NH-16 Traffic and Meteorology Impact on Ozone Pollution in Kharagpur, India
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on ozone (O3) pollution resulting from road traffic in India (special focus on National Highways), where diesel and petrol are major fuels used for transportation system which are major contributors to O3 forming precursors such as NOx and VOC emissions.Data is collected by using a Serinus 10 ozone analyzer and a portable weather station Kestrel 5500.Using Multiple Linear Regression (MLR), O3 concentration levels are predicted along NH-16 in Kharagpur, West Bengal, India.The MLR model performance is assessed by R-squared, and F-test, along with AIC and BIC tests which are evidencing that MLR is the most suitable model, accurately predicting O3 pollution levels.The study reveals that the 8-h average O3 concentrations (117.24µg m -3 ) exceed NAAQS 2009 (100 µg m -3 ) and WHO 2021 (100 µg m -3 ) standards.Higher traffic volume correlates negatively (r = -0.87)with lower O3 levels.Moderate south-east winds elevate O3 levels and transport pollutants away from the traffic area.Urgent action is needed, including comprehensive O3 pollution assessment on India's national highways and policy measures to mitigate it.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».