Urban/rural source apportionment and intraurban source-based spatial analysis of Polycyclic Aromatic Hydrocarbons (PAH) and associated toxicity
Notice bibliographique
Résumé
This research identified and quantified source types contributing to ambient PAH and associated toxicity at the urban and intraurban scales, reflecting awareness of the variability in exposure toxicity and in source toxicity for PM-associated toxic pollutants. Source apportionment analysed vapour+particle PAH time-series data (2001-2010) from central site monitoring stations at urban (Hamilton, Toronto) and rural background (Egbert) sites in Southern Ontario, Canada. Receptor modeling by Positive Matrix Factorization (PMF) identified four source types: volatilized PAH/long-range transported coal combustion, vehicle traffic exhaust, space heating, biomass combustion. At Hamilton, local industry emissions were also identified, associated with iron/steel manufacturing. Apportionment of PAH toxicity using Benzo(a)Pyrene-toxicity equivalency factors identified traffic exhaust and local industry as ‘more toxic’ source types, contributing comparably little to ambient PAH yet disproportionately to PAH-associated toxicity. Intraurban investigation of PAH sources sampled vapour+particle PAH and PM2.5 from a dense network of >30 Hamilton sites over a two-week period in June-July and December 2009. Ambient PAH exhibited substantially greater spatial variability than PM2.5 and ‘hot spots’ of elevated pollutant levels were observed near/downwind of the business district and harbour-front. A combined PMF-Chemical Mass Balance (CMB) receptor modeling approach applied factors derived from the PMF model of Hamilton central site time-series data as ‘local source profiles’ in a CMB model of spatial field sampling data, explaining spatial variability observed for PAH and PAH toxicity in terms of sources. Contributions by space heating, volatilized PAH/transported coal combustion, wood combustion showed low intraurban variability, while vehicle traffic exhaust showed moderate variability, and local industry emissions contributed significantly only near the industrial harbour-front. Vehicle traffic exhaust contributed majority of PAH toxicity at all sites, even where ambient PAH concentrations were comparably low, and local industry emissions contributed significantly only near the industrial zone, explaining ‘toxicity hot spots’ as high contributions of local industry in addition to vehicle traffic. Findings recommend that efforts to reduce PAH exposures prioritize ‘more toxic’ source types such as vehicle traffic and local industry. PMF-CMB receptor modeling using local time-series PAH data to interpret intraurban variability in ambient PAH demonstrated a viable analysis method for other urban locations.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».