経て2000年より現職。ここ数ヶ月、五十肩のため右手が痛くて上がらず、新年度からの板書ができるか心配です(笑)放射性物質の「動態」を研究する原子炉の設計や核燃料の製造技術など、原子力エネルギーの工業利用や放射線による測定技術や医療技術など、原子力工学の分野は多岐に渡っている。羽田野先生が研究している「動態研究」という分野は、大気中に放出された放射性物質が、一定期間でどのように・どれくらいの量が移動するのかを探るものだ。世界ではフランスと日本で盛んに研究が進められている。Products)というものが大量に放出されます。その代表的なものがセシウム類(セシウム134/137)ストロンチウム類などです。」セシウムなど核種と呼ばれる放射性物質の拡散は、事故の起こり方や地形・気象などの環境により様々な動き方をする。放射性物質の温度が非常に高温である場合、水が蒸発するように放射性物質自体が粒子となって動くこともある。放出された物質がとても小さな場合はダストと呼ばれる空気中の塵に付着して動くこともある。「大気中に放出された放射性物質は、地表に沈着したり、雨によって川に流れたり地中に浸透し、また植物に吸収されたり地下水に入ります。これらの物質は最終的には海に流れていきます。最近では再浮遊といって、空気中のダストに付着したセシウムが、風によって再び空中に漂ってしまうことも注目されています。再浮遊は繰り返し発生するため、大気中のセシウム濃度が下がりにくい原因であると考えられている。長期的な予測の難しさ核種の動態研究において、長期に渡る動き方を予想することは非常に困難だと言われている。大気中に放出された核種の動きは、事故が発生した場所の地形や気象環境などにより様々に変化するため、予測に必要な実測データの種類が膨大になってしまう。そもそも実測データは事故が起こってからでなければ測定する事ができないため、事故発生から長期予測を行うまでには長い観測期間が求められてしまうのだ。これまで実際の観測でわかってきたことは、大気中に放出された核種は、時間が経過するにつれ減衰カーブが緩やかになっていく。(図参照)つまり、「大気中の核種の濃度はなかなか下がらない」ということだ。これは再浮遊がその原因のひとつと考えられている。「長期予測に必要なパラメータの種類が膨大」「事故後の短期間では長期予測のためのデータ自体が無い」という条件の中、羽田野先生はそれでも長期予測の精度を上げることは「やらなくてはならないこと」と語る。「長期予測はやらなくちゃいけないことなんです。原子力の事故は普通の事故とは違うんです。原子力の災害はその後何年も影響が残るもので、ひとたび汚染が起こればその10年後まで問題になる可能性があります。長期の予測が原子力工学には必要でした。「きっかけはハーバード大学に留学をしていた頃です。同じ部屋にロシア人の物理研究者がいたんですね。それで、その人は部屋を散らかす性分で、私の棚の上にまでその人の書類がはみ出してきている状態だったんです。ある日、いい加減片付けた方がいい!と思って整理していたら、ある表が落ちていたんです。セシウム137と書いてあって、日付と数字が並んでいました。これは何?と聞いたら「チェルノブイリの実測値だ」と。10年近く測定したデータだったんです。こんなデータがあるのか!!とすごくびっくりしました。長期予測に必要な「長期間の実測データ」を思わぬ所で発見した。長期の観測データがあれば予測モデルを作るための手がかりを探す事ができる。ヒントを得るため、羽田野先生はそのデータを使った別の研究について調べていった。「論文を調べていくと、そのデータを使って統計解析をしたというペーパーを発見しました。それは、チェルノブイリのある場所でセシウムの濃度を3年〜4年間定点観測したデータが、どのようにゆらいでいるかを統計的に解析したものでした。その結果、ゆらぎにはフラクタルな性質がある、ということが示されていました。それを見て、短期間の実測データにフラクタル性を発見する事ができれば、それを拡大・延長する事で長期予測ができるかもしれない、と考えました。」フラクタル性を導きだすハースト指数フラクタルとは「特徴的な長さが存在しない図形」のこと。「特徴的長さがない」ので、図形の一部分を拡大または縮小してもその図形の特徴が変化しないという性質がある。ある事象にフラクタル性を見出すための鍵となるのが「ハースト解析」だ。グラフはセシウムの大気中の濃度の変化の様子。非常にゆらぎがあることがわかる。このゆらぎのフラクタル性を見出すにはどうすればよいか。・1988年の1年間の揺らぎの平均値を求める。・1年間という期間をT日間で分ける。各区間は1からNまでとなる。・セシウム濃度の年間平均に対して、各区間での平均の標準偏差を求める。・Tで区切られた期間を+1日、+2日、+3日...と徐々に長くしていく。・Tの値が大きくなればなるほど、年平均に対しての各区間でのばらつきは小さくなる。・T=365(1年)のとき、ばらつきはゼロになる。これらのばらつきの小さくなり方を表したものが「ハースト解析」の数理モデルだ。フラクタル解析を応用した長期予測数理モデル放射線核種の動態にフラクタルな性質を見出す事ができれば、短期間の実測データを長期予測に適用することができる。羽田野先生が導きだしたのは「ある場所での放射線核種濃度の時間変化」を表す数理モデルだ。ポイントは、大気中のダストに付着した核種が風で舞い上がって移動する「再浮遊」の効果を記述する際、風速の時間揺らぎにフラクタル的相関を取り入れたところにある。Information。