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放射性核素的迁移扩散问题，在源项估算、核事故后果评价、应急响应、核电厂选址等领域都备受关注。在核泄露事故下，放射性物质会在大气、水体等介质中进行扩散，短时间内对周围环境和公众造成较大影响。因此，需要及时确定污染区范围及危害程度并采取相应的应急措施，其中放射性源项评估和放射性核素迁移扩散预测是应急决策的基础。 本文在虚拟核电站Virtual4DS框架基础上，搭建了基于核事故周围探测数据反演出源强，再由该源强结合大气和水域参数计算出大气中放射性核素的分布以及下垫面为水域时水域中的浓度场分布的一体化分析系统。其中，主要针对源项反演以及放射性核素多介质耦合扩散方法开展了深入细致的研究。主要研究内容及创新点如下: 1)论文提出一种基于时间修正的集合卡尔曼滤波源项反演算法。采用该算法结合高斯多烟团扩散模型，实现了核事故下的放射性核素释放率的反演，分析了迭代初始值、过程相对误差、集合数、测量点数、观测相对误差、随时间变化的释放率对反演结果的影响。该算法针对探测器位置的远近产生的时间延迟效应进行修正，减少了反演误差，提高了计算精度。 2)论文提出一种网格源传递的放射性核素多介质耦合扩散模拟方法。采用该方法将高斯多烟团扩散模型和欧拉输运扩散模型进行耦合，实现了连续点源和瞬时点源从大气到水体的多介质放射性核素浓度分布计算，分析了假设堆型发生典型事故后释放的131I的迁移扩散过程。同时，通过CALPUFF程序与大气扩散模型，水域数值实验与水域扩散模型，在相同环境条件下的浓度场计算结果进行对比，证明了大气和水域扩散模型的正确性和有效性。 研究结果显示:采用时间延迟修正后的集合卡尔曼滤波算法能够很好的追踪实时变化的释放率，其中选取集合数为50～100，测量点数为10个，观测相对误差控制在10％以内能够得到较佳的反演结果，此外，最优迭代初始值的选取与过程相对误差有关，一般对于每个过程相对误差，最佳初始值可在12～13个数量级之间选取。此外，假设堆型发生典型事故2h后，大气污染分布在10km内，水域污染分布在10～20 km处，短时间内造成远处水域大面积污染，但是对大气和水体造成的影响均低于国家限值。