A description of methods for deriving air pollution land use regression model predictor variables from remote sensing data in Ulaanbaatar, Mongolia
Year: 2016

Air pollution is a major risk factor for death and disease, particularly in low and middle income countries (LMIC) where concentrations are relatively high and large populations are exposed. High quality exposure assessment is integral to both air pollution epidemiologic studies and impact assessments. Land use regression (LUR) modelling is a powerful exposure assessment technique that uses the relationships between air pollution concentrations at discrete monitoring locations and the surrounding characteristics of those locations to model small scale spatial concentration gradients within cities. Regardless of whether they are calibrated based on local measurements or transferred from another location, LUR models require spatially resolved data on predictor variables that may be unavailable or of insufficient quality in many settings. We describe methods for deriving LUR model predictors, including land cover, road locations, and ger (Mongolian yurt) locations, from satellite data and high resolution imagery in Ulaanbaatar, Mongolia. These methods may allow LUR models to be developed for more locations in LMIC, potentially improving the quality of air pollution exposure assessments in those settings. Resume Survol des methodes pour degager des variables explicatives de la pollution atmospherique dans un modele de regression de l'utilisation du sol a partir de donnees de teledetection a Oulan Bator, Mongolie La pollution atmospherique est un facteur de risque important de mortalite et de morbidite, en particulier dans les pays a revenu faible et intermediaire (PFR PRI) marques par des concentrations relativement elevees auxquelles de nombreuses populations sont exposees. Une evaluation de haute qualite de l'exposition est indispensable pour les etudes epidemiologiques de la pollution atmospherique et les etudes d'impact. La modelisation de l'utilisation du sol par regression constitue un procede d'evaluation de l'exposition performant fonde sur les liens entre les concentrations de pollution atmospherique a des stations de surveillance et les attributs particuliers de ces emplacements afin de modeliser les gradients locaux de concentration dans les villes. Peu importe que le calibrage des modeles de regression de l'utilisation du sol soit effectue avec des mesures locales ou soit transpose d'un autre site, ils requierent des donnees spatiales fiables des variables explicatives qui peuvent neanmoins etre manquantes ou de faible qualite dans plusieurs contextes. Nous presentons un survol des methodes permettant de degager des indicateurs d'un modele de regression de l'utilisation du sol, y compris la couverture du sol, l'emplacement des voies, et les localisations des ger (yourte mongole) a partir de donnees satellitaires et d'images de haute resolution a Oulan Bator, Mongolie. Ces methodes permettent d'elaborer des modeles de regression de l'utilisation du sol pour d'autres localites dans les PFR PRI afin d'ameliorer la qualite des evaluations de l'exposition a la pollution atmospherique dans ces contextes.