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Enregistrement W4220699680 · doi:10.5194/egusphere-egu22-12861

Controls on surface ozone pollution in the province of Nova Scotia, Canada

2022· preprint· en· W4220699680 sur OpenAlexaffabout
Morgan Mitchell, Aldona Wiacek, Alan Wilson, Ian Ashpole

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOzonePollutionPollutantNova scotiaEnvironmental scienceAir pollutionNOxMegacityAir pollutantsAtmospheric sciencesChemistryMeteorologyGeographyPhysicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface ozone (O3) is an air pollutant that is notoriously difficult to regulate due to its non-linear production that is dependent on emissions of precursor gases (NOx, VOCs) and meteorological conditions. As a small, but expanding, province, containing the largest urban centre in Atlantic Canada, Nova Scotia does not experience concentrations of ozone and its precursors that are characteristic of megacities. However, elevated levels of surface ozone are observed on some days and the chemistry and meteorology behind these events are not well characterized. This study examines long-term (2000-2021) observational ozone and precursor gas data, as well as associated local emissions inventories, in order to define trends and explain changing ambient levels of ozone in the province. For example, provincial local emissions have been consistently decreasing but ozone concentrations are beginning to rise in recent years and the cause of this rise is investigated. Although it is known that transboundary pollution is present on some days, the significance of this transported pollution to annual trends was unknown prior to this research. We introduce and apply a spatial correlation algorithm as a novel method to diagnose transported pollution events that cause high ozone across the province and are able to estimate the proportion of transported pollution in the province over the study period. We find transported pollution to account for 45-63% of the elevated ozone days. We then identify source regions of this transported pollution as well as changes in source regions over time based on results from HYSPLIT model runs. Vertical ozone concentrations obtained from model forecasts are examined during high ozone events in the province to determine the processes that bring pollutants to the surface from above the boundary layer. Our results clarify the sensitivity of surface ozone levels in Nova Scotia to changing levels of precursor emissions in upstream areas like NE USA, which have seen an increase in recent years following decades-long reductions. This research has significance for policy-makers working to manage risks from air pollution in growing cities subject strong upstream pollution sources under a changing climate.

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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,202

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
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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