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J-GLOBAL ID：201802275005785133   整理番号：18A0127422

中国,北京におけるPM_2のMAIACベース長期時空間傾向【Powered by NICT】

MAIAC-based long-term spatiotemporal trends of PM_2.5 in Beijing, China

著者 (11件)： Liang Fengchao (Department of Occupational and Environmental Health, School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China) ,  Liang Fengchao (Department of Environmental Health, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA 30322, USA) ,  Liang Fengchao (Department of Epidemiology, Fuwai Hospital, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, National Center for Cardiovascular Diseases, Chinese Academy of Medical Sciences, Peking Union Medical College, Beijing 100037, China) ,  Xiao Qingyang (Department of Environmental Health, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA 30322, USA) ,  Wang Yujie (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Wang Yujie (University of Maryland Baltimore County, Baltimore, MD, USA) ,  Lyapustin Alexei (NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Li Guoxing (Department of Occupational and Environmental Health, School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China) ,  Gu Dongfeng (Department of Epidemiology, Fuwai Hospital, State Key Laboratory of Cardiovascular Disease, National Center for Cardiovascular Diseases, Chinese Academy of Medical Sciences, Peking Union Medical College, Beijing 100037, China) ,  Pan Xiaochuan (Department of Occupational and Environmental Health, School of Public Health, Peking University, Beijing 100191, China) ,  Liu Yang (Department of Environmental Health, Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA 30322, USA)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 616-617  ページ： 1589-1598  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： 衛星駆動統計モデルは世界的に空間分解PM_2 5推定値を与えることができることが証明されている。北中国平野は,近年重症PM_2 5汚染に見舞われた。この領域におけるPM_2 5レベルの空間-時間的特性の正確な評価は,効果的な大気汚染制御政策を設計するために重要である。著者らの目的は,北京市での2004年から2014年までの1km空間分解能と大気補正(MAIAC)エアロゾル光学的深さ(AOD)の多角実装を用いてその周辺地域における日PM_2 5濃度を推定することである。高性能三段階モデルを,予測因子,カスタム設計PM_2 5ギャップ充填法を含むとしてAOD,気象,人口統計と土地利用変数を開発した。11年の年間平均被覆率が177日から279日に増加し,ギャップ充填技術を適用した後の年間PM_2 5予測誤差は14.1μg/m~3から8.3μg/m~3に減少した。結果は,予測されたPM_2の11年全体の平均はこの研究の地域では67.1μg/m~3であったことを示した。本モデルの交差検証R~2値は2014で2013年と0.79年に0.82であった。添加では,モデルは,季節および年間レベル(R~2 0.78~0.86の範囲)で比較的高い精度で歴史的PM_2 5濃度を予測した。長期PM_2 5予測は地上モニタにより残されたギャップ,北京におけるPM_2 5関連疫学的研究に有益であろうを充填した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 予測誤差 ,  予測 ,  大気補正 ,  空間分解能 ,  *中華人民共和国 ,  統計模型 ,  被覆率 ,  土地利用 ,  推定量 ,  平野
準シソーラス用語： 予測因子 ,  エアロゾル光学的深さ ,  大気汚染防止 ,  *空間的傾向 ,  *北京市 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： PM_2 5 ,  MAIAC AOD ,  長期動向 ,  ギャップ充填 ,  北中国平原

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  健康被害  (SB03070P)

タイトルに関連する用語 (4件)： 中国 ,  北京 ,  長期 ,  空間傾向