颗粒物浓度的实用大规模时空建模
摘要：大规模增强了空气颗粒物（PM）的健康影响与科学、法规关注近20年。对个人长期暴露情况进行表征的影响力流行病学研究主要依赖于稀疏的空间和时间监测数据，因此通常会将同一暴露分配给大地理区域和时间跨度中的参与者。我们估计了1988年至2002年间一个广阔空间范围内的月均PM浓度以用于在《护士健康研究》中研究健康影响。我们开发了一个概念简单的时空模型，使用了丰富的协变量。该模型用于估计整个时间段内的$PM_{10}$浓度以及部分时间段内的$PM_{2.5}$浓度。由于较早的时期（1988-1998年）缺少$PM_{2.5}$监测仪器的运行，因此我们对模型进行了简单的扩展，将$PM_{2.5}$表示为对$PM_{10}$模型预测的条件。在流行病学分析中，与使用较简单的方法估计暴露相比，模型对$PM_{10}$的预测与健康影响之间的关联更强。我们的建模方法支持在估计细尺度和大尺度空间异质性，并通过使用月变化的空间表面来捕捉时空交互作用。同时，该模型在计算上可行，可与标准软件实施，并且对科学界容易理解。尽管模型有简化的假设，但其具有良好的预测性能和不确定性表征。
作者：Christopher J. Paciorek, Jeff D. Yanosky, Robin C. Puett, Francine Laden, Helen H. Suh
论文ID：0906.1428
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2009-06-09