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Enregistrement W3042557166 · doi:10.5194/acp-2018-927

Characteristics of ozone and particles in the near-surface atmosphere in urban area of the Yangtze River Delta, China

2018· article· en· W3042557166 sur OpenAlexaff
Huimin Chen, Bingliang Zhuang, Jane Liu, Tijian Wang, Shu Li, Min Xie, Mengmeng Li, Pulong Chen, Ming Zhao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrace gasDeltaOzoneEnvironmental scienceAtmosphere (unit)Air quality indexAtmospheric sciencesDaytimeNOxSeasonalityClimatologyMeteorologyEnvironmental chemistryChemistryGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To improve the understanding of the interactions between particles and trace gases in a typical city of the YRD region, continuous measurements of particles and trace gases were made at an urban site in Nanjing during cold seasons in 2016 in this study. The average of particles, including black carbon (BC), PM2.5, and PM10 are 2.602 ± 1.720 μg/m3, 58.2 ± 36.8 μg/m3, and 86.3 ± 50.8 μg/m3, respectively, while the average of trace gases, which contain CO, O3, NOx, and NOy, are 850.9 ± 384.1, 37.7 ± 33.5, 23.5 ± 14.7, and 32.8 ± 22.3 ppb, respectively. Compared to National Ambient Air Quality Standards in China (NAAQS-CN), we found 48 days excess of PM2.5, 14 days excess of PM10, and 40 days excess of O3. The particles, CO, and nitrogen oxide concentrations shared a similar pattern of seasonality and diurnal cycles, which are different from O3. The former ones are all high in DJF and at rush hours, while the latter one had high loadings in the daytime, especially when the ultra violet (UV) was high. Correlation analysis reveals the formation of secondary aerosols, especially PM2.5, under high O3 and temperature conditions, and suggests a VOC-sensitive regime for photochemical production of O3 in urban Nanjing in cold seasons. Backward trajectory analysis suggests the prevailing winds in Nanjing were northerly and easterly during cold seasons in 2016. Air masses from eastern without passing through the urban agglomeration and those from northern without crossing BTH regions were cleaner, but air masses from local regions were more polluted in winter. A case study for a typical O3 and PM2.5 episode in December 2016 demonstrated that the episode was generally associated with regional transport and stable weather system. Air pollutants were mostly transported from the western areas with high emissions and weather conditions are controlled by anticyclone and high-pressure system in this region. This study further reveals the important effects of weather system and human activities on the environment in the YRD region, especially in the urban areas, and it's an urgent need for improving air quality in these areas.

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)0,000
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,181 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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