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J-GLOBAL ID：201702235208553624   整理番号：17A0354748

気象条件と汚染物質排出が蘭州市の冬季大気品質に与える影響【JST・京大機械翻訳】

Impact of Meteorological Conditions and Pollutant Emissions on Winter Air Quality in Lanzhou

著者 (6件)： He Jianjun (Key Laboratory of Land Surface Process &Climate Change in Clod &Arid Regions,Clod &Arid Regions Environmental &Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Ye (Key Laboratory of Land Surface Process &Climate Change in Clod &Arid Regions,Clod &Arid Regions Environmental &Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Liu Na (Key Laboratory of Land Surface Process &Climate Change in Clod &Arid Regions,Clod &Arid Regions Environmental &Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Zhao Suping (Key Laboratory of Land Surface Process &Climate Change in Clod &Arid Regions,Clod &Arid Regions Environmental &Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Chen Jinbei (Key Laboratory of Land Surface Process &Climate Change in Clod &Arid Regions,Clod &Arid Regions Environmental &Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Yu Lijuan (Jinan Meteorological Bureau)
資料名： Gaoyuan Qixiang  (Gaoyuan Qixiang)
巻： 35  号： 6  ページ： 1577-1583  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2114A  ISSN： 1000-0534  CODEN： GAQIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 人工ニューラルネットワーク(ANN)技術を用いて、気象条件、汚染物質排出変化と汚染物濃度データに基づき汚染物質濃度の統計モデルを構築し、これに基づき、気象条件と汚染物質排出源の排出変化が汚染物濃度の日変化と年間変化に与える影響を分析した。研究結果により、ANNに基づく大気汚染統計予報モデルはNO_2濃度のシミュレーション精度が高く、次がSO_2であり、PM_(10)濃度の正確性が低いことが分かった。ANNの入力パラメータはNO_2のシミュレーションにより適しており,SO_2とPM_(10)濃度の影響因子は複雑であった。気象条件の変化はNO_2濃度の日変化の主な影響因子であり、汚染物質排出量の変化はNO_2濃度の経年変化の主な影響因子である。NO_2濃度の日変化に対する気象条件,汚染物質排出及び両者の相互作用の寄与率は,それぞれ,57.9%,24.5%及び17.6%であり,NO_2濃度の年間変化に対する寄与率は,それぞれ13.7%,73.3%及び13%であった。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 日変化 ,  ニューラルネットワーク ,  永年変化 ,  年変化 ,  *汚染物質 ,  大気汚染 ,  *冬 ,  統計模型 ,  *気象条件
準シソーラス用語： 決定係数 ,  影響因子 ,  入力パラメータ ,  正確性 ,  統計予報 ,  *汚染物質排出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Artificial Neural Network ,  Atmospheric Environment ,  WRF ,  Meteorological conditions ,  Pollutant emissions

分類 (1件)： 発破  (UA05030K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 気象条件 ,  汚染物質排出 ,  冬季 ,  大気