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J-GLOBAL ID：201102289075091346   整理番号：11A2010173

統計的不確実性の下における多重大気汚染物質を抑制するための逐次意思決定モデルの開発

Development of a Sequential Decision-Making Model for Controlling Multiple Air Pollutants Under Stochastic Uncertainty

著者 (5件)： LV Ying (North China Electric Power Univ., MOE Key Lab. of Regional Energy Systems Optimization, S-C Energy and Environmental ...) ,  HUANG Guohe (North China Electric Power Univ., MOE Key Lab. of Regional Energy Systems Optimization, S-C Energy and Environmental ...) ,  LI Yongping (North China Electric Power Univ., MOE Key Lab. of Regional Energy Systems Optimization, S-C Energy and Environmental ...) ,  YANG Zhifeng (Beijing Normal Univ., School of Environment, 100875, Beijing, CHN) ,  SUN Wei (Univ. of Regina, Fac. of Engineering, S4S 0A2, Regina, Sask, CAN)
資料名： Water, Air, & Soil Pollution  (Water, Air, & Soil Pollution)
巻： 223  号： 1  ページ： 443-465  発行年： 2012年01月 
JST資料番号： C0720A  ISSN： 0049-6979  CODEN： WAPLAC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 大気質管理のためのこれまでの大多数のプログラミング法は,点汚染源からの単一の汚染物質を考慮するのみであった。しかし,大気汚染の抑制は種々の汚染源からの多重汚染物質によって特徴づけられる。一方,実際のケースでは意思決定プロセスにおける不確実な情報を無視することはできない。点及び移動汚染源からの多重汚染物質を抑制するため,大気質指数に基づく共同機会制約を有する不正確な多段統計プログラミングモデル(共同機械制約を有する大気質管理モデル(AOM-JOC))を開発し,地域大気質管理システムに適用した。このモデルでは,環境的制約に関して存在する共同確率に関係する統合された大気質を評価し,確率分布と区間値として表わされる不確実性を検討し,共同機会制約の下において全体的な大気質目標に違反するリスクを調べ,多段文脈内での完全なシナリオセットの下でのシステムの不確実性と意思決定プロセスの動力学が反映される。結果は,逐次確率論的意思決定環境内での大気質管理活動のための有用な解決策が作成され,それは意思決定者が全体的な大気質のためのコスト効率の良い抑制戦略を識別する助けとなる。Copyright 2011 Springer Science+Business Media B.V. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 環境管理 ,  *大気汚染 ,  汚染防止 ,  意思決定 ,  *意思決定支援システム ,  *モデリング ,  モデル ,  不確実性
準シソーラス用語： プログラミングモデル

分類 (3件)： 環境問題  (SA01020V) ,  研究開発  (SA01040R) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 統計 ,  不確実性 ,  多重 ,  大気汚染物質 ,  逐次 ,  意思決定モデル ,  開発