Spatiotemporal Distributions and Source Apportionment of PM<sub>2.5</sub>‐Bound Antimony in Beijing, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Antimony (Sb) is a toxic heavy metal, and PM2.5‐bound Sb (SbPM2.5) in the air impacts human health via inhalation pathways. In this study, we analyzed multiyear measurements of ambient SbPM2.5 in Beijing to characterize its spatiotemporal distributions, identify main sources, and predict future trends. The results show that ambient SbPM2.5 has been decreasing with fluctuations from 2005 to 2012 and decreased rapidly after 2013, which was likely a result of the government's enhanced air pollution control plan that targeted main sources of industrial Sb. Across the city, average SbPM2.5 concentrations were relatively higher at nonemission locomotive traffic sampling sites and in densely populated areas (9.45–19.45 ng/m3) and lower in background areas (0.6–0.9 ng/m3). Regional‐scale emissions and local human activities both affected the spatial distributions of SbPM2.5. Notably, SbPM2.5 concentration increased by 58.3% from 2006 to 2013 in one suburban background area, indicating the changing emission distributions and intensities over the study period. A neural network model was developed and tested to predict future SbPM2.5 levels, results from which showed that with simulated massive reductions in coal supplies and a rapid boom in the waste incineration industry, SbPM2.5 concentration would vary in a smaller range (from 4.08 to 4.38 ng/m3) over the next decade as compared to the observed range during 2011–2018 (19.0–5.44 ng/m3). The impact of the continued expansion of the waste incineration industry on SbPM2.5 pollution needs to be considered in future emission control policies.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».