The influence of CMAQ model resolution on predicted air quality and associated health impacts
Notice bibliographique
Résumé
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,
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».