Tropospheric and Surface Nitrogen Dioxide Changes in the Greater Toronto Area during the First Two Years of the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
We present tropospheric nitrogen dioxide (NO2) changes observed by the Canadian Pandora measurement program in the Greater Toronto Area (GTA), Canada, and compare the results with surface NO2 concentrations measured via in situ instruments to assess the local emission changes during the first two years of the COVID-19 pandemic. In the City of Toronto, the first lockdown period started on 15 March 2020, and continued until 24 June 2020. ECMWF Reanalysis v5 (ERA-5) wind information was used to facilitate the data analysis and reveal detailed local emission changes from different areas of the City of Toronto. Evaluating seven years of Pandora observations, a clear NO2 reduction was found, especially from the more polluted downtown Toronto and airport areas (e.g., declined by 35% to 40% in 2020 compared to the 5-year mean value from these areas) during the first two years of the pandemic. Compared to the sharp decline in NO2 emissions in 2020, the atmospheric NO2 levels in 2021 started to recover, but are still below the mean values in pre-pandemic time. For some sites, the pre-pandemic NO2 local morning rush hour peak has still not returned in 2021, indicating a change in local traffic and commuter patterns. The long-term (12 years) surface air quality record shows a statistically significant decline in NO2 with and without April to September 2020 observations (trend of −4.1%/yr and −3.9%/yr, respectively). Even considering this long-term negative trend in NO2, the observed NO2 reduction (from both Pandora and in situ) in the early stage of the pandemic is still statistically significant. By implementing the new wind-based validation method, the high-resolution satellite instrument (TROPOMI) can also capture the local NO2 emission pattern changes to a good level of agreement with the ground-based observations. The bias between ground-based and satellite observations during the pandemic was found to have a positive shift (5–12%) than the bias during the pre-pandemic period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».