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J-GLOBAL ID：201702246865197658   整理番号：17A0172127

PM_(2.5)の空間分布は,土地利用回帰モデルによってシミュレーションした。【JST・京大機械翻訳】

Applying land use regression model to estimate spatial distribution of PM_(2.5) concentration in Beijing - Tianjin - Hebei region

著者 (5件)： Xu Gang (School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University) ,  Jiao Limin (School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University,Key Laboratory of Geographic Information System, Ministry of Education) ,  Xiao Fengtao (School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University) ,  Zhao Suli (School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University) ,  Zhang Xin (School of Resource and Environmental Sciences,Wuhan University)
資料名： Ganhanqu Ziyuan Yu Huanjing  (Ganhanqu Ziyuan Yu Huanjing)
巻： 30  号： 10  ページ： 116-120  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2682A  ISSN： 1003-7578  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： PM_(2.5)汚染曝露評価は濃度空間分布データを必要とするが,まばらな地上モニタリング点は要求を満たすことができない。土地利用回帰(回帰)モデルは大気汚染物質濃度をシミュレーションする有効な方法であり、本研究は回帰モデルの中国地域スケールへの適用性と精度を検討した。土地利用,道路交通,人口密度,工業汚染源,高度,気象の6つの変数を選択して,領域地域の2013年のPM_(2.5)の空間分布をシミュレーションした。研究地域の80のモニタリング地点を中心として,0.1KM10KMの22の緩衝域を確立し,PM_(2.5)濃度に及ぼす種々の変数の影響を特性評価した。二変量相関分析により,161の影響因子とPM_(2.5)濃度の相関レベルを得て,13の影響因子とPM_(2.5)濃度との間の段階的多重線形回帰を選択し,地域の回帰モデルを得た。交差検証により,モデル適合精度(R2)は78.7%に達し,そして,シミュレーション結果は,北京のPM_(2.5)汚染の北の差異が明らかであることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 気象 ,  *回帰モデル ,  道路交通 ,  キャラクタリゼーション ,  *シミュレーション ,  人口密度 ,  適応性 ,  *空間分布 ,  *土地利用
準シソーラス用語： 北京市 ,  多重線形回帰 ,  影響因子 ,  相関分析 ,  *土地利用回帰 ,  *土地利用回帰モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： land use regression ,  PM_(2.5) ,  spatial distribution ,  Beijing - Tianjin - Hebei

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (3件)： 空間分布 ,  土地利用回帰モデル ,  シミュレーション