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J-GLOBAL ID：202202276303573324   整理番号：22A1179270

PM_2.5とその決定因子間の関係の時空間不均一性:2020年冬の中国都市の事例研究【JST・京大機械翻訳】

Spatio-Temporal Heterogeneity of the Relationships Between PM_2.5 and Its Determinants: A Case Study of Chinese Cities in Winter of 2020

著者 (9件)： Yang Lu (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Hong Song (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  He Chao (College of Resources and Environment, Yangtze University, Wuhan, China) ,  Huang Jiayi (Business School, The University of Sydney, Sydney, NSW, Australia) ,  Ye Zhixiang (School of Resource and Environment Science, Wuhan University, Wuhan, China) ,  Cai Bofeng (Center for Climate Change and Environmental Policy, Chinese Academy of Environmental Planning, Beijing, China) ,  Yu Shuxia (College of Resource and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China) ,  Wang Yanwen (Economics and Management College, China University of Geosciences, Wuhan, China) ,  Wang Zhen (College of Resource and Environment, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China)
資料名： Frontiers in Public Health (Web)  (Frontiers in Public Health (Web))
巻： 10  ページ： 810098  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7097A  ISSN： 2296-2565  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 微粒子物質(PM_2.5)は,特に冬において,中国の健康に脅威をもたらす。コロナウイルス病2019(COVID-19)のパンデミックは,中国の都市における一連の厳密な制御手段をもたらし,大気質の短期的な著しい改善をもたらした。これは,中国の都市におけるPM_2.5分布に影響する駆動因子を探索するための完全なケースであり,従って,将来のPM_2.5緩和のためのより良い政策を形成する。332都市のパネルデータに基づいて,地理的および時間的加重回帰(GTWR)モデルを適用することにより,PM_2.5汚染に対する自然および人為的要因の機能を分析した。84.3%の都市のPM_2.5濃度はロックダウン後に減少した。2020年の冬に,高いPM_2.5濃度の都市は主に中国北東部,北中国平野およびタリム盆地に分布した。より高い温度,風速と相対湿度は,国の北西の煙霧汚染を促進するのが容易であり,そこでは,強化された表面圧がPM_(2.5)濃度を減少させた。さらにまた,トリップ活動(ITAs)の強度は,北西部と中央中国におけるPM_(2.5)汚染に関して,重要な肯定的影響を持った。北部都市における産業部門(VOI)における主要汚染企業の毎日の汚染物質運転ベントの数は,PM_(2.5)濃度と正相関した。逆に,電力部門(VOP)における主要汚染企業の毎日の汚染物質運転ベントの数は,これらの地域のPM_2.5濃度にマイナス効果を与えた。本研究は,冬の中国の都市の地域大気質改善政策に対するいくつかの含意を提供する。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 風速 ,  相対湿度 ,  汚染物質 ,  微粒子 ,  *都市 ,  表面圧 ,  中華人民共和国 ,  *冬 ,  因子 ,  地理学 ,  緩和現象 ,  *事例研究 ,  順相
準シソーラス用語： 煙霧 ,  大気質 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： PM_2.5 ,  時空不均一性 ,  中国の都市 ,  COVID-19 ,  GTWR

分類 (3件)： 麦  (FC03033M) ,  菌類による植物病害  (FC04052Y) ,  遺伝子の構造と化学  (EC02020U)

引用文献 (53件)：

• Liu Q, Sha D, Liu W, Houser P, Zhang L, Hou R, et al. Spatiotemporal patterns of COVID-19 impact on human activities and environment in Mainland China using nighttime light and air quality data. Remote Sens. (2020) 12:1576. doi: 10.3390/rs,12101576
• Shen J, Duan H, Zhang B, Wang J, Ji JS, Wang J, et al. Prevention and control of COVID-19 in public transportation: experience from China. Environ Pollut. (2020) 266:115291. doi: 10.1016/j.envpol.2020.115291
• He C, Yang L, Cai B, Ruan Q, Hong S, Wang Z. Impacts of the COVID-19 event on the NOx emissions of key polluting enterprises in China. Appl Energy. (2021) 281:116042. doi: 10.1016/j.apenergy.2020.116042
• Huang L, Liao Q, Qiu R, Liang Y, Long Y. Prediction-based analysis on power consumption gap under long- term emergency: a case in China under COVID-19. Appl Energy. (2020) 283:116339. doi: 10.1016/j.apenergy.2020.116339
• Le T, Wang Y, Liu L, Yang J, Yung YL, Li G, et al. Unexpected air pollution with marked emission reductions during the COVID-19 outbreak in China. Science. (2020) 369:702-6. doi: 10.1126/science.abb7431

タイトルに関連する用語 (7件)： 決定因子 ,  時空間 ,  不均一性 ,  冬 ,  中国 ,  都市 ,  研究