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World File Search System空气污染
对空气污染水平及其在德里NCR中的健康影响的定量分析：一项纵向研究
长期健康趋势：纵向研究允许随着时间的推移跟踪健康结果，从而对空气污染如何影响长期影响个人和人群有了更细微的了解。这些数据可以揭示新兴模式和慢性健康状况，而在短期研究中可能并不明显。政策相关性：纵向数据可以为决策者提供有效和有针对性的干预措施的强大证据。了解空气质量随着时间的变化的变化如何与健康结果随着时间的变化有关，可以为更精确的污染控制措施和医疗保健策略提供信息。公共卫生准备：随着德里NCR继续应对严重的空气污染，必须评估长期健康风险并为未来准备医疗保健系统。一项纵向研究可以帮助确定脆弱的群体，评估现有干预措施的有效性，并指导资源为公共卫生准备的准备。社区意识：纵向研究也可以有助于提高公众意识并鼓励行为改变。人们可以看到随着时间的推移对空气污染的累积健康影响，他们可能会更有动力采取预防措施并倡导更清洁的空气。
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。
从生态学角度使用深度学习来解决气候变化和空气污染的评论
物种，并估计大数据集中的生物多样性，例如录音，视频和摄像头照片。本评论论文表明，大多数生态学学科，包括管理和保护等应用环境，都可以从深度学习中受益。本评论还确定了有关深度学习应用的频繁问题，例如建立深度学习网络的过程，可用的资源以及需要什么样的数据和处理能力。人类面临的最大问题之一是气候变化，作为深度学习（DL）专家，您可能想知道我们如何提供帮助。在这里，我们介绍了机器学习（ML）如何成为切割温室气体排放并协助社会适应不断变化的环境的有效工具。我们与各个部门合作，发现关键问题，例如预防灾难和智能电网，DL可以弥合当前差距。本文在实际空气污染数据上使用深度学习网络对建模进行了彻底的研究。在这项研究的支持下，我们希望在未来建立深度学习的空气污染结构，并通过深度学习研究的最新发展的知识，包括生成的对抗性网络（GAN）（GAN），改善了结果，这些知识将彼此相互抑制两个竞争对手网络，以产生准确的数据并预测国家。
关于空气污染，气候变化和生殖健康的事实说明
•几项研究报道了环境空气污染物（例如O 3，S0 2，No 2，Co，pm 2.5，PM 10，PM 10）和自发流产之间的季节性变化之间的相关性。•居住在大批量高速公路附近，会大大增加出生体重的风险。•在妊娠的第二个三个月，尤其是20至27周之间的CO，No 2，PM 2.5和PM 10的高度接触与期限前出生的几率增加有关。•全球关于末期出生的数据表明，全世界的270万或18％可以归因于孕产妇暴露于细颗粒物中，在南/东亚，北非/中东/中东和西撒哈拉以南非洲的负担最高。•在分娩前三周内最多三周的野火与低出生体重的风险增加有关。此外，在妊娠中期第二学期，暴露于野火细颗粒物质与早期出生前出生的风险升高，这可能是由于炎症和压力引起的。
减少南亚，中国和美国脱碳的热量和颗粒物空气污染的过早死亡
世界远非气候稳定。认为减少排放的看法将需要接近 - 期限牺牲，但只能提供遥远的未来益处可能会减慢脱碳的运动。然而，可持续发展，包括积极的脱碳，清洁能源的获取以及强大的空气质量政策，可通过改善的空气质量以及长期避免的热量暴露提供快速，当地的健康益处。我们量化了这些好处，表明它们每年避免数百万的过早死亡，并且在发展亚洲的估值大于缓解成本。这些结果表明，即使发展中国家对历史全球气候变化的贡献相对较小，脱碳化也可以使其受益。这些发现还量化了衰老人群如何对环境风险更敏感。
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。
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）。
中国数字经济发展对中老年人健康的影响：基于空气污染的视角
中国在数字经济发展的道路上展现出良好势头，然而也正在快速步入老龄化社会，探究数字经济的健康效应对于中国实现健康老龄化具有积极意义。本文利用中国健康与养老追踪调查（CHARLS）2011—2018年的微观数据和中国城市的宏观数据，重点研究数字经济与中老年人健康之间的关系。研究发现，数字经济对中老年人健康呈现出显著的倒U型关系。亚组回归结果显示，这种影响在性别、受教育程度、城乡和区域间存在异质性，女性、高学历和城市群体的个体健康与数字经济的关系更为密切；西部地区中老年群体能够更好地享受数字经济的红利，东部地区中老年群体受到数字经济的负面影响更大。在数字经济发展前期，缩小城乡收入差距、增加基本医疗资源可以促进个体健康，而在数字经济发展后期，则表现为扩大城乡收入差距、降低基本医疗资源水平，从而抑制个体健康水平。此外，空气污染在数字经济与个体健康之间表现出正向调节作用，表明空气污染强化了数字经济对健康的影响。扩展分析表明，数字经济对生理健康有负向影响。
归因于化石燃料的空气污染死亡
死亡率是不确定的，动脉高血压和可能涉及的神经退行性疾病。每年全球估计有513万（3.63至6.32）的死亡归因于化石燃料使用的环境空气污染，因此可以通过淘汰化石燃料来避免。该图对应于可以通过控制所有人为排放来避免的最大空气污染死亡人数的82％。较小的减少而不是完全淘汰，表明响应不是强烈的线性。在各种空气污染水平上与化石燃料相关的排放减少可以大大减少可归因的死亡人数。在这项研究中，估计可避免的过剩死亡的估计明显高于大多数以前的研究：由于这些原因，新的相对风险模型对高收入（主要是化石燃料密集型）国家以及对化石燃料使用的低收入和中等收入国家的影响有影响；这项研究解释了除特定疾病死亡率外，所有导致死亡率的原因。化石燃料逐渐淘汰的空气污染大大减少可以大大减少暴露。