環境不正における空間と時間が重要な場合：大規模なメキシコシティの社会経済的不利益と大気汚染との関連のベイズ分析

環境不正とは、社会経済的地位が低いグループに対する汚染物質の不平等な負担を指します。ますます多くの研究により、高レベルの汚染と社会経済的不利益との関連が特定されています。しかし、汚染の時空間的変動について適切に制御されている研究はほとんどありません。この研究では、ベイジアンアプローチを使用して、メキシコシティメトロポリタン地域での社会経済的不利益と汚染との関連を調査します。社会経済的不利益の関連性をPM10およびオゾンと定量化し、汚染データの時空間構造の会計の影響を評価します。PM10のレベルの社会経済的不利益と汚染との間には、オゾンではなく、有意な正の関連性があります。モデリングに空間的要素を含めると、この関連の推定が弱くなりましたが、これは結果を大幅に変えません。これらの発見は、時空間的変動が明示的に考慮されていない環境不正の兆候を発見した以前の研究の堅牢性を裏付けており、社会経済的に恵まれない地域の汚染を減らすための標的とする政策が必要であることを確認します。

Environmental injustice refers to the unequal burden of pollutants on groups with lower socioeconomic status. An increasing number of studies have identified associations between high levels of pollution and socioeconomic disadvantage. However, few studies have controlled adequately for spatio-temporal variations in pollution. This study uses a Bayesian approach to explore the association between socioeconomic disadvantage and pollution in Mexico City Metropolitan Area. We quantify the association of socioeconomic disadvantage with PM10 and ozone and evaluate the impact of accounting for spatio-temporal structure of the pollution data. We find a significant positive association between socio-economic disadvantage and pollution for levels of PM10, but not ozone. The inclusion of the spatio-temporal element in the modeling results in improved weaker estimates of this association but this does not alter results substantially. These findings confirm the robustness of previous studies that found signs of environmental injustice where spatio-temporal variations have not been explicitly considered, confirming that targeted policies to reduce pollution in socio-economically disadvantaged areas are required.