Sensitivity of Source Apportionment of Ambient PM2.5-Bound Elements to Input Concentration Data
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the sensitivity of the positive matrix factorization (PMF) model using concentrations of PM2.5-bound elements in Windsor, Ontario, Canada. Five scenarios were devised to assess impacts of input data on source identification, source contributions, and model performance. The study found that the model outcomes and performance were not sensitive to data below method detection limits (MDLs) being replaced with ½ MDLs, nor whether brown carbons (BrCs) data were excluded. By analyzing two episodic events individually, unique factors of fireworks and mineral dust were identified for each of the two episodes. Moreover, PMF model performance was improved greatly for event markers of the episodes and elements with less variability in concentration when compared with the base case scenario. Excluding the two episodes from the entire dataset had little impact on factor identification and source contributions but improved the model performance for three out of twelve elements unique to the two episodes. Overall, the PMF model outcomes and performance were sensitive to percentages of concentrations below MDLs and element concentrations with large variability due to high concentrations observed in episodes. Our findings are useful for dealing with data below MDLs and episodic events in conducting future PMF source apportionment of PM2.5-bound elements.
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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 ».