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-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了机器学习实战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。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

大家好，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。
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,机器学习实战项目,机器学习,人工智能,核电站,核反应,数据分析

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（ $\alpha$ 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（ $\beta$ 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 $\beta^-$ 射线，而正电子射线称为 $\beta^+$ 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（ $\gamma$ 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 ( $\alpha$ ) 反应方程：
$\begin{equation} _{Z}^{A}X \rightarrow _{Z-2}^{A-4}Y + _{2}^{4}\alpha \end{equation}$

这里 $X$ 代表起始元素， $Y$ 代表产生的元素， $_{Z}^{A}$ 表示原子序数为 $Z$ ，质量数为 $A$ 的核。

2.贝塔射线 ( $\beta$ ) 反应方程：
$\begin{equation} _{Z}^{A}X \rightarrow _{Z+1}^{A}Y + e^{-} + \bar{\nu_e} \end{equation}$

这里 $X$ 代表起始元素， $Y$ 代表产生的元素， $_{Z}^{A}$ 表示原子序数为 $Z$ ，质量数为 $A$ 的核。 $e^{-}$ 表示负电子（电子）， $\bar{\nu_e}$ 表示反中微子。

3.伽马射线 ( $\gamma$ ) 反应方程：
$\begin{equation} _{Z}^{A}X^{*} \rightarrow _{Z}^{A}X + \gamma \end{equation}$

这里 $X^{*}$ 表示激发态的核， $X$ 表示基态的核， $\gamma$ 表示伽马射线。
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,机器学习实战项目,机器学习,人工智能,核电站,核反应,数据分析

三、核电站的数据加载

数据下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1wz5L2ykpjUNlKs2icTWkNg?pwd=2j0r
提取码：2j0r

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = 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 colors

latitude, longitude = 40, 10.0
map_world_NPP = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=2)

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_html=True)
    folium.CircleMarker(
        [lat, lng],
        radius=3,
        popup=label,
        color=rainbow[nReactor - 1],
        fill=True,
        fill_color=rainbow[nReactor - 1],
        fill_opacity=0.5).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

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,机器学习实战项目,机器学习,人工智能,核电站,核反应,数据分析

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 in
                    countries]
df_count_reactor = pd.DataFrame(df_count_reactor, columns=['Country', 'NumReactor', 'Region'])
df_count_reactor = df_count_reactor.set_index('Country').sort_values(by='NumReactor', ascending=False)[:20]
ax = df_count_reactor.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(10, 3),
                           title='The 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(x="NumReactor", y="Country", hue="Region", data=df_count_reactor, dodge=False, orient='h')
ax.set_title('2010年拥有最多核反应堆的20个国家', fontsize=16)
ax.set_xlabel('Reactors', fontsize=16)
ax.set_ylabel('')
ax.legend(fontsize='14')

plt.show()

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,机器学习实战项目,机器学习,人工智能,核电站,核反应,数据分析

五、核电站暴露人口的分析

def getMostExposedNPP(Exposedradius):
    df_pop_sort = df.sort_values(by=str('p10_' + str(Exposedradius)), ascending=False)[: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']] / 1E6
    ax = df_pop_sort.plot(kind='bar', stacked=False, figsize=(10, 4))
    ax.set_ylabel('Population Exposure in millions', size=14)
    ax.set_title(
        'Location of nuclear power plants \n with the most exposed population \n within ' + Exposedradius + ' km radius',
        size=16)
    print(df_pop_sort['2010'])

getMostExposedNPP('30')


latitude, longitude = 40, 10.0
map_world_NPP = folium.Figure(width=100, height=100)
map_world_NPP = folium.Map(location=[latitude, longitude], zoom_start=2)

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_html=True)
    folium.Circle(
        [lat, lng],
        radius=30000,
        popup=label,
        color='grey',
        fill=True,
        fill_color='grey',
        fill_opacity=0.5).add_to(map_world_NPP)

Exposedradius = '30'
df_sort = df.sort_values(by=str('p10_' + str(Exposedradius)), ascending=False)[: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_html=True)
    folium.CircleMarker(
        [lat, lng],
        radius=5,
        popup=label,
        color='red',
        fill=True,
        fill_color='red',
        fill_opacity=0.25).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_html=True)
    folium.Circle(
        [lat, lng],
        radius=30000,
        popup=label,
        color='red',
        fill=True,
        fill_color='red',
        fill_opacity=0.25).add_to(map_world_NPP)
# 在地图上显示
map_world_NPP.save('world_map2.html')  # 保存为 HTML 文件

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,机器学习实战项目,机器学习,人工智能,核电站,核反应,数据分析

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。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675602.html

到了这里，关于机器学习实战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的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！