利用地理空间信息构建适用于评估个体暴露于超细颗粒物的空间分布估计模型（2025-JA-25MP-2695）在空气环境流行病学中，评估人类暴露于大气污染物及其健康影响的研究，对个体空气污染物暴露水平进行评估（个体暴露评估）是一项极其重要且具有挑战性的任务。超细颗粒物（ UFPs ）的粒径极小，通常小于100纳米，其环境浓度通常以数量浓度（颗粒/立方厘米）而非重量浓度来表示。此外，人们怀疑超细颗粒物暴露会对心血管系统和中枢神经系统产生影响。近年来，以地理空间信息为因变量的土地利用回归模型（LUR模型）已被广泛应用于个体空气污染物暴露评估，并且已有关于UFP的研究报道。然而，在日本，目前缺乏足够的超细颗粒物空间分布信息，无法用于个体超细颗粒物暴露评估。因此，本研究以横滨市为目标区域，尝试构建一个适用于评估个体超细颗粒物暴露的土地利用回归模型。本次报告将介绍模型构建和实际暴露评估结果。
数据探索与可视化预测建模和机器学习
