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J-GLOBAL ID：201802244932503822   整理番号：18A1910896

Google Street View Carからのデータを用いた天然ガス漏れ個体群特性を推定するためのキャリブレーション捕捉-再捕獲モデル【JST・京大機械翻訳】

A calibration capture-recapture model for inferring natural gas leak population characteristics using data from Google Street View cars

著者 (4件)： Weller Zachary D. (Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  Weller Zachary D. (Department of Biology, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  Hoeting Jennifer A. (Department of Statistics, Colorado State University, Fort Collins, Colorado) ,  von Fischer Joseph C. (Department of Biology, Colorado State University, Fort Collins, Colorado)
資料名： Environmetrics  (Environmetrics)
巻： 29  号： 7  ページ： e2519  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1949A  ISSN： 1180-4009  CODEN： ENVCEE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい移動監視技術は,大きな地域にわたる汚染物質レベルを測定する能力を革命させてきたが,これらの移動システムによって収集されたデータからの推論を行うための統計的方法がまだ開発されている。移動監視システムにより収集されたデータからの重要な推論問題に答えるために,新しい捕獲再構成モデルを導入した。Google Street View車に設置された大気メタン分析器によって収集されたデータを用いて,都市域における天然ガス(NG)漏れの個体群を特性化するために,著者らの新しい方法を適用した。都市NG分布システムにおける漏れは経済的損失に対応し,潜在的安全性ハザードであり,NGは主にメタン,強力な温室効果ガスから成るので,気候変動である。新しい較正捕獲-再構成(CCR)モデルは,制御されたメタン放出実験からのデータと移動空気監視装置から収集されたデータを組み合わせて,調査地域における検出されない漏れの数と総メタン出力率を含むいくつかのNG漏れ人口特性の推論を可能にする。著者らの方法論は,捕獲-再構成モデリングの新しい応用である。CCRモデルは,可変サンプリング努力のような移動監視システムによって収集されたデータを分析するために,捕獲-再構成モデルを用いることに関連する課題を扱う。パラメータ推定のためのMarkov連鎖モンテカルロアルゴリズムを開発し,2つの米国都市で収集したデータにCCRモデルを適用した。CCRモデルは,NG分布システムにおける漏れの総数を推定するための新しいフレームワークを提供し,費用対効果が高く環境に優しい知的インフラ修復政策を形成するための重要な洞察を提供する。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 監視装置 ,  再構成 ,  モデリング ,  *天然ガス ,  モンテカルロ法 ,  インフラストラクチャー ,  都市 ,  キャラクタリゼーション ,  アルゴリズム ,  気候変動 ,  パラメータ推定 ,  安全性 ,  Markov連鎖 ,  *個体群 ,  アルカン

著者キーワード (4件)： Bayes階層モデル ,  気候変動 ,  統合個体群モデル ,  パラメータ拡張データ増強

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

物質索引 (1件)： メタン

タイトルに関連する用語 (8件)： Google ,  ガス漏れ ,  個体群 ,  推定 ,  キャリブレーション ,  捕捉 ,  捕獲 ,  モデル