Statistické metody vyhodnocení vlivu škodlivin na denní úmrtnost, hospitalizaci a příznaky kardiovaskulárních a respiračních onemocnění



Podobné dokumenty
Vliv prachových částic PM 10 na standardizovanou denní úmrtnost ve třech oblastech České Republiky

První výsledky studií sledování vlivu na zdraví v projektu Operačního progamu Cíl 3 Ultrajemné částice a zdraví v Erzgebirgskreis a Ústeckém kraji

Vliv ovzduší v MSK na zdraví populace v regionu

Vybrané zdravotní ukazatele ve vztahu ke znečištěnému ovzduší v MSK Ostrava,

Vybrané zdravotní ukazatele ve vztahu ke kvalitě ovzduší v MS kraji , Havířov

Vliv krátkodobých zvýšení koncentrací škodlivin v ovzduší na respirační zdraví astmatických osob-projekt IGA MZČR

Kvalita ovzduší a jeho vliv na zdraví , Třinec

Kvalita ovzduší a jeho vliv na zdraví , Třinec

Hodnocení úrovně znečištění ovzduší PM 10 ve vztahu ke zdraví obyvatel Ostravy

Vliv kvality ovzduší na lidské zdraví , Klub Atlantik Ostrava

Radim J. Šrám. Ústav experimentální mediciny AV ČR Praha. Magistrát hl. m. Prahy, Praha,

SLEDOVÁNÍ POČTU ČÁSTIC V OSTRAVĚ

ZPRÁVA O ZDRAVÍ PARDUBICKÝ KRAJ vliv znečištění ovzduší

PODÍL DOPRAVY NA ZDRAVOTNÍM STAVU OBYVATEL V MĚSTĚ BRNĚ

Vybrané zdravotní a socioekonomické. ke znečištěnému ovzduší , Ostrava

Vliv znečišťujících látek z lokálních topenišť na zdraví Ostrava,

Vybrané zdravotní ukazatele ve vztahu ke znečištěnému ovzduší v MSK Ostrava,

Zdravotní ukazatele obyvatel Ostravy ve srovnání s Moravskoslezským krajem a Českou republikou Ostrava,

Kvalita ovzduší a jeho vliv na zdraví , Kopřivnice

Vliv expozice ultrajemným prachovým částicím na denní počty úmrtí a hospitalizací v Praze. Projekt UFIREG.

ROZPTYLOVÉ PODMÍNKY A JEJICH VLIV NA KONCENTRACI AEROSOLOVÝCH ČÁSTIC PM 10 V LOKALITĚ MOSTECKÉHO JEZERA

Využití měřícího vozu v roce 2013 a další aktivity pobočky v Ústí nad Labem. Porada OČO 2013, Telč Helena Plachá

Znečištění ovzduší důsledky pro zdraví naší populace

Zdravotní rizika expozic znečišťujícím látkám v ovzduší Ostravy O N D Ř E J M A C H A C Z K A

Zdravotní dopady a rizika znečištěného ovzduší , Bohumín

Technologie pro monitorování dopravy a životního prostředí

Zdravotní dopady a rizika znečištěného ovzduší , Bohumín

Hodnocení lokálních změn kvality ovzduší v průběhu napouštění jezera Most

Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 10

Částice v ovzduší a zdraví. MUDr.Helena Kazmarová Státní zdravotní ústav

Extrémní imisní situace RNDr. Zdeněk Blažek, CSc., Mgr. Libor Černikovský Český hydrometeorologický ústav, pobočka Ostrava

ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ ODHAD ZDRAVOTNÍHO RIZIKA

Vliv horka na úmrtnost v ČR. Aleš Urban, Jan Kyselý et al. ÚFA AV ČR PřF UK

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

Top-down přístup. Odhady škod na národní úrovni Odhady působení škodlivin na národní úrovní Podíl škodlivin na celkové škodě v %

O MOŽNOSTI ADJUSTACE IMISNÍCH KONCENTRACÍ NA METEOROLOGICKÉ PODMÍNKY. RNDr. Josef Keder, CSc.

PROJEKT DOPRAVA prezentace výsledků

Zhodnocení epidemiologické situace ve výskytu akutních respiračních onemocnění a chřipky v Karlovarském kraji v sezóně 2015/2016

INFORMAČNÍ SYSTÉMY PRO KRIZOVÉ ŘÍZENÍ POUŽITÍ INFORMAČNÍCH SYSTÉMŮ PRO MODELOVÁNÍ A SIMULACE KRIZOVÝCH SITUACÍ - T6 ING.

Hodnocení úrovně koncentrace PM 10 na stanici Most a Kopisty v průběhu hydrologické rekultivace zbytkové jámy lomu Most Ležáky 1

Koncentrace tuhých částic v ovzduší v bezesrážkových epizodách

DRG systém klasifikuje případy akutní hospitalizační péče do DRG skupin DRG skupiny = nákladově homogenní a klinicky příbuzné skupiny případů

Socioekonomické nerovnosti ve zdraví obyvatel okresů České republiky

Vliv emisí z měst ve střední Evropě na atmosférickou chemii a klima

Ovzduší a zdraví. MUDr. Jarmila Rážová, Ph.D. Ministerstvo zdravotnictví

Tvorba map znečišťujících látek se zaměřením na benzo(a)pyren. Jan Horálek

Ovzduší na českopolském pohraničí Trajektorie PM10 ve Slezsku

Návrh nových pravidel SVRS pro PM10 (návrh novely přílohy č. 6 zákona 201/2012 Sb.)

MMO zdravotní ukazatele

ZDRAVOTNÍ RIZIKA Z VENKOVNÍHO OVZDUŠÍ VÝVOJ B. Kotlík, H. Kazmarová, CZŢP, SZÚ Praha

Demografická transformace dopady na zdravotní a sociální péči

Znečištění ovzduší a zdraví

Název lokality Stehelčeves 53,91 41,01 40,92 48,98 89,84 55,06 43,67 Veltrusy 13,82 14,41

Zpracování studie týkající se průzkumu vlastností statistických proměnných a vztahů mezi nimi.

Charakterizace rizika. MUDr. Bohumil Havel KHS Pardubického kraje

Zdravotní dopady a rizika znečištěného ovzduší

Znečištění ovzduší v České republice. MUDr. Miroslav Šuta. Bielsko-Biala, srpna Centrum pro životní prostředí a zdraví

HODNOTICÍ KRITÉRIA PRIORITNÍ OSY 2 SPECIFICKÉHO CÍLE 2.4 OPERAČNÍHO PROGRAMU ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

Vliv automobilových emisí na lidské zdraví

Vztah mezi obtěžováním hlukem a vybranými ukazateli zdravotního stavu. MUDr. Zdeňka Vandasová Mgr. Ondřej Vencálek Ph.D.

Doprava, znečištěné ovzduší a lidské zdraví

VÝZNAMNÉ SMOGOVÉ SITUACE A JEJICH ZÁVISLOST NA METEOROLOGICKÝCH PODMÍNKÁCH V ČR

Ovzduší a zdraví v Moravskoslezském kraji Konference Buď zdráv, 6. až Hucisko - Polská republika

Aktivity Krajské hygienické stanice v Ostravě ve vazbě na zdraví dětí v regionu. MUDr. Helena Šebáková a kol. ředitelka KHS Ostrava

Korelační a regresní analýza. 1. Pearsonův korelační koeficient 2. jednoduchá regresní analýza 3. vícenásobná regresní analýza


Znečištěné ovzduší a lidské zdraví

Stav a vývoj kvality ovzduší v Praze-Satalicích v letech

Měření znečištění ovzduší na Lysé hoře a v Beskydech

Konference Ochrana ovzduší ve státní správě, teorie a praxe VIII Plzeň

STATISTIKA MIGRANTŮ PRO REGIONY V MORAVSKOSLEZSKÉM KRAJI A PRO KRAJ V OBDOBÍ

PROJEKT ODCOM - OBJEKTIVIZACE STÍŽNOSTÍ NA ZÁPACH V ERZGEBIRGKREIS A V ÚSTECKÉM KRAJI. Helena Plachá, Miroslav Bitter, Eva Rychlíková

Monitoring ovzduší u fotbalového hřiště Horní Žukov

Zpřísňování emisních limitů Kompenzační opatření Irena Kojanová

PM 10 NEBO PM 2,5. (ale co třeba PM 1,0 a < 1 µm) B. Kotlík 1 a H. Kazmarová 2 1

Technická univerzita v Liberci

Znečištění ovzduší. Bratislava, 19. února 2014 MUDr. Miroslav Šuta. a lidské zdraví. Centrum pro životní prostředí a zdraví

Identifikace zdrojů znečišťování ovzduší

Rozvoj metodiky tvorby map znečištění. Jan Horálek Pavel Kurfürst, Nina Benešová, Roman Juras, Jana Ďoubalová

6. Lineární regresní modely

Odhad zdrojů atmosférického aerosolu v městském obvodu Ostrava-Radvanice a Bartovice v zimě 2012

HODNOTICÍ KRITÉRIA PRO PROJEKTY PRIORITNÍ OSY 2 OPERAČNÍHO PROGRAMU ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ

Aktuální mapy znečištění ovzduší v evropském i českém měřítku (roční charakteristiky) a vývoj v oblasti mapování

Karta předmětu prezenční studium

Mortalita Alzheimerovy nemoci, demence a senility (G30, F00 F07)

PŘÍLOHA A IMISNÍ STUDIE PROGRAM ZLEPŠENÍ KVALITY OVZDUŠÍ PARDUBICKÉHO KRAJE DRUH A POSOUZENÍ ZNEČIŠTĚNÍ OVZDUŠÍ ZHOTOVITEL:

Uran a jeho těžba z hlediska zdravotních rizik

Mortalita onemocnění ledvin (N00 N29) kraj Vysočina

Kvalita ovzduší v Jihomoravském kraji

Analýza zdravotního stavu. obyvatel. zdravého města STRAKONICE. II.část. MUDr. Miloslav Kodl

Čidla jemných prachových částic PM2,5 a PM10

zdroj

Smogový Varovný a Regulační Systém

Český hydrometeorologický ústav Úsek kvality ovzduší. Kvalita ovzduší a rozptylové podmínky na území ČR

Závažnost chřipky, analýza výskytu úmrtí v interpandemickém a pandemickém období. Jan Kynčl

Český hydrometeorologický ústav Úsek kvality ovzduší. Kvalita ovzduší a rozptylové podmínky na území ČR

Český hydrometeorologický ústav Úsek kvality ovzduší. Kvalita ovzduší a rozptylové podmínky na území ČR

Únor CI2, o. p. s. KVALITA MÍSTNÍHO OVZDUŠÍ V OPAVĚ, 2016/2017 VÝSLEDKY SLEDOVÁNÍ INDIKÁTORU ECI A.5.

Informace ze zdravotnictví Moravskoslezského kraje

Transkript:

Statistické metody vyhodnocení vlivu škodlivin na denní úmrtnost, hospitalizaci a příznaky kardiovaskulárních a respiračních onemocnění Jiří Skorkovský

Úvod a cíle studie vlivu PM10 na denní úmrtnost 1. Již několik desetiletí je zkoumán vliv znečištěného ovzduší na zdravotní stav obyvatelstva, resp. úmrtnost. Studie probíhaly v USA, v Evropě, Číně, Brazílii a jinde. Významné výsledky poskytla studie APHEA v 15 evropských zemích. Panuje široký konsenzus v tom, že znečištěné ovzduší má negativní vliv na zdravotní stav i úmrtnost. Studie epizod extrémního znečištění ovzduší jasně prokázaly vážné negativní účinky na zdraví a úmrtnost. 2. Většina výsledků studií naznačuje, že zejména prachové částice jsou příčinou nárůstu denní úmrtnosti spojené se vzrůstem znečištění. 3. V rámci této studie byly vyhodnoceny 3 oblasti České republiky : Hnědouhelná pánev Severozápadních Čech Průmyslová část Moravskoslezského kraje Hlavní město Praha Účelem této studie bylo zjistit, jaký je vliv denních koncentrací prachových částic PM10 na standardizovanou denní úmrtnost celkovou, kardiovaskulární a respirační, rozdělenou podle pohlaví a věkové skupiny ve sledovaných oblastech studie

Mapa České Republiky a oblasti studie

Poissonův regresní model Statistický software S+ Procedura gam (generalizovaný additivní model) Funkce Loess (po částech lineární regrese) Span 0.075 (1 rok) pro dlouhodobý trend a sezónní kolísání, 0.5 pro teplotu, 0.8 pro relativní vlhkost

Spolupůsobící proměnné (konfoundery) v modelu 1.dlouhodobý časový trend s periodou 1 roku, pro vystižení dlouhodobých trendů a sezónních vlivů, je statisticky vysoce významný 2.den v týdnu byl zařazen pro kompatibilitu s jinými studiemi, ale neprokázal se jako významný. 3.teplota tento faktor se ukázal jako vysoce významný kromě lidí < 65, nejnižší úmrtnost je kolem 15-17 C. 4.relativní vlhkost byla opět zařazena kvůli kompatibilitě, ale neprokázala se jako významná. 5.chřipka (nebo respirační onemocnění) je evidována v týdenních počtech pro všechny okresy ČR. Je vysoce významná kromě osob mladších 65 let.

Vliv teploty na celkovou úmrtnost - muži

Vliv teploty na KVO úmrtnost - muži

Sezónní koncentrace PM10 [µg/m3] v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009

Statisticky významné výsledky CELKOVÁ ÚMRTNOST Všechny věkové skupiny Pro celkovou úmrtnost mužů všech věkových skupin byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: MSK: 8,3%(4-denní průměr), 5,8%(lag 3), 5,4%(lag 2), 5,3%(lag 1) SČ-UP : 6,0%(4-denní průměr), 4,4%(lag 2), 4,1%(lag 1) Praha: 7,9%(4-denní průměr), 6,3%(lag1), 5,7%(lag 2) Pro celkovou úmrtnost žen všech věkových skupin nebyla zjištěna signifikantní závislost.

Celková úmrtnost podle věkových skupin Věk < 65 let Pro celkovou úmrtnost mužů ve věku < 65 let nebyla zjištěna signifikantní závislost. U žen také není tato závislost signifikantní, někde je dokonce negativní. Pravděpodobně je to způsobeno malým počtem úmrtí žen ve věku < 65 let. Věk 65 let a více Pro celkovou úmrtnost mužů ve věku 65 let a více byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: MSK: 13,2%(4-denní průměr), 9,3(lag 2), 8,7(lag 3), 8,1(lag 1) SČ-UP : 8,4%(4-denní průměr), 6,6%(lag 2), 5,6%(lag 1) Praha: 8,5%(4-denní průměr), 7,1%(lag2), 6,6%(lag 1), 6,2%(lag 3) Pro celkovou úmrtnost žen ve věku 65 let a více nebyla zjištěna signifikantní závislost.

KARDIOVASKULÁRNÍ ÚMRTNOST Všechny věkové skupiny Pro kardiovaskulární úmrtnost mužů všech věkových skupin byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: MSK: 12,9%(4-denní průměr), 10,9(lag 2), 8,9(lag 3), 8,2(lag 1) SČ-UP: 9,0%(4-denní průměr), 7,0%(lag 3), 6,5% (lag 2) Praha: 9,7%(4-denní průměr), 8,1%(lag 2), 8,0%(lag 1), 7,7%(lag 3) U žen v této věkové skupině nebyla zjištěna signifikantní závislost pro CVD úmrtnost. Nejvyšší nesignifikantní pozitivní závislost je v Praze (lag 1): 4,16% s int.spol.: ( 0,74, 9,29).

Kardiovaskulární úmrtnost podle věkových skupin Věk < 65 let Pro kardiovaskulární úmrtnost mužů ve věku < 65 let nebyla zjištěna signifikantní závislost. U žen také není tato závislost signifikantní, někde je dokonce negativní. Pravděpodobně je to způsobeno malým počtem úmrtí žen ve věku < 65 let. Věk 65 a více Pro kardiovaskulární úmrtnost mužů ve věku 65 let a více byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: MSK: 18,4%(4-denní průměr), 13,3(lag 2), 12,4(lag 1), 11,4(lag 3) SČ-UP : 12,8%(4-denní průměr), 10,2%(lag 2), 8,4%(lag 3) Praha: 10,5%(4-denní průměr), 10,2%(lag 2), 9,0%(lag 3), 7,8% (lag 1) Pro kardiovaskulární úmrtnost žen ve věku 65 let a více nebyla zjištěna signifikantní závislost.

RESPIRAČNÍ ÚMRTNOST U respirační úmrtnosti byly výpočty provedeny pouze pro ženy a muže všech věkových skupin z důvodu celkově malého počtu úmrtí na respirační choroby. Pro respirační úmrtnost mužů všech věkových skupin byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: MSK: 14,3%(4-denní průměr), 13,6(lag 3) Praha: 18,2%(lag 2) Pro respirační úmrtnost žen všech věkových skupin byly zjištěny následující nejvyšší signifikantní hodnoty: SČ-UP : 37,2%(4-denní průměr), 25%(lag 2), 23%(lag 1), 21,4%(lag 3)

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Celková úmrtnost muži. Bez rozlišení věku.

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Celková úmrtnost muži. Věk 65 a více.

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Kardiovaskulární úmrtnost muži. Bez rozlišení věku.

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Kardiovaskulární úmrtnost muži. Věk 65 a více.

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Respiratorní úmrtnost muži. Bez rozlišení věku.

RR nárůstu PM10 o 100 µg/m3 na standardizovanou denní úmrtnost v Moravskoslezském kraji (průmyslová část), v Severočeské uhelné pánvi a v Praze 1997-2009. Kardiovaskulární úmrtnost ženy. Věk 65 a více.

Statistický plán pro studii příznaků Cíl studie Určit vztah mezi znečištěním ovzduší, zejména ultrajemnými částicemi (UJČ) a kardiovaskulárními a respiračními příznaky Určit vztah dávky a odpovědi mezi UJČ, jinými prachovými částicemi a výskytem příznaků Porovnat změny ve výskytu příznaků spojené s UJČ se změnami v úmrtnosti spojenými s tradičními škodlivinami (např. PM10 nebo PM2.5);

Statistický plán Spolupůsobící faktory Časový trend Sezónní efekty Meteorologické parametry - denní teplota, relativní vlhkost, atmosférický tlak a sluneční záření Kalendářní efekty (den v týdnu, prázdniny, svátky) Chřipka nebo akutní respirační onemocnění

Statistický plán Závislé (výsledné) proměnné Denní počty pacientů s aspoň jedním příznakem Denní počty pacientů s konkrétním příznakem (pouze pro symptomy s dostatečným počtem výskytů)

Model pro určení vztahu mezi ultrajemnými částicemi a zdravotními příznaky Model je založen na sledování časových řad výskytu příznaků a počtu ultrajemných částic Jako spolupůsobící faktory se uvažují další škodliviny, jako NO2, O3, PM10 a PM2,5, meteorologické parametry a kalendářní a sezónní vlivy Použije se Poissonův regresní model Statistický SW : Statistica v.11, R+

Statistický plán Statistické metody Statistický model pro denní počty pacientů s příznaky : Poissonova regrese umožňující overdispersi (překročený rozptyl) pro denní počty pacientů s příznaky Case-cross over model pro vyhodnocení každého účastníka zvlášť výskyt symptomů ve dnech špatného a dobrého stavu znečištění ovzduší výpočet OR a chi-kvadrát

Průběh počtu ultrajemných částic

30 denní klouzavý průměr počtu ultrajemných částic

Průběh meteorologických parametrů

Korelace mezi parametry ovzduší korelace N2N5N7N3(10- N4(30- N6(50- N8(10030nm) 50nm) 100nm) 800nm) PM1_BC PM10 N4(30-50nm) 0.676 1.000 N5-N6(50-100nm) 0.324 N7-N8(100-800nm) SO2 O3 teplota vzduchu 0.784 1.000 0.000 0.402 0.822 1.000 PM1_BC -0.050 0.349 0.743 0.914 1.000 PM10-0.119 0.206 0.598 0.862 0.853 1.000 SO2 0.077 0.240 0.465 0.549 0.530 0.594 1.000 O3 0.162-0.070-0.348-0.533-0.702-0.434-0.456 1.000 NO2 0.113 0.444 0.709 0.772 0.787 0.685 0.619-0.652 teplota vzduchu 0.393 0.253 0.001-0.280-0.404-0.388-0.416 0.549 1.000 relativní vlhkost -0.405-0.299-0.023 0.282 0.498 0.345 0.361-0.739-0.610 0.375 0.273-0.006-0.282-0.497-0.318-0.392 0.737 0.781 sluneční záření GLRD

Počet klientů DD s příznaky KVO

Počet klientů DD s příznaky respiračního onemocnění

Korelace mezi ovzduším a počtem pacientů se symptomy correlation KVO count KVO ratio respir. count respir. ratio N2-N3(10-30nm) 0.165 0.079 0.022 0.006 N2-N6(10-100nm) 0.200 0.162 0.079 0.071 N4(30-50nm) 0.195 0.189 0.094 0.101 N2-N4(10-50nm) 0.185 0.119 0.046 0.034 N5-N6(50-100nm) 0.162 0.221 0.145 0.151 N7-N8(100-800nm) 0.027 0.128 0.153 0.137 PM1_BC 0.004 0.177 0.162 0.161-0.008 0.036 0.198 0.164 SO2 0.087 0.010 0.294 0.267 O3 0.002-0.102-0.189-0.176 NO2 0.127 0.134 0.300 0.282 air temperature 0.117 0.150-0.246-0.199-0.122-0.103 0.153 0.090 air pressure 0.025 0.155-0.092-0.009 sun radiation GLRD 0.022 0.073-0.279-0.229 PM10 relative humidity

Regression Summary for Dependent Variable: KVO_count R=.39180110 R2=.15350810 Adjusted R2=.13161607 F(9,348)=7.0121 p<.00000 Std.Error of estimate: 3.4791 b* St.Err. b* intercept b St.Err.b t(348) p-value 16.10167 3.252676 4.95028 0.000001 N4-0.127925 0.110384-0.00051 0.000440-1.15891 0.247289 0.339883 0.083316 0.16088 0.039436 4.07946 0.000056 GLDR -0.399965 0.112899-0.67603 0.190824-3.54269 0.000450 Rel.hum. -0.121372 0.106290-0.03460 0.030296-1.14189 0.254285 NO2 0.223327 0.101292 0.08418 0.038183 2.20478 0.028123 O3 0.152526 0.107050 0.02663 0.018691 1.42482 0.155106 PM10 0.069013 0.126292 0.01347 0.024656 0.54645 0.585107 N5-N6 0.560875 0.191328 0.00182 0.000619 2.93149 0.003596 N7-N8-0.526112 0.211995-0.00154 0.000620-2.48172 0.013546 Air temp

Regression Summary for Dependent Variable: respir_count R=.42341499 R2=.17928025 Adjusted R2=.16286586 F(7,350)=10.922 p<.00000 Std.Error of estimate: 4.1469 b* St.Err. b* b St.Err.b t(348) p-value 4.561487 1.232986 3.69954 0.000251 NO2 0.418688 0.096274 0.191604 0.044058 4.34892 0.000018 GLDR -0.418916 0.100157-0.859594 0.205518-4.18258 0.000036 O3 0.292144 0.088342 0.061925 0.018726 3.30696 0.001041 N7-N8-0.558484 0.176607-0.001984 0.000627-3.16231 0.001702 PM10 0.288991 0.122048 0.068495 0.028927 2.36784 0.018435 N5-N6 0.228210 0.112992 0.000897 0.000444 2.01969 0.044177 Air_temp 0.088441 0.081657 0.050820 0.046923 1.08307 0.279523 intercept