| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-12页 |
| 1.1 课题背景 | 第7-10页 |
| 1.1.1 准确的核事故后果评价是采取合理的核应急响应行动的重要前提 | 第7-8页 |
| 1.1.2 辐射环境监测数据是核事故后果评价的重要基础 | 第8-9页 |
| 1.1.3 辐射环境监测数据的数据代表性问题缺乏研究 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与研究方案 | 第10页 |
| 1.3 章节安排 | 第10-12页 |
| 第2章 典型的辐射环境应急监测场景 | 第12-25页 |
| 2.1 辐射环境应急监测数据在核事故不同阶段的作用 | 第12-13页 |
| 2.1.1 典型核事故的进程 | 第12-13页 |
| 2.1.2 在核事故早期辐射环境监应急测数据对后果评价意义最重要 | 第13页 |
| 2.2 核事故早期辐射环境应急监测实施组织 | 第13-14页 |
| 2.3 自动监测站是核事故早期辐射应急监测数据主要来源 | 第14-19页 |
| 2.3.1 核电厂KRS系统 | 第14-16页 |
| 2.3.2 核电厂辐射环境现场监督性系统 | 第16-19页 |
| 2.4 核事故早期监测的主要核素及其光子在空气中的平均自由程 | 第19-22页 |
| 2.4.1 核事故早期主要监测的核素 | 第19-20页 |
| 2.4.2 光子“射程”理论 | 第20页 |
| 2.4.3 I-131 的光子射程 | 第20-22页 |
| 2.4.4 Cs-137 的光子射程 | 第22页 |
| 2.5 典型监测站周围地形环境及描述 | 第22-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于地形高程数据的伽玛剂量率计算模式 | 第25-37页 |
| 3.1 小体积元的放射性物质产生的剂量计算公式 | 第25-26页 |
| 3.2 利用高程数据描述不规则空间的数学表达方式 | 第26-27页 |
| 3.3 基于地形高程数据的 Γ 剂量率计算 | 第27-32页 |
| 3.3.1 地形高程数据获取的可能性 | 第27页 |
| 3.3.2 生成模拟高程数据 | 第27-29页 |
| 3.3.3 根据生成的模拟高程数据进行计算 | 第29-32页 |
| 3.4 计算公式的比较和验证 | 第32-36页 |
| 3.4.1 常用的估算 γ 放射性核素所致外照射剂量的模式 | 第32-34页 |
| 3.4.2 利用解析方法计算 | 第34-35页 |
| 3.4.3 利用本文提出的计算方法计算有效剂量 | 第35-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 地形对伽玛剂量率计算的影响 | 第37-67页 |
| 4.1 地形对 Γ 剂量率影响的定性分析 | 第37-38页 |
| 4.2 地形对 Γ 剂量率影响的定量分析 | 第38-56页 |
| 4.2.1 测量点周围 90m范围内存在 100m-600m山峰 | 第38-44页 |
| 4.2.2 测量点周围 180m范围内存在 100m-600m山峰 | 第44-47页 |
| 4.2.3 测量点周围 270m范围内存在 100m-600m山峰 | 第47-50页 |
| 4.2.4 测量点周围 360m范围内存在 100m-600m山峰 | 第50-53页 |
| 4.2.5 测量点周围 450m范围内存在 100m-600m山峰 | 第53-56页 |
| 4.2.6 定量分析 | 第56页 |
| 4.3 2015 年福岛监测数据的分析 | 第56-66页 |
| 4.3.1 2015 年福岛监测数据情况概述 | 第56-58页 |
| 4.3.2 以澳大利亚的监测为例，验证本文提出的基于地形高程数据计算 γ 剂量率方法 | 第58-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 结束语 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第72页 |
