Emissions database development and dispersion model predictions of airborne particulate elements in the Canadian Athabasca oil sands region
Notice bibliographique
Résumé
This study developed an emission inventory for 29 elements in PM2.5 and PM2.5-10 covering an area of approximately 300 by 420 km2 in the Athabasca Oil Sands Region in northern Alberta, Canada. Emission sources were aggregated into nine categories, of which the Oil Sands (OS) Sources emitted the most, followed by the Non-OS Dust sources for both fine and coarse elements over the study area. The top six fine particulate elements include Si, Ca, Al, Fe, S, and K (933, 442, 323, 269, 116, and 103 tonnes/year, respectively), the sum of which accounted for 20.5% of the total PM2.5 emissions. The top five coarse elements include Si, Ca, Al, Fe, and K (3713, 1815, 1198, 1073, and 404 tonnes/year), and their sum accounted for 29% of the total PM2.5-10 emissions. Using this emission inventory as input, the CALPUFF dispersion model simulated reasonable element concentrations in both PM2.5 and PM2.5-10 when compared to measurements collected at three sites during 2016–2017. Modeled PM10 concentrations of all elements were very close to the measurements at an industrial site with the highest ambient concentration, overestimated by 65% at another industrial site with moderate ambient concentration, and underestimated by 27% at a remote site with very low ambient concentration. Model-measurement differences of annual average concentrations were within 20% for Si, Ca, Al, Fe, Ti, Mn, and Cu in PM2.5, and were 20–50% for K, S, and Zn in PM2.5 at two sites located within the OS surface mineable area. Model-measurement differences were larger, but still within a factor of two for elements in PM2.5-10 at these two sites and for elements in both PM2.5 and PM2.5-10 at a background site.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».