Indoor/Outdoor Relationships, Trends, and Carbonaceous Content of Fine Particulate Matter in Retirement Homes of the Los Angeles Basin
Notice bibliographique
Résumé
Hourly indoor and outdoor fine particulate matter (PM2.5), organic and elemental carbon (OC and EC, respectively), particle number (PN), ozone (O3), carbon monoxide (CO), and nitrogen oxide (NOx) concentrations were measured at two different retirement communities in the Los Angeles, CA, area as part of the Cardiovascular Health and Air Pollution Study. Site A (group 1 [G1]) was operated from July 6 to August 20, 2005 (phase 1 [P1]) and from October 19 to December 10, 2005 (P2), whereas site B (group 2 [G2]) was operated from August 24 to October 15, 2005 (P1), and from January 4 to February 18, 2006 (P2). Overall, the magnitude of indoor and outdoor measurements was similar, probably because of the major influence of outdoor sources on indoor particle and gas levels. However, G2 showed a substantial increase in indoor OC, PN, and PM2.5 between 6:00 and 9:00 a.m., probably from cooking. The contributions of primary and secondary OC (SOA) to measured outdoor OC were estimated from collected OC and EC concentrations using EC as a tracer of primary combustion-generated OC (i.e., "EC tracer method"). The study average outdoor SOA accounted for 40% of outdoor particulate OC (40-45% in the summer and 32-40% in the winter). Air exchange rates (hr(-1)) and infiltration factors (Finf; dimensionless) at each site were also determined. Estimated Finf and measured particle concentrations were then used in a single compartment mass balance model to assess the contributions of indoor and/or outdoor sources to measured indoor OC, EC, PM2.5, and PN. The average percentage contributions of indoor SOA of outdoor origin to measured indoor OC were approximately 35% (during G1P1 and G1P2) and approximately 45% (for G2P1 and G2P2). On average, 36% (G2P1) to 44% (G1P1) of measured indoor OC was composed of outdoor-generated primary OC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».