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Enregistrement W3046957446 · doi:10.3390/rs12244112

Assessing the Impact of Corona-Virus-19 on Nitrogen Dioxide Levels over Southern Ontario, Canada

2020· article· en· W3046957446 sur OpenAlexaffabout
Debora Griffin, C. A. McLinden, Jacinthe Racine, Michael D. Moran, Vitali Fioletov, Radenko Pavlovic, Rabab Mashayekhi, Xiaoyi Zhao, Henk Eskes

Notice bibliographique

RevueRemote Sensing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCOVID-19 impact on air quality
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceNitrogen dioxideAir quality indexSatelliteAtmospheric sciencesSampling (signal processing)MeteorologyTroposphereGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A lockdown was implemented in Canada mid-March 2020 to limit the spread of COVID-19. In the wake of this lockdown, declines in nitrogen dioxide (NO2) were observed from the TROPOspheric Monitoring Instrument (TROPOMI). A method is presented to quantify how much of this decrease is due to the lockdown itself as opposed to variability in meteorology and satellite sampling. The operational air quality forecast model, GEM-MACH (Global Environmental Multi-scale - Modelling Air quality and CHemistry), was used together with TROPOMI to determine expected NO2 columns that represents what TROPOMI would have observed for a non-COVID scenario. Applying this methodology to southern Ontario, decreases in NO2 emissions due to the lockdown were seen, with an average 40% (roughly 10 kt[NO2]/yr) in Toronto and Mississauga and even larger declines in the city center. Natural and satellite sampling variability accounted for as much as 20–30%, which demonstrates the importance of taking meteorology into account. A model run with reduced emissions (from 65 kt[NO2]/yr to 40 kt[NO2]/yr in the Greater Toronto Area) based on emission activity data during the lockdown period was found to be consistent with TROPOMI NO2 columns.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,685
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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