Compositional spatio-temporal PM2.5 modelling in wildfires

Wildfires are natural ecological processes that generate high levels of fine particulate matter (PM2.5) that are dispersed into the atmosphere. PM2.5 could be a potential health problem due to its size. Having adequate numerical models to predict the spatial and temporal distribution of PM2.5 helps to mitigate the impact on human health. The compositional data approach is widely used in the environmental sciences and concentration analyses (parts of a whole). This numerical approach in the modelling process avoids one common statistical problem: the spurious correlation. PM2.5 is a part of the atmospheric composition. In this way, this study developed an hourly spatio-temporal PM2.5 model based on the dynamic linear modelling framework (DLM) with a compositional approach. The results of the model are extended using a Gaussian–Mattern field. The modelling of PM2.5 using a compositional approach presented adequate quality model indices (NSE = 0.82, RMSE = 0.23, and a Pearson correlation coefficient of 0.91); however, the correlation range showed a slightly lower value than the conventional/traditional approach. The proposed method could be used in spatial prediction in places without monitoring stations.Joseph Sánchez Balseca is the recipient of a full scholarship from the Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Tecnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador. We thank the research group on Engineering Sciences and Global Development (EScGD) and the Agència de Gestió d’Ajuts Universitaris i de Recerca de la Generalitat de Catalunya (Ref. 2017 SGR 1496)Peer ReviewedPostprint (published version

Working with the enemy? Social work education and men who use intimate partner violence

This article examines service user involvement in social work education. It discusses the challenges and ethical considerations of involving populations who may previously have been excluded from user involvement initiatives, raising questions about the benefits and challenges of their involvement. The article then provides discussion of an approach to service user involvement in social work education with one of these populations, men who use violence in their intimate relationships, and concludes by considering the implications of their involvement for the social work academy

New Era of Air Quality Monitoring from Space: Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)

GEMS will monitor air quality over Asia at unprecedented spatial and temporal resolution from GEO for the first time, providing column measurements of aerosol, ozone and their precursors (nitrogen dioxide, sulfur dioxide and formaldehyde). Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS) is scheduled for launch in late 2019 - early 2020 to monitor Air Quality (AQ) at an unprecedented spatial and temporal resolution from a Geostationary Earth Orbit (GEO) for the first time. With the development of UV-visible spectrometers at sub-nm spectral resolution and sophisticated retrieval algorithms, estimates of the column amounts of atmospheric pollutants (O3, NO2, SO2, HCHO, CHOCHO and aerosols) can be obtained. To date, all the UV-visible satellite missions monitoring air quality have been in Low Earth orbit (LEO), allowing one to two observations per day. With UV-visible instruments on GEO platforms, the diurnal variations of these pollutants can now be determined. Details of the GEMS mission are presented, including instrumentation, scientific algorithms, predicted performance, and applications for air quality forecasts through data assimilation. GEMS will be onboard the GEO-KOMPSAT-2 satellite series, which also hosts the Advanced Meteorological Imager (AMI) and Geostationary Ocean Color Imager (GOCI)-2. These three instruments will provide synergistic science products to better understand air quality, meteorology, the long-range transport of air pollutants, emission source distributions, and chemical processes. Faster sampling rates at higher spatial resolution will increase the probability of finding cloud-free pixels, leading to more observations of aerosols and trace gases than is possible from LEO. GEMS will be joined by NASA's TEMPO and ESA's Sentinel-4 to form a GEO AQ satellite constellation in early 2020s, coordinated by the Committee on Earth Observation Satellites (CEOS)

Determining ground-level composition and concentration of particulate matter across regional areas using the Himawari-8 satellite

Speciated ground-level aerosol concentrations are required to understand and mitigate health impacts from dust storms, wildfires and other aerosol emissions. Globally, surface monitoring is limited due to cost and infrastructure demands. While remote sensing can help estimate respirable (i.e. ground level) concentrations, current observations are restricted by inadequate spatiotemporal resolution, uncertainty in aerosol type, particle size, and vertical profile. One key issue with current remote sensing datasets is that they are derived from reflectances observed by polar orbiting imagers, which means that aerosol is only derived during the daytime, and only once or twice per day. Sub-hourly, infrared (IR), geostationary data, such as the ten-minute data from Himawari-8, are required to monitor these events to ensure that sporadic dust events can be continually observed and quantified. Newer quantification methods using geostationary data have focussed on detecting the presence, or absence, of a dust event. However, limited attention has been paid to the determination of composition, and particle size, using IR wavelengths exclusively. More appropriate IR methods are required to quantify and classify aerosol composition in order to improve the understanding of source impacts. The primary research objectives were investigated through a series of scientific papers centred on aspects deemed critical to successfully determining ground-level concentrations. A literature review of surface particulate monitoring of dust events using geostationary satellite remote sensing was undertaken to understand the theory and limitations in the current methodology. The review identified (amongst other findings) the reliance on visible wavelengths and the lack of temporal resolution in polar-orbiting satellite data. As a result of this, a duststorm was investigated to determine how rapidly the storm passed and what temporal data resolution is required to monitor these and other similar events. Various IR dust indices were investigated to determine which are optimum for determining spectral change. These indices were then used to qualify and quantitate dust events, and the methodology was validated against three severe air quality events of a dust storm; smoke from prescribed burns; and an ozone smog incident. The study identified that continuous geostationary temporal resolution is critical in the determination of concentration. The Himawari-8 spatial resolution of 2 km is slightly coarse and further spatial aggregation or cloud masking would be detrimental to determining concentrations. Five dual-band BTD combinations, using all IR wavelengths, maximises the identification of compositional differences, atmospheric stability, and cloud cover and this improves the estimated accuracy. Preliminary validation suggests that atmospheric stability, cloud height, relative humidity, PM2.5, PM10, NO, NO2, and O3 appear to produce plausible plumes but that aerosol speciation (soil, sea-spray, fires, vehicles, and secondary sulfates) and SO2 require further investigation. The research described in the thesis details the processes adopted for the development and implementation of an integrated approach to using geostationary remote sensing data to quantify population exposure (who), qualify the concentration and composition (what), assess the temporal (when) and spatial (where) concentration distributions, to determine the source (why) of aerosols contribution to resulting ground-level concentration

Air Quality Research Using Remote Sensing

Air pollution is a worldwide environmental hazard that poses serious consequences not only for human health and the climate but also for agriculture, ecosystems, and cultural heritage, among other factors. According to the WHO, there are 8 million premature deaths every year as a result of exposure to ambient air pollution. In addition, more than 90% of the world’s population live in areas where the air quality is poor, exceeding the recommended limits. On the other hand, air pollution and the climate co-influence one another through complex physicochemical interactions in the atmosphere that alter the Earth’s energy balance and have implications for climate change and the air quality. It is important to measure specific atmospheric parameters and pollutant compound concentrations, monitor their variations, and analyze different scenarios with the aim of assessing the air pollution levels and developing early warning and forecast systems as a means of improving the air quality and safeguarding public health. Such measures can also form part of efforts to achieve a reduction in the number of air pollution casualties and mitigate climate change phenomena. This book contains contributions focusing on remote sensing techniques for evaluating air quality, including the use of in situ data, modeling approaches, and the synthesis of different instrumentations and techniques. The papers published in this book highlight the importance and relevance of air quality studies and the potential of remote sensing, particularly that conducted from Earth observation platforms, to shed light on this topic

Environmental Influences on Patterns of Atmospheric Particulate Matter: a QuantitativeStudy Using Ground- and Satellite-Based Observations

Luftverschmutzung, insbesondere hohe Konzentrationen von mikroskopischen Partikeln in der Atmosphäre, sogenannte Feinstaubpartikel (PM), haben schwerwiegende Auswirkungen auf die menschliche Gesundheit. Partikel mit einem aerodynamischen Durchmesser von weniger als 10$\mu$m (PM10) können in die Atemwege gelangen und bereits eine kurzzeitige Exposition gegenüber hohen PM-Konzentrationen kann zu unmittelbaren negativen Auswirkungen wie Asthmaanfällen führen. Sind Menschen über einen längeren Zeitraum erhöhten PM-Konzentrationen ausgesetzt, kann die Lunge geschädigt werden und das Risiko von Herz-Kreislauf-Erkrankungen und Diabetes steigt. Diese gesundheitlichen Auswirkungen können die Lebenserwartung senken. Obwohl in den letzten Jahrzehnten ein rückläufiger Trend der PM-Konzentrationen in Europa zu verzeichnen ist, liegen die aktuellen PM-Konzentrationen in vielen Mitgliedsstaaten immer noch über den WHO-Empfehlungen, was zur Folge hat, dass die derzeitigen PM-Konzentrationen in vielen Gebieten Europas mit hoher Wahrscheinlichkeit für Menschen schädlich sind. Infolgedessen wurden bereits einige Maßnahmen gegen die Luftverschmutzung umgesetzt, darunter städtische Umweltzonen und andere Einschränkungen für den privaten Autoverkehr. Es sind jedoch weitere Anstrengungen erforderlich, um gesundheitlich unbedenkliche PM-Konzentrationen zu ermöglichen. Um effizientere Strategien für eine bessere Luftqualität zu entwickeln, müssen den Entscheidungsträgern zusammenhängende Informationen über räumlich-zeitliche Muster der PM-Konzentrationen zur Verfügung stehen. Die sogenannte Aerosol Optische Dicke (AOD), die aus satellitengestützten Messungen gewonnen wird, hat das Potenzial, diese Informationen zu liefern. Die AOD stellt das Integral der Partikelbelastung in einer Atmosphärensäule dar, die mit den bodennahen PM-Konzentrationen in Beziehung gesetzt werden kann. Dies ist notwendig, da bodennahe PM-Konzentrationen von besonderer Relevanz sind für die Bestimmung schädlicher Auswirkungen auf den Menschen. Die Verwendung der AOD zur Annäherung der PM-Konzentrationen in Bodennähe bringt jedoch einige Herausforderungen mit sich, da die Beziehung zwischen AOD und PM durch eine Reihe von meteorologischen Parametern beeinflusst wird. Daher wird in dieser Arbeit das Potenzial satellitengestützter AOD zur Bestimmung bodennaher PM-Konzentrationen analysiert und eine Grundlage für die genaue Ableitung zusammenhängender Informationen zur bodennahen Luftverschmutzung durch satellitengestützte AOD geschaffen. Darüber hinaus ist bekannt, dass verschiedene Umweltfaktoren PM-Konzentrationen beeinflussen und die Luftverschmutzung verstärken können. Um die Wirksamkeit von Strategien zur Verbesserung der Luftqualität wissenschaftlich beurteilen zu können, müssen die Auswirkungen von Umwelteinflüssen auf die PM-Konzentrationen von anthropogenen Emissionen getrennt werden. In dieser Arbeit wird das wissenschaftliche Verständnis der Umwelteinflüsse auf die PM-Konzentrationen und die Entwicklung von Phasen starker Verschmutzung in Bezug auf die atmosphärischen Umgebungsbedingungen erweitert. In dieser Arbeit werden drei zusammenhängende Studien vorgestellt, die sich jeweils mit einer Hauptforschungsfrage befassen. Diese Hauptforschungsfragen zusammen mit den Hauptergebnissen sind: Wie beeinflussen die meteorologischen Bedingungen die statistische Beziehung zwischen AOD und PM? Eine für den Nordosten Deutschlands durchgeführte Studie zeigt einen nichtlinearen Zusammenhang zwischen AOD und PM10 in Bodennähe auf, was auf den Einfluss der meteorologischen Parameter relative Luftfeuchtigkeit (RH), Grenzschichthöhe (BLH), Windrichtung und Windgeschwindigkeit zurückzuführen ist. Wenn eine relativ trockene Atmosphäre (30%80%) erhöht sich die AOD durch die Feuchtigkeitsaufnahme der Partikel und dem dadurch verursachten hygroskopischen Partikelwachstum. Dies führt zu einer relativen Überschätzung der trockenen Partikelkonzentration in Bodennähe, wenn diese auf Basis der AD approximiert wird. Dieser Effekt kann jedoch durch höhere PM10-Messwerte bei niedrigen Grenzschichten (<600m) kompensiert werden, was schließlich zu AOD- und PM10-Satellitenmessungen in ähnlicher Größenordnung führt. Die Windrichtung beeinflusst die Beziehung zwischen AOD und PM10 durch den Transport von Luftmassen mit unterschiedlichen Eigenschaften in das Untersuchungsgebiet. Unter Bedingungen, die von westlichen Luftmassen dominiert werden, ist die Wahrscheinlichkeit vergleichsweise hoch, dass die AOD bei Anwendung einer semiquantitativen Skala relativ höher ist als die PM10-Beobachtung. Dies deutet auf eine Überschätzung der PM10-Konzentrationen auf Basis der AOD hin. Westliche Luftmassen sind häufig marinen Ursprungs und haben damit tendenziell eine höhere RH und enthalten einen hohen Gehalt an Meersalzen. Meersalze sind hydrophil und fördern das hygroskopische Wachstum von Partikeln, wodurch wiederum die AOD erhöht wird. Die Analyse des Zusammenhangs zwischen AOD und PM10 zeigt, dass die Berücksichtigung der Parameter RH, BLH und Wind notwendig ist, wenn Schätzungen von PM10 auf Basis von satellitengestützter AOD angestrebt werden. Das in dieser Studie vorgestellte Konzept der Normalisierung der AOD / PM10-Datenpaare eignet sich für die Anwendung in anderen Untersuchungsgebieten. Die Erkenntnisse dieser Studie haben das Potenzial, zukünftige Abschätzungen bodennaher PM-Konzentrationen auf Basis von Satelliten-AOD zu verbessern. Was sind die bestimmenden Einflussfaktoren auf PM10-Konzentrationen, wenn diese auf Basis der vorherrschenden Umweltbedingungen und AOD abgeschätzt werden? Ein statistisches Modell wird zur Vorhersage in Deutschland gemessener PM10-Konzentrationen auf Basis satellitengestützter AOD und unter Berücksichtigung der Umweltbedingungen aufgesetzt. Sensitivitätsanalysen an diesem Modell zeigen, dass die wichtigsten Einflussfaktoren auf die modellierten PM10-Konzentrationen die Ost-West-Windströmung, die BLH und die Temperatur sind. Einströmung von Luftmassen aus östlichen Richtungen über mehrere Tage hinweg erhöht die modellierten PM10-Konzentrationen im Durchschnitt um $\sim$10$\mu$g/m$^3$ im Vergleich zu Situationen, die von westlichem Einstrom dominiert werden. Dies ist auf grenzüberschreitenden Partikeltransport aus Ländern östlich von Deutschland zurückzuführen. Modellierte PM10-Konzentrationen für niedrige BLHs (<800m) erhöhen sich um durchschnittlich $\sim$10$\mu$g/m$^3$ aufgrund der Akkumulation von Partikeln in Bodennähe. Dieser Mechanismus erweist sich im Winter und Herbst als besonders wichtig. Im Sommer zeigen die Modellergebnisse eine deutliche Erhöhung der PM10-Vorhersagen (bis zu $\sim$12$\mu$g/m$^3$ bei um 15K erhöhten Temperaturen). Dies ist auf eine verstärkte biogenene Aktivität und erhöhte Staubaufwirbelung aufgrund ausgetrockneter Böden zurückzuführen. Im gleichen Modell-Setup zeigen Sensitivitätsanalysen, dass die AOD positiv mit PM10 korreliert, aber BLH und die Ost-West-Windkomponente die Beziehung zwischen AOD und PM10 wesentlich beeinflussen. AOD und PM10 korrelieren im Sommer schwächer, da dann die Partikel innerhalb einer höheren Grenzschicht stärker verteilt sind und die AOD weitgehend von den höher in der Atmosphäre befindlichen Partikeln bestimmt wird. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass die AOD zur Beurteilung der Luftqualität am Boden verwendet werden kann, wenn sie durch eine statistische Modellierung mit meteorologischen Umgebungsbedingungen verknüpft wird. Darüber hinaus wird der starke Einfluss der meteorologischen Bedingungen auf die PM10-Konzentrationen aufgezeigt. Wie bestimmen atmosphärische Prozesse die Konzentration verschiedener chemischer Bestandteile von PM1 auf lokaler Ebene? Atmosphärische Einflussfaktoren auf Konzentrationen von Feinstaubpartikeln, die kleiner als 1$\mu$m (PM1) sind, und deren chemischen Hauptbestandteile, werden analysiert. Der Fokus liegt dabei auf den Prozessen, die zu Phasen mit hoher Schadstoffbelastung führen. Ein statistisches Modell wird aufgestellt, um die täglichen Schwankungen der PM1-Konzentrationen unter Berücksichtigung der meteorologischen Bedingungen zu reproduzieren. Dafür werden Daten eines suburban-geprägten Standorts südwestlich von Paris, Frankreich, verwendet. Sensitivitätsanalysen des Modells deuten darauf hin, dass Spitzenkonzentrationen von PM1 im Winter durch die bodennahe Partikelakkumulation bei niedrigen BLHs in Kombination mit der Bildung neuer Partikel und erhöhten Heizungsemissionen bei niedrigen Temperaturen (<$\sim$5$^{\circ}$C) verursacht werden. Im Sommer sind die Spitzenkonzentrationen von PM1 im Allgemeinen niedriger als im Winter. Erhöhte PM1-Konzentrationen treten jedoch auf, wenn windstille Bedingungen mit hohen Temperaturen zusammentreffen, die zu photochemisch induzierten Partikelbildungsprozessen führen. Der Transport verschmutzter Luft aus der Pariser Region führt in beiden Jahreszeiten zu einem deutlichen Anstieg der PM1-Konzentrationen. Hochaufgelöste Fallstudien zeigen eine große Variabilität der Prozesse, die zu Phasen starker Verschmutzung führen. Die Prozesse variieren nicht nur zwischen, sondern auch innerhalb der Jahreszeiten. Die Modellergebnisse zeigen beispielsweise für eine Phase starker Luftverschmutzung im Januar 2016, dass diese durch einen Temperaturabfall verursacht wurde, was die modellierten PM1 Konzentrationen um bis zu 11$\mu$g/m$^3$ erhöht. Dies wird auf eine verstärkte Bildung von sekundären anorganischen Aerosolen (SIA) und einen Anstieg der lokalen Heizungsemissionen zurückgeführt. Im Gegensatz dazu werden im Dezember 2016 hohe PM1-Konzentrationen hauptsächlich durch eine niedrige BLH und Partikeladvektion aus dem Raum Paris verursacht. Ein beobachteter Rückgang der Schadstoffkonzentrationen während dieser Phase hängt mit einer Änderung der Windrichtung zusammen, die weniger belastete, maritime Luftmassen herantransportiert, was zu einem Rückgang der PM1-Konzentrationen von $\sim$4$\mu$g/m$^3$ führt. Obwohl sich diese Ergebnisse auf lokale Ereignisse beziehen, sind die Ergebnisse verallgemeinerbar und auch für andere Regionen relevant. Dies betrifft beispielsweise die Relevanz der Bildung neuer Partikel während kalter Temperaturen oder die Akkumulation von Partikeln in bodennahen Atmosphärenschichten durch eine niedrige BLH. Der Einfluss transportierter Partikel unterstreicht die Notwendigkeit großräumiger Maßnahmen zur Senkung des atmosphärischen Partikelgehalts. Diese Arbeit liefert ein quantitatives Verständnis der Beziehung zwischen AOD und PM10 und schafft damit eine Grundlage für Abschätzungen von PM auf Basis von AOD. Diese PM-Abschätzungen sind von großem Nutzen für die Identifizierung von stark verschmutzten Gebieten und zur langfristigen Beobachtung der Luftqualität auf großen räumlichen Skalen. Darüber hinaus ist das wissenschaftliche Verständnis der Umweltprozesse, die PM-Konzentrationen beeinflussen, wichtig, um atmosphärische Prozesse bei der Entwicklung von Strategien zur Schadstoffminderung berücksichtigen zu können

The estimation of ground-level nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3) concentrations using Real-Time Learning (RTL)-based machine learning approach

Department of Urban and Environmental Engineering (Environmental Science and Engineering)Nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3) are the significant components of gaseous air pollutants that have harmful effects on human health. The monitoring and analysis of air pollutant exposure and persistence, and short-term forecasts are necessary for efficient public health management. In this study, the estimation model for the ground-level O3 and NO2 concentrations was developed which are spatially continuous over the land and ocean. The ground-level estimation was developed using the RTL-based machine learning technique with various satellite data and numerical model data as input variables. Three models were tested to build an accurate model using the most available data. 1) the ocean model using only ocean variables that have values for all regions2) the land model using all available data with assigning constant values to ocean variables3) the combined model that combines the results of the ocean model for sea area and the results of the land model for land area. Since NO2 and O3 have a relatively short lifespan, the real-time learning model is effective in estimating accurate ground-level concentrations.ope

Modelling hourly spatio-temporal PM2.5 concentration in wildfire scenarios using dynamic linear models

Particulate matter with aerodynamic diameter < 2.5 μm (PM2.5) is one of the main pollutants generated in wildfire events with negative impacts on human health. In research involving wildfires and air quality, it is common to use emission models. However, the commonly used emission approach can generate errors and contradict the empirical data. This paper adopted a statistical approach based in evidence of ground level monitoring and satellite data. An hourly PM2.5 spatio-temporal model based on a dynamic linear modelling framework with Bayesian approach was proposed in a territorial context with a reduced number of monitoring stations for particulate matter. The model validation is complicated by the fact that all monitoring stations are used in the model calibration. The novel validation method proposed considered both the particulate matter with aerodynamic diameter < 10 μm (PM10) recorded as daily value from 24-h mean every six days as well as the PM2.5/PM10 ratio. Modelling was carried out to provide satisfactorily the exposure level of PM2.5 in a case study of wildfire event.We acknowledge and thank authorities of Red Metropolitana de Monitoreo Atmosférico de Quito (REMMAQ) for providing complementary information to this work. Joseph Sánchez Balseca is the recipient of a full scholarship from the Secretaria de Educación Superior, Ciencia, Técnología e Innovación (SENESCYT), Ecuador.Peer ReviewedObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i Benestar::3.9 - Per a 2030, reduir substancialment el nombre de morts i malalties causats per productes químics perillosos i la pol·lució de l’aire, l’aigua i el sòlObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats SosteniblesObjectius de Desenvolupament Sostenible::11 - Ciutats i Comunitats Sostenibles::11.6 - Per a 2030, reduir l’impacte ambiental negatiu per capita de les ciutats, amb especial atenció a la qualitat de l’aire, així com a la gestió dels residus municipals i d’altre tipusObjectius de Desenvolupament Sostenible::17 - Aliança per a Aconseguir els ObjetiusObjectius de Desenvolupament Sostenible::17 - Aliança per a Aconseguir els Objetius::17.18 - Per a 2020, millorar la prestació de suport a la formació per als països en desenvolupament, inclosos els països menys avançats i els petits estats insulars en desenvolupament, amb la perspectiva d’augmentar de forma significativa la disponibilitat de dades actualitzades, fiables i de qualitat, desglossades per grups d’ingressos, gènere, edat, raça, origen ètnic, condició migratòria, discapacitat, ubicació geogràfica i altres característiques pertinents segons el context nacionalObjectius de Desenvolupament Sostenible::3 - Salut i BenestarPostprint (author's final draft

Investigating the enhancement of air pollutant predictions and understanding air quality disparities across racial, ethnic, and economic lines at US public schools

2022 Spring.Includes bibliographical references.Ambient air pollution has significant health and economic impacts worldwide. Even in the most developed countries, monitoring networks often lack the spatiotemporal density to resolve air pollution gradients. Though air pollution affects the entire population, it can disproportionately affect the disadvantaged and vulnerable communities in society. Pollutants such as fine particulate matter (PM2.5), nitrogen oxides (NO and NO2), and ozone, which have a variety of anthropogenic and natural sources, have garnered substantial research attention over the last few decades. Over half the world and over 80% of Americans live in urban areas, and yet many cities only have one or several air quality monitors, which limits our ability to capture differences in exposure within cities and estimate the resulting health impacts. Improving sub-city air pollution estimates could improve epidemiological and health-impact studies in cities with heterogeneous distributions of PM2.5, providing a better understanding of communities at-risk to urban air pollution. Biomass burning is a source of PM2.5 air pollution that can impact both urban and rural areas, but quantifying the health impacts of PM2.5 from biomass burning can be even more difficult than from urban sources. Monitoring networks generally lack the spatial density needed to capture the heterogeneity of biomass burning smoke, especially near the source fires. Due to limitations of both urban and rural monitoring networks several techniques have been developed to supplement and enhance air pollution estimates. For example, satellite aerosol optical depth (AOD) can be used to fill spatial gaps in PM monitoring networks, but AOD can be disconnected from time-resolved surface-level PM in a multitude of ways, including the limited overpass times of most satellites, daytime-only measurements, cloud cover, surface reflectivity, and lack of vertical-profile information. Observations of smoke plume height (PH) may provide constraints on the vertical distribution of smoke and its impact on surface concentrations. Low-cost sensor networks have been rapidly expanding to provide higher density air pollution monitoring. Finally, both geophysical modeling, statistical techniques such as machine learning and data mining, and combinations of all of the aforementioned datasets have been increasingly used to enhance surface observations. In this dissertation, we explore several of these different data sources and techniques for estimating air pollution and determining community exposure concentrations. In the first chapter of this dissertation, we assess PH characteristics from the Multi-Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) and evaluate its correlation with co-located PM2.5 and AOD measurements. PH is generally highest over the western US. The ratio PM2.5:AOD generally decreases with increasing PH:PBLH (planetary boundary layer height), showing that PH has the potential to refine surface PM2.5 estimates for collections of smoke events. Next, to estimate spatiotemporal variability in PM2.5, we use machine learning (Random Forests; RFs) and concurrent PM2.5 and AOD measurements from the Citizen Enabled Aerosol Measurements for Satellites (CEAMS) low-cost sensor network as well as PM2.5 measurements from the Environmental Protection Agency's (EPA) reference monitors during wintertime in Denver, CO, USA. The RFs predicted PM2.5 in a 5-fold cross validation (CV) with relatively high skill (95% confidence interval R2=0.74-0.84 for CEAMS; R2=0.68-0.75 for EPA) though the models were aided by the spatiotemporal autocorrelation of the PM22.5 measurements. We find that the most important predictors of PM2.5 are factors associated with pooling of pollution in wintertime, such as low planetary boundary layer heights (PBLH), stagnant wind conditions, and, to a lesser degree, elevation. In general, spatial predictors are less important than spatiotemporal predictors because temporal variability exceeds spatial variability in our dataset. Finally, although concurrent AOD is an important predictor in our RF model for hourly PM2.5, it does not improve model performance during our campaign period in Denver. Regardless, we find that low-cost PM2.5 measurements incorporated into an RF model were useful in interpreting meteorological and geographic drivers of PM2.5 over wintertime Denver. We also explore how the RF model performance and interpretation changes based on different model configurations and data processing. Finally, we use high resolution PM2.5 and nitrogen dioxide (NO2) estimates to investigate socioeconomic disparities in air quality at public schools in the contiguous US. We find that Black and African American, Hispanic, and Asian or Pacific Islander students are more likely to attend schools in locations where the ambient concentrations of NO2 and PM2.5 are above the World Health Organization's (WHO) guidelines for annual-average air quality. Specifically, we find that ~95% of students that identified as Asian or Pacific Islander, 94% of students that identified as Hispanic, and 89% of students that identified as Black or African American, attended schools in locations where the 2019 ambient concentrations were above the WHO guideline for NO2 (10 μg m-3 or ~5.2 ppbv). Conversely, only 83% of students that identified as white and 82% of those that identified as Native American attended schools in 2019 where the ambient NO2 concentrations were above the WHO guideline. Similar disparities are found in annually averaged ambient PM2.5 across racial and ethnic groups, where students that identified as white (95%) and Native American (83%) had a smallest percentage of students above the WHO guideline (5 μg m-3), compared to students that identified with minoritized groups (98-99%). Furthermore, the disparity between white students and other minoritized groups, other than Native Americans, is larger at higher PM2.5 concentrations. Students that attend schools where a higher percentage of students are eligible for free or reduced meals, which we use as a proxy for poverty, are also more likely to attend schools where the ambient air pollutant concentrations exceed WHO guidelines. These disparities also tend to increase in magnitude at higher concentrations of NO2 and PM2.5. We investigate the intersectionality of disparities across racial/ethnic and poverty lines by quantifying the mean difference between the lowest and highest poverty schools, and the most and least white schools in each state, finding that most states have disparities above 1 ppbv of NO2 and 0.5 μg m-3 of PM2.5 across both. We also identify distinct regional patterns of disparities, highlighting differences between California, New York, and Florida. Finally, we also highlight that disparities do not only exist across an urban and non-urban divide, but also within urban areas