Spatial Interpolation Methodologies in Urban Air Pollution Modeling: Application for the Greater Area of Metropolitan Athens, Greece

Deligiorgi, Despina; Philippopoulos, Kostas

doi:10.5772/17734

Cited by 31 publications

(26 citation statements)

References 33 publications

(21 reference statements)

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…In order to visualize the regional profiles of air pollution across China, we applied a spatial interpolation approach to generate a nationally continuous surface of exposure to PM 2.5 based on annual average values for the 190 cities (Deligiorgi and Philippopoulos, 2011;Jerrett et al, 2005;Ramos et al, 2015;Yanosky et al, 2014). Among numerous spatial interpolation methods, we chose the Empirical Bayesian Kriging (EBK), a geostatistical technique that permits accurate interpolation of spatially intensive data (e.g., air pollution) and provides dependable diagnosis of the uncertainty of model predictions (Brown et al, 1994;Roberts et al, 2014).…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Exploring spatiotemporal patterns of PM2.5 in China based on ground-level observations for 190 cities

Zhang

Wang

Zhang

2016

Environmental Pollution

105

View full text Add to dashboard Cite

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Exploring spatiotemporal patterns of PM2.5 in China based on ground-level observations for 190 cities

Zhang

Wang

Zhang

2016

Environmental Pollution

105

View full text Add to dashboard Cite

“…Because of these limitations, both methods are no longer commonly used in air pollution estimation recently. However, they usually appear in the comparative studies of spatial interpolation methods [19,25,[48][49][50][51]. In addition, some researchers started applying compressed sensing to estimate the pollution level at unmeasured locations by discovering the spatial correlations among multiple heterogeneous air pollution data [52,53].…”

Section: Spatial Interpolation Approachesmentioning

confidence: 99%

A Review of Urban Air Pollution Monitoring and Exposure Assessment Methods

Xie

Šemanjski

Gautama

et al. 2017

IJGI

142

View full text Add to dashboard Cite

Abstract:The impact of urban air pollution on the environments and human health has drawn increasing concerns from researchers, policymakers and citizens. To reduce the negative health impact, it is of great importance to measure the air pollution at high spatial resolution in a timely manner. Traditionally, air pollution is measured using dedicated instruments at fixed monitoring stations, which are placed sparsely in urban areas. With the development of low-cost micro-scale sensing technology in the last decade, portable sensing devices installed on mobile campaigns have been increasingly used for air pollution monitoring, especially for traffic-related pollution monitoring. In the past, some reviews have been done about air pollution exposure models using monitoring data obtained from fixed stations, but no review about mobile sensing for air pollution has been undertaken. This article is a comprehensive review of the recent development in air pollution monitoring, including both the pollution data acquisition and the pollution assessment methods. Unlike the existing reviews on air pollution assessment, this paper not only introduces the models that researchers applied on the data collected from stationary stations, but also presents the efforts of applying these models on the mobile sensing data and discusses the future research of fusing the stationary and mobile sensing data.

show abstract

“…[9]'da farklı mekânsal çözünürlükte çeşitli enterpolasyon yöntemlerinden türetilen SYM doğruluğu üzerinde farklı topografyaya sahip arazi türlerinin ve nokta yoğunlukların etkileri belirlenmeye çalışılmıştır. Deligiorgi ve Philippopoulos [10]'da hava kirliliği modellemesi alanında kullanılan istatistiksel mekânsal enterpolasyon yöntemlerinden bahsedilmiştir. Gümüş ve Şen [11]'de engebeli arazi morfolojisine ait bir sayısal yükseklik modelinde farklı nokta yoğunlukları ve dağılımları gözetilerek yapay sinir ağları ve enterpolasyon yöntemleri karşılaştırılmıştır.…”

Section: Introductionunclassified

Sayisal Yüksekli̇k Modelleri̇ni̇n Doğruluğunu Etki̇leyen Faktörleri̇n Varyans Anali̇zi̇ İle İstati̇ksel Olarak İncelenmesi̇

Gumus¹,

Sen²

2017

Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

ÖZFarklı parametrelere göre oluşturulan sayısal yükseklik modellerinin doğruluğu, birçok uygulama alanında mekânsal analiz ve arazi topografyasının gerçeğe yakın şekilde gösterimi açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmanın amacı, sayısal yükseklik modeli oluşturmada kullanılan farklı mekânsal enterpolasyon yöntemlerinin (Ters mesafe ağırlıklı (Inverse Distance Weighted-IDW), Normal Kriging (Ordinary Kriging-OK), Değiştirilmiş Shepard (Modified Shepard's-(MS), Çoklu kuadratik Radyal Tabanlı Fonksiyon (Multiquadric Radial Basis Function-MRBF) ve Doğrusal Üçgenleme ile enterpolasyon (Triangulation with Linear-(TWL)), farklı nokta yoğunlukları (tamamı (%100) ve yarısı (%50)), farklı nokta dağılımları (eğrisel (curvature), kareler ağı (grid), düzenli (uniform) ve rastgele (random)) ve farklı topografyaya sahip arazi tipleri (düzlük, engebeli, dağlık) açısından konumsal doğruluğunu istatiksel olarak araştırmaktır. Bu amaçla varyans analizi (ANOVA) uygulanmıştır. ANOVA ile enterpolasyon yöntemlerinden elde edilen konumsal doğruluklar arasında, nokta yoğunlukları, nokta dağılımları ve arazi tiplerine göre oluşturulan alt gruplar için istatiksel olarak anlamlı bir fark olup olmadığı bulunmaya çalışılmıştır. Özelikle dağlık ve engebeli arazilerde desimetrelerden metreye ulaşan doğruluklar elde edilmiştir. Arazinin topografyası, oluşturulan sayısal yükseklik modellerinin doğruluğunu etkilemektedir. Tüm (%100) veri setinden elde edilen sonuçlar, %50'lik veri setlerine göre her zaman daha iyi bulunmuştur. Genel ifadelerle, %50'lik farklı nokta dağılımlarında ise eğriselliğe göre ve düzenli dağılımlar için benzer özellik göstermiş ve diğer dağılımlara göre daha iyi doğruluklar elde edilmiştir. Grid dağılım ise diğer dağılımlara göre daha zayıf sonuç vermiştir. OK ve MRBF enterpolasyon yöntemleri farklı arazi tipi ve nokta dağılımları için benzer özellikler göstermiştir. Bu yöntemlerin doğruluğu diğer yöntemlere göre daha iyi sonuç vermiştir. Her üç arazi tipi için IDW yönteminden elde edilen doğruluk, diğer yöntemlere göre daha azdır. MS ve TWL yöntemlerinden elde edilen doğruluklar birbirine benzerdir. Bu çalışmada kullanılan enterpolasyon yöntemleri elde edilen doğruluk açısından en iyiden en kötüye doğru MRBF, OK, MS, TWL ve IDW şeklinde sıralanmıştır.Anahtar Kelimeler: Sayısal yükseklik modeli, enterpolasyon yöntemleri, nokta dağılımı ve yoğunluğu, ANOVA, doğruluk STATISTICAL EVALUATION OF THE FACTORS AFFECTING THE ACCURACY OF DIGITAL ELEVATION MODEL WITH VARIANCE ANALYSIS ABSTRACTThe accuracy of digital elevation models which are constituted in accordance with different parameters, are quite important in terms of spatial analysis and representation of land topography familiar to reality. The purpose * Corresponding author / Sorumlu yazar.

show abstract

Spatial Interpolation Methodologies in Urban Air Pollution Modeling: Application for the Greater Area of Metropolitan Athens, Greece

Cited by 31 publications

References 33 publications

Exploring spatiotemporal patterns of PM2.5 in China based on ground-level observations for 190 cities

Exploring spatiotemporal patterns of PM2.5 in China based on ground-level observations for 190 cities

A Review of Urban Air Pollution Monitoring and Exposure Assessment Methods

Sayisal Yüksekli̇k Modelleri̇ni̇n Doğruluğunu Etki̇leyen Faktörleri̇n Varyans Anali̇zi̇ İle İstati̇ksel Olarak İncelenmesi̇

Contact Info

Product

Resources

About