Amazon.com — 2 флакона спрея для волос с непрерывным распылением

4,4 из 5 звезд
139 оценок

В настоящее время недоступен.
Мы не знаем, когда и будет ли этот товар снова в наличии.

Цвет:

Зеленый Фиолетовый

Размер:

6,7 унции

• 7 Ounce» data-defaultasin=»B09LQ918ZY» data-dp-url=»»>

Простота использования

5,0 5,0

Соотношение цены и качества

3,7 3,7

Просмотреть все обзоры

Непрерывное картографирование качества воздуха в виде мелких твердых частиц (PM2,5) в Восточной Азии с ежедневным разрешением 6 × 6 км2 с применением алгоритма случайного леса для геостационарного спутника GOCI 2011–2019 гг.

data

Alduchov, O.A. and Eskridge, R.E.: Улучшенная аппроксимация формы Магнуса для давления насыщенного пара, J. ​​Appl. Meteor., 35, 601–609, https://doi.org/10.1175/1520-0450(1996)035<0601:IMFAOS>2.0.CO;2, 1996. 

Бэ, М., Ким, Х.К., Ким, Б.-У., и Ким, С.: PM _2.5 Моделирование для
Агломерация Сеула: (V) Оценка выбросов Северной Кореи
Вклад, J. Korean Soc. Атмос. Окружающая среда, 34, 294–305,
https://doi.org/10.5572/KOSAE.2018.34.2.294, 2018. 

Бэ М., Ким Б.-У., Ким Х.К., Ким Дж. и Ким С.: роль выбросы и
метеорология в недавних изменениях PM _2,5 в Китае и Южной Корее с 2015 по 2018 год, Environ. Загрязн., 270, 116233, г.
https://doi.org/10.1016/j.envpol.2020.116233, 2021. 

Брассер, Г. П. и Джейкоб, Д. Дж.: Моделирование химии атмосферы,
Издательство Кембриджского университета, Кембридж, Великобритания, https://doi.org/10.1017/9781316544754, 2017. 

Breiman, L.: Random Forests, Mach. Уч., 45, 5–32,
https://doi.org/10. 1023/A:1010933404324, 2001. 

Брокамп, К., Джандаров, Р., Хоссейн, М., и Райан, П.: Прогнозирование ежедневных городских
Концентрации мелких твердых частиц с использованием модели случайного леса, Environ.
науч. Technol., 52, 4173–4179, https://doi.org/10.1021/acs.est.7b05381, 2018. 

Бернетт Р., Чен Х., Шишкович М., Фэнн Н., Хаббелл Б., Поуп К. А.,
Апте Дж. С., Брауэр М., Коэн А., Вейхенталь С., Коггинс Дж., Ди К.,
Брунекриф, Б., Фростад, Дж., Лим, С.С., Кан, Х., Уокер, К.Д., Терстон,
Г.Д., Хейс, Р.Б., Лим, С.С., Тернер, М.С., Джерретт, М., Кревски, Д.,
Гапстур С.М., Дайвер В.Р., Остро Б., Гольдберг Д., Крауз Д.Л.,
Мартин Р.В., Петерс П., Пино Л., Чепкема М., Донкелаар А. ван,
Вильнёв П.Дж., Миллер А.Б., Инь П., Чжоу М., Ван Л., Янссен Н.
А. Х., Марра М., Аткинсон Р. В., Цанг Х., Тач Т. К., Кэннон Дж. Б.,
Аллен Р. Т., Харт Дж. Э., Ладен Ф., Чезарони Г., Форастьер Ф.,
Вайнмайр Г., Йенш А., Нагель Г., Кончин Х. и Спадаро Дж. В.: Global
оценки смертности, связанной с длительным воздействием мелкодисперсной пыли на открытом воздухе.
твердые частицы, P. Natl. акад. науч. США, 115, 9592–9597,
https://doi.org/10.1073/pnas.1803222115, 2018. 

Центр международной информационной сети по наукам о Земле – CIESIN –
Колумбийский университет: Население мира с привязкой к сети, версия 4 (GPWv4):
Плотность населения, Редакция 11, Социально-экономические данные и приложения НАСА
Center (SEDAC) [набор данных], https://doi.org/10.7927/h59C6VHW, 2018. 

Чен, Дж., Инь, Дж., Занг, Л., Чжан, Т., и Чжао, М.: штабелеукладчик
модель обучения для почасовой оценки PM _2,5 в Китае на основе Himawari 8
данные об оптической толщине аэрозоля, Sci. Общая экология, 697, 134021, г.
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.134021, 2019. 

Чой, Дж.-К., Парк, Ю.Дж., Ан, Дж.Х., Лим, Х.-С., Эом, Дж., и Рю, Дж.-Х.:
GOCI — первый в мире геостационарный спутник для наблюдения за цветом океана.
мониторинг временной изменчивости мутности прибрежных вод, J. Geophys. Res.-Oceans, 117, C09004, https://doi.org/10.1029/2012JC008046, 2012.  

Чой, М., Ким, Дж., Ли, Дж., Ким, М., Пак, Ю.- J., Jeong, U., Kim, W., Hong, H., Holben, B., Eck, TF, Song, CH, Lim, J.-H., and Song, C.-K.: GOCI Yonsei Алгоритм Aerosol Retrieval (YAER) и проверка во время кампании DRAGON-NE Asia 2012, Atmos. Изм. Тех., 9, 1377–1398, https://doi.org/10.5194/amt-9-1377-2016, 2016. 

Чой, М., Ким, Дж., Ли, Дж., Ким, М., Пак, Ю. .-J., Holben, B., Eck, TF, Li, Z. и Song, C.H.: Продукты GOCI Yonsei для поиска аэрозолей версии 2: улучшенный алгоритм и анализ ошибок с оценкой неопределенности на основе 5-летней проверки в Восточной Азии, Атмос. Изм. Tech., 11, 385–408, https://doi.org/10.5194/amt-11-385-2018, 2018. 

Чой, С., Ким, Т., Ли, Х., Ким, Х. , Хан Дж., Ли К., Лим Э., Шин С.,
Джин, Х., Чо, Э., Ким, Ю. и Ю, К.: Анализ национального эфира
Инвентаризация выбросов загрязняющих веществ (CAPSS 2016) и основная причина изменения
Республика Корея, Азия J. Atmos. Окружающая, 14, 422–445,
https://doi.org/10.5572/ajae.2020.14.4.422, 2020.  

Кроуфорд, Дж. Х., Ан, Дж.-Ю., Аль-Саади, Дж., Чанг, Л., Эммонс, Л.К., Ким,
Дж., Ли Г., Пак Дж.-Х., Пак Р.Дж., Ву Дж.Х., Сонг С.-К., Хонг Дж.-Х.,
Хонг Ю.-Д., Лефер Б.Л., Ли М., Ли Т., Ким С., Мин К.-Э., Юм С.
С., Шин, Х.Дж., Ким, Ю.-В., Чой, Дж.-С., Парк, Дж.-С., Шикман, Дж.Дж., Лонг,
Р. В., Джордан, К. Э., Симпсон, И. Дж., Фрид, А., Дибб, Дж. Э., Чо, С., и
Ким, Ю. П.: Полевое исследование качества воздуха между Кореей и США (KORUS-AQ),
Элемента: Наука антропоцена, 9, 00163,
https://doi.org/10.1525/elementa.2020.00163, 2021. 

Cusworth, D.H., Jacob, D.J., Sheng, J.-X., Benmergui, J., Turner, A.J., Brandman, J., White, Л. и Рэндлс, К.А.: Обнаружение источников метана с высоким уровнем выбросов в нефтегазовых месторождениях с использованием спутниковых наблюдений, Atmos. хим. Phys., 18, 16885–16896, https://doi.org/10.5194/acp-18-16885-2018, 2018. 

Di, Q., Amini, H., Shi, L., Kloog, I. , Сильверн Р., Келли Дж., Сабат М.
Б., Шура К., Кутракис П., Ляпустин А., Ван Ю. , Микли Л.Дж. и
Шварц, Дж.: Ансамблевая модель БДМ-9.0093 2,5 концентрация по всей
смежные Соединенные Штаты с высоким пространственно-временным разрешением, Environ. Int., 130, 104909, https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.104909, 2019. 

Dominici, F., Peng, R.D., Bell, M.L., Pham, L., McDermott, A., Зегер, С.
Л. и Самет Дж. М.: Загрязнение воздуха мелкодисперсными частицами и госпитализация
для сердечно-сосудистых и респираторных заболеваний, Журнал Американской медицинской ассоциации, 295, 1127–1134,
https://doi.org/10.1001/jama.295.10.1127, 2006 г. 

Гаспари, Г. и Кон, С.Э.: Построение корреляционных функций в двух
и три измерения, QJ Roy. Метеор. Soc., 125, 723–757, https://doi.org/10.1002/qj.49712555417, 1999. 

Гэн, Г., Чжан, К., Мартин, Р. В., ван Донкелаар, А., Хуо, Х. ., Че, Х.,
Лин, Дж., и Хе, К.: Оценка долгосрочных концентраций PM _2,5 в Китае
используя спутниковую оптическую толщину аэрозоля и модель химического переноса,
Дистанционный датчик окружающей среды, 166, 262–270,
https://doi. org/10.1016/j.rse.2015.05.016, 2015. 

Гэн, Г., Мэн, X., Хе, К. и Лю, Ю.: Случайные модели леса для PM _2,5
концентрации видообразования с использованием фракционных AOD MISR, Environ. Рез. лат.,
15, 034056, https://doi.org/10.1088/1748-9326/ab76df, 2020. 

Гертс П., Эрнст Д. и Вехенкель Л.: Чрезвычайно рандомизированные деревья, Мах.
Learn., 63, 3–42, https://doi.org/10.1007/s10994-006-6226-1, 2006. 

Guo, B., Zhang, D., Pei, L., Su, Y. , Ван С., Бянь Ю., Чжан Д., Яо В.,
Чжоу З. и Го Л.: Оценка PM _2,5 концентрации через случайный лес
метод с использованием набора данных спутниковых, вспомогательных и наземных станций на
несколько временных масштабов по всему Китаю в 2017 г., Sci. Total Environ., 778, 146288, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2021.146288, 2021. 

Гупта, П. и Кристофер, С.А.: Оценка качества воздуха в виде взвешенных частиц
с использованием комплексной наземной, спутниковой и метеорологической продукции: множественные
регрессионный подход, J. Geophys. Рез.-Атм., 114, Д14205,
https://doi.org/10.1029/2008JD011496, 2009. 

Хаммер, М.С., ван Донкелаар, А., Ли, К., Ляпустин, А., Сайер, А.М., Хсу,
Н.К., Леви Р.К., Гарай М.Дж., Калашникова О.В., Кан Р.А., Брауэр,
М., Апте Дж. С., Хенце Д. К., Чжан Л., Чжан К., Форд Б., Пирс Дж.
Р. и Мартин Р. В.: Глобальные оценки и долгосрочные тенденции
Концентрации твердых частиц (1998–2018 гг.), Окружающая среда. науч. Техн., 54,
7879–7890, https://doi.org/10.1021/acs.est.0c01764, 2020. 

Хасти Т., Тибширани Р. и Фридман Дж.: Случайные леса, в: The
Элементы статистического обучения: интеллектуальный анализ данных, вывод и прогнозирование,
под редакцией: Хасти Т., Тибширани Р. и Фридман Дж., Спрингер, Нью-Йорк,
Нью-Йорк, 587–604, https://doi.org/10.1007/978-0-387-84858-7_15, 2009. 

Херсбах, Х., Белл, Б., Беррисфорд, П., Хирахара, С., Хораньи, А.,
Муньос-Сабатер, Дж., Николас, Дж., Пеби, К., Раду, Р., Шеперс, Д.,
Симмонс, А., Сочи, К., Абдалла, С., Абеллан, X., Бальзамо, Г. , Бехтольд, П.,
Биавати Г., Бидлот Дж., Бонавита М., Кьяра Г. Д., Дальгрен П., Ди Д.,
Диамантакис М., Драгани Р., Флемминг Дж., Форбс Р., Фуэнтес М., Гир,
А., Хаймбергер, Л., Хили, С., Хоган, Р. Дж., Холм, Э., Янискова,
М., Кили С., Лалоякс П., Лопес П., Лупу К., Радноти Г., Росней П.
де, Розум, И., Вамборг, Ф., Виллаум, С., и Тепо, Ж.-Н.: ERA5
глобальный повторный анализ, QJ Roy. Метеор. соц.,
146, 1999–2049, https://doi.org/10.1002/qj.3803, 2020. 

Ху, Х., Ху, З., Чжун, К., Сюй, Дж., Чжан, Ф., Чжао, Ю. ., и Ву, П.:
Спутниковое картографирование с высоким разрешением приземных концентраций PM _2,5 над Восточным Китаем с использованием модели кригинга пространственно-временной регрессии, Sci. Total Environ., 672, 479–490,
https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.03.480, 2019. 

Hu, X., Belle, JH, Meng, X., Wildani, A., Waller, L.A., Strickland, M.
Дж. и Лю Ю.: Оценка PM _2,5 Концентрации в континентальных Соединенных Штатах с использованием метода случайного леса, Окружающая среда. науч. Техн., 51, оф.
6936–6944, https://doi.org/10.1021/acs.est.7b01210, 2017. 

Хуан К., Сяо К., Мэн Х., Генг Г., Ван Ю., Ляпустин , А., Гу, Д.,
и Лю, Ю.: Прогнозирование ежемесячных концентраций PM _2,5 с высоким разрешением с помощью модели случайных лесов на Северо-Китайской равнине, Окружающая среда. Загрязн., 242,
675–683, https://doi.org/10.1016/j.envpol.2018.07.016, 2018. 

Хуанг, С., Дин, А., Гао, Дж., Чжэн, Б., Чжоу, Д. , Ци, X., Тан, Р., Ван,
J., Ren, C., Nie, W., Chi, X., Xu, Z., Chen, L., Li, Y., Che, F., Pang, N.,
Ван, Х., Тонг, Д., Цинь, В., Ченг, В., Лю, В., Фу, К., Лю, Б., Чай, Ф.,
Дэвис, С.Дж., Чжан, К., и Хе, К.: Расширенная компенсация вторичного загрязнения
снижение первичных выбросов во время COVID-19изоляция в Китае, Natl.
науч. Rev., 8, nwaa137, https://doi.org/10.1093/nsr/nwaa137, 2021. 

Jung-a, S.: Южнокорейские судостроители в кризисе, Financial Times,
https://www.ft.com/content/d74127ac-3140-11e6-8825-ef265530038e (последний доступ: 25 февраля 2022 г. ), 2016. Спутниковый аэрозоль
Оптическая глубина с использованием пространственной модели с несколькими разрешениями и случайного леса для
PM _2,5 Прогноз, Дистанционный датчик, 13, 126,
https://doi.org/10.3390/rs13010126, 2021. 

Kioumourtzoglou, M.-A., Schwartz, J.D., Weisskopf, M.G., Melly, S.J.,
Ван Ю., Доминичи Ф. и Занобетти А.: Длительное воздействие PM _2,5
Госпитализация в неврологическую больницу на северо-востоке США,
Окружающая среда. Здоровье Персп., 124, 23–29,
https://doi.org/10.1289/ehp.1408973, 2016. 

Клоог, И., Нордио, Ф., Коулл, Б.А., и Шварц, Дж.: Объединение местных
Регрессия землепользования и оптическая толщина спутникового аэрозоля в гибридной модели
Пространственно-временной PM _2,5 Воздействие в Среднеатлантических штатах, Окружающая среда. науч. Technol., 46, 11913–11921, https://doi.org/10.1021/es302673e, 2012. 

Клоог И., Чудновский А.А., Джаст А.С., Нордио Ф., Кутракис П., Коулл,
Б. А., Ляпустин А. , Ван Ю. и Шварц Дж.: Новая гибридная пространственно-временная модель для оценки ежедневных многолетних концентраций PM _2,5 на северо-востоке США с использованием данных об оптической толщине аэрозолей высокого разрешения, Atmos. Окружающая среда, 95, 581–590,
https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2014.07.014, 2014. 

Ку, Дж.-Х., Ким, Дж., Ли, Ю.Г., Пак, С.С., Ли, С., Чонг, Х., Чо, Ю.,
Ким Дж., Чой К. и Ли Т.: Значение модели качества воздуха
в Южной Корее после вспышки COVID-19, Sci. Респ., 10, 22462, г.
https://doi.org/10.1038/s41598-020-80429-4, 2020. 

Ли, Т., Шен, Х., Юань, К., Чжан, X., и Чжан, Л.: Оценка
PM _2,5 на уровне земли по данным спутниковых и станционных наблюдений: A
Геоинтеллектуальный подход к глубокому обучению, Geophys. Рез. Летта, 44,
11985–11993, https://doi.org/10.1002/2017GL075710, 2017. 

Лим, Х., Го, С., Ким, Дж., Чой, М., Ли, С., Сонг, К.- К. и Касаи Ю.: Интеграция продуктов оптической глубины аэрозоля GOCI и AHI Yonsei во время кампаний KORUS-AQ 2016 и EMeRGe 2018, Atmos. Изм. Tech., 14, 4575–4592, https://doi.org/10.5194/amt-14-4575-2021, 2021. 

Лю, Ю., Парк, Р. Дж., Джейкоб, Д. Дж., Ли, К., Килару , В., и Сарнат, Дж. А.:
Картирование среднегодовых приземных концентраций PM _2,5 с использованием Multiangle
Спектрорадиометр визуализации оптической толщины аэрозоля на прилегающей
США, J. Geophys. Рез.-Атм., 109, Д22206,
https://doi.org/10.1029/2004JD005025, 2004. 

Лю, Ю., Пасиорек, С.Дж., и Кутракис, П.: Оценка региональных пространственных и
Временная изменчивость концентраций PM _2,5 по спутниковым данным,
Информация о метеорологии и землепользовании, Окружающая среда. Здоровье Персп.,
117, 886–892, https://doi.org/10.1289/ehp.0800123, 2009. 

Ляпустин А., Ван Ю., Коркин С. и Хуанг Д.: MODIS Collection 6 Алгоритм MAIAC , Атмос. Изм. Тех., 11, 5741–5765, https://doi.org/10.5194/amt-11-5741-2018, 2018. 

Муньос-Сабатер, Дж., Дутра, Э., Агусти-Панареда, А., Альбергель, К., Ардуини, Г., Бальзамо, Г. , Буссетта, С., Чулга, М., Харриган, С., Херсбах, Х., Мартенс, Б., Миральес, Д.Г., Пайлс, М., Родригес-Фернандес, Н.Дж., Зотер, Э., Буонтемпо, К., и Тепо , J.-N.: ERA5-Land: современный глобальный набор данных повторного анализа для наземных приложений, Earth Syst. науч. Данные, 13, 4349–4383, https://doi.org/10.5194/essd-13-4349-2021, 2021. 

Парк, С., Шин, М., Им, Дж., Сонг, К.- К., Чой М., Ким Дж., Ли С., Парк Р., Ким Дж., Ли Д.-В. и Ким С.-К.: Оценка уровня земли концентрации твердых частиц за счет синергетического использования спутниковых наблюдений и моделей процессов над Южной Кореей, Atmos. хим. физ., 19, 1097–1113, https://doi.org/10.5194/acp-19-1097-2019, 2019. 

Педрегоса Ф., Вароко Г., Грамфор А., Мишель В., Тирион Б., Гризель,
О., Блондель М., Преттенхофер П., Вайс Р., Дюбур В., Вандерплас Дж.,
Пассос А., Курнапо Д., Брюше М., Перро М. и Дюшене Э.:
Scikit-learn: Machine Learning in Python, J. Mach. Учиться. Res., 12, 2825–2830, 2011. 

Пендерграсс, Д. , Джейкоб, Д. Дж., Чжай, С., Ким, Дж., Ку, Дж.-Х., Ли, С., Бэ, М., Ким, С., и Ляо, Х.: Непрерывные ежедневные карты мелкодисперсных твердых частиц (PM _2.5 ) качество воздуха в Восточной Азии путем применения алгоритма случайного леса к геостационарным спутниковым данным GOCI, Harvard Dataverse, V1 [набор данных], https://doi.org/10.7910/DVN/0L3IP7, 2021. 

Remer , Л. А., Кауфман, Ю. Дж., Танре, Д., Матту, С., Чу, Д. А.,
Мартинс, Дж. В., Ли, Р.-Р., Ичоку, К., Леви, Р. К., Клейдман, Р. Г., Экк, Т.
Ф., Вермоте Э. и Холбен Б. Н.: Аэрозольный алгоритм MODIS, продукты,
и Валидация, J. Atmos. наук, 62, 947–973,
https://doi.org/10.1175/JAS3385.1, 2005 г. 

Ремер, Л. А., Матту, С., Леви, Р. К., Хайдингер, А., Пирс, Р. Б., и Чин, М.: Извлечение аэрозоля в облачной среде: доступность аэрозольных продуктов как функция пространственного разрешения, Atmos. Изм. Tech., 5, 1823–1840, https://doi.org/10.5194/amt-5-1823-2012, 2012. 

Ремер, Л. А., Матту, С., Леви, Р. К. , и Мунчак, Л. А.: MODIS 3 км аэрозольный продукт: алгоритм и глобальная перспектива, Atmos. Изм. Тех., 6, 1829–1844, https://doi.org/10.5194/amt-6-1829-2013, 2013. 

Ше, К., Чой, М., Белль, Дж. Х., Сяо, К., Би, Дж., Хуан, К., Мэн, X.,
Генг Г., Ким Дж., Хе К., Лю М. и Лю Ю.: спутниковая оценка
почасовых уровней PM _2,5 во время сильных зимних эпизодов загрязнения в дельте реки Янцзы, Китай, Chemosphere, 239, 124678,
https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2019.124678, 2020. 

Шепард, Д.: Функция двумерной интерполяции для неравномерно расположенных
данные в: Материалы 23-й национальной конференции ACM 1968 г., Нью-Йорк,
Нью-Йорк, США, 19 января.68, 517–524, https://doi.org/10.1145/800186.810616, 1968. 

Stafoggia, M., Bellander, T., Bucci, S., Davoli, M., de Hoogh, K., de’ Донато Ф., Гариаццо К., Ляпустин А., Микелоцци П., Ренци М.,
Скортичини М., Штейн А., Виеги Г., Клоог И. и Шварц Дж.:
Оценка суточных концентраций PM10 и PM _2,5 в Италии, 2013–2015 гг. ,
используя пространственно-временную модель случайного леса землепользования, Environ. Int., 124, 170–179, https://doi.org/10.1016/j.envint.2019.01.016, 2019. 

ван Донкелаар, А., Мартин, Р. В., и Парк, Р. Дж.: Оценка уровня земли
PM _2.5 с использованием оптической толщины аэрозоля, определенной по спутниковому дистанционному зондированию, J. Geophys. Рез.-Атм., 111, Д21201,
https://doi.org/10.1029/2005JD006996, 2006. 

ван Донкелаар, А., Мартин, Р. В., Брауэр, М., Хсу, Н. К., Кан, Р. А., Леви,
Р. К., Ляпустин А., Сайер А. М., Винкер Д. М.: Глобальные оценки
Мелкодисперсного вещества комбинированным геофизико-статистическим методом с
Информация со спутников, моделей и мониторов, Окружающая среда. науч. Техн.,
50, 3762–3772, https://doi.org/10.1021/acs.est.5b05833, 2016. 

ван Донкелаар, А., Мартин, Р.В., Ли, К., и Бернетт, Р.Т.: Региональный
Оценки химического состава мелкодисперсной взвеси с помощью
Комбинированный геолого-статистический метод с информацией со спутников,
Модели и мониторы, среда. науч. техн., 53, 2595–2611,
https://doi.org/10.1021/acs.est.8b06392, 2019. 

Ван, Дж. и Кристофер, С.А.: Взаимное сравнение спутниковых
оптическая толщина аэрозоля и масса PM _2,5 : влияние на качество воздуха
исследования, геофиз. Рез. Письма, 30, 2095, https://doi.org/10.1029/2003GL018174, 2003. 

Ван, В., Мао, Ф., Ду, Л., Пан, З., Гонг, В., и Фанг, С.: Получение Ежечасно
PM _2,5 Концентрации от AOD Himawari-8 над Пекином–Тяньцзинем–Хэбэем в Китае, Remote Sens., 9, 858, https://doi.org/10.3390/rs9080858, 2017. 

Wei, Y., Wang, Ю., Ди, К., Шойра, К., Ван, Ю., Кутракис, П., Занобетти,
А., Доминичи Ф. и Шварц Дж. Д.: Кратковременное воздействие мелких частиц
твердые частицы и риски госпитализации и затраты в Medicare
популяция: стратификация по времени, перекрестное исследование, BMJ, 367, l6258,
https://doi.org/10.1136/bmj.l6258, 2019 г..

Ву, Дж.-Х., Ким, Ю., Ким, Х.-К., Чой, К.-С., Юм, Дж.-Х., Ли, Дж.-Б., Лим,
Дж.-Х., Ким Дж. и Сон М. : Разработка списка CREATE Inventory в
Поддержка комплексного моделирования климата и качества воздуха для Азии,
Устойчивое развитие, 12, 7930, https://doi.org/10.3390/su12197930, 2020. 

Ву, Дж.-Х., Ким, Ю., Ким, Дж., Пак, М., Джанг, Ю., Ким, Дж., Бу, К., Ли, Ю., Пак, Р., Дуб, Ю., Фрид А., Симпсон И., Эммонс Л. и Кроуфорд Дж.: Выбросы KORUS: исчерпывающая информация о выбросах в Азии в поддержку миссии NASA/NIER KORUS-AQ, Elementa: Science of the Anthropocene , в печати, 2022 г. 

Сюй, Дж.-В., Мартин, Р.В., ван Донкелаар, А., Ким, Дж., Чой, М., Чжан, К., Гэн, Г., Лю, Ю., Ма, З., Хуанг, Л., Ван, Ю., Чен, Х., Че, Х., Лин, П. и Лин, Н.: Оценка приземного уровня PM _2,5 в восточном Китае с использованием оптической толщины аэрозоля, определенной из GOCI спутниковый прибор, Atmos. хим. Phys., 15, 13133–13144, https://doi.org/10.5194/acp-15-13133-2015, 2015. 

Xue, T., Zheng, Y., Tong, D., Zheng, B. , Ли, X., Чжу, Т., и Чжан, Q.:
Пространственно-временные непрерывные оценки PM _2,5 концентрации в Китае,
2000–2016: метод машинного обучения с использованием данных со спутников, химических
транспортная модель и наземные наблюдения, Environ. Интернациональная, 123,
345–357, https://doi.org/10.1016/j.envint.2018.11.075, 2019. 

Йео, М. и Ким, Ю.: Тенденции концентрации ТЧ _2,5 и высокие концентрации ТЧ _2,5 случаи концентрации по регионам в Корее, Particle and Aerosol Research, 15, 45–56, https://doi.org/10.11629/jpaar.2019.15.2.045, 2019. 

Zang, L., Mao, F., Guo, Дж., Ван В., Пан З., Шен Х., Чжу Б. и Ван,
Z.: Оценка пространственно-временных PM _1,0 распределения в Китае путем объединения наблюдений PM _2,5 со спутниковой оптической толщиной аэрозоля, Sci. Total Environ., 658, 1256–1264, https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.297, 2019. 

Zhai, S., Jacob, D.J., Wang, X., Shen, L. , Ли, К., Чжан, Ю., Гуй, К., Чжао, Т. и Ляо, Х.: Тенденции мелкодисперсных твердых частиц (PM2,5) в Китае, 2013–2018 годы: разделение вклада антропогенных выбросов и метеорологии , Атмос. хим. Phys., 19, 11031–11041, https://doi.org/10.5194/acp-19-11031-2019, 2019. 

Чжай, С.