Exploratory spatial analysis of air pollution over a large metropolitan area.
AUTORE:
Stefania Bertazzon Isabelle Couloigner
RIF. ARTICOLO:
pp. 523-546
ABSTRACT:
A spatially detailed analysis of air pollution was conducted over a large metropolitan area. Monitoring campaigns were conducted in summer 2015 and winter 2016 on an array of pollutant species. A land use regression model was calibrated for each season for nitrogen dioxide (NO2), particulate matter (PM2.5 and PM10), black carbon and Btex (benzene, toluene, ethylbenzene and xylene). As most pollutants exhibited spatial clustering over the study area, spatial analytical techniques were employed, including spatial autoregressive (Sar) models and geographically weighted regression (Gwr). A large group of potential explanatory variables was tested in each model: a consistent subset was found significant across models, including elevation, industrial and transportation indicators, and other land use variables. Spatially autoregressive models yielded the most satisfactory fit and reliable estimates across pollutant species. Regression coefficients were used to calculate small-scale predictions over the whole study area.
Analisi esplorativa dell'inquinamento atmosferico su una vasta area metropolitana. .- Lo studio presenta un'analisi spaziale dettagliata dell'inquinamento atmosferico, su una vasta area metropolitana. Campagne di monitoraggio furono condotte nell'estate del 2015 e inverno 2016, per diverse specie inquinanti. Su tali dati si sono calibrati modelli di regressione d'uso del suolo per entrambe le stagioni per biossido di azoto (NO2), particolato fine (PM2.5 e PM10), particolato carbonioso e Btex (benzene, toluene, etilbenzene e xilene). Poiché molte specie presentano addensamenti (spatial clustering) nell'area di studio, si sono utilizzate tecniche di analisi spaziale, tra cui modelli autoregressivi spaziali (Sar) e geographically weighted regression (Gwr). Per ciascun modello si è esaminata una vasta gamma di variabili esplicative, da cui è emerso un insieme coerente di variabili significative per tutti i modelli: altitudine, indicatori di attività industriali e di trasporti ed altri indicatori d'uso del suolo. Tra i metodi testati, i modelli autoregressivi spaziali hanno fornito le stime più soddisfacenti ed affidabili per tutti gli inquinanti. Utilizzando i coefficienti di ciascuna regressione, si sono calcolate stime su piccola area dei livelli di ciascun inquinante.
Analyse exploratoire de la pollution atmosphérique sur une vaste métropole. - Une analyse spatiale détaillée a été réalisée sur une large zone métropolitaine. Des campagnes de mesure de plusieurs polluants ont été conduites en été 2015 et hiver 2016. Des modèles de régression de la couverture terrestre ont été calibrés pour chaque saison pour le dioxyde d'azote (NO2), des particules en suspension (PM2.5 and PM10), le carbone noir, et Btex (benzène, toluène, éthylbenzène and xylène). Comme la plupart des polluants se regroupent spatialement dans la zone d'étude, des techniques d'analyse spatiale ont été employées, incluant des modèles autorégressifs spatiaux (Sar) et des régressions géographiquement pondérées (Gwr). Un nombre important de variables explicatives ont été testées pour chaque modèle: un sous-ensemble constant de variables résulte de cette analyse: élévation et indicateurs industriel et de transport, entre autres. Les modèles autorégressifs spatiaux produisent les résultats les plus appropriés avec des polluants estimés fiables. Des cartes à grande échelle des polluants ont ainsi été produites.
