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World File Search System空气污染
HEI 了解空气污染对健康的影响战略计划 2020-2025
问责制：测试空气质量行动与健康之间的联系 23 新的问责制研究 23 空气污染混合物的复杂问题 24 接触低浓度空气污染物对健康的影响 25 提出一个关键问题：科学在哪些方面能做出最大贡献？ 25 提高统计分析的质量 26 交通与城市健康 26 第一步 — 更新的 HEI 交通评论 27 跟踪城市交通中主要新出行趋势的出现 27 将交通影响置于更广泛的城市健康因素背景中 27 特别关注的暴露成分 27 全球健康 28 欧洲和其他发达地区 28 发展中亚洲及其他地区 29 跨领域问题 30 政策相关科学的透明度 30 加强暴露评估 31 敏感和高危人群 31
Neurosmog：确定空气污染对发展中的大脑的影响：项目协议
ABCD Adolescent Brain Child Development study ADHD Attention deficit hyperactivity disorder ANT Attention network test CARIT Conditioned approach response inhibition task CBCL Child Behaviour Checklist CPT Continuous performance test DWI Diffusion-weighted imaging EU European Union FACES-IV Family Adaptation and Cohesion Evaluation Scales GIS Geographic information system HCP-D Human Connectome Project - Development IQ Intelligence quotient ISI Inter-stimulus interval LUR Land use regression model MP2RAGE Magnetization-prepared 2 rapid acquisition gradient echo MRI Magnetic resonance imaging NO 2 Nitrogen dioxide PM Particulate matter PM 2.5 Particulate matter with aerodynamic diameter <2.5 µm PM 10 Particulate matter with aerodynamic diameter <10 µm SOR Skala Oceny Rodziny WHO World Health Organization YSR Youth Self-Report
应用CMAQ模型在中国更好地了解空气污染问题
空气质量模型（AQM）已被广泛用于研究空气污染的形成和控制。一系列的AQM已被用来帮助中国的空气质量管理，2013年之后出版物的出版物显着增加（见图1B），当时中国Outbroke 4和CAAP被灌注。最常用的mod els包括：社区多尺度空气质量模型CMAQ； https：// www。epa.gov/cmaq）;带有扩展的综合空气质量模型（CAMX; https：//www.camx.com）;天气研究和预测模型与化学模型（WRF-CHEM; https：//ruc.noaa.gov/wrf/wrf/wrf/wrf-chem）结合在一起；戈达德地球观察系统化学模型（geos-chem; http://geoschem.org）;以及由中国科学院大气物理学研究所（IAP-CAS）开发的嵌套空气质量预测建模系统（NAQPMS）。在所有这些模型中，CMAQ是过去二十年来最常用的AQM（见图1B）。
与交通相关的空气污染和加利福尼亚州中部的帕金森氏病
空气污染是一个主要的公共卫生问题，因为它一直与不利的健康成果联系在一起并缩短了预期寿命（Newby等，2015；美国人口普查局，2021年）。机动车现在是空气污染的大量来源，占全国一氧化碳（CO）排放量的50％以上，约占细节物质（PM）排放的10％（Ernst，Corless，Corless和Greene-Roesel，2003年）。空气污染的影响，包括与交通相关的污染对大脑的认可，但其对帕金森氏病（PD）发病率，患病率和风险的影响尚未得到充分研究。PD是所有神经退行性疾病的增长最快，也是全球残疾的主要原因（GBD 2016 Parkinson's Consemonters，2018年）。鉴于人口老龄化和全球寿命的增加，PD有望在未来施加巨大的医疗和经济负担（GBD 2016帕金森氏病合作者，2018年）。
户外空气污染是阿尔茨海默氏病的危险因素
程序论文：Dhillon，G.，Hassan，N.，Wilson，S。等。（另外3位作者）（2024）户外空气污染是阿尔茨海默氏病的危险因素：系统评价。in：阿尔茨海默氏症和痴呆症：阿尔茨海默氏症协会杂志。阿尔茨海默氏症协会国际会议2024年（AAIC 2024），28年7月28日-2024年8月1日，美国费城。 Wiley阿尔茨海默氏症协会国际会议2024年（AAIC 2024），28年7月28日-2024年8月1日，美国费城。Wiley
空气污染，交通噪音，绿色和温度以及事件2型糖尿病的风险
简介：2型糖尿病（T2D）是一个主要的公共卫生问题，并且各种环境因素与该疾病的发展有关。这项研究旨在研究多种环境暴露对德国人群同类群体中发生T2D风险的纵向影响。方法：我们使用了Kora队列研究（德国奥格斯堡）的数据，并评估了参与者居民的空气污染物，交通噪音，绿色和温度。COX比例危害模型用于分析与入射T2D的关联，并调整潜在的混杂因素。结果：在分析中包括的7736名参与者中，10.5％的参与者在随访期间发展了T2D（平均：15。0年）。我们发现环境因素与T2D的风险之间存在弱或没有关联，性别和教育水平会显着改变空气污染物的影响。结论：我们的研究有助于文献的不断增长，研究了环境因素对T2D风险的影响，并表明环境因素的影响可能很小。
用于空气污染建模多维灵敏度分析的创新数字随机方法
摘要：如今，世界上许多地方都制定了区域空气污染战略，以限制和降低跨政府边界的污染水平，并控制其对人类健康和生态系统的影响。环境保护是世界范围内的首要任务之一。由于这一研究领域是社会的痛点，也是医疗保健系统的基本课题，因此存在许多挑战。敏感性分析在验证大规模空气污染计算模型以确保其准确性和可靠性的过程中起着根本性的作用。我们应用最佳的随机算法对 UNI-DEM 模型进行多维敏感性分析，该模型在管理构成预测和分析可能气候变化后果基础的许多自治系统和数据方面发挥着关键作用。我们开发了两个具有特殊生成矩阵的新的高度收敛数字序列，与用于测量数字生态系统敏感性指标的现有最佳随机方法相比，它们显示出显着的改进。通过敏感性分析获得的结果将发挥极其重要的多方面作用。
加强全球应对空气污染对健康不利影响的最新路线图
11. 可持续发展目标框架内的相互联系为卫生部门应对空气污染提供了理论基础，从而有效地促进实现与健康环境（目标 3.9）、非传染性疾病（目标 3.4）和儿童死亡率（目标 3.2）以及其他目标相关的目标。例如，实现可持续发展目标中与可持续城市和社区（目标 11）、获得用于烹饪、取暖和照明的清洁家庭能源解决方案（目标 7）以及应对气候变化（目标 13）相关的目标，将减少空气污染疾病负担。这种协同作用可用于应用现有的气候减缓融资机制来实施空气质量管理方案，并利用减少空气污染的多重好处，最终带来健康效益。
使用安全数据传输的空气污染监测的物联网系统
摘要：由于快速的城市化和工业化，空气污染已成为全球问题。不良的空气质量是欧洲最重要的环境健康风险，导致严重的健康问题。外部空气污染不是唯一的问题；内部空气污染同样严重，也可能导致不利的健康结果。物联网是一种用于监视和发布实时空气质量信息的实用方法。已经提出了使用微传感器进行数据收集的许多基于物联网的空气质量监测系统。这些系统专为室外空气质量监测而设计。他们使用传感器测量空气质量参数，例如CO 2，CO，PM 10，NO 2，温度和湿度。数据是通过放置在电动汽车上的一组传感器来获取的。然后将它们发送到服务器。用户可以订阅列表并接收有关本地污染的信息。该系统允许实时局部空气质量监控并将数据发送给客户。工作还提供了安全的数据传输协议，以确保系统安全。该协议提供了全系统攻击的弹性和截距，这是现有解决方案所不提供的。