Application of Trajectory Clustering and Source Apportionment Methods for Investigating Trans-Boundary Atmospheric PM10 Pollution
Notice bibliographique
Résumé
A modeling framework was proposed to investigate the impact of trans-boundary air pollutant transport on regional air quality. This was based on a combination of the HYSPLIT trajectory model, the CAMx air quality model, and the MM5 meteorological model. The examination of atmospheric PM10 pollution in Guangzhou within the Pearl River Delta (PRD) region of southern China was used as a case study. The HYSPLIT and MM5 models were used to qualitatively identify the dominant PM10 pollutant transport pathways that led to PM10 pollution events in Guangzhou, with five clusters of air mass trajectories being examined. The emission source contribution through each transport pathway to Guangzhou’s PM10 concentration was then quantified using a MM5-CAMx modeling system. The results illustrated that the trans-boundary PM10 transport played a critical role in the formation of PM10 pollution events in Guangzhou, with a mean contribution ratio of nearly 49%. In particular, two air mass trajectory clusters that originated from Guangzhou’s surrounding regions were found to be the main pollutant transport pathways, and three surrounding cities (Foshan, Dongguan and Huizhou) had a total emission contribution of nearly 30% to Guangzhou’s PM10 concentration through these two pathways. The emissions from these three cities also accounted for 70 to 94% of the total trans-boundary contributions from Guangzhou’s nine surrounding cities through the five transport pathways. As a result, in order to improve Guangzhou’s air quality, coordinated effort is required to reduce emissions in both Guangzhou itself and its three surrounding cities. It is expected that the presented modeling approach can be applied to air quality studies in many other regions.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».