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Data Mining of Spatio-Temporal Variability of Chlorophyll-a Concentrations in a Portion of the Western Atlantic with Low Performance Hardware

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Journal of Software Engineering and Applications 2019年第5期12卷 149-170页

作者： Italo F. Di Paolo nelson A. gouveia Luiz C. Ferreira Neto Eduardo T. Paes Nandamudi L. Vijaykumar ádamo L. Santana Center for Natural Sciences and Technology (CCNT) Pará State University (UEPA) Belém Brazil National Institute for Space Research (INPE) S&#227 o José dos Campos Brazil Institute of Technology (ITEC) Federal University of Pará (UFPA) Belém Brazil Socio-Environmental Institute and Water Resources (ISARH) Federal Rural University of Amazonia (UFRA) Belém Brazil

The contemporary scientific literature that deals with the dynamics of marine chlorophyll-a concentration is already customarily employing data mining techniques in small geographic areas or regional samples. However, there is little focus on the issue of missing data related to chlorophyll-a concentration estimated by remote sensors. Intending to provide greater scope to the identification of the spatiotemporal distribution patterns of marine chlorophyll-a concentrations, and to improve the reliability of results, this study presents a data mining approach to cluster similar chlorophyll-a concentration behaviors while implementing an iterative spatiotemporal interpolation technique for missing data inference. Although some dynamic behaviors of said concentrations in specific areas are already known by specialists, systematic studies in large geographical areas are still scarce due to the computational complexity involved. For this reason, this study analyzed 18 years of NASA satellite observations in one portion of the Western Atlantic Ocean, totaling more than 60 million records. Additionally, performance tests were carried out in low-cost computer systems to check the accessibility of the proposal implemented for use in computational structures of different sizes. The approach was able to identify patterns with high spatial resolution, accuracy and reliability, rendered in low-cost computers even with large volumes of data, generating new and consistent patterns of spatiotemporal variability. Thus, it opens up new possibilities for data mining research on a global scale in this field of application.

关键词： Data Mining Clustering Chlorophyll Atlantic Missing Data Small Hardware

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母亲颗粒物空气污染暴露与足月出生体重:效应与异质性的多国评估

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环境与职业医学 2013年第6期30卷 470-470页

作者： Payam Dadvand Jennifer Parker Michelle L. Bell Matteo Bonzini Michael Brauer Lyndsey A. Darrow Ulrike Gehring Svetlana V. Glinianaia nelson gouveia Eun-hee Ha Jong Han Leem Edith H. van den Hooven Bin Jalaludin Bill M. Jesdale Johanna Lepeule Rachel Morello-Frosch Geoffrey G. Morgan Angela Cecilia Pesatori Frank H. Pierik Tanja Pless-Mulloli David Q. Rich Sheela Sathyanarayana Juhee Seo Rémy Slama Matthew Strickland Lillian Tamburic Daniel Wartenberg Mark J. Nieuwenhuijsen Tracey J. Woodruff

[背景]越来越多的证据显示,母亲空气污染暴露与对胎儿生长的不良影响之间存在关联;但是,现有的文献并不一致。[目的]研究9个国家14个中心的数据,量化母亲颗粒物空气污染暴露与足月出生体重和低出生体重(LBW)之间的关联,并探讨此关联中... 详细信息

[背景]越来越多的证据显示,母亲空气污染暴露与对胎儿生长的不良影响之间存在关联;但是,现有的文献并不一致。[目的]研究9个国家14个中心的数据,量化母亲颗粒物空气污染暴露与足月出生体重和低出生体重(LBW)之间的关联,并探讨此关联中地点特征和暴露评估方法对中心之间异质性的影响。[方法]空气污染与妊娠结局国际合作(ICAPPO)的各中心采用共同的分析方案,对PM10和PM2.5(颗粒物≤10和2.5μm)与足月LBW和连续出生体重进行效应评估。采用meta分析将各个中心(~300万例出生)的效应评估结合起来,并采用meta回归分析在报告的效应评估中,中心特征和暴露评估方法对中心之间异质性的影响。[结果]随机效应meta分析显示,调整母亲的社会经济地位后,在整个妊娠期间,足月LBW与PM10[比值比(OR)=1.03;95%CI:1.01~1.05]和PM2.5[OR=1.10;95%CI:1.03~1.18]每增加10μg/m3呈正相关。在充分调整随机效应的meta分析中,作为一个连续性的结果,PM10暴露每增加10μg/m3与足月出生体重呈负相关(-8.9g;95%CI:-13.2^-4.6 g)。meta回归分析显示,具有较高平均PM2.5水平和PM2.5∶PM10比率的中心,以及采用时间暴露评估(与时空相比)的中心,所报告的关联更强。[结论]在研究人群中,母亲颗粒物污染暴露与足月LBW相关联。有3个地点特征和暴露评估方法学方面的不同导致各个中心报告的关联的差异。

关键词：空气污染胎儿生长异质性 ICAPPO 低出生体重 meta分析 meta回归多中心研究颗粒物妊娠

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