Identification of Major Sources of Atmospheric NH<sub>3</sub> in an Urban Environment in Northern China During Wintertime
Notice bibliographique
Résumé
To assess the relative contributions of traffic emission and other potential sources to high levels of atmospheric ammonia (NH 3 ) in urban areas in the wintertime, atmospheric NH 3 and related pollutants were measured at an urban site, ∼300 m from a major traffic road, in northern China in November and December 2015. Hourly average NH 3 varied from 0.3 to 10.8 ppb with an average of 2.4 ppb during the campaign. Contrary to the common perspective in literature, traffic emission was demonstrated to be a negligible contributor to atmospheric NH 3 . Atmospheric NH 3 correlated well with ambient water vapor during many time periods lasting from tens of hours to several days, implying NH 3 released from water evaporation is an important source. Emissions from local green space inside the urban areas were identified to significantly contribute to the observed atmospheric NH 3 during ∼60% of the sampling times. Evaporation of predeposited NH x through wet precipitation combined with emissions from local green space likely caused the spikes of atmospheric NH 3 mostly occurring 1–4 h after morning rush hours or after and during slight shower events. There are still ∼30% of the data samples with appreciable NH 3 level for which major contributors are yet to be identified.
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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 | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».