Meteorological Influences on Seasonal Variation of Fine Particulate Matter in Cities over Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study examines meteorological impacts on seasonal variation of fine particulate matter (PM 2.5 ) in southern Ontario, Canada. After analyzing PM 2.5 data at 12 cities in the region in 2006, we found that PM 2.5 concentrations were 30–40% higher in summer (7–15 μ g/m 3 ) than in winter (4–11 μ g/m 3 ). High PM 2.5 episodes occurred more frequently in warmer seasons. Analyses of surface meteorology, weather maps, and airflow trajectories suggest that these PM 2.5 episodes were often related to synoptic transport of pollutants from highly polluted areas in the United States. The southerly or southwesterly winds associated with midlatitude cyclones play an important role in such transport. A typical weather pattern favoring the transport is suggested. When it was hot, humid, and stagnant with southerly or southwesterly winds, the likelihood of high PM 2.5 occurrences was high. The Greater Golden Horseshoe and Southwestern Ontario regions had higher PM 2.5 (6–12 μ g/m 3 annually) than the northern region (4–6 μ g/m 3 ), reflecting combined effects of meteorology, regional transport, and local emissions. In the future, PM 2.5 transport from the United States will likely increase in abundance because of possible prolonged accumulation at the pollution sources as the frequency of the midlatitude cyclones may reduce under climate change.
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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 | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».