文献

J-GLOBAL ID：202202246425080293   整理番号：22A0972205

大気汚染と環境裁判調査をサポートするためのデータ解析とモデリング方法の選択:批判的レビューとガイダンスフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Selecting Data Analytic and Modeling Methods to Support Air Pollution and Environmental Justice Investigations: A Critical Review and Guidance Framework

著者 (4件)： Gardner-Frolick Rivkah (Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Canada) ,  Boyd David (Institute for Resources, Environment and Sustainability, University of British Columbia, Canada) ,  Giang Amanda (Department of Mechanical Engineering, University of British Columbia, Canada) ,  Giang Amanda (Institute for Resources, Environment and Sustainability, University of British Columbia, Canada)
資料名： Environmental Science & Technology  (Environmental Science & Technology)
巻： 56  号： 5  ページ： 2843-2860  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0839A  ISSN： 0013-936X  CODEN： ESTHA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多くの汚染物質に関連した重大な有害健康影響と社会経済的グループ間のこれらの影響の公平な分布を考えると,大気汚染はしばしば環境正義(EJ)研究の焦点である。しかし,大気汚染ハザードが不等に分布しているかどうか,または,どのように分布しているかを明らかにする目的であるEJ分析は,他の大気質応用と比較して,汚染物質濃度を推定するための,ユニークなセットの要件を提示する。ここでは,大気汚染と環境傷害の過去の研究に適用されたデータ分析とモデリング方法の範囲について,スコーピングレビューを行い,分析,ユーザ,および利用可能な資源の目的を与えるそれらの選択のための指針フレームワークを開発した。プロキシ,モニタベース,統計的,およびプロセスベースの方法を含む。文献を批判的に合成して,方法選択:精度,解釈可能性,方法の時空間特徴,および方法の使用性に対する4つの主な次元を同定した。文献からの事例研究によるガイダンスフレームワークを説明した。この分野における将来の研究は,増加するデータアベイラビリティ,高度な統計的方法,および科学ベースの政策の重要性の調査を含む。Copyright 2022 American Chemical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *大気汚染 ,  汚染物質 ,  *レビュー ,  統計的方法 ,  大気 ,  *モデリング ,  アベイラビリティ ,  監視装置 ,  データ解析 ,  集団 ,  事例研究
準シソーラス用語： プロキシ ,  社会経済 ,  大気質 ,  環境正義 ,  ハザード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 環境正義 ,  大気汚染 ,  方法 ,  個人曝露 ,  Kriging内挿 ,  土地利用回帰 ,  機械学習 ,  化学輸送モデリング

分類 (2件)： 大気汚染一般  (SB03010B) ,  大気質調査測定一般  (SB03040I)

タイトルに関連する用語 (9件)： 大気汚染 ,  環境 ,  裁判 ,  調査 ,  データ解析 ,  モデリング ,  レビュー ,  ガイダンス ,  フレームワーク