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World File Search System空气污染
空气污染和人类健康氧化潜力的目的...
参考[1]我们的数据中的世界（2024）在：https：//ourworldindata.org/grapher/number-of-deaths-by-risk-factor（2024年10月访问）[2]世界卫生组织（2024）（2024）“环境（outdoor）空气污染”，可用于：床单/细节/环境 - （户外） - 空气质量和健康（2024年10月访问）[3] Gao等。（2020）通过两种细胞分析评估的PM2.5氧化潜力的表征和比较，Atmos Chem Phys 20（9），5197–5210。[4] Bates等。（2019）对环境颗粒物质氧化潜力的细胞测定的综述：与组成，来源和健康效应的方法和关系，环境科学技术53（8），4003-4019。[5] Hajam等。（2022）人类病理学和衰老中的氧化应激：分子机制和观点，细胞11（3），552。[6] Almetwally等。（2020）环境空气污染及其对人类健康和福利的影响：概述，Environ Sci Poldut Res 27，24815–24830。[7] Jiang等。 （2019）使用二硫代醇测定法评估大气气溶胶的氧化潜力，大气 - 贝尔10（10），571，571 [8] Cho等。 （2005）洛杉矶盆地不同地点空气中颗粒物的氧化还原活性，Environ Res 99（1），40-47。 [9] Chirizzi等。 （2017）撒哈拉粉尘暴发和碳含量对pM2.5和pM10水溶性部分的氧化潜力的影响，Atmos Environ 163，1-8。[7] Jiang等。（2019）使用二硫代醇测定法评估大气气溶胶的氧化潜力，大气 - 贝尔10（10），571，571 [8] Cho等。（2005）洛杉矶盆地不同地点空气中颗粒物的氧化还原活性，Environ Res 99（1），40-47。[9] Chirizzi等。（2017）撒哈拉粉尘暴发和碳含量对pM2.5和pM10水溶性部分的氧化潜力的影响，Atmos Environ 163，1-8。
英国的空气污染2023
英国的空气质量标准法规（2010年）和《环境法》（2021年）要求每年报告合规性和进度。在英国航空网站上报告了基础数据，网址为https://uk-air.defra.gov.uk。本报告继续针对英国的空气质量标准法规（2010年）进行了一系列年度合规性报告，并详细介绍了实现环境目标（优质颗粒物）（英格兰）法规（2023）中设定的两个目标的进展。本报告提供了有关这些法规涵盖的污染物，其来源和效果，英国的法定监控网络以及英国建模方法的背景信息。然后，它总结了英国2023年的环境空气质量评估，并通过国家空气污染监测网络提出了空气质量建模和测量。本报告涵盖的污染物是：
空气污染控制的冬季行动计划2024-25
3“德里小学将从明天开始关闭”，《印度时报》，2022年11月4日，4“德里在污染上增加了Grap-4指南；这是2022年11月4日，livemint.com的列表”，livemint.com 5“工资削减，失业：对于德里NCR的建筑工人而言，禁令太多”，《时报》印度，2022年11月4日，2022年6月6日，国家首都地区和邻近地区的空中质量管理委员会，2021年，2021年
机器学习方法是否改善了具有高空间对比度的环境空气污染物的预测？系统评价
背景与目标：使用机器学习来进行空气污染建模正在迅速增加。我们对比较统计和机器学习模型的研究进行了系统的综述，该研究预测了环境氮二氧化氮（NO 2），超细颗粒（UFPS）和黑碳（BC）的时空变化，以确定哪种情况以及在哪种情况下，机器学习是否会产生更准确的预测。方法：截至2024年6月13日，搜索了科学和Scopus的网络。所有记录均由两个受依赖的审阅者筛选。在最佳统计和机器学习方法之间的确定系数（R 2）和均方根误差（RMSE）之间的差异进行了比较。结果：包括46个模型比较的38项研究（第2号，UFPS为30，为BC为8）。线性非规范方法和随机森林最常使用。机器学习在34个比较中优于统计模型。最佳机器学习和统计模型之间的R 2中的平均差异（95％置信区间）分别为0.12（0.08、0.17）和20％（11％，29％）。基于树的方法在17个多模型比较中的12个中表现最好。非线性或正则回归方法仅在12个比较中使用，并提供了与机器学习方法相似的性能。结论：这项系统的综述表明，机器学习方法，尤其是基于树的方法，可能优于线性非验证方法，用于预测2号，UFP和BC的环境浓度。需要使用非线性，正则化和更广泛的机器学习方法的其他比较研究来确认其相对性能。未来的空气污染研究也将受益于对方法和结果的更明确和标准化的报告。
side event_concept note_digital用于应对空气污染和气候变化
流3：环境时间和日期数字：12：00-13：15，2024年9月3日，星期二：土库斯坦房间，国会中心阿斯塔纳背景，在过去的几十年中，亚太地区的经济增长迅速，但是这一进展取得了巨大的环境成本。环境退化，特别是空气污染和温室气体（GHG）排放，增加了气候风险和环境灾难。根据ESCAP分析，灾难的平均年损失从9240亿美元增加到近1万亿美元。城市化和气候变化加剧了空气污染，对脆弱人群的影响不成比例。特别是，空气污染显着威胁到包括东盟地区在内的公共卫生和环境。立即行动至关重要。数字化转型，仅仅是商品和服务的数字化，还具有有效解决空气污染，气候风险和环境退化的潜力。数字增长与环境可持续性之间的关系不是零和零。新兴技术，例如人工智能，5G连接性，卫星数据，数字双胞胎和物联网（IoT），为这些紧迫的挑战提供了关键的解决方案。未来是数字化的，它具有巨大的希望。这一事件：“针对空气污染和气候变化的新兴技术的高级论坛”旨在加深我们对数字环境Nexus中各种和动态互联的理解。它将提供一个平台，分享良好的实践和创新解决方案，以解决空气污染和气候风险。此外，该活动旨在加强利益相关者之间的伙伴关系和合作，以有效解决这些问题。在部长级会议期间，该方面的活动暂定为“有关应对空气污染和气候变化的新兴技术的高级论坛”，将为决策者和专家提供一个绝佳的机会，以讨论和分享最佳实践和解决方案。重点将放在有效利用数字技术和数据上，以应对空气污染，气候风险和环境挑战。
英格兰、苏格兰、威尔士和北爱尔兰空气污染物清单：2005 年至 2022 年
除了上述空气污染物（其源数据和清单方法已完善）外，附录 C 还提供了（i）二恶英和呋喃 (PCDD/Fs)、（ii）苯并[a]芘 (B[a]P) 和 (iii) 汞 (Hg) 排放的实验清单统计数据。这些是优先有毒污染物，其排放量估计属于《远距离越境空气污染公约》 (CLRTAP) 下英国清单提交的范围。B[a]P 和 PCDD/Fs 的清单首次出现在 1990-2017 年清单中。次国家级的数据质量使得 PCDD/F 和 B[a]P 清单数据在此阶段继续被视为实验统计数据。Hg 的清单首次出现在 1990-2019 年清单中。同样，次国家级的数据质量意味着这些排放量估计应仅被视为实验统计数据。需要进一步努力提高英格兰和地方权力下放政府在整个时间序列中的估计质量；有关详细信息，请参阅附录 C。
诱导气溶胶光学深度的遥感分析：缓解空气污染的综合方法
气溶胶加重在巴基斯坦旁遮普邦的行政拉合尔司构成了重大挑战，并为持续存在的烟雾问题做出了巨大贡献。自2017年以来，该部门经历了烟雾污染的经常性发作，最著名的是在10月和11月。在本研究中，已经分析了气溶胶光学深度（AOD）与三个计量参数一起分析：温度，湿度和降雨。使用遥感数据和卫星成像在2018年10月和2018年11月，2020年和2022年进行了跟踪。此外，来自汽车排气，行业和残茬燃烧的人为排放数据来自次要来源。最终，该研究在10月和11月将在拉合尔分部进行了复杂的环境图片。结果表明，在此期间，AOD水平不仅升高，而且还受到各种计量变量的影响，例如低温，高相对湿度，缺乏降雨量以及各种人类活动的排放。发现卡车，拖拉机和公共汽车是行业和残茬燃烧的最差贡献者之一。因此，本研究表明多部门计划减轻气溶胶水平并打击烟雾威胁，从而促进拉合尔分部的环境可持续性。包括一套全套建议，分为三类：行业，运输和农业。这些专注于技术，控制系统，处置，激励措施，绿色解决方案等。在各个层面上，承诺，协作和协调绝对至关重要。
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）。
