articolo scientifico
Epidemiol Prev 2018; 42 (1): 46-59
DOI: https://doi.org/10.19191/EP18.1.P046.015

Big data in epidemiologia ambientale. Dati satellitari e uso del territorio per la stima delle esposizioni a livello nazionale

Big data in environmental epidemiology. Satellite and land use data for the estimation of environmental exposures at national level

  • Chiara Badaloni1

  • Giorgio Cattani2

  • Francesca de' Donato1

  • Alessandra Gaeta2

  • Gianluca Leone2

  • Paola Michelozzi1

  • Marina Davoli1

  • Francesco Forastiere1

  • Massimo Stafoggia1

  1. Dipartimento di epidemiologia del Servizio sanitario regionale del Lazio, ASL Roma 1
  2. Istituto superiore per la protezione e la ricerca ambientale, Roma
Massimo Stafoggia -

Cosa si sapeva già

  • Esistono molteplici evidenze sugli effetti avversi dell’inquinamento atmosferico e delle temperature estreme.
  • La maggior parte degli studi è condotto nelle aree urbane.
  • Sono disponibili dati geografici, ambientali e sanitari a livello nazionale.
  • L'epidemiologia ambientale è spesso applicata a livello locale, con scarsa confrontabilità e riproducibilità.

Cosa si aggiunge di nuovo

  • È possibile indagare gli effetti di molteplici esposizioni ambientali anche in contesti extra-urbani e rurali.
  • Si rende disponibile un database relazionale di indicatori ambientali finalizzati alle analisi di epidemiologia ambientale su scala nazionale, in cui i diversi layer informativi sono collegati tra loro su un comune dominio spazio-temporale.
  • Utilizzando dati condivisi e metodologie comuni, è possibile condurre studi di epidemiologia ambientale su scala nazionale o locale.

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Riassunto:

OBIETTIVI: definire un dominio geografico nazionale con elevata risoluzione spaziale (1 km2) e temporale (giornaliera) e costruire una serie di indicatori ambientali georeferenziati e temporali di possibile utilizzo in applicazioni di epidemiologia ambientale.
DISEGNO: studio geografico.
SETTING E PARTECIPANTI: dominio di studio nazionale, periodo di studio 2006-2012. L’intero territorio è stato suddiviso in 307.635 celle di 1 km2, il periodo in studio suddiviso in 2.557 finestre giornaliere.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: per ogni cella e giorno sono stati costruiti molteplici indicatori spaziali (ambiti amministrativi, popolazione residente, presenza di corpi idrici, zone climatiche, informazioni topologiche di uso del territorio, densità di superfici impervie, orografia, viabilità, emissioni puntuali e areali di inquinanti atmosferici) e spazio-temporali (dati di particolato atmosferico provenienti dalle stazioni di monitoraggio, dati di monitoraggio per la meteorologia, particolato di origine desertica, aerosol optical depth, normalized difference vegetation index, planetary boundary layer) di possibile utilizzo per caratterizzare molteplici esposizioni ambientali e i relativi effetti sanitari, a livello nazionale.
RISULTATI E CONCLUSIONI: questo studio rappresenta il primo esempio di big data relazionale di epidemiologia ambientale a livello nazionale, in cui molteplici fonti di dati (satellitari, ambientali, meteorologici, di uso del territorio, di popolazione) sono stati collegati su un dominio comune, allo scopo di promuovere indagini di epidemiologia ambientale su scala nazionale o locale.

Parole chiave: big data, epidemiologia ambientale, inquinamento atmosferico, meteorologia, GIS

Abstract:

OBJECTIVES: to define a national geographic domain, with high spatial (1 km2) and temporal (daily) resolution, and to build a list of georeferenced environmental and temporal indicators useful for environmental epidemiology applications at national level.
DESIGN: geographic study.
SETTING AND PARTICIPANTS: study domain: Italian territory divided into 307,635 1-km2 grid cells; study period: 2006-2012, divided into 2,557 daily time windows.
MAIN OUTCOME MEASURES: for each grid cell and day, an extensive number of indicators has been computed. These indicators include spatial (administrative layers, resident population, presence of water bodies, climatic zones, land use variables, impervious surfaces, orography, viability, point and areal emissions of air pollutants) and spatio-temporal predictors (particulate matter data from monitoring stations, meteorological parameters, desert dust advection episodes, aerosol optical depth, normalized difference vegetation index, planetary boundary layer) potentially useful to characterize population environmental exposures and to estimate their health effects, at national level.
RESULTS AND CONCLUSIONS: this study represents the first example of relational big data in environmental epidemiology at national level, where multiple sources of data (satellite, environmental, meteorology, land use, population) have been linked on a common spatial and temporal domain, aimed at promoting environmental epidemiology applications at national and local level.

Keywords: air pollution, big data, environmental epidemiology, GIS, meteorology


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