The input variables for the noise m

The input variables for the noise model were: point
for noise estimation (including height); road links with information
on annual average daily traffic, vehicle distribution (of light and heavy
vehicles), travel speed and road type (motorway, express road, road
wider than 6 m, road less than 6 m and more than 3 m, and other
road); and building polygons including height for all buildings, obtained
from the Danish Geodata Agency. Information on road lines as well as
traffic counts for all Danish roads with more than 1000 vehicles per
daywas obtained froma national road and traffic database at the Danish
Centre for Environment and Energy, Aarhus University (Jensen et al.,
2009a). We assumed a flat terrain, which is a reasonable assumption
in Denmark, and that urban areas, roads and areas with water were
hard surfaces whereas all other areas were acoustically porous. No information
was available on noise barriers and road surface. Road traffic
noise was calculated as equivalent continuous A-weighted sound pressure
levels at the most exposed facade of the dwelling for day, evening
and night, and expressed as Lden. Values below 40 dB were set to 40 dB,
considered as a lower limit of road traffic noise.
Exposure to railway noise was calculated for all addresses using
SoundPLAN, with implementation of NORD2000. Input variables were
geographical coordinate, railway linkswith information on annual average
daily train lengths, train types, travel speed; building polygonswith
building heights and noise barriers along the railway. Railway traffic
noise was expressed as Lden at the most exposed facade. The noise impact
from all Danish airports and airfields was determined from information
about noise zones (5 dB categories) obtained from local
authorities and transformed into digital maps and linked to each
address.
Annual ambient exposure to NO2 was calculated for all residential
addresses 5 years preceding enrolment using the Danish AirGIS dispersion
modeling system (see http://envs.au.dk/videnudveksling/luft/
model/airgis/). AirGIS performs calculation of air pollution at an address
location as the sumof: 1) local air pollution fromthe nearest street traffic,
calculated from traffic (intensity and type), emission factors for the
car fleet, street and building geometry and meteorology; 2) urban background,
calculated fromdata on urban vehicle emission density, city dimensions
and typical building heights; and 3) regional background,
estimated from trends at rural monitoring stations and from national
vehicle emissions (Berkowicz et al., 2008). Input data on traffic were
the same as described for noise modeling. The AirGIS system model
have been successfully validated and applied in several studies
(Andersen et al., 2012; Jensen et al., 2009b; Ketzel et al., 2011; Ketzel
et al., 2012).
Exposure to PM2.5 was determined at all residential baseline addresses
for cohort participants living in Greater Copenhagen, using a
land-use regression model, as part of the ESCAPE study (Eeftens et al.,
2012). Briefly, a three-step procedure was used. First, PM2.5 was measured
during different seasons at different locations in the study area.
Second, a land-use regression model was developed for PM2.5, with
the yearlymean concentration as the dependent variable and an extensive
list of geographical attributes as possible predictors, such as road
network and population density. Finally, the model was used toassess
exposure at the baseline address of each cohort member.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีตัวแปรอินพุตในรูปแบบเสียง: จุดสำหรับการประเมินเสียง (รวมถึงสูง); ถนนเชื่อมโยงกับข้อมูลในจราจรรายวันเฉลี่ยรายปี จำหน่ายรถ (ของเบาและหนักยานพาหนะ), การเดินทางความเร็วและถนนชนิด (มอเตอร์เวย์ ถนนด่วน ถนนกว้าง 6 เมตร ถนนน้อยกว่า 6 เมตร และมากกว่า 3 เมตร และอื่น ๆถนน); และสร้างรูปหลายเหลี่ยมรวมทั้งความสูงของอาคารทั้งหมด รับจากหน่วยงาน Geodata เดนมาร์ก ข้อมูลถนนบรรทัดเช่นเป็นนับจราจรในถนนเดนมาร์กทั้งหมดกว่า 1000 คันต่อdaywas รับ froma ถนนแห่งชาติและฐานข้อมูลจราจรที่ชาวเดนมาร์กศูนย์สิ่งแวดล้อมและพลังงาน มหาวิทยาลัยอาร์ฮุส (เจน et al.,2009a) นั้นเราถือว่าเป็นภูมิประเทศที่แบนราบ ซึ่งเป็นสมมติฐานที่สมเหตุสมผลในเดนมาร์ก และว่าพื้นที่เมือง ถนนและทางน้ำได้ยากจัดการในขณะที่พื้นที่อื่น ๆ ถูก acoustically porous ไม่มีข้อมูลมีอุปสรรคเสียงและพื้นผิวถนน ถนนจราจรคำนวณเป็นเทียบเท่าต่อเนื่อง A ถ่วงน้ำหนักเสียงความดันเสียงระดับกระจกสัมผัสมากที่สุดของปีติวัน เย็นและกลางคืน และแสดงเป็น Lden มีตั้งค่าด้านล่าง 40 dB ถึง 40 dBถือว่าเป็นขีดจำกัดล่างของเสียงจราจรถนนสัมผัสกับเสียงรถไฟถูกคำนวณสำหรับที่อยู่ทั้งหมดที่ใช้SoundPLAN พร้อมใช้งานของ NORD2000 มีตัวแปรอินพุตประสานงาน รถไฟ linkswith ข้อมูลภูมิศาสตร์ โดยเฉลี่ยประจำปีความยาวรถไฟทุกวัน ฝึกชนิด ความเร็ว การเดินทาง อาคาร polygonswithความสูงอาคารและอุปสรรคเสียงตามแนวทางรถไฟ รถไฟจราจรเสียงถูกแสดงเป็นซุ้ม Lden สัมผัสมากที่สุด ผลกระทบของเสียงรบกวนจากสนามบินเดนมาร์กและโรงละครทั้งหมดถูกกำหนดจากข้อมูลเกี่ยวกับเสียง โซน (5 dB ประเภท) ได้รับจากท้องถิ่นหน่วยงาน และเปลี่ยนเป็นแผนที่ดิจิตอล และเชื่อมโยงกับแต่ละที่อยู่NO2 ปีแวดล้อมสัมผัสถูกคำนวณสำหรับอยู่อาศัยที่อยู่ 5 ปีก่อนเล่าเรียนใช้เธน AirGIS เดนมาร์กสร้างแบบจำลองระบบ (ดู http://envs.au.dk/videnudveksling/luft/แบบ จำลอง/airgis /) AirGIS ดำเนินการคำนวณของมลพิษทางอากาศที่อยู่ตำแหน่ง sumof: 1) มลพิษภายในอากาศจากการจราจรบนถนนที่ใกล้ที่สุดคำนวณจากปริมาณการใช้ (ความเข้มและชนิด), เล็ดรอดปัจจัยสำหรับการรถเรือ ถนน และอาคารรูปทรงเรขาคณิตและอุตุนิยมวิทยา 2) เบื้องหลังเมืองfromdata คำนวณบนรถเมืองปล่อยก๊าซความหนาแน่น มิติการเมืองและความ สูงของอาคารทั่วไป และ 3) พื้นภูมิภาคประเมิน จากแนวโน้มที่ชนบทสถานีตรวจสอบ และแห่งชาติปล่อยรถ (Berkowicz et al., 2008) ป้อนข้อมูลจราจรได้เหมือนกับที่อธิบายไว้สำหรับสร้างโมเดลเสียง แบบระบบ AirGISได้เรียบร้อยแล้วผ่านการตรวจสอบ และนำไปใช้ในการศึกษาหลาย(แอนเดอร์ et al., 2012 เจนและ al., 2009b Ketzel et al., 2011 Ketzelร้อยเอ็ด al., 2012)กำหนดสัมผัส PM2.5 ในที่อยู่อาศัยพื้นฐานทั้งหมดสำหรับผู้เข้าร่วมผู้ผ่านชีวิตในโคเปนเฮเกนมากกว่า ใช้เป็นland-use regression model, as part of the ESCAPE study (Eeftens et al.,2012). Briefly, a three-step procedure was used. First, PM2.5 was measuredduring different seasons at different locations in the study area.Second, a land-use regression model was developed for PM2.5, withthe yearlymean concentration as the dependent variable and an extensivelist of geographical attributes as possible predictors, such as roadnetwork and population density. Finally, the model was used toassessexposure at the baseline address of each cohort member.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแปรอินพุทสำหรับรูปแบบเสียงเป็นจุดสำหรับการประมาณเสียง (รวมถึงความสูง);
ถนนเชื่อมโยงกับข้อมูลในปีเฉลี่ยอัตราการเข้าชมทุกวันกระจายคัน(ของแสงและหนักยานพาหนะ) ความเร็วในการเดินทางและประเภทถนน (มอเตอร์เวย์ถนนด่วนถนนกว้างกว่า6 เมตรถนนน้อยกว่า 6 เมตรและอื่น ๆ กว่า 3 เมตรและอื่น ๆถนน); และรูปหลายเหลี่ยมรวมทั้งความสูงสำหรับการสร้างอาคารทั้งหมดที่ได้รับจากหน่วยงานของเดนมาร์กข้อมูลภูมิศาสตร์ ข้อมูลเกี่ยวกับสายถนนเช่นเดียวกับการนับการจราจรถนนเดนมาร์กทั้งหมดที่มีมากกว่า 1,000 คันต่อ daywas ได้ FROMA ถนนแห่งชาติและฐานข้อมูลการจราจรที่เดนมาร์กศูนย์สิ่งแวดล้อมและพลังงานAarhus University (เซ่น et al., 2009a) เราถือว่าภูมิประเทศที่แบนราบซึ่งเป็นสมมติฐานที่เหมาะสมในเดนมาร์กและพื้นที่เขตเมืองที่ถนนและพื้นที่ที่มีน้ำมีพื้นผิวแข็งในขณะที่ทุกพื้นที่อื่นๆ ที่มีรูพรุนเสียง ไม่มีข้อมูลที่มีอยู่บนกำแพงเสียงและพื้นผิวถนน การจราจรบนถนนเสียงที่คำนวณได้เป็นอย่างต่อเนื่องเทียบเท่า A-weighted ความดันเสียงระดับที่ซุ้มสัมผัสมากที่สุดของที่อยู่อาศัยสำหรับวันตอนเย็นและกลางคืนและแสดงความเป็นLden ค่ากว่า 40 เดซิเบลที่ตั้งอยู่ถึง 40 เดซิเบลถือว่าเป็นวงเงินที่ต่ำกว่าของเสียงการจราจรบนถนน. สัมผัสกับเสียงรถไฟที่คำนวณได้สำหรับที่อยู่ทั้งหมดโดยใช้SoundPLAN กับการดำเนินงานของ NORD2000 เป็นตัวแปรทางภูมิศาสตร์ประสานงานรถไฟ linkswith ข้อมูลเกี่ยวกับการประจำปีเฉลี่ยความยาวรถไฟทุกวันประเภทรถไฟความเร็วการเดินทาง อาคาร polygonswith ความสูงอาคารและกำแพงเสียงพร้อมรถไฟ การจราจรทางรถไฟเสียงได้รับการแสดงเป็น Lden ที่ซุ้มสัมผัสมากที่สุด ผลกระทบเสียงจากสนามบินเดนมาร์กและสนามบินถูกกำหนดจากข้อมูลที่เกี่ยวกับโซนเสียง(5 dB หมวดหมู่) ที่ได้รับจากท้องถิ่นเจ้าหน้าที่และกลายเป็นแผนที่ดิจิตอลและเชื่อมโยงถึงกันอยู่. เปิดรับรอบประจำปี NO2 ที่คำนวณได้สำหรับที่อยู่อาศัยทั้งหมดที่อยู่5 ปีก่อนหน้านี้ การลงทะเบียนโดยใช้การกระจาย AirGIS เดนมาร์กระบบการสร้างแบบจำลอง(ดู http://envs.au.dk/videnudveksling/luft/ รูปแบบ / airgis /) AirGIS ดำเนินการคำนวณของมลพิษทางอากาศที่อยู่สถานที่ตั้งเป็นsumof 1) มลพิษทางอากาศในท้องถิ่นที่ใกล้ที่สุด fromthe จราจรถนน, คำนวณจากการจราจร (ความเข้มและประเภท) ปัจจัยที่ปล่อยก๊าซเรือนกระจกสำหรับเรือเดินสมุทรรถถนนและอาคารรูปทรงเรขาคณิตและอุตุนิยมวิทยา; 2) พื้นหลังเมืองคำนวณfromdata กับความหนาแน่นของการปล่อยรถในเมืองเมืองขนาดและความสูงอาคารทั่วไป; และ 3) พื้นหลังภูมิภาคประเมินจากแนวโน้มที่สถานีตรวจสอบในชนบทและจากชาติปล่อยมลพิษของรถยนต์(Berkowicz et al., 2008) ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับการจราจรเป็นเช่นเดียวกับการสร้างแบบจำลองที่อธิบายเสียง รูปแบบระบบ AirGIS ได้รับการตรวจสอบประสบความสำเร็จและนำไปใช้ในการศึกษาหลาย(Andersen et al, 2012;.. เจนเซ่น, et al, 2009b; Ketzel et al, 2011;. Ketzel. et al, 2012). การสัมผัสกับ PM2.5 ถูกกำหนด ที่อยู่พื้นฐานที่อยู่อาศัยสำหรับผู้เข้าร่วมการศึกษาที่อาศัยอยู่ในมหานครโคเปนเฮเกนโดยใช้การใช้ที่ดินแบบการถดถอยเป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาESCAPE (Eeftens et al., 2012) สั้น ๆ เป็นขั้นตอนที่สามขั้นตอนถูกนำมาใช้ ครั้งแรก PM2.5 วัดในช่วงฤดูที่แตกต่างกันในสถานที่ที่แตกต่างกันในพื้นที่ศึกษา. ประการที่สองแบบการถดถอยการใช้ที่ดินได้รับการพัฒนาสำหรับ PM2.5 มีความเข้มข้นyearlymean เป็นตัวแปรตามและกว้างขวางรายการของคุณลักษณะทางภูมิศาสตร์ที่เป็นไปได้พยากรณ์เช่นถนนเครือข่ายและความหนาแน่นของประชากร สุดท้ายรูปแบบที่ใช้ toassess เปิดรับตามที่อยู่พื้นฐานของสมาชิกแต่ละคนในการศึกษา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใส่ตัวแปรเพื่อเสียงรูปแบบ : จุด
ค่าเสียง ( รวมถึงความสูง ) ; ถนนเชื่อมโยงกับข้อมูล
ต่อปีเฉลี่ยรายวันจราจร จำหน่ายรถ ( ของแสงและยานพาหนะที่หนัก
) ความเร็วเดินทางถนนและประเภท ( มอเตอร์เวย์ , บริการถนนถนน
กว้างกว่า 6 M , ถนนไม่น้อยกว่า 6 เมตร และกว่า 3 เมตร และถนนอื่น ๆ
) ; และรูปหลายเหลี่ยมอาคารรวมถึงความสูงสำหรับทุกอาคารโดย
จากหน่วยงาน geodata เดนมาร์ก ข้อมูลบนเส้นถนนเช่นเดียวกับ
จราจรนับถนนเดนมาร์กทั้งหมดกว่า 1 , 000 คันต่อ
daywas แห่งชาติถนนและการจราจรที่ได้รับจากฐานข้อมูลที่ศูนย์เดนมาร์ก
เพื่อสิ่งแวดล้อมและพลังงาน มหาวิทยาลัย Aarhus ( เจนเซ่น et al . ,
2009a ) เราถือว่าเป็นภูมิประเทศที่แบนราบ ซึ่งเป็นสมมติฐานที่สมเหตุสมผล
ในเดนมาร์ก และที่เมืองพื้นที่ถนนและพื้นที่ที่มีน้ำ
พื้นแข็งในขณะที่พื้นที่อื่น ๆ เป็นเสียงที่มีรูพรุน ไม่มีข้อมูลที่สามารถใช้ได้ในอุปสรรค
เสียงและพื้นผิวถนน เสียงจราจร
ถนนมีค่าเทียบเท่ากับระดับความดันเสียงต่อเนื่อง a-weighted
ที่สัมผัสมากที่สุดซุ้มของที่อยู่อาศัยสำหรับวันเย็น
และคืน และแสดงเป็น lden . ค่าต่ำกว่า 40 dB มีตั้ง 40 dB
,ถือว่าเป็นขีดจำกัดล่างของเสียงจราจรถนน .
แสงเสียงรถไฟถูกคำนวณทั้งหมดที่อยู่โดยใช้
soundplan ที่มีการ nord2000 . ตัวแปรคือ
ภูมิศาสตร์ประสานงาน , รถไฟ linkswith ข้อมูลเฉลี่ยรายปี
ทุกวัน รถไฟยาว ประเภท ความเร็วเดินทางรถไฟ อาคาร polygonswith
อาคารความสูงและอุปสรรคเสียงตามทางรถไฟ
รถไฟจราจรเสียงแสดงเป็น lden ที่สัมผัสมากที่สุดหลอกลวง เสียงกระแทกจากสนามบินและ airfields เดนมาร์ก

ถูกกำหนดจากข้อมูลเกี่ยวกับเสียง โซน ( ประเภท 5 dB ) ที่ได้รับจากหน่วยงานท้องถิ่น
และแปลงเป็นแผนที่ดิจิตอล และเชื่อมโยงกับแต่ละ

ปี ที่อยู่ การคํานวณโดย NO2 สำหรับที่อยู่อาศัยทั้งหมด
ที่อยู่ 5 ปีก่อนหน้านี้ลงทะเบียนใช้ภาษาเดนมาร์ก airgis กระจาย
แบบระบบ ( ดูที่ http : / / envs Au . . DK / videnudveksling / เครื่องบิน / โมเดล / airgis
/ ) airgis แสดงการคำนวณของมลพิษทางอากาศที่ที่อยู่
ที่ตั้งเป็น sumof : 1 ) ท้องถิ่นจากภาวะมลพิษทางอากาศที่คำนวณจากปริมาณการจราจรบนถนน
( ความเข้มและประเภท ) , ปัจจัยการปล่อยออกมาสำหรับ
รถยานยนต์ถนนและอาคารรูปทรงเรขาคณิตและอุตุนิยมวิทยา ; 2 ) พื้นเมือง ,
fromdata คำนวณความหนาแน่นในเมือง ปล่อยรถ ขนาดและความสูงอาคาร โดย
3
) พื้นภูมิภาค ประเมินจากแนวโน้มที่สถานีตรวจสอบในชนบท และจากการปล่อยยานพาหนะแห่งชาติ
( berkowicz et al . , 2008 ) ข้อมูลเกี่ยวกับการจราจรถูก
เดียวกันตามที่อธิบายไว้สำหรับการจำลองเสียงแบบจำลองระบบ airgis
ได้รับเรียบร้อยแล้ว ) และใช้ใน
หลายการศึกษา ( Andersen et al . , 2012 ; Jensen et al . , 2009b ; ketzel et al . , 2011 ; ketzel
et al . , 2012 ) .
แสง pm2.5 ตั้งใจเลยฐานที่อยู่อาศัยที่อยู่
สำหรับผู้เข้าร่วมศึกษาอยู่มากกว่า โคเปนเฮเกน , ใช้
- แบบจำลองการถดถอย , เป็นส่วนหนึ่งของการหนีศึกษา ( eeftens et al . ,
2012 ) สั้น ๆขั้นตอนขั้นตอนที่ใช้ แรก pm2.5 วัด
ในระหว่างฤดูกาลต่าง ๆ ในสถานที่ที่แตกต่างกันในพื้นที่ศึกษา .
2 , การถดถอยแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นเพื่อ pm2.5 ด้วย
yearlymean ของตัวแปร และรายการที่กว้างขวางของลักษณะทางภูมิศาสตร์ปัจจัย

เป็นไปได้ เช่น เครือข่ายถนนและความหนาแน่นของประชากร ในที่สุดแบบจำลองความเสี่ยงของ
ที่พื้นฐานที่อยู่ของสมาชิกที่ศึกษาแต่ละ