A novel method for defining hourly background no<sub>2</sub>and pm<sub>10</sub>concentrations for use in local air quality modelling studies and comparison to exisiting practises
Notice bibliographique
Résumé
The accuracy of air quality modelling studies is signifi cantly infl uenced by the values adopted for background concentrations.In the absence of a reliable method of combining modelled and background concentrations, it has been common practice to sum the percentiles or annual means of each contribution to obtain a value for comparison with short-term limit values.This is often not appropriate as in many cases the meteorological conditions producing high concentrations from the source do not correspond to those resulting in high background concentrations.A novel method for predicting variable hourly background NO 2 and PM 10 concentrations based on diurnal and seasonal variations and variation with wind speed and direction has been developed and compared to a baseline method.The variable method has been compared to commonly applied methods such as the annual mean or percentile method.Furthermore, the validity of a number of equations derived in the UK to add background concentrations to modelled stack contributions has been examined for Irish conditions.The equations allow a total percentile concentration to be predicted at a given receptor based on an annual mean background concentration and hourly modelled concentrations.A theoretical line source was modelled using Caline4 and corresponding meteorological data, and the addition equations applied using monitored background NO 2 and PM 10 data.The methods were also tested for a point source, modelled using the Point source Gaussian plume equation.Baseline values were calculated by addition of the relevant hourly or daily background concentration to the modelled concentrations to produce a full year of total hourly or daily concentrations.Percentiles and annual mean values, and corresponding 95% confi dence limits were calculated directly from this data set and concentrations predicted by each method assessed for agreement.The variable method was found to produce the best results for both NO 2 and PM 10 when modelling a point and line source.Of the technical addition equations, the sum of squares method performed best for PM 10 and NO 2 .The annual mean and the percentile methods performed poorly in all instances producing very large under-and overestimations highlighting the importance of this research.It is anticipated that this novel method will produce signifi cant improvements in the overall accuracy of local air quality modelling studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».