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Enregistrement W4249922898 · doi:10.5194/acp-2019-783

Street-scale air quality modelling for Beijing during a winter 2016 measurement campaign

2019· preprint· en· W4249922898 sur OpenAlexfundno aff
Michael Biggart, Jenny Stocker, Ruth M. Doherty, Oliver Wild, Michael Hollaway, David Carruthers, Jie Li, Qiang Zhang, Ruili Wu, Simone Kotthaus, Sue Grimmond, Freya Squires, James Lee, Zongbo Shi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésAir quality indexEmission inventoryEnvironmental scienceBeijingAtmospheric sciencesNOxAtmospheric dispersion modelingMeteorologyAir pollutionPlanetary boundary layerChinaGeographyChemistryTurbulence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We examine the street-scale variation of NOx, NO2, O3 and PM2.5 concentrations in Beijing during the Atmospheric Pollution and Human Health in a Chinese Megacity (APHH-China) winter measurement campaign in November–December 2016. Simulations are performed using the urban air pollution dispersion and chemistry model ADMS-Urban, and an explicit network of road source emissions. Two versions of the gridded Multi-resolution Emission Inventory for China (MEIC v1.3) are used: the standard MEIC v1.3 emissions and an optimised version, both at 3 km resolution. We construct a new traffic emissions inventory by apportioning the transport sector onto a detailed spatial road map. Agreement between mean simulated and measured pollutant concentrations from Beijing's air quality monitoring network and the Institute of Atmospheric Physics (IAP) field site is improved when using the optimised emissions inventory. The inclusion of fast NOx-O3 chemistry and explicit traffic emissions enables the sharp concentration gradients adjacent to major roads to be resolved with the model. However, NO2 concentrations are overestimated close to roads, likely due to the assumption of uniform traffic activity across the study domain. Differences between measured and simulated diurnal NO2 cycles suggest that an additional evening NOx emission source, likely related to heavy duty diesel trucks, is not fully accounted for in the emissions inventory. Overestimates in simulated early evening NO2 are reduced by delaying the formation of stable boundary layer conditions in the model to replicate Beijing's urban heat island. The simulated campaign period mean PM2.5 concentration range across the monitoring network (~ 15 μgm−3) is much lower than the measured range (~ 40 μgm−3). This is likely a consequence of insufficient PM2.5 emissions and spatial variability, neglect of explicit point sources, and assumption of a homogeneous background PM2.5 level. Sensitivity studies highlight that the use of explicit road source emissions, modified diurnal emission profiles, and inclusion of urban heat island effects permit closer agreement between simulated and measured NO2 concentrations. This work lays the foundations for future studies of human exposure to ambient air pollution across complex urban areas, with the APHH-China campaign measurements providing a valuable means of evaluating the impact of key processes on street-scale air quality.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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