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J-GLOBAL ID：201902280010488384   整理番号：19A0489781

ニューヨークにおけるPM2.5のためのニューラルネットワーク予測モデルとCMAQ予報の比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing CMAQ Forecasts with a Neural Network Forecast Model for PM2.5 in New York

著者 (3件)： Lightstone Samuel D. (Optical Remote Sensing Lab, City College of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Moshary Fred (Optical Remote Sensing Lab, City College of New York, New York, NY 10031, USA) ,  Gross Barry (Optical Remote Sensing Lab, City College of New York, New York, NY 10031, USA)
資料名： Atmosphere (Web)  (Atmosphere (Web))
巻： 8  号： 9  ページ： 161  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7137A  ISSN： 2073-4433  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ヒトの健康は微粒子状物質(PM2.5)の濃度に強く影響される。非健康条件を予測する必要性は,コミュニティマルチスケール大気質(CMAQ)のような化学輸送モデルの開発を推進した。これらのモデルは,組合せ気象学,放出インベントリー(EI),およびガス/粒子化学と動力学による化学輸送の複雑な動力学をシミュレートすることを試みる。最終的に,目的は警告を持つ集団の脆弱なメンバーを提供できる有用な予測を確立することである。最も単純な利用において,どんな予測も次の日汚染レベルに焦点を合わせるべきであり,ビジネス日(5p.m.地方)の終わりによって提供されなければならない。本論文では,これらの予測を提供する異なるアプローチの可能性を調べた。最初に,単一格子セルレベル(12km)におけるCMAQ予測の可能性を評価し,現場測定において遭遇しない有意な変動性が生じることを示した。この観測は,特にニューラルネットワーク(NN)アプローチの他のデータ駆動アプローチの探索を動機づける。この手法は気象学とPM2.5観測をモデル予測子として利用する。このアプローチは,一般的にCMAQの12km空間分解能スケールにおける将来の汚染レベルのより正確な予測をもたらすことを見出した。さらに,NNは,森林火災からの煙プルームのような汚染輸送イベントにおいて遭遇する鋭い遷移に適合することができ,CMAQより正確であることを見出した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 在庫量 ,  *ニューラルネットワーク ,  *ニューヨーク州 ,  コミュニティ ,  山火事 ,  *モデル ,  エアロゾル ,  *予測モデル ,  *予測 ,  *PM2.5
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  大気質 ,  健康 ,  粒子状物質 ,  *CMAQ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 大気質モデル ,  空気質システム ,  コミュニティマルチスケール大気質(CMAQ)モデル ,  微粒子状物質(PM2.5) ,  エアロゾル光学深度(AOD)

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  研究開発  (SA01040R)

引用文献 (16件)：

• Pope, C.A., III; Dockery, D.W. Health effects of fine particulate air pollution: Lines that connect. J. Air Waste Manag. Assoc. 2006, 56, 709-742.
• Pope, C.A., III; Burnett, R.T.; Thun, M.J.; Calle, E.E.; Krewski, D.; Ito, K.; Thurston, G.D. Lung cancer, cardiopulmonary mortality, and long-term exposure to fine particulate air pollution. JAMA 2002, 287, 1132-1141.
• Weber, S.A.; Insaf, T.Z.; Hall, E.S.; Talbot, T.O.; Huff, A.K. Assessing the impact of fine particulate matter (PM2.5) on respiratory-cardiovascular chronic diseases in the New York City Metropolitan area using Hierarchical Bayesian Model estimates. Environ. Res. 2016, 151, 399-409.
• Rattigan, O.V.; Felton, H.D.; Bae, M.; Schwab, J.J.; Demerjian, K.L. Multi-year hourly PM2.5 carbon measurements in New York: Diurnal, day of week and seasonal patterns. Atmos. Environ. 2010, 44, 2043-2053.
• Byun, D.; Schere, K.L. Review of the governing equations, computational algorithms, and other components of the Models-3 Community Multiscale Air Quality (CMAQ) modeling system. Appl. Mech. Rev. 2006, 59, 51-77.

タイトルに関連する用語 (5件)： ニューヨーク ,  ニューラルネットワーク ,  予測モデル ,  CMAQ ,  予報