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Enregistrement W2943190554 · doi:10.22215/etd/2019-13420

The influence of CMAQ model resolution on predicted air quality and associated health impacts

2019· dissertation· en· W2943190554 sur OpenAlexaff
Melanie Fillingham

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCMAQEnvironmental scienceAir quality indexHealth impact assessmentHorizontal resolutionAir pollutionPopulation healthPollutionPopulationAtmospheric sciencesMeteorologyGeographyEnvironmental healthPublic healthPhysicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air quality models (AQM) paired with epidemiological data are often used to estimate health related burdens from pollution exposure.The accuracy of these predictions depends, among other factors, on the horizontal resolution of the model.This thesis aims to quantify the impact of horizontal grid resolution by simulating health impacts due to O 3, NO 2 , and PM 2.5 exposure using various model and input resolutions.Adjoint sensitivity analysis was used to predict health impacts, producing results with respect to emissions sources.The results indicate that coarse modeled health impacts underestimate maxima in urban areas and overestimate in rural areas with proximity to urban cores.Additionally, coarse modelling does not sufficiently display spatial variance.Concentration exposure relationships applied to AQM predictions were also used to estimate health impacts.The resolution of individual inputs (meteorology, emissions, and population) were altered to examine which processes were most responsible for the differences due to resolution.The resolution of population had the largest impact on health impact results for all species.The resolution of meteorology and emissions impacted the species to different extents; O 3 was more impacted by meteorology, while NO 2 and PM 2.5 were more influenced by emissions.The influence of specific emission sources can be more adequately determined at fine resolution, benefiting air quality control.Aggregated estimates across the domain did I want to acknowledge the numerous amount of people who have helped and contributed to my completion to this thesis.First off, thank you to my supervisor Dr. Amir Hakami.Your advice, comments, guidance and specifically your patience,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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