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J-GLOBAL ID：201802273913706564   整理番号：18A1614293

160m Gaofen-1 AOD検索を用いた都市域における超高分解能PM2.5濃度の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of ultrahigh resolution PM_2.5 concentrations in urban areas using 160 m Gaofen-1 AOD retrievals

著者 (17件)： Zhang Tianhao (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Zhongmin (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Zhongmin (College of Information Science and Engineering, Wuchang Shouyi University, Wuhan 430064, China) ,  Gong Wei (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Gong Wei (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan 430079, China) ,  Zhu Zerun (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Sun Kun (School of Environmental Science and Engineering, Southern University of Science and Technology, Shenzhen 518055, China) ,  Wang Lunche (Laboratory of Critical Zone Evolution, School of Earth Sciences, China University of Geosciences, Wuhan 430074, China) ,  Huang Yusi (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, 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 (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan 430079, China) ,  Mao Feiyue (School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Shen Huanfeng (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Shen Huanfeng (Collaborative Innovation Center for Geospatial Technology, Wuhan 430079, China) ,  Shen Huanfeng (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Li Zhiwei (School of Resource and Environmental Sciences, Wuhan University, Wuhan 430079, China) ,  Xu Kai (State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China)
資料名： Remote Sensing of Environment  (Remote Sensing of Environment)
巻： 216  ページ： 91-104  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0252B  ISSN： 0034-4257  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： 衛星由来エーロゾル光学的深さ(AOD)は,その空間的連続観測により地表レベルPM2.5濃度を推定するために広く使われてきた。しかしながら,一次衛星AOD製品の粗い空間分解能(例えば,3km,6km,または10km)は,都市規模PM2.5パターンの特性を捉えるための弱点を持っている。さらに,高分解能(例えば,1km)PM2.5推定は,都市景観または小さな地理的ユニットに関連づけることができなかった。それは都市汚染構造を分析するために重要であった。本研究では,日毎のPM2.5濃度を,Gaofen-1(GF)広視野(WFV)により検索した160m空間分解能を有する新しいAODデータを用いて推定した。実験は,武漢,北京,および上海で行われた。それは,近年,厳しい大気微粒子汚染を被っている。提案したモデルは,わずかな過剰適合とわずかな空間的自己相関を有するGFとModerate分解能画像分光放射計(MODIS)の両方に対して良好に機能した。GF PM2.5推定に関して,モデル適合は,武漢,北京および上海に対して,それぞれ,0.96,0.91および0.95のR2値および10.13,11.89および7.34μg/m3の平均予測誤差(MPE)をもたらした。サイトベースの交差検証は,武漢,北京および上海に対して,それぞれ,0.92,0.88および0.89のR2値および13.69,16.76および12.59μg/m3のMPEを達成した。日毎の交差検証により,武漢,北京および上海に対して,それぞれ,0.54,0.58および0.50のR2および30.46,27.12および31.58μg/m3のMPEが得られ,十分なAOD-PM2.5マッチアップなしで,日中のGF PM2.5を推定することが可能であることを示した。超高分解能PM2.5推定は,より微細な空間分解PM2.5傾向を提供するための実質的な利点を提供する。さらに,それは,主要なPM2.5排出源を位置づけるための新しいアプローチを提供し,局所PM2.5寄与割合を評価し,リモートセンシング技術により毎日のPM2.5排出レベルを定量化した。他の高分解能衛星による共同観測と共に,GF PM2.5の時間分解能はさらに改善される。すべてにおいて,本研究は,都市内部のPM2.5汚染パターンの正確な解析における更なる応用のために可能性を提供するだけでなく,中国における高分解能衛星大気モニタリングネットワークを構築するための基礎を確立した。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： 空間分解能 ,  粒状物汚染 ,  画像 ,  ネットワーク ,  モデル ,  分光放射計 ,  *PM2.5 ,  エアロゾル ,  *都市 ,  リモートセンシング ,  *高分解能 ,  地表面 ,  *都市域
準シソーラス用語： MODIS ,  北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： エアロゾル光学深度 ,  超高空間分解能 ,  Gaofen-1 WFv ,  ネストLMEモデル ,  都市規模PM2.5

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 検索 ,  都市域 ,  超高分解能 ,  推定