Spatial distribution characteristics of air pollutants in major cities in China during the period of wide range haze pollution
Notice bibliographique
Résumé
Based on the air pollutants monitoring data obtained from 667 meteorological stations of 118 major cities in China in the period from November to December in 2013,the spatial distribution maps of air pollutant concentrations every five days were obtained by selecting optimal spatial interpolation method. Kernel density and trend surface analysis were used to study the spatiotemporal distribution characteristics of pollutant concentrations during the period of wide range haze pollution,and the spatial heterogeneities of pollutant concentrations were explored by using global autocorrelation and local autocorrelation analysis methods. The results indicated that the variation trend of air pollutants was large at different time. The concentrations of air pollutants such as nitrogen dioxide( NO2),inhalable particles( PM10 and PM2. 5),and sulfur dioxide( SO2) showed an apparent tendency of the eastern region the western region and the northern region the southern region. PM10 and PM2. 5were the main contributors to the widespread haze weather. There were significant positive spatial autocorrelations in mean concentrations of all the air pollutants. The hot spots of mean concentrations of NO2 were concentrated in the central regions of Shandong Province,south regions of Heibei Province and the urban agglomerations of the Pearl River Delta. The hot spots of mean concentrations of PM10 were distributed in the south regions of Hebei Province,Huaihai and Guanzhong-Tianshui economic zones. The hot spots of mean concentrations of PM2. 5were concentrated mostly in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomerations,the Yangtze River Delta and the coast region of South China,and the hot spots of mean concentrations of SO2 mainly distributed in the central regions of Hebei Province and the northeastern region of Shandong Province.
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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 ».