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J-GLOBAL ID：202102214344928030   整理番号：21A2694021

歴史的評価と深層学習予測に基づく大気汚染防止政策の有効性の分析:中国におけるChengdu-Chongqing地域の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Analysis of the Effectiveness of Air Pollution Control Policies Based on Historical Evaluation and Deep Learning Forecast: A Case Study of Chengdu-Chongqing Region in China

著者 (4件)： Gao Hao (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Yang Weixin (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Wang Jiawei (Business School, University of Shanghai for Science and Technology, Shanghai 200093, China) ,  Zheng Xiaoyun (Department of Reference Services, Tongji University Libraries, Tongji University, Shanghai 200092, China)
資料名： Sustainability (Web)  (Sustainability (Web))
巻： 13  号： 1  ページ： 206  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7281A  ISSN： 2071-1050  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： 大気汚染は,工業化のプロセスおよび持続可能な開発への挑戦において,世界中の多くの国にとって共通の問題である。本論文は,厳しい大気汚染を被る研究対象として中国の成都-Chongqing地域を選択して,持続可能な開発を達成するために近年の大気汚染制御に積極的に関与した。2015年1月から2019年11月までのこの地域における16都市の歴史的データに基づいて,本稿は,主成分分析と理想解との類似性による順序基準の技術を使用して,研究期間内のこれらの都市の毎月の大気質に関する評価を最初に実施した。それに基づいて,本論文は,2019年12月から2020年11月までの種々の都市の毎月の大気質を予測するために,深い学習におけるLong Short-Term記憶ニューラルネットワークモデルを採用した。この論文の目的は,大気汚染制御に関する既存の文献を豊かにし,一般的に使用されている評価モデルと深層学習予測法を革新的に統合することによって,大気汚染制御政策の設計と定式化のための新しい科学的ツールを提供することである。研究結果に従って,歴史的評価に関して,成都-Chongqing地域の都市の大気質は,循環性と収束の明白な特性によって,研究期間において同じ傾向において全般的に移動であった。Year-on-year syearでは,種々の都市における大気汚染制御の有効性は,可視的な改善傾向を示している。例えば,Yaans最低大気質評価スコアは2015年の0.3494から2019年の0.4504に改善した。Zigongs最低大気質スコアは2015年の0.4160から2019年の0.6429まで上昇した。上記の歴史的評価と深い学習予測結果に基づいて,本論文は成都-重慶地域における大気汚染制御のための関連政策推薦を提案した。Copyright 2021 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： 予測技法 ,  *大気汚染 ,  *学習 ,  都市 ,  工業化 ,  *事例研究 ,  有効性 ,  定式化 ,  主成分分析 ,  持続可能な開発
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  評価モデル ,  大気質 ,  *大気汚染防止 ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 大気汚染防止 ,  歴史的評価 ,  深層学習 ,  予測 ,  中国のChengdu-Chongqing地域

分類 (2件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  粒状物調査測定  (SB03060E)

引用文献 (74件)：

• Yang, W.; Yang, Y. Research on Air Pollution Control in China: From the Perspective of Quadrilateral Evolutionary Games. Sustainability 2020, 12, 1756.
• Li, L.; Yang, W. Total Factor Efficiency Study on China’s Industrial Coal Input and Wastewater Control with Dual Target Variables. Sustainability 2018, 10, 2121.
• Yang, W.; Li, L. Energy Efficiency, Ownership Structure, and Sustainable Development: Evidence from China. Sustainability 2017, 9, 912.
• Peng, Y.; Cui, J.; Cao, Y.; Du, Y.; Chan, A.; Yang, F.; Yang, H. Impact of Manufacturing Transfer on SO2 Emissions in Jiangsu Province, China. Atmosphere 2016, 7, 69.
• Gao, H.; Yang, W.; Yang, Y.; Yuan, G. Analysis of the Air Quality and the Effect of Governance Policies in China’s Pearl River Delta, 2015-2018. Atmosphere 2019, 10, 412.

タイトルに関連する用語 (10件)： 歴史 ,  評価 ,  深層学習 ,  予測 ,  大気汚染防止 ,  政策 ,  分析 ,  中国 ,  地域 ,  研究