Exposures to combustion sources near military operations in Iraq and Afghanistan using satellite observations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: U.S. military personnel deployed to Afghanistan and Iraq were stationed on bases impacted by airborne hazards including emissions from combustion sources. Due to limited environmental monitoring during military operations, exposure levels remain poorly characterized. OBJECTIVE: We used satellite observations to identify the locations and persistence of combustion sources on and near military bases in Afghanistan and Iraq from 2002 to 2012, the peak period of open-air combustion. METHODS: Daily fire detections from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) were clustered using density-based methods to identify persistent burning within 5 km of bases. Validation was conducted using military imagery and Google Earth. A sensitivity analysis compared MODIS fire detections to those from the newer Visible Infrared Imaging Spectroradiometer (VIIRS) at a civilian burn pit in Djibouti. RESULTS: MODIS detected 285,810 fires in Iraq and 3702 in Afghanistan. Clustering identified 398 bases in Iraq and 122 in Afghanistan with burning nearby. In Iraq, persistent clusters were linked to oil and gas flares, while smaller clusters on bases in both countries were consistent with burn pits. MODIS and VIIRS both detected the Djibouti burn pit, but VIIRS recorded three times more fire detections, highlighting its sensitivity in detecting biomass and waste burning. IMPACT: This study is the first to use satellite fire detections to objectively map and quantify combustion sources at U.S. military bases in Iraq and Afghanistan during 2002-2012. By applying density-based clustering to MODIS data and validating with high-resolution imagery, we identified persistent burning patterns near and on bases. This approach overcomes the limitations of self-reported exposure data and provides a reproducible framework for assessing deployment-related combustion exposures. The findings highlight both the utility and limitations of MODIS and demonstrate the potential of satellite observations for Veteran health research.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».