Strahlung in Tokio und Umgebung – Live Update

ENGLISH: I collect the data from various geiger-counter-live-streams in Japan and display these informations with the help of the statistical software „R“. I’m hereby trying to make independent information possible. Please feel free to share the link and the data/graphs.

UPDATE: I stopped logging the data, because until now (2011-04-29) the webstream data showed no evidence of an unusual high radiation at Tokyo or the surrounding area. That doesn’t mean that there isn’t any, but I can only speak for the data I analysed.

Hier die Geigerzähler-Streams:

Die Geigerzähler befinden sich alle in Tokio oder in der näheren Umgebung.

Die Werte sind untereinander, wie bereits in den Komentaren angemerkt, schlecht vergleichbar. Sie können sich aber gegenseitig kontrollieren (z. B. wenn alle Werte gleichzeitig steigen).

Die unten stehende Graphen zeigen den Verlauf der cpm (Zerfälle pro Minute – http://de.wikipedia.org/wiki/Zerf%C3%A4lle_pro_Minute)  oder die µSv/h (http://de.wikipedia.org/wiki/Sievert_%28Einheit%29)über die Zeit. Leider habe ich keine weiteren Informationen zu dem Standort des Messgerätes (z. B. ob es innen oder im Freien misst), oder der Messenden.

Viele Werte fehlen, da der Stream zwischendurch down ist (vermutlich wegen regelmäßigen Stromsperren) oder weil ich schlafe (ein Skript kümmert sich jetzt im Dunkeln um die Screenshots).

Ich kann keine Interpretation der Werte liefern, hoffe aber über diese, von mir regelmäßig aktualisierte Seite, ein Stück weit unabhängige (?) Information zu ermöglichen.

Hier eine Interpretationshilfe für µSv:

http://xkcd.com/radiation/

Hier die Graphen:

Source: [tokyo1 – http://www.ustream.tv/channel/geiger-counter-tokyo%5D%5Btokyo2http://www.ustream.tv/channel/%E3%82%AC%E3%82%A4%E3%82%AC%E3%83%BC%E3%82%AB%E3%82%A6%E3%83%B3%E3%82%BF%5D  [ueda1a – http://www.ustream.tv/channel/ueda-nagano%5D Own calculations, own visualisation. Dieses Werk bzw. Inhalt steht unter einer Creative Commons Namensnennung 3.0 Deutschland Lizenz.


Source: [moriya1 – http://www.ustream.tv/recorded/13406619%5D [tokyo3 – http://www.ustream.tv/channel/%E6%94%BE%E5%B0%84%E7%B7%9A%E6%B8%AC%E5%AE%9A-%E6%9D%B1%E4%BA%AC-%E7%8B%9B%E6%B1%9F%5D [sakura1 – http://www.ustream.tv/channel/%E5%9F%BC%E7%8E%89%E7%9C%8C%E3%81%95%E3%81%84%E3%81%9F%E3%81%BE%E5%B8%82%E6%A1%9C%E5%8C%BA%E3%81%AE%E6%94%BE%E5%B0%84%E7%B7%9A%E9%87%8F%5D [urayasu1 – http://www.ustream.tv/channel/%E6%94%BE%E5%B0%84%E7%B7%9A%E6%B8%AC%E5%AE%9A-%E5%8D%83%E8%91%89%5D [ueda1b – http://www.ustream.tv/channel/ueda-nagano%5D Own calculations, own visualisation. Dieses Werk bzw. Inhalt steht unter einer Creative Commons Namensnennung 3.0 Deutschland Lizenz.

Hier die zugrundeliegenden Daten als .xls:

Data_Rad_Jp

Hier der verwendete R-Code:

par(family = "mono", bty = "l")

# data input

data <- read.csv("/media/Data/PRODUKTION/Blog/Artikel/2011/Strahlung_in_Tokio_Live_Update/Data_Rad_Jp.csv")

tokyo1 <- na.omit(data[ ,c(1, 2)])
tokyo2 <- na.omit(data[ ,c(3, 4)])
tokyo3 <- na.omit(data[ ,c(5, 6)])
moriya1 <- na.omit(data[ ,c(7, 8)])
sakura1 <- na.omit(data[ ,c(9, 10)])
ueda1a <- na.omit(data[ ,c(11, 13)])
ueda1b <- na.omit(data[ ,c(12, 13)])
urayasu1 <- na.omit(data[ ,c(14, 15)])

# tokyo1 calculation

time.tokyo1.pre <- as.POSIXct(tokyo1[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.tokyo1 <- strptime((format(time.tokyo1.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.tokyo1 <- 0

for(i in 1:length(time.tokyo1) - 1) {
   time.series.tokyo1[i+1] <- difftime(time.tokyo1[i+1], time.tokyo1[1], units = c("mins"))
}

linreg.tokyo1.pre <- lm(tokyo1[ ,1] ~ time.series.tokyo1)
linreg.tokyo1 <- fitted.values(linreg.tokyo1.pre)

# tokyo2 calculation

time.tokyo2.pre <- as.POSIXct(tokyo2[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.tokyo2 <- strptime((format(time.tokyo2.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.tokyo2 <- 0

for(i in 1:length(time.tokyo2) - 1) {
   time.series.tokyo2[i+1] <- difftime(time.tokyo2[i+1], time.tokyo2[1], units = c("mins"))
}

linreg.tokyo2.pre <- lm(tokyo2[ ,1] ~ time.series.tokyo2)
linreg.tokyo2 <- fitted.values(linreg.tokyo2.pre)

# tokyo3 calculation

time.tokyo3.pre <- as.POSIXct(tokyo3[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.tokyo3 <- strptime((format(time.tokyo3.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.tokyo3 <- 0

for(i in 1:length(time.tokyo3) - 1) {
   time.series.tokyo3[i+1] <- difftime(time.tokyo3[i+1], time.tokyo3[1], units = c("mins"))
}

linreg.tokyo3.pre <- lm(tokyo3[ ,1] ~ time.series.tokyo3)
linreg.tokyo3 <- fitted.values(linreg.tokyo3.pre)

# moriya1 calculation

time.moriya1.pre <- as.POSIXct(moriya1[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.moriya1 <- strptime((format(time.moriya1.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.moriya1 <- 0

for(i in 1:length(time.moriya1) - 1) {
   time.series.moriya1[i+1] <- difftime(time.moriya1[i+1], time.moriya1[1], units = c("mins"))
}

linreg.moriya1.pre <- lm(moriya1[ ,1] ~ time.series.moriya1)
linreg.moriya1 <- fitted.values(linreg.moriya1.pre)

# sakura1 calculation

time.sakura1.pre <- as.POSIXct(sakura1[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.sakura1 <- strptime((format(time.sakura1.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.sakura1 <- 0

for(i in 1:length(time.sakura1) - 1) {
   time.series.sakura1[i+1] <- difftime(time.sakura1[i+1], time.sakura1[1], units = c("mins"))
}

linreg.sakura1.pre <- lm(sakura1[ ,1] ~ time.series.sakura1)
linreg.sakura1 <- fitted.values(linreg.sakura1.pre)

# ueda1a calculations

time.ueda1a.pre <- as.POSIXct(ueda1a[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.ueda1a <- strptime((format(time.ueda1a.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.ueda1a <- 0

for(i in 1:length(time.ueda1a) - 1) {
   time.series.ueda1a[i+1] <- difftime(time.ueda1a[i+1], time.ueda1a[1], units = c("mins"))
}

linreg.ueda1a.pre <- lm(ueda1a[ ,1] ~ time.series.ueda1a)
linreg.ueda1a <- fitted.values(linreg.ueda1a.pre)

# ueda1b calculation

time.ueda1b.pre <- as.POSIXct(ueda1b[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.ueda1b <- strptime((format(time.ueda1b.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.ueda1b <- 0

for(i in 1:length(time.ueda1b) - 1) {
   time.series.ueda1b[i+1] <- difftime(time.ueda1b[i+1], time.ueda1b[1], units = c("mins"))
}

linreg.ueda1b.pre <- lm(ueda1b[ ,1] ~ time.series.ueda1b)
linreg.ueda1b <- fitted.values(linreg.ueda1b.pre)

# urayasu1 calculation

time.urayasu1.pre <- as.POSIXct(urayasu1[ ,2], format = "%Y-%m-%d %H:%M", tz = "Europe/Berlin")
time.urayasu1 <- strptime((format(time.urayasu1.pre, tz = "Asia/Tokyo", usetz = TRUE)), format = "%Y-%m-%d %H:%M")

time.series.urayasu1 <- 0

for(i in 1:length(time.urayasu1) - 1) {
   time.series.urayasu1[i+1] <- difftime(time.urayasu1[i+1], time.urayasu1[1], units = c("mins"))
}

linreg.urayasu1.pre <- lm(urayasu1[ ,1] ~ time.series.urayasu1)
linreg.urayasu1 <- fitted.values(linreg.urayasu1.pre)

# Graph cpm

last1.pre <- max(c(time.tokyo1, time.tokyo2, time.ueda1a))
last1 <- as.POSIXct(format(last1.pre, format = "%Y-%m-%d %H:%M"))

first1.pre <- min(c(time.tokyo1, time.tokyo2, time.ueda1a))
first1 <- as.POSIXct(format(first1.pre, format = "%Y-%m-%d %H:%M"))

high1 <- max(c(tokyo1[ ,1], tokyo2[ ,1], ueda1a[ ,1]))

low1 <- min(c(tokyo1[ ,1], tokyo2[ ,1], ueda1a[ ,1]))

plot(y = tokyo1[ ,1], x = time.tokyo1, type = "b", xlim = c(first1, last1), ylim = c(low1, high1), xlab = "Japan Standard Time",
ylab = "cpm", main = "Radiation Level in cpm", pch = 4, cex = 0.5)
lines(y = tokyo2[ ,1], x = time.tokyo2, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 2)
lines(y = ueda1a[ ,1], x = time.ueda1a, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 3)
lines(y = linreg.tokyo1, x = time.tokyo1, type = "l", lty = 2)
lines(y = linreg.tokyo2, x = time.tokyo2, type = "l", lty = 2, col = 2)
lines(y = linreg.ueda1a, x = time.ueda1a, type = "l", lty = 2, col = 3)
legend("topleft", legend = c("tokyo1", "tokyo2", "ueda1a"), lty = 1, col = c(1, 2, 3), bty = "n")
grid(ny = NULL, nx = NA, col = "lightgray", lty = "dotted")

# Graph µSv/h

last2.pre <- max(c(time.moriya1, time.ueda1b, time.urayasu1, time.sakura1, time.tokyo3))
last2 <- as.POSIXct(format(last2.pre, format = "%Y-%m-%d %H:%M"))

first2.pre <- min(c(time.moriya1, time.ueda1b, time.urayasu1, time.sakura1, time.tokyo3))
first2 <- as.POSIXct(format(first2.pre, format = "%Y-%m-%d %H:%M"))

high2 <- max(c(moriya1[ ,1], ueda1b[ ,1], urayasu1[ ,1], sakura1[ ,1], tokyo3[ ,1]))

low2 <- min(c(moriya1[ ,1], ueda1b[ ,1], urayasu1[ ,1], sakura1[ ,1], tokyo3[ ,1]))

plot(y = moriya1[ ,1], x = time.moriya1, type = "b", xlab = "Japan Standard Time",
ylab = "µSv/h", main = "Radiation Level in µSv/h", pch = 4, cex = 0.5, xlim = c(first2, last2), ylim = c(low2, high2))
lines(y = ueda1b[ ,1], x = time.ueda1b, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 2)
lines(y = urayasu1[ ,1], x = time.urayasu1, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 3)
lines(y = sakura1[ ,1], x = time.sakura1, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 4)
lines(y = tokyo3[ ,1], x = time.tokyo3, type = "b", pch = 4, cex = 0.5, col = 5)
lines(y = linreg.moriya1, x = time.moriya1, type = "l", lty = 2)
lines(y = linreg.ueda1b, x = time.ueda1b, type = "l", lty = 2, col = 2)
lines(y = linreg.urayasu1, x = time.urayasu1, type = "l", lty = 2, col =3)
lines(y = linreg.sakura1, x = time.sakura1, type = "l", lty = 2, col = 4)
lines(y = linreg.tokyo3, x = time.tokyo3, type = "l", lty = 2, col = 5)
legend("topleft", legend = c("moriya1", "ueda1b", "urayasu1", "sakura1", "tokyo3"), lty = 1, col = c(1, 2, 3, 4, 5), bty = "n")
grid(ny = NULL, nx = NA, col = "lightgray", lty = "dotted")

Created by Pretty R at inside-R.org

Ansonsten: Willkommen auf der Rettungsdecke!

Jonas

P.S.:

Ein Auftaktartikel dieser Art auf einem Blog namens Rettungsdecke, mag doch entweder sehr krude erscheinen oder sehr existenziellen Humor ausstrahlen. Er erscheint auf diesem noch absolut unfertigen Blog, da ich selbst nach einer solchen Statistik gesucht, aber nichts gefunden habe und ich vermute, dass auch noch andere an diesen Zahlen interessiert sind.

3 Antworten zu “Strahlung in Tokio und Umgebung – Live Update

  1. tut-nichts-zur-sache

    Passiert hier mal noch was?
    Der R Code sieht ja grauenhaft aus, dass geht doch bestimmt noch eleganter!

  2. Hallo,

    ich will anmerken, dass die Messung in CPM (counts per minute) sehr vom Zählrohr (vor allem dessen Geometrie) abhängt. (Siehe )
    Man kann damit die Messungen verschiedener Zähler nicht vergleichen.
    Ich messe hier in meinem Keller in BaWü 60 cpm.

  3. Alternative Quelle – mit ein paar Stunden Zeitverlauf: http://www.globale-evolution.de/geiger3.php

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