Contribution of bioaerosols to airborne particulate matter
Notice bibliographique
Résumé
Fine and coarse particulate matter (PM), as measured, for example, in regulatory air pollution monitoring networks, contains biological entities such as fungal spores, pollen, animal dander, leaf wax, and human skin cells, to mention but a few types. Although these bioaerosols come in a wide range of particle size, of 14 common types nine fall into the 0– 10 µm range and four are in the 0– 2.5 µm range. These bioaerosols contribute to the concentrations of particulates determined by both filter-based and continuous instruments. This paper reviews bioaerosol research conducted worldwide in the last twenty years. Such studies have been conducted in Toronto, Canada, central Germany, Phoenix, Arizona, Davis, California, Dallas, Texas, and at many other sites worldwide. Notwithstanding the wide variety of climates, ecological systems, and urban and rural environments in which these measurements have been made, a reasonable, first-order estimate of the overall bioaerosol contribution to particles 2.5 microns and smaller (PM2.5) is 16.5% and to particles 10 microns and smaller (PM10) is 16.3%. A percentage contribution of this magnitude from unregulated emissions means that achieving PM standards will require greater reductions in the better understood anthropogenic and natural emissions of geological and combustion particles. In one such case the emission reductions necessary to achieve the standard increase from 25% (with bioaerosols ignored) to 36% (with bioaerosols accounted for). Although to the uninitiated this difference may not appear to be substantial, it can only be considered vast and nearly regulatorily impossible to those policy makers and regulators responsible for enacting emission-reduction regulations. Emissions of airborne biological materials are unregulated. Ignoring this natural component in attempting to achieve national ambient air quality standards for particulates can lead to overly optimistic predictions of attainment.Implications: For those officials still striving to meet federal air quality standards for particulate matter, either PM10 or PM2.5, it would be prudent to acknowledge the presence of unregulated bioaerosols. Ignoring this portion of PM may lead to over-optimistic projections of attainment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».