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J-GLOBAL ID：202002274869858220   整理番号：20A2256692

Newton緩和と結合WRF-CAMxモデルを用いた大気汚染物質放出を最適化するための新しいアプローチ:中国,Xuzhou市における事例研究【JST・京大機械翻訳】

A new approach for optimizing air pollutant emissions using Newtonian relaxation and the coupled WRF-CAMx model: a case study in Xuzhou city, China

著者 (4件)： Li Yanpeng (School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, People’s Republic of China) ,  Li Yanpeng (JiangXi College of Applied Technology, Ganzhou, People’s Republic of China) ,  Bai Zibin (School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, People’s Republic of China) ,  Wang Guobin (School of Environment and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou, People’s Republic of China)
資料名： Arabian Journal of Geosciences  (Arabian Journal of Geosciences)
巻： 13  号： 19  ページ： 1054  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4050A  ISSN： 1866-7511  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)

抄録/ポイント： 大気汚染は中国では非常に深刻な問題である。大気質の予測および予測は,大気汚染における時間的および空間的変動を分析し,大気汚染物質の発生源および輸送経路を診断するための重要なツールになった。しかし,予測精度は,大気汚染物質排出インベントリデータの品質によって大いに影響され,それは得るのが難しい。本研究では,インベントリデータを修正するためのシミュレーション精度を改善するために,Newton緩和と結合WRF(Weather Research and Forecasting)-CAMx(拡張型空気品質モデル)モデルを使用した。補正された在庫データを利用して,2016年4月と2017年4月のシミュレートしたPM_2.5排出の相関係数は,大いに改善された(それぞれ相関係数R=0.619対0.409,平方根平均二乗誤差RMSE=0.0364対0.0404mg/m3)。モデルの内領域における推定排出フラックスは4月に41106.43Mg/月であり,これは中国(MEIC)(37466.85Mg/月)の多重解像度排出インベントリによって予測された排出フラックスより非常に高かった(9.77%)。本論文は,メソスケールスケールでの大気質早期警戒予測の研究にとって非常に重要である。Copyright Saudi Society for Geosciences 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  *大気汚染 ,  *汚染物質 ,  相関係数 ,  *大気汚染物質 ,  *緩和現象 ,  在庫量 ,  *事例研究
準シソーラス用語： 排出インベントリ ,  平均二乗誤差 ,  予測精度 ,  大気質 ,  発生源 ,  輸送経路 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 汚染物質排出インベントリー ,  WRF-CAMx ,  Newton緩和 ,  大気質シミュレーションと予測

分類 (1件)： 大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (9件)： 緩和 ,  WRF ,  モデル ,  大気 ,  汚染物質放出 ,  最適化 ,  中国 ,  市 ,  研究