細懸浮微粒資料精確度校正探討：以臺北地區空氣盒子為例

陳嘉惠; 蔡詠名; 張國楨

doi:10.6234/JGR.201905_(70).0005

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doi:DOI 号

来源数据

P109 - 141

人文学 > 地理及区域研究

DOI： 10.6234/JGR

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细悬浮微粒资料精确度校正探讨：以台北地区空气盒子为例

The Data Accuracy Calibration of Fine Particulate Matter: A Case Study of Airboxes in Taipei

陈嘉惠(Jia-Huei Chen) ；蔡咏名(Yung-Ming Tsai) ；张国桢(Kuo-Chen Chang)

地理研究； 70 期 (2019 / 05 / 01) ， P109 - 141

繁体中文 DOI： 10.6234/JGR.201905_(70).0005

细悬浮微粒；地理资料探勘；公民科学；地理加权回归；热区分析； Fine Particulate Matter ； Geospatial Data Mining ； Citizen Science ； Geographical Weighted Regression ； Hotspot Analysis

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摘要 │ 参考文献 (57) │ 被引用文献 (2) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

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In 2013, the International Agency for Research on Cancer formally classified air pollution as an environmental carcinogen. This report highlights the urgency that hazardous air pollutants should be controlled. Among the air pollutants, particulate matter (PM) is most detrimental to human health. It can penetrate the respiratory tract deep into the lungs, and stay in the body. If people are exposed to particle pollution for a long time, they have a much higher chance of contracting lung cancer than those who are not exposed to high PM_(2.5). One of the main purposes of this research is to explore the spatial correlation and variation between data collected by AirBoxes and data collected by EPA monitor stations. The second purpose is to develop a spatial interpolation formula and model to show the distribution of PM_(2.5) in the study area, based on data mining and spline techniques. The third purpose is to construct a spatial regression model to calibrate data from AirBoxes based on Geographical Weighted Regression (GWR). The results show that a very high spatial correlation between the two data sets exists, and residual from GWR displays a spatial clustering pattern. Based on Getis-Ord's Gi*, the hotspots of residuals are located in Wanhua and Tatung districts. These districts have certain unique land use types and traffic patterns. All of these results show that the original research purposes have been achieved, and the spatial interpolation and regression models can be used to calibrate AirBox data. It is recommended that the causes of the high spatial cluster pattern are further investigated in future studies.

参考文献 ( 57 ) 〈TOP〉

Anselin, L(ed.),Rey, S.J.(ed.).Perspectives on Spatial Data Analysis.Berlin Heidelber:Springer.
Anselin, L.(1995).Local indicators of spatial association-LISA.Geographical analysis,27(2),93-115.
Borrego, C.,Costa, A.M.,Ginja, J.,Amorim, M.,Coutinho, M.,Karatzas, K.,Esposito, E.(2016).Assessment of air quality microsensors versus reference methods: The EuNetAir joint exercise.Atmospheric Environment,147,246-263.
Brauer, M.,Hoek, G.,van Vliet, P.,Meliefste, K.,Fischer, P.,Gehring, U.,Brunekreef, B.(2003).Estimating long-term average particulate air pollution concentrations: application of traffic indicators and geographic information systems.Epidemiology,14(2),228-239.
Briggs, D.J.,Collins, S.,Elliott, P.,Fischer, P.,Kingham, S.,Lebret, E.,Van Der Veen, A.(1997).Mapping urban air pollution using GIS: a regression-based approach.International Journal of Geographical Information Science,11(7),699-718.

被引用文献 ( 2 ) 〈TOP〉

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