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J-GLOBAL ID：201702272485042229   整理番号：17A1509189

極端な都市NO_xとPM_2 5濃度を予測するハイブリッドモデルを開発するためのシステムベースのアプローチ【Powered by NICT】

A system based approach to develop hybrid model predicting extreme urban NO_x and PM_2.5 concentrations

著者 (3件)： Gulia Sunil (Civil Engineering Department, Indian Institute of Technology Delhi, Hauz Khas, New Delhi, India) ,  Nagendra S.M. Shiva (Civil Engineering Department, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, India) ,  Khare Mukesh (Civil Engineering Department, Indian Institute of Technology Delhi, Hauz Khas, New Delhi, India)
資料名： Transportation Research. Part D. Transport and Environment  (Transportation Research. Part D. Transport and Environment)
巻： 56  ページ： 141-154  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1057A  ISSN： 1361-9209  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： 従来の大気質モデルの主要な欠点の一つは,極端な大気汚染物質濃度を正確に予測するのができないことである。ハイブリッドモデリング推定/決定論に基づくモデル(平均範囲を予測する可能な)を組み合わせた適切な統計的(確率)分布モデル(極端な範囲を予測する可能な)による汚染質濃度分布の‘全域’を予測する技術の一つである。本研究論文では,時間平均だけでなく複雑な交通不均一性,高可変熱帯気象学と地理的に異なる特性を有する二都市地域でNO_xとPM_2 5濃度の極端なパーセンタイル範囲を予測するためにハイブリッドモデルを開発するシステムに基づくアプローチを提案した。選択された位置すなわちデリー巨大都市の一つでは,冬の間,AERMODと対数正規のハイブリダイゼーションは0.98 0.99の一致’d’値を指標としたNO_xとPM_2 5濃度を十分に予測する,それぞれが,夏に,アエルモド Log ロギスト酸とAERMOD対数正規は0.98 0.96のD値とNO_xとPM_2 5濃度を予測し,それぞれ最良である。もう1つは,すなわち,Chennai沿岸巨大都市,AERMOD対数正規は冬と夏の季節に0.98と0.99のD値とPM_2 5濃度を充分に予測した。さらに,ハイブリッドモデルも規制遵守を評価するために使用した。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： 市街地 ,  対数 ,  不均一性 ,  大気汚染物質 ,  メガロポリス ,  汚染物質 ,  *都市 ,  沿岸 ,  濃度分布 ,  地理学
準シソーラス用語： AERMOD ,  デリー ,  決定論 ,  CMAQ ,  *ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 極端な大気汚染物質濃度 ,  都市ホットスポット ,  車両汚染 ,  ハイブリッドモデル ,  規制遵守

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  鉄道輸送・サービス一般  (TC01010R)

タイトルに関連する用語 (4件)： 都市 ,  予測 ,  ハイブリッドモデル ,  開発