Are Emissions of Black Carbon from Gasoline Vehicles Underestimated? Insights from Near and On-Road Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Measurements of black carbon (BC) with a high-sensitivity laser-induced incandescence (HS-LII) instrument and a single particle soot photometer (SP2) were conducted upwind, downwind, and while driving on a highway dominated by gasoline vehicles. The results are used with concurrent CO(2) measurements to derive fuel-based BC emission factors for real-world average fleet and heavy-duty diesel vehicles separately. The derived emission factors from both instruments are compared, and a low SP2 bias (relative to the HS-LII) is found to be caused by a BC mass mode diameter less than 75 nm, that is most prominent with the gasoline fleet but is not present in the heavy-duty diesel vehicle exhaust on the highway. Results from both the LII and the SP2 demonstrate that the BC emission factors from gasoline vehicles are at least a factor of 2 higher than previous North American measurements, and a factor of 9 higher than currently used emission inventories in Canada, derived with the MOBILE 6.2C model. Conversely, the measured BC emission factor for heavy-duty diesel vehicles is in reasonable agreement with previous measurements. The results suggest that greater attention must be paid to black carbon from gasoline engines to obtain a full understanding of the impact of black carbon on air quality and climate and to devise appropriate mitigation strategies.
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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 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».