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Prediction of daily mean and one-hour maximum PM2.5 concentrations and applications in Central Mexico using satellite-based machine-learning models.
Gutiérrez-Avila, Iván; Arfer, Kodi B; Carrión, Daniel; Rush, Johnathan; Kloog, Itai; Naeger, Aaron R; Grutter, Michel; Páramo-Figueroa, Víctor Hugo; Riojas-Rodríguez, Horacio; Just, Allan C.
Afiliação
  • Gutiérrez-Avila I; Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA. ivan_2c@hotmail.com.
  • Arfer KB; Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Carrión D; Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Rush J; Department of Environmental Health Sciences, Yale University School of Public Health, New Haven, CT, USA.
  • Kloog I; Center on Climate Change and Health, Yale University School of Public Health, New Haven, CT, USA.
  • Naeger AR; Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Grutter M; Department of Environmental Medicine and Public Health, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, NY, USA.
  • Páramo-Figueroa VH; Department of Geography and Environmental Development, Ben-Gurion University of the Negev, Beer Sheva, Israel.
  • Riojas-Rodríguez H; Earth System Science Center, University of Alabama in Huntsville, Huntsville, AL, USA.
  • Just AC; Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México.
J Expo Sci Environ Epidemiol ; 32(6): 917-925, 2022 11.
Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36088418

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Meteorologia / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: Mexico Idioma: En Revista: J Expo Sci Environ Epidemiol Assunto da revista: EPIDEMIOLOGIA / SAUDE AMBIENTAL Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos

Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Meteorologia / Aprendizado de Máquina Tipo de estudo: Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans País/Região como assunto: Mexico Idioma: En Revista: J Expo Sci Environ Epidemiol Assunto da revista: EPIDEMIOLOGIA / SAUDE AMBIENTAL Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos País de publicação: Estados Unidos