Temporal and spatial variability of traffic-related PM2.5 sources: Comparison of exhaust and non-exhaust emissions
Notice bibliographique
Résumé
The contribution of traffic-related particulate matter (PM 2.5 , particles smaller than 2.5 μm in diameter) sources can vary temporally and spatially, which may disproportionately contribute to health outcomes. Furthermore, non-exhaust emissions are a growing concern due to the high concentrations of redox active metals that can be present. The temporal and spatial variabilities of traffic-related PM 2.5 sources were investigated in this study by comparing source contributions between two near-road sites. In order to identify local PM 2.5 sources with greater temporal and spatial resolution, receptor modeling was performed for hourly-resolved organics, inorganic ions , trace elements, and black carbon in PM 2.5 simultaneously measured at downtown and highway sites located within 15 m of a major roadway and highway, respectively, in Toronto. The source apportionment study revealed that traffic-related PM 2.5 sources were mainly from exhaust emissions (9%–19% of PM 2.5 ) and non-exhaust emissions including brake wear (2%–6%) and resuspension of road dust (3%–4%). The traffic-related sources exhibited strong diurnal and spatial variabilities, whereas no spatial and temporal differences were observed for the largest PM 2.5 contributors, oxidized organic aerosol and secondary sulphate. During morning rush hours, the overall contribution of traffic exhaust and non-exhaust emissions were elevated up to 35%–48% of total PM 2.5 mass, which was found to be the largest PM 2.5 source at the highway site and the second largest contributor in the downtown area. Furthermore, the contribution of traffic-related sources at the highway site was higher than at the downtown site by a factor of 2–3, suggesting that exposure to traffic-related emissions varies greatly in space and time. Nearly one-third of the traffic-related source contributions were associated with non-exhaust emissions from brake wear and road dust resuspension in the urban environment. Elevated levels of non-exhaust sources were correlated with the number of heavy-duty vehicles, rather than total traffic volume. Although the contribution of brake wear and road dust sources to total PM 2.5 mass was relatively low, non-exhaust emissions contributed a substantial fraction of trace elements, especially for Ba (74–79%), Cu (66–71%), and Mn (53–65%) in the urban atmosphere.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».