Improving air pollution source apportionment in size-segregated PM using Pb isotope-based Bayesian mixing models in Tarragona (Spain)
Notice bibliographique
Résumé
A total of 75 outdoor PM 10 , PM 2.5 , and PM 1 samples from 14 schools, and 9 samples from potential local emission sources, were collected and analysed for their metallic content and lead (Pb) isotope ratios in 2 seasonal campaigns in Tarragona (Catalonia, Spain) to identify and apportion contamination sources and to assess associated health risks. Lead was predominantly found in PM 1 , and although its levels were below air quality standards, its Enrichment Factors (EF), along with those of other potentially toxic elements (Cd, Cr, Cu and Sb), indicated extremely severe enrichment in all PM sizes. Seasonal differentiation in Pb enrichment was particularly significant in PM 1 during the cold campaign. This suggests an anthropogenic origin, mainly from combustion processes such as road traffic and a municipal solid waste incinerator , as supported by profiles of other metals (Cu, V and Zn) and the spatial distribution of the EF Pb , respectively. Non-radiogenic Pb isotope ratios ( 208 Pb/ 204 Pb and 206 Pb/ 204 Pb) indicated a geogenic origin in some PM 10 samples, based on their similarity to the geochronology of specific Spanish ore samples. However, radiogenic ratios ( 208 Pb/ 207 Pb and 206 Pb/ 207 Pb) pointed to coal-fired electrical plants (EGUs) and road traffic as the sources of the majority of the samples. These findings were corroborated by EF spatial distribution maps and by our previous study coupling air masses back trajectories with C and N isotopes in the same PM samples. Bayesian mixing models using both 204 Pb- and 207 Pb-normalised Pb isotope ratios estimated sources' contributions as follows: i) municipal solid waste incinerator (at least 10 % in PM 10 and up to 60 % in both PM 2.5 and PM 1 ); ii) road traffic (up to 40 % for all size fractions); iii) coal-fired EGUs (around 20 % for all size fractions); and iv) geogenic particles (<10 % for all size fractions). Despite this strong contribution of anthropogenic sources , the potential health impacts of potentially toxic elements exposure were low, i.e., 3 additional cancer cases for adults per million of people due to Pb exposure, which nonetheless is comparable to levels observed in cities with populations 30 or more times larger than that of Tarragona.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».