Collocated comparisons of continuous and filter-based PM<sub>2.5</sub> measurements at Fort McMurray, Alberta, Canada
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Collocated comparisons for three PM(2.5) monitors were conducted from June 2011 to May 2013 at an air monitoring station in the residential area of Fort McMurray, Alberta, Canada, a city located in the Athabasca Oil Sands Region. Extremely cold winters (down to approximately -40°C) coupled with low PM(2.5) concentrations present a challenge for continuous measurements. Both the tapered element oscillating microbalance (TEOM), operated at 40°C (i.e., TEOM(40)), and Synchronized Hybrid Ambient Real-time Particulate (SHARP, a Federal Equivalent Method [FEM]), were compared with a Partisol PM(2.5) U.S. Federal Reference Method (FRM) sampler. While hourly TEOM(40) PM(2.5) were consistently ~20-50% lower than that of SHARP, no statistically significant differences were found between the 24-hr averages for FRM and SHARP. Orthogonal regression (OR) equations derived from FRM and TEOM(40) were used to adjust the TEOM(40) (i.e., TEOM(adj)) and improve its agreement with FRM, particularly for the cold season. The 12-year-long hourly TEOM(adj) measurements from 1999 to 2011 based on the OR equations between SHARP and TEOM(40) were derived from the 2-year (2011-2013) collocated measurements. The trend analysis combining both TEOM(adj) and SHARP measurements showed a statistically significant decrease in PM(2.5) concentrations with a seasonal slope of -0.15 μg m(-3) yr(-1) from 1999 to 2014. IMPLICATIONS: Consistency in PM(2.5) measurements are needed for trend analysis. Collocated comparison among the three PM(2.5) monitors demonstrated the difference between FRM and TEOM, as well as between SHARP and TEOM. The orthogonal regressions equations can be applied to correct historical TEOM data to examine long-term trends within the network.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 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 ».