SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:b33c9f8a-a60c-424c-b302-5eb64dfe67be"
 

Sökning: id:"swepub:oai:lup.lub.lu.se:b33c9f8a-a60c-424c-b302-5eb64dfe67be" > Mapping microscale ...

Mapping microscale PM2.5 distribution on walkable roads in a high-density city

Tong, Chengzhuo (författare)
Hong Kong Polytechnic University
Shi, Zhicheng (författare)
Shenzhen University
Shi, Wenzhong (författare)
Hong Kong Polytechnic University
visa fler...
Zhao, Pengxiang (författare)
Lund University,Lunds universitet,Centrum för geografiska informationssystem (GIS-centrum),Institutionen för naturgeografi och ekosystemvetenskap,Naturvetenskapliga fakulteten,Centre for Geographical Information Systems (GIS Centre),Dept of Physical Geography and Ecosystem Science,Faculty of Science
Zhang, Anshu (författare)
Hong Kong Polytechnic University
visa färre...
 (creator_code:org_t)
2021
2021
Engelska 16 s.
Ingår i: IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. - 1939-1404. ; 14, s. 6855-6870
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Monitoring pollution of PM2.5 on walkable roads is important for resident health in high-density cities. Due to the spatiotemporal resolution limitations of Aerosol Optical Depth (AOD) observation, fixed-point monitoring, or traditional mobile measurement instruments, the microscale PM2.5 distribution in the walking environment cannot be fully estimated at the fine scale. In this study, by the integration of mobile measurement data, OpenStreetMap (OSM) data, Landsat images, and other multi-source data in land-use regression (LUR) models, a novel framework is proposed to estimate and map PM2.5 distribution in a typical microscale walkable environment of the high-density city Hong Kong. First, the PM2.5 data on the typical walking paths were collected by the handheld mobile measuring instruments, to be selected as the dependent variables. Second, Geographic prediction factors calculated by Google Street View, OpenStreetMap (OSM) data, Landsat images, and other multi-source data were further selected as independent variables. Then, these dependent and independent variables were put into the LUR models to estimate the PM2.5 concentration on sidewalks, footbridges, and footpaths in the microscale walkable environment. The proposed models showed high performance relative to those in similar studies (adj R2, 0.593 to 0.615 [sidewalks]; 0.641 to 0.682 [footpaths]; 0.783 to 0.797 [footbridges]). This study is beneficial for mapping PM2.5 concentration in the microscale walking environment and the identification of hot spots of air pollution, thereby helping people avoid the PM2.5 hotspots and indicating a healthier walking path.

Ämnesord

MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP  -- Hälsovetenskap (hsv//swe)
MEDICAL AND HEALTH SCIENCES  -- Health Sciences (hsv//eng)
NATURVETENSKAP  -- Geovetenskap och miljövetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Earth and Related Environmental Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Air pollution
Atmospheric modeling
Instruments
Legged locomotion
Monitoring
Pollution measurement
Roads
Urban areas

Publikations- och innehållstyp

art (ämneskategori)
ref (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Tong, Chengzhuo
Shi, Zhicheng
Shi, Wenzhong
Zhao, Pengxiang
Zhang, Anshu
Om ämnet
MEDICIN OCH HÄLSOVETENSKAP
MEDICIN OCH HÄLS ...
och Hälsovetenskap
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Geovetenskap och ...
Artiklar i publikationen
IEEE Journal of ...
Av lärosätet
Lunds universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy