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Enregistrement W4234342040 · doi:10.5194/acp-2018-125

Assessing the impact of shipping emissions on air pollution in theCanadian Arctic and northern regions: current and future modelledscenarios

2018· preprint· en· W4234342040 sur OpenAlexaffabout
Wanmin Gong, S. R. Beagley, Sophie Cousineau, Mourad Sassi, Rodrigo Muñoz‐Alpizar, Sylvain Ménard, Jacinthe Racine, Junhua Zhang, Jack Chen, Heather Morrison, Sangeeta Sharma, Lin Huang, Pascal Bellavance, Jim Ly, Paul Izdebski, Lynn Lyons, Richard I. G. Holt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArcticEnvironmental scienceAir quality indexCurrent (fluid)Deposition (geology)The arcticAir pollutionPollutionPollutantClimatologyAtmospheric sciencesMeteorologyPhysical geographyOceanographyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. A first regional assessment of the impact of shipping emissions on air pollution in the Canadian Arctic and northern regions was conducted in this study. Model simulations were carried out on a limited-area domain (at 15-km horizontal resolution) centred over the Canadian Arctic, using the Environment and Climate Change Canada's on-line air quality forecast model (GEM-MACH), to investigate the contribution from the marine shipping emissions over the Canadian Arctic waters (at both present and projected future levels) to ambient concentrations of criteria pollutants (O3, PM2.5, NO2, and SO2), atmospheric deposition of sulphur and nitrogen, atmospheric loading and deposition of black carbon in the Arctic. Several model upgrades were introduced for this study, including the treatment of sea-ice in the dry deposition parameterization, chemical lateral boundary conditions, and the inclusion of North American wildfire emissions. The model is shown to have similar skills in predicting ambient O3 and PM2.5 concentrations in the Canadian Arctic and northern regions as the current operational air quality forecast models in North America and Europe. In particular, the model is able to simulate well the observed O3 and PM components at the Canadian high Arctic site, Alert. The model assessment shows that, at the current (2010) level, Arctic shipping emissions contribute to less than 1 % of ambient O3 concentration over the eastern Canadian Arctic and between 1 and 5 % of ambient PM2.5 concentration over the shipping channels. Arctic shipping emissions make a much greater contributions to the ambient NO2 and SO2 concentrations, at 10–50 % and 20–100 %, respectively. At the projected 2030 business-as-usual (BAU) level, the impact of Arctic shipping emissions is predicted to increase to up to 5 % in ambient O3 concentration over a broad region of the Canadian Arctic and to 5–20 % in ambient PM2.5 concentration over the shipping channels. In contrast, if emission controls such as the ones implemented in the current North American Emission Control Area (NA ECA) are to be put in place over the Canadian Arctic waters, the impact of shipping to ambient criteria pollutants would be significantly reduced. For example, with NA-ECA-like controls, the shipping contributions to population-weighted concentration of SO2 and PM2.5 would be brought down to below the current level. The contribution of Canadian Arctic shipping to the atmospheric deposition of sulphur and nitrogen is small at the current level,

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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