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对全球年平均PM2.5网格,结合MODIS和MISR气溶胶光学深度数据,进行肺癌死亡率和PM2.5的地理分析。

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简介:
暴露于空气动力学直径小于2.5微米(PM2.5)的颗粒物,可能显著提升罹患肺癌的风险。 卫星的重复观测能力以及其广泛的空间覆盖范围,为大气遥感提供了独特且宝贵的途径,使其能够有效地监测空气质量,并有助于弥补现有研究中关于空气污染和保护公众健康的缺失数据。 本地地理研究重点考察了美国本土的PM2.5浓度与肺癌死亡率之间是否存在关联性。 研究人员从美国疾病控制与预防中心(CDC)WONDER在线数据库中获取了2001年至2010年期间各县的肺癌(使用ICD-10代码C34-C34)死亡计数以及高危人群的信息。 同时,利用来自MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集的2001-2010年全球年度平均PM2.5网格数据,计算出十年平均的PM2.5污染水平。 通过探索性的空间数据分析、空间回归模型(包括空间滞后和空间误差模型)以及空间扩展的贝叶斯蒙特卡洛马尔可夫链模拟等方法,结果表明肺癌死亡率与PM2.5浓度之间存在着明显的正相关关系。 这种关联性提示有必要深入研究PM2.5污染对肺癌产生不良影响的潜在生物学机制,并通过进一步的毒理学研究来阐明。 全球年均PM2.5网格数据,来源于MODIS和MISR气溶胶光学深度数据集,为环境健康研究提供了连续且实用的数据来源,能够有效反映PM2.5浓度的分布情况。

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客服
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  • 基于MODISMISRPM2.5PM2.5
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    本研究利用MODIS和MISR数据获取全球气溶胶光学厚度,进而推算PM2.5浓度,并分析其与肺癌死亡率的关系及其地理分布特征。 暴露于直径小于2.5微米(PM2.5)的颗粒物可能会增加患肺癌的风险。通过卫星的大范围覆盖能力,大气遥感技术能够提供一个独特的机会来监测空气质量,并有助于填补研究空气污染与公众健康保护所需的数据空白。 这项地理学研究表明了美国本土上PM2.5浓度和肺癌死亡率之间可能存在关联。从美国疾病控制中心(CDC)的WONDER在线数据库中提取了2001年至2010年间各县的肺癌死亡数据以及高危人群信息。同时,利用MODIS和MISR气溶胶光学深度的数据集计算出2001-2010年全球年度平均PM2.5网格,并以此来评估十年间的PM2.5污染水平。 研究采用了探索性空间数据分析、空间回归(包括空间滞后模型与空间误差模型)以及扩展的贝叶斯蒙特卡洛马尔可夫链模拟等方法,发现肺癌死亡率和PM2.5浓度之间存在显著正相关关系。这一关联表明有必要进一步开展毒理学研究以揭示PM2.5污染对肺癌产生的不良影响的具体生物学机制。 此外,来自MODIS与MISR气溶胶光学深度数据集的全球年均PM2.5网格能够提供连续的PM2.5浓度表面图,因此成为进行环境健康研究的重要数据来源。
  • PM2.550KM×50KM栅(来源NASA)
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    本数据集提供全球范围内分辨率50公里乘以50公里的PM2.5年平均浓度信息,基于NASA卫星观测资料,适合环境科研及空气质量评估。 全球PM2.5浓度年均值的栅格数据,分辨率为50公里乘以50公里,来源于NASA。
  • MODIS反演(MODIS_AEROSOL_INVERSION等).rar
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    该文件包含NASA卫星收集的MODIS传感器数据,用于分析地球表面及大气状况,特别是云层与气溶胶特性。提供科研人员进行气候变化研究所需的关键资料。 该插件包含四部分:modis-cloud去云插件、modis-modis_aerosol_inversion反演插件、6s程序和lut表。这些是进行MODIS LB反演所需的基本组件。此套件适用于ENVI5.1环境,成功完成反演后可供大家学习使用,并且无需积分。
  • 性质云(OPAC)
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    光学性质的气溶胶和云(OPAC)是一套用于描述大气中悬浮颗粒物及云层对太阳光与地表辐射影响的数据集,广泛应用于气候模型研究。 OPAC用户可以获得不同类型气溶胶在不同波长下的光学特性参数的编译方法,如SSA、ASY等。这些内容可以在相关技术文档或学术论文中找到详细信息。对于具体的操作步骤和技术细节,可以参考相关的研究文献和专业书籍以获取更深入的理解。
  • Matlab EOF代码-Aerosol: 利用MISR恢复
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    本项目利用Matlab编写EOF(经验正交函数)代码,旨在通过MISR卫星数据精确恢复气溶胶特性,为大气科学研究提供有力支持。 在本主题中,我们将深入探讨如何使用MATLAB和EOF(经验正交函数)技术来处理Aerosol数据,特别是通过MISR(多角度成像光谱辐射计)卫星数据恢复气溶胶信息。MISR是NASA的Terra卫星上搭载的一个遥感仪器,用于观测地球表面的多角度、多光谱图像,并特别适用于分析大气中的气溶胶特性。 一、MATLAB简介 MATLAB是一种强大的数学计算环境,在数值分析、符号计算和数据可视化等领域广泛应用。在处理遥感数据时,MATLAB提供了丰富的工具箱如Image Processing Toolbox和Geoscience Toolbox,便于科学家对地球科学数据进行预处理、分析及解释。 二、EOF分析 EOF分析是用于降维处理与模式识别的统计方法,在气象学和海洋学中常用于研究气候场的空间时间变化。在气溶胶研究领域,通过使用EOF技术可以从复杂的多维度数据集中提取主要气候变化模型,并简化为可视化的主成分(PCs)。 三、MISR数据处理 1. 数据下载:从NASA的LAADS Web平台获取原始MISR数据,这些数据通常以TIFF或HDF格式提供。 2. 数据预处理:使用MATLAB读取并处理上述文件,包括辐射校正、地理配准、去云和噪声滤波等步骤,以便准确获得气溶胶光学厚度(AOD)及其他相关参数。 3. EOF计算:利用MATLAB的线性代数功能对经过预处理后的AOD时间序列进行EOF分解,提取主要时空模式。 4. 结果解释:EOF模式可以表示为空间模式和对应的时间系数。空间模式展示了气溶胶分布的主要特征,而时间系数则反映了这些模式随时间的变化趋势。 四、开源系统与MATLAB 尽管MATLAB是一款商业软件,但其社区提供了许多开源工具和支持代码用于气溶胶分析。例如,在MATLAB File Exchange上可以找到相关项目和脚本,帮助实现上述过程并应用EOF方法到MISR气溶胶数据中。通过下载这些资源,你可以了解如何使用该技术进行深入研究。 五、进一步研究 在实际操作过程中,结合其他遥感数据(如MODIS、AERONET等)及地面观测可以验证和改进EOF分析的结果,并提高其准确性和可靠性。此外还可以探索更复杂的数据挖掘技术比如机器学习模型来提升气溶胶反演的精度。 MATLAB与EOF分析相结合是处理MISR气溶胶数据的有效方式,能够揭示时空分布特征以及变化趋势,对于气候研究及空气质量监测具有重要意义。通过开源代码的学习和实践,在这一领域可以深化理解和提高技能。
  • 1998~2021中国城市PM2.5.xlsx
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    本Excel文件包含中国主要城市从1998年至2021年间的PM2.5平均浓度数据,旨在分析空气质量变化趋势。 1998年至2021年间全国各省PM2.5平均浓度数据如下: - 时间范围:1998年到2021年。 - 数据指标包括省、省代码、市、市代码、年份以及均值、总和、最小值、最大值和标准差等统计信息。 - 来源为华盛顿大学大气成分分析小组的研究成果。 - 研究涵盖了全国370个地级市的PM2.5浓度数据。 其中,PM2.5是指直径小于或等于2.5微米的大气颗粒物,能够深入人体呼吸系统并严重影响健康。
  • MODIS图像中查找表
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    本研究聚焦于利用MODIS卫星数据中的查找表技术来精确测量和分析大气气溶胶特性,为环境监测提供科学依据。 工具包括云检测、查找表和气溶胶反演工具。下载后可安装在自己的ENVI扩展下使用。
  • 基于MODIS L1B反演方法流程
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    本研究详细介绍了利用MODIS Level 1B数据进行气溶胶反演的具体方法与步骤,为大气环境监测提供技术支持。 ### 利用MODIS L1B数据反演气溶胶的流程详解 #### 一、引言 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)是一种多通道被动遥感仪器,安装在NASA的Terra和Aqua卫星上,用于获取地球表面及其大气层的数据。其中,MODIS L1B数据经过初步处理后包含地面反射率与大气发射率等信息,是进行多种地球科学研究的基础资料之一。本段落将详细阐述如何使用这些数据反演气溶胶的过程。 #### 二、数据与算法介绍 1. **MODIS数据**:研究中使用的为MODIS L1B1KM数据集,这类经过初步辐射定标和地理定位的数据仍需进一步处理以供科研之用。需要注意的是,在进行后续步骤时应考虑其空间分辨率(本例中的分辨率为1公里)。 2. **气溶胶反演环境**:本次研究在ENVI 5.0环境下完成,涵盖的主要操作包括MODIS影像的辐射校正、几何校正、云检测及气溶胶反演。ENVI是一款广泛应用于遥感领域的专业软件,能高效处理各种类型的数据。 3. **气溶胶反演算法**:采用经典暗像元法(Dark Dense Vegetation, 简称DDV),该方法假设地表某些区域在近红外波段几乎不反射太阳光。通过这些区域的数据推断出气溶胶的影响,但在冬季或缺乏浓密植被的地区效果可能较差。 4. **查找表**:反演过程使用了基于IDL语言调用6S辐射传输模型生成的查找表。此表格适用于一般情况下的3月至9月期间进行气溶胶反演,并可根据实际需求定制调整。 5. **七纬查找表结构**:该查找表由多个维度组成,从左至右分别为太阳天顶角、卫星天顶角、相对方位角及P0、T和S(辐射传输方程中的参数),最后一列是气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, 简称AOD)。 6. **工具资源**:实验中使用了MODIS云检测工具与气溶胶反演工具,并参考相关PDF文档进行操作指导。 #### 三、MODIS影像处理流程 1. **辐射校正**:在ENVI 5.0中打开MODIS HDF格式的数据时,默认已进行了辐射校正。具体步骤为选择File -> Open As -> EOS -> MODIS,随后会看到发射率Emissive(波段20-36)、辐射率Radiance(波段1-26)和反射率Reflectance(波段1-26)三个主要文件。 2. **几何校正** - 发射率文件的几何校正:使用ENVI提供的Georeference MODIS工具,设置投影信息,并进行“双眼皮”去除操作。 - 反射率文件的几何校正:利用发射率文件中导出的GCP控制点执行。 3. **云检测**:这是气溶胶反演前的关键步骤。通过从影像中识别并排除被云层覆盖区域,确保后续分析不受干扰。ENVI提供了多种算法供选择使用。 4. **气溶胶反演**:基于处理过的MODIS数据和DDV算法及查找表计算出气溶胶光学厚度值。 #### 四、总结 利用上述流程可以有效进行MODIS L1B数据的气溶胶反演工作。整个过程包括辐射校正、几何校正、云检测以及最终的气溶胶反演等步骤,而前期处理的质量直接影响到结果准确性。此外,在不同地理特征和季节变化下需灵活调整算法参数以适应实际情况。 参考资料: - MODIS数据下载地址 - ENVI 5.0官方文档 - 暗像元法(DDV)相关文献 - 6S辐射传输模型文档
  • 组织病图像
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    本数据集包含大量肺癌及结肠癌患者的高质量组织病理图像,旨在为研究人员提供宝贵的资源以促进癌症诊断技术的发展与改进。 该数据集包括25,000张组织病理学图像,并分为五个类别。所有图像的尺寸统一为768 x 768像素,且均为JPEG格式。