constantly changing air quality. Wh

constantly changing air quality. When agents are traveling, the in-traffic exposure model is applied taking into
account transport mode, timing, location and duration of the trip. For touring activities, the in-traffic exposure model
for active modes is used (these are activities where people are in transport but without a specific destination and
with the same start and end point). The activity-based model is not specifically built for air pollution exposure
assessment: for example there is no formal distinction between indoor and outdoor activities and trips by public
transport are grouped in one category (although concentrations inside buses are a factor 2-3 higher than exposure in
trains). As a simplification, all activities are assumed to be indoors except for travel.
Dynamic exposure is calculated making full use of the AB²C model, i.e. by including population mobility. The
FEATHERS model simulates one diary for every agent in the population, for every day of the week, and the AB²C
model can calculate exposures from these data.
The final outcome of the AB²C model, i.e. personal exposure to BC, was validated using weeklong personal
monitoring in 62 subjects (Fig. 1) [7]. All volunteers were living in Flanders, some in urban areas and some in more
rural areas. Participants were asked to carry a micro-aethalometer measuring BC, an electronic diary to register their
time-activity pattern, and a GPS logger. Personal measurements were done in 2010-2011, and were rescaled to
account for changing background concentrations. For each participant in the monitoring campaign, a synthetic
population of 100 model-agents per day was made up with all agents having the same characteristics (age, work
situation, household composition, home location subzone, etc.) as each real-life agent. When these model-agents
pass through AB²C, it results in a distribution of potential exposures for each individual. The AB²C model estimates
average personal exposure more accurately compared to ambient concentrations as predicted for the home subzone;
however the added value of a dynamic model lies in the potential for detecting short term patterns and peak
exposures, e.g. while traveling, rather than modeling average exposures [7].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

อากาศเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา เมื่อตัวแทนเดินทาง แบบสัมผัสในจราจรจะใช้พิจารณา
โหมดขนส่งบัญชี ช่วงเวลา สถานและระยะเวลาในการเดินทาง สำหรับการท่องเที่ยวกิจกรรม แบบสัมผัสในจราจร
สำหรับโหมดการใช้งานใช้ (เหล่านี้เป็นกิจกรรมที่คนอยู่ ในขนส่ง แต่ไม่ มีปลายทางเฉพาะ และ
ด้วยเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดเหมือนกัน) รูปแบบฐานกิจกรรมไม่เฉพาะอยู่ในอากาศมลภาวะทางแสง
ประเมิน: ตัวอย่าง มีไม่แตกต่างอย่างเป็นทางการระหว่างกิจกรรมในร่ม และกลางแจ้งและเดินทาง โดยสาธารณะ
ขนส่งเป็นกลุ่มประเภทหนึ่ง (แม้ว่าความเข้มข้นภายในรถจะตัวสูงกว่าความเสี่ยงใน 2-3
รถไฟ) เป็นการรวบตัว กิจกรรมทั้งหมดจะถือว่าในร่มยกเว้นสหรัฐ
มีคำนวณแสงแบบไดนามิกทำให้ใช้เต็มรุ่น AB²C เช่นโดยการเคลื่อนไหวของประชากร ใน
ขนโมเดลจำลองไดอารี่หนึ่งสำหรับทุกตัวแทนประชากร สำหรับทุกวันของสัปดาห์ และ AB²C
รุ่นสามารถคำนวณจากข้อมูลเหล่านี้ได้ถ่าย
ผลลัพธ์สุดท้ายของรุ่น AB²C, BC เช่นบุคคลสัมผัสถูกตรวจสอบโดยใช้ส่วนบุคคล weeklong
ตรวจสอบในเรื่อง 62 (Fig. 1) [7] อาสาสมัครทั้งหมดได้อาศัยอยู่ในจังหวัดฟลานเดอร์ บางส่วนในเมือง และบางขึ้น
ชนบท ผู้เข้าร่วมได้ต้องมีไมโคร-aethalometer วัด BC ไดอารี่การอิเล็กทรอนิกส์เพื่อลงทะเบียนการ
เวลากิจกรรมรูปแบบ และคนตัดไม้กับ GPS ประเมินบุคคลทำในปี 2010-2011 และมี rescaled กับ
บัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของพื้นหลัง สำหรับแต่ละผู้เข้าร่วมในการรณรงค์ตรวจสอบ เป็นหนังสังเคราะห์
ประชากรตัวแทนรุ่น 100 ต่อวันถูกทำขึ้น ด้วยตัวแทนทั้งหมดที่มีลักษณะเหมือนกัน (อายุ งาน
สถานการณ์ องค์ประกอบในครัวเรือน สถานที่บ้าน subzone ฯลฯ) เป็นตัวแทนแต่ละชีวิต เมื่อเหล่าตัวแทนรุ่น
ผ่าน AB²C จะส่งผลในการกระจายเป็นไปได้ไงสำหรับแต่ละบุคคล ประเมินแบบ AB²C
เฉลี่ยบุคคลแสงเพิ่มมากขึ้นอย่างถูกต้องเมื่อเทียบกับความเข้มข้นที่สภาวะเป็นคาดการณ์สำหรับ subzone บ้าน;
อย่างไรก็ตาม คุณค่าของแบบไดนามิกอยู่ศักยภาพสำหรับการตรวจสอบรูปแบบระยะสั้นและสูงสุด
ไง เช่นขณะเดินทาง แทนที่จะสร้างโมเดลถ่ายเฉลี่ย [7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเปลี่ยนแปลงคุณภาพอากาศ เมื่อตัวแทนจะเดินทางแบบสัมผัสในการจราจรถูกนำไปใช้คำนึงถึง
โหมดการขนส่งบัญชีระยะเวลาสถานที่และระยะเวลาของการเดินทาง สำหรับกิจกรรมการท่องเที่ยวรูปแบบสัมผัสในการจราจร
สำหรับโหมดที่ใช้งานถูกนำมาใช้ (เหล่านี้เป็นกิจกรรมที่ผู้คนในการขนส่ง แต่ไม่มีปลายทางที่เฉพาะเจาะจงและ
มีการเริ่มต้นที่เดียวกันและจุดสิ้นสุด) รูปแบบกิจกรรมที่ใช้ไม่ได้สร้างขึ้นเฉพาะสำหรับการเปิดรับมลพิษทางอากาศ
การประเมิน: ยกตัวอย่างเช่นไม่มีความแตกต่างอย่างเป็นทางการระหว่างกิจกรรมในร่มและกลางแจ้งและการเดินทางของประชาชน
การขนส่งจะถูกจัดกลุ่มอยู่ในประเภทหนึ่ง (แม้ว่าความเข้มข้นภายในรถเป็นปัจจัย 2-3 สูงกว่า การเปิดรับใน
รถไฟ) ความเรียบง่ายเป็นกิจกรรมทั้งหมดที่สันนิษฐานว่าจะเป็นในบ้านยกเว้นสำหรับการเดินทาง
สัมผัสแบบไดนามิกที่มีการคำนวณการใช้เต็มรูปแบบของรูปแบบการAB²Cเช่นโดยรวมถึงการเคลื่อนย้ายของประชากร
รูปแบบการขนจำลองหนึ่งไดอารี่สำหรับตัวแทนในประชากรทุกคนสำหรับทุกวันของสัปดาห์และAB²C
รูปแบบสามารถคำนวณความเสี่ยงจากข้อมูลเหล่านี้
ผลสุดท้ายของแบบจำลองAB²Cคือการสัมผัสส่วนบุคคลบีซีได้รับการตรวจสอบโดยใช้ weeklong ส่วนตัว
ตรวจสอบใน 62 วิชา (รูปที่ 1). [7] อาสาสมัครทุกคนที่อาศัยอยู่ในแฟลนเดอบางพื้นที่ในเมืองและบางส่วนอยู่ใน
พื้นที่ชนบท ผู้เข้าร่วมถูกถามในการพกพาไมโคร aethalometer วัด BC, ไดอารี่อิเล็กทรอนิกส์ในการลงทะเบียนของพวกเขา
รูปแบบเวลากิจกรรมและคนตัดไม้จีพีเอส วัดส่วนบุคคลได้ทำใน 2010-2011, และได้รับการปรับการ
บัญชีสำหรับการเปลี่ยนความเข้มข้นของพื้นหลัง สำหรับผู้เข้าร่วมในการรณรงค์การตรวจสอบแต่ละสังเคราะห์
ประชากร 100 รูปแบบตัวแทนต่อวันถูกสร้างขึ้นกับตัวแทนทั้งหมดที่มีลักษณะเดียวกัน (อายุการทำงานของ
สถานการณ์องค์ประกอบที่ใช้ในครัวเรือนบ้าน Subzone สถานที่ ฯลฯ ) ขณะที่แต่ละตัวแทนที่แท้จริงของชีวิต . เมื่อตัวแทนเหล่านี้แบบ
ผ่านAB²Cมันส่งผลในการกระจายความเสี่ยงที่มีศักยภาพของแต่ละบุคคล รูปแบบAB²Cประมาณการ
การสัมผัสส่วนบุคคลที่ถูกต้องมากขึ้นโดยเฉลี่ยเมื่อเทียบกับความเข้มข้นโดยรอบที่คาดการณ์ไว้สำหรับ Subzone บ้าน;
แต่มูลค่าเพิ่มของรูปแบบไดนามิกที่มีศักยภาพอยู่ในการตรวจสอบรูปแบบระยะสั้นและสูงสุด
เสี่ยงเช่นในขณะที่การเดินทางมากกว่าการสร้างแบบจำลองความเสี่ยงเฉลี่ย [7]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเปลี่ยนแปลงคุณภาพอากาศ เมื่อเจ้าหน้าที่เดินทาง ในการประยุกต์แบบจำลองการจราจรเข้า
เวลาโหมดการขนส่ง , บัญชี , ตำแหน่งและระยะเวลาของการเดินทาง การท่องเที่ยวกิจกรรม ข่าวสารการจราจรแบบ
โหมดงานใช้ ( เหล่านี้เป็นกิจกรรมที่ผู้คนในการขนส่งแต่ไม่มีจุดหมายปลายทางที่เฉพาะเจาะจงและ
กับต้นเดียวกันและจุดยุติ )ตามกิจกรรม รูปแบบ ไม่ใช่เฉพาะที่สร้างขึ้นสำหรับการประเมินการสัมผัส
มลพิษทางอากาศ : ตัวอย่างไม่มี จำแนกความแตกต่างระหว่างกิจกรรมต่างๆ ในร่มและกลางแจ้งและการเดินทางโดยระบบขนส่งสาธารณะ
มีการจัดกลุ่มในประเภทหนึ่ง ( แม้ว่าความเข้มข้นภายในรถเป็นปัจจัย 2-3 สูงกว่าการ
รถไฟ ) เป็นหนึ่งเดียว กิจกรรมทั้งหมดจะถือว่าอยู่ข้างใน ยกเว้นการเดินทาง .
แบบไดนามิกการคำนวณการใช้เต็มรูปแบบของ AB พนักงานขาย C Model ) โดยรวมทั้งการเคลื่อนย้ายประชากร
ขนโมเดลจำลองหนึ่งไดอารี่ทุกตัวแทนในประชากร สำหรับวันของสัปดาห์ทุกและ AB พนักงานขาย C
รูปแบบสามารถคำนวณความเสี่ยงจากข้อมูลเหล่านี้
สุดท้ายผลของ AB พนักงานขาย C รูปแบบ เช่น การตรวจสอบบุคคล BC , ใช้
ส่วนตัว weeklongการตรวจสอบใน 62 คน ( รูปที่ 1 ) [ 7 ] อาสาสมัครทั้งหมดอยู่ในแฟลนเดอร์ส บางส่วนในเขตเมืองและชนบทมากขึ้น

ผู้เข้าร่วมถูกขอให้พกไมโคร aethalometer วัด BC เป็นไดอารี่อิเล็กทรอนิกส์ลงทะเบียนของพวกเขา
เวลา กิจกรรม รูปแบบ และเครื่องบันทึก gps การวัดส่วนบุคคลอยู่ใน 2010-2011 และ rescaled

บัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของพื้นหลังสำหรับผู้เข้าร่วมแต่ละในการติดตามแคมเปญ ประชากรสังเคราะห์
100 แบบต่อวัน ทำให้ตัวแทนกับตัวแทนที่มีลักษณะเดียวกัน ( อายุ
สถานการณ์ของใช้ในครัวเรือน , องค์ประกอบ , บ้านที่ตั้ง subzone ฯลฯ ) เป็นแต่ละจริงตัวแทน เมื่อตัวแทน
นางแบบเหล่านี้ผ่าน AB พนักงานขาย C ผลลัพธ์ในการกระจายความเสี่ยงที่มีศักยภาพสำหรับแต่ละบุคคลAB พนักงานขาย C แบบประมาณการ
เฉลี่ยส่วนบุคคลมากขึ้นอย่างถูกต้อง เมื่อเทียบปริมาณแสงแวดล้อมเป็นที่คาดการณ์ไว้สำหรับบ้าน subzone ;
แต่มูลค่าเพิ่มของแบบจำลองพลวัตอยู่ในที่มีศักยภาพสำหรับการตรวจสอบรูปแบบระยะสั้น และการเปิดรับสูงสุด
เช่นขณะเดินทางมากกว่าแบบเฉลี่ยความเสี่ยง [ 7 ]