Assessment of PM <sub>10</sub> Emission Sources for Priority Regulation in Urban Air Quality Management Using a New Coupled MM5-CAMx-PSAT Modeling Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this study, a new method was proposed to systematically identify the local PM10 emission sources for priority regulation in urban air quality management through a coupled MM5-CAMx-PSAT modeling system. Parameters of emission source contribution ratio (ESCR) and normalized local ESCR were introduced to reflect the source contribution in terms of its total emission amount and per unit emission amount, and were used for identifying the emission sources for priority regulation. The proposed method was then applied to a case study in Beijing, China. Three scenarios were examined, including (a) analysis of only seven PM10 emission source categories for the entire Beijing; (b) analysis of just 13 emission districts in Beijing; and (c) comprehensive analysis of seven emission source categories in each emission district. The following emissions were identified for priority regulation: (a) stationary emissions from the urban center of Beijing and Fengtai districts; (b) industrial fugitive emissions from Chaoyang, Fengtai, and Shijingshan districts; (c) road dust emissions from the urban center of Beijing, Chaoyang, Fengtai, Shijingshan, and Haidian districts; (d) construction site dust emissions from the urban center of Beijing, Chaoyang, Fengtai, and Haidian districts; (e) bare land emissions from Chaoyang district; and (f) vehicle exhaust emissions from the urban center of Beijing, Chaoyang, Fengtai, and Haidian districts. Results indicated that the proposed method could be successfully implemented at different levels for different air quality management purposes.
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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 | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 découle