Ultrafine and Fine Particulate Matter Levels over Resurfacing Operations at Skating Arenas
Notice bibliographique
Résumé
Background: Ice arenas are a unique public indoor space where there is extensive use of combustion engines combined with an exercising population. This pilot study seeks to identify ultrafine particle (UFP) levels and fine particulate matter (PM2.5) in indoor ice arenas across resurfacing operations. Ice making is a time-consuming and expensive process. In order to preserve the ice and ensure a smooth surface, arena operators resurface ice based on usage. Ice resurfacing involves driving a resurfacing machine over the surface of the ice as it simultaneously scrapes off a thin layer of ice and fills scratches with water, resulting in a smooth and even ice surface. Pollutants can be trapped near the ice from stagnant air flow due to a combination of boards and glass surrounding the ice and a thermal inversion which keeps colder air near the ice surface.Methods: UFP and PM2.5 measurements were continually collected using a TSI P-Trak and a TSI Dusttrak DRX. Samples were run indoors before, during and for approximately 20 minutes after one resurfacing event to capture changes in particle levels throughout the event and outdoor background measurements were taken. Sampling was conducted on two separate days in 12 arenas, once in the morning and once in the afternoon. Arenas were selected that differed in their ventilation characteristics and resurfacing equipment (7-propane, 3-natural gas, 1-gasoline, 1 electric).Results: Mean resurfacing time was 9.1 minutes (range 6-16) and was performed hourly during high arena usage. Peaks in UFP were typically observed 10 minutes post resurfacing with a mean increase in peak UFP from pre- to post- resurfacing across arenas of 65% (range 13-400%). However, PM2.5 levels were not elevated following resurfacing operations.Conclusion: The poster will provide results on changes in UFP levels by fuel type of resurfacer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».