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Air pollution is a major environmental and health problem, especially in urban agglomerations. Estimating personal exposure to fine particulate matter (PM2.5) remains a great challenge because it requires numerous point measurements to explain the daily spatial variation in pollutant levels. Furthermore, meteorological variables have considerable effects on the dispersion and distribution of pollutants, which also depends on spatio-temporal emission patterns. In this study we developed a hybrid interpolation technique that combined the inverse distance-weighted (IDW) method with Kriging with external drift (KED), and applied it to daily PM2.5 levels observed at 10 monitoring stations. This provided us with downscaled high-resolution maps of PM2.5 for the Island of Montreal. For the KED interpolation, we used spatio-temporal daily meteorological estimates and spatial covariates as land use and vegetation density. Different KED and IDW daily estimation models for the year 2010 were developed for each of the six synoptic weather classes. These clusters were developed using principal component analysis and unsupervised hierarchical classification. The results of the interpolation models were assessed with a leave-one-station-out cross-validation. The performance of the hybrid model was better than that of the KED or the IDW alone for all six synoptic weather classes (the daily estimate for R(2) was 0.66-0.93 and for root mean square error (RMSE) 2.54-1.89 μg/m(3)).

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Among people who inject prescription opioids in Montréal, Canada, those who live in inner‐city areas are more likely to engage in injecting‐related risk behaviours and have a higher risk of hepatitis C virus infection than those who live in the suburbs.

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RÉSUMÉOBJECTIFS : Les objectifs de cette étude étaient de 1) cartographier la distribution spatiale des taux d'enfants de groupes ethnoculturels signalés à la protection de la jeunesse (enfants noirs, d'autres minorités visibles et non issus des minorités visibles) et 2) estimer la contribution relative de diverses caractéristiques territoriales à ces taux selon les groupes.MÉTHODE : Cinq cent cinq secteurs de recensement montréalais sont étudiés. Les taux d'enfants signalés selon les groupes (variables dépendantes) et des caractéristiques territoriales comme la pauvreté (variables indépendantes) sont cartographiés puis soumis à des régressions linéaires multiples et géographiquement pondérés (GWR); des résultats GWR sont finalement cartographiés.RÉSULTATS : La distribution spatiale et les taux d'enfants signalés sont très différents selon les groupes, les Noirs présentant le taux moyen d'enfants signalés le plus élevé. Si, en considérant les relations spatiales, les caractéristiques territoriales permettent d'expliquer 51 % de la variance pour les enfants non issus des minorités visibles, elles s'avèrent nettement moins efficaces dans la prédiction des taux d'enfants noirs (18 %) et d'autres minorités (18 %).CONCLUSION : Les facteurs de risque territoriaux des signalements, déjà bien connus, sont à l'oeuvre à Montréal. Cependant, ils n'agissent pas avec la même intensité selon le secteur de recensement ni, surtout, selon les groupes ethnoculturels. Lorsqu'on s'intéresse seulement à la distribution et la prédiction des signalements de l'ensemble des enfants, on dilue donc des différences importantes. Pourtant, l'accès et l'adéquation des services offerts aux familles vulnérables, dont celles de minorités visibles, peuvent être bonifiés par une meilleure compréhension des dynamiques locales.MOTS CLÉS : abus à l'égard des enfants; violence familiale; cartographie géographique; facteurs de risque; épidémiologieThe translation of the Abstract appears at the end of this article. A translation of the article in its entirety is available on the journal website as a supplementary file in ARTICLE TOOLS.