Source apportionment of PM <sub>2.5</sub> in Cork Harbour, Ireland using a combination of single particle mass spectrometry and quantitative semi-continuous measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. An aerosol time-of-flight mass spectrometer (ATOFMS) was co-located with a suite of semi-continuous instrumentation for the quantitative measurement of elemental carbon (EC), organic carbon (OC), sulfate, particle number and PM2.5 mass at a site in Cork Harbour, Ireland for three weeks in August 2008. Off-line analysis of polar organic markers was also performed for the same period. The data collected was used to identify and apportion local and regional sources of PM2.5. Over 550 000 ATOFMS particle mass spectra were generated and classified using the K-means algorithm. The vast majority of particles ionised by the ATOFMS were attributed to local sources, although one class of carbonaceous particles detected is attributed to North American or Canadian anthropogenic sources. The temporality of the ambient ATOFMS particle classes was subsequently used in conjunction with the semi-continuous measurements to apportion PM2.5 mass using positive matrix factorisation. Six factors were obtained, corresponding to vehicular traffic, marine, long-range transport, power generation, domestic solid fuel combustion and shipping traffic. The estimated contribution of each factor to the measured PM2.5 mass was 23%, 14%, 13%, 11%, 5% and 1.5%, respectively. Shipping was found to contribute 18% of the measured particle number (20–600 nm mobility diameter), and thus may have implications for human health considering the size and composition of ship exhaust particles.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».