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Enregistrement W2096613622 · doi:10.4209/aaqr.2013.01.0007

Spatial Distribution and Temporal Variation in Ambient Ozone and Its Associated NOx in the Atmosphere of Jeddah City, Saudi Arabia

2013· article· en· W2096613622 sur OpenAlexfundno aff
Ibrahim A. Hassan, Jalal M. Basahi, Iqbal M.I. Ismail, Turki M. Habeebullah

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Abdulaziz UniversityImperial College LondonYork University
Mots-clésNOxEnvironmental scienceOzoneRelative humidityAtmospheric sciencesAir quality indexWind speedNitrogen dioxideAtmosphere (unit)Diurnal temperature variationWind directionHumidityMeteorologyGeographyChemistryCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concentrations of ambient ozone (O3) and nitrogen oxides (NOx) were measured continuously for a period of 12 months in the city of Jeddah from December 2011 to December 2012. Meteorological parameters, wind speed, temperature, and relative humidity were also monitored. Concentrations of ground O3 were found to be highly dependent on the NOx diurnal cycle and wind speed. Nitrogen oxides were found to exceed air quality standards, especially in industrial sites, while O3 concentrations were found to exceed 40 ppb, averaged over 1 h, on more than 24% of the measured days in the rural sites. Furthermore, they exceeded 30% in all other areas (i.e., the urban ones). O3 and NOx were inversely related. The highest average NOx concentration (96 ppb) occurred in a rural area downwind of a desalination plant, while the average O3 concentration peaked in a rural area upwind of a desalination plant, reaching 63.5 ppb, although it also reached 72.6 in another rural area, and we consider this latter result as the background figure in the present study. The seasonal variations of O3 were more distinct than those of NOx. To the best of our knowledge, this is the first report providing comprehensive background information on air quality in an arid area of the developing world.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,935

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations66
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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