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J-GLOBAL ID：202202239196425541   整理番号：22A0322078

地域規模でのカテゴリー的土地利用型を用いたロバストな地理的加重回帰を用いたin situ携帯型蛍光X線分析(PXRF)のための補正品質の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving correction quality for in-situ portable X-ray fluorescence (PXRF) using robust geographically weighted regression with categorical land-use types at a regional scale

著者 (6件)： Qu Mingkai (Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China) ,  Liu Hongbo (Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China) ,  Guang Xu (Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China) ,  Chen Jian (Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China) ,  Zhao Yongcun (State Key Laboratory of Soil and Sustainable Agriculture, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing, 210008, China) ,  Huang Biao (Key Laboratory of Soil Environment and Pollution Remediation, Institute of Soil Science, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China)
資料名： Geoderma  (Geoderma)
巻： 409  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0256B  ISSN： 0016-7061  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 費用は土壌重金属調査における優先事項である。in situ携帯型X線蛍光(PXRF)の補正のために,伝統的に使われている線形回帰(LR)は異常値に敏感であり,関連する環境因子の空間変動影響を扱うことができない。さらに,各土地利用型は通常in situ PXRFの分析品質に特定の影響を与えるが,補正モデルにはほとんど取り込まれていない。本研究は,中国,長州市の都市-地方移行地域における現場PXRF Pbを修正するために,土地利用型(RGWR-LUT)によるロバスト地理的加重回帰を最初に提案した。次に,その補正品質をLR,土地利用型(LR-LUT),GWR,土地利用型(GWR-LUT),およびRGWRのLRと比較した。次に,ハードデータ(SGS-PXRF*)としての修正(RGWR-LUT)in-situ PXRFによる逐次Gaussシミュレーションを,土壌Pbの空間シミュレーションのために提案した。最後に,その空間シミュレーション品質を,ハードデータ(SGS-PXRF)として生のin-situ PXRF,共変数として生のin-situ PXRF(CoSGS-PXRF)による逐次Gauss共シミュレーション,および共変数としての補正(RGWR-LUT)in-situ PXRFとのCoSGS(CoSGS-PXRF*)のSGS,SGSと比較した。結果は以下を示した。(i)in situ PXRF Pbに対する空間的に変化する補正係数表面をRGWR-LUTにより得た。(ii)in situ PXRF Pbの補正品質は,RGWR-LUT(RI=81.44%),GWR-LUT(RI=72.1%),RGWR(RI=67.83%),GWR(RI=51.07%),LR-LUT(RI=48.71%)およびLR(RI=22.72%)の順であった。(iii)修正in situ PXRFは,土壌Pbの空間シミュレーションのために,生のin situ PXRFより多くの情報入力を提供した。(iv)SGS-PXRF*は,最高の空間シミュレーション品質(RI=62.5%)を得た。RGWR-LUTは,in-situ PXRFを効果的に修正することができ,SGS-PXRF*は,土壌重金属の空間的シミュレーションのために,修正in-situ PXRFを効果的に組み込むことができた。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： *蛍光 ,  シミュレーション ,  鉛 ,  *土地利用 ,  *蛍光X線分析 ,  都市 ,  重金属 ,  中華人民共和国 ,  *固有X線 ,  土壌 ,  異常値 ,  携帯型 ,  *ロバスト性
準シソーラス用語： 線形回帰 ,  環境因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 土壌重金属調査 ,  土地利用型 ,  その場携帯型蛍光X線蛍光 ,  補正品質 ,  空間シミュレーション品質

分類 (4件)： 土壌学一般  (FB04010V) ,  土壌管理  (FB04070J) ,  土壌の肥沃性  (FB04060Y) ,  土壌調査  (FB04080U)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地域規模 ,  カテゴリー ,  土地利用 ,  ロバスト ,  地理的加重回帰 ,  携帯型 ,  蛍光X線分析