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J-GLOBAL ID：201702241697168253   整理番号：17A1464657

2d,3dおよび意味論的パラメータを用いた全粒子数濃度のための土地利用回帰モデル【Powered by NICT】

Land use regression models for total particle number concentrations using 2D, 3D and semantic parameters

著者 (2件)： Ghassoun Yahya (Institute of Geodesy and Photogrammetry, Technische Universitaet Braunschweig, Pockelsstrasse 3, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Lowner Marc-Oliver (Institute of Geodesy and Photogrammetry, Technische Universitaet Braunschweig, Pockelsstrasse 3, 38106 Braunschweig, Germany)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 166  ページ： 362-373  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0382D  ISSN： 1352-2310  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全粒子数濃度(TNC)は,ベルリンで1×2kmの地域で,三土地利用回帰モデル(LUR)によるドイツの首都で研究した。TNCの推定は,一二D LUR評価値と2つの3D LURモデルを用いて確立して,比較した。全てのモデルは,都市形態学的(2Dと3D)と付加的な意味的パラメータを用いて,全個数濃度TNCを予測した。2Dおよび意味論的パラメータはオープン道路地図データ(OSM)から誘導した3DパラメータはCityGMLベース3D都市モデルから導出した。モデルは研究地区を通じたTNCの空間変動を表現することができるが,2つの3D LURは2D LURモデルよりも良い結果を示した。2D LURモデルは4014cm~ 3の二乗平均平方根誤差(RMSE)による完全データセットのためのTNCの分散の74%を説明し,一方3D LURは,RMSEが3477cm~ 3の分散の79%を説明した。動的因子風向を表現する新しい空間パラメータ,前面面積指数(FAI)の更なる導入は,3D LURを増強したRMSEが3389cm~ 3の分散の82%を説明した。さらに,意味論的パラメータ(例えば街路型)はすべてのモデルで重要な役割を果たした。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： 風向 ,  三次元 ,  地理情報システム ,  *意味論 ,  都市モデル ,  ドイツ連邦共和国 ,  首都 ,  道路
準シソーラス用語： 都市形態 ,  空間変動 ,  地図データ ,  *数濃度 ,  ベルリン ,  *土地利用回帰モデル ,  *粒子数濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： TNC ,  CityGML ,  プロセス鎖 ,  地理情報システム ,  都市形態 ,  多重回帰 ,  正面面積指数

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (6件)： 2D ,  3D ,  意味論 ,  パラメータ ,  粒子数濃度 ,  土地利用回帰モデル