Accounting for Intra-urban Variability in Outdoor Air Concentrations: Estimating Exposures Using Monitoring Station Data and Land Use Regression Models
Notice bibliographique
Résumé
P-640 Introduction: Several methods are available for estimating outdoor air pollution concentrations at specific residential locations as a means of estimating personal exposures in epidemiological studies or risk assessment. We compared several such methods used in the Border Air Quality Study. Methods: One approach uses data from regulatory ambient monitoring stations. Examples include assigning individuals the concentration of (1) the nearest monitor, (2) the average of all monitors within a specific distance, (3) the average of the 3 closest monitors. Inverse-distance-weighting and Kriging approaches are also possible with these data. A second approach uses spatially resolved air pollution models. Here, we focus on a land use regression model that relates measured concentrations to geographic data (e.g., traffic and road length) for uniform buffers surrounding monitoring sites. The model is then used to predict outdoor concentrations at specific locations. Outdoor concentration estimates were generated using each of the above methods and compared for 62,531 postal codes in the study area, and for each of 114,400 pregnant women in a birth outcome cohort study. Seven pollutants are considered: NO, NO2, ozone, CO, SO2, PM10, and PM2.5. Results: The various approaches considered are often poorly correlated with each other (R values range: 0.06–0.99; median: 0.63), both for individuals in the cohort and for all postal codes in the study area. Concentration maps highlight differences among the methods. Visual inspection of these maps, comparing attributes such as spatial autocorrelation and spatial heterogeneity, suggests that in some cases, methods that seem reasonable in theory (and have been implemented in previous epidemiological studies) yield results that seem unlikely to be the best estimate of the expected concentration. The ambient monitoring data are spatially sparse (monitor density, in km2 per monitor: 120 for PM2.5; 12–24 for the remaining six pollutants) relative to the land-use regression model (calculated on a 10-meter grid, for NO and NO2). Monitoring station data have several unique statistical properties (e.g., length scales for spatial heterogeneity vary among pollutants and locations, and over time); for the case studied, these properties suggest that the inverse-distance-weighted average concentration from the 3 nearest monitoring stations is preferable to the alternatives considered. Discussion: Epidemiological study results may vary, depending on which exposure method is selected. Researchers should be aware of potential biases in their studies due to the choice of exposure method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».