Toronto area ozone: Long‐term measurements and modeled sources of poor air quality events
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The University of Toronto Atmospheric Observatory and Environment Canada's Centre for Atmospheric Research Experiments each has over a decade of ground‐based Fourier transform infrared (FTIR) spectroscopy measurements in southern Ontario. We present the Toronto area FTIR time series from 2002 to 2013 of two tropospheric trace gases—ozone and carbon monoxide—along with surface in situ measurements taken by government monitoring programs. We interpret their variability with the GEOS‐Chem chemical transport model and determine the atmospheric conditions that cause pollution events in the time series. Our analysis includes a regionally tagged O3 model of the 2004–2007 time period, which quantifies the geographical contributions to Toronto area O3. The important emission types for 15 pollution events are then determined with a high‐resolution adjoint model. Toronto O3, during pollution events, is most sensitive to southern Ontario and U.S. fossil fuel NOx emissions and natural isoprene emissions. The sources of Toronto pollution events are found to be highly variable, and this is demonstrated in four case studies representing local, short‐, middle‐, and long‐range transport scenarios. This suggests that continental‐scale emission reductions could improve air quality in the Toronto region. We also find that abnormally high temperatures and high‐pressure systems are common to all pollution events studied, suggesting that climate change may impact Toronto O3. Finally, we quantitatively compare the sensitivity of the surface and column measurements to anthropogenic NOx emissions and show that they are remarkably similar. This work thus demonstrates the usefulness of FTIR measurements in an urban area to assess air quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».