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FESE
2024-11-10 15:28

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FESE

  原文链接(点击“阅读原文”直接获取)

  https://journal.hep.com.cn/fese/EN/10.1007/s11783-022-1542-7

  文章出版:Front. Environ. Sci. Eng. 2022, 16(5): 63

原文信息

  题目:

  On the potential of iPhone significant location data to characterize individual mobility for air pollution health studies

  作者:

  Elizabeth Eastman1, Kelly A. Stevens1, Cesunica Ivey2, Haofei Yu1

  1 University of Central Florida, USA

  2 University of California-Berkeley, USA

  通讯作者邮箱:

  haofei.yu@ucf.edu

  关键词:

  Air pollution exposure (空气污染暴露);

  Human mobility (个人空间活动);

  iPhone Significant Location (iPhone重要地点);

  Smartphone data (智能手机数据)

文章亮点

  •本文评测了iPhone个人空间活动位置数据的准确度

  •iPhone数据能够记录到最重要的个人微环境及访问时间

  •使用iPhone数据能够精确计算个人对室外颗粒物污染的暴露

  •美国较大部分人群有iPhone位置数据

  •iPhone位置数据在空气污染与健康研究中有较大潜力

文章简介

  精确计算个人暴露对空气污染和健康研究有重要意义。污染物浓度在空间时间上变化较大,而个人在空间和时间上的移动则会显著影响其对污染的暴露。详细的个人移动数据能够帮助更好地计算暴露,但对很多研究,尤其是回顾性流行病学研究,此类数据很难得到。

  iPhone系列手机是最受欢迎的智能手机的一种。重要地点(Significant Location)是iPhone操作系统内部的一项功能。经用户同意后,iPhone Significant Location (iSL) 会自动记录手机用户经常访问的地点。考虑到iPhone手机的巨大市场占有率以及此类数据自动和被动收集的特性,iSL数据在空气污染和健康研究中的潜力显而易见。

  本研究对比了从一名志愿者的iPhone手机收集的一个月的iSL数据和相应的GPS追踪器位置数据,并评测了iSL数据在记录个人空间时间活动的准确性。结果表明:

  (1)iSL准确记录了16个最重要的微环境。志愿者在这些微环境中停留了93%的时间。

  (2)与使用GPS数据的结果对比,应用iSL数据计算的暴露误差仅为0.012%。

  (3)初步调查(n = 349)结果表明,72%的美国iPhone使用者有iSL数据。

  本研究的结果证明,iPhone Significant Location数据在空气污染和健康研究,尤其是回顾性流行病学研究中,有很大的应用前景。

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文章摘要图

作者简介

  余昊菲,美国中佛罗里达大学助理教授。研究方向为空气污染模拟,传感器网络,污染物排放清单和健康影响评价。主持美国国家自然科学基金等多个项目。个人主页:

  https://www.ucfairqualitylab.com/ 

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