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Enregistrement W4289519372 · doi:10.3390/atmos13081227

Impact of NH3 Emissions on Particulate Matter Pollution in South Korea: A Case Study of the Seoul Metropolitan Area

2022· article· en· W4289519372 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAtmosphere · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaKorea Environment InstituteKorea Meteorological AdministrationEnvironment and Climate Change CanadaMinistry of EnvironmentNational Research Foundation
Mots-clésParticulatesEnvironmental scienceMetropolitan areaNOxAir quality indexPollutantAir pollutionPollutionAtmospheric sciencesAir pollutantsEnvironmental engineeringMeteorologyEnvironmental chemistryGeographyCombustionChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyzed the multi-year relationship between particulate matter (PM10 and PM2.5) concentrations and possible precursors including NO2, SO2, and NH3 based on local observations over the Seoul Metropolitan Area (SMA) from 2015 to 2017. Surface NH3 concentrations were obtained from Cross-track Infrared Sounder (CrIS) retrievals, while other pollutants were observed at 142 ground sites. We found that NH3 had the highest correlation with PM2.5 (R = 0.51) compared to other precursors such as NO2 and SO2 (R of 0.16 and 0.14, respectively). The correlations indicate that NH3 emissions are likely a limiting factor in controlling PM2.5 over the SMA in a high-NOx environment. This implies that the current Korean policy urgently requires tools for controlling local NH3 emissions from the livestock industry (for example, from hog manure). These findings provide the first satellite-based trace gas evidence that implementing an NH3 control strategy could play a key role in improving air quality in the SMA.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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