Overall as the concentration of PM

Overall as the concentration of PM increases the number of ‘clean air’ and ‘good air quality’ votes decreases,
whereas the number of ‘dusty air’ and ‘poor air quality’
votes increases. Through the exposure–response relationships between
the various perception votes and PM, it was possible to predict
air cleanness using the PM count. The model performed fairly well for

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

โดยรวมเป็นความเข้มข้นของ PM เพิ่มจำนวน 'สะอาด' และ 'คุณภาพอากาศดี' เสียง ลดลง ในขณะที่จำนวน 'ฝุ่นอากาศ' และ 'คุณภาพอากาศที่ดี'โหวตเพิ่ม สัมพันธ์แสง – ตอบระหว่างต่าง ๆ รับรู้เสียงและ PM ก็สามารถทำนายสะอาดอากาศที่ใช้จำนวน PM รูปแบบดำเนินการค่อนข้างดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยรวมเป็นความเข้มข้นของ PM เพิ่มจำนวนของ 'อากาศที่สะอาดและคะแนนโหวต' คุณภาพอากาศดี 'ลดลง
ในขณะที่จำนวนของอากาศที่มีฝุ่น 'และ' คุณภาพอากาศไม่ดี '
ลงคะแนนเพิ่มขึ้น ผ่านความสัมพันธ์ของการเปิดรับการตอบสนองระหว่าง
การลงมติการรับรู้ต่างๆและ PM, มันเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์
สะอาดอากาศโดยใช้นับ PM รูปแบบการดำเนินการค่อนข้างดีสำหรับ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โดยรวมเป็นสมาธิของ PM เพิ่มจํานวนสะอาด ' อากาศ ' และ ' ดี ' คะแนนคุณภาพอากาศลดลง
ส่วนจำนวน ' ' และ ' ' จนฝุ่นอากาศคุณภาพอากาศ
โหวตเพิ่มขึ้น ผ่านการสัมผัสและการตอบสนองความสัมพันธ์ระหว่าง
โหวตต่างๆ การรับรู้ และ PM , มันเป็นไปได้ที่จะคาดการณ์
อากาศสะอาดใช้ PM นับ รูปแบบดำเนินการค่อนข้างดีสำหรับ