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Enregistrement W2994253361 · doi:10.5194/acp-20-5231-2020

Nitrous acid (HONO) emissions under real-world driving conditions from vehicles in a UK road tunnel

2020· article· en· W2994253361 sur OpenAlexaff
Louisa J. Kramer, Leigh R. Crilley, Thomas J. Adams, S. M. Ball, Francis D. Pope, William J. Bloss

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésNOxNitrous acidEnvironmental scienceDiesel fuelMeteorologyNitrous oxideAtmospheric sciencesTruckParticulatesNitrogen oxidesEnvironmental engineeringAutomotive engineeringChemistryWaste managementEngineeringGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Measurements of atmospheric boundary layer nitrous acid (HONO) and nitrogen oxides (NOx) were performed in summer 2016 inside a city centre road tunnel in Birmingham, United Kingdom. HONO and NOx mixing ratios were strongly correlated with traffic density, with peak levels observed during the early evening rush hour as a result of traffic congestion in the tunnel. A day-time ΔHONO∕ΔNOx ratio of 0.85 % (0.72 % to 1.01 %, 95 % confidence interval) was calculated using reduced major axis regression for the overall fleet average (comprising 59 % diesel-fuelled vehicles). A comparison with previous tunnel studies and analysis on the composition of the fleet suggest that goods vehicles have a large impact on the overall HONO vehicle emissions; however, new technologies aimed at reducing exhaust emissions, particularly for diesel vehicles, may have reduced the overall direct HONO emission in the UK. This result suggests that in order to accurately represent urban atmospheric emissions and the OH radical budget, fleet-weighted HONO∕NOx ratios may better quantify HONO vehicle emissions in models, compared with the use of a single emissions ratio for all vehicles. The contribution of the direct vehicular source of HONO to total ambient HONO concentrations is also investigated and results show that, in areas with high traffic density, vehicle exhaust emissions are likely to be the dominant HONO source to the boundary layer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations113
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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