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Enregistrement W2012894077 · doi:10.5194/acp-15-2651-2015

Air quality monitoring in communities of the Canadian Arctic during the high shipping season with a focus on local and marine pollution

2015· article· en· W2012894077 sur OpenAlexaffabout
Amir A. Aliabadi, Ralf M. Staebler, Sangeeta Sharma

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceAir quality indexArcticAir pollutionPollutionThe arcticMeteorologyRange (aeronautics)Physical geographyClimatologyOceanographyGeographyEcologyEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Canadian Arctic has experienced decreasing sea ice extent and increasing shipping activity in recent decades. While there are economic incentives to develop resources in the north, there are environmental concerns that increasing marine traffic will contribute to declining air quality in northern communities. In an effort to characterize the relative impact of shipping on air quality in the north, two monitoring stations have been installed in Cape Dorset and Resolute, Nunavut, and have been operational since 1 June 2013. The impact of shipping and other sources of emissions on NOx, O3, SO2, BC, and PM2.5 pollution have been characterized for the 2013 shipping season from 1 June to 1 November. In addition, a high-resolution Air Quality Health Index (AQHI) for both sites was computed. Shipping consistently increased O3 mixing ratio and PM2.5 concentration. The 90% confidence interval for mean difference in O3 mixing ratio between ship- and no ship-influenced air masses were up to 4.6–4.7 ppb and 2.5–2.7 ppb for Cape Dorset and Resolute, respectively. The same intervals for PM2.5 concentrations were up to 1.8–1.9 μg m−3 and 0.5–0.6 μg m−3. Ship-influenced air masses consistently exhibited an increase of 0.1 to 0.3 in the high-resolution AQHI compared to no ship-influenced air masses. Trajectory cluster analysis in combination with ship traffic tracking provided an estimated range for percent ship contribution to NOx, O3, SO2, and PM2.5 that were 12.9–17.5 %, 16.2–18.1 %, 16.9–18.3 %, and 19.5–31.7 % for Cape Dorset and 1.0–7.2 %, 2.9–4.8 %, 5.5–10.0 %, and 6.5–7.2 % for Resolute during the 2013 shipping season. Additional measurements in Resolute suggested that percent ship contribution to black carbon was 4.3–9.8 % and that black carbon constituted 1.3–9.7 % of total PM2.5 mass in ship plumes. Continued air quality monitoring in the above sites for future shipping seasons will improve the statistics in our analysis and characterize repeating seasonal patterns in air quality due to shipping, local pollution, and long-range transport.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations72
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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