Modelling of random activity concentration fields in air for purposes of probabilistic estimation of radiological burden of population

0411475 - UTIA-B 20050205 RIV GR eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
Pecha, Petr - Pechová, E.
Modelling of random activity concentration fields in air for purposes of probabilistic estimation of radiological burden of population.
[Modelování náhodných polí koncentrace aktivity v ovzduší pro potřebu parvděpodobnostních odhadů radiačního zatížení populace.]
Ioanina: University of Ioannina, 2005. ISBN 960-233-166-6. In: Proceedings of the 10th International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes. - (Skoulodis, A.; Kassomenos, P.; Bartzis, J.), s. 540-544
[International Conference on Harmonisation within Atmospheric Dispersion Modelling for Regulatory Purposes /10./. Siss (GR), 17.10.2005-20.10.2005]
Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10750506
Klíčová slova: atmosphere * dispersion * radioactivity depositio * probabilistic assessment * data assimilation
Kód oboru RIV: DL - Jaderné odpady, rad. znečištění a kontrola

Trend of transition from deterministic assessment of radiological consequences towards the probabilistic approach. Evaluation of input parameters uncertainties and their propagation through the Gaussian atmospheric dispersion model. Application of uncertainty analysis and sensitivity study on Monte Carlo samples. Development of a special method for assimilation of measured data with model predictions based on direct search algorithm.

Popisován trend přechodu od deterministických odhadů k pravděpodobnostnímu přístupu. Je prováděno oceňování náhodných charakteristik vstupních parametrů a šíření jejich neurčitostí gaussovským modelem atomsférické disperze. Na základě mnohonásobného Monte Carlo modelování je prováděna analýza neurčitosti a studie sensitivity. Byla vyvinuta speciální metoda asimilace měření s modelem založená na minimalizačním algoritmu přímého vyhledávání.
Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0131555