Toward the next generation of air quality monitoring: Persistent organic pollutants
Notice bibliographique
Résumé
Persistent Organic Pollutants (POPs) are global pollutants that can migrate over long distances and bioaccumulate through food webs, posing health risks to wildlife and humans. Multilateral environmental agreements, such as the Stockholm Convention on POPs, were enacted to identify POPs and establish the conditions to control their release, production and use. A Global Monitoring Plan was initiated under the Stockholm Convention calling for POP monitoring in air as a core medium; however long temporal trends (>10 years) of atmospheric POPs are only available at a few selected sites. Spatial coverage of air monitoring for POPs has recently significantly improved with the introduction and advancement of passive air samplers. Here, we review the status of air monitoring and modeling activities and note major uncertainties in data comparability, deficiencies of air monitoring and modeling in urban and alpine areas, and lack of emission inventories for most POPs. A vision for an internationally-integrated strategic monitoring plan is proposed which could provide consistent and comparable monitoring data for POPs supported and supplemented by global and regional transport models. Key recommendations include developing expertise in all aspects of air monitoring to ensure data comparability and consistency; partnering with existing air quality and meteorological networks to leverage synergies; facilitating data sharing with international data archives; and expanding spatial coverage with passive air samplers. Enhancing research on the stability of particle-bound chemicals is needed to assess exposure and deposition in urban areas, and to elucidate long-range transport. Conducting targeted measurement campaigns in specific source areas would enhance regional models which can be extrapolated to similar regions to estimate emissions. Ultimately, reverse-modeling combined with air measurements can be used to derive “emission” as an indicator to assess environmental performance with respect to POPs on the country, region, or global level.
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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 | 0,000 | 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) | 0,024 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».