Influence of Traffic and Meteorological Conditions on Ozone Pollution in Kharagpur, India
Notice bibliographique
Résumé
This study targets on ozone (O3) pollution resulting from road traffic in India (special focus on National Highway 16 or NH-16 and its nearby areas), 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.Ozone concentration was measured by using a Serinus 10 ozone analyser and weather parameters was measured by a portable weather station Kestrel 5500.Analysis revealed that the higher traffic volume correlates negatively (r = -0.87)with lower O3 levels during morning and evening whereas lower traffic volume is associated with higher O3 levels during afternoon.Traffic was manually counted and classified.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 Ftest, along with AIC and BIC tests which are evidencing that MLR is the most suitable model, accurately predicting O3 pollution levels.The study explores that the 8-h average O3 concentrations (117.25 µg m -3 ) measured along the NH-16 has exceed NAAQS 2009 (100 µg m -3 ) and WHO 2021 (100 µg m -3 ) prescribed standards.South-east (SE) winds with moderate speeds (0.5 -1.5 ms -1 ) were elevating O3 levels in the study regions.As the direction of wind change, transport of pollutants was occurring away from the traffic area to nearby rural areas along the NH-16.O3 levels for 8-h period were also high in nearby rural areas (112.56 µg m -3 ).Study tells that an urgent action is needed, including comprehensive O3 pollution assessment on all India's national highways and implementation of new policies to mitigate O3 pollution across NHs all over India.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».