Continuous Measurements and Source Apportionment of Ambient PM2.5-Bound Elements in Windsor, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Ambient fine particulate matter (PM2.5) levels in Windsor, Ontario, Canada, are impacted by local emissions and regional/transboundary transport input and also attributable to secondary formation. PM2.5-bound elements were monitored hourly in Windsor from April to October 2021. Observed concentrations of the elements were generally comparable to historical measurements at urban sites in Ontario. A clear diurnal pattern was observed for most of the elements, i.e., high in the morning and low in the afternoon, mostly related to evolution of atmospheric mixing heights and local anthropogenic activities. Conversely, sulfur showed elevated levels in the afternoon, suggesting conversion of gaseous sulfur dioxide to particulate sulphate was enhanced by increased ambient temperatures. Five source factors were resolved using the US EPA positive matrix factorization model, including three traffic-related sources (i.e., vehicular exhaust, crustal dust, and vehicle tire and brake wear factors) and two industrial sources (i.e., coal/heavy oil burning and metal processing factors). Overall, the three traffic-related sources were mostly local and contributed to 47% of the total elemental concentrations, while the two industrial sources may originate from regional/transboundary sources and contributed to 53%. Measures to control both local traffic emissions and regional/transboundary industrial sources would help reduce levels of PM2.5-bound elements in Windsor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».