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Enregistrement W2616393192 · doi:10.4209/aaqr.2016.07.0321

Characterization of Chemical Composition in PM2.5 in Beijing before, during, and after a Large-Scale International Event

2017· article· en· W2616393192 sur OpenAlexaff
Xiaowen Yang, Shuiyuan Cheng, Jianbing Li, Jianlei Lang, Gang Wang

Notice bibliographique

RevueAerosol and Air Quality Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBeijingEnvironmental sciencePollutionAir quality indexEnvironmental chemistryMass concentration (chemistry)Atmospheric sciencesAir pollutionPollutantMeteorologyChemistryChinaGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To commemorate the 70th anniversary of the victory of the Chinese people's Anti-Japanese War and the World Anti-Fascist War, an international parade was held in Beijing in September 2015. In order to ensure satisfactory air quality during this event, a phased emission control measures were taken in Beijing and its surrounding provinces. The 24-h PM2.5 samples were collected in Beijing from August 1 to September 15, 2015 covering the period before, during and after this large-scale event. The observed PM2.5 data, meteorological data, emission reduction measures, and air mass trajectory simulation results were systematically analyzed to understand the pollution characteristics and chemical compositions of PM2.5 in Beijing. The results indicated that PM2.5 concentration during the two emission control phases was reduced by 61.7% comparing to the non-control period, but the regional transport of pollutants and meteorological conditions had a more prominent impact on PM2.5 than emission reduction during phase 2. The secondary water-soluble ions including SO42–, NO3–, and NH4+ were found as the main ions present in PM2.5. During the entire emission control period, organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) mass concentrations were decreased by 53.1% and 57.9%. A PM2.5 mass balance was analyzed, and it was found that the organic matter accounted for 29.3, 37.6 and 28.5% of the PM2.5 mass before, during and after the emission control, while the contribution of mobile sources to PM2.5 was relatively outstanding after a series of emission control measures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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