MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1996587045 · doi:10.1080/10962247.2015.1010750

Modeling of time-resolved light extinction and its applications to visibility management in the Lower Fraser Valley of British Columbia, Canada

2015· article· en· W1996587045 sur OpenAlexafffundabout
Rita So, Roxanne Vingarzan, Keith Jones, Marc Pitchford

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMinistry of EnvironmentMinistry of Forests, Lands and Natural Resource Operations
Mots-clésVisibilityEnvironmental scienceMeteorologyAir quality indexParticulatesAerosolRelative humidityAir pollutionExtinction (optical mineralogy)Remote sensingGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Fine particulate matter (PM2.5) is the dominant cause of atmospheric visibility degradation in the Lower Fraser Valley (LFV) of British Columbia, where poor visibility due to air pollution is of concern. The spatial coverage of the current LFV visibility monitoring network is relatively low, with large parts of the airshed not being represented. Given the desire on the part of local and regional governments to manage visibility in the LFV airshed, the development of a method that allows near real-time estimation of 1-hr light extinction data from the dense network of PM measurements would be highly beneficial. This paper describes a simple linear algorithm, developed using the Hybrid method, to estimate near real-time 1-hr total light extinction at four monitoring sites in the LFV. Model inputs include ambient hourly PM2.5, NO2, relative humidity measurements, and historical monthly-averaged aerosol composition. The results indicate that the developed model can provide relatively accurate and time-resolved estimates of extinction in regions where visibility is not being monitored, thus extending the spatial coverage of the regional visibility monitoring network. The model was also applied to a number of policy-related scenarios to inform visual air quality management in the study area. Results indicated that in order to achieve a perceptible improvement (1.0 deciview) relative to baseline average visibility conditions in the LFV airshed, average ambient PM2.5 concentration would have to decrease by 17% from baseline conditions. Furthermore, to achieve a 20% increase in the number of daylight hours with "excellent" visibility, average PM2.5 would need to be reduced by 30%. Model simulations also indicated that "across-the-board" emission reduction policies would result in greater improvements for the "worst 20%" visibility conditions than for the "best 20%" conditions, suggesting that reducing the number of "poor" visibility days would be easier than improving the number of "excellent" visibility days. IMPLICATIONS: This study describes the development of a model using standard air quality monitoring data (PM2.5, NO2, relative humidity, and PM speciation profiles) to provide near real-time estimates of time-resolved extinction in regions where direct optical monitoring is not available. Applications of the model include extension of spatial coverage of a visibility network, testing various air quality scenarios to inform visibility management, and as a tool for setting visual air quality standards in impacted airsheds.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil0,959

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of the Air & Waste Management AssociationMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207