Black carbon emissions from in-use ships: a California regional assessment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Black carbon (BC) mass emission factors (EFBC; g-BC (kg-fuel)−1) from a variety of ocean going vessels have been determined from measurements of BC and carbon dioxide (CO2) concentrations in ship plumes intercepted by the R/V Atlantis during the 2010 California Nexus (CalNex) campaign. The ships encountered were all operating within 24 nautical miles of the California coast and were utilizing relatively low sulphur fuels. Black carbon concentrations within the plumes, from which EFBC values are determined, were measured using four independent instruments: a photoacoustic spectrometer and a particle soot absorption photometer, which measure light absorption, and a single particle soot photometer and soot particle aerosol mass spectrometer, which measure the mass concentration of refractory BC directly. The measured EFBC have been divided into vessel type categories and engine type categories, from which averages have been determined. The geometric average EFBC, determined from over 71 vessels and 135 plumes encountered, was 0.31 g-BC (kg-fuel)−1. The most frequent engine type encountered was the slow speed diesel (SSD), and the most frequent SSD vessel type was the cargo ship sub-category. Average and median EFBC values from the SSD category are compared with previous observations from the Texas Air Quality Study (TexAQS) in 2006, during which the ships encountered were predominately operating on high sulphur fuels. There is a statistically significant difference between the EFBC values from CalNex and TexAQS for SSD vessels and for the cargo and tanker ship types within this engine category. The CalNex EFBC values are lower than those from TexAQS, suggesting that operation on lower sulphur fuels is associated with smaller EFBC values.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».