FESE: 中佛罗里达大学研究组 用iPhone Significant Location数据计算个人空气污染暴露

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https://journal.hep.com.cn/fese/EN/10.1007/s11783-022-1542-7

文章出版：Front. Environ. Sci. Eng. 2022, 16(5): 63

原文信息

题目：

On the potential of iPhone significant location data to characterize individual mobility for air pollution health studies

作者：

Elizabeth Eastman¹, Kelly A. Stevens¹, Cesunica Ivey², Haofei Yu¹：

1 University of Central Florida, USA

2 University of California-Berkeley, USA

通讯作者邮箱：

[e-mail]

关键词：

Air pollution exposure (空气污染暴露);

Human mobility (个人空间活动);

iPhone Significant Location (iPhone重要地点);

Smartphone data (智能手机数据)

文章亮点

• 本文评测了iPhone个人空间活动位置数据的准确度

• iPhone数据能够记录到最重要的个人微环境及访问时间

• 使用iPhone数据能够精确计算个人对室外颗粒物污染的暴露

• 美国较大部分人群有iPhone位置数据

• iPhone位置数据在空气污染与健康研究中有较大潜力

文章简介

精确计算个人暴露对空气污染和健康研究有重要意义。污染物浓度在空间时间上变化较大，而个人在空间和时间上的移动则会显著影响其对污染的暴露。详细的个人移动数据能够帮助更好地计算暴露，但对很多研究，尤其是回顾性流行病学研究，此类数据很难得到。

iPhone系列手机是最受欢迎的智能手机的一种。重要地点（Significant Location）是iPhone操作系统内部的一项功能。经用户同意后，iPhone Significant Location (iSL) 会自动记录手机用户经常访问的地点。考虑到iPhone手机的巨大市场占有率以及此类数据自动和被动收集的特性，iSL数据在空气污染和健康研究中的潜力显而易见。

本研究对比了从一名志愿者的iPhone手机收集的一个月的iSL数据和相应的GPS追踪器位置数据，并评测了iSL数据在记录个人空间时间活动的准确性。结果表明：

（1）iSL准确记录了16个最重要的微环境。志愿者在这些微环境中停留了93%的时间。

（2）与使用GPS数据的结果对比，应用iSL数据计算的暴露误差仅为0.012%。

（3）初步调查（n = 349）结果表明，72%的美国iPhone使用者有iSL数据。

本研究的结果证明，iPhone Significant Location数据在空气污染和健康研究，尤其是回顾性流行病学研究中，有很大的应用前景。

文章摘要图

作者简介

余昊菲，美国中佛罗里达大学助理教授。研究方向为空气污染模拟，传感器网络，污染物排放清单和健康影响评价。主持美国国家自然科学基金等多个项目。个人主页：

https://www.ucfairqualitylab.com/ 

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