机译:使用低成本监控器网络开发大都市地区夏季臭氧浓度的时空变化,以开发24小时土地利用回归模型
Univ Rochester, Med Ctr, Dept Publ Hlth Sci, Rochester, NY 14642 USA|Fdn Res & Technol Hellas, Inst Chem Engn Sci, GR-26504 Patras, Greece;
Univ Rochester, Med Ctr, Dept Publ Hlth Sci, Rochester, NY 14642 USA|Fdn Res & Technol Hellas, Inst Chem Engn Sci, GR-26504 Patras, Greece;
Univ Rochester, Med Ctr, Dept Environm Med, Rochester, NY 14642 USA;
Univ Rochester, Med Ctr, Dept Publ Hlth Sci, Rochester, NY 14642 USA|Univ Rochester, Med Ctr, Dept Environm Med, Rochester, NY 14642 USA;
Univ Rochester, Med Ctr, Dept Publ Hlth Sci, Rochester, NY 14642 USA|Clarkson Univ, Ctr Air Resources Engn & Sci, Potsdam, NY 13699 USA;
Semiconductor gas sensor; Ozone; Urban air pollution; Air pollution exposure; Land use regression model;
机译:基于低成本PM监测数据的小时土地利用回归模型
机译:使用低成本粒子监测仪估算大都市地区PM 2.5的每小时浓度
机译:具有多重回归和多层感知器模型的四度臭氧浓度预测
机译:预测科西嘉岛每小时臭氧浓度的神经网络模型预测
机译:用来预测路易斯维尔都会统计区每日8小时臭氧峰值浓度的回归模型。
机译:使用低成本粒子监测仪估算大都市地区PM2.5的每小时浓度
机译:使用低成本粒子监测器估算大都市区pm2.5的每小时浓度
机译:臭氧浓度建模:需要城市和区域尺度模型来制定减少臭氧水平的排放控制政策