Assessing Sources of PM<sub>2.5</sub>in Cities Influenced by Regional Transport
Notice bibliographique
Résumé
The human health effects of fine particulate matter (PM2.5) have provided impetus for the establishment of new air quality standards or guidelines in many countries. This has led to the need for information on the main sources responsible for PM2.5. In urban locations being impacted by regional-scale transport, source-receptor relationships for PM2.5 are complex and require the application of multiple receptor-based analysis methods to gain a better understanding. This approach is being followed to study the sources of PM2.5 impacting southern Ontario, Canada, and its major city of Toronto. Existing monitoring data in the region around Toronto and within Toronto itself are utilized to estimate that 30-45% of the PM2.5 is from local sources, which implies that 55-70% is transported into the area. In addition, there are locations in the city that can be shown to experience a greater impact from local sources such as motor vehicle traffic. Detailed PM2.5 chemical characterization data were collected in Toronto in order to apply two different multivariate receptor models to determine the main sources of the PM2.5. Both approaches produced similar results, indicating that motor-vehicle-related emissions, most likely of local origin, are directly responsible for about 20% of the PM2.5. Gasoline engine vehicles were found to be a greater overall contributor (13%) compared to diesel vehicles (8%). Secondary PM2.5 from coal-fired power plants continues to be a significant contributor (20-25%) and also played a role in enhancing production of secondary organic carbon mass (15%) on fine particles. Secondary fine particle nitrate was the single most important source (35%), with a large fraction of this likely related to motor vehicle emissions. Independent use of different receptor models helps provide more confidence in the source apportionment, as does comparison of results among complementary receptor-based data analysis approaches.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».