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J-GLOBAL ID：202202291905110159   整理番号：22A1159115

ヨルダンにおけるCOVID-19発生に関する気候学パラメータの研究【JST・京大機械翻訳】

Study of climatology parameters on COVID-19 outbreak in Jordan

著者 (3件)： Hamdan Mohammad (Department of Mechanical Engineering, School of Engineering, The University of Jordan, Amman, Jordan) ,  Dabbour Loai (Department of Architecture, Faculty of Architecture and Design, Al-Zaytoonah University of Jordan, Amman, Jordan) ,  Abdelhafez Eman (Department of Alternative Energy Technology, Faculty of Engineering and Technology, Al-Zaytoonah University of Jordan, Amman, Jordan)
資料名： Environmental Earth Sciences  (Environmental Earth Sciences)
巻： 81  号： 8  ページ： 228  発行年： 2022年 
JST資料番号： A0684B  ISSN： 1866-6280  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： COVID-19疾患の広がりを制御し,その死亡率を低下させるため,この疾患の早期で正確な診断は非常に重要である。新たな研究データは,現在のCOVID-19パンデミックが環境条件により影響されることを示した。したがって,COVID-19分布に及ぼす気象パラメータの影響は,次の数か月における開発を予測するために調査されるべきである。本研究は,ヨルダンの3つの主要な都市における毎日の確認されたCOVID-19ケース間の関連を研究することを目的とする。平均日温度(°C),風速(m/s),相対湿度(%),圧力(kPa),および4つの汚染物質(CO,NO_2,PM_10,およびSO_2)の濃度を含む,Amman,Zarqa,およびIrbidおよび気候指標。データは世界大気質プロジェクトウェブサイトとヨルダン環境省から得た。各都市に対する合計305のサンプルを用いて,多重線形回帰とフィードフォワード人工ニューラルネットワークを用いてデータ解析を行った。多重線形回帰とフィードフォワード人工ニューラルネットワークは,事例研究でCOVID-19を確認した。Amman,Irbid,およびZarqa。最後に,Sobol分析を用いた全体的感度解析は,AmmanおよびZarqaにおける圧力およびIrbidにおけるNO_2の濃度が,ウイルスの拡散を支持する高い陽性率を有することを示した。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 温度 ,  大気汚染 ,  風速 ,  相対湿度 ,  感度解析 ,  ニューラルネットワーク ,  汚染物質 ,  *気候 ,  都市 ,  死亡率 ,  大気 ,  多重回帰分析 ,  フィードフォワード ,  事例研究 ,  *パラメータ
準シソーラス用語： 大気質 ,  多重線形回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： COVID-19 ,  大気汚染 ,  回帰分析 ,  感度試験 ,  気候指標

分類 (2件)： 粒状物調査測定  (SB03060E) ,  大気汚染一般  (SB03010B)

タイトルに関連する用語 (4件)： ヨルダン ,  気候学 ,  パラメータ ,  研究