原爆被爆による放射線の人体へのリスクは，直接被爆のみでは十分に説明できず，間接被爆も考慮に入れる必要性がある（冨田ほか 2012）.間接被爆による健康影響に関する研究としては，広島原爆において入市日の差を取り上げたものがあり（大谷ほか 2012），8月6日から8日にかけての入市者は9日以降の入市者よりもガンによる死亡リスクが高いことが示されている.しかしながら，移動経路の長さや通過した場所は考慮されていない.これらの差異によって放射線曝露の状況と健康への影響は異なると考えられるため，地理学的な研究が必要とされる.そこで，佐藤ほか（2014）では地理情報システムを用いて入市被爆者の移動経路の解析を行った. 次の段階として，本研究では移動経路の差異に注目し広島原爆入市被爆者の放射線による影響の評価を行う.具体的には，総移動距離や移動経路のうち爆心地からの最短距離と死因との関係について分析する.<BR>入市被爆者のデータについては1973～74年に広島市・広島県が実施した「被爆者とその家族の調査」（家族調査）を用いた.この調査では入市被爆者へ移動経路などが質問されており，42,355人が回答している.この調査票から入市日と移動経路，入市した目的などについてデータ化した.次に，「米軍撮影空中写真（1945年7月25日撮影）」を用いて被爆当時の道路網のデータを作成した.また，「米軍撮影空中写真（1945年8月11日撮影）」や被爆証言や市史，新聞記事などを用いて通行不可地点（バリア）のデータを作成した.移動経路（経由地）は1945（昭和20）年の町丁目の重心座標とした.家族調査では，移動経路を当時の町名で記入するように求めているからである.これらのデータをもとにArcGIS Network Analystのネットワーク解析で各人の移動経路を描画し，総移動距離，移動経路のうち爆心地からの最短距離，を計算した.なお，最短距離の計算には，ArcGISの空間結合（Spatial Join）ツールを用いた.そして，その計算結果をもとに，広島大学原爆放射線医科学研究所が管理する「広島原爆被爆者データベース（ABS）」と照合し，各人の移動距離と死因について分析した.死因は「悪性新生物」，「その他」，「未記入」で3分類し分析した.白血病は，放射線障害の代表例であるが，1例のみであったため本研究では「その他」に含めた.<BR>被爆時年齢と総移動距離をみると，性差や年齢差はみられない.5歳以下で10km以上の移動をしているものがみられたが，これは親に背負われて移動したものと考えられる.アンケートの欄外にそのように記載しているものもいた. 被爆時年齢と爆心地からの最短距離をみても，性差，年齢差はみられない.半数以上が残留放射線のリスクが高いと考えられる爆心地から500m以内に立ち入っている.佐藤ほか（2014）で指摘したが，曝露状況に関する詳細な情報（爆心地の情報や残留放射線の情報）がなかったからだと推察される.なお，2km以上が1人みられるが，これは各経由地を最短距離で描画したことの弊害であろう. 総移動距離が長く，最短距離が近いほど悪性新生物が死因となっている場合が多い.特に，最短距離に着目してみると，爆心地から500m以内に多い傾向がみられる.ただし，正確な評価のためには，今後，データ数を増やし，入市者の被爆時年齢や追跡期間の長さ（到達年齢）との関係についての多変量解析を適用した定量的評価が必要であろう. 一方で，爆心地付近での滞在時間についても放射線の暴露状況を考える際には重要だが，データがないため分析できていない.また，入力されている地名が大雑把な場合は移動経路が正確にはならず移動距離の算出精度も落ちる，など問題点も多い.今後は，証言などを用いるなどデータを補いながら実相解明を目指して行くことが重要である.
