[Quantifying the Influence of Meteorological Factors on Summer Ozone Concentration in the Main Urban Area of Lanzhou City Based on the XGBoost Algorithm].

XGBoostアルゴリズムに基づく蘭州市主要都市域の夏季オゾン濃度に対する気象要因の影響の定量化 (AI 翻訳)

Yu-Qin Wan, Ji-Long Tong, Yong-le Liu, Shumin Wang, Hong Yang, Min Chen

Huan jing ke xue= Huanjing kexue📚 査読済 / ジャーナル2026-01-08#その他Origin: CN

DOI: 10.13227/j.hjkx.202412038

原典: https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202412038

🤖 gxceed AI 要約

日本語

この研究はXGBoostアルゴリズムを用いて、中国蘭州市の夏季オゾン濃度に対する気象要因の影響を定量化した。機械学習による大気質分析手法を提供するが、脱炭素や気候関連開示には直接関係しない。

English

This study uses the XGBoost algorithm to quantify the influence of meteorological factors on summer ozone concentration in Lanzhou, China. It provides a machine learning approach for air quality analysis but is not directly related to decarbonization or climate disclosure.

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

本論文は中国の地域大気汚染問題に焦点を当てており、日本のGX文脈では直接的な関連性は低い。ただし、機械学習の環境分析への応用例として参考になる可能性がある。

In the global GX context

This paper focuses on local air pollution in China and has limited direct relevance to global GX contexts such as TCFD/ISSB. It may serve as an example of machine learning applications in environmental analysis.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a case study of XGBoost for environmental factor analysis.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

semanticscholar https://doi.org/10.13227/j.hjkx.202412038first seen 2026-07-25 06:01:05

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。