Korišćenje multivarijantne analize za predviđanje geogenog radonskog potencijala

Abstract

Geogeni radonski potencijal koji izdvaja radon u podzemnim slojevima kao dominantan uzrok akumulacije radona u zatvorenim prostorijama i koji je nezavisan od ljudskog uticaja i vremenski konstantan u geološkim okvirima predstavlja glavni alat za iznalaženje radonom ugroženih područja. U nedostatku podataka za permeabilnost zemljišta za radon i malog broja merenja radona u zemljištu, upotrebljena je multivarijantna analiza velikog broja raspoloživih geohemijskih podataka, merenja radioaktivnosti zemljišta i koncentracija aktivnosti radona u zatvorenim prostorijama datih lokacija na području Vojvodine. Nekoliko uporedivih metoda iz ROOT okvira za analize softverskog paketa TMVA je korišćeno za analizu zavisnosti koncentracije radona u zatvorenom od mnoštva ulaznih varijabli. BDTG kao najpodobnija metoda je pokazala da su varijable sa najvećim uticajem na koncentraciju radona u zatvorenim prostorijama pored sadržaja ukupnog azota, koncentracije aktivnosti radionuklida u zemljištu na profilu dubine od 30 cm i sadržaj humusa i gline. Dobijeni rezultati pokazuju dobro slaganje sa nedavnim ispitivanjem emanacije radona iz zemljišta na području grada Novog Sada.

The most dominant source of indoor radon is the underlying soil, so the enhanced levels of radon are usually expected in mountain regions and geology units with high radium and uranium content in surface soils. Laboratory for radioactivity and dose measurement, Faculty of Sciences, University of Novi Sad has rich databases of natural radionuclides concentrations in Vojvodina soil and also of indoor radon concentrations for the region of Vojvodina, Northern Province of Serbia. In this paper, we present the results of correlative and multivariate analysis of these results and geochemical characteristics of soil in order to estimate the geogenic radon potential. The correlative and multivariate analysis were done using Toolkit for Multivariate Analysis software package TMVA package, which uses several comparable multivariate methods for our analysis. The evaluation ranking results based on the best signal efficiency and purity, show that the Boosted Decision Trees (BDT) and Multi Layer Preceptor (MLP), based on Artificial Neural Network (ANN), are multivariate methods which give the best results in the analysis. The BDTG multivariate method shows that variables with the highest importance are radio-nuclides activity on 30 cm depth. Moreover, the multivariate regression methods give a good approximation of radon activity using full set of input variables