Regional Transport of PM<sub>2.5</sub> and O<sub>3</sub> Based on Complex Network Method and Chemical Transport Model in the Yangtze River Delta, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ground‐level ozone (O3) and atmospheric fine particulate matter (PM2.5) pollution are the major challenges for continually improving air quality in the Yangtze River Delta (YRD) region of China. Understanding regional transport patterns of PM2.5 and O3 pollution is essential for the development of regional cooperative prevention strategies. This study shows the annual concentration of PM2.5 in the YRD decreased by 18.5% from 2015 to 2018, while the mean values of the daily maximum 8‐hr average (MDA8) O3 concentration from March to October increased by 16.3%. A complex network method is utilized to investigate the regional transport of PM2.5 and O3 in different grid cells (nodes). The source apportionment method within the chemistry transport model is applied to verify the reliability of the complex network method. Interregional and intraregional transport play an important role in both PM2.5 and O3 over the YRD. The northern part of the YRD contributes much more than other areas, while the central part of the YRD, especially the southern part of Jiangsu, is the largest contributor of O3 in the YRD in the summer, accounting for about 70%. Intraregional transport plays more of a major role in increasing PM2.5 pollution than O3 pollution. This study not only verifies the transport patterns of heavy pollution through the complex network method and traditional source apportionment technology, it also reveals that both methods provide great potential in understanding transport patterns and air pollution relationships, which are the solid foundation for emission mitigation in the YRD region.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».