Identifying inequalities in air pol

Identifying inequalities in air pollution levels across population groups can help address
environmental justice concerns. We were interested in assessing these inequalities across
major urban areas in Australia. We used a land-use regression model to predict ambient
nitrogen dioxide (NO2) levels and sought the best socio-economic and population predictor
variables. We used a generalised least squares model that accounted for spatial correlation
in NO2 levels to examine the associations between the variables. We found that the best
model included the index of economic resources (IER) score as a non-linear variable and
the percentage of non-Indigenous persons as a linear variable. NO2 levels decreased with
increasing IER scores (higher scores indicate less disadvantage) in almost all major urban
areas, and NO2 also decreased slightly as the percentage of non-Indigenous persons
increased. However, the magnitude of differences in NO2 levels was small and may not
translate into substantive differences in health

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ระบุความไม่เท่าเทียมกันในระดับข้ามกลุ่มประชากรสามารถช่วยอยู่ความกังวลความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เราไม่สนใจในการประเมินความไม่เท่าเทียมกันเหล่านี้ผ่านพื้นที่ในเมืองใหญ่ในออสเตรเลีย เราใช้แบบจำลองถดถอยใช้ที่ดินจะทำนายโดยรอบก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) ระดับ และพยายามดีที่สุดเศรษฐกิจสังคม และประชากร predictorตัวแปร เราใช้แบบสี่เหลี่ยมอย่างน้อย generalised ที่คิดเป็นความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ในระดับ NO2 จะตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าดีที่สุดแบบรวมในดัชนีของทรัพยากรทางเศรษฐกิจ (IER) เป็นตัวแปรแบบไม่เชิงเส้น และเปอร์เซ็นต์ของคนที่ไม่ใช่ชนพื้นเมืองเป็นตัวแปรเชิงเส้น ระดับ NO2 ลดลงด้วยเพิ่ม IER คะแนน (คะแนนสูงขึ้นบ่งชี้ข้อเสียน้อยกว่า) ในเมืองใหญ่เกือบทั้งหมดพื้นที่ NO2 ยังลดลงเล็กน้อยเป็นเปอร์เซ็นต์ของผู้หเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างในระดับของ NO2 เล็ก และอาจไม่แปลความแตกต่างสำคัญในด้านสุขภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบุความไม่เท่าเทียมกันในระดับมลพิษทางอากาศในกลุ่มประชากรที่สามารถช่วยแก้ไข
ความกังวลความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เรามีความสนใจในการประเมินความไม่เท่าเทียมกันเหล่านี้ใน
พื้นที่เขตเมืองใหญ่ในประเทศออสเตรเลีย เราใช้การใช้ที่ดินแบบการถดถอยที่จะคาดการณ์โดยรอบ
ไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) ระดับและแสวงหาทำนายที่ดีที่สุดทางเศรษฐกิจและสังคมและประชากร
ตัวแปร เราใช้ทั่วไปรุ่นสี่เหลี่ยมอย่างน้อยที่คิดเป็นความสัมพันธ์เชิงพื้นที่
ในระดับ NO2 เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าสิ่งที่ดีที่สุด
รูปแบบรวมถึงดัชนีของทรัพยากรทางเศรษฐกิจ (IER) คะแนนเป็นตัวแปรที่ไม่ใช่เชิงเส้นและ
ร้อยละของผู้ที่ไม่ใช่พื้นเมืองเป็นตัวแปรเชิงเส้น ระดับ NO2 ลดลงด้วย
การเพิ่มคะแนน IER (คะแนนสูงบ่งบอกถึงข้อเสียน้อยกว่า) ในเกือบทุกเมืองใหญ่
พื้นที่และ NO2 ยังลดลงเล็กน้อยเป็นร้อยละของบุคคลที่ไม่ใช่พื้นเมือง
ที่เพิ่มขึ้น แต่ขนาดของความแตกต่างในระดับ NO2 มีขนาดเล็กและไม่อาจ
แปลเป็นความแตกต่างที่สำคัญในการดูแลสุขภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบุความไม่เท่าเทียมกันในมลพิษทางอากาศระดับข้ามกลุ่มประชากรสามารถช่วยให้ที่อยู่เกี่ยวกับความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เราสนใจในการประเมินอสมการเหล่านี้ข้ามพื้นที่ในเมืองใหญ่ในออสเตรเลีย เราใช้แบบจำลองการถดถอยการทำนายโดยไนโตรเจนไดออกไซด์ ( NO2 ) ระดับและขอทำนายที่ดีที่สุดทางด้านสังคม เศรษฐกิจ และประชากรตัวแปร เราใช้หลักอย่างน้อยรูปแบบความสัมพันธ์เชิงพื้นที่ที่คิดเป็นในระดับ no2 ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าดีที่สุดแบบรวมดัชนีของทรัพยากรทางเศรษฐกิจ ( กู ) คะแนนตัวแปรและไม่เป็นเชิงเส้นร้อยละของบุคคลที่ไม่พื้นเมืองเป็นตัวแปรเชิงเส้น NO2 ระดับลดลงเพิ่มคะแนน ( คะแนนสูงแสดงว่าเสียเปรียบน้อยกว่าตู้เย็น ) ในเกือบทุกสาขาเมืองพื้นที่และ NO2 ลดลงเล็กน้อยเป็นร้อยละของผู้ที่ไม่ใช่พื้นเมืองเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างในระดับ NO2 มีขนาดเล็กและไม่อาจแปลในความแตกต่างสำคัญในสุขภาพ