Modeling Residential Woodsmoke With Socioeconomic Variables Extracted From Hydrologically Based Buffers
Notice bibliographique
Résumé
P-663 Introduction: Researchers and policy-makers are showing increasing concern over exposure to wood smoke and its associations to chronic bronchitis, emphysema, and asthma. North Americans, particularly in western Canada and the northwestern United States, have increasingly turned to woodburning as an alternative method for domestic heating. This research attempts to model ambient woodsmoke for the Border Air Quality Study (BAQS) using socioeconomic variables and a new hydrologically based buffering approach. Methods: Hydrological catchment basins were used to represent atmospheric drainage flows during calm, cold winter nights. Catchment basins were created using a 25km2 minimum size threshold. Consecutive adjacent uphill catchments were identified whose centroids were between one and ten kilometers of the catchment centroid of interest (lowest elevation catchment). The resulting boundary of the consecutive adjacent catchments was then used as the buffer to extract spatial and socioeconomic variables to assign to the catchment of interest. The spatial covariates were extracted using these buffers as well as uniform rectangular buffers. Extracted values were regressed in a stepwise manner against average fine particle levels for the catchment of interest. This latter variable was computed from a set of spatially intensive light scattering measurements. Results: Highest correlations between extracted variables and average light scattering values were observed when using an uphill hydrological search distance of 9 km. Socioeconomic variables, such as percent of the population employed in manufacturing and number of low income households, explained 50–70% of the measured woodsmoke concentration, while only 30–60% of the measured woodsmoke concentration were explained when the same spatial variables were extracted using a standard uniform buffer. Discussion and Conclusions: Spatial regression models using catchment-based buffers were more effective than traditional uniform grid methods at estimating ambient woodsmoke in hilly terrain. It is reasonable to assume that the drainage flow/catchment-based buffering approach would be applicable to all urban areas with complex topography. In combination with readily available socioeconomic variables this modeling technique can improve predictions of ambient woodsmoke exposure in urban areas.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».