ABSTRACTThe importance of air pollu

ABSTRACT
The importance of air pollution monitoring networks in urban areas is well known because of their miscellaneous
applications. At the beginning of the 1990s, Berlin had more than 40 particulate matter monitoring stations,
whereas, by 2013, there were only 12 stations. In this study, a new and free–of–charge methodology for the
densifying of the PM10 monitoring network of Berlin is presented. It endeavors to find the non–linear relationship
between the hourly PM10 concentration of the still–operating PM10 monitoring stations and the shut–down
stations by using the Artificial Neural Network (ANN), and, consequently, the results of the shut–down stations
were simulated and re–constructed. However, input–variables selection is a pre–requisite for any ANN simulation,
and hence a new fuzzy–heuristic input selection has been developed and joined to the ANN for the simulation. The
hourly PM10 concentrations of the 20 shut–down stations were simulated and re–constructed. The mean error,
bias and absolute error of the simulations were 27.7%, –0.03 (µg/m3
), and 7.4 (µg/m3
), respectively. Then, the
simulated hourly PM10 concentration data were converted to a daily scale and the performance of ANN models
which were developed for the simulation of the daily PM10 data were evaluated (correlation coefficient >0.94).
These appropriate results imply the ability of the developed input selection technique to make the appropriate
selection of the input variables, and it can be introduced as a new input variable selection for the ANN. In addition,
a dense PM10 monitoring network was developed by the combination of both the re–constructed (20 stations) and
the current (12 stations) stations. This dense monitoring network was applied in order to determine a reliable
mean annual PM10 concentration in the different areas in Berlin in 2012.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทคัดย่อความสำคัญของเครือข่ายตรวจสอบมลพิษทางอากาศในเขตเมืองเป็นที่รู้จักเนื่องจากความเบ็ดเตล็ดใช้งาน จุดเริ่มต้นของปี 1990 เบอร์ลินมีมากกว่า 40 เรื่องฝุ่นสถานีตรวจสอบในขณะที่ โดย 2013 มีเฉพาะสถานี 12 ในการศึกษานี้ วิธีการใหม่ และฟรี – ของ – ค่าธรรมเนียมสำหรับการdensifying เครือข่ายตรวจสอบ PM10 ของเบอร์ลินมีการนำเสนอ มันความพยายามหาความสัมพันธ์ไม่ – เชิงเส้นระหว่างความเข้มข้น PM10 ต่อชั่วโมงของ PM10 ยังคงปฏิบัติการ – ตรวจสอบสถานีและปิด – ลงสถานีโดยการประดิษฐ์ประสาทเครือข่าย (แอน), และ จึง ผลลัพธ์ของสถานีปิด – ลงถูกจำลอง และ re – สร้าง อย่างไรก็ตาม ตัวเลือกป้อนข้อมูล – ตัวแปรเป็นก่อน – requisite สำหรับจำลองใด ๆ แอนและดังนั้น เลือกอินพุตเอิบ – heuristic ใหม่ถูกพัฒนา และเข้าร่วมกับแอนสำหรับการจำลอง ที่รายชั่วโมง PM10 ความเข้มข้นของสถานีปิด – ลง 20 ถูกจำลอง และ re – สร้าง ข้อผิดพลาดหมายถึงความโน้มเอียงและข้อผิดพลาดที่แน่นอนของแบบจำลองถูก 27.7%, –0.03 (ไมโครกรัมเป็น เครื่อง/m3), และ 7.4 (ไมโครกรัมเป็น เครื่อง/m3), ตามลำดับ นั้นข้อมูลความเข้มข้น PM10 ต่อชั่วโมงจำลองถูกแปลงเป็นอัตรารายวันและประสิทธิภาพรุ่นแอนซึ่งได้รับการพัฒนาสำหรับการจำลองข้อมูล PM10 วันที่ประเมิน (สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ > 0.94)ผลลัพธ์เหล่านี้ที่เหมาะสมเป็นสิทธิ์แบบความเลือกอินพุทพัฒนาเทคนิคเหมาะสมตัวแปรอินพุต และสามารถแนะนำเป็นการเลือกตัวแปรสำหรับการป้อนค่าใหม่สำหรับแอน นอกจากนี้PM10 หนาแน่นเป็นพัฒนาเครือข่ายตรวจสอบ โดยรวมของทั้งสองเรื่อง – สร้าง (20 สถานี) และสถานี (สถานี 12) ปัจจุบัน เครือข่ายการตรวจสอบความหนาแน่นสูงนี้ถูกใช้เพื่อกำหนดความน่าเชื่อถือหมายถึง ปี PM10 ความเข้มข้นในพื้นที่ต่าง ๆ ในกรุงเบอร์ลินในปี 2012

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทคัดย่อความสำคัญของเครือข่ายการตรวจสอบมลพิษทางอากาศในพื้นที่เขตเมืองที่รู้จักกันดีเพราะอื่น ๆ ของพวกเขาการใช้งาน ที่จุดเริ่มต้นของปี 1990 ที่เบอร์ลินมีมากกว่า 40 เรื่องอนุภาคสถานีตรวจสอบในขณะที่ในปี2013 มีเพียง 12 สถานี ในการศึกษานี้วิธีการใหม่และฟรีค่าใช้จ่ายสำหรับdensifying ของเครือข่ายการตรวจสอบ PM10 เบอร์ลินจะนำเสนอ มันพยายามที่จะหาความสัมพันธ์ที่ไม่ใช่เชิงเส้นระหว่างความเข้มข้นของ PM10 รายชั่วโมงของสถานีตรวจสอบ PM10 ยังคงดำเนินงานและปิดลงสถานีโดยใช้ประสาทเทียมเครือข่าย(ANN) และดังนั้นผลของการสถานีปิดลงถูกจำลองและสร้างใหม่อีกครั้ง อย่างไรก็ตามการเลือกการป้อนข้อมูลตัวแปรคือก่อนจำเป็นสำหรับการจำลอง ANN ใด ๆ , และด้วยเหตุนี้การเลือกการป้อนข้อมูลเลือนแก้ปัญหาใหม่ที่ได้รับการพัฒนาและเชื่อมต่อกับแอนสำหรับการจำลอง ความเข้มข้น PM10 รายชั่วโมงของ 20 สถานีปิดลงถูกจำลองและสร้างใหม่ ข้อผิดพลาดที่หมายถึงอคติและความผิดพลาดที่แน่นอนของการจำลองเป็น 27.7% -0.03 (g / m3) และ 7.4 (g / m3) ตามลำดับ จากนั้นจำลองข้อมูลความเข้มข้น PM10 ชั่วโมงเปลี่ยนระดับชีวิตประจำวันและการทำงานของรุ่นแอนซึ่งได้รับการพัฒนาสำหรับการจำลองข้อมูลPM10 ในชีวิตประจำวันได้รับการประเมิน (ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์> 0.94). เหล่านี้ผลที่เหมาะสมบ่งบอกถึงความสามารถของการป้อนข้อมูลการพัฒนา เทคนิคการเลือกเพื่อให้เหมาะสมการเลือกของตัวแปรและมันสามารถนำมาเป็นการป้อนข้อมูลใหม่เลือกตัวแปรสำหรับANN นอกจากนี้ยังมีเครือข่ายการตรวจสอบ PM10 หนาแน่นได้รับการพัฒนาโดยการรวมกันของทั้งสองอีกครั้งสร้าง (20 สถานี) และในปัจจุบัน(12 สถานี) สถานี นี้ตรวจสอบเครือข่ายหนาแน่นถูกนำมาใช้เพื่อตรวจสอบที่เชื่อถือได้ค่าเฉลี่ยความเข้มข้น PM10 ประจำปีในพื้นที่ที่แตกต่างกันในกรุงเบอร์ลินในปี 2012

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นามธรรม
ความสำคัญของมลพิษทางอากาศ การตรวจสอบเครือข่ายในเขตเมืองเป็นที่รู้จักกันดีเพราะของโปรแกรมเบ็ดเตล็ด
. ที่จุดเริ่มต้นของปี 1990 , Berlin มีมากกว่า 40 เรื่องฝุ่นละอองติดตามสถานี
ส่วนปี 2556 มีเพียง 12 สถานี ในการศึกษานี้ และฟรีค่าธรรมเนียมใหม่–วิธีการ 2552
densifying ของ PM10 ตรวจสอบเครือข่ายของเบอร์ลินที่นำเสนอ . มันพยายามหาโนน–ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างชั่วโมงของ PM10
ความเข้มข้นของ PM10 ยังคง–ปฏิบัติการสถานีตรวจสอบและปิด–ลง
สถานีโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียม ( ANN ) , และ , จึง , ผลของการปิด - ลงสถานี
เป็นจำลองและ re –สร้าง อย่างไรก็ตามการเลือกตัวแปรและเข้าก่อน–จำเป็นสำหรับการจำลอง แอน ใด ๆ ,
และด้วยเหตุนี้ใหม่แบบฟัซซี่–ข้อมูลการได้รับการพัฒนา และเข้าร่วมกับแอนสำหรับการจำลอง
ต่อชั่วโมงความเข้มข้น PM10 ของ 20 ปิด - ลงสถานีจำลองและ re - สร้าง หมายถึงข้อผิดพลาด
อคติและความผิดพลาดสัมบูรณ์ของจำลองเป็น 27.7 % - 0.03 ( µ g / m3
) และ 7.4 ( µ g / m3
) ตามลำดับงั้น ,
) ความเข้มข้น PM10 รายชั่วโมงข้อมูลถูกแปลงเป็นแบบรายวันและการแสดงของแอนแบบ
ที่พัฒนาขึ้นสำหรับการจำลองข้อมูล PM10 ทุกวัน ประเมิน ( ค่าสัมประสิทธิ์ความสัมพันธ์ > 0.94 ) .
ผลลัพธ์เหล่านี้เหมาะสมบ่งบอกถึงความสามารถของการพัฒนาการเลือกใช้เพื่อให้เหมาะสมในการ
ของเข้า ตัวแปรและสามารถแนะนำเป็นใหม่ใส่ตัวแปรที่เลือกให้ แอน นอกจากนี้ การตรวจสอบเครือข่ายหนาแน่น
PM10 ได้ถูกพัฒนาขึ้นโดยการรวมกันของทั้ง Re –สร้าง ( 20 สถานี ) และ
ในปัจจุบัน ( 12 สถานี ) สถานี นี้หนาแน่นตรวจสอบเครือข่ายเป็นเครื่องมือในการตรวจสอบที่เชื่อถือได้
หมายถึงปีความเข้มข้นของ PM10 ในพื้นที่ต่าง ๆในเบอร์ลิน ในปี 2012