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J-GLOBAL ID：202102251622065771   整理番号：21A0730916

組合せモデルに基づくPM2.5濃度予測とその不確実性解析【JST・京大機械翻訳】

PM 2. 5 CONCENTRATION PREDICTION AND UNCERTAINTY ANALYSIS BASED ON A COMPOSITE MODEL

著者 (5件)： Wang Xuemei (安徽農業大学 資源与環境学院,合肥 230036;安徽省宣城市气象局,安徽 宣城 242000) ,  Wang Fengwen (安徽農業大学 資源与環境学院,合肥 230036) ,  Chen Tao (安徽農業大学 工学院,合肥 230036) ,  Zhang Qingguo (安徽農業大学 理学院,合肥 230036) ,  Jiang Yuelin (安徽農業大学 資源与環境学院,合肥 230036)
資料名： Huanjing Gongcheng  (Huanjing Gongcheng)
巻： 38  号： 8  ページ： 229-235  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2493A  ISSN： 1000-8942  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： GISソフトウェアとクリギング(Kriging)内挿法を用いて、合肥都市圏のPM2.5濃度の時空分布を分析し、合肥市環境モニタリングの歴史データ、地上気象観測所データ及び歴史的気象データに基づき、重回帰分析、相関分析などの方法を採用した。合肥市のPM2.5濃度の影響因子を研究した。その結果,1)PM2.5濃度の変化は冬季>秋>春季>夏季の順で,大部分の都市PM2.5濃度ピーク値は1月に出現し,その後濃度は次第に低下し,7月は最低値に達し,その後濃度は次第に増加した。2)PM2.5濃度はCOと正の相関があり、相関係数は0.875に達し、PM10、SO2、NO2との相関性も高く、O3と負の相関がある。PM2.5濃度は気圧、風速、降雨量及び可視度と負の相関があり、温度、相対湿度と強い正相関を呈した。2018-2019年の合肥市の地上ステーションのPM2.5濃度モニタリングデータに基づき、PM2.5濃度を予測する組合せモデルを構築し、3次指数平滑モデルと比較し、模擬アニーリング+遺伝+三次指数平滑が優組合せモデルであることを確認し、適合度は95%に達した。KappaとMAPE指数を用いて、組合せモデルの不確定性に対して分析評価を行い、両者はそれぞれ0.654と0.072であり、このモデルが高度な安定性を有することを表明した。適切な予測因子の組み合わせとモデル不確実性の研究はモデルの予測精度の向上と改善に役立ち、大気環境品質の監視と評価に参考を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風速 ,  *不確実性 ,  相対湿度 ,  降雨量 ,  都市 ,  相関係数 ,  気象データ ,  夏 ,  冬 ,  ソフトウェア ,  可視度 ,  クリギング ,  PM10 ,  *PM2.5
準シソーラス用語： 予測精度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  下水,廃水の化学的処理  (SC03050W)

タイトルに関連する用語 (4件)： 組合せ ,  モデル ,  予測 ,  不確実性解析