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最近数十年で、中国は高レベルのPM2.5汚染を経験し、その後目に見える大気質の改善を経験しています。エアロゾル光学深度(AOD)の観点から大気質の変化を理解するために、中国および周辺地域を介したMODISによって検索されたAODに、経験的直交関数(EOF)と非陰性マトリックス因数分解(NMF)の2つの統計的方法を採用しました。結果は、EOFとNMFが異なる角度から中国に影響を与える重要な要因を特定したことを示しました。天然粉塵は、42.4%の寄与で季節変動を制御し、人為的排出量はAODの大きさに大きく貢献しています。さまざまなソースの年々の変動をよりよく観察するために、元のデータから季節サイクルを削除し、AOD毎月の異常に関するEOF分析を実施しました。結果は、人為的発生源からのエアロゾルがAOD異常の変動に最大の貢献度(27%)を持ち、明らかな下降傾向をとったことを示し、自然塵は17%の貢献度で2番目に大きい貢献者であったことが示されました。中国周辺の地域では、春の一般的な西側の西側西部による東向きのエアロゾル輸送は、西太平洋のAOD変動に大きな影響を与え、冬のBTH地域からのエアロゾル輸送はAODの大きさに大きく影響しました。季節サイクルを除去した後、南アジアでのバイオマス燃焼は、その年々の変動性がエルニーニョによって大きく影響を受けたため、10%の貢献度でAOD異常に最も重要な影響要因になりました。BTHからのエアロゾル輸送は、8%の貢献をした2番目に大きい貢献者であり、傾向が減少しました。この研究は、2011年以降の中国を介したAODの下降傾向が、人為的発生源からのエアロゾルによって支配されており、ある意味で大気汚染防止政策の有効性を確認したことを示しました。
最近数十年で、中国は高レベルのPM2.5汚染を経験し、その後目に見える大気質の改善を経験しています。エアロゾル光学深度(AOD)の観点から大気質の変化を理解するために、中国および周辺地域を介したMODISによって検索されたAODに、経験的直交関数(EOF)と非陰性マトリックス因数分解(NMF)の2つの統計的方法を採用しました。結果は、EOFとNMFが異なる角度から中国に影響を与える重要な要因を特定したことを示しました。天然粉塵は、42.4%の寄与で季節変動を制御し、人為的排出量はAODの大きさに大きく貢献しています。さまざまなソースの年々の変動をよりよく観察するために、元のデータから季節サイクルを削除し、AOD毎月の異常に関するEOF分析を実施しました。結果は、人為的発生源からのエアロゾルがAOD異常の変動に最大の貢献度(27%)を持ち、明らかな下降傾向をとったことを示し、自然塵は17%の貢献度で2番目に大きい貢献者であったことが示されました。中国周辺の地域では、春の一般的な西側の西側西部による東向きのエアロゾル輸送は、西太平洋のAOD変動に大きな影響を与え、冬のBTH地域からのエアロゾル輸送はAODの大きさに大きく影響しました。季節サイクルを除去した後、南アジアでのバイオマス燃焼は、その年々の変動性がエルニーニョによって大きく影響を受けたため、10%の貢献度でAOD異常に最も重要な影響要因になりました。BTHからのエアロゾル輸送は、8%の貢献をした2番目に大きい貢献者であり、傾向が減少しました。この研究は、2011年以降の中国を介したAODの下降傾向が、人為的発生源からのエアロゾルによって支配されており、ある意味で大気汚染防止政策の有効性を確認したことを示しました。
In recent decades China has experienced high-level PM2.5 pollution and then visible air quality improvement. To understand the air quality change from the perspective of aerosol optical depth (AOD), we adopted two statistical methods of Empirical Orthogonal Functions (EOF) and Non-negative Matrix Factorization (NMF) to AOD retrieved by MODIS over China and surrounding areas. Results showed that EOF and NMF identified the important factors influencing AOD over China from different angles: natural dusts controlled the seasonal variation with contribution of 42.4%, and anthropogenic emissions have larger contribution to AOD magnitude. To better observe the interannual variation of different sources, we removed seasonal cycles from original data and conducted EOF analysis on AOD monthly anomalies. Results showed that aerosols from anthropogenic sources had the greatest contribution (27%) to AOD anomaly variation and took an obvious downward trend, and natural dust was the second largest contributor with contribution of 17%. In the areas surrounding China, the eastward aerosol transport due to prevailing westerlies in spring significantly influenced the AOD variation over West Pacific with the largest contribution of 21%, whereas the aerosol transport from BTH region in winter had relative greater impact on the AOD magnitude. After removing seasonal cycles, biomass burning in South Asia became the most important influencing factor on AOD anomalies with contribution of 10%, as its interannual variability was largely affected by El Niño. Aerosol transport from BTH was the second largest contributor with contribution of 8% and showed a decreasing trend. This study showed that the downward trend of AOD over China since 2011 was dominated by aerosols from anthropogenic sources, which in a way confirmed the effectiveness of air pollution control policies.
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