Spatial and Temporal Variations of Six Criteria Air Pollutants in Fujian Province, China
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution has become a critical issue in the urban areas of southeastern China in recent years. A complete understanding of the tempo-spatial characteristics of air pollution can help the public and governmental bodies manage their lives and work better. In this study, data for six criteria air pollutants (including particulate matter (PM2.5, PM10), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3)) from 37 sites in nine major cities within Fujian Province, China were collected between January 2015 to December 2016, and analyzed. We analyzed the spatial and temporal variations of these six criteria pollutants, as well as the attainment rates, and identified what were the major pollutants. Our results show that: (1) the two-year mean values of PM2.5 and PM10 exceeded the Chinese National Ambient Air Quality Standard (CAAQS) standard I levels, whereas other air pollutants were below the CAAQS standard I; (2) the six criteria air pollutants show spatial variations (i.e. most air pollutants were higher in the city center areas, followed by suburban areas and exurban areas, except for O3; and the concentrations of PM10, PM2.5, NO2, O3 were higher in coastal cities than in inland cities); (3) seasonal variations and the no attainment rates of air pollutants were found to be higher in cold seasons and lower in warm seasons, except for O3; (4) the most frequently present air pollutant was PM10, with PM2.5 and O3 being the second and third most frequent, respectively; (5) all the air pollutants, except O3, showed positive correlations with each other. These results provide additional information for the effective control of air pollution in the province of Fujian.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».