Assessing spatial variation of PM2.5 and NO2 across Europe using Geographically Weighted Regression
Notice bibliographique
Résumé
OPS 49: Air pollution exposure methods, Room 412, Floor 4, August 27, 2019, 10:30 AM - 12:00 PM Background/ Aim Standard Land Use Regression (LUR) models assume the relationships between air pollution and predictors are constant across spaces, which may not be true. Geographically Weighted Regression (GWR) can deal with spatially varying relationships. We aimed to develop Europe-wide GWR models, and to check whether they model spatial variability of air pollution better than the standard models. Methods: Air pollution models were developed based on 2010 routine monitoring data from the AIRBASE (543 sites for PM2.5 and 2399 sites for NO2), using satellite observations, chemical transport model estimates and land use variables as potential predictor variables. We first built a standard LUR model across Europe using a supervised step-forward linear regression. Predictor variables selected by the standard model were included in a GWR model to allow spatially varying coefficients. Kriging was performed on the residual variation from the LUR models and added to the pollution estimates. We evaluated the models by performing five-fold cross-validation (CV) and by external validation (EV) using annual average concentrations measured at 416 (PM2.5) and 1396 sites (NO2) from the ESCAPE study. Results: The PM2.5 GWR model performed well across Europe (CV-R2 0.68; EV-R2 0.70). Kriging only slightly improved the model performance (CV-R2 0.69; EV-R2 0.73). The GWR model outperformed the standard model (CV-R2 0.60; EV-R2 0.53) and the standard model plus kriging (CV-R2 0.64; EV-R2 0.67). Chemical transport model estimates and satellite observations were two of the most important predictors for the GWR model. The regression coefficient of road density was higher in Western Europe and lower in northern and southern Europe. The NO2 GWR model had similar performance as the standard model. No reliable kriging could be fit through residuals of the NO2 estimates. Conclusions: Geographically weighted regression modestly improved modeling of spatial variation of PM2.5 across Europe compared to a standard model.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».