていることが多い。
さらに、サンプルサイズは通常、空間分解能の高い推定を許さない。
本研究では,空間分解能の高い屋内ラドン分布を,純粋データベースアプローチよりもリアルに推定できるモデルベースアプローチを提案する。
2段階モデリング手法が適用された。
1)ドイツ各住宅のフロアレベルごとに屋内ラドンの確率分布関数を推定するために, 環境・建物データを用いた質的回帰林を適用し, (2) 確率的モンテカルロサンプリング手法により, 床面積予測の組合せと人口重み付けが可能となった。
このように、個々の予測の不確実性は、集約されたレベルでの可変性の推定に効果的に伝播される。
その結果,算術平均63Bq/m3,幾何学平均41Bq/m3,95%の180Bq/m3の近似対数正規分布が得られた。
100 bq/m3 と 300 bq/m3 の超過確率はそれぞれ 12.5 % (10.5 万人) と 2.2 % (190 万人) である。
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