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J-GLOBAL ID:202101001812053345   Update date: Jun. 05, 2024

Araki Shin

アラキ シン | Araki Shin
Affiliation and department:
Research field  (3): Hygiene and public health (non-laboratory) ,  Environmental effects of chemicals ,  Environmental dynamics
Research keywords  (8): 大気汚染 ,  健康影響評価 ,  クリギング法 ,  機械学習 ,  モデリング ,  曝露評価 ,  空間分布 ,  大気環境
Research theme for competitive and other funds  (2):
  • 2019 - 2022 Development of the high-resolution disribution model for the exposure assessment of air pollutants and its application to epidemiological study
  • 2015 - 2018 Effects of prenatal and early-life exposure to air pollution on onset of allergy in childhood
Papers (21):
  • Tin Thongthammachart, Hikari Shimadera, Shin Araki, Tomohito Matsuo, Akira Kondo. Land use regression model established using Light Gradient Boosting Machine incorporating the WRF/CMAQ model for highly accurate spatiotemporal PM2.5 estimation in the central region of Thailand. Atmospheric Environment. 2023. 297
  • Tokuda, N., Ishikawa, R., Yoda, Y., Araki, S., Shimadera, H., Shima, M. Association of air pollution exposure during pregnancy and early childhood with children's cognitive performance and behavior at age six. Environmental Research. 2023. 236
  • Shin Araki, Hikari Shimadera, Masayuki Shima. Continuous estimations of daily PM2.5 chemical components from temporally sparse monitoring data using a machine learning approach. Atmospheric Pollution Research. 2022. 13. 11. 101580-101580
  • Hikari Shimadera, Shin Araki, Kenji Hirai, Tatsuya Sakurai, Satoru Chatani, Hiroshi Hayami, Syuichi Itahashi, Tomohito Matsuo, Akira Kondo. Assessment Study on Air Quality Improvement Facilitated by 2020 Global Sulphur Limit in Marine Fuels - Numerical Simulation-based Assessment of Air Quality for Ship Exhaust Gas. Marine Engineering. 2022. 57. 5. 593-600
  • Tin Thongthammachart, Shin Araki, Hikari Shimadera, Tomohito Matsuo, Akira Kondo. Incorporating Light Gradient Boosting Machine to land use regression model for estimating NO2 and PM2.5 levels in Kansai region, Japan. Environmental Modelling & Software. 2022. 155. 105447-105447
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MISC (8):
  • 嶋寺 光, 荒木 真, 平井 賢治, 櫻井 達也, 茶谷 聡, 速水 洋, 板橋 秀一, 松尾 智仁, 近藤 明. 2020年船舶燃料油硫黄分規制強化による大気質改善効果の評価-船舶排ガスを対象とした大気汚染の数値シミュレーションに基づく評価. 日本マリンエンジニアリング学会誌. 2022. 57. 5. 40-47
  • 平井賢治, 嶋寺光, 荒木真, 櫻井達也, 茶谷聡, 速水洋, 板橋秀一, 松尾智仁, 近藤明. Sulfur trackingモデルを用いた船舶燃料油硫黄分規制強化による瀬戸内地域の大気質変化の評価. 大気環境学会年会講演要旨集. 2022. 63rd
  • 荒木真, 嶋寺光, 蓮沼英樹, 余田佳子, 島正之. PM2.5成分濃度推計モデルにおける機械学習アルゴリズムの評価. 大気環境学会年会講演要旨集. 2021. 62nd (CD-ROM)
  • 荒木 真, 山本 浩平. Regression kriging法によるオゾン濃度経年変化の地理的特徴の検討. 第54回大気環境学会年会. 2013
  • ARAKI Shin, TAKEDA Emi, SASAKI Tetsuya, YAMAMOTO Kouhei, TOHNO Susumu. P-06 A research on Ozone and its precursors distribution in Otsu city by using passive sampler(Poster session). 2009. 50. 298-298
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Lectures and oral presentations  (46):
  • 大気汚染物質曝露濃度推計の手法と日本におけるその適用
    (第81回公衆衛生学会総会, シンポジウム30大気汚染と妊婦や子ども、青年期の成人への健康影響-注目される疫学データ・曝露モデル 2022)
  • 長期大気質シミュレーションに基づく関西・関東地方のオゾン経年変化要因の解析:基準年における大気質モデル再現性
    (第63回大気環境学会年会 2022)
  • 機械学習を用いた大気汚染物質のモデリング
    (第63回大気環境学会年会 大気環境モニタリング分科会 2022)
  • Sulfur trackingモデルを用いた船舶燃料硫黄分規制強化による瀬戸内地域の大気質変化の評価
    (第63回大気環境学会年会 2022)
  • 長期大気質シミュレーションに基づく関西・関東地方のオゾン経年変化要因の解析:気象経年変化の影響
    (第63回大気環境学会年会 2022)
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Professional career (1):
  • 博士(工学) (大阪大学)
Work history (1):
  • 2017/11 - 現在 National Institute for Environmental Studies
Committee career (2):
  • 2018/08 - 2020/03 子どもの健康と環境に関する全国調査における大気汚染物質のモデル推計研究班
  • 2018/04 - 2020/03 熊本県 微小粒子状物質測定局の適正配置に関する検討委員会
Association Membership(s) (2):
日本エアロゾル学会 ,  大気環境学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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