南アジアの発展途上国における都市化と地域大気汚染 - パキスタンにおけるPM濃度評価のための全国的な土地利用回帰

/ /

日本語AIでPubMedを検索

PubMedの提供する医学論文データベースを日本語で検索できます。AI(Deep Learning)を活用した機械翻訳エンジンにより、精度高く日本語へ翻訳された論文をご参照いただけます。

Environ. Pollut..2020 Jul;266(Pt 2):115145. S0269-7491(20)32028-5. doi: 10.1016/j.envpol.2020.115145.Epub 2020-07-07.

南アジアの発展途上国における都市化と地域大気汚染 - パキスタンにおけるPM濃度評価のための全国的な土地利用回帰

Urbanization and regional air pollution across South Asian developing countries - A nationwide land use regression for ambient PM assessment in Pakistan.

Yuan Shi
Muhammad Bilal
Hung Chak Ho
Abid Omar

PMID: 32663727 DOI: 10.1016/j.envpol.2020.115145.

抄録

南アジアの発展途上国では、急速な経済成長、都市のスプロール、無計画な工業化などにより、社会経済的地位が向上する一方で、大気の質が低下している。そのため、大気汚染の深刻な増加は、地域住民の健康状態や居住性、生活の質の低下をもたらしています。そのため、環境計画立案者や政府関係者が環境プロトコルの策定や政策立案に活用できるように、国レベルでのPMの詳細な時空間分布を推定することが必要である。本研究では、南アジアの高密度国であるパキスタンにおいて、全世界の大気質データを国家規模のPM暴露量に再調整するために、時空間的土地利用回帰モデルを開発した。交通網,土地利用パターン,地域気象条件,地理的特性,景観特性,衛星データを組み合わせることで、PM濃度の変動の54.5%を説明することができた。さらに、パキスタンにおけるPM濃度の全国的な空間変動の要因として、樹木の被覆率と道路交通が挙げられ、都市化が大気汚染の主な原因となっている可能性が示唆された。結論として、本研究で得られたLURモデルとPM濃度の空間分布図は、国民の健康リスク管理や環境計画を支援するツールとして利用でき、パキスタンの大気質管理や汚染削減活動にも貢献できると考えられる。

Rapid economic growth, urban sprawl, and unplanned industrialization has increased socioeconomic statuses but also decreased air quality in South Asian developing countries. Therefore, severe increase in air pollution has been a threat of local population, regarding health statuses, livability and quality of life. It is necessary to estimate fine-scale spatiotemporal distribution of ambient PM in a national context so that the environmental planners and government officials can use it for environmental protocol development and policy-making. In this study, a spatiotemporal land use regression (LUR) model is developed to refine global air quality data to the national-scale ambient PM exposure in a high-density country in South Asia - Pakistan. Combining with transport network, patterns of land use, local meteorological conditions, geographic characteristics, landscape characteristics, and satellite-derived data, our resultant model explains 54.5% of the variation in ambient PM concentration level. Furthermore, tree coverage and road transport are identified to be two influential factors of the national-scale spatial variation of PM in Pakistan, which implied that urbanization might be the major cause of air pollution across the country. In conclusion, our resultant LUR model as well as the spatial map of ambient PM concentration level can be used as a supporting tool for national health risk management and environmental planning, and could also contribute to the air quality management and pollution reduction actions of Pakistan.