Impacts of Area-Wide Air Pollution on Multimodal Traffic: Comparing Pedestrian, Motor Vehicle, and Transit Volumes in Utah

The impact of area-wide air pollution on multimodal traffic volumes has been underexplored. Thus, this research investigates the effect of area-wide air pollution on pedestrian volumes, motor volumes, and transit ridership across two urban areas in Utah for two years (2018 and 2019). The research employed multilevel modeling to study this effect. The model results showed an overall decrease in pedestrian volumes in both study areas, while driving volumes saw both increases and decreases in different locations. Transit ridership saw an increase during days with moderate air quality in one particular study area. Median income, vehicle ownership, and higher street connectivity were significant players in defining variations in the relationships between air quality and multimodal traffic volumes across different locations. Our findings suggest policy implications (air quality alerts and voluntary behavior change encouragements) for various locations and the scope of future research to better understand the relationships between air quality and multimodal traffic volumes

Dimension Reduction and Variable Selection

High-dimensional data are becoming increasingly available as data collection technology advances. Over the last decade, significant developments have been taking place in high-dimensional data analysis, driven primarily by a wide range of applications in many fields such as genomics, signal processing, and environmental studies. Statistical techniques such as dimension reduction and variable selection play important roles in high dimensional data analysis. Sufficient dimension reduction provides a way to find the reduced space of the original space without a parametric model. This method has been widely applied in many scientific fields such as genetics, brain imaging analysis, econometrics, environmental sciences, etc. in recent years. In this dissertation, we worked on three projects. The first one combines local modal regression and Minimum Average Variance Estimation (MAVE) to introduce a robust dimension reduction approach. In addition to being robust to outliers or heavy-tailed distribution, our proposed method has the same convergence rate as the original MAVE. Furthermore, we combine local modal base MAVE with a $L_1$ penalty to select informative covariates in a regression setting. This new approach can exhaustively estimate directions in the regression mean function and select informative covariates simultaneously, while being robust to the existence of possible outliers in the dependent variable. The second project develops sparse adaptive MAVE (saMAVE). SaMAVE has advantages over adaptive LASSO because it extends adaptive LASSO to multi-dimensional and nonlinear settings, without any model assumption, and has advantages over sparse inverse dimension reduction methods in that it does not require any particular probability distribution on \textbf{X}. In addition, saMAVE can exhaustively estimate the dimensions in the conditional mean function. The third project extends the envelope method to multivariate spatial data. The envelope technique is a new version of the classical multivariate linear model. The estimator from envelope asymptotically has less variation compare to the Maximum Likelihood Estimator (MLE). The current envelope methodology is for independent observations. While the assumption of independence is convenient, this does not address the additional complication associated with a spatial correlation. This work extends the idea of the envelope method to cases where independence is an unreasonable assumption, specifically multivariate data from spatially correlated process. This novel approach provides estimates for the parameters of interest with smaller variance compared to maximum likelihood estimator while still being able to capture the spatial structure in the data

Spatio-temporal models for air pollution

Air pollution is the biggest environmental risk to global health and it is estimated that, globally, 7 million deaths can be attributed to air pollution each year \citep{WHO2018}. The World Bank estimates that, in 2016, the overall cost of ambient air pollution to the global economy was an estimated US \5.7 trillion or 4.4 per cent of global GDP \citep{worldbank}. A number of different air pollutants have been associated with adverse health effects, including fine particulate matter (PM_{2.5}$), nitrogen dioxide and ozone. In studies of the effects of air pollution, exposure information is often obtained from a fixed number of monitoring sites within the region of interest. However, an increasing number of models of air pollution are being used that provide estimates of concentrations. These are used to represent exposures at every location in a health study area, rather than just at a number of fixed measurement locations. Another use of modelling of air pollution is to provide short-term forecasts that can be used to inform the behaviour of vulnerable people. In this thesis, we develop statistical approaches to modelling, and forecasting, daily concentrations of$\mbox{PM}_{2.5}$in urban areas. We consider two different approaches, both in terms of model formulation and performing inference. The first approach is Dynamic Space-Time Models (DSTM). Under this framework, a \textit{data} model relates observations (measurements) to a \textit{process} model that specifies the dynamic evolution of the "true" underlying process. This approach is implemented using two different methods for estimation: methods of moments and expectation-maximisation. We also develop an approach using Bayesian Hierarchical Spatio-Temporal modelling (BHSTM). The inference is done using computational efficient methods for Bayesian inference (integrated nested Laplace approximations). This model allows predictions of daily PM$_{2.5}$over both space and time, which can be used to interpolate both past measurements and future predictions. Both approaches were implemented using data from Greater London, with their performance evaluated in terms of their ability to predict daily concentrations of PM$_{2.5}$over time at different measuring sites. Both methods were able to accurately predict future values of daily PM$_{2.5}$ at different locations, with one-day ahead predictions being more accurate than those used for longer periods, as might be expected. One of the major advantages of the BHSTM approach is that it provides a straightforward method for producing estimates of the uncertainty that is associated with predictions

Assessing Atmospheric Pollution and Its Impacts on the Human Health

This reprint contains articles published in the Special Issue entitled "Assessing Atmospheric Pollution and Its Impacts on the Human Health" in the journal Atmosphere. The research focuses on the evaluation of atmospheric pollution by statistical methods on the one hand, and on the other hand, on the evaluation of the relationship between the level of pollution and the extent of its effect on the population's health, especially on pulmonary diseases

Energy Efficiency and Indoor Environment Quality

This Special Issue addresses a topic of great relevance. In developed countries, there is a higher prevalence of people choosing to spend time indoors. Data show that the time a person spends at home ranges from 60% to 90% of the day, and 30% of that time is spent sleeping, though this varies depending on the individual. Taking into account these data, indoor residential environments have a direct influence on human health. Furthermore, in developing countries, significant levels of indoor pollution make housing unsafe, impacting the health of its inhabitants. Housing is therefore a key health factor for people all over the world: various parameters such as air quality, ventilation, hygrothermal comfort, lighting, physical environment, and building efficiency can contribute to healthy architecture; poor application of these parameters can result in conditions that negatively impact health

Measurement of polycyclic aromatic hydrocarbons in ambient air by fluorescence spectroscopic techniques

250 p. + anexosEste proyecto de Tesis Doctoral se inició en marzo de 2011 gracias a la becapredoctoral otorgada por la Universidad del País Vasco (UPV/EHU), a través delprograma de ¿Formación de Personal Investigador¿, para trabajar en el Grupo deInvestigación Atmosférica (GIA) del Departamento de Ingeniería Química y del MedioAmbiente de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Bilbao (Universidad delPaís Vasco, UPV/EHU). Asimismo, parte de este trabajo de investigación se hadesarrollado en colaboración con otros grupos de investigación nacionales einternacionales a través de dos estancias. En primer lugar, con el Grupo deQuimiometría del Departamento de Química Analítica de la Universidad de Barcelona(UB), durante un período de 4 meses, de abril a julio de 2013. En segundo lugar, conel grupo de Espectroscopia y Quimiometría del Departamento de Ciencias de losAlimentos de la Universidad de Copenhague (Dinamarca), también durante 4 meses,de septiembre a diciembre de 2014.A lo largo de estos años, el trabajo realizado ha estado orientado al desarrollo demétodos, alternativos a los indicados en la normativa actual, para la determinación dehidrocarburos aromáticos policíclicos (HAPs) en la fracción particulada del aerosolatmosférico, basándose en el uso de técnicas de espectroscopia de fluorescencia encombinación con técnicas avanzadas de análisis de datos. Como resultado, se hanpublicado varios artículos científicos en diferentes revistas indexadas comoChemometrics and Intelligent Laboratory Systems o Journal of Chemometrics, y sehan presentado también diversas contribuciones en conferencias internacionales.En cuanto a la estructura de esta memoria, se presenta en primer lugar un índicegeneral indicando la numeración de cada capítulo. Seguidamente, se incluye unresumen, escrito tanto en inglés como en castellano, que proporciona al lector unaidea general de la labor realizada. Posteriormente, la memoria se estructura en lossiguientes siete capítulos:El Capítulo 1 consiste en una introducción en la cual se describen las características yla importancia del análisis de los HAPs en la atmósfera, así como una evaluación delestado del arte sobre su análisis mediante técnicas de espectroscopia defluorescencia. Este capítulo proporciona una visión general de sus principalespropiedades, dispersión en la atmósfera, transformaciones físico-químicas, y efectossobre la salud, así como las normas y criterios de calidad del aire existentes. Acontinuación, se discuten los niveles y los ratios utilizados en la identificación de susfuentes en zonas urbanas. Por último, se describen los principales métodos de análisisde los HAPs en aire, haciendo especial énfasis en el estado del arte de las técnicas deespectroscopia de fluorescencia y análisis multivariante de datos aplicados hastaahora.El Capítulo 2 presenta el enfoque metodológico utilizado así como su justificación.Además, se indica el objetivo principal y los objetivos específicos de este proyecto detesis doctoral.La parte experimental se describe en el Capítulo 3, incluyendo los materiales y losmétodos analíticos utilizados. Asimismo, se detallan los diferentes conjuntos de datosexperimentales, la forma en la que se obtuvieron y su finalidad.El Capítulo 4 desarrolla la metodología aplicada a lo largo de esta memoria. En primerlugar, se presenta la metodología general, en la que se describen los principalesaspectos desarrollados así como las estrategias adoptadas durante este trabajo deinvestigación. En segundo lugar se proporciona una breve guía sobre el análisismultivariante de datos, así como las principales características de los algoritmos deanálisis de datos de segundo orden utilizados. Esta parte se centra en los aspectosprácticos y en el proceso de toma de decisiones involucradas en el análisismultivariante de matrices de excitación - emisión (MEE) de fluorescencia. Para ello sediscuten los aspectos más importantes de cada método utilizado: Análisis de FactoresParalelos (PARAFAC), como método de resolución de curvas de múltiples vías,Resolución Multivariante de Curvas por Mínimos Cuadrados Alternados (MCR-ALS),como método de resolución de curvas multivariante, y Mínimos Cuadrados ParcialesDesdoblados con Bilinealización Residual (U-PLS/RBL), como método de regresiónmultivariante puro.Dado que el objetivo principal de este proyecto de Tesis Doctoral es el desarrollo deuna nueva metodología basada en técnicas de espectroscopia de fluorescencia, sehan estudiado y comparado el uso de diferentes métodos quimiométricos aplicadossobre MEE de fluorescencia. Por lo tanto, la evaluación y optimización de lametodología desarrollada se realiza a lo largo del Capítulo 5, donde los principalesresultados obtenidos se resumen en las siguientes secciones:En la Sección 5.1 se define el protocolo de adquisición de datos de MEE, haciendohincapié en la adecuada selección de los rangos espectrales, la optimización de losprincipales parámetros instrumentales de medida y la determinación de lascaracterísticas de fluorescencia de los compuestos objetivo. Además, dadas lascaracterísticas espectrales de los HAPs bajo estudio, se señala claramente lanecesidad de aplicación de métodos de análisis multivariante de datos en combinacióncon las medidas de MEE para fines cualitativos y cuantitativos.La optimización y validación de los principales aspectos involucrados en el análisismultivariante de datos y análisis de múltiples vías de MEE de fluorescencia se recogenen la Sección 5.2. En ella se establecen también las bases preliminares a consideraren el modelado de datos de MEE procedentes de muestras de aerosoles. Esto implicael análisis y la optimización de los métodos de pre-procesamiento de datos necesariospara construir modelos robustos, seleccionando el procedimiento de interpolacióncomo la mejor estrategia a seguir para posteriores análisis. A continuación, se definenespecíficamente las características y los criterios adoptados para cada método deanálisis de datos utilizados en calibración de segundo orden, haciendo hincapié en elefecto de las restricciones en el contexto del análisis de muestras complejas.Finalmente, se evalúan los métodos quimiométricos seleccionados en virtud de laexistencia de compuestos interferentes no presentes en las muestras de calibración,con el fin de proporcionar una visión general sobre el rendimiento de los modelos en elanálisis de HAPs en muestras de aerosol. En este sentido, se muestra cómo MCRALSy PARAFAC pueden utilizarse para una rápida detección cualitativa y semicuantitativade HAPs en muestras ambientales, aunque estos métodos son mássensibles a desviaciones provocadas por efectos de matriz en las muestras. Encontraste, aunque el método U-PLS/RBL proporciona la mejor información cuantitativa,la dificultad de estimar el número de contribuciones inesperadas en el paso RBL, asícomo su elevado tiempo de análisis, se revelan como puntos débiles para un cribadorápido de muestras ambientales.La Sección 5.3 engloba la optimización del protocolo de extracción de muestras deaerosol, previamente requerido al análisis de HAPs por espectroscopia defluorescencia. En primer lugar, se discute la selección del disolvente y subrogado másapropiado para la corrección de la eficiencia de extracción, donde el n-hexano comodisolvente y el 2-2' binaftilo como subrogado, cumplen con los requisitos fisicoquímicosy espectrofluorimétricos necesarios. Después, se presenta la optimización delprotocolo de extracción Soxhlet, utilizando un diseño de experimentos que condujo a laelección del modo ¿warm¿ como el modo de extracción más adecuado. Finalmente, laoptimización del tiempo de extracción se realizó utilizando un material de referenciaestándar, con el que se seleccionó un tiempo de extracción de 5 horas para elposterior análisis de las muestras de aerosol.Dada la particular complejidad del análisis de HAPs en muestras de aerosoles, en laSección 5.4 se validan los tres algoritmos de segundo orden indicados, con finescualitativos y cuantitativos, en extractos de muestras de aerosoles. Los métodos desegundo orden de resolución de curvas, PARAFAC y MCR-ALS, se muestranadecuados para la determinación semi-cuantitativa y el seguimiento de los patrones devariación de los HAPs en la fracción fina de partículas en aire ambiente. Además,estas metodologías muestran una mayor sensibilidad que la obtenida mediante GCMS,ofreciendo grandes ventajas desde el punto de vista del muestreo para lamonitorización de estos contaminantes con una mayor resolución temporal. En cuantoa la cuantificación, ambos métodos proporcionan predicciones inexactas, debido a ladiferencia en la matriz entre las muestras analizadas y las muestras de calibración. Deesta forma y con el fin de evitar efectos de matriz en las muestras de aire urbanoanalizadas, se aconseja optar por la combinación de métodos de adición estándar yalgoritmos de análisis de datos de segundo orden, validados por medio de un materialestándar de referencia. Los resultados obtenidos definen la combinación de MCR-ALSy adición estándar como método de cuantificación para el análisis de muestras deaerosol.Una vez que los diferentes enfoques han sido ampliamente probados, optimizados yvalidados, la Sección 5.5 explora la aplicación de la metodología desarrollada parallevar a cabo un estudio preliminar de detección y cuantificación de 9 HAPs enmuestras de aerosoles urbanos durante varios meses. En este sentido, se discuten ycomparan los patrones de variación mensual y diaria de los HAPs, en relación con lospatrones de tráfico. Por otra parte, la vigilancia complementaria de otros HAPspesados se revela necesaria para poder evaluar convenientemente el potencial tóxicototal de los HAPs asociados a partículas. Además, se analiza la influencia de otrosfactores, como diversos parámetros meteorológicos y otros contaminantesconvencionales, para una descripción más completa de los patrones atmosféricos delos HAPs asociados a partículas. Finalmente, se hace uso de ratios de diagnóstico yotros métodos multivariantes (e.g. el Análisis de Componentes Principales) para unacaracterización más profunda del área de estudio, aplicable a la asignación de fuentesde HAPs.El Capítulo 6 presenta las conclusiones alcanzadas a lo largo de este trabajo deinvestigación.El Capítulo 7 recoge la bibliografía utilizada en esta memoria, incluyendo artículos,monografías, tesis y otras publicaciones.Finalmente, se adjuntan en Anexo los artículos publicados y la lista de contribucionescientíficas presentadas en conferencias internacionales, derivadas del trabajorealizado

Climate Change and Environmental Sustainability-Volume 2

Our world is facing many challenges, such as poverty, hunger, resource shortage, environmental degradation, climate change, and increased inequalities and conflicts. To address such challenges, the United Nations proposed the Sustainable Development Goals (SDG), consisting of 17 interlinked global goals, as the strategic blueprint of world sustainable development. Nevertheless, the implementation of the SDG framework has been very challenging and the COVID-19 pandemic has further impeded the SDG implementation progress. Accelerated efforts are needed to enable all stakeholders, ranging from national and local governments, civil society, private sector, academia and youth, to contribute to addressing this dilemma. This volume of the Climate Change and Environmental Sustainability book series aims to offer inspiration and creativity on approaches to sustainable development. Among other things, it covers topics of COVID-19 and sustainability, environmental pollution, food production, clean energy, low-carbon transport promotion, and strategic governance for sustainable initiatives. This book can reveal facts about the challenges we are facing on the one hand and provide a better understanding of drivers, barriers, and motivations to achieve a better and more sustainable future for all on the other. Research presented in this volume can provide different stakeholders, including planners and policy makers, with better solutions for the implementation of SDGs. Prof. Bao-Jie He acknowledges the Project NO. 2021CDJQY-004 supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities. We appreciate the assistance from Mr. Lifeng Xiong, Mr. Wei Wang, Ms. Xueke Chen and Ms. Anxian Chen at School of Architecture and Urban Planning, Chongqing University, China

Sense and Respond

Over the past century, the manufacturing industry has undergone a number of paradigm shifts: from the Ford assembly line (1900s) and its focus on efficiency to the Toyota production system (1960s) and its focus on effectiveness and JIDOKA; from flexible manufacturing (1980s) to reconfigurable manufacturing (1990s) (both following the trend of mass customization); and from agent-based manufacturing (2000s) to cloud manufacturing (2010s) (both deploying the value stream complexity into the material and information flow, respectively). The next natural evolutionary step is to provide value by creating industrial cyber-physical assets with human-like intelligence. This will only be possible by further integrating strategic smart sensor technology into the manufacturing cyber-physical value creating processes in which industrial equipment is monitored and controlled for analyzing compression, temperature, moisture, vibrations, and performance. For instance, in the new wave of the ‘Industrial Internet of Things’ (IIoT), smart sensors will enable the development of new applications by interconnecting software, machines, and humans throughout the manufacturing process, thus enabling suppliers and manufacturers to rapidly respond to changing standards. This reprint of “Sense and Respond” aims to cover recent developments in the field of industrial applications, especially smart sensor technologies that increase the productivity, quality, reliability, and safety of industrial cyber-physical value-creating processes