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J-GLOBAL ID:202002269154015212   整理番号:20A0612349

農業土壌重金属含有量と関連健康リスクの発生源割当のための分配計算ベースの正行列因子分解(PC-PMF)アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A partition computing-based positive matrix factorization (PC-PMF) approach for the source apportionment of agricultural soil heavy metal contents and associated health risks
著者 (6件):
資料名:
巻: 388  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: B0362A  ISSN: 0304-3894  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)
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大規模地域を横切る部分土壌重金属源は挑戦的な課題である。本研究は,土壌重金属に対する種々の汚染源の寄与と大規模における関連する健康リスクを推定するための修正受容体モデルを開発した。分割計算アプローチに基づく正行列因数分解モデルを採用した。全研究領域を,ソース割当のためのいくつかのゾーンに分割し,次に,分割計算-PMF(PC-PMF)と名付けた。中国,天津の農業土壌を事例研究のために選択した。PC-PMF結果は,灌漑,大気沈降,およびスラッジ施用が,それぞれ,26.60%,19.56%,および2.86%の寄与で,主要な人為的発生源であることを示した。次に,PC-PMFをヒトの健康リスク評価モデル(HHRA)と組み合わせて,あらゆるソースカテゴリのヒトの健康リスクを得た。自然背景は,研究地域におけるヒトの健康に影響を及ぼす主な要因と見なされ,非発癌リスクに対して38.03%,発癌リスクに対して28.68%の寄与を有していた。結果は,PC-PMFがPMFより土壌重金属の供給源配分においてより良く実行したことを示した。本研究は,空間的変動性がソース割当における不確実性を減少させるためにどのように利用できるかの良い例を提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人間に対する影響  ,  土壌汚染 

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