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J-GLOBAL ID：202202238148657614   整理番号：22A0397322

山岳地域における毎日の地表オゾンの衛星リモートセンシング【JST・京大機械翻訳】

Satellite Remote Sensing of Daily Surface Ozone in a Mountainous Area

著者 (6件)： Zhu Songyan (Department of Geography, University of Exeter, Exeter, U.K.) ,  Zhu Hao (Chongqing Institute of Meteorological Sciences, Chongqing, China) ,  Xu Jian (National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zeng Qiaolin (Chongqing Institute of Meteorological Sciences, Chongqing, China) ,  Zhang Dejun (Chongqing Institute of Meteorological Sciences, Chongqing, China) ,  Liu Xiaoran (Chongqing Institute of Meteorological Sciences, Chongqing, China)
資料名： IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters  (IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters)
巻： 19  ページ： ROMBUNNO.1004005.1-5  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1397A  ISSN： 1545-598X  CODEN： IGRSBY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高レベルの表面オゾン(O_3)汚染は,ヒトと環境健康を脅かす。中国南西部に位置する山岳都市である重慶は重大なO_3汚染に曝露され,より多くの研究を必要とする。その複雑な地形と常に霧の天候のために,重慶の多くのin situサイトを維持するのは難しく,化学輸送モデル(CTM)シミュレーションもチャレンジする。最近打ち上げられた(2017年)Sentinel-5p衛星は,O_3カラムを高度な時空間分解能で提供した。CTMへの依存性なしに,O_3カラムと表面モニタリングデータを2019から2021に深い森林機械学習モデルを利用してリンクした。他の広く使用された機械学習モデルおよび以前の研究と比較して,著者らの結果は,毎日のスケールで表面O_3を推定する際に大きな利点を示した。Chongqing(重慶)のin situサイトに対して検証して,交差検証の平均R2は0.9に達し,一方,二乗平均平方根誤差(RMSE)と平均バイアス誤差(MBE)は,それぞれ13.57と0.37Ωμg/m3であった。著者らは,モデル性能が訓練サイトと試験サイトの間の相対的高さ差と関連することを見出した。高さ差が200mより低いとき,モデルは安定して実行したが,高さ差が400mを超えるとき,明白な性能劣化が見られた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  学習モデル ,  *オゾン ,  都市 ,  ヒト ,  *山岳地 ,  *山岳 ,  バイアス ,  空間分解能 ,  機械学習
準シソーラス用語： 化学輸送モデル ,  重慶市 ,  *対流圏オゾン ,  天候 ,  *衛星リモートセンシング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 山岳地域 ,  地表オゾン ,  衛星リモートセンシング