dor_id: 4134830

506.#.#.a: Público

590.#.#.d: Los artículos enviados a la revista "Atmósfera", se juzgan por medio de un proceso de revisión por pares

510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT); Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex); Scientific Electronic Library Online (SciELO); SCOPUS, Web Of Science (WoS); SCImago Journal Rank (SJR)

561.#.#.u: https://www.atmosfera.unam.mx/

561.#.#.a: no

650.#.4.x: Físico Matemáticas y Ciencias de la Tierra

336.#.#.b: article

336.#.#.3: Artículo de Investigación

336.#.#.a: Artículo

351.#.#.6: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index

351.#.#.b: Atmósfera

351.#.#.a: Artículos

harvesting_group: RevistasUNAM

270.1.#.p: Revistas UNAM. Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial, UNAM en revistas@unam.mx

590.#.#.c: Open Journal Systems (OJS)

270.#.#.d: MX

270.1.#.d: México

590.#.#.b: Concentrador

883.#.#.u: https://revistas.unam.mx/catalogo/

883.#.#.a: Revistas UNAM

590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural

883.#.#.1: https://www.publicaciones.unam.mx/

883.#.#.q: Dirección General de Publicaciones y Fomento Editorial

850.#.#.a: Universidad Nacional Autónoma de México

856.4.0.u: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/53110/46926

100.1.#.a: Cervantes-martínez, Karla; Riojas-rodríguez, Horacio; Díaz Avalos, Carlos; Moreno-macías, Hortensia; López-ridaura, Ruy; Stern, Dalia; Acosta-montes, Jorge Octavio; Texcalac-sangrador, José Luis

524.#.#.a: Cervantes-martínez, Karla, et al. (2023). Geocoding and spatiotemporal modeling of long-term PM. Atmósfera; Vol. 37, 2023; 191-207. Recuperado de https://repositorio.unam.mx/contenidos/4134830

245.1.0.a: Geocoding and spatiotemporal modeling of long-term PM

502.#.#.c: Universidad Nacional Autónoma de México

561.1.#.a: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

264.#.0.c: 2023

264.#.1.c: 2023-01-17

653.#.#.a: air pollution; generalized additive models; exposure assessment

506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/legalcode.es, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico editora@atmosfera.unam.mx

884.#.#.k: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/article/view/53110

001.#.#.#: 022.oai:ojs.pkp.sfu.ca:article/53110

041.#.7.h: eng

520.3.#.a: Epidemiological studies on air pollution in Mexico often use the environmental concentrations of pollutants as measured by monitors closest to the home of participants as exposure proxies, yet this approach does not account for the space gradients of pollutants and ignores intra-city human mobility. This study aimed to develop high-resolution spatial and temporal models for predicting long-term exposure to PM2.5 and NO2 in ~16 500 participants from the Mexican Teachers’ Cohort study. We geocoded the home and work addresses of participants, and used secondary source information on geographical and meteorological variables as well as other pollutants to fit two generalized additive models capable of predicting monthly PM2.5 and NO2 concentrations during the 2004-2019 period. Both models were evaluated through 10-fold cross-validation, and showed high predictive accuracy with out-of-sample data and no overfitting (CV-RMSE = 0.102 for PM2.5 and CV-RMSE = 4.497 for NO2). Participants were exposed to a monthly average of 24.38 (6.78) µg m–3 of PM2.5 and 28.21 (8.00) ppb of NO2 during the study period. These models offer a promising alternative for estimating PM2.5 and NO2 exposure with high spatiotemporal resolution for epidemiological studies in the Mexico City Metropolitan Area.

773.1.#.t: Atmósfera; Vol. 37 (2023); 191-207

773.1.#.o: https://www.revistascca.unam.mx/atm/index.php/atm/index

022.#.#.a: ISSN electrónico: 2395-8812; ISSN impreso: 0187-6236

310.#.#.a: Trimestral

300.#.#.a: Páginas: 191-207

264.#.1.b: Instituto de Ciencias de la Atmósfera y Cambio Climático, UNAM

doi: https://doi.org/10.20937/ATM.53110

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