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Enregistrement W2147702610 · doi:10.5194/acp-14-8679-2014

PM <sub>2.5</sub> pollution in a megacity of southwest China: source apportionment and implication

2014· article· en· W2147702610 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésCoal combustion productsAerosolEnvironmental scienceLevoglucosanMegacityEnvironmental chemistrySeasonalityPollutionInorganic ionsBiomass burningAtmospheric sciencesCoalChemistryMeteorologyGeographyGeologyIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Daily PM2.5 (aerosol particles with an aerodynamic diameter of less than 2.5 μm) samples were collected at an urban site in Chengdu, an inland megacity in southwest China, during four 1-month periods in 2011, with each period in a different season. Samples were subject to chemical analysis for various chemical components ranging from major water-soluble ions, organic carbon (OC), element carbon (EC), trace elements to biomass burning tracers, anhydrosugar levoglucosan (LG), and mannosan (MN). Two models, the ISORROPIA II thermodynamic equilibrium model and the positive matrix factorization (PMF) model, were applied to explore the likely chemical forms of ionic constituents and to apportion sources for PM2.5. Distinctive seasonal patterns of PM2.5 and associated main chemical components were identified and could be explained by varying emission sources and meteorological conditions. PM2.5 showed a typical seasonality of waxing in winter and waning in summer, with an annual mean of 119 μg m−3. Mineral soil concentrations increased in spring, whereas biomass burning species elevated in autumn and winter. Six major source factors were identified to have contributed to PM2.5 using the PMF model. These were secondary inorganic aerosols, coal combustion, biomass burning, iron and steel manufacturing, Mo-related industries, and soil dust, and they contributed 37 ± 18, 20 ± 12, 11 ± 10, 11 ± 9, 11 ± 9, and 10 ± 12%, respectively, to PM2.5 masses on annual average, while exhibiting large seasonal variability. On annual average, the unknown emission sources that were not identified by the PMF model contributed 1 ± 11% to the measured PM2.5 mass. Various chemical tracers were used for validating PMF performance. Antimony (Sb) was suggested to be a suitable tracer of coal combustion in Chengdu. Results of LG and MN helped constrain the biomass burning sources, with wood burning dominating in winter and agricultural waste burning dominating in autumn. Excessive Fe (Ex-Fe), defined as the excessive portion in measured Fe that cannot be sustained by mineral dust, is corroborated to be a straightforward useful tracer of iron and steel manufacturing pollution. In Chengdu, Mo / Ni mass ratios were persistently higher than unity, and considerably distinct from those usually observed in ambient airs. V / Ni ratios averaged only 0.7. Results revealed that heavy oil fuel combustion should not be a vital anthropogenic source, and additional anthropogenic sources for Mo are yet to be identified. Overall, the emission sources identified in Chengdu could be dominated by local sources located in the vicinity of Sichuan, a result different from those found in Beijing and Shanghai, wherein cross-boundary transport is significant in contributing pronounced PM2.5. These results provided implications for PM2.5 control strategies.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,617

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,172 · 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