Reassessment of Resuspension Factor Following Radionuclide Dispersal: Toward a General-purpose Rate Constant

Abstract

A recent analysis of historical radionuclide resuspension datasets confirmed the general applicability of the Anspaugh and modified Anspaugh models of resuspension factors following both controlled and disastrous releases. While observations appear to have larger variance earlier in time, previous studies equally weighted the data for statistical fit calculations; this could induce a positive skewing of resuspension coefficients in the early time-period. A refitting is performed using a relative instrumental weighting of the observations. Measurements within a 3-d window are grouped into singular sample sets to construct standard deviations. The resulting best-fit equations produce tamer exponentials, which give decreased integrated resuspension factor values relative to those reported by Anspaugh. As expected, the fits attenuate greater error among the data at earlier time. The reevaluation provides a sharper contrast between the empirical models and reaffirms their deficiencies in the short-lived timeframe wherein the dynamics of particulate dispersion dominate the resuspension process.

A Review of the Resuspension of Radioactively Contaminated Particles by Vehicle and Pedestrian Traffic—Current Theory, Practice, Gaps, and Needs

“…Recently, Marshall suggested that "To avoid the effects of confounding factors, data collection should be taken under calm, isolated conditions. Anthropological mechanical disturbances, including the induced turbulence from the walking of a passerby, have been known to produce resuspension levels (factors) of 10 −10 to 10 −2 " (Marshall et al 2018). To provide further guidance, Linsley (1989) suggested that modelers use S f = 10 −5 m −1 for "conditions of moderate activity" and also for hard, urban surfaces while recommending a value of 10 −4 m −1 for surfaces "regularly disturbed by vehicular traffic or pedestrians."…”

“…The FRMAC (Beal et al 2020), RESRAD family of codes (Yu et al 2001), and RADTRAN (Weiner et al 2014), for instance, use eqns (14) and (15) with revised coefficients. Marshall et al (2018) applied a relative weighting method favoring the long-term data in determining the goodness-of-fit for the Anspaugh models that “reaffirm their deficiencies in the short-lived timeframe wherein the dynamics of particulate dispersion dominate the resuspension process.” Importantly, the models permit additional multiplication terms onto eqns (14) to (16) to capture the higher-end range of S f with high-wind or mechanical disturbances. Others have attempted to develop relationships that describe wind-blown resuspension that account for the physics of resuspension phenomena (Ziskind 2006; Nasr et al 2017; Reeks and Hall 2001).…”

Simulation of secondary radioactive air pollution in Ukraine due to the wind lift of radionuclides.

“…Для розрахунку потоку радіонуклідів з одиниці площі за рахунок вітрового підйому Q [Бк/м 2 с] використовується формула [2], згідно з якими через місяць після випадіння радіонукліди проникають у ґрунт не більше, ніж на 1 см, а також з використанням параметризації із статті [7], можна вивести оцінки 0 у діапазоні від 0,001 до 0,005 м. Тоді значення S відразу після випадіння (0…”

“…Для отримання оцінки зміни S із часом t після випадіння можна припустити, що відношення ( ) / (0) S t S дорівнює відношенню коефіцієнтів ресуспензії ( ) / (0) K t K . Дійсно, коефіцієнт ресуспензії K [1/м] визначається як відношення середньої концентрації радіонуклідів у повітрі над певною територією до загального вмісту радіонуклідів на відповідній території [7]. Тому зміна цього коефіцієнта з часом визначається насамперед зміною концентрації радіонуклідів у верхньому шарі ґрунту.…”

“…Тому зміна цього коефіцієнта з часом визначається насамперед зміною концентрації радіонуклідів у верхньому шарі ґрунту. В роботі [7] наводиться співвідношення для зміни () Kt, яке і використано у даній роботі. Таким чином, () St розраховується за формулою 0 ( ) ( / ) ( ( ) / (0))…”