Passive and Active Air Samplers as Complementary Methods for Investigating Persistent Organic Pollutants in the Great Lakes Basin
Notice bibliographique
Résumé
Data obtained using passive air samplers (PAS) are compared to active high-volume air sampling data in order to assess the feasibility of the PAS as a method, complementary to active high-volume air sampling (AAS), for monitoring levels of organochlorine (OC) pesticides, polychlorinated biphenyls (PCBs), and polybrominated diphenyl ethers (PBDEs) in the Laurentian Great Lakes. PAS were deployed at 15 of the Integrated Atmospheric Deposition Network (IADN) sites on a quarterly basis between July 2002 and June 2003, and PAS and AAS results are compared. Levels for the OC pesticides are typically highest in agricultural areas, with endosulfan I dominating air concentrations with values ranging between 40 and 1090 pg x m(-3), dieldrin values between 15 and 165 pg x m(-3), and gamma-HCH values between 13 and 100 pg x m(-3). alpha-HCH was seen to be relatively uniform across the Great Lakes Basin with values ranging between 15 and 73 pg x m(-3). Large urban centers, such as Chicago and Toronto, have the highest levels of PCBs and PBDEs that range between 400 and 1200 pg x m(-3) and 10 and 70 pg x m(-3), respectively. Comparison of the AAS and the PAS data collected during this study shows good agreement, within a factor of 2 or 3, suggesting that the two sample methods produce comparable results. It is suggested that PAS networks, while providing data that are different in nature from AAS, can provide a cost-effective and complementary approach for monitoring the spatial and temporal trends of persistent organic pollutants.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».