Climate Change, Air Quality and Urban Health: Evidence from Urban Air Quality Surveillance System in 161 Cities of China 2014
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution has posed a serious public health issue in China. In the study, we aimed to examine the burden of air pollution and its association with climate factors and total mortality. City-level daily air quality index (AQI) data in 161 cities of China in 2014, and meteorological factors, socioeconomic status and total morality were obtained from China environmental, meteor-ology and healthcare agencies. Linear regression, spatial autocorrelation analysis and panel fixed models were applied in data analysis. Among 161 cities, monthly average AQI was significantly different by seasons and regions. The highest average AQI was in winter, and the lowest in summer. A significant clustering distribution of AQI by cities was observed, with the highest AQI in north China (22 cities, mean = 117.36). Among the 161 cities, 5 cities (3%) had AQI > 150 (e.g., moderate polluted reference value), and 50 cities (31.1%) had AQI between 100 and 150 (slightly polluted value). Daily heat index, precipitation and sunshine hours were negatively and significantly, but air pressure was positively correlated with AQI. Cities with higher AQI concentrations had higher total mortality than those with lower AQI. This AQI-mortality association remained significant after adjustment for socioeconomic status. In conclusion, the study highlights the burden and seasonal, regional and areas variations in air pollution across the nation. Air pollution is estimated to account for more than 4% of the urban health inequality in total mortality in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».