建筑网站建设案例,网站建设外文文献,网站改版做301重定向,四川建设网官网app大家好#xff0c;我是微学AI#xff0c;今天给大家介绍一下机器学习实战14-在日本福岛核电站排放污水的背景下,核电站对人口影响的分析实践。 近日#xff0c;日本政府举行内阁成员会议#xff0c;决定于2023年8月24日启动福岛核污染水排海。当地时间2023年8月24日13时我是微学AI今天给大家介绍一下机器学习实战14-在日本福岛核电站排放污水的背景下,核电站对人口影响的分析实践。 近日日本政府举行内阁成员会议决定于2023年8月24日启动福岛核污染水排海。当地时间2023年8月24日13时日本福岛第一核电站启动核污染水排海。福岛第一核电站的核污水中含有多种放射性物质。对人体存在伤害其中锶-90可导致骨组织肉瘤、引发白血病铯-137会引起软组织肿瘤与癌症碘-129容易导致甲状腺癌碳-14可能会损害人类DNA。
一、放射性物质
放射性物质 存在着三种主要的射线类型它们分别是阿尔法射线α、贝塔射线β和伽马射线γ 1.阿尔法射线 α \alpha α射线阿尔法射线是由氦原子核组成的带电粒子束。由于它们包含两个质子和两个中子因此具有正电荷。阿尔法射线的穿透能力较弱一般只能穿透数厘米的空气或者几个微米的固体因此阿尔法射线通常不能通过人体或纸张等薄材料。然而如果被内部摄入或吸入则可能对人体造成较大的伤害。
2.贝塔射线 β \beta β射线贝塔射线是由带电的高速电子或正电子组成的粒子束。电子射线称为 β − \beta^- β−射线而正电子射线称为 β \beta^ β射线。贝塔射线比阿尔法射线具有更强的穿透能力可以穿透空气和一些较薄的固体物质。然而贝塔射线的穿透能力仍然相对有限在适当的屏蔽下可以有效地阻挡。
3.伽马射线 γ \gamma γ射线伽马射线是高能电磁辐射类似于X射线。与阿尔法射线和贝塔射线不同伽马射线不携带任何电荷或粒子因此不受电场或磁场的影响。伽马射线具有很强的穿透能力可以穿透大部分常见物质包括人体组织。为了有效屏蔽伽马射线通常需要使用较厚的铅、混凝土或其他密度较高的材料。
二、三种射线的核反应
以下是三种射线的典型核反应方程式的示例
1.阿尔法射线 ( α \alpha α) 反应方程 Z A X → Z − 2 A − 4 Y 2 4 α \begin{equation} _{Z}^{A}X \rightarrow _{Z-2}^{A-4}Y _{2}^{4}\alpha \end{equation} ZAX→Z−2A−4Y24α
这里 X X X 代表起始元素 Y Y Y 代表产生的元素 Z A _{Z}^{A} ZA 表示原子序数为 Z Z Z质量数为 A A A 的核。
2.贝塔射线 ( β \beta β) 反应方程 Z A X → Z 1 A Y e − ν e ˉ \begin{equation} _{Z}^{A}X \rightarrow _{Z1}^{A}Y e^{-} \bar{\nu_e} \end{equation} ZAX→Z1AYe−νeˉ
这里 X X X 代表起始元素 Y Y Y 代表产生的元素 Z A _{Z}^{A} ZA 表示原子序数为 Z Z Z质量数为 A A A 的核。 e − e^{-} e− 表示负电子电子 ν e ˉ \bar{\nu_e} νeˉ 表示反中微子。
3.伽马射线 ( γ \gamma γ) 反应方程 Z A X ∗ → Z A X γ \begin{equation} _{Z}^{A}X^{*} \rightarrow _{Z}^{A}X \gamma \end{equation} ZAX∗→ZAXγ
这里 X ∗ X^{*} X∗ 表示激发态的核 X X X 表示基态的核 γ \gamma γ 表示伽马射线。
三、核电站的数据加载
数据下载地址链接https://pan.baidu.com/s/1wz5L2ykpjUNlKs2icTWkNg?pwd2j0r 提取码2j0r
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as pltdf pd.read_csv(nuclear.csv, delimiter,)countries_shortNames [[UNITED STATES OF AMERICA, USA], \[RUSSIAN FEDERATION, RUSSIA], \[IRAN, ISLAMIC REPUBLIC OF, IRAN], \[KOREA, REPUBLIC OF, SOUTH KOREA], \[TAIWAN, CHINA, CHINA]]
for shortName in countries_shortNames:df df.replace(shortName[0], shortName[1])三、核电站的世界分布
import folium
import matplotlib.cm as cm
import matplotlib.colors as colorslatitude, longitude 40, 10.0
map_world_NPP folium.Map(location[latitude, longitude], zoom_start2)viridis cm.get_cmap(viridis, df[NumReactor].max())
colors_array viridis(np.arange(df[NumReactor].min() - 1, df[NumReactor].max()))
rainbow [colors.rgb2hex(i) for i in colors_array]for nReactor, lat, lng, borough, neighborhood in zip(df[NumReactor].astype(int), df[Latitude].astype(float),df[Longitude].astype(float), df[Plant], df[NumReactor]):label {}, {}.format(neighborhood, borough)label folium.Popup(label, parse_htmlTrue)folium.CircleMarker([lat, lng],radius3,popuplabel,colorrainbow[nReactor - 1],fillTrue,fill_colorrainbow[nReactor - 1],fill_opacity0.5).add_to(map_world_NPP)# 在地图上显示
map_world_NPP.save(world_map.html) # 保存为 HTML 文件
# 然后打开world_map.html 文件 可以看到四、拥有最多核反应堆的20个国家对比
countries df[Country].unique()
df_count_reactor [[i, df[df[Country] i][NumReactor].sum(), df[df[Country] i][Region].iloc[0]] for i incountries]
df_count_reactor pd.DataFrame(df_count_reactor, columns[Country, NumReactor, Region])
df_count_reactor df_count_reactor.set_index(Country).sort_values(byNumReactor, ascendingFalse)[:20]
ax df_count_reactor.plot(kindbar, stackedTrue, figsize(10, 3),titleThe 20 Countries With The Most Nuclear Reactors in 2010)
ax.set_ylim((0, 150))
for p in ax.patches:ax.annotate(str(p.get_height()), xy(p.get_x(), p.get_height() 2))
df_count_reactor[Country] df_count_reactor.index
sns.set(rc{figure.figsize: (11.7, 8.27)})
sns.set_style(whitegrid)
plt.rcParams[font.sans-serif][SimHei] #用来正常显示中文标签
ax sns.barplot(xNumReactor, yCountry, hueRegion, datadf_count_reactor, dodgeFalse, orienth)
ax.set_title(2010年拥有最多核反应堆的20个国家, fontsize16)
ax.set_xlabel(Reactors, fontsize16)
ax.set_ylabel()
ax.legend(fontsize14)plt.show()五、核电站暴露人口的分析
def getMostExposedNPP(Exposedradius):df_pop_sort df.sort_values(bystr(p10_ str(Exposedradius)), ascendingFalse)[:10]df_pop_sort[Country] df_pop_sort[Plant] ,\n df_pop_sort[Country]df_pop_sort df_pop_sort.set_index(Country)df_pop_sort df_pop_sort.rename(columns{str(p90_ str(Exposedradius)): 1990, str(p00_ str(Exposedradius)): 2000,str(p10_ str(Exposedradius)): 2010})df_pop_sort df_pop_sort[[1990, 2000, 2010]] / 1E6ax df_pop_sort.plot(kindbar, stackedFalse, figsize(10, 4))ax.set_ylabel(Population Exposure in millions, size14)ax.set_title(Location of nuclear power plants \n with the most exposed population \n within Exposedradius km radius,size16)print(df_pop_sort[2010])getMostExposedNPP(30)latitude, longitude 40, 10.0
map_world_NPP folium.Figure(width100, height100)
map_world_NPP folium.Map(location[latitude, longitude], zoom_start2)for nReactor, lat, lng, borough, neighborhood in zip(df[NumReactor].astype(int), df[Latitude].astype(float),df[Longitude].astype(float), df[Plant], df[NumReactor]):label {}, {}.format(neighborhood, borough)label folium.Popup(label, parse_htmlTrue)folium.Circle([lat, lng],radius30000,popuplabel,colorgrey,fillTrue,fill_colorgrey,fill_opacity0.5).add_to(map_world_NPP)Exposedradius 30
df_sort df.sort_values(bystr(p10_ str(Exposedradius)), ascendingFalse)[:10]for nReactor, lat, lng, borough, neighborhood in zip(df_sort[NumReactor].astype(int),df_sort[Latitude].astype(float),df_sort[Longitude].astype(float), df_sort[Plant],df_sort[NumReactor]):label {}, {}.format(neighborhood, borough)label folium.Popup(label, parse_htmlTrue)folium.CircleMarker([lat, lng],radius5,popuplabel,colorred,fillTrue,fill_colorred,fill_opacity0.25).add_to(map_world_NPP)for nReactor, lat, lng, borough, neighborhood in zip(df_sort[NumReactor].astype(int),df_sort[Latitude].astype(float),df_sort[Longitude].astype(float), df_sort[Plant],df_sort[NumReactor]):label {}, {}.format(neighborhood, borough)label folium.Popup(label, parse_htmlTrue)folium.Circle([lat, lng],radius30000,popuplabel,colorred,fillTrue,fill_colorred,fill_opacity0.25).add_to(map_world_NPP)
# 在地图上显示
map_world_NPP.save(world_map2.html) # 保存为 HTML 文件六、总结
如果核电站靠近人口密集区核污染水排海可能对周边人口产生一些严重影响
1.健康风险放射性物质对人体健康产生潜在威胁。如果核污染水排入海洋有可能通过海洋食物链的途径进入人类的食物供应链中从而增加食物中放射性物质的摄入风险。不当接触或摄入这些物质可能导致慢性疾病如癌症和其他与放射性物质相关的健康问题。
2.社会心理影响核事故可能引发社会心理压力和不安感。居住在福岛核电站附近的居民可能面临被迫疏散、失去家园、生活不稳定等问题这对他们的心理健康和社会适应能力造成挑战。
3.经济影响核事故对当地经济造成了持续的冲击。核电站事故导致了大量的停工和疏散措施对当地居民和企业的生计和经济活动造成了严重影响。此外核事故还对当地旅游业、农业和渔业等行业带来负面影响进一步加剧了经济困难。
