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J-GLOBAL ID：201702233030462169   整理番号：17A1418806

新しい大気質モニタリングと早期警報システム:大気質評価と大気汚染物質濃度予測【Powered by NICT】

A new air quality monitoring and early warning system: Air quality assessment and air pollutant concentration prediction

著者 (2件)： Yang Zhongshan (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China) ,  Wang Jian (School of Statistics, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025, China)
資料名： Environmental Research  (Environmental Research)
巻： 158  ページ： 105-117  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0574A  ISSN： 0013-9351  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： 多くの国における大気汚染は,工業化と都市化に伴う悪化した,気候変動をもたらし,人々の健康に影響を及ぼす,政策立案者の研究は,より困難にしている。が急務であると大気汚染の程度を客観的に評価し,汚染物質濃度を正確に予測するamore科学的大気質モニタリングと早期警報システムを確立する必要がある。しかし,空気品質システムを確立するための大気質評価と大気汚染物質濃度予測の統合は一般的ではない。本論文では,新しい大気質モニタリングと早期警報システム,評価モジュールと予測モジュールを提案した。大気質評価モジュールでは,ファジィ包括的評価は主要な汚染物質を決定し,より科学的に大気汚染の程度を評価するのに使用される。大気汚染物質濃度予測モジュールでは,相補的アンサンブル経験的モード分解,修正付きカッコウ探索および微分進化アルゴリズムとElmanニューラルネットワークを組み合わせた新しい混成モデルは,六つの主要な大気汚染質濃度の予測精度を改善するために提案する。本システムの有効性を検証するために,中国の二都市における汚染物質データを用いた。ファジィ包括的評価の結果は,西安,済南市の主要な大気汚染物質は,それぞれPM10とPM_2 5であり,西安の大気質は,済南のそれよりも優れていることを示した。予測結果は,提案したハイブリッドモデルは高い予測精度と安定性のためにすべてのベンチマークモデルに非常に優れていることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *大気汚染物質 ,  都市化 ,  中華人民共和国 ,  *汚染物質 ,  *予測 ,  PM10 ,  気候変動 ,  *警報システム ,  都市 ,  *大気汚染
準シソーラス用語： 西安市 ,  予測精度 ,  健康 ,  *大気質 ,  *大気質監視 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 大気汚染 ,  ファジィ包括的評価 ,  相補的アンサンブル経験的モード分解 ,  カッコウ探索 ,  微分進化

分類 (2件)： 健康被害  (SB03070P) ,  気圏環境汚染  (SB03020M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 大気質モニタリング ,  早期 ,  警報システム ,  大気質 ,  評価 ,  大気汚染物質 ,  予測