Characterization and forecast of airborne natural radioactivity in Mallorca

Resumen

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.