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Wo finde ich Daten zu vegetarischen Restaurants in den USA?

Wo finde ich Daten zu vegetarischen Restaurants in den USA?


Ich mache ein GIS-Projekt zum Thema Vegetarismus und möchte alle vegetarischen Restaurants in den Vereinigten Staaten einbeziehen. Ich habe nichts Vergleichbares finden können oder gar Daten zu allen Restaurants, ob vegetarisch oder nicht. Weiß jemand wo ich danach suchen könnte?


Eine schnelle Suche nach POI-Dateien für Restaurants ergibt dies: http://poidirectory.com/poifiles/united_states/restaurants/Vegan-US.html


Big Data: 33 brillante und kostenlose Datenquellen, die jeder nutzen kann

Daten sind allgegenwärtig – aber manchmal kann es schwierig sein, den Wald vor lauter Bäumen zu sehen. Viele Unternehmen unterschiedlicher Größe glauben, dass sie ihre eigenen Daten sammeln müssen, um von Big Data Analytics profitieren zu können, aber das stimmt einfach nicht.

Es stehen Hunderte (wenn nicht Tausende) kostenloser Datensätze zur Verfügung, die von jedem verwendet und analysiert werden können, der bereit ist, danach zu suchen. Unten ist eine Liste von 35 der weltweit interessantesten, die mir begegnet sind, aber es gibt noch viele, viele mehr in vielen verschiedenen Nischen.

  1. Data.gov http://data.gov Die US-Regierung hat sich letztes Jahr verpflichtet, alle Regierungsdaten frei online zur Verfügung zu stellen. Diese Site ist die erste Stufe und fungiert als Portal zu allen möglichen erstaunlichen Informationen über alles vom Klima bis zur Kriminalität.
  2. US Census Bureau http://www.census.gov/data.html Eine Fülle von Informationen über das Leben von US-Bürgern, einschließlich Bevölkerungsdaten, geografische Daten und Bildung.

Big-Data-Quellen für 2016 (Quelle Shutterstock)

Das ist wirklich nur die Spitze des Eisbergs. Viele Websites, Apps und Unternehmen, die eine API anbieten, bieten Zugriff auf die Daten, die sie über diese API sammeln.

Zukunftsorientierte Unternehmen, die möglicherweise nicht über die Ressourcen verfügen, um sofort mit der Erfassung ihrer eigenen Daten zu beginnen, können auf diese öffentlich verfügbaren Daten zugreifen und sofort damit beginnen, die richtigen Fragen zu stellen und Antworten zu erhalten.

Wie würden Sie öffentlich verfügbare Daten für Ihr Unternehmen oder Ihre Nische verwenden? Ich würde gerne Ihre Gedanken und Ideen in den Kommentaren unten hören.

Bernard Marr ist ein internationaler Bestsellerautor, beliebter Keynote-Speaker, Futurist und strategischer Business- und Technologieberater für Regierungen und Unternehmen. Er


Gutachterbüro

Allgemeine Prüferdaten
Gesamtfläche des Landkreises in Quadratmeilen, Parzellenzählungen nach Immobilientyp für Washoe County insgesamt, Reno, Sparks und den nicht rechtsfähigen Teil von Washoe County, Zwangsvollstreckung und durchschnittlicher Verkaufspreis pro Jahr.

Daten zur Immobilienbewertung
Angaben zu Eigentum, rechtliche Beschreibung, Bau- und Grundstückseigenschaften, Bewertung und Verkauf/Überlassung einzelner Parzellen. Nachschlage verfügbar nach Parcel Number (APN), Straße und Buch- und Seitennummern des Assessors.

Downloads
Textdateien, die als ZIP-Datei heruntergeladen werden und Informationen aus unserer Datenbank enthalten. Dies sind große Dateien mit über 190.000 Datensätzen und eignen sich für die Verwendung in Verbindung mit einer Datenbankanwendung wie DBase oder MS Access. Stellen Sie sicher, dass Sie die entsprechende Datei mit dem Layout herunterladen, um Ihre Datenbank korrekt zuzuordnen.

Statistische Berichte
Verschiedene statistische Berichte im .pdf-Format verfügbar. Diese Dateien können mit dem Adobe Acrobat Reader gelesen werden.

Verkaufsberichte
Landesweiter Verkauf in Microsoft Excel-Tabellen und tabulatorgetrennten Textdateien. Diese Dateien können zur Verwendung in den meisten Tabellenkalkulations- und Textverarbeitungsprogrammen auf Ihrem Computer gespeichert werden.

Geschäftliches Privateigentum
Unternehmen können den Status ihres Kontos für persönliches Eigentum verfolgen, um zu überprüfen, ob die Erklärung eingegangen ist, eine Verlängerung gewährt wurde oder ob das Konto für die Abrechnung bereit ist, und erhalten eine Liste der Abrechnungs- und Fälligkeitsdaten.

MobileManufakturhäuser
Informationen zu Besitz, Standort, Jahr, Marke, Größe, Modell und Seriennummer, ursprünglicher empfohlener Verkaufspreis und bis zu 10 Jahre Bewertungshistorie. Suche nach Kennnummer, Paketnummer (APN) des Gutachters, Straße und Buch- und Seitennummern des Gutachters verfügbar.

Flugzeug
Informationen zu Besitz, Jahr, Marke, Modell und Seriennummer, N-Nummer, Kaufpreis und bis zu 10 Jahren Bewertungshistorie. Suche nach Identifier-Nummer, Assessor- und N-Nummer verfügbar.

Bewertungsliste
Informationen zur Bewertungsliste 2021-2022.

Assessor-Paketkarten
Dieser Link führt Sie zu den FTP-Webseiten der GIS-Abteilung von Washoe County. Die erste Seite ist ein Index der Karten nach Buchnummer. Wenn Sie auf die Buchnummer klicken, gelangen Sie zum Buchseitenindex für das angegebene Buch. Durch Klicken auf das gewünschte Buch und die Seitenzahl gelangen Sie zu einem .tif-Bild der Parzellenkarte des Gutachters.


Lösung des Management-Informationssystems in einer Restaurant-Fallstudie:

1. Ein Management-Informationssystem (MIS) ist eine organisierte Kombination aus Personen, Hardware, Kommunikationsnetzwerken und Datenquellen, die Informationen in einer Organisation sammelt, umwandelt und verteilt. Ein MIS hilft bei der Entscheidungsfindung, indem es den Managern zeitnahe, relevante und genaue Informationen zur Verfügung stellt. Die physischen Komponenten eines MIS umfassen Hardware, Software, Datenbank, Personal und Verfahren.

Managementinformationen sind ein wichtiger Input für die effiziente Ausübung verschiedener Managementfunktionen auf verschiedenen Organisationsebenen. Das Informationssystem erleichtert die Entscheidungsfindung. Zu den Managementfunktionen gehören Planung, Controlling und Entscheidungsfindung. Die Entscheidungsfindung ist der Kern des Managements und zielt darauf ab, die beste Alternative auszuwählen, um ein Ziel zu erreichen. Die Entscheidungen können strategischer, taktischer oder technischer Natur sein. Strategische Entscheidungen sind von Unsicherheit geprägt. Sie sind zukunftsorientiert und beziehen sich direkt auf die Planungstätigkeit. Taktische Entscheidungen umfassen sowohl die Planung als auch das Controlling. Technische Entscheidungen beziehen sich auf die Umsetzung spezifischer Aufgaben durch geeignete Technologie. Beispiele für Entscheidungsunterstützungssysteme und Managementinformationssysteme sind die Analyse der Vertriebsregion, die Kostenanalyse, die jährliche Budgetierung und die Umzugsanalyse.

Es gibt 3 Bereiche in der Organisation. Sie sind strategische, betriebswirtschaftliche und operative Kontrolle.

Strategische Entscheidungen sind von Unsicherheit geprägt. Die zu treffenden Entscheidungen im Bereich der strategischen Planung sind zukunftsorientiert und beziehen sich direkt auf die Planungstätigkeit. Hier wird grundsätzlich für die Zukunft geplant, dh Budgets, Zielmärkte, Richtlinien, Ziele usw. Dies ist im Grunde eine oberste Ebene, auf der minutengenaue Informationen zu den bestellten Lebensmitteln und prozentuale Angaben zu den Verkäufen jedes Artikels im Vergleich zum Gesamtumsatz bereitgestellt werden. Die oberste Ebene, auf der die strategische Planung durchgeführt wird, vergleicht die wöchentlichen Verkaufssummen mit den Lebensmittelkosten, was eine Planung für eine strengere Kostenkontrolle ermöglicht. Executive-Support-Systeme funktionieren auf strategischer Ebene, unterstützen unstrukturierte Entscheidungsfindung und verwenden fortschrittliche Grafiken und Kommunikation. Beispiele für Systeme zur Unterstützung von Führungskräften sind Verkaufstrendprognosen, Betriebsplanentwicklung, Budgetprognosen, Gewinnplanung und Personalplanung.

Die zu treffenden Entscheidungen im Bereich der betriebswirtschaftlichen Kontrolle hängen maßgeblich von den Informationen ab, die den Entscheidungsträgern zur Verfügung stehen. Es ist im Grunde eine mittlere Ebene, auf der die Planung von Menüs durchgeführt wird und wann immer eine Bestellung storniert wird, werden die Gründe für die Stornierung eingegeben, die später bei Managemententscheidungen helfen, insbesondere wenn die Stornierungen im Zusammenhang mit Essen oder Service stehen. Die Managementkontrolle auf mittlerer Ebene erhält auch Kundenfeedback und ist für die Kundenzufriedenheit verantwortlich.

Die im Bereich der Betriebssteuerung zu treffenden Entscheidungen beziehen sich auf die Umsetzung konkreter Aufgaben durch geeignete Technik. Dies ist im Grunde eine untere Ebene, in der der Kellner die Bestellung entgegennimmt und online über eines der sechs Terminals im Speisesaal des Restaurants eingibt und die Bestellung an einen Drucker im entsprechenden Vorbereitungsbereich weitergeleitet wird. Die Bestellliste des Artikels und die entsprechenden Preise werden automatisch generiert. Die Köche senden eine Nachricht „nicht vorrätig“, wenn die Küche keine Lebensmittel mehr hat, die im Grunde auf den Terminals im Speisesaal angezeigt werden, wenn der Kellner versucht, diesen Artikel zu bestellen. Dies gibt den Kellnern im Grunde genommen schnelleres Feedback und ermöglicht es ihnen, den Kunden einen besseren Service zu bieten. Transaktionsverarbeitungssysteme funktionieren auf operativer Ebene der Organisation. Beispiele für Transaktionsverarbeitungssysteme umfassen Auftragsverfolgung, Auftragsverarbeitung, Maschinensteuerung, Anlagenplanung, Vergütung und Wertpapierhandel.

Die für eine solche Entscheidung erforderlichen Informationen müssen so beschaffen sein, dass sie die Problemstellen aufzeigen und die Zusammenhänge mit den anderen Funktionen aufzeigen. Es muss alle Informationen zusammenfassen, die sich auf die Kontrollspanne des Managers beziehen. Die für diese Entscheidungen erforderlichen Informationen können strategische, taktische oder operative Informationen sein.

Vorteile eines Online-Computersystems:

  • Eliminiert Durchschläge
  • Handschriftprobleme der Kellner
  • Nicht vorrätige Nachricht
  • Schnelleres Feedback, hilft den Kellnern, die Kunden zu bedienen
  • Verkaufszahlen und Prozentsätze nach Artikeln
  • Hilft bei der Menüplanung
  • Details zur Kostenrechnung

2. Wenn das Management seinen Kunden ausreichende Anreize für Effizienz und Ergebnisse bietet, würde es das System zu einem vollständigeren MIS machen, und daher sollte das MIS diese Kultur unterstützen, indem es solche Informationen bereitstellt, die zur Förderung der Effizienz der Managementdienste und des Betriebs beitragen System. Es ist auch notwendig, die Schlüssel für die erfolgreiche Entwicklung und den Betrieb von Executive Information Systems (EIS) zu studieren. Entscheidungsunterstützungssysteme würden das System auch zu einem vollständigen MIS machen, da es eine Klasse von computergestützten Informationssystemen darstellt, einschließlich wissensbasierter Systeme, die Entscheidungsfindungsaktivitäten unterstützen. DSSs dienen der Managementebene der Organisation und helfen, Entscheidungen zu treffen, die sich schnell ändern und nicht leicht im Voraus festgelegt werden können.

Verbesserung der persönlichen Effizienz, Beschleunigung der Problemlösung (Beschleunigung des Fortschritts bei der Problemlösung in einer Organisation), Erleichterung der zwischenmenschlichen Kommunikation, Förderung von Lernen und Ausbildung, Erhöhung der Kontrolle der Organisation, Generierung neuer Beweise zur Unterstützung einer Entscheidung, Schaffung eines Wettbewerbsvorteils gegenüber der Konkurrenz, Ermutigung Exploration und Entdeckung seitens des Entscheidungsträgers, das Aufdecken neuer Ansätze zum Nachdenken über den Problemraum und die Unterstützung bei der Automatisierung der Managementprozesse würden das System zu einem vollständigen MIS machen, anstatt nur die Transaktionsverarbeitung durchzuführen.

3. Das Managementsystem sollte ein offenes System sein und das MIS sollte so gestaltet sein, dass es die kritischen geschäftlichen, betrieblichen, technologischen und umweltbezogenen Veränderungen auf der betroffenen Managementebene aufzeigt, damit Maßnahmen zur Korrektur der Situation ergriffen werden können. Damit das System erfolgreich wird, muss Wissen formalisiert werden, damit Maschinen weltweit ein gemeinsames und gemeinsames Verständnis der bereitgestellten Informationen haben. Die entwickelten Systeme müssen enorme Informationsmengen sehr schnell verarbeiten können.

Ein Unternehmen operiert in einem ständig zunehmenden globalen Wettbewerbsumfeld. In einem globalen Umfeld zu operieren erfordert, dass sich ein Unternehmen auf die effiziente Ausführung seiner Prozesse, den Kundenservice und die schnelle Markteinführung konzentriert. Um diese Ziele zu erreichen, muss die Organisation wertvolle Informationen über verschiedene Funktionen, Ebenen und Geschäftsbereiche hinweg austauschen. Indem das System formaler gestaltet wird, kann die Organisation Informationen zwischen ihren Funktionsbereichen, Geschäftseinheiten, Lieferanten und Kunden effizienter austauschen.

Da die Transaktionen täglich stattfinden, speichert das System alle Daten, die später verwendet werden können, wenn das Hotel finanzielle Hilfe von Finanzinstituten oder Banken benötigt. Da die Bestände immer im System erfasst werden, können Betrugsfälle leicht behoben und wenn etwas verloren geht, kann es durch das System erkannt werden.


Wo finde ich Daten zu vegetarischen Restaurants in den USA? - Geografisches Informationssystem

20. September 2011

Vorbereitet von Denise Osborn, JD, MPH, Larry Hinkle, Jill Rosenthal, MPH


Nutzung geografischer Informationen zur Bekämpfung gesundheitlicher Disparitäten: staatliche Erfahrungen

Die Analyse von Daten zu Rasse und ethnischer Zugehörigkeit hat es Forschern und Staatsbeamten ermöglicht, Bevölkerungsgruppen mit hoher Priorität zu identifizieren, die unter den schlechtesten gesundheitlichen Ergebnissen leiden. Während das Sammeln dieser Art von Daten für die Bundesstaaten schon immer wichtig war, gibt es mehr Dynamik, da es jetzt Bundesgesetz gemäß dem Affordable Care Act (ACA) ist, dass Bevölkerungsumfragen und vom Bund finanzierte Gesundheits- und Gesundheitsprogramme ihre Sammlung und Berichterstattung von Daten zu verbessern Rasse und ethnische Zugehörigkeit. 1 Der Rechnungshof verlangt auch, dass der Sekretär des US-Gesundheitsministeriums die Bemühungen bei der Analyse und Überwachung von Trends bei gesundheitlichen Ungleichheiten aus den gesammelten Daten leitet. 2

Es gibt jetzt wirksame Techniken zum Sammeln und Analysieren von Daten zu Rasse und ethnischer Zugehörigkeit, um die Ausrichtung von Gesundheitsmaßnahmen auf spezifischere geografische Gebiete zu unterstützen. Einige Bundesstaaten erfassen beispielsweise strategisch Daten bis auf Nachbarschaftsebene und verwenden geografische Informationssysteme (GIS), um zu veranschaulichen, wo die größten Unterschiede bei den Gesundheitsergebnissen gruppiert sind.* Tools wie GIS-Kartierungen werden in Verbindung mit mehrstufigen räumlichen Analysen verwendet , zum Beispiel, ermöglichen es Forschern, mehrere Faktoren zu identifizieren, die in den Daten enthalten sind und um die Wechselbeziehungen zwischen diesen Faktoren zu untersuchen.† Diese Tools können helfen, geografische Muster und Datenkorrelationen besser zu beleuchten, die mit den Erwartungen übereinstimmen oder davon abweichen. GIS-Mapping kann beispielsweise Gemeinden mit niedrigen Armutsraten hervorheben, in denen die Kindersterblichkeit unerwartet hoch ist, oder umgekehrt. Dieser allgemeine Ansatz stellt sicher, dass Interventionen effektiv zielgerichtet und auf bestimmte Probleme abgestimmt sind.

Dieser Brief beschreibt, wie zwei Staaten Rassen- und ethnische Daten analysiert und gezielte Interventionen an bestimmten geografischen Orten vorgenommen haben. Virginia koppelte GIS-Kartierung mit mehrstufiger räumlicher Analyse, um Gebiete zu identifizieren, in denen die Säuglingssterblichkeitsrate am höchsten ist, das Ausmaß der rassischen und ethnischen Unterschiede bei der Säuglingssterblichkeit die zugrunde liegenden Ursachen dieser Säuglingssterblichkeit und wie man am besten eingreifen kann Rhode Island nutzte GIS-Mapping in Verbindung mit Community Based Participatory Research (CBPR), um gesundheitliche Ungleichheiten im Zusammenhang mit tabakbedingten Krankheiten und Bleivergiftungen zu beheben.‡ Die Technik half dem Staat, Gemeinden zu lokalisieren, in denen die gravierendsten Unterschiede bestehen, zu identifizieren, wie mehrere Faktoren sind multiple das Problem verursachen und Ressourcen für ausgewählte Interventionen zuweisen.

Abbildung 1. Säuglingstodesfälle in Hampton Roads VA nach Ortschaft, 2006

Lokalität Zahl der Säuglingstodesfälle
Hampton Roads 229
Virginia Beach Stadt 68
Norfolk-Stadt 45
Hampton City 25
Newport Nachrichtenstadt 23
Chesapeake-Stadt 22
Stadt Portsmouth 21
Suffolk-Stadt 8
Accomack County 6
Gloucester County 4
Stadt Williamsburg 3
York County 2
James City County 1
Poquoson-Stadt 1
Northampton County 0
Virginia (Gesamtstaat) 760
Quelle: Virginia Department of Health, "Spatial Analysis and High Priority Target Areas", Verfügbar: http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/spatial-analysis.htm

Abbildung 2 zeigt die Säuglingssterblichkeitsraten für ganz Virginia mit vergrößertem Bereich der Hampton Roads. Durch GIS-Mapping identifizierten Gesundheitsdaten aus mehreren Quellen die zugrunde liegenden Ursachen der Säuglingstod in Hampton Roads als kurze Schwangerschaft, niedriges Geburtsgewicht, plötzlicher unerklärlicher Säuglingstod und angeborene Fehlbildungen. 4

Abbildung 2. Kindersterblichkeit in Virginia nach Landkreisen und Stadtgebieten Einschub für Hampton Roads Area

Abbildung 2 zeigt ein Beispiel dafür, wie Karten zur Anzeige von Daten verwendet werden können. In diesem Fall gilt die Karte für den Bundesstaat Virginia und die Kreis-/Stadtgrenzen werden angezeigt. Die angezeigten Daten sind die Säuglingssterblichkeitsrate für 2004 bis 2006. Jeder Landkreis ist eingefärbt, um den Wert der Säuglingssterblichkeitsrate widerzuspiegeln: dunkelgrün für Raten von null bis 4,5 hellgrün für Raten von 2.5001 bis 7.3222 gelb für Raten von 7.3223 to 10,2129 orange für Kurse von 10,2130 bis 14,1078 und rot für Kurse von 14,1079 bis 21,4286. Die Abbildung zeigt auch ein Beispiel dafür, wie eine Karte eines kleineren Gebiets (Hampton Roads) mit derselben Farbcodierung vergrößert werden kann, um auch die Namen der Landkreise/Städte und den numerischen Wert der Kindersterblichkeitsrate anzuzeigen.

Eine mehrstufige räumliche Analyse wurde mit Daten zu einem breiteren Spektrum von Faktoren durchgeführt, von denen bekannt ist, dass sie mit einer hohen Säuglingssterblichkeit in Verbindung stehen. Diese Faktoren wurden auf verschiedene Weise gruppiert und GIS-Karten wurden verwendet, um Daten visuell darzustellen, die die folgenden Faktoren widerspiegeln.

  • Bevölkerung nach Rasse auf der Armutsgrenze des Volkszählungstrakts
  • Prozentsatz der Kinder nach Rasse, die in armen Vierteln leben
  • Anteil der Kinder unterhalb der bundesstaatlichen Armutsgrenze (FPL) nach Rasse
  • Prozentsatz der Kinder, die doppelt gefährdet sind (mehr als 20,0 % der Einwohner, die unter Armut leben und in einer Familie leben, deren Einkommen unter FPL liegt)
  • Verteilung von Säuglingen mit niedrigem Geburtsgewicht und Raten nach Rasse/Ethnie
  • Armut und niedrige Geburtenraten
  • Verhältnis Bevölkerung zu Grundversorgungsanbietern
  • Fachkräftemangel in der Grundversorgung
  • Medizinisch unterversorgte Gebiete und Wohnstress

Forscher in Virginia haben zusätzliche Analysen mit mehr sozialen, wirtschaftlichen und medizinischen Variablen empfohlen, bevor sie Mittelzuweisungen empfehlen. In Zukunft integrieren sie einen Gesundheitschancenindex in die mehrstufige räumliche Analyse.§

Die Ergebnisse dieser Bemühungen werden in der bald veröffentlichten Virginia Health Equity Report 2011. Das zuvor veröffentlichte 2008 Virginia Health Equity Report für Virginia betont den Wert der GIS-Kartierung von Volkszählungsdaten auf Nachbarschaftsebene. 5,6 Der Ansatz zur Untersuchung der Säuglingssterblichkeit wird in anderen Projekten in Virginia repliziert, die darauf abzielen, Ungleichheiten zwischen Hochrisikogruppen zu beseitigen.

Rhode Island

GIS-Kartierung und CBPR spielten auch eine Schlüsselrolle bei den Bemühungen zur Verringerung der Disparitäten in Rhode Island. GIS-Mapping führte die Forscher dort dazu, neue Fragen zu gesundheitlichen Ungleichheiten zu stellen und innovative Lösungen zu finden.

In einem Beispiel hat Rhode Island eine Arbeitsgruppe einberufen, um sich mit der Frage zu befassen, wie tabakbedingte gesundheitliche Ungleichheiten am besten beseitigt werden können. Diese Arbeitsgruppe wurde durch die Ergebnisse motiviert, dass tabakbedingte Krankheiten wie Herzkrankheiten, Krebs und Diabetes bestimmte Gruppen – einschließlich ethnischer und rassischer Minderheiten – stärker betreffen als andere. 7 Einige andere identifizierte Risikogruppen umfassen schwangere Frauen, Jugendliche, amerikanische Ureinwohner, Behinderte, psychisch Kranke und Personen mit niedrigem Einkommen. GIS-Kartierung und CBPR wurden verwendet, um Erkenntnisse von Bewohnern zu sammeln, die in gefährdeten Gemeinschaften leben und arbeiten. 8 Acht Städte wurden untersucht, um die Anzahl von Tabakverkäufern, Anzeigen, Preisanreizen, illegalen Verkäufen und die Nähe von Tabak zu Jugendlichen zu ermitteln. Es wurde festgestellt, dass Kinder in einkommensschwächeren Vierteln einer höheren Rate von Tabakverkäufern ausgesetzt waren, die oft innerhalb von Schulzonen tätig waren. Und es war klar, dass Städte mit einem niedrigeren sozioökonomischen Status einen höheren Zugang zu Tabakprodukten hatten. Um den Wandel zu motivieren, wurden GIS-Karten, die Cluster dieser gefährdeten Bevölkerungsgruppen darstellen, an wichtige politische Entscheidungsträger verteilt. Infolgedessen erhielten Orte, an denen vorrangige Bevölkerungsgruppen leben und arbeiten, über lokale Gesundheitsnetze zusätzlichen Zugang zu umfassenden Entwöhnungsdiensten. Zur Reduzierung des Tabakrisikos wird eine durchsuchbare Datenbank mit Informationen aus GIS-Karten und CBPR verwendet.

In einem anderen Beispiel wendete Rhode Island ähnliche Techniken auf das Problem der öffentlichen Gesundheit der Bleivergiftung an. Eine Studie der Brown University, einem häufigen Partner des Gesundheitsministeriums von Rhode Island, ergab, dass das Risiko einer Bleivergiftung bei Kindern in den ärmsten Vierteln von Rhode Island viermal höher war als der Durchschnitt. 9 In den am stärksten betroffenen Volkszählungsblöcken in Providence, Pawtucket, Central Falls, Woonsocket und Newport waren bis zu 49 Prozent der Kinder unter sechs Jahren von Bleivergiftungen betroffen. 10

Im Rahmen des Rhode Island Childhood Lead Action Project 11 erstellten mehrere Partnerorganisationen GIS-Karten, die auf Zählblockebene die geografischen Gebiete mit den höchsten Bleivergiftungsraten zeigten (siehe Abbildung 3).

Abbildung 3. Inzidenz von Bleivergiftungen nach Erhebungsblock, 1993-2005

Abbildung 3 zeigt ein weiteres Beispiel dafür, wie Karten zur Anzeige von Daten verwendet werden können. In diesem Fall gilt die Karte für den Bundesstaat Rhode Island und die Grenzen der Zählblöcke werden angezeigt. Bei den angezeigten Daten handelt es sich um die Häufigkeit von Bleivergiftungen für die Jahre 1993 bis 2005. Jeder Zählblock ist eingefärbt, um den Wert der Häufigkeit von Bleivergiftungen widerzuspiegeln: Auf einer Skala von blassgelb bis braun zeigen die dunkelsten Farben die Zählblöcke mit der höchsten Häufigkeit an einer Bleivergiftung.

GIS-Mapping-Tools, CBPR und Datenanalysen zeigten, dass die Flüchtlingsbevölkerung von Rhode Island die am stärksten gefährdete Bevölkerungsgruppe war, die einer Bleivergiftung zu Hause ausgesetzt war. Bleivergiftung wurde mit einkommensschwächeren Gebieten und Gemeinden mit einem Übergewicht an älteren Wohngebäuden aus der Zeit vor 1950 korreliert. Nachdem die am stärksten gefährdeten Bevölkerungsgruppen identifiziert waren, teilten die politischen Entscheidungsträger die begrenzten Ressourcen des Staates den Gebieten mit dem höchsten Bedarf zu. 12 Angesichts der schwerwiegenden Folgen einer Bleivergiftung und der begrenzten Mittel zur Lösung des Problems führte der Zugang zu robusten Instrumenten wie GIS-Kartierung und CBPR zu einer effizienteren Nutzung knapper staatlicher Ressourcen.

Staaten wie Virginia und Rhode Island haben gelernt, dass der strategische Einsatz einer Vielzahl von Instrumenten zum Sammeln und Analysieren von Daten auf Nachbarschafts- und Gemeindeebene ein effizienter Weg ist, um gezielte Interventionen zu entwickeln, die darauf abzielen, gesundheitliche Ungleichheiten für rassische und ethnische Minderheiten sowie andere a -Risikopopulationen. Evidenzbasierte, hochmoderne Tools wie GIS-Kartierung, mehrstufige räumliche Analyse und CBPR haben diesen beiden Staaten geholfen, Daten auf Nachbarschaftsebene zu entwickeln und zu gewinnen und wichtige Erkenntnisse zur Verringerung gesundheitlicher Ungleichheiten zu gewinnen.


* Geografische Informationssysteme (GIS) ist ein grafisches Anzeigesystem, das geografisch referenzierte Daten und andere Daten erfasst, verwaltet, analysiert und anzeigt, um die geografischen Beziehungen und Muster eines Phänomens besser zu beschreiben. Weitere Ressourcen zur GIS-Kartierung von den Centers for Disease Control and Prevention unter http://gis.cdc.gov/ und vom National Cancer Institute unter http://gis.cancer.gov/.
† Die räumliche Analyse oder räumliche Statistik umfasst formale Techniken zum Untersuchen von Entitäten auf der Grundlage ihrer topologischen, geometrischen oder geografischen Eigenschaften.
‡ Community-based participatory research (CBPR) ist ein kollaborativer Forschungsansatz zur Verbesserung von Gesundheit und Wohlbefinden, der Untersuchungsmethoden mit Strategien zum Aufbau von Gemeinschaftskapazitäten kombiniert. Es soll die Beteiligung von Gemeinschaften (wie Minderheiten und anderen benachteiligten Bevölkerungsgruppen) gewährleisten, die von dem untersuchten Thema betroffen sind.
Der § Health Opportunity Index identifiziert kritische medizinische und soziale Determinanten der Gesundheit und verfolgt sie im Zeitverlauf in Verbindung mit globalen Gesundheitsindikatoren. (Aus dem Sitzungsprotokoll des Minority Health Advisory Committee des Commissioners, 13. April 2010, Richmond, VA).

1 National Conference of State Legislatures, "Disparities in Health", Letzte Aktualisierung im April 2011. Zugriff am 5. August 2011. Verfügbar: http://www.ncsl.org/documents/health/HDandACA.pdf
2 Ebenda.
3 Gesundheitsministerium von Virginia, "Spatial Analysis and High Priority Target Areas", Verfügbar: http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/spatial-analysis.htm.
4 Michael Royster, "Inequities in Infant Mortality and Low Birth Weight in Hampton Roads: Rethinking Birth Outcomes Using GIS and Geospatial Analysis", Virginia Department of Health, Office of Minority Health and Public Health Policy. Verfügbar: http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/policyanalysis/documents/hamptonroads-IM-SDOH-8-2008.pdf.
5 Gesundheitsministerium von Virginia, Abteilung für Gesundheitsstatistik, Amt für Minderheitengesundheit und Politik der öffentlichen Gesundheit. Ungleiche Gesundheit im gesamten Commonwealth: Eine Momentaufnahme. 2008 Virginia Health Equity Report. Richmond, VA: Virginia Department of Health, 2008. Online verfügbar: http://www.vdh.state.va.us/healthpolicy/documents/health-equity-report-08.pdf.
6 Hanlon C, Rosenthal J und Hinkle L. Staatliche Dokumentation rassischer und ethnischer Gesundheitsunterschiede als Grundlage für strategische Maßnahmen. Online 11. März 2011. U.S. Agency for Healthcare Research and Quality, p. 42. Verfügbar: http://www.hcup-us.ahrq.gov/reports.jsp.
7 Rhode Island Gesundheitsministerium, Tabakkonsum und Gesundheitsrisiken bei Erwachsenen in Rhode Island im Jahr 2008. Providence, RI: RI Center for Health Data and Analysis, 2008. Verfügbar: http://www.health.ri.gov/publications/healthriskreports/adults/2008TobaccoUse.pdf.
8 Rhode Island Gesundheitsministerium, "Preventive Health and Health Services Block Grant.". Verfügbar: http://www.health.ri.gov/grants/preventivehealthandhealthservices/.
9 Donoghue, K. "R.I. Die Karte der Bleivergiftung zeigt enorme Unterschiede in der Befallsrate“ Providence Wirtschaftsnachrichten. Providence, RI: Online veröffentlicht am 1. November 2010. Verfügbar: https://pbn.com/ri-lead-poisoning-map-shows-huge-disparities-in-rate-of-affliction53511/.
10 Donoghue, "R.I. Die Karte der Bleivergiftung zeigt enorme Unterschiede in der Befallsrate“ Providence Wirtschaftsnachrichten. Verfügbar: https://pbn.com/ri-lead-poisoning-map-shows-huge-disparities-in-rate-of-affliction53511/.
11 Weitere Informationen finden Sie im Childhood Lead Action Project. Online: http://www.leadsafekids.org/
12 Ebenda.


Wie GIS Gemeinden dabei helfen kann, sich auf Katastrophen vorzubereiten (Branchenperspektive)

Der September ist der nationale Vorbereitungsmonat, und angesichts des Septembers, den wir mit aufeinanderfolgenden Hurrikanen und wütenden Waldbränden hatten, ist diese Ausweisung besonders zeitgemäß. Obwohl die Hurrikansaison im Juni beginnt und die Hauptsaison für Waldbrände in der Regel Anfang Juli ist, ist der September oft ein Höhepunkt im Katastrophenbereich. Während die Technologie Naturkatastrophen nicht verhindern kann, baut sie insbesondere leistungsstarke Vorsorge- und Reaktionswerkzeuge auf. Geografische Informationssysteme (GIS), allgemein als „Mapping“ bezeichnet, erstellen kritische Werkzeuge, die eine wichtige Funktion für die Vorsorge bieten. Jede Gemeinde kann ihre Bereitschaft erhöhen, indem sie ein paar einfache Schritte befolgt, bevor eine Katastrophe ruft.

Zunächst ist es wichtig, Ihre Risiken zu kennen. Gemeinden müssen wissen, welche Gebiete katastrophengefährdet sind, und dafür sorgen, dass ihre Bürger wissen, welche Gebiete gefährdet sind. Indem Sie Ihre Gefahren in der Gemeinde kartieren und analysieren, können Sie Prioritäten setzen, wo Sie mit den Vorbereitungen beginnen sollen, bevor die Katastrophe eintritt. Dies bedeutet, dass sowohl auf Regierungs- als auch auf Bürgerebene Maßnahmen ergriffen werden müssen.

Nehmen Sie die jüngste Überschwemmung in Houston durch den Hurrikan Harvey – viele dieser Wohnungen und Unternehmen waren sich nicht bewusst, dass sie sich in oder in der Nähe einer potenziellen Überschwemmungszone befinden. Der Bezirk San Diego, Kalifornien, verfolgt dieses Problem proaktiv, indem er den Bürgern hilft, ihr persönliches Risiko zu verstehen und die Bereitschaft in der Gemeinde zu fördern. Der Landkreis hat ein Tool namens „Kennen Sie Ihre Gefahren“ entwickelt. Eine interaktive Karte ermöglicht es den Menschen, ihre spezifische Adresse einzugeben, um das Risikoniveau für Erdbeben, Überschwemmungen, Tsunamis und Waldbrände zu sehen – Gefahren, die für ihren geografischen Standort spezifisch sind. Da die meisten Gefahren, denen San Diego ausgesetzt ist, ohne Vorwarnung auftreten, haben die Bürger dort wahrscheinlich weniger als 15 Minuten Zeit, um in einer Notsituation zu evakuieren.


Verwenden des NORS-Dashboards

Nein. NORS Dashboard enthält aus mehreren Gründen nicht alle Informationen zu allen Krankheitsausbrüchen:

  • NORS sammelt nur Informationen über Krankheitsausbrüche von Darmerkrankungen, mit Ausnahme einiger nicht-enterischer Krankheitsausbrüche, die durch kontaminierte Lebensmittel oder Wasser übertragen werden.
  • NORS sammelt keine Informationen über Krankheitsausbrüche, die aus einer Exposition an einem Ort außerhalb der USA resultieren. Zum Beispiel ein Ausbruch im Zusammenhang mit Menschen, die nach dem Verzehr einer kontaminierten Mahlzeit auf Reisen außerhalb des Landes erkrankten, selbst wenn die Person nach der Rückkehr in die Vereinigten Staaten erkrankte.
  • Gesundheitsbehörden melden möglicherweise nicht alle Ausbrüche von lebensmittelbedingten, wasserbedingten oder Darmerkrankungen an NORS.
    • Einige Ausbrüche werden nie identifiziert.
    • Einige Ausbrüche werden nicht untersucht.
    • Einige Ausbruchsuntersuchungen können nicht abgeschlossen werden.

    Die Standardansicht für das NORS-Dashboard zeigt Daten für alle Arten von Ausbrüchen, die an NORS gemeldet wurden.

    Sie können Ihre Suche auf verschiedene Weise anpassen. Sie können den Typ oder die Typen von Ausbrüchen auswählen, die Sie einschließen möchten:

    Verwenden Sie die Dropdown-Felder in &ldquoSuchoptionen&rdquo, um zusätzliche Anpassungen vorzunehmen:

    • Jahr: Geben Sie einen Datumsbereich an.
    • Zustand: Wählen Sie einzelne Bundesstaaten oder nur Ausbrüche in mehreren Bundesstaaten oder Einzelstaaten aus.
    • Ätiologie (Ursache): Wählen Sie aus, welche Agenten eingeschlossen werden sollen, z. B Salmonellen oder Noroviren.
    • Einstellung: Wählen Sie bestimmte Einstellungen, wie z. B. Pflegeeinrichtungen oder Restaurants.

    Nach Ausbrüchen von lebensmittelbedingten Krankheiten können Sie nach folgenden Kriterien suchen:

    • Lebensmittelzutat: Suchen Sie nach Lebensmitteln, einschließlich solcher mit mehr als einer Zutat, und Zutaten. Weitere Informationen >>

    Bei durch Wasser übertragenen Krankheitsausbrüchen können Sie wählen:

    • Wasserbelastung: Wählen Sie eine oder mehrere Wasserexpositionen aus, z. B. aufbereitetes Freizeitwasser oder Trinkwasser.
    • Wassertyp: Wählen Sie die aufzunehmenden Veranstaltungsorte oder -systeme aus. Weitere Informationen >>

    Die Dashboard-Ansicht zeigt Informationen in einem benutzerdefinierten Array interaktiver Grafiken, Karten und Diagramme an. Die tabellarische Ansicht zeigt Informationen in einer Tabelle an, die Sie nach numerischer oder alphabetischer Reihenfolge sortieren können, indem Sie auf die Spaltenüberschriften klicken. In beiden Ansichten werden das Suchfeld, Schnellstatistiken und Links zum Herunterladen von Daten angezeigt.

    In &ldquoQuick Stats &mdash Overall&rdquo finden Sie die Anzahl der Ausbrüche, Krankheiten, Krankenhauseinweisungen und Todesfälle für alle Ausbrüche im NORS Dashboard. Wenn Sie eine Suche durchführen, sehen Sie benutzerdefinierte Zahlen für Ihre Suche in &ldquoQuick Stats &mdash Current Search.&rdquo

    Ein Ausbruch in mehreren Staaten ist definiert als ein Ausbruch, bei dem die Exposition gegenüber der implizierten Quelle (z. B. einem Lebensmittel oder einer Trinkwasserversorgung) in mehr als einem Staat auftrat.

    Wenn ein Benutzer das NORS Dashboard nach Ausbrüchen in einem bestimmten Status durchsucht, zeigt NORS Dashboard alle Ausbrüche in einem einzelnen Status und in mehreren Staaten an, an denen dieser Status beteiligt war. Die für jeden Multistate-Ausbruch aufgeführte Anzahl der Krankheiten stellt die Gesamtzahl in dar alle Staaten, die an dem Ausbruch beteiligt sind. Ebenso umfasst die Zahl der Krankenhauseinweisungen und Todesfälle diejenigen für alle Staaten mit Fällen im Multistate-Ausbruch.

    Bei einem Ausbruch in einem einzigen Staat tritt die Exposition gegenüber einer Ausbruchsquelle, wie einem Lebensmittel oder Schwimmbadwasser, nur in einem Staat auf. Kranke Menschen können jedoch in anderen Staaten leben als dem, in dem sie sich infiziert haben.

    Jawohl. Um nur nach Ausbrüchen in mehreren Bundesstaaten zu suchen, klicken Sie im Suchfeld auf &ldquoStaat&rdquo und wählen Sie &ldquoNur Ausbrüche in mehreren Staaten&rdquo aus. Sie haben auch die Möglichkeit, nur &ldquoAusbrüche in einzelnen Staaten anzuzeigen.&rdquo

    So sehen Sie die Fallzahlen nach Bundesstaat für einen Ausbruch:

    1. Klicken Sie oben rechts auf den Link &ldquoTabular&rdquo view:
    2. Scrollen Sie nach unten, um Daten basierend auf Ihren Suchkriterien in einer Tabelle anzuzeigen:
    3. Click on the &ldquoMultistate&rdquo link in the &ldquoState&rdquo column for the outbreak of interest:
    4. You will then see a pop-up box that displays a U.S. map and a table that lists the states involved in the outbreak and the number of cases each state reported to NORS*. You may also use your mouse to hover over each state highlighted on the map to see the number of cases in those states.

    Helpful Hint

    In the &ldquoDashboard&rdquo view, you will see a U.S. map titled &ldquoCase Counts by State&rdquo based on your search criteria and when you select &ldquoMultistate outbreaks only.&rdquo

    • Use your mouse to hover over each state highlighted on the map to see the total number of cases in that state.
    • Change the map display to &ldquoTabular&rdquo to see a table that lists the number of outbreaks each state has been involved in and the cumulative number of cases reported to NORS* by each state.

    *For foodborne outbreaks, case counts by state were not collected until 2009, so outbreaks before 2009 will not have these numbers.

    An etiology is the cause of the outbreak. NORS Dashboard lets you select genus or name among bacterial, viral, parasitic, chemical, and toxic agents. You may also select &ldquounknown.&rdquo To see all of information available about the etiologies that you select, click on the Tabular view or click on the link to download current search data.

    When you download your search results or all NORS Dashboard data or look at data using the &ldquoTabular&rdquo view, you can see if the etiology of an outbreak was confirmed or suspected.

    In general, NORS reporting sites follow CDC&rsquos &ldquoGuide to Confirming an Etiology in Foodborne Disease Outbreak&rdquo when determining whether the etiology is confirmed or suspected. However, not all outbreak reports use these definitions. NORS Dashboard&rsquos etiology data reflect what was reported to NORS and reviewed by CDC.

    You can type a specific food into the &ldquoFood/Ingredient&rdquo field in the search options. NORS Dashboard will search both the food and the contaminated ingredient fields for your specified food. However, NORS Dashboard contains more than 2,000 food names and variations, so searching on a single food name may not provide complete information on all outbreaks linked to that type of food. For example, outbreaks linked to contaminated beef in hamburgers could be entered under beef, hamburger, or both. As a result, searching for &ldquobeef&rdquo alone may not identify all outbreaks linked to beef hamburgers. You should include all relevant variations of a specific food.

    To see all of the food variables associated with your search, click on the link to download current search data. This information is not visible in tabular view. When you download search data, you also will see a food category for each food and contaminated ingredient, if available.

    A food vehicle is the contaminated food item a person ate before becoming sick. It may contain more than one ingredient. When searching for a food, both of these fields will be included in the search.

    If a contaminated ingredient is listed in NORS Dashboard, it is more specific than the food vehicle and is the specific food or ingredient in the food vehicle that was implicated. For example, in August 2010, Michigan reported an outbreak of 41 illnesses caused by Salmonellen serotype Javiana. Potato salad was the food vehicle yellow onion was the contaminated ingredient.

    If a contaminated ingredient is not listed in NORS Dashboard, the food vehicle category provides the best information available.

    The water exposure category describes how the people in the outbreak were exposed to contaminated water. For example, the treated recreational water category includes outbreaks that involve people who got ill after swimming in a pool or another water venue.

    The five water exposure categories in NORS are:

    • Treated recreational water
    • Untreated recreational water
    • Drinking water
    • Other/Environmental water
    • Undetermined water (for example, when multiple water exposures were suspected and no single exposure was confirmed as the exposure responsible for the outbreak).

    The water type category describes the water venue (for example, swimming pool or lake) or water system (such as a public water system or private well) that contained or distributed the contaminated water.

    Some waterborne disease outbreaks are caused by germs, such as Legionella, that can grow inside the water pipes of a building. When drinking water outbreaks caused by these germs are reported in NORS, the water type describes the drinking water system that supplied the water to the building. This does not necessarily mean that the water coming into the building was contaminated.

    A water type may not be listed in NORS Dashboard, if it was not identified or reported. In that situation, the water exposure category provides the best information available about the source of the contaminated water.

    This field indicates whether waterborne disease outbreak report data has been &ldquocleaned&rdquo or &ldquoreviewed,&rdquo as defined below. This field is available on downloaded search data. The information is not displayed in the dashboard or tabular views.

    • &ldquoCleaned&rdquo: CDC works with local, state, and territorial health departments to fill in missing information or correct possible errors before updating NORS Dashboard. This process occurs for all types of outbreaks reported in NORS Dashboard. Waterborne disease outbreak reports that have undergone this process are classified as &ldquocleaned.&rdquo
    • &ldquoReviewed&rdquo: CDC and the U.S. Environmental Protection Agency periodically review and publish national waterborne disease outbreak data. The review process may result in additional changes to report data through consultation with U.S. states and other reporting jurisdictions. Waterborne disease outbreak reports that have undergone this process are classified as &ldquoreviewed.&rdquo
    • Hospitalizations: The number of hospitalizations reported
    • Info on Hospitalizations* : The number of ill people for whom information on hospitalization is available
    • Deaths: The number of deaths reported
    • Info on Deaths * : The number of ill people for whom information on death is available

    Often, outbreak investigators can&rsquot obtain information for all the sick people in the outbreak, so the &ldquoInfo on Hospitalizations&rdquo or &ldquoInfo on Deaths&rdquo numbers may be smaller than the number of illnesses reported.

    *These fields are not available for outbreaks that happened before 2009.

    FOOD Tool, the web-based platform for searching CDC&rsquos Foodborne Disease Outbreak Surveillance System, has been replaced by NORS Dashboard. Don&rsquot worry &mdash all of the foodborne disease outbreak information available through FOOD Tool can be accessed through NORS Dashboard.

    To obtain a NORS dataset for publication &mdash including data for use in scientific publications &mdashemail the NORS Dashboard mailbox.

    Please use the following suggested citation to reference NORS Dashboard data:


    MapClick 6

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    SOURCES FOR HELP

    A Quick Tip Guide is available as a PDF and will help you get started with MapClick. This guide provides basic instructions for the most common tasks as well as solutions for common issues. You can click here to download the Quick Tip Guide.

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    A detailed instruction manual is available as a PDF file and provides an in depth look at each tab of MapClick. You can click here to download the Instruction Manual.


    Air Pollution

    BC concentrations measured by bicycle

    Worcester Heart Attack Study
    We geocoded subjects in the Worcester Heart Attack Study, and selected geocoded controls from town records. We used these data and multilevel Poisson and Cox models to investigate the spatial distribution of myocardial infarction incidence rates, the role of contextual socio-economic factors in explaining that spatial distribution, the spatial distribution of survival rates among persons discharged alive after their myocardial infarction, and the role of contextual socio-economic factors in explaining that spatial distribution. We also conducted air pollution monitoring at a wide range of locations in the Worcester metropolitan area and used GIS variables to develop predictive models of pollution concentrations as a function of population density, distance to roads, estimated traffic count, land use data, etc. We investigated whether long term concentrations of air pollution are associated with the risk of myocardial infarction, or with survival among those discharged alive from their myocardial infarction, and whether pollution exposure explains some of the social gradient in risk.

    Eastern Massachusetts Pollution Study

    Using data from multiple personal exposure studies, plus several other studies that have collected pollution data at locations in Eastern Massachusetts, we will develop predictive models of pollution concentrations as a function of GIS derived variables such as population density, distance to roads, estimated traffic count, land use data, etc. We obtained from the Massachusetts Department of Public Health data from birth certificates for all live births in the area for five years, as well as all deaths. These were geocoded to latitude and longitude. We then merged in block group and tract level data on socio-economic factors. We will examine whether estimated pollution exposure is associated with birthweight, gestational age, small for gestational age, and low birthweight using the birth data. We will also examine the role of contextual level SES variables in explaining the same outcome, the independent explanatory effect of block group vs tract data, and the extent to which measures of physical environment (pollution) explain some of the social gradient in outcome. Using the death data, we will investigate whether rates of death for causes are related to pollution exposure, and again whether pollution explains some of the social gradient in death rate. Finally, we will select controls matched on age and sex, geocode them and estimate their exposure, and repeat the analysis as a case-control study.

    Covariates calculated with GIS are used in a statistical model to predict daily black carbon air pollution

    Normative Aging Study

    The normative aging study is a long term prospective cohort study of approximately 2500 persons who were free of disease in the early 1970’s, and who have been followed since then. Using GIS derived exposure data and address history, we are estimating cumulative exposure in each participant.

    One measure of exposure we are using is daily black carbon concentrations predicted by a statistical model that uses monitoring data, meteorological data and covariates derived from GIS data. We are investigating the association of air pollution with myocardial infarction, COPD, and death.

    Predicting Ground Level Air Pollution From Satellite Data

    Several researchers have been working on developing models to predict daily PM2.5 concentrations from satellite Aerosol Optical Depth (AOD) measurements. Some references discussing this work are:
    Paciorek CJ, Liu Y, HEI Health Review Committee. Assessment and statistical modeling of the relationship between remotely sensed aerosol optical depth and PM2.5 in the eastern United States. Res Rep Health Eff Inst. 2012 May(167):5-83 discussion 85-91.
    Kloog I et al. Assessing temporally and spatially resolved PM2.5 exposures for epidemiological studies using satellite aerosol optical depth measurements. Atmospheric Environment 45 (2011) 6267-6275.
    Chudnovsky A. et al. Prediction of daily fine particulate matter concentrations using aerosol optical depth retrievals from the Geostationary Operational Environmental Satellite (GOES). Journal of the Air & Waste Management Association 62 (2012) 1022-1031.
    Chudnosky A. et al. Spatial scales of pollution from variable resolution satellite imaging. Environmental Pollution 172 (2013) 131-138.

    Bicycle Monitoring Study

    NO2 concentrations measured by bicycle

    A mobile, multi-pollutant monitoring station was designed and field tested to measure traffic-related air pollution exposure generally and also specifically for cyclists. The monitoring station is on a trailer that can be towed by a bicyclist. Cyclist air pollution exposures measurements were made across multiple types of bike routes and traffic conditions in an urban setting.


    Projects

    2016 Pictometry Imagery Acquisition

    Just last fall, the Lucas County Auditor acquired new Pictometry imagery. Brand new to AREIS Online, Pictometry provides oblique (captured at a 45 degree angle) imagery that allows a more natural perspective, making objects easier to recognize. See properties in a 360 degree view. See imagery from several different years.

    2017 Aerial Imagery

    In conjunction with the Engineer’s Office, E-911 Emergency Services, and the City of Toledo, Lucas County will acquire new aerial imagery in spring of 2017. This imagery will be available in the fall of 2017 in all of our GIS applications, including AREIS Online and Engineer’s websites.


    Lucas County Enterprise GIS Integration

    In support of the Lucas County Auditor’s goal of data collaboration and open data initiatives, the Auditor’s GIS department is working to accommodate other agencies’ data and workflow into their GIS Enterprise system. We have already successfully integrated the Lucas County Engineer and the Sanitary Engineer’s data into our Enterprise. We are currently working on creating an editing environment where other County agencies, municipalities, and citizens can help to edit, create, and manage GIS data.