Station Name, SiteDesignation Stati

Station Name, Site
Designation Station Type Latitude Longitude Altitude a
(m a.s.l.)
Pollutants Monitored and
Included in Analysis
Mihai Bravu, MB Traffic 44°26’26” N 26°09’04” E 81 PM10, NOX, SO2, CO
Cercul Militar, CM Traffic 44°25’44” N 26°07’15” E 80 PM10, PM2.5, NOX, SO2, CO
Drumul Taberei, DT Industrial 44°24’42” N 26°03’08” E 89 PM10, PM2.5, NOX, SO2, CO
Titan, TT Industrial 44°24’40” N 26°11’05” E 71 PM10, NOX, SO2, CO
Berceni, BE Industrial 44°23’45” N 26°08’54” E 81 PM10, NOX, SO2, CO
Lacul Morii, LM Urban background 44°26’33” N 26°03’36” E 90 PM10, PM2.5 b
, NOX, SO2, CO
Magurele, MA Suburban background 44°20’56” N 26°02’01” E 72 PM10, NOX, SO2, CO
Balotesti, BL Regional background 44°37’12” N a 26°05’11” E a 94 a PM10, PM2.5 c
, NOX, SO2, CO
a Estimated coordinates, BL station is located within a military unit, exact coordinates not available b Starting with 2009 c Between 2005–2007
2.2. Statistical analyses and the selection of pollution episodes
Statistical examination of temporal and spatial variation of
PM10 and PM2.5 concentrations, as well as their relationships with
the measured gaseous air pollutants and meteorological variables
includes:
 Correlation analysis, expressed by Pearson coefficients,
statistically significant at 95% confidence interval;
 Linear regression and multiple linear regression analysis,
between daily PM as the dependent variable and
meteorological factors and gaseous pollutants as independent
variables, respectively. Traditionally, the heating period in
Bucharest is centrally imposed, starts on 15th October and
stops on 15th April, and corresponds (within a few days) to cold
(15th October – 14th April), and warm season (15th April – 14th
October), respectively. Therefore, differences in PM
concentrations between cold (with heating) and warm (without
heating) season were explored, as we expect that higher levels
of pollutant concentrations might occur due to the domestic
heating.
 Temporal trend analysis for detecting and estimating a
monotonic annual and seasonal trend of ambient pollutant
concentrations was performed using the non–parametric
Mann–Kendall’s test and Sen’s method using the MAKESENS
software (Salmi et al., 2002). The calculated trends (as percent
change in the concentration per unit time) were calculated for
minimum data coverage of 70% of valid data per site and per
year for at least 5 years out of 6 (exception was BL site and for
PM2.5 data were percentages slightly below 70% for 2005 were
accepted) and results were considered statistically significant
for level of significance 0.1 or lower. For linear regression and
correlation analyses, the same minimum data coverage as in
trend analysis was used.
 Atmospheric back–trajectory analysis for each day
corresponding to a pollution episode was performed in order
to provide additional arguments for the cause of a pollution
episode (influence from local sources or atmospheric long–
range transport).
Selection of pollution episodes proved to be a difficult task.
The first criterion for selecting a particular episode was that 24–h
PM10 concentration to exceed the limit value of 50 µg m–3 at each
of the monitoring sites. Severity of the condition (very large num‐
ber of exceedances at all sites, as in the SM is shown) determined
us to use two new criteria: by each monitoring site, a particular
episode was be attributed if 24–h PM10 concentration exceeded
the PM10 annual average plus one or two times standard deviation
(SD), which translates into 68% or 95% of the measured daily
values of PM10 that fit within the interval of 1 SD and 2 SD,
respectively. Episodes when PM10 levels are higher than PM10
annual average plus 1 SD but less than PM10 annual average plus
2 SD were named “pollution episodes (events)” (criterion 1), whilst

Station Name, Site
Designation Station Type Latitude Longitude Altitude a
(m a.s.l.)
Pollutants Monitored and
Included in Analysis
Mihai Bravu, MB Traffic 44°26’26” N 26°09’04” E 81 PM10, NOX, SO2, CO
Cercul Militar, CM Traffic 44°25’44” N 26°07’15” E 80 PM10, PM2.5, NOX, SO2, CO
Drumul Taberei, DT Industrial 44°24’42” N 26°03’08” E 89 PM10, PM2.5, NOX, SO2, CO
Titan, TT Industrial 44°24’40” N 26°11’05” E 71 PM10, NOX, SO2, CO
Berceni, BE Industrial 44°23’45” N 26°08’54” E 81 PM10, NOX, SO2, CO
Lacul Morii, LM Urban background 44°26’33” N 26°03’36” E 90 PM10, PM2.5 b
, NOX, SO2, CO
Magurele, MA Suburban background 44°20’56” N 26°02’01” E 72 PM10, NOX, SO2, CO
Balotesti, BL Regional background 44°37’12” N a 26°05’11” E a 94 a PM10, PM2.5 c
, NOX, SO2, CO
a Estimated coordinates, BL station is located within a military unit, exact coordinates not available   b Starting with 2009 c Between 2005–2007
2.2. Statistical analyses and the selection of pollution episodes
Statistical examination of temporal and spatial variation of
PM10 and PM2.5 concentrations, as well as their relationships with
the measured gaseous air pollutants and meteorological variables
includes:
 Correlation analysis, expressed by Pearson coefficients,
statistically significant at 95% confidence interval;
 Linear regression and multiple linear regression analysis,
between daily PM as the dependent variable and
meteorological factors and gaseous pollutants as independent
variables, respectively. Traditionally, the heating period in
Bucharest is centrally imposed, starts on 15th October and
stops on 15th April, and corresponds (within a few days) to cold
(15th October – 14th April), and warm season (15th April – 14th
October), respectively. Therefore, differences in PM
concentrations between cold (with heating) and warm (without
heating) season were explored, as we expect that higher levels
of pollutant concentrations might occur due to the domestic
heating.  
 Temporal trend analysis for detecting and estimating a
monotonic annual and seasonal trend of ambient pollutant
concentrations was performed using the non–parametric
Mann–Kendall’s test and Sen’s method using the MAKESENS
software (Salmi et al., 2002). The calculated trends (as percent
change in the concentration per unit time) were calculated for
minimum data coverage of 70% of valid data per site and per
year for at least 5 years out of 6 (exception was BL site and for
PM2.5 data were percentages slightly below 70% for 2005 were
accepted) and results were considered statistically significant
for level of significance 0.1 or lower. For linear regression and
correlation analyses, the same minimum data coverage as in
trend analysis was used.
 Atmospheric back–trajectory analysis for each day
corresponding to a pollution episode was performed in order
to provide additional arguments for the cause of a pollution
episode (influence from local sources or atmospheric long–
range transport).
Selection of pollution episodes proved to be a difficult task.
The first criterion for selecting a particular episode was that 24–h
PM10 concentration to exceed the limit value of 50 µg m–3 at each
of the monitoring sites. Severity of the condition (very large num‐
ber of exceedances at all sites, as in the SM is shown) determined
us to use two new criteria: by each monitoring site, a particular
episode was be attributed if 24–h PM10 concentration exceeded
the PM10 annual average plus one or two times standard deviation
(SD), which translates into 68% or 95% of the measured daily
values of PM10 that fit within the interval of 1 SD and 2 SD,
respectively. Episodes when PM10 levels are higher than PM10
annual average plus 1 SD but less than PM10 annual average plus
2 SD were named “pollution episodes (events)” (criterion 1), whilst

0/5000

จาก: -

เป็น: -

ผลลัพธ์ (ไทย) 1: [สำเนา]

คัดลอก!

ชื่อสถานี เว็บไซต์กำหนดสถานีชนิดละติจูดลองจิจูดสูงเป็น(m a.s.l.)สารมลพิษที่ตรวจสอบ และในการวิเคราะห์Mihai Bravu, MB จราจร 44 ° 26'26 " N 26 ° 09'04 " E 81 PM10 โรงแรมน็อกซ์ SO2, COCercul Militar จราจร CM 44 ° 25'44 " N 26 ° 07'15 " อี 80 PM10, PM2.5 โรงแรมน็อกซ์ SO2, CODrumul Taberei, DT อุตสาหกรรม 44 ° 24'42 " N 26 ° 03'08 " อี 89 PM10, PM2.5 โรงแรมน็อกซ์ SO2, COไททัน อุตสาหกรรม TT 44 ° 24'40 " N 26 ° 11'05 " E 71 PM10 โรงแรมน็อกซ์ SO2, COBerceni เป็นอุตสาหกรรม 44 ° 23'45 " N 26 ° 08'54 " E 81 PM10 โรงแรมน็อกซ์ SO2, COLacul Morii, LM Urban พื้นหลัง 44 ° 26'33 " N 26 ° 03'36 " E 90 PM10 บี PM2.5โรงแรมน็อกซ์ SO2, COMagurele, MA บรรยากาศพื้นหลัง 44 ° 20'56 " N 26 ° 02'01 " E 72 PM10 โรงแรมน็อกซ์ SO2, COBalotesti, BL ภูมิภาคพื้นหลัง 44 ° 37'12 " N a 26 ° 05'11 " E ที่ 94 PM10, PM2.5 cโรงแรมน็อกซ์ SO2, COการประเมินพิกัด BL สถานีอยู่ภายในหน่วยทหาร แน่นอนประสานไม่มี b เริ่มต้น ด้วย c 2009 ระหว่าง 2005-20072.2 สถิติวิเคราะห์และการเลือกของมลตอนตรวจสอบสถิติเปลี่ยนแปลงชั่วคราว และพื้นที่ของความเข้มข้น PM10 และ PM2.5 ตลอดจนความสัมพันธ์กับสารมลพิษในอากาศวัดเป็นต้นและตัวแปรอุตุนิยมวิทยาประกอบด้วย:วิเคราะห์ความสัมพันธ์คล้าย แสดง โดยค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ 95% ช่วงความเชื่อมั่นคล้ายการถดถอยเชิงเส้นและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นหลายbetween daily PM as the dependent variable andmeteorological factors and gaseous pollutants as independentvariables, respectively. Traditionally, the heating period inBucharest is centrally imposed, starts on 15th October andstops on 15th April, and corresponds (within a few days) to cold(15th October – 14th April), and warm season (15th April – 14thOctober), respectively. Therefore, differences in PMconcentrations between cold (with heating) and warm (withoutheating) season were explored, as we expect that higher levelsof pollutant concentrations might occur due to the domesticheating.  Temporal trend analysis for detecting and estimating amonotonic annual and seasonal trend of ambient pollutantconcentrations was performed using the non–parametricMann–Kendall’s test and Sen’s method using the MAKESENSsoftware (Salmi et al., 2002). The calculated trends (as percentchange in the concentration per unit time) were calculated forminimum data coverage of 70% of valid data per site and peryear for at least 5 years out of 6 (exception was BL site and forPM2.5 data were percentages slightly below 70% for 2005 wereaccepted) and results were considered statistically significantfor level of significance 0.1 or lower. For linear regression andcorrelation analyses, the same minimum data coverage as intrend analysis was used. Atmospheric back–trajectory analysis for each daycorresponding to a pollution episode was performed in orderto provide additional arguments for the cause of a pollutionepisode (influence from local sources or atmospheric long–range transport).Selection of pollution episodes proved to be a difficult task.The first criterion for selecting a particular episode was that 24–hPM10 concentration to exceed the limit value of 50 µg m–3 at eachof the monitoring sites. Severity of the condition (very large num‐ber of exceedances at all sites, as in the SM is shown) determinedus to use two new criteria: by each monitoring site, a particularepisode was be attributed if 24–h PM10 concentration exceededthe PM10 annual average plus one or two times standard deviation(SD), which translates into 68% or 95% of the measured dailyvalues of PM10 that fit within the interval of 1 SD and 2 SD,respectively. Episodes when PM10 levels are higher than PM10annual average plus 1 SD but less than PM10 annual average plus2 SD were named “pollution episodes (events)” (criterion 1), whilst

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:[สำเนา]

คัดลอก!

สถานีชื่อเว็บไซต์สถานีการกำหนดประเภทละติจูดลองจิจูดระดับความสูง
(ม ASL) มลพิษตรวจสอบและรวมอยู่ในการวิเคราะห์Mihai Bravu, MB จราจร 44 ° 26'26 "N 26 ° 09'04" E 81 PM10, NOX, SO2, CO Cercul ไพร่พล เซนติเมตรการจราจร 44 ° 25'44 "N 26 ° 07'15" E 80 PM10, PM2.5, NOX, SO2, CO สวนสาธารณะ Drumul Taberei, DT อุตสาหกรรม 44 ° 24'42 "N 26 ° 03'08" E 89 PM10 , PM2.5, NOX, SO2, CO ไททัน TT อุตสาหกรรม 44 ° 24'40 "N 26 ° 11'05" E 71 PM10, NOX, SO2, CO Berceni พ.ศ. อุตสาหกรรม 44 ° 23'45 "N 26 ° 08 '54 "E 81 PM10, NOX, SO2, CO Lacul Morii พื้นหลัง LM เมือง 44 ° 26'33" N 26 ° 03'36 "E 90 PM10, PM2.5 ข, NOX, SO2, CO Magurele พื้นหลัง MA ชานเมือง 44 ° 20'56 "N 26 ° 02'01" E 72 PM10, NOX, SO2, CO Baloteştiพื้นหลัง BL ภูมิภาค 44 ° 37'12 "N 26 ° 05'11" อี 94 PM10, PM2.5 ค, NOX, SO2, CO พิกัดโดยประมาณสถานี BL ตั้งอยู่ในหน่วยทหารที่แน่นอนพิกัดไม่สามารถใช้ได้ขเริ่มต้นด้วยค 2009 ระหว่าง 2005-2007 2.2 การวิเคราะห์ทางสถิติและการเลือกของมลพิษตอนการตรวจสอบสถิติของการเปลี่ยนแปลงเวลาและพื้นที่ของความเข้มข้นของPM10 และ PM2.5 เช่นเดียวกับความสัมพันธ์ของพวกเขากับวัดมลพิษทางอากาศที่เป็นก๊าซและตัวแปรอุตุนิยมวิทยารวมถึง: การวิเคราะห์สหสัมพันธ์แสดงโดยค่าสัมประสิทธิ์เพียร์สันนัยสำคัญทางสถิติในช่วงเวลาที่ความเชื่อมั่น 95%; การถดถอยเชิงเส้นและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นระหว่างทุกวันเป็นตัวแปรและปัจจัยทางอุตุนิยมวิทยาและมลพิษก๊าซเป็นอิสระตัวแปรตามลำดับ ตามเนื้อผ้าระยะเวลาความร้อนในบูคาเรสต์จะเรียกเก็บจากส่วนกลางจะเริ่มต้นในวันที่ 15 เดือนตุลาคมและหยุดในวันที่15 เมษายนและสอดคล้อง (ภายในไม่กี่วัน) ถึงหนาวจัด(15 ตุลาคม - 14 เมษายน) และฤดูร้อน (15 เมษายน - ที่ 14 ตุลาคม), ตามลำดับ ดังนั้นความแตกต่างใน PM ความเข้มข้นระหว่างเย็น (ที่มีความร้อน) และอบอุ่น (ไม่ร้อน) ฤดูกาลที่ได้รับการสำรวจในขณะที่เราคาดหวังว่าระดับที่สูงขึ้นความเข้มข้นของสารมลพิษที่อาจเกิดขึ้นอันเนื่องมาจากในประเทศร้อน. การวิเคราะห์แนวโน้มชั่วขณะสำหรับการตรวจสอบและการประเมินต่อเนื่องเป็นประจำทุกปีและแนวโน้มตามฤดูกาลของสารมลพิษโดยรอบมีความเข้มข้นได้รับการดำเนินการโดยใช้ที่ไม่ใช่พาราทดสอบMann-เคนดอลและวิธีการของเซนใช้ MAKESENS ซอฟแวร์ (Salmi et al., 2002) แนวโน้มคำนวณ (ร้อยละการเปลี่ยนแปลงในความเข้มข้นต่อหน่วยเวลา) ได้รับการคำนวณสำหรับคุ้มครองข้อมูลขั้นต่ำ 70% ของข้อมูลที่ถูกต้องต่อสถานที่และต่อปีเป็นเวลาอย่างน้อย5 ปีจาก 6 (ยกเว้นคือ BL เว็บไซต์และข้อมูลPM2.5 มีเปอร์เซ็นต์ต่ำกว่า 70% สำหรับปี 2005 ได้รับการยอมรับ) และผลที่ได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญสำหรับระดับนัยสำคัญ 0.1 หรือต่ำกว่า สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและการวิเคราะห์ความสัมพันธ์คุ้มครองข้อมูลขั้นต่ำเช่นเดียวกับในการวิเคราะห์แนวโน้มถูกนำมาใช้. บรรยากาศการวิเคราะห์กลับโคจรในแต่ละวันที่สอดคล้องกับเหตุการณ์มลพิษได้ดำเนินการเพื่อที่จะให้การขัดแย้งเพิ่มเติมสำหรับสาเหตุของมลพิษที่ตอน(อิทธิพล จากแหล่งในประเทศหรือยาวบรรยากาศการขนส่งช่วง). เลือกตอนมลพิษพิสูจน์แล้วว่าเป็นงานที่ยาก. เกณฑ์แรกสำหรับการเลือกฉากโดยเฉพาะอย่างยิ่งคือการที่ตลอด 24 ชั่วโมงความเข้มข้นPM10 เกินค่าขีด จำกัด ของ 50 ไมโครกรัมม. 3 ที่แต่ละสถานที่ตรวจสอบ ความรุนแรงของสภาพ (จานวนมากเบอร์ของexceedances ที่ทุกเว็บไซต์ในขณะที่เอสเอ็มจะแสดง) กำหนดให้เราใช้สองเกณฑ์ใหม่โดยเว็บไซต์การตรวจสอบแต่ละโดยเฉพาะอย่างยิ่งตอนที่ถูกนำมาประกอบถ้าความเข้มข้นPM10 24 ชั่วโมงเกินPM10 เฉลี่ยต่อปีบวกหนึ่งหรือสองครั้งส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน(SD) ซึ่งแปลเป็น 68% หรือ 95% ของวัดทุกวันค่าPM10 ที่เหมาะสมภายในช่วงเวลา1 SD และ2 SD ที่ตามลำดับ ตอนเมื่อระดับ PM10 สูงกว่า PM10 เฉลี่ยต่อปีบวก 1 SD แต่น้อยกว่า PM10 เฉลี่ยต่อปีบวก2 SD ได้รับการตั้งชื่อว่า "เอพมลพิษ (เหตุการณ์)" (เกณฑ์ที่ 1) ในขณะที่

การแปล กรุณารอสักครู่..

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:[สำเนา]

คัดลอก!

ชื่อเว็บไซต์ชื่อสถานีสถานีประเภทละติจูดลองจิจูดระดับความสูงเป็น
( M a.s.l. )

รวมอยู่ในการตรวจสอบมลพิษและการวิเคราะห์
เอ็มไทย bravu MB เข้าชม 44 / 26 '26 n " 26 / 09 '04 " E 81 ฝุ่น PM10 NOx , SO2 , CO
cercul Militar ซม. การจราจร 44 / 25 '44 n " 26 / 07 '15 " E 80 ฝุ่น PM10 pm2.5 NOx SO2 , CO , ,
drumul taberei DT อุตสาหกรรม , 44 / 24 - 26 / 03 '42 " รายการ " E 89 ฝุ่น PM10 pm2.5 NOx SO2 , CO
, , ไททัน ,44 / 24 '40 TT อุตสาหกรรม " N 26 / 11 สินค้า " E 71 ฝุ่น PM10 NOx , SO2 , CO
Berceni , อุตสาหกรรม 44 / 23 '45 n " 26 / 08 ' 54 " E 81 ฝุ่น PM10 NOx , SO2 , CO
lacul โมริ LM , เมืองพื้นหลัง 44 / 26 '33 n " 26 / 03 '36 " E 90 ฝุ่น PM10 pm2.5 B
, NOx , SO2 , CO
magurele มาชานเมืองหลัง 44 / 20 '56 n " 26 / 02 '01 " E 72 PM10 NOx SO2 , CO , ,
balotesti BL ภูมิภาค , พื้นหลัง 44 ° 37 ' n " 26 / 05 ' 11 " E 94 เป็นฝุ่น PM10 pm2.5 C
NOx SO2 , CO , ,
เป็นประมาณพิกัด BL สถานีตั้งอยู่ภายในหน่วยทหาร ที่พิกัดไม่สามารถใช้ได้ B เริ่ม 2009 C ระหว่าง 2548 – 2550
2.2 . สถิติวิเคราะห์และเลือกเอพ
มลภาวะการทดสอบทางสถิติของปริมาณและการแพร่กระจายของฝุ่น PM10 pm2.5
และความเข้มข้น และความสัมพันธ์ของพวกเขากับ
วัดก๊าซมลพิษทางอากาศ และอุตุนิยมวิทยา ประกอบด้วย การวิเคราะห์ตัวแปร

 , แสดงโดยเพียร์สันค่าสัมประสิทธิ์ ,
นัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่น 95 % ;
การถดถอยเชิงเส้นและการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นหลาย
ระหว่างทุกวัน PM เป็นตัวแปรตามและ
อุตุนิยมวิทยาปัจจัยและก๊าซมลพิษที่เป็นอิสระ
ตัวตามลำดับ ผ้าความร้อน ระยะเวลาใน
บูคาเรสต์แบบบังคับ เริ่มวันที่ 15 ตุลาคม และ
หยุดในวันที่ 15 เมษายน และสอดคล้อง ( ไม่กี่วัน ) หนาว
( 15 ตุลาคม - 14 เมษายน ) และฤดูร้อน ( 15 เมษายน– 14
ตุลาคม ) ตามลำดับ ดังนั้น ความแตกต่างใน PM
ความเข้มข้นระหว่างเย็น ( ความร้อน ) และอุ่น ( ไม่ร้อน
) ฤดูกาลโดยการสํารวจ ตามที่เราคาดไว้ที่ระดับที่สูงขึ้น
ความเข้มข้นของสารมลพิษอาจเกิดขึ้นเนื่องจากความร้อนในประเทศ

ชั่วคราวแนวโน้มการวิเคราะห์สำหรับการตรวจสอบและการประมาณแนวโน้มและฤดูกาลของปีอย่างเดียว

ความเข้มข้นสารมลพิษโดยการไม่ใช้พารามิเตอร์
Mann –เครื่องมือ–การทดสอบและวิธีการเซ็นใช้ makesens
ซอฟต์แวร์ ( แซลมี et al . , 2002 ) . คำนวณแนวโน้ม ( ร้อยละ
การเปลี่ยนแปลงปริมาณต่อหน่วยเวลา ) ได้ สำหรับข้อมูล
ขั้นต่ำครอบคลุม 70% ของที่ถูกต้องข้อมูลต่อเว็บไซต์และต่อ
ปีอย่างน้อย 5 ปีจาก 6 ( ยกเว้นเป็น BL เว็บไซต์และ
pm2.5 จำนวนเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยด้านล่าง 70% สำหรับปี 2005 มี
ยอมรับ ) และผลลัพธ์ที่ได้ถือว่า
อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ สำหรับระดับ 0.1 หรือต่ำกว่า สำหรับการถดถอยเชิงเส้นและ

การแปล กรุณารอสักครู่..

ภาษาอื่น ๆ

การสนับสนุนเครื่องมือแปลภาษา: กรีก, กันนาดา, กาลิเชียน, คลิงออน, คอร์สิกา, คาซัค, คาตาลัน, คินยารวันดา, คีร์กิซ, คุชราต, จอร์เจีย, จีน, จีนดั้งเดิม, ชวา, ชิเชวา, ซามัว, ซีบัวโน, ซุนดา, ซูลู, ญี่ปุ่น, ดัตช์, ตรวจหาภาษา, ตุรกี, ทมิฬ, ทาจิก, ทาทาร์, นอร์เวย์, บอสเนีย, บัลแกเรีย, บาสก์, ปัญจาป, ฝรั่งเศส, พาชตู, ฟริเชียน, ฟินแลนด์, ฟิลิปปินส์, ภาษาอินโดนีเซี, มองโกเลีย, มัลทีส, มาซีโดเนีย, มาราฐี, มาลากาซี, มาลายาลัม, มาเลย์, ม้ง, ยิดดิช, ยูเครน, รัสเซีย, ละติน, ลักเซมเบิร์ก, ลัตเวีย, ลาว, ลิทัวเนีย, สวาฮิลี, สวีเดน, สิงหล, สินธี, สเปน, สโลวัก, สโลวีเนีย, อังกฤษ, อัมฮาริก, อาร์เซอร์ไบจัน, อาร์เมเนีย, อาหรับ, อิกโบ, อิตาลี, อุยกูร์, อุสเบกิสถาน, อูรดู, ฮังการี, ฮัวซา, ฮาวาย, ฮินดี, ฮีบรู, เกลิกสกอต, เกาหลี, เขมร, เคิร์ด, เช็ก, เซอร์เบียน, เซโซโท, เดนมาร์ก, เตลูกู, เติร์กเมน, เนปาล, เบงกอล, เบลารุส, เปอร์เซีย, เมารี, เมียนมา (พม่า), เยอรมัน, เวลส์, เวียดนาม, เอสเปอแรนโต, เอสโทเนีย, เฮติครีโอล, แอฟริกา, แอลเบเนีย, โคซา, โครเอเชีย, โชนา, โซมาลี, โปรตุเกส, โปแลนด์, โยรูบา, โรมาเนีย, โอเดีย (โอริยา), ไทย, ไอซ์แลนด์, ไอร์แลนด์, การแปลภาษา.