Sources of PM <sub>2.5</sub> carbonaceous aerosol in Riyadh, Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Knowledge of the sources of carbonaceous aerosol affecting air quality in Riyadh, Saudi Arabia, is limited but needed for the development of pollution control strategies. We conducted sampling of PM2.5 from April to September 2012 at various sites in the city and used a thermo-optical semi-continuous method to quantify the organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) concentrations. The average OC and EC concentrations were 4.7 ± 4.4 and 2.1 ± 2.5 µg m−3, respectively, during this period. Both OC and EC concentrations had strong diurnal variations, with peaks at 06:00–08:00 LT and 20:00–22:00 LT, attributed to the combined effect of increased vehicle emissions during rush hour and the shallow boundary layer in the early morning and at night. This finding suggested a significant influence of local vehicular emissions on OC and EC. The OC ∕ EC ratio in primary emissions was estimated to be 1.01, close to documented values for diesel emissions. Estimated primary organic carbon (POC) and secondary organic carbon (SOC) concentrations were comparable, with average concentrations of 2.0 ± 2.4 and 2.8 ± 3.4 µg m−3, respectively. We also collected 24 h samples of PM10 onto quartz microfiber filters and analyzed these for an array of metals by inductively coupled plasma atomic emission spectroscopy (ICP-AES). Total OC was correlated with Ca (R2 of 0.63), suggesting that OC precursors and Ca may have similar sources, and the possibility that they underwent similar atmospheric processing. In addition to a ubiquitous dust source, Ca is emitted during desalting processes in the numerous refineries in the region and from cement kilns, suggesting these sources may also contribute to observed OC concentrations in Riyadh. Concentration weighted trajectory (CWT) analysis showed that high OC and EC concentrations were associated with air masses arriving from the Persian Gulf and the region around Baghdad, locations with high densities of oil fields and refineries as well as a large Saudi Arabian cement plant. We further applied positive matrix factorization to the aligned dataset of EC, OC, and metal concentrations (Al, Ca, Cu, Fe, K, Mg, Mn, Na, Ni, Pb, and V). Three factors were derived and were proposed to be associated with oil combustion, industrial emissions (Pb based), and a combined source from oil fields, cement production, and local vehicular emissions. The dominant OC and EC source was the combined source, contributing 3.9 µg m−3 (80 %) to observed OC and 1.9 µg m−3 (92 %) to observed EC.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».