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:

บ่งชี้ความเหลื่อมล้ำทางระดับมลพิษทางอากาศข้ามกลุ่มประชากรสามารถช่วยความกังวลความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เรามีความสนใจในการประเมินเหล่านี้ความเหลื่อมล้ำทางข้ามพื้นที่เมืองใหญ่ในออสเตรเลีย เราใช้แบบจำลองถดถอยใช้ที่ดินเพื่อทำนายสภาวะก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) ระดับ และค้นหาดีที่สุดทางเศรษฐกิจสังคม และประชากรผู้ทายผลตัวแปร เราใช้แบบกำลังสองน้อยสุด generalised ที่ลงบัญชีสำหรับความสัมพันธ์ของพื้นที่ในระดับ NO2 เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าดีสุดรุ่นรวมจำนวนคะแนนทรัพยากรทางเศรษฐกิจ (IER) เป็นตัวแปรที่ไม่ใช่เชิงเส้น และเปอร์เซ็นต์ของคนไม่ใช่คนพื้นเมืองเป็นตัวแปรเชิงเส้น ระดับ NO2 ลดลงด้วยเพิ่ม IER คะแนน (คะแนนสูงขึ้นบ่งชี้ข้อเสียน้อย) ในเมืองเกือบทุกวิชาพื้นที่ และ NO2 ยังลดลงเล็กน้อยเป็นเปอร์เซ็นต์ของคนไม่ใช่คนพื้นเมืองเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างในระดับของ NO2 เล็ก และอาจไม่แปลเป็นความแตกต่างเราสุขภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ระบุความไม่เท่าเทียมกันในระดับมลพิษทางอากาศในกลุ่มประชากรที่สามารถช่วยให้ที่อยู่
ความกังวลความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เรามีความสนใจในการประเมินความไม่เท่าเทียมกันเหล่านี้ใน
พื้นที่เขตเมืองใหญ่ในประเทศออสเตรเลีย เราใช้การใช้ที่ดินแบบการถดถอยที่จะคาดการณ์โดยรอบ
ก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ (NO2) ระดับและพยายามที่ดีที่สุดทางเศรษฐกิจและสังคมและประชากรทำนาย
ตัวแปร เราใช้น้อยสแควร์โดยทั่วไปรูปแบบที่คิดเป็นความสัมพันธ์เชิงพื้นที่
ในระดับ NO2 เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าที่ดีที่สุด
รูปแบบรวมถึงดัชนีของทรัพยากรทางเศรษฐกิจ (IER) คะแนนเป็นตัวแปรที่ไม่ใช่เชิงเส้นและ
ร้อยละของบุคคลที่ไม่พื้นเมืองเป็นตัวแปรเชิงเส้น ระดับ NO2 ลดลงด้วย
การเพิ่มคะแนน IER (คะแนนสูงแสดงให้เห็นข้อเสียน้อยกว่า) ในเกือบทุกเมืองใหญ่
พื้นที่และยัง NO2 ลดลงเล็กน้อยเป็นร้อยละของคนพื้นเมืองที่ไม่
เพิ่มขึ้น แต่ขนาดของความแตกต่างในระดับ NO2 มีขนาดเล็กและไม่อาจ
แปลเป็นความแตกต่างที่สำคัญในการดูแลสุขภาพ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ระบุความไม่เท่าเทียมกันในมลพิษทางอากาศระดับข้ามกลุ่มประชากรสามารถช่วยที่อยู่
เกี่ยวกับความยุติธรรมด้านสิ่งแวดล้อม เราสนใจในการประเมินอสมการเหล่านี้ข้าม
สาขาในพื้นที่เมืองในออสเตรเลีย เราใช้แบบจำลองการถดถอย การใช้ที่ดินเพื่อทำนายสภาวะก๊าซไนโตรเจนไดออกไซด์ ( NO2 )
ระดับและแสวงหาที่ดีที่สุด เศรษฐกิจ สังคม และประชากร ตัวแปร

เราใช้หลักอย่างน้อย แบบคิดเป็นเชิงพื้นที่ในระดับความสัมพันธ์
no2 ตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เราพบว่าแบบจำลองที่ดีที่สุด
รวมดัชนีของทรัพยากรทางเศรษฐกิจ ( กู ) คะแนนเป็นตัวแปรที่ไม่ใช่เชิงเส้นและไม่พื้นเมือง
เปอร์เซ็นต์ของคนเป็นตัวแปรเชิงเส้น NO2 ระดับลดลง
เพิ่มคะแนน ( คะแนนสูงแสดงว่าเสียเปรียบน้อยกว่าตู้เย็น ) ในเกือบทุกสาขาในเมือง
พื้นที่และ NO2 ลดลงเล็กน้อยเป็นร้อยละของผู้ที่ไม่ใช่ชนพื้นเมือง
เพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตาม ขนาดของความแตกต่างในระดับ NO2 มีขนาดเล็กและไม่อาจ
แปลความแตกต่างสำคัญในด้านสุขภาพ