识别表面二氧化硫 (SO2) 监测差距在圣约翰,加拿大与土地利用回归和热点绘制地图

科学领域:

• 环境科学 环境科学
• 空气质量监测 空气质量监测
• 公共卫生 公共卫生

背景情况:

• 圣约翰地区因工业活动造成的高环境二氧化硫 (SO2) 污染.
• 尽管排放量有所减少,但二氧化硫仍然是主要的空气污染物,大多数超标发生在圣约翰.
• 局限的空间监测阻碍了城市内SO2热点和相关健康风险的识别.

研究的目的:

• 开发一种方法来识别圣约翰的SO2污染热点,解决监测差距.
• 用遥感和机器学习估计未监测区域的每日SO2水平.
• 揭示高二氧化碳暴露的社区,并告知有针对性的减缓战略.

主要方法:

• 开发了两阶段梯度提升模型:污染/未污染天的分类器和SO2水平的回归器.
• 集成的遥感数据与气象变量 (风速,方向) 用于SO2估计.
• 使用十倍交叉验证来评估模型准确性,并进行空间热点分析.

主要成果:

• SO2分类器达到83%的准确度;回归器达到0.46 (平均SO2) 和0.44 (最大SO2) 的R2.
• 在圣约翰东北部,西北部和东南部未被监测的地区确定了高的SO2水平.
• 风力变量显著影响了SO2预测,表明了潜在的现场外运输到偏远社区.

结论:

• 圣约翰没有监测的地区可能会出现高SO2水平,这可能会对健康造成风险.
• 现有的监测站点可能无法完全捕获SO2暴露,特别是在圣约翰西部.
• 扩大空气质量监测对于有效的SO2减排和公共卫生保护至关重要.