Characterization and forecast of airborne natural radioactivity in Mallorca

• Autores: Andrea Russo
• Directores de la Tesis: Antonio Borràs López (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat de les Illes Balears ( España ) en 2022
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: Juan Pedro Bolívar Raya (presid.), Laura Daniela Ferrer Trovato (secret.), Natalia Alegria Gutierrez (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Física por la Universidad de las Illes Balears
• Materias:
  • Física
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    La radioactivitat es troba present a l'ambient degut a l'existència de radionucleids d'origen cosmogènic, natural i antropogènic. La radioactivitat associada a aerosols és d'especial rellevància, donada la seva potencial mobilitat. La presència de radionucleids a l'atmosfera es mesura sistemàticament, com a part fonamental de molts programes de vigilància. La informació obtinguda és clau en situacions d'emergència, però també pot ser d'utilitat per a modelar el transport d'aerosols a l'atmosfera.

    Aquesta tesi es centra en l'estudi de les principals característica de 7Be i de l'índex Gross Beta (GB) en les capes baixes de l'atmosfera. El treball presentat en aquesta tesi s'ha desenvolupat al Laboratori de Radioactivitat Ambiental de la Universitat de les Illes Balears (LaboRA-UIB). S'ha fet us d'una base de dades composta per les concentracions d'activitat en aire de 7Be i GB, provinents de mostres obtingudes al campus de la Universitat de les Illes Balears entre juliol del 2004 i desembre de 2014. La base de dades es complementa amb un conjunt de paràmetres meteorològics (temperatura, precipitació, humitat relativa i velocitat del vent) obtinguts d'una estació proera al lloc de mostreig.

    Un dels principals objectius d'aquesta tesi és descriure les relacions existents entre les variables de la base de dades considerada, per a entendre millor el funcionament dels processos que determinen la dinàmica de la radioactivitat a les capes baixes de l'atmosfera. Addicionalment, es desenvolupen diversos models de predicció dels valors de concentració d'activitat de 7Be i GB.

    S'utilitzen tres mètodes de reducció de dimensionalitat: Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), i Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). El PCA proporciona una visualització genèrica de la base de dades, tot i que no permet discernir els detalls de la relació existent entre les diferents variables. UMAP per altra banda va una passa més enllà, facilitant la identificació de diversos clusters d'estats amb propietats úniques i característiques. Fins allà on arriba el nostre coneixement, aquest és el primer ús de l'algorisme UMAP en una investigació en radioactivitat ambiental, i els resultats obtinguts indiquen que pot ser una eina útil en aquest camp.

    Les relacions existents entre les variables meteorològiques i radiomètriques d'aquesta base de dades permeten utilitzar un algorisme de xarxes neurals artificials per a pronosticar les concentracions d'activitat de ${}^7Be$ i GB. Els resultats obtinguts utilitzant xarxes neuronals són satisfactoris i millors als corresponents a un model de regressió lineal múltiple, tot i que aquesta millora no és suficientment significativa per a descartar la utilització del model lineal ja que aquest és més fàcil d'implementar i interpretar.

    Finalment, s'han desenvolupat un conjunt de models pronosticadors fonamentats en els valors previs de les concentracions d'activitat. Tot i que els models SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) són els utilitzats tradicionalment en aquest tipus de treballs, es mostra com els models ETS (Exponential Smoothing) proporcionen resultats similars, o inclús millors, que els obtinguts amb SARIMA.

    Els resultats presentats en aquesta tesi proporcionen una caracterització adequada de la concentració d'activitat atmosfèrica de 7Be i GB a Mallorca, i proporcionen evidències que fonamenten la hipòtesi de que existeixen tècniques alternatives a les utilitzades habitualment en estudis similars, que són més fàcils d'aplicar i optimitzar, i que proporcionen resultats semblants o fins i tot millors que aquestes. En concret, UMAP i ETS poden ser de gran utilitat en un futur proper en el camp de la radioactivitat ambiental.

  • español

    La radiactividad está presente en el medio ambiente debido a la existencia de radionucleidos de origen cosmogénico, natural y antropogénico. La radiactividad asociada a aerosoles es de especial relevancia, dado su potencial movilidad. La presencia de radionucleidos en la atmósfera es medida sistemática, como parte fundamental de muchos programas de vigilancia. La información obtenida es clave en situaciones de emergencia, pero también puede ser de utilidad para modelar el transporte de aerosoles en la atmósfera.

    Esta tesis se centra en el estudio de las principales características de 7Be y el índice Gross Beta (GB) en las capas bajas de la atmósfera. El trabajo presentado en esta tesis se ha desarrollado en el Laboratorio de Radiactividad Ambiental de la Universidad de las Islas Baleares (LaboRA-UIB). Se hace uso de una base de datos compuesta por las concentraciones de actividad en aire de 7Be y GB, procedentes de muestras obtenidas en el campus de la Universidad de las Islas Baleares entre julio del 2004 y diciembre de 2014. La base de datos se complementa con un conjunto de parámetros meteorológicos (temperatura, precipitación, humedad relativa y velocidad del viento) obtenidos en una estación cercana al punto de muestreo.

    Uno de los principales objetivos de esta tesis es describir las relaciones existentes entre las variables de la base de datos considerada, para entender mejor el funcionamiento de los procesos que determinan la dinámica de la radiactividad en las capas bajas de la atmósfera. Adicionalmente, se desarrollan varios modelos de predicción de los valores de concentración de actividad de 7Be y GB.

    Se utilizan tres métodos de reducción de dimensionalidad: Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), y Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). El PCA proporciona una visualización genérica de la base de datos, aunque no permite discernir los detalles de la relación existente entre las diferentes variables. UMAP por otra parte, va un paso más allá facilitando la identificación de varios clusters de estados propiedades únicas y características. A nuestro mejor saber, este es el primer uso dado al algoritmo UMAP en una investigación de radiactividad ambiental, y los resultados obtenidos indican que puede suponer una herramienta útil en este campo.

    Las relaciones existentes entre las variables meteorológicas y radiométricas de esta base de datos permiten utilizar un algoritmo de redes neuronales artificiales para predecir concentraciones de actividad de 7Be y GB. Los resultados obtenidos utilizando son satisfactorios y mejores a los correspondientes a un modelo de regresión lineal múltiple, aunque esta mejora no es suficientemente significativa para descartar la utilización del modelo lineal dado que es más fácil de implementar e interpretar.

    Finalmente, se han desarrollado un conjunto de modelos predictores fundamentados en los valores previos de las concentraciones de actividad. Aunque los modelos SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) son los utilizados tradicionalmente en este tipo de trabajos, se muestra como los modelos ETS (Exponential Smoothing) proporcionan resultados similares, o incluso mejores, que los obtenidos con SARIMA.

    Los resultados presentados en esta tesis proporcionan una caracterización adecuada de la concentración de actividad atmosférica de 7Be y GB en Mallorca, y proporcionan evidencias que fundamentan la hipótesis de que existen técnicas alternativas a las utilizadas habitualmente en estudios similares, que son más fáciles de aplicar y optimizar, y que proporcionan resultados parecidos o incluso mejores. En concreto, UMAP y ETS pueden ser de gran utilidad en un futuro cercano en el campo de la radiactividad ambiental.

  • English

    Radioactivity is easily found in the environment due to the existence of radionuclides of cosmogenic, naturally occurring, and anthropogenic origin. Quite relevant given its potential mobility is the radioactivity associated to aerosols. Radionuclide content in the atmosphere is systematically measured as key part of most surveillance programmes. The acquired information is key in emergency situations, but it can also be used to model aerosol transport in the atmosphere.

    This thesis is devoted to the study of the main properties of 7Be and Gross Beta (GB) in near surface air. The work explained in this thesis has been done at the Environmental Radioactivity Laboratory of the University of the Balearic Islands (LaboRA-UIB). It makes use of a dataset composed by 7Be and GB activity concentrations in air, sampled at the University of the Balearic Islands Campus between July 2004 and December 2014. The dataset is complemented by a set of meteorological parameters (temperature, precipitation, relative humidity, and wind speed) gathered at a station close to the sampling point.

    One of the main objectives of this thesis is to describe the existing relations between the variables that conform the dataset, to better understand the processes that influence the dynamics of radioactivity in near air surface air. Additionally, several forecasting models are developed to predict 7Be and GB activity concentration values.

    Three different dimension reduction techniques are applied: Principal Component Analysis (PCA), t-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE), and Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP). PCA brings a general visualization of the dataset although doesn’t allow to grasp the details of the relation between the different variables. UMAP on the other hand moves a step forward allowing to identify several clusters of states with identifying and unique properties. To the best of our knowledge this is the first use of the UMAP algorithm in an environmental radioactivity study, and the obtained results point out that it can be a useful research tool in this field.

    The relations between the radiometric and meteorological dataset variables allow to exploit a neural network algorithm to predict 7Be and GB activity concentrations. The obtained results applying this non-linear model are satisfactory and outperform those obtained by a Multiple Linear Regression model, although the improvement is not so significant as to discard the alternative linear model that is simpler to implement and interpret.

    Finally, a set of forecasting models based on the previous values of the activity concentrations are developed. Although Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) models are traditionally used in these kinds of studies, it is shown that Exponential Smoothing (ETS) models provide similar results and that they can even outperform SARIMA results. ETS are simpler and faster models, and might then be preferable compared to SARIMA models.

    The results presented in this thesis provide a proper characterization and understanding of the atmospheric 7Be and Gross Beta activity concentration in Mallorca, and provide evidences that support the idea that there exist alternative techniques to those traditionally used in similar studies, that are easier to apply and optimize providing similar or even better results. In particular, both UMAP and ETS might be extremely useful in the near future in the field of environmental radioactivity.