Plume-based analysis of vehicle fleet air pollutant emissions and the contribution from high emitters
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An automated identification and integration method has been developed for in-use vehicle emissions under real-world conditions. This technique was applied to high-time-resolution air pollutant measurements of in-use vehicle emissions performed under real-world conditions at a near-road monitoring station in Toronto, Canada, during four seasons, through month-long campaigns in 2013–2014. Based on carbon dioxide measurements, over 100 000 vehicle-related plumes were automatically identified and fuel-based emission factors for nitrogen oxides; carbon monoxide; particle number; black carbon; benzene, toluene, ethylbenzene, and xylenes (BTEX); and methanol were determined for each plume. Thus the automated identification enabled the measurement of an unprecedented number of plumes and pollutants over an extended duration. Emission factors for volatile organic compounds were also measured roadside for the first time using a proton transfer reaction time-of-flight mass spectrometer; this instrument provided the time resolution required for the plume capture technique. Mean emission factors were characteristic of the light-duty gasoline-dominated vehicle fleet present at the measurement site, with mean black carbon and particle number emission factors of 35 mg kg fuel−1 and 7.5 × 1014 # kg fuel−1, respectively. The use of the plume-by-plume analysis enabled isolation of vehicle emissions, and the elucidation of co-emitted pollutants from similar vehicle types, variability of emissions across the fleet, and the relative contribution from heavy emitters. It was found that a small proportion of the fleet (< 25 %) contributed significantly to total fleet emissions: 100, 100, 81, and 77 % for black carbon, carbon monoxide, BTEX, and particle number, respectively. Emission factors of a single pollutant may help classify a vehicle as a high emitter; however, regulatory strategies to more efficiently target multi-pollutant mixtures may be better developed by considering the co-emitted pollutants as well.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle