A low-cost approach to ambient fine particulate matter monitoring - the case of Grenada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ambient fine particulate matter (PM2.5), despite its association with significant morbidity and mortality, is not robustly monitored in the small island developing states (SIDS) of the Caribbean region. This is due in part to a lack of local and regional financial and technical capacity. To establish baseline parameters and assess historical trends in Grenada, an island frequently impacted by Saharan dust storms, a historical analysis was conducted using comprehensive atmospheric reanalysis data from NASA's Global Modeling and Assimilation Office. A time series decomposition analysis, along with a multivariate linear regression model, was used to study the trends and interactions between PM2.5 and meteorological correlates. The analysis revealed that, despite stable mean trends, PM2.5 concentrations increased consistently and significantly from May to August, with seasonal effect indices ranging from 0.198 to 6.799 units above the average trend. These pronounced peaks were linked to recorded dust storms and other natural phenomena, including volcanic activity. A correlation analysis with results from a pilot study from 2020 showed a moderate association between satellite-based estimates and low-cost ground monitors (ρ = 0.56). Given the link between PM2.5 exposure and various adverse health effects, the findings from this study can serve as a basis for establishing more comprehensive monitoring networks. This can inform air quality management decisions tailored to the region and protect public health. Additionally, the lessons learned from this study can enhance research capabilities and support the implementation of air quality management initiatives in Grenada and other similar SIDS. Key messages • Grenada and the southern Caribbean region air quality is primarily affected by Sahara dust storms. • In absence of reference ground monitors, a robust network can be established using satellite estimates and low-cost monitoring.
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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 | 0,008 | 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 | 0,000 |
| 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 ».