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J-GLOBAL ID：201302287370941787   整理番号：13A0154713

2変量極座標プロットおよびK-meansクラスタリングを使用する排出源の特性評価および理解

Characterising and understanding emission sources using bivariate polar plots and k-means clustering

著者 (2件)： CARSLAW David C. (King’s Coll. London, Environmental Res. Group, Franklin Wilkins Building, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, GBR) ,  BEEVERS Sean D. (King’s Coll. London, Environmental Res. Group, Franklin Wilkins Building, 150 Stamford Street, London SE1 9NH, GBR)
資料名： Environmental Modelling & Software  (Environmental Modelling & Software)
巻： 40  ページ： 325-329  発行年： 2013年02月 
JST資料番号： W1588A  ISSN： 1364-8152  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,発生源検出およびキャラクタリゼーションのための方法として2変量極座標プロットのアイデアの展開した。極座標プロットは,共通風速,大気汚染物質濃度の風向依存性を示すための図式解法を与える。2変量極座標プロットは,様々な発生源タイプおよびキャラクタリゼーションを識別する有効な図式方法を与える。この研究において,同様な特徴を確認し,グループ化するためにK-meansクラスタリング法を直接2変量極座標プロットに適用した。方法は地域規模での後方流跡線に適用されるクラスタリングに似ている。高い発生源の複雑性に関するモニタリング場所からのデータに適用した場合,方法が,追加分析が様々な発生源特性評価を見せることを示す環境モニタリングデータにおける重要なクラスタを確認できることが示された。重要なことは,本論文は,分析において作られた推論を確認するために既知の排出特性へ確認されているクラスタを結び付ける。開発されたアプローチは大気汚染モニタリングデータの分析に幅広く適用し,また野外Rパッケージの一部として自由に利用できる。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *クラスタ分析 ,  *平均法 ,  *排出物 ,  キャラクタリゼーション ,  風速 ,  大気汚染物質 ,  風向 ,  流跡線 ,  資料 ,  航空機 ,  酸化窒素 ,  *極座標 ,  *図化 ,  図式解法 ,  発生
準シソーラス用語： *K-meansクラスタリング ,  *プロット ,  後方流跡線 ,  図式方法 ,  窒素酸化物 ,  *排出源 ,  排出量目録 ,  発生源

分類 (4件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  数値解析,近似法  (AB04000F) ,  解析学  (AB05000M) ,  研究開発  (SA01040R)

タイトルに関連する用語 (7件)： 変量 ,  極座標 ,  プロット ,  クラスタリング ,  排出源 ,  特性評価 ,  理解