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J-GLOBAL ID：201702282317012460   整理番号：17A1665277

路側空気汚染移動測定の前処理方法【JST・京大機械翻訳】

著者 (4件)： Wang Zhanyong (上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海 200240;中山大学 广東省智能交通系統重点実験室,广東 广州510006) ,  Yu Ran (武漢第二船舶設計研究所,湖北 武漢,430064) ,  Cai Ming (中山大学 广東省智能交通系統重点実験室,广東 广州,510006) ,  Peng Zhongren (上海交通大学 船舶海洋与建筑工程学院,上海,200240)
資料名： Henan Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Henan Keji Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 38  号： 4  ページ： 98-104  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3217A  ISSN： 1672-6871  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： 移動測定プラットフォームを用いて路側の空気汚染を測定する時、その結果は異常値の高いサンプル、汚染背景、時空スケールなどの要素によって妨害されやすい。異常値の高いサンプル除去,バックグラウンド補正および時空スケール選択などのデータ前処理方法についてレビューし,上海市の道路環境における微粒子状物質(PM2.5),超微粒子状物質(PM1.0),ブラックカーボン(BC)および一酸化炭素(CO)の実測データを利用した。選択した典型的な方法を検証した。研究結果は以下を示す。これらの汚染物質の移動測定に対して、平滑変異係数法は異常値の高いサンプルを合理的に除去でき、薄板スプライン回帰平滑法はその背景値の時間変化特徴を表現でき、異常値の高いサンプルと背景の除去は汚染物分布の比較性を増強できる。相関係数法により,以下のことを示した。10sと20mの時間スケールと空間スケールの組合せは,効果的にデータノイズをフィルタリングすることができて,客観的に汚染物質指数の空間パターンを示すことができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *大気汚染 ,  PM2.5 ,  経時変化 ,  異常値 ,  超微粒子 ,  カーボンブラック ,  相関係数 ,  *前処理 ,  一酸化炭素 ,  フィルタリング ,  汚染物質
準シソーラス用語： 粒子状物質 ,  道路環境 ,  上海市 ,  データ前処理 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 路側 ,  空気汚染 ,  移動測定 ,  処理方法