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J-GLOBAL ID：201802280541753405   整理番号：18A0482009

予測モデルの表面水及び開発におけるpCO_2の変動性【Powered by NICT】

Variability of pCO₂ in surface waters and development of prediction model

著者 (3件)： Chung Sewoong (Department of Environmental Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea) ,  Park Hyungseok (Department of Environmental Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea) ,  Yoo Jisu (Department of Environmental Engineering, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Republic of Korea)
資料名： Science of the Total Environment  (Science of the Total Environment)
巻： 622-623  ページ： 1109-1117  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： 内水面は大気中炭素のかなりの源であるが,関連するデータは韓国を含むアジアモンスーン地域ではまれである。大気へCO_2の排出は水中のCO_2(pCO_2)の分圧に大きく依存しが,測定したpCO_2データは不足していると計算pCO_2は大きな不確実性を示すことができた。本研究は三つの目的を持っていた1)韓国における多様な表面水系におけるpCO_2の空間変動を調査すること2)in situ水中非分散赤外検出器で測定したpCO_2pH全アルカリ度(Alk)とpH溶解無機炭素(DIC)を用いて計算したpCO_2を比較することおよび3)同時に収集した物理的,化学的,および生物学的データに基づくpCO_2の変化を決定する主要な環境変数を特性化した。30試料のうち,上層大気に関してCO_2中の過飽和が分かった80%であった。pH AlkとpH-DICを用いて計算したpCO_2を測定pCO_2に関して弱い予測能力と大きな変動を示した。誤差解析を計算pCO_2はpH測定の精度,特に低pHでに非常に敏感であることを示した。段階的多重線形回帰(MLR)とランダムフォレスト(RF)技術は,モデル性能を最適化することによって10潜在的予測因子変数(pH,Alk,DIC,Uw,Condに向けて(,COD,DOC,TOC,Chla)に基づく最も簡潔なモデルを開発した。RFモデルはMLRモデルよりも優れた性能を示し,最も簡潔なRFモデル(pHに向けて(,Uw,Chla)を簡単な計算手法と比較してかなりpCO_2予測能力を改善し,研究サイトで527 544からRMSEを低減105μatm。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： 誤差解析 ,  キャラクタリゼーション ,  pH測定 ,  *予測モデル ,  赤外検出器 ,  最適化 ,  炭素 ,  大韓民国 ,  *表面水 ,  分圧 ,  不確実性
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  多重線形回帰 ,  予測能力 ,  アルカリ度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： CO_2過飽和 ,  pCO_2予測モデル ,  ランダムフォレスト ,  変数選択

分類 (3件)： 湖沼汚濁  (SB02030Q) ,  気圏環境汚染  (SB03020M) ,  その他の汚染原因物質  (SB05040W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 予測モデル ,  表面水 ,  開発 ,  変動性