Опыт аварийного радиационного контроля и реагирования после аварии на ЧАЭС, в совокупности с многократно возросшими возможностями вычислительной техники способствовал серьезному прогрессу в развитии методов анализа и прогноза радиационной обстановки и радиологических последствий. К настоящему времени разработано большое количество моделей оценки распространения радионуклидов в окружающей среде и оценки облучения населения. Для оценки и прогнозирования радиационной и радиологической обстановки применяются следующие модели:
- распространения радиоактивных веществ в атмосфере;
- оценки миграции радионуклидов в агроценозах и природных экосистемах:
- вертикальной миграции радионуклидов в почве;
- распространения радионуклидов в поверхностных водах;
- расчета характеристик полей ионизирующих излучений;
- оценки загрязнения растительной и животной продукции;
- оценки и прогнозирования доз внешнего и внутреннего облучения человека.
Рис. 5.4. Виды радиационного контроля в окружающей среде после радиационной аварии
Среди моделей атмосферного рассеивания радионуклидов наибольшее распространение получили гауссовы модели. Они представляют собой функцию разбавления радиоактивной примеси в любой точке путем оценки вертикальной и горизонтальной дисперсий струи в предположении гауссовою распределения концентрации примеси в поперечном сечении струи. Дисперсия задается как эмпирическая функция от расстояния до источника и от шероховатости подстилающей поверхности. При этом данные о дисперсии переносятся без изменений на иные условия распространения, чем те, в которых проводились эксперименты. Это приводит к тому, что такие модели имеют ограниченную область применимости: приземные источники, расстояния до 10—20 км, скорость ветра 5 — 10 м с1. Подобные модели реализованы в виде компьютерных систем с различными уровнями сервиса. Одна из таких систем — система TRACE [55], которая позволяет рассчитывать и представлять в табличном и картографическом виде прогнозные значения плотности загрязнения (суммарные и по радионуклидам), мощности эффективных и эквивалентных доз облучения для различных возрастных групп населения в зависимости от времени после выброса.
Другим примером компьютерной реализации гауссовой модели является система ATSTEP [56], в которой используется гибрид модели сегментированной струи и модели клуба. Распространение радиоактивной примеси в ближней зоне (до 40 км) моделируется несколькими клубами и временными шагами.
Ограниченная область применения гауссовых моделей вынуждает использовать более сложные модели, например, лагранжевы. Такие модели учитывают вертикальную структуру и законы подобия атмосферного пограничного слоя, трехмерное поле ветра, влияние осадков, рельефа и могут давать прогноз радиационной обстановки на расстояние в сотни километров.
Использующиеся в настоящее время за рубежом компьютерные системы MARC-1, UFOMOD, COSYMA, MACCS, CRRIS не предназначены для работы в режиме реального времени. В рамках проекта RODOS [57], который реализуется под эгидой Комиссии Европейских Сообществ, предполагается создание единой европейской системы, работающей в реальном времени. Такие системы поддержки принятия решений, из-за их сложности и универсальности требуют использования больших компьютеров или графических станций, что накладывает существенные экономические ограничения на их широкое внедрение.
Ключевую роль в расчетах распространения радиоактивных примесей в атмосфере имеют данные о метеорологической обстановке и ее прогнозы. Широкое распространение как в России, так и за рубежом (в рамках проекта RODOS) получила компьютерная система RECASS [58]. Система разработана в НПО “Тайфун” и реализует компьютерную технологию обработки, передачи и отображения первичных метеоданных, таких как скорость и направление ветра, температура воздуха, геопотенциал, влажность воздуха и т.п. Прогнозы указанных параметров осуществляются для дискретных временных интервалов с шагом 12 ч. Однако, как правило, прогнозы погоды весьма ненадежны. Поля ветров, используемые в качестве входных данных для расчета распространения выброса, интерполируются по достаточно редкой сетке метеостанций, что также приводит к дополнительным ошибкам.
В условиях аварийной обстановки могут быть получены оперативные данные с мест размещения источников выброса, например, данные с метеобашен АЭС. Эта информация вкупе с оперативными данными о характеристиках выброса и данными радиационного мониторинга может быть использована для более корректного расчета распространения радионуклидов в атмосфере. Примером компьютерной системы, использующей лагранжеву траекторную модель переноса примеси и более полный, по сравнению с гауссовыми моделями, набор исходных данных, может служить компьютерная система “НОСТРАДАМУС” [59]. Она позволяет анализировать различные по масштабам аварии — от локальной (длительность выброса несколько часов, дальность распространения — несколько десятков километров) до общей (несколько суток выброса, распространение — до тысячи — двух тысяч километров).
Система “НОСТРАДАМУС” используется для оперативного прогноза радиационной обстановки при выбросах в атмосферу радиоактивных веществ в аэрозольной и газовой форме с последующим выпадением их на почву. Она содержит также модель атмосферного пограничного слоя, необходимую для восполнения вертикального профиля скоростей ветра, а также для определения категории устойчивости атмосферы по синоптическим данным. Для определения коэффициентов турбулентного обмена используются табулированные данные, основанные на многолетних наблюдениях вертикального профиля коэффициентов диффузии.
Возможности системы “НОСТРАДАМУС” позволяют:
- рассчитывать перенос радионуклидов на расстояния в сотни километров;
- учитывать пространственно-временную неоднородность ветрового поля;
- принимать во внимание влияние рельефа местности на процесс рассеивания;
- учитывать влияние осадков.
Проверка атмосферной модели распространения по экспериментальным данным (более чем 700 измерений в разных условиях) показала, что лагранжева модель, включенная в систему “НОСТРАДАМУС”, дает согласующиеся с опытом результаты в более широком диапазоне условий, чем стандартные гауссовы методики.
К системе подключены базы данных по населенным пунктам, что позволяет сразу оценивать дозы облучения населения. Дозиметрические блоки пакета, учитывающие радиоактивный распад и взаимные ядерные превращения (цепочки), основаны на международных публикациях МКРЗ, МАГАТЭ, Комиссии по ядерному регулированию США. На основе прогнозируемого снижения доз система выдает оптимальные рекомендации, а также позволяет анализировать ожидаемую эффективность контрмер по защите населения на ранней фазе аварии (использование укрытий, прием стабильного йода, оптимизация путей эвакуации населения в меняющейся со временем дозовой обстановке).
Интерпретация результатов измерений и данных радиационного мониторинга имеет важное значение как для их непосредственного использования при оценке радиационной обстановки, так и для решения “обратной” задачи — восстановления характеристик источника выброса по результатам таких измерений. В настоящее время разработаны эффективные средства для коррекции параметров источника выброса (суммарной активности, радионуклидного состава, эффективной высоты подъема выброса и констант осаждения) по данным измерений мощностей доз или плотностей радиоактивного загрязнения [60].
Независимо от сложности описанных выше методов и моделей прогнозирования распространения радиоактивных примесей в атмосфере оперативная оценка радиационной обстановки после аварии сталкивается с рядом трудностей, зачастую труднопреодолимых. Помимо неопределенностей самих моделей имеется ряд неопределенностей в исходных для расчета данных:
- неопределенность характеристик радиоактивного источника — как правило, отсутствуют надежные данные о радионуклидном составе, динамике выброса, физико-химических свойствах примесей и т.д.;
- неопределенность в данных радиационного мониторинга, которая может возникнуть вследствие ошибок измерений, связанных с физическими характеристиками приборов и человеческим фактором, неправильным определением места измерения. Кроме того существуют локальные, связанные с рельефом, географические ошибки, которые приводят к существенной неоднородности результатов измерений. Все эти неопределенности должны быть учтены при сборе данных и их использовании в моделях;
- неопределенность метеоданных, отмеченная выше, ошибки при интерполяции данных метеостанций. Локальные данные о скорости и направлении ветра, выпадении атмосферных осадков также могут содержать ошибки.