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J-GLOBAL ID：201802237776943394   整理番号：18A1358932

中国におけるひまわり-8エアロゾル光学深度からの毎時PM_1濃度の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating hourly PM₁ concentrations from Himawari-8 aerosol optical depth in China

著者 (9件)： Zang Lin (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, 430079, China) ,  Zang Lin (Chinese Antarctic Center of Surveying and Mapping, Wuhan University, Wuhan, 430079, China) ,  Mao Feiyue (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, 430079, China) ,  Mao Feiyue (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan, 430079, China) ,  Mao Feiyue (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan, 430079, China) ,  Guo Jianping (State Key Laboratory of Severe Weather, China Academy of Meteorological Sciences, Beijing, 100081, China) ,  Gong Wei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, 430079, China) ,  Wang Wei (School of Geosciences and Info-Physics, Central South University, Changsha, 410083, China) ,  Pan Zengxin (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan, 430079, China)
資料名： Environmental Pollution  (Environmental Pollution)
巻： 241  ページ： 654-663  発行年： 2018年 
JST資料番号： D0984B  ISSN： 0269-7491  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： 1μm未満の直径(PM_1)を有する粒子状物質は,大気質,気候変化,および有害なヒトの健康と密接に関連していることが分かった。しかし,PM_1の大規模分布と変動性に関する著者らの知識における大きなギャップは残っており,それは高度なリモートセンシング技術によって橋渡しされることが期待されている。本研究において,主成分分析-一般回帰ニューラルネットワーク(PCA-GRNN)と呼ばれるハイブリッドモデルを開発して,中国における同時地上PM_1測定と組み合わせて,Himawari-8エーロゾル光学的深さから時間毎PM_1濃度を推定した。結果は,衛星からの時間毎推定PM_1濃度は,国家規模で測定値と良く一致し,R2は0.65,二乗平均誤差(RMSE)は22.0μg/m3,平均絶対誤差(MAE)は13.8μg/m3であることを示した。日と月の時間スケールで,R2はそれぞれ0.70と0.81に増加した。PM_1の空間的に高度に汚染された地域は,工業化と都市化の分布に従って,中国北部平野と北東中国に大きく位置している。日変化に関しては,PM_1濃度は昼間のラッシュ時間にピークを示す傾向があった。PM_1は,最大濃度(31.5±3.5μg/m3)を持つ冬と明確な季節性を示し,主にピーク燃焼放出に起因した。提案した方法によりPM2.5とPM10の推定を試み,PM1とPM2.5推定に対する提案モデルの精度がPM10のそれよりも有意に高いことを見出した。これらの知見は,地球静止データが大規模な空間規模での微粒子濃度を推定するための有望なデータの一つであることを示唆している。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： *エアロゾル ,  地球 ,  ニューラルネットワーク ,  微粒子 ,  *ヒマワリ ,  日変化 ,  気候変動 ,  リモートセンシング ,  都市化 ,  工業化 ,  中国北部 ,  主成分分析 ,  PM10 ,  PM2.5
準シソーラス用語： ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子状物質 ,  AOD ,  ニューラルネットワーク ,  ひまわり ,  リモートセンシング

分類 (1件)： 粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  ひまわり ,  エアロゾル ,  光学 ,  深度 ,  推定