[快闪报告]Distribution patterns and influencing factors of population exposure risk to particulate matters based on cell phone signaling data

Distribution patterns and influencing factors of population exposure risk to particulate matters based on cell phone signaling data
编号：3638 稿件编号：303 访问权限：私有 更新：2023-04-16 17:32:49 浏览：176次 快闪报告

报告开始：2023年05月06日 14:35 （Asia/Shanghai）

报告时间：5min

所在会议：[14C] 14C、气溶胶与大气环境 » [14c-1] 14C-1 气溶胶与大气环境

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摘要

In this study, spatial-temporal characteristics of particular matter (PM) exposure risk in Shenyang were analyzed with landscape patterns using data from land use, cell phone signaling, and PM mobile monitoring. Pollution surfaces were established with geographically weighted regression models and impact factors analysis was implemented by boosted regression tree models. The results showed that weekdays and weekends had different spatial distributions of PM, and the exposure risk was lower on weekends. High exposure risks of PM10 were concentrated in the first ring zone (76.53 people⋅m-2⋅μg⋅m-3) and residential-commercial land (292.34 people⋅ m-2⋅μg⋅m-3). Exposure risks of PM2.5 were most affected by residential-commercial land and fourth-class (relative contribution: 59.69 and 8.88, respectively). However, the exposure risks of PM10 were more influenced by first-class roads (relative contribution: 2.01). The results indicated that independent modeling analysis of different types of PM and periods contribute to more detailed studies of spatial-temporal variation of PM. For human activity studies, cell phone signaling data can effectively distinguish spatial-temporal distribution characteristics of the population on weekdays and weekends. Multi-source big data combined with mobile monitoring and model simulations were used to make population exposure risk studies more accessible, real-time, and costeffective for sustainable urban planning and development.

关键字
Mobile monitoring；Geographically weighted regression；Particulate matter；Cell phone signaling data；Exposure risk
报告人
张楚宜
中国科学院沈阳应用生态研究所

稿件作者
张楚宜 中国科学院沈阳应用生态研究所
胡远满 中国科学院沈阳应用生态研究所
AdamsMatthew 多伦多大学
布仁仓 中国科学院沈阳应用生态研究所
熊在平 中国科学院沈阳应用生态研究所
刘淼 中国科学院沈阳应用生态研究所
杜岩 中国科学院沈阳应用生态研究所
李冰伦 中国科学院沈阳应用生态研究所
李春林 中国科学院沈阳应用生态研究所
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