Temporal variations and trend of ground-level ozone based on long-term measurements in Windsor, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates temporal variations and long-term (1996–2015) trends of ground-level O 3 (ozone) and its precursors, NO x (nitrogen oxides), and volatile organic compounds in Windsor, Ontario, Canada. During the 20-year study period, NO x , non-methane hydrocarbon concentrations, and ozone formation potential decreased significantly by 58 %, 61 %, and 73 %, respectively, while O 3 concentrations increased by 33 % (20.3 ppb in 1996 vs. 27 ppb in 2015). Our analysis revealed that the increased annual O 3 concentrations in Windsor were due to (1) decreased O 3 titration (by 50 % between 1996 and 2015) owing to declining nitric oxide concentrations, which is suggested by a slightly decreasing trend of annual mean total O 3 concentrations after the titration effect is removed, (2) reduced local photochemical production of O 3 because of dwindling precursor emissions, and (3) an increased background O 3 level that has a greater impact on the low-to-median concentrations. The net effect of those factors is decreasing peak O 3 levels during the smog season from May to September but an overall increasing trend of annual means. These results indicate that the emission control measures are effective in reducing peak ozone concentrations. However, challenges in lowering annual O 3 levels call for long-term collaborative efforts in the region and around the globe.
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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 | 0,002 |
| 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 ».