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Enregistrement W4398784857 · doi:10.1016/j.aeaoa.2024.100267

Impacts of transportation emissions on horizontal and vertical distributions of air pollutants in Shanghai: Insights from emission reduction in COVID-19 lockdown

2024· article· en· W4398784857 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric Environment X · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensInstitute on Governance
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Environmental sciencePollutantSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)2019-20 coronavirus outbreakAir pollutantsAtmospheric sciencesReduction (mathematics)MeteorologyAir pollutionGeographyMedicineVirologyGeologyMathematicsChemistryOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transportation is a major sector of anthropogenic emissions in urban areas and deteriorates air quality. The surface and vertical observational data were combined with the model results to reveal its impact on the horizontal and vertical variations of pollutants during the COVID-19 lockdown period. The evident reductions in ambient PM 2.5 (∼30%) and NO 2 (∼50%) concentrations but a ∼25% increase in O 3 concentration were observed at the transportation sites. On the vertical scale, a uniform decrease of ∼28% in PM 2.5 concentrations was observed within 600 m. However, the vertical profiles of NO 2 and O 3 exhibited increasing vertical variation rates with concentrations varying significantly within 400 m. Meanwhile, O x shared a similar pattern of vertical profile with O 3 , with a uniform increase (∼5%) within 600 m in the urban area. The WRF-CMAQ model reproduced the variations, and revealed that the reduction of transportation emissions was the key factor contributing to the increase of urban O 3 and O x due to the weakened NO titration effect. The simulated vertical profile of NO 2 was featured by a decreasing curve, while that of O 3 exhibited the opposite trend. We find that the transportation emissions impact vertical concentrations of NO 2 and O 3 within at most 400 m. The process analysis revealed that the vertical transport and horizontal transport from bay areas contributed to O 3 in the urban area, while chemical processes mainly consumed it. The reduction in transportation emissions weakened the consumption and resulted in O 3 accumulation during rush hours and at night. The variation of planetary boundary layer height also favored the rise of urban O 3 by promoting vertical transport at daytime and trapping it at night. The reduction in NO x emissions from the transportation enhanced O 3 pollution, suggesting that collaborative reductions in VOCs from multiple sectors should be conducted. This study also indicated that regional collaborations in emission reductions were necessary for comprehensive air pollution prevention. • Changes in air pollutant concentrations caused by lockdown differentiated evidently at transportation and industrial sites. • Vertical profiles of pollutants within 400 m height responded obviously to the reduction of transportation emissions. • Transportation emissions reduction and vertical transport are key factors of ozone accumulation near the surface.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,493
Score d'incertitude au seuil0,742

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle