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J-GLOBAL ID：202102235189139067   整理番号：21A1322637

ウルムチ市のPM2.5分布特性とその予測モデル研究【JST・京大機械翻訳】

Temporal and spatial distribution characteristics and prediction model of PM2.5 in Urumqi

著者 (4件)： Zhang Chunxi (新疆農業大学林学与園芸学院,新疆烏魯木斉830052) ,  E Liya・baidourela (新疆農業大学林学与園芸学院,新疆烏魯木斉830052) ,  Liu Li (新疆農業大学林学与園芸学院,新疆烏魯木斉830052) ,  Hu Mengling (新疆農業大学林学与園芸学院,新疆烏魯木斉830052)
資料名： Shihezi Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban)  (Shihezi Daxue Xuebao (Ziran Kexue Ban))
巻： 38  号： 5  ページ： 648-654  発行年： 2020年 
JST資料番号： C3206A  ISSN： 1007-7383  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： “一帯一路”のノード都市として、ウルムチ市における大気環境汚染の予防と治療は、都市居住環境の改善と都市イメージの向上に特に重要である。ウルムチ市の大気環境品質変化の特徴を合理的に評価するため、より科学的なPM2.5の時空分布特徴及び予測モデルを獲得し、本文はウルムチ市の2018年PM2.5質量濃度を研究対象とし、7つの国制御地面の大気質モニタリングステーションデータに基づいた。PM2.5の時空間分布法則を,SPSSデータ解析とGIS内挿法によって調査して,PM2.5予測モデルを,PM2.5の将来の傾向を予測するために確立した。結果は以下を示した。ウルムチ市のPM2.5日変化および季節変化は,異なる季節で異なった。南西部は北東部より高い。影響要因の中で、CO、NO2、SO2、PM10はPM2.5と正相関し、O3はPM2.5と負の相関があった。予測モデルはロバストであり,将来のPM2.5の変化傾向の予測に用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市 ,  内挿法 ,  日変化 ,  データ解析 ,  季節的変動 ,  布特性 ,  順相 ,  ロバスト性 ,  品質変化 ,  *予測モデル ,  *PM2.5
準シソーラス用語： 影響要因 ,  大気環境 ,  時空分布 ,  質量濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (3件)： 布特性 ,  予測モデル ,  研究