With about eight million commuters each day, the Seoul metropolitan subway (SMS) system has been a vital mode of transportation in the Seoul metropolitan area. SMS system is a vast network, with new lines being added continuously. Its number of users has remained remarkably consistent throughout its lifespan due to its convenience, capacity, and energy-saving efficiency. Although subway system offers great advantages in metropolitan cities, it also suffers from indoor air quality (IAQ) problems, particularly in underground subway stations, causing the concerns on public health. In the case of the SMS, some stations are equipped with real-time tele-monitoring systems (TMS) for measuring the indoor air pollutants (NO, NO2, PM10, PM2.5, CO and CO2), and the data set collected was used to develop the prediction model. This study was to analyze the PMx (i.e., PM10, PM2.5, and PM1 size fraction) concentration patterns of six major transfer stations in the SMS for three weeks during three seasons, and then to conduct a correlation analysis between the concentration of PMx and multivariate environmental factors using principal component analysis (PCA) and self-organizing map (SOM). The environmental factors considered include indoor radiant temperature, CO2, wind speed, temperature, and humidity, and outdoor PM concentration.
With about eight million commuters each day, the Seoul metropolitan subway (SMS) system has been a vital mode of transportation in the Seoul metropolitan area. SMS system is a vast network, with new lines being added continuously. Its number of users has remained remarkably consistent throughout its lifespan due to its convenience, capacity, and energy-saving efficiency. Although subway system offers great advantages in metropolitan cities, it also suffers from indoor air quality (IAQ) problems, particularly in underground subway stations, causing the concerns on public health. In the case of the SMS, some stations are equipped with real-time tele-monitoring systems (TMS) for measuring the indoor air pollutants (NO, NO2, PM10, PM2.5, CO and CO2), and the data set collected was used to develop the prediction model. This study was to analyze the PMx (i.e., PM10, PM2.5, and PM1 size fraction) concentration patterns of six major transfer stations in the SMS for three weeks during three seasons, and then to conduct a correlation analysis between the concentration of PMx and multivariate environmental factors using principal component analysis (PCA) and self-organizing map (SOM). The environmental factors considered include indoor radiant temperature, CO2, wind speed, temperature, and humidity, and outdoor PM concentration.
การแปล กรุณารอสักครู่..

มีประมาณแปดล้านผู้โดยสารแต่ละวันจะมีรถไฟใต้ดินโซล (SMS) ระบบได้รับการโหมดสำคัญของการขนส่งในเขตเมืองโซล ระบบ SMS เป็นเครือข่ายขนาดใหญ่ที่มีเส้นใหม่ที่เพิ่มเข้ามาอย่างต่อเนื่อง จำนวนของผู้ใช้ยังคงสอดคล้องกันอย่างน่าทึ่งตลอดอายุการใช้งานเนื่องจากความสะดวกความจุและประสิทธิภาพการใช้พลังงานประหยัด แม้ว่าระบบรถไฟใต้ดินมีข้อได้เปรียบอย่างมากในเทศบาลเมืองก็ยังทนทุกข์ทรมานจากคุณภาพอากาศภายในอาคาร (IAQ) ปัญหาโดยเฉพาะในสถานีรถไฟใต้ดินที่ก่อให้เกิดความกังวลเกี่ยวกับสุขภาพของประชาชน ในกรณีของ SMS ที่บางสถานีมีการติดตั้งระบบ Real-Time Tele ตรวจสอบ (TMS) สำหรับการวัดมลพิษทางอากาศในร่ม (NO, NO2, PM10, PM2.5, CO และ CO2), และการตั้งค่าข้อมูลที่เก็บรวบรวมเป็น ใช้ในการพัฒนารูปแบบการทำนาย การศึกษาครั้งนี้คือการวิเคราะห์ PMX (เช่น PM10, PM2.5 และขนาด PM1 ส่วน) รูปแบบความเข้มข้นของหกสถานีบริการรถรับส่งที่สำคัญในการส่ง SMS เป็นเวลาสามสัปดาห์ในช่วงฤดูกาลที่สามแล้วที่จะดำเนินการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความเข้มข้นของ PMX และปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมหลายตัวแปรโดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก (PCA) และแผนที่การจัดระเบียบตัวเอง (ส้ม) ปัจจัยสิ่งแวดล้อมพิจารณารวมถึงอุณหภูมิในร่มสดใส CO2, ความเร็วลมอุณหภูมิและความชื้นและความเข้มข้นของน้ำกลางแจ้งส่วนตัว
การแปล กรุณารอสักครู่..
