PM<sub>2.5</sub> characterization and source-receptor relations in South Carolina
Notice bibliographique
Résumé
Ambient PM2.5 aerosol samples were collected at three sites at Clemson University during January and June of 2001. The PM2.5 mass concentrations averaged 12.2 μg/m3 in January and 21.2 μg/m3 in June. Chemical characterization of the samples identified an average of 99% of the fine particulate matter collected in January and 96% in June. The primary ingredients of the PM2.5 aerosol were organic carbon compounds (49% in January and 44% in June) and sulfates (21% in January and 33% in June). Total heavy metals on average contributed 0.3% of the fine aerosol mass. Source-receptor reconciliation was completed for the fine aerosol using a chemical mass balance model, Chemical Mass Balance v. 8 (CMB8). In January, approximately 105% of the measured mass was accounted for, and the major sources were soil dust, ammonium sulfate, and ammonium nitrate. In June, an average of 80% of the measured mass was accounted for, and the major sources were the same as in January, except that the contribution of ammonium nitrate was negligible. A composite source of organic compounds that includes gasoline vehicle exhaust, meat cooking, cigarette smoke, and wood burning, was one of the major sources for both June and January seasons. Key words: PM2.5, CMB8, source receptor modeling.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».