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J-GLOBAL ID：201802279605885243   整理番号：18A0646423

石油炭化水素汚染紫土壌の可視-近赤外スペクトル特性とその含有量推定研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Visible-Near Inf rared Spectral Characterization of Purplish Soil Contaminated with Petroleum Hydrocarbon and Estimation of Pollutant Content

著者 (5件)： Yin Wenqi (后勤工程学院国防建筑規画与環境工程系,重慶,401311) ,  Chen Zhili (后勤工程学院国防建筑規画与環境工程系,重慶,401311) ,  Jiao Yuwei (杭州師范大学遥感与地球科学研究院,浙江 杭州,311100) ,  Liu Hongtao (后勤工程学院軍事油料応用与管理工程系,重慶,401311) ,  Liu Qiang (后勤工程学院軍事油料応用与管理工程系,重慶,401311)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 37  号： 12  ページ： 3924-3931  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  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： ハイパースペクトルリモートセンシング技術は石油汚染を監視する有効な手段であり、現在、主に海上流出油に応用されているが、土壌石油炭化水素汚染に関する研究は少ない。石油炭化水素汚染に関する研究の現状に従って,ディーゼル油,ガソリン,および石油の3種類の石油炭化水素を選択し,石油炭化水素汚染土壌のスペクトル特性を実験的に研究し,異なる石油汚染と異なる汚染濃度の下での紫土壌のスペクトル特性を分析した。異なる種類の石油炭化水素を含む紫土壌のスペクトル吸収特徴バンドを抽出した。これらに基づき,7つのスペクトル変換と相関分析を通して,石油炭化水素含有量に対する最も敏感なスペクトル変数を選択し,単変量回帰法と多段階線形回帰法を用いて推定モデルを構築し,モデルを検証した。結果は以下を示した。ディーゼル油,ガソリンおよびガソリンのスペクトルは1200,1700および2300nm付近で吸収特性を示し,スペクトル吸収の深さは以下の通りであった。エンジン油>ガソリン>ディーゼル;多変量逐次線形回帰法は単変量回帰法より優れており,ディーゼル油,エンジン油,ガソリンの推定モデルの決定係数は0.95以上で,補正二乗平均平方根誤差は0.47以下で,二乗平均平方根誤差は0.56以下で,推定精度は高かった。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 流出油 ,  *石油 ,  *近赤外スペクトル ,  ガソリン ,  ディーゼル燃料 ,  汚染土壌 ,  油汚染 ,  エンジン油 ,  *スペクトル
準シソーラス用語： 決定係数 ,  推定モデル ,  線形回帰 ,  *スペクトル特性 ,  *炭化水素汚染 ,  *石油系炭化水素 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Hyper-spectrum ,  Purplish soil ,  Petroleum-hydrocarbon content ,  Characteristic band ,  Estimation

分類 (2件)： 土壌汚染  (FB04100T) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (8件)： 石油炭化水素 ,  汚染 ,  紫 ,  土壌 ,  近赤外スペクトル ,  含有量 ,  推定 ,  研究