Quantifying the Impact of the COVID-19 Pandemic Restrictions on CO, CO2, and CH4 in Downtown Toronto Using Open-Path Fourier Transform Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
During the global COVID-19 pandemic, anthropogenic emissions of air pollutants and greenhouse gases (GHGs), especially traffic emissions in urban areas, have declined. Long-term measurements of trace gas concentrations in urban areas can be used to quantify the impact of emission reductions on GHG mole fractions. Open-path Fourier transform infrared (OP-FTIR) spectroscopy is a non-intrusive technique that can be used to simultaneously measure multiple atmospheric trace gases in the boundary layer. This study investigates the reduction of mole fractions and mole fraction enhancements above background for surface CO, CO2, and CH4 in downtown Toronto, Canada (the fourth largest city in North America) during the 2020 and 2021 COVID-19 stay-at-home periods. Mean values obtained from these periods were compared with mean values from a reference period prior to the 2020 restrictions. Mean CO mole fraction enhancement declined by 51 ± 23% and 42 ± 24% during the 2020 and 2021 stay-at-home periods, respectively. The mean afternoon CO2 mole fraction enhancement declined by 3.9 ± 2.6 ppm (36 ± 24%) and 3.5 ± 2.8 ppm (33 ± 26%) during the stay-at-home periods in 2020 and 2021. In contrast, CH4 mole fraction enhancement did not show any significant decrease. Diurnal variation in CO during the stay-at-home period in 2020 was also significantly reduced relative to the reference period in 2020. These reductions in trace gas mole fraction enhancements coincide with the decline of local traffic during the stay-at-home periods, with an estimated reduction in CO and CO2 enhancements of 0.74 ± 0.15 ppb and 0.18 ± 0.05 ppm per percentage decrease in traffic, respectively.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».