Modeling an air pollution episode in northwestern United States: Identifying the effect of nitrogen oxide and volatile organic compound emission changes on air pollutants formation using direct sensitivity analysis
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Air quality impacts of volatile organic compound (VOC) and nitrogen oxide (NO(x)) emissions from major sources over the northwestern United States are simulated. The comprehensive nested modeling system comprises three models: Community Multiscale Air Quality (CMAQ), Weather Research and Forecasting (WRF), and Sparse Matrix Operator Kernel Emissions (SMOKE). In addition, the decoupled direct method in three dimensions (DDM-3D) is used to determine the sensitivities of pollutant concentrations to changes in precursor emissions during a severe smog episode in July of 2006. The average simulated 8-hr daily maximum O3 concentration is 48.9 ppb, with 1-hr O3 maxima up to 106 ppb (40 km southeast of Seattle). The average simulated PM2.5 (particulate matter with an aerodynamic diameter < 2.5 microm) concentration at the measurement sites is 9.06 microg m(-3), which is in good agreement with the observed concentration (8.06 microg m(-3)). In urban areas (i.e., Seattle, Vancouver, etc.), the model predicts that, on average, a reduction of NO(x) emissions is simulated to lead to an increase in average 8-hr daily maximum O3 concentrations, and will be most prominent in Seattle (where the greatest sensitivity is -O.2 ppb per % change of mobile sources). On the other hand, decreasing NO(x) emissions is simulated to decrease the 8-hr maximum O3 concentrations in remote and forested areas. Decreased NO(x) emissions are simulated to slightly increase PM2.5 in major urban areas. In urban areas, a decrease in VOC emissions will result in a decrease of 8-hr maximum O3 concentrations. The impact of decreased VOC emissions from biogenic, mobile, nonroad, and area sources on average 8-hr daily maximum O3 concentrations is up to 0.05 ppb decrease per % of emission change, each. Decreased emissions of VOCs decrease average PM2.5 concentrations in the entire modeling domain. In major cities, PM2.5 concentrations are more sensitive to emissions of VOCs from biogenic sources than other sources of VOCs. These results can be used to interpret the effectiveness of VOC or NO(x) controls over pollutant concentrations, especially for localities that may exceed National Ambient Air Quality Standards (NAAQS). IMPLICATIONS: The effect of NO(x) and VOC controls on ozone and PM2.5 concentrations in the northwestern United States is examined using the decoupled direct method in three dimensions (DDM-3D) in a state-of-the-art three-dimensional chemical transport model (CMAQ). NO(x) controls are predicted to increase PM2.5 and ozone in major urban areas and decrease ozone in more remote and forested areas. VOC reductions are helpful in reducing ozone and PM2.5 concentrations in urban areas. Biogenic VOC sources have the largest impact on O3 and PM2.5 concentrations.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».