呼吸绿色：利用大规模空气质量数据最大化积极交通用户的健康和环境效益
摘要：城市地区的污染对居民的健康和福祉有着显著的不利影响，车辆排放的空气污染在许多城市中成为一个主要问题。车辆排放的污染物，如氮氧化物、一氧化碳和颗粒物，会导致呼吸系统和心血管问题，尤其是对于行人和骑车人等弱势交通参与者而言。此外，最近的研究表明，生活在污染较严重地区的个人患上哮喘、过敏和癌症等慢性疾病的风险更大。解决这些问题对于保护公众健康和最大化环境效益至关重要。在此项目中，我们通过利用大数据分析和数据驱动方法，探索解决这一挑战的可行性。具体来说，我们研究了最近发布的谷歌空气质量数据集，并设计了一个优化策略，为都柏林的不同类型的主动出行使用者提供绿色出行路线建议。为了展示我们的成果，我们已经开发了一个原型，并且证明了使用我们的模型规划户外活动的市民可以获得明显的收益，通过其提供的环境优势，污染物摄入量平均减少了17.87％。
作者：Sen Yan, Shaoshu Zhu, Jaime B. Fernandez, Eric Arazo S''anchez, Yingqi Gu, Noel E. O'Connor, David O'Connor and Mingming Liu
论文ID：2307.15401
分类：Physics and Society
分类简称：physics.soc-ph
提交时间：2023-08-07