Spatial Correlation of Ultrafine Particle Number and Fine Particle Mass at Urban Scales: Implications for Health Assessment

超细粒子 微粒 环境科学 气溶胶 大气科学 粒子数 相关性 空间相关性 空间生态学 质量浓度(化学) 粒子(生态学) 环境卫生 气象学 地理 统计 化学 材料科学 物理 医学 地质学 数学 体积热力学 纳米技术 物理化学 几何学 海洋学 生物 有机化学 量子力学 生态学
作者
Provat K. Saha,Shayak Sengupta,P. J. Adams,Allen L. Robinson,Albert A. Presto
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:54 (15): 9295-9304 被引量:37
标识
DOI:10.1021/acs.est.0c02763
摘要

The epidemiological evidence for ultrafine particles (UFP; particles with diameter <100 nm) causing chronic health effects independent of fine particulate matter (PM2.5) mass is inconclusive. A prevailing view is that urban UFP and PM2.5 mass have different spatial patterns, which should allow epidemiological studies to distinguish their independent, chronic health effects. We investigate intraurban spatial correlation of PM2.5 and UFP exposures in Pittsburgh, Pennsylvania. Measurements and predictions of a land-use regression model indicate moderate spatial correlation between particle number concentrations (PNC; a proxy for UFP) and PM2.5 (R2 of 0.38 and 0.41, respectively). High-resolution (1-km) chemical transport model simulations predict stronger spatial correlation (R2 ≈ 0.8). The finding of moderate to strong spatial correlation was initially surprising because secondary aerosol contributes the vast majority of PM2.5 mass. However, intraurban spatial patterns of both PNC and PM2.5 are driven by local emissions and both pollutants largely behave as passive tracers at time scales of 1 day or less required for transport across most urban environments. Although previous research has shown little temporal correlation between PNC and PM2.5, our finding of moderate to strong spatial correlation may complicate epidemiological analyses to separate the chronic health effects of PNC from PM2.5 mass.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Metx完成签到 ,获得积分10
1秒前
赵焱峥完成签到,获得积分10
2秒前
alice880124完成签到,获得积分10
2秒前
tjfwg发布了新的文献求助10
2秒前
3秒前
carbonhan完成签到,获得积分10
5秒前
5秒前
天天快乐应助土豆酱采纳,获得10
7秒前
7秒前
搜集达人应助冰渣凉采纳,获得10
7秒前
orixero应助alice880124采纳,获得10
8秒前
111发布了新的文献求助30
10秒前
栗子发布了新的文献求助10
11秒前
11完成签到 ,获得积分10
12秒前
等都到完成签到,获得积分20
14秒前
邝边边完成签到,获得积分10
15秒前
16秒前
土豆酱完成签到,获得积分20
16秒前
19秒前
大模型应助YF采纳,获得10
19秒前
土豆酱发布了新的文献求助10
22秒前
23秒前
dou发布了新的文献求助20
24秒前
栗子完成签到,获得积分10
24秒前
Xz完成签到,获得积分10
25秒前
CipherSage应助独角兽先生采纳,获得10
26秒前
Xz发布了新的文献求助10
27秒前
清仔发布了新的文献求助10
28秒前
29秒前
景雪航关注了科研通微信公众号
29秒前
31秒前
Murphy_H完成签到,获得积分10
32秒前
ding应助土豆酱采纳,获得10
34秒前
35秒前
Lorain完成签到,获得积分10
36秒前
37秒前
武勇发布了新的文献求助30
40秒前
dou完成签到,获得积分10
40秒前
42秒前
hexiqin发布了新的文献求助10
42秒前
高分求助中
Thinking Small and Large 500
Algorithmic Mathematics in Machine Learning 500
Getting Published in SSCI Journals: 200+ Questions and Answers for Absolute Beginners 300
Deciphering Earth's History: the Practice of Stratigraphy 200
New Syntheses with Carbon Monoxide 200
Quanterion Automated Databook NPRD-2023 200
Interpretability and Explainability in AI Using Python 200
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3835028
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3377507
关于积分的说明 10498840
捐赠科研通 3096984
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1705397
邀请新用户注册赠送积分活动 820539
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 772123