attention to the maximum technicall

attention to the maximum technically-feasible reductions for the
relevant sectors (Amann et al., 2007). The use of positive and
negative variations with the same absolute value (90%/90%,
50%/50%) was made in order to minimize the nonlinearity effects
of the advection algorithm according to what is discussed in
Bott (1989). Due to limitations in hardware resources, TMs were
built from experimental runs using the meteorology of year 2007
(BS) and thus assuming that the meteorology of this year is
representative of future situations. It is worth noting that
obtaining a TM is a complex and computer-intensive process,
being this an additional motivation for considering only those
sectors that accounted for the greatest emissions of a given
pollutant (Table 3). Due to computing limitations and to the
sector and pollutant-specific nature of TMs, conducting the
parameterization with only five simulations was deemed suffi-
cient for guaranteeing statistical consistence without compromising
the laboratory’s computing capacity. This fact is
particularly true since it was observed that increasing the number
of simulations for the construction of TMs slightly increased
the quality of the statistical regression (Vedrenne et al., 2013).
Additionally, it should be kept in mind that a TM is a statistical
parameterization of model performance so limitations in the
robustness of AERIS diagnostic capabilities should definitely be
expected when compared to a deterministic AQMS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความสนใจในการลดเทคนิคเป็นไปได้สูงสุดสำหรับการที่เกี่ยวข้องภาค (Amann et al., 2007) ใช้การบวก และเปลี่ยนแปลงลบ ด้วยค่าสัมบูรณ์เดียว (90/90%50/50%) ทำเพื่อลดผลกระทบ nonlinearityของ advection ที่ อัลกอริทึมตามที่ระบุไว้ในBott (1989) เนื่องจากข้อจำกัดในทรัพยากรฮาร์ดแวร์ TMs ได้สร้างขึ้นจากการทำทดลองใช้อุตุนิยมวิทยาของปี 2550(BS) และดังนั้นจึง สมมติว่าอุตุนิยมวิทยาของปีนี้ว่าตัวแทนของสถานการณ์ในอนาคต ก็เร็ว ๆ นี้ที่TM ได้รับเป็นกระบวนการซับซ้อน และคอมพิวเตอร์มากนี้จะเป็นแรงจูงใจเพิ่มเติมสำหรับการพิจารณาเฉพาะภาคที่ลงบัญชีการปล่อยก๊าซเรือนกระจกมากที่สุดของการกำหนดมลพิษ (ตาราง 3) ครบกำหนด เพื่อจำกัดการใช้งาน และการภาคและมลพิษเฉพาะธรรมชาติของ TMs ดำเนินการparameterization กับจำลองเพียงห้าถูกถือว่า suffi-cient สำหรับการรับประกันเรื่องความสอดคล้องทางสถิติโดยไม่สูญเสียของห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ผลิต ความจริงจริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งเนื่องจากจะถูกตรวจสอบหมายเลขที่เพิ่มขึ้นของจำลองสร้าง TMs เพิ่มขึ้นเล็กน้อยคุณภาพของการถดถอยทางสถิติ (Vedrenne et al., 2013)นอกจากนี้ จึงควรเก็บไว้ในใจว่า TM เป็นสถิติparameterization จำลองประสิทธิภาพการทำงานจำกัดดังนั้นในการเสถียรภาพของความสามารถในการวินิจฉัย AERIS ควรแน่นอนexpected when compared to a deterministic AQMS.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความสนใจไปที่การลดสูงสุดทางเทคนิคเป็นไปได้สำหรับ
ภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง (Amann et al., 2007) การใช้ในเชิงบวกและ
เชิงลบรูปแบบที่มีค่าสัมบูรณ์เดียวกัน (90% / 90%,
50% / 50%) ถูกสร้างขึ้นมาเพื่อลดผลกระทบที่ไม่เป็นเชิงเส้น
ของขั้นตอนวิธีการพาตามสิ่งที่จะกล่าวถึงใน
Bott (1989) . เนื่องจากข้อ จำกัด ในทรัพยากรฮาร์ดแวร์, หน่วยความจำที่ถูก
สร้างขึ้นจากการทดลองวิ่งโดยใช้อุตุนิยมวิทยาของปี 2007
(BS) จึงสมมติว่าอุตุนิยมวิทยาของปีนี้เป็น
ตัวแทนของสถานการณ์ในอนาคต มันเป็นที่น่าสังเกตว่า
การได้รับ TM เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและคอมพิวเตอร์มาก
เป็นนี้แรงจูงใจเพิ่มเติมสำหรับการพิจารณาเฉพาะผู้ที่
ภาคที่มีสัดส่วนการปล่อยก๊าซที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของการได้รับ
มลพิษ (ตารางที่ 3) เนื่องจากข้อ จำกัด ในการคำนวณและ
ภาคและธรรมชาติมลพิษเฉพาะ TM ได้ดำเนิน
พาราเมทริกมีเพียงห้าจำลองก็ถือว่า suffi-
เพียงพอสำหรับการให้หลักประกันความมั่นคงทางสถิติโดยไม่สูญเสีย
ความจุของห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ ความจริงเรื่องนี้เป็น
จริงโดยเฉพาะอย่างยิ่งนับตั้งแต่ถูกตั้งข้อสังเกตว่าการเพิ่มจำนวน
ของการจำลองสำหรับการก่อสร้างของความจำเพิ่มขึ้นเล็กน้อย
ที่มีคุณภาพของการถดถอยทางสถิติ (Vedrenne et al., 2013).
นอกจากนี้ก็ควรจะเก็บไว้ในใจว่า TM เป็น สถิติ
พาราเมทริกของประสิทธิภาพการทำงานรูปแบบดังนั้นข้อ จำกัด ใน
ความแข็งแรงของความสามารถในการวินิจฉัย AERIS แน่นอนควรจะได้รับการ
คาดหวังว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ AQMS กำหนด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความสนใจสูงสุดที่เป็นไปได้ในทางเทคนิคลด
ภาคส่วนที่เกี่ยวข้อง ( แอเมิน et al . , 2007 ) การใช้ในเชิงบวกและลบด้วยค่าสัมบูรณ์
รูปแบบเดียวกัน (  ร้อยละ 90 / 90 %
 50 / 50% ) เพื่อลดผลกระทบค่า
ของพัดพาขั้นตอนวิธีตามสิ่งที่ถูกกล่าวถึงใน
บอตต์ ( 1989 ) เนื่องจากข้อ จำกัด ในทรัพยากรฮาร์ดแวร์ คือ
•สร้างขึ้นจากวิ่งทดลองใช้อุตุนิยมวิทยาของปี 2007
( BS ) และดังนั้นสมมติว่าอุตุนิยมวิทยาในปีนี้
ตัวแทนของสถานการณ์ในอนาคต เป็นมูลค่า noting ว่า
ได้รับสามารถที่ซับซ้อนและคอมพิวเตอร์เร่งรัดกระบวนการนี้มีการเพิ่มแรงจูงใจสำหรับ

ภาคพิจารณาเฉพาะผู้ที่คิดการปล่อยมากที่สุดของสารมลพิษให้
( ตารางที่ 3 )เนื่องจากข้อ จำกัด การใช้งานและ
ภาคของธรรมชาติที่เฉพาะเจาะจงของ TMS , การทํา
parameterization มีเพียงห้าจำลอง ถือว่า suffi -
cient รับประกันตัวสถิติโดยไม่
ห้องปฏิบัติการคอมพิวเตอร์ความจุ ความเป็นจริงนี้
เป็นจริงเนื่องจากพบว่าการเพิ่มจำนวน