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J-GLOBAL ID：201802262832836124   整理番号：18A0851589

338中国都市のPM2.5濃度の空間-時間パターン【JST・京大機械翻訳】

Spatial-temporal patterns of PM_2.5 concentrations for 338 Chinese cities

著者 (4件)： Ye Wei-Feng (School of Environment & Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China) ,  Ma Zhong-Yu (School of Environment & Natural Resources, Renmin University of China, Beijing 100872, China) ,  Ma Zhong-Yu (State Information Centre, Beijing 100045, China) ,  Ha Xiu-Zhen (School of Economics, Renmin University of China, Beijing 100872, China)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 631-632  ページ： 524-533  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0501B  ISSN： 0048-9697  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： 大気汚染は世界中の都市における主要な関心事になっている。本研究はPM2.5(空気力学的直径≦2.5μmの粒子)の空間的時間パターンとPM2.5濃度に基づく異なる時間スケールでの達成率の変動(各日に国家PM2.5標準を達成する都市数)を調べた。1年間のモニタリングを,中国の県レベルの38都市で実施した。PM2.5の空間ホットスポットを,調査空間データ解析を用いて分析した。PM2.5分布に影響する気象要因を分析した。結果は以下のことを示す。(1)PM2.5の日変化はW形傾向を示し,最低値は午後に観察された。ピーク濃度は,朝と夕方のラッシュ時間の終わりの後に発生した。(2)338の都市のうち,235は国家の年間PM2.5基準(≦35μg/m3)を超え,わずかに汚染された(75~115μg/m3)都市が最大の割合を占めていた。(3)達成率は,逆U形を示したが,毎日および月平均PM2.5に対して観察されたU型パターンがあった。(4)PM2.5濃度の空間分布は大きく変化し,PM2.5は有意な空間的自己相関とクラスタ化特性を有した。汚染のホットスポットは主に北京-天津-河北地域と隣接地域に集中し,一部はこの地域における大量の煙と塵埃放出のためであった。しかし,気象要因(温度,湿度,風速)も影響を与えた。加えて,南西新疆は主に砂嵐の頻繁な発生によって引き起こされた重いPM2.5汚染を経験したが,この地域におけるPM2.5と気象要素の間に有意な関係は観察されなかった。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： 日変化 ,  *都市 ,  ホットスポット ,  *PM2.5 ,  新疆ウイグル自治区 ,  湿度 ,  クラスタ化 ,  大気汚染 ,  風速 ,  空間分布 ,  空気力学 ,  データ解析 ,  煙
準シソーラス用語： 砂嵐 ,  北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： PM2.5濃度 ,  空間-時間パターン ,  空間自己相関 ,  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 (2件)： 中国 ,  都市