The London household survey has shown that people travel and are expos dịch - The London household survey has shown that people travel and are expos Việt làm thế nào để nói

The London household survey has sho

The London household survey has shown that people travel and are exposed to air pollutants differently. This argues for human exposure to be based upon space-time-activity data and spatio-temporal air quality predictions. For the latter, we have demonstrated the role that dispersion models can play by using two complimentary models, KCLurban, which gives source apportionment information, and Community Multi-scale Air Quality Model (CMAQ)-urban, which predicts hourly air quality. The KCLurban model is in close agreement with observations of NOX, NO2 and particulate matter (PM)10/2.5, having a small normalised mean bias (−6% to 4%) and a large Index of Agreement (0.71-0.88). The temporal trends of NOX from the CMAQ-urban model are also in reasonable agreement with observations. Spatially, NO2 predictions show that within 10's of metres of major roads, concentrations can range from approximately 10-20 p.p.b. up to 70 p.p.b. and that for PM10/2.5 central London roadside concentrations are approximately double the suburban background concentrations. Exposure to different PM sources is important and we predict that brake wear-related PM10 concentrations are approximately eight times greater near major roads than at suburban background locations. Temporally, we have shown that average NOX concentrations close to roads can range by a factor of approximately six between the early morning minimum and morning rush hour maximum periods. These results present strong arguments for the hybrid exposure model under development at King's and, in future, for in-building models and a model for the London Underground. [ABSTRACT FROM AUTHOR]
0/5000
Từ: -
Sang: -
Kết quả (Việt) 1: [Sao chép]
Sao chép!
Các cuộc khảo sát London hộ gia đình đã hiển thị mà mọi người đi du lịch và được tiếp xúc với không khí ô nhiễm một cách khác nhau. Điều này lý luận cho con người tiếp xúc để được dựa trên dữ liệu không gian thời gian hoạt động và máy nhất chất lượng dự đoán. Cho sau này, chúng tôi đã chứng tỏ vai trò mô hình phân tán có thể chơi bằng cách sử dụng hai mô hình miễn phí, KCLurban, cung cấp nguồn tỷ lệ góp thông tin, và cộng đồng đa quy mô máy chất lượng mô hình (CMAQ)-đô thị, mà dự báo chất lượng không khí theo giờ. Các mô hình KCLurban là trong gần thỏa thuận với các quan sát của NOX, NO2 và hạt vật chất (PM) 10/2.5, có một thiên vị có nghĩa là normalised nhỏ (−6% đến 4%) và một chỉ số thỏa thuận lớn (0,71-0,88). Các xu hướng thời gian của NOX từ các mô hình đô thị CMAQ đều các thỏa thuận hợp lý với các quan sát. Trong không gian, NO2 dự báo cho thấy rằng trong vòng 10 mét của con đường chính, nồng độ có thể dao động từ khoảng 10-20 p.p.b. lên đến 70 p.p.b. và rằng cho PM10/2.5 trung tâm London bên lề đường nồng độ có khoảng gấp đôi nồng độ nền ngoại ô. Tiếp xúc với nhiều nguồn khác nhau PM là quan trọng và chúng tôi dự đoán rằng phanh liên quan mặc PM10 nồng độ khoảng tám lần lớn gần đường lớn hơn tại ngoại ô nền địa điểm. Tạm chưa, chúng tôi đã chỉ ra rằng trung bình NOX nồng độ gần với con đường có thể dao động bởi một nhân tố của khoảng sáu giữa buổi sáng sớm tối thiểu và giờ cao điểm buổi sáng tối đa thời gian. Những kết quả hiện tại đối số mạnh mẽ cho các mô hình tiếp xúc lai đang được phát triển tại King's, và trong tương lai, cho trong xây dựng mô hình và một mô hình cho London Underground. [TÓM TẮT TỪ TÁC GIẢ]
đang được dịch, vui lòng đợi..
Kết quả (Việt) 2:[Sao chép]
Sao chép!
Cuộc khảo sát hộ gia đình London đã chỉ ra rằng những người đi du lịch và được tiếp xúc với ô nhiễm không khí khác nhau. Này đòi hỏi con người tiếp xúc được dựa trên dữ liệu không gian-thời gian hoạt động và dự báo chất lượng không khí không-thời gian. Để sau này, chúng tôi đã chứng minh vai trò của mô hình phân tán có thể chơi bằng cách sử dụng hai mô hình miễn phí, KCLurban, trong đó cung cấp thông tin phân bổ nguồn, và cộng đồng Multi-quy mô chất lượng không khí Model (CMAQ) -urban, dự đoán chất lượng không khí theo giờ. Mô hình KCLurban là trong thỏa thuận chặt chẽ với các quan sát của NOX, NO2 và hạt vật chất (PM) 10 / 2.5, có một sự thiên vị nhỏ bình thường trung bình (-6% đến 4%) và chỉ số lớn của Hiệp định (0,71-0,88). Các xu hướng thời gian của NOX từ mô hình CMAQ-đô thị cũng là trong thỏa thuận hợp lý với các quan sát. Không gian, dự đoán NO2 cho thấy trong vòng 10 của mét đường giao thông lớn, nồng độ có thể dao động từ khoảng 10-20 ppb đến 70 ppb và cho PM10 / 2,5 nồng độ đường trung tâm London khoảng gấp đôi nồng độ nền ngoại ô. Tiếp xúc với nguồn PM khác nhau là rất quan trọng và chúng tôi dự đoán rằng nồng độ PM10 phanh mòn liên quan đến khoảng hơn tám lần ở gần đường lớn hơn tại các địa điểm nền ngoại ô. Về thời gian, chúng tôi đã chỉ ra rằng nồng độ NOX trung bình gần đường giao thông có thể dao động theo hệ số khoảng sáu giữa các giai đoạn tối đa tối thiểu vào buổi sáng sớm và buổi sáng giờ cao điểm. Những kết quả tranh luận hiện tại mạnh mẽ cho mô hình tiếp xúc hybrid được phát triển tại King, và trong tương lai, vì trong xây dựng mô hình và một mô hình cho các ngầm London. [TÓM TẮT TỪ TÁC GIẢ]
đang được dịch, vui lòng đợi..
 
Các ngôn ngữ khác
Hỗ trợ công cụ dịch thuật: Albania, Amharic, Anh, Armenia, Azerbaijan, Ba Lan, Ba Tư, Bantu, Basque, Belarus, Bengal, Bosnia, Bulgaria, Bồ Đào Nha, Catalan, Cebuano, Chichewa, Corsi, Creole (Haiti), Croatia, Do Thái, Estonia, Filipino, Frisia, Gael Scotland, Galicia, George, Gujarat, Hausa, Hawaii, Hindi, Hmong, Hungary, Hy Lạp, Hà Lan, Hà Lan (Nam Phi), Hàn, Iceland, Igbo, Ireland, Java, Kannada, Kazakh, Khmer, Kinyarwanda, Klingon, Kurd, Kyrgyz, Latinh, Latvia, Litva, Luxembourg, Lào, Macedonia, Malagasy, Malayalam, Malta, Maori, Marathi, Myanmar, Mã Lai, Mông Cổ, Na Uy, Nepal, Nga, Nhật, Odia (Oriya), Pashto, Pháp, Phát hiện ngôn ngữ, Phần Lan, Punjab, Quốc tế ngữ, Rumani, Samoa, Serbia, Sesotho, Shona, Sindhi, Sinhala, Slovak, Slovenia, Somali, Sunda, Swahili, Séc, Tajik, Tamil, Tatar, Telugu, Thái, Thổ Nhĩ Kỳ, Thụy Điển, Tiếng Indonesia, Tiếng Ý, Trung, Trung (Phồn thể), Turkmen, Tây Ban Nha, Ukraina, Urdu, Uyghur, Uzbek, Việt, Xứ Wales, Yiddish, Yoruba, Zulu, Đan Mạch, Đức, Ả Rập, dịch ngôn ngữ.

Copyright ©2025 I Love Translation. All reserved.

E-mail: