High Contributions of Secondary Inorganic Aerosols to PM2.5 under Polluted Levels at a Regional Station in Northern China
Notice bibliographique
Résumé
Daily PM2.5 samples were collected at Shangdianzi (SDZ) regional site in Beijing–Tianjin–Hebei (BTH) region in 2015. Samples were subject to chemical analysis for organic carbon (OC), elemental carbon (EC), and major water-soluble inorganic ions. The annual average PM2.5 mass concentration was 53 ± 36 μg·m−3 with the highest seasonal average concentration in spring and the lowest in summer. Water-soluble inorganic ions and carbonaceous aerosols accounted for 34% ± 15% and 33% ± 9%, respectively, of PM2.5 mass on annual average. The excellent, good, lightly polluted, moderately polluted, and heavily polluted days based on the Air Quality Index (AQI) of PM2.5 accounted for 40%, 42%, 11%, 4%, and 3%, respectively, of the year. The sum of the average concentration of sulfate, nitrate, and ammonium (SNA) increased from 4.2 ± 2.9 μg·m−3 during excellent days to 85.9 ± 22.4 μg·m−3 during heavily polluted days, and their contributions to PM2.5 increased from 15% ± 8% to 49% ± 10% accordingly. In contrast, the average concentration of carbonaceous aerosols increased from 9.2 ± 2.8 μg·m−3 to 51.2 ± 14.1 μg·m−3, and their contributions to PM2.5 decreased from 34% ± 6% to 29% ± 7%. Potential source contribution function (PSCF) analysis revealed that the major sources for high PM2.5 and its dominant chemical components were within the area mainly covering Shandong, Henan, and Hebei provinces. Regional pollutant transport from Shanxi province and Inner Mongolia autonomous region located in the west direction of SDZ was also important during the heating season.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».