Characterization of Nitrogen Dioxide and Sulphur Dioxide Ambient Concentrations over an Urban Area through Land use Regression Modeling: An application to Hamilton, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
This study presents statistical land use regression models to characterize the spatial distribution of two air pollutants: nitrogen dioxide (NO2) and sulphur dioxide (SO2). While nitrogen dioxide (NO2) is considered to be a marker of vehicular pollution, sulphur dioxide (SO2) is a major industrial emission. The research uses mobile field- monitored pollution measurement data at over 2000 locations across the Hamilton Census Metropolitan area (CMA) during November 2005-March 2006. Various land use characteristics, transportation attributes and meteorological characteristics are used in the model to explain the spatial variations in the concentration of the pollutants. A key contribution of the paper is that it explicitly includes wind directions (i.e. north-east, north-west, south-west and south-east) into the models. The results reveal that proximity to the major roads and highways, total length of roads nearby, traffic volume, nearby park and commercial areas, distance to the lakeshore industries and wind speed have major impact on NO2 concentration. While proximity to the roads and highways and higher total length of roads nearby increases the concentration of NO2, higher amount of nearby park areas and wind speed decreases the level of concentration of the pollutant. For north-east direction distance to major roads and highways, lakeshore industries, and wind speed has significant impact on the concentration level. While for the north-west direction, commercial area within 350 meter, distance to QEW and Centennial Parkway North intersection contribute significantly to the concentration of NO2, total length of the roads within 50 meter from the observation points and distance to the railway are significantly associated with the concentration level in case of south-east wind direction model. Lastly, the significance of a dummy variable indicates that the upper city has lower concentration of NO2 compared to the lower city according to the south-west wind direction model. For the SO2 models, the results suggest that proximity to downwind locations from the industries, proximity to commercial and park areas, and proximity to the Bay Front Area play a role to the concentration of the pollutant. While downwind location with closeness to the industries increases the level of concentration of SO2, higher wind speed and proximity to the Bay Front Area reduces the level of pollution in general. All models for NO2 and SO2 provide reasonable model fit in terms of coefficient of determination (R2) of the estimated land use regression models for different major wind directions. Almost all parameters are statistically significant at least at the 5% level of significance. The estimated models are used to generate pollution surfaces for the Hamilton CMA. The resulting spatial distribution of pollution concentration can be useful for informing policy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».