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J-GLOBAL ID：201802232669803484   整理番号：18A0715601

大面積におけるPM2.5濃度推定のための改良地理的加重回帰モデル【JST・京大機械翻訳】

An improved geographically weighted regression model for PM_2.5 concentration estimation in large areas

著者 (6件)： Zhai Liang (National Geographic Conditions Monitoring Research Center, Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China) ,  Li Shuang (College of Geomatics, Shandong University of Science and Technology, Qingdao 266590, China) ,  Zou Bin (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China) ,  Sang Huiyong (National Geographic Conditions Monitoring Research Center, Chinese Academy of Surveying and Mapping, Beijing 100830, China) ,  Fang Xin (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China) ,  Xu Shan (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083, China)
資料名： Atmospheric Environment  (Atmospheric Environment)
巻： 181  ページ： 145-154  発行年： 2018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： PM2.5変動に対する環境変数の空間的非定常寄与を考慮して,地理的加重回帰(GWR)モデリング法を用いてPM2.5濃度を広く推定した。しかし,これまでに報告された研究におけるGWRモデルの大部分は,前処理相関分析を通してスクリーニングされた予測子に基づいて確立され,このプロセスはPM2.5変動を実際に駆動する因子の省略を引き起こす可能性がある。したがって,本研究は,すべての潜在的変数の寄与を同時に考慮することによってPM2.5濃度を推定するために,最良のサブセット回帰(BSR)強化主成分分析-GWR(PCA-GWR)モデリングアプローチを開発した。PCA-GWRと通常のGWRの間の性能比較実験を,1年間にわたる北京-天津-河北(BTH)地域で実施した。結果は,PCA-GWRモデリングが,明らかにより高いモデル適合性と交差検証ベースの調整R2とより低いRMSEによって,通常のGWRモデリングより優れていることを示した。一方,PCA-GWRモデリングからのPM2.5濃度の分布マップは,通常のGWRモデリングからのものとは対照的に,より空間的変動の詳細を明確に示した。BSR強化PCA-GWRモデリングは,PM2.5変動へのすべての潜在的予測子変数の寄与を含むことにより,将来の有効大気汚染濃度推定のための信頼できる方法であると結論できる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 適応性 ,  前処理 ,  *PM2.5 ,  部分集合 ,  主成分分析 ,  リモートセンシング ,  モデリング ,  中華人民共和国 ,  大気汚染
準シソーラス用語： 空間変動 ,  性能比較 ,  予測子 ,  相関分析 ,  環境変数 ,  *地理的加重回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： GWR ,  PCA-GWR ,  PM2.5 ,  リモートセンシング ,  共線性 ,  中国

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (4件)： 大面積 ,  推定 ,  地理的加重回帰 ,  モデル