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J-GLOBAL ID：202202232617869173   整理番号：22A0563688

中国におけるPM_2.5の都市レベル分布を得るためのHimawari-8AODと深い森林モデルの組合せ【JST・京大機械翻訳】

Combining Himawari-8 AOD and deep forest model to obtain city-level distribution of PM_2.5 in China

著者 (6件)： Song Zhihao (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, 730000, China) ,  Song Zhihao (Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety, Lanzhou, 730000, China) ,  Chen Bin (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, 730000, China) ,  Chen Bin (Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety, Lanzhou, 730000, China) ,  Huang Jianping (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, 730000, China) ,  Huang Jianping (Collaborative Innovation Center for Western Ecological Safety, Lanzhou, 730000, China)
資料名： Environmental Pollution  (Environmental Pollution)
巻： 297  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0984B  ISSN： 0269-7491  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： PM_2.5(空気力学的直径<2.5μmの微粒子物質)は大気汚染物質の最も重要な成分であり,大気環境とヒトの健康に重要な影響を持っている。衛星リモートセンシングエアロゾル光学深度(AOD)を用いて,時間ごとの地上PM_2.5分布を探索することは,PM_2.5汚染制御に非常に役立つ。本研究では,Himawari-8AOD,気象因子,地理的情報,および新しい深層森林モデルを用いて,中国におけるAOD-PM_2.5推定モデルを構築した。Hourly交差検証結果は,推定PM_2.5値が,0.82~0.91のR2範囲と8.79~14.72μg/m3の二乗平均平方根誤差(RMSE)で,サイト観察値と一致し,その中で,モデル性能が13:00と15:00北京時間(R2>0.9)の間の最適値に達したことを示した。重要な特徴とPM_2.5の間の相関係数の解析は,モデル性能がAODに関連し,気象因子,特に境界層高さにより影響されることを示した。深い森林は汚染物質濃度の日変化を検出することができ,朝に高く,10:00~11:00にピークに達し,その後減少し始めた。深い森林モデルに由来する高分解能PM_2.5濃度は,中国のいくつかの都市が,西「,武漢,成都のような深刻に汚染されていることを明らかにした。本モデルはまた,PM_2.5の方向を捉えることができ,それは風場に適合する。結果は,風と山岳の複合効果のために,中国のいくつかの区域が春と冬の間,PM_(2.5)汚染蓄積を経験することを示した。高いPM_2.5濃度を有するこれらの地域が都市近くで典型的に発生するので,著者らは,ビジラントが必要である。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エアロゾル ,  境界層 ,  *森林 ,  汚染防止 ,  微粒子 ,  *都市 ,  相関係数 ,  大気汚染物質 ,  気象要素 ,  *モデル ,  山岳 ,  高分解能 ,  検証
準シソーラス用語： 推定モデル ,  衛星リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： PM_2.5 ,  AOD ,  ひまわり8 ,  風の場 ,  機械学習

分類 (2件)： 気圏環境汚染  (SB03020M) ,  土壌汚染  (FB04100T)

タイトルに関連する用語 (6件)： 中国 ,  都市 ,  分布 ,  森林 ,  モデル ,  組合せ