文献

J-GLOBAL ID：202002220358600790   整理番号：20A2090009

インドにおけるCOVID-19発生に対する地理的要因の意義【JST・京大機械翻訳】

Significance of geographical factors to the COVID-19 outbreak in India

著者 (4件)： Gupta Amitesh (Marine and Atmospheric Sciences Department, Indian Institute of Remote Sensing (ISRO), Dehradun, India) ,  Gupta Amitesh (Department of Remote Sensing and GIS, JIS University, Kolkata, India) ,  Banerjee Sreejita (Department of Geography, Savitribai Phule Pune University, Pune, India) ,  Das Sumit (Department of Geography, Savitribai Phule Pune University, Pune, India)
資料名： Modeling Earth Systems and Environment  (Modeling Earth Systems and Environment)
巻： 6  号： 4  ページ： 2645-2653  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4739A  ISSN： 2363-6211  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 短報  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,世界中のCOVID-19事例の大流行は,約30,000の伝播の最初の3か月以内に,インドを wんだ。本研究は,気温(T),降雨(R),実際の蒸発散(AET),太陽輻射(SR),比湿度(SH),地形高度(E)と人口密度(PD)の地域レベルで,COVID-19感染(NI)数との空間関係を調査するために,長期気候記録を用いた。二変量分析は,インドの36の省内の感染事例の数による有意な関係(SRを除く)を見つけることができなかった。部分最小二乗(PLS)技法によるプロジェクション(VIP)の可変重要性は,SR,T,RおよびAETのより重要な重要性を示した。しかし,入力変数の対数変換値およびPDとEへのスプライン平滑化を適用した一般化付加モデルは,予測の高精度(R2=0.89)を見出し,従って,インドにおけるCOVID-19ケースとの地域パラメータの会合の間の複雑な不均一性を良好に説明した。本研究は,インド地域の低高度における比較的暑く乾燥した地域がCOVID-19伝染による感染の傾向があることを示唆する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 太陽 ,  気温 ,  降雨 ,  気候 ,  蒸発散 ,  インド ,  地理学 ,  平滑化 ,  人口密度 ,  スプライン ,  加算 ,  不均一性 ,  *比湿 ,  部分最小二乗法
準シソーラス用語： 気候影響 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  地理的要因 ,  気候影響 ,  一般化加算モデル ,  インド

分類 (1件)： 感染症・寄生虫症一般  (GD01010H)

タイトルに関連する用語 (1件)： インド