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Enregistrement W2048693750 · doi:10.1080/10962247.2013.789091

Assessment of background particulate matter concentrations in small cities and rural locations—Prince George, Canada

2013· article· en· W2048693750 sur OpenAlexaffabout
Andreas Veira, Peter L. Jackson, Bruce Ainslie, Dennis Fudge

Notice bibliographique

RevueJournal of the Air & Waste Management Association · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of EnvironmentUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesMinistry of Environment
Mots-clésParticulatesEnvironmental sciencePrecipitationAir pollutionSeasonalityPollutionMeteorologyAtmospheric sciencesPhysical geographyClimatologyGeographyStatisticsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: This study investigates the development and application of a simple method to calculate annual and seasonal PM2.5 and PM10 background concentrations in small cities and rural areas. The Low Pollution Sectors and Conditions (LPSC) method is based on existing measured long-term data sets and is designed for locations where particulate matter (PM) monitors are only influenced by local anthropogenic emission sources from particular wind sectors. The LPSC method combines the analysis of measured hourly meteorological data, PM concentrations, and geographical emission source distributions. PM background levels emerge from measured data for specific wind conditions, where air parcel trajectories measured at a monitoring station are assumed to have passed over geographic sectors with negligible local emissions. Seasonal and annual background levels were estimated for two monitoring stations in Prince George, Canada, and the method was also applied to four other small cities (Burns Lake, Houston, Quesnel, Smithers) in northern British Columbia. The analysis showed reasonable background concentrations for both monitoring stations in Prince George, whereas annual PM10 background concentrations at two of the other locations and PM2.5 background concentrations at one other location were implausibly high. For those locations where the LPSC method was successful, annual background levels ranged between 1.8 +/- 0.1 microg/m3 and 2.5 +/- 0.1 microg/m3 for PM2.5 and between 6.3 +/- 0.3 microg/m3 and 8.5 +/- 0.3 microg/m3 for PM10. Precipitation effects and patterns of seasonal variability in the estimated background concentrations were detectable for all locations where the method was successful. Overall the method was dependent on the configuration of local geography and sources with respect to the monitoring location, and may fail at some locations and under some conditions. Where applicable, the LPSC method can provide a fast and cost-efficient way to estimate background PM concentrations for small cities in sparsely populated regions like northern British Columbia. IMPLICATIONS: In rural areas like northern British Columbia, particulate matter (PM) monitoring stations are usually located close to emission sources and residential areas in order to assess the PM impact on human health. Thus there is a lack of accurate PM background concentration data that represent PM ambient concentrations in the absence of local emissions. The background calculation method developed in this study uses observed meteorological data as well as local source emission locations and provides annual, seasonal and precipitation-related PM background concentrations that are comparable to literature values for four out of six monitoring stations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,962

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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