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J-GLOBAL ID：201602228864524871   整理番号：16A1118939

地理的加重モデルに基づく中国の冬季のPM_(2.5)リモートセンシング推定法の研究【JST・京大機械翻訳】

Estimations of PM_(2.5) concentrations based on the method of geographically weighted regression

著者 (5件)： Chen Hui (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection) ,  Li Qing (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection) ,  Zhang Yuhuan (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection) ,  Zhou Chunyan (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection) ,  Wang Zhongting (Satellite Environment Center,Ministry of Environmental Protection)
資料名： Huanjing Kexue Xuebao  (Huanjing Kexue Xuebao)
巻： 36  号： 6  ページ： 2142-2151  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0623A  ISSN： 0253-2468  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： 中国の地域におけるPM_(2.5)濃度の時空間分布特性を分析するために,PM_(2.5)質量濃度の基本原理に基づき,中国の異なる地域におけるPM_(2.5)汚染特性の空間的差異を包括的に考慮した。衛星リモートセンシング、気象モデルデータ及び同期地上観測のPM_(2.5)質量濃度データに基づき、地理的加重モデルを用いて回帰分析を行い、中国の地域範囲内の近地表PM_(2.5)リモートセンシング反転モデルを構築した。結果は以下を示す。冬アルゴリズムが限定されたとき,深アルゴリズムは,暗像元アルゴリズムの欠点をある程度補うことができ,それにより,AODの精度と空間被覆率を同時に改善することができた。地理的重みづけ回帰モデルを用いて、全国のPM_(2.5)のリモートセンシング推定を行い、全国のPM_(2.5)時空分布の全体的な変化特性を体現することができ、また、全国のPM_(2.5)成分、汚染程度及び垂直分布構造特徴の空間差異特性を局部的に体現することができる。地理的重回帰モデルに基づくPM_(2.5)遠隔観測結果(R2=0.7)は,多重線形回帰モデル(R2=0.56)より良かった。2013年12月~2014年2月の全国のPM_(2.5)の空間分布は明らかな地域特徴を示し、PM_(2.5)の濃度が比較的高い地域は主に華北の南部、長三角の中部と北部、華中の東部と四川東部などに分布している。西部と北部地域のPM_(2.5)汚染は比較的軽かった。時間変化から見ると、全国の冬季12月のPM_(2.5)汚染は最も重く、1月はであり、2月は相対的に最も低かった。これは,PM_(2.5)地域の治めるのための強力な情報支援を提供することができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地表面 ,  回帰モデル ,  大気モデル ,  *中華人民共和国 ,  *冬 ,  空間分布 ,  被覆率 ,  *地理学 ,  回帰分析 ,  *リモートセンシング ,  重みづけ ,  構造特性
準シソーラス用語： 地上観測 ,  質量濃度 ,  *加重 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： geographically weighted regression ,  Deep Blue ,  GFS ,  PM_(2.5)

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (8件)： 地理 ,  加重 ,  モデル ,  中国 ,  冬季 ,  リモートセンシング ,  推定法 ,  研究