リモートセンシングデータとGWR解析を用いたPM2.5濃度に対する気象および環境パラメータの影響評価(テヘランの事例研究)【JST・京大機械翻訳】

Hajiloo Fakhreddin; Hamzeh Saeid; Gheysari Mahsa

文献

J-GLOBAL ID：201902282544890052 整理番号：19A2465795

リモートセンシングデータとGWR解析を用いたPM2.5濃度に対する気象および環境パラメータの影響評価(テヘランの事例研究)【JST・京大機械翻訳】

Impact assessment of meteorological and environmental parameters on PM_2.5 concentrations using remote sensing data and GWR analysis (case study of Tehran)

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巻： 26 号： 24 ページ： 24331-24345 発行年： 2019年
JST資料番号： W4325A ISSN： 0944-1344 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：ドイツ (DEU) 言語：英語 (EN)

テヘラン市の主要汚染物質の1つとしてのPM2.5は,人間の健康に対して壊滅的な影響を持っている。PM2.5濃度に関連する重要なパラメータを知ることは,これらの粒子の濃度を低減するために有効な作用を取るために不可欠である。本研究では,テヘラン市のPM2.5濃度に対する気象(湿度,圧力,温度,降水量,風速)と環境パラメータ(MODIS衛星データの正規化差植生指数と地表面温度)との関係を評価した。地理的加重回帰(GWR)を用いて,冬と夏のPM2.5濃度に及ぼす主要パラメータの影響を評価した。この目的のために,最初に気象データの季節平均を抽出し,衛星データに同期させた。次に,通常の最小二乗モデルを用いて,PM2.5濃度に関連する重要なパラメータを決定し,評価した。最後に,GWRモデルを用いて,PM2.5濃度に関連するパラメータ間の関係を解析した。本研究の結果は,冬の季節(71%)における気象学的および環境的パラメータが,夏の季節(40%)よりPM2.5濃度を説明するために非常に高い能力を持つことを示した。冬において,PM2.5濃度は研究地域のほとんどの部分で植生と負の相関を有し,西部のLSTとの負の相関,研究地域の東部での正の相関,温度との正の相関,および研究地域の北東部での風速との負の相関がある。降水量は,両季節における研究地域のほとんどの部分においてPM2.5濃度と正の相関を有していた。しかし,より高い降水量(2mm以上)の場合,PM2.5濃度は減少した。しかし,夏のPM2.5濃度に依存するパラメータのいずれにも負の関係はなかった。この季節において,気温パラメータはPM2.5濃度と高い相関を示した。また,全てのパラメータに対する局所係数の空間変動は夏より冬に高かった。Copyright 2018 Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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土壌汚染 , その他の汚染原因物質 , 人間に対する影響 , 粒状物調査測定

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