MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2751473031 · doi:10.3390/rs9090898

Characteristics of Aerosol Types in Beijing and the Associations with Air Pollution from 2004 to 2015

2017· article· en· W2751473031 sur OpenAlexaff
Yang Ou, Wenhui Zhao, Junqian Wang, Wenji Zhao, Bo Zhang

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésBeijingAerosolEnvironmental scienceAir pollutionMeteorologyChinaGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the fast development of the economy and expansion, a large number of people have concentrated in Beijing over the past few decades, leading to the result that Beijing has become home to one of the most complex mixtures of aerosol types in the world. The various aerosol types play different roles in the determination of global climate change, visibility, and human health. However, to the best of our knowledge, research has rarely analyzed the correlation between aerosol types and air quality index (AQI) in Beijing (urban and suburban) over a long-term series of observations. Therefore, in this study, we aim to identify and discuss the different aerosol types and AQI in Beijing from 2004 to 2015. The aerosol types are classified into six categories: dust, mixed, highly-absorbing, moderately-absorbing, slightly-absorbing, and scattering by a multiple clustering method with the fine mode fraction (FMF) and single scattering albedo (SSA) data of retrievals from the global Aerosol Robotic Network (AERONET) sun photometer sites. The AQI levels: are good (0–50); moderate (51–100); unhealthy for sensitive groups (101–150); unhealthy (151–200); very unhealthy (201–300); and hazardous (>300). The results show that a significant FMF variability occurred among different seasons in Beijing, with maximum values present in spring and minimum values in winter. The SSA values exhibit variation, with small fluctuations from season to season. In the case of BJ station, the scattering aerosols are more frequent in summer (39%) and less in winter (1%), while the coarse particles (dust) are more frequent in spring (18%) and less in autumn (6%). In contrast, the absorbing aerosols (especially slightly-absorbing) are more frequent in summer (35%) and winter (15%). However, the mixed aerosol types are more frequent in spring (38%) and less in summer (8%). There is a similar seasonal variation in XH. In the past 12 years, the slightly-absorbing aerosol type in Beijing has increased by approximately 14%, which is believed to be due to the rapid development of industrial cities. In addition, comparing the urban and suburban regions, the slightly-absorbing aerosol type is the dominant aerosol type in both areas. Furthermore, to identify the dominant aerosol types which lead to air pollution, a related analysis was carried out by analyzing different aerosol types and the relationship between aerosol types and AQI. The results indicate that the air pollution was strongly correlated to slightly-absorbing aerosols, in which the percentage of slightly-absorbing aerosols was about 49% during the hazardous days in 2013–2015, and the correlation between AQI and aerosol types is also strong (R2 = 0.76 and 0.97, in Beijing and Xianghe).

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)0,000
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,773

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRemote SensingMême sujetAtmospheric chemistry and aerosolsTravaux en français237 207