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J-GLOBAL ID：201002212624202481   整理番号：10A0255248

発生源推定の感度評価

Assessing sensitivity of source term estimation

著者 (5件)： LONG Kerrie J. (Applied Res. Lab., The Pennsylvania State Univ., P.O. Box 30, State Coll., PA 16804, USA) ,  LONG Kerrie J. (Dep. of Meteorology, The Pennsylvania State Univ., 503 Walker Building, Univ. Park, PA 16802, USA) ,  HAUPT Sue Ellen (Applied Res. Lab., The Pennsylvania State Univ., P.O. Box 30, State Coll., PA 16804, USA) ,  HAUPT Sue Ellen (Dep. of Meteorology, The Pennsylvania State Univ., 503 Walker Building, Univ. Park, PA 16802, USA) ,  YOUNG George S. (Dep. of Meteorology, The Pennsylvania State Univ., 503 Walker Building, Univ. Park, PA 16802, USA)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 44  号： 12  ページ： 1558-1567  発行年： 2010年04月 
JST資料番号： C0382D  ISSN： 1352-2310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 発生源推定アルゴリズムは現場においてセンサーによってなされた濃度測定から,未知の大気輸送と分散モデリング変数を計算する。気象データの空間・時間解像度の不十分さ,及び風の場の本質的な不確実性から,発生源の推定とその後の輸送及び分散の予測はきわめて困難になる。この研究では,大気輸送と分散のモデリングに要求される発生源と気象変数を的確に予測するために必要なセンサーの数について検討した。ここで検討した発生源の推定システムではロバストな最適化手法,すなわち遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,発生位置,発生高さ,発生強度,表面風向,表面風速,及び放出時間をセンサーの測定値に最もよく一致する濃度場を生成させる組合せを見つけるものである。この手法を全く同一の数値実験対における分散モデルとしてガウス分布を使用して実証した。このシステムの限界を合成データに加算的及び積算的なノイズを加えて試験した。データ量とデータ質のための最小要求を徹底的な格子感度分析によって決定した。最後に,発生源を正確に推定し,関連する風情報を得るために必要なセンサーの最低数を定量化するための計測尺度を開発した。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 発生 ,  *推定 ,  *感度 ,  遺伝的アルゴリズム ,  輸送 ,  分散【dispersion】 ,  最適化 ,  風向 ,  濃度勾配
準シソーラス用語： 大気輸送 ,  *発生源

分類 (2件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  人体の汚染及び防止  (MB02020Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 発生源 ,  推定 ,  感度 ,  評価