PM2.5 对出生体重影响的空间多分辨率分析
统计方法学
2016-09-19 v1
摘要
在给定位置测量的细颗粒物（PM2.5）是局部产生的污染与在大气中长距离传输的污染的混合物。因此，识别与健康效应相关的空间尺度可以揭示导致这些效应的污染源，从而制定更有针对性的监管政策。近期，提供高分辨率 PM2.5 暴露空间估计的预测方法使得人们能够评估此类特定尺度的关联。我们提出了一种二维小波分解方法，该方法减轻了标准小波分解所需的严格假设。使用该方法，我们分解了 PM2.5 的日表面数据，以识别哪些污染尺度与不良健康结果最相关。该方法的一个关键特征是，它能够去除 PM2.5 水平中纯时间分量的变异性，并计算仅源自空间对比的效应估计值。这消除了诸如季节等时间因素对暴露-结果关联产生未测量混杂的可能性。我们将该方法应用于 2003 年至 2008 年美国马萨诸塞州出生体重的研究，发现局部和城市污染源均与出生体重呈强负相关。结果还表明，以往分析中未能消除时间混杂使得总体效应估计值向零衰减，而在去除这一变异源后，效应估计值在量级上有所增加。
引用
@article{arxiv.1609.05186,
title = {Spatial Multiresolution Analysis of the Effect of PM2.5 on Birth Weights},
author = {Joseph Antonelli and Joel Schwartz and Itai Kloog and Brent Coull},
journal= {arXiv preprint arXiv:1609.05186},
year = {2016}
}