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J-GLOBAL ID：201802267748703502   整理番号：18A1176391

川東北低丘陵丘陵地域の微粒子物の主要関連因子と季節変化分析-南充主城区を例に【JST・京大機械翻訳】

The main related factor and seasonal variation of fine particulate matter concentration in the typical low mountain terrain urban--a case in Nanchong in northeastern Sichuan

著者 (6件)： Li Weipeng (西華師范大学国土資源学院,南充637009;西華師范大学区域環境演変与保護研究中心,南充637009) ,  Li Ke (西華師范大学国土資源学院,南充637009;成都理工大学環境与土木工程学院,成都610059) ,  Wang Jie (西華師范大学国土資源学院,南充,637009) ,  Wen Xingyue (西華師范大学国土資源学院,南充637009;西華師范大学区域環境演変与保護研究中心,南充637009) ,  Chen Zhongsheng (西華師范大学国土資源学院,南充,637009) ,  Shui Panheng (西華師范大学国土資源学院,南充,637009)
資料名： Diqiu Huanjing Xuebao  (Diqiu Huanjing Xuebao)
巻： 8  号： 5  ページ： 439-450  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2887A  ISSN： 1674-9901  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： 中国の大気質のオンライン監視と分析プラットフォームと全球天気予報網の大気質と気象データに基づき、四川盆地東北低山丘陵地区の典型的な都市南充市主城区を例にした。微粒子物質(PM2.5)濃度の確率密度分布を検定し,対数正規分布に近づき,相関分析によりPM2を特定した。5濃度の主要な相関因子はCO、NO2(相関係数rはそれぞれ0.76、0.55、P<0.01)であった。2014年1月-2016年6月の日中データの段階的回帰により,最適回帰指標とシミュレーション方程式(決定係数R2adjは0.68,P<0.05)を得た。2016年7月-2017年6月のデータの検証により、シミュレーションの効果が良好(適合度は0.64、相対誤差は15.48%)であることが分かった。最後に、時系列補間、濃度とIAQI(PM2.5)の時間平均値から、PM2.5濃度は年間を通じて低下傾向にあることが分かった。季節では,冬,春,秋,夏の順であった。PM2.5濃度は1月と6月にそれぞれ年内のピークと谷の値を示し、5、10月に段階的なピークが現れ、特に5月であった。IAQI(PM2.5)の季節的変動は,濃度のそれと類似していた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中華人民共和国 ,  山岳 ,  *城 ,  相関係数 ,  シミュレーション ,  PM2.5 ,  *微粒子 ,  *河川 ,  天気予報 ,  気象データ ,  対数正規分布 ,  内挿法 ,  *季節的変動 ,  都市
準シソーラス用語： 適合度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 川 ,  丘陵 ,  地域 ,  微粒子 ,  因子 ,  季節変化 ,  分析 ,  城