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J-GLOBAL ID：201702221192334157   整理番号：17A1729941

固有ベクトル空間フィルタリング回帰を用いた地盤PM_2 5濃度の推定【Powered by NICT】

Estimating ground PM2.5 concentration using eigenvector spatial filtering regression

著者 (7件)： Zhang Jingyi (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Chen Yumin (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Li Xiangfei (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Wu Qianjiao (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Zhou Jiang (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Lu Yan (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Cheng Mo (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： GeoInformatics  ページ： 1-5  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 近年,大気汚染が中国,特に微細粒子状物質(PM2.5)がより厳しくなってきている。しかし,地上監視所はまばらで非一様に分布し,大面積にわたるPM_2 5濃度の空間的変動を解析することが困難であった。地球回帰モデルを用いてPM_2を推定することを目的とした,PM_2 5分布の空間的不均一性を無視した多くの研究。本論文では,革新的な固有ベクトル空間フィルタリング(ESF)法を適用したPM_2 5モデリング,空間重み行列の固有ベクトル群からベクトルを選択することにより,空間効果を分離するに,独立変数の一部として回帰モデルに加えた。初期モデル変数は,PM10,NO2,SO2,COとO3の濃度,PM_2-24-1.5のそれに関わるを含んでいる。提案したモデルは大域的多重線形回帰モデルと地理的加重回帰モデルと比較した。実験結果は,提案したESF回帰モデルは他の二つよりも良好な性能を提供することを示した。最後に,ESFモデルはこの研究地域に於けるPM_2をマッピングし,基底PM_2 5濃度の空間特性を分析するのを支援するために使用した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *固有ベクトル ,  *空間フィルタリング ,  大気汚染 ,  PM2.5 ,  モデリング ,  多重化 ,  回帰モデル ,  *ベクトル ,  中華人民共和国
準シソーラス用語： 空間特性 ,  地理的加重回帰 ,  線形回帰モデル ,  空間的不均一性 ,  空間変動 ,  粒子状物質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  健康被害  (SB03070P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 固有ベクトル ,  空間フィルタリング ,  地盤 ,  推定