Med den ökande medvetenheten om hälsoeffekterna av partiklar finns det ett växande behov av att förstå de rumsliga och tidsmässiga variationerna i det globala överflöd av luftburna partiklar på marknivå (PM 2.5 ). Här använder vi en serie fjärranalys- och meteorologiska dataprodukter tillsammans med markbaserade observationer av PM 2.5 från 8.329 mätplatser i 55 länder som togs mellan 1997 och 2014 för att utbilda en maskininlärningsalgoritm för att uppskatta den dagliga fördelningen av PM 2.5 från 1997 till nutid. Vi visar att den nya PM 2.5-dataprodukten på ett tillförlitligt sätt kan representera globala observationer av PM 2.5 för epidemiologiska studier. En analys av ingångar till akutmottagningar i Baltimore med schizofreni presenteras när det gäller halterna av föroreningar i omgivningen. PM 2.5 verkar påverka vissa aspekter av psykisk hälsa.
I ett av de andra verken REF, Lary et al. använde en kombination av fjärranalys och meteorologiska data med markbaserade PM2.5-observationer.
Using Machine Learning to Estimate Global PM2.5 for Environmental Health Studies
{'venue': 'Environmental Health Insights', 'journal': 'Environmental Health Insights', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}