Impact of Wildfire Smoke PM2.5 on Indoor Air Quality of Public Buildings on a University Campus
Notice bibliographique
Résumé
With increasing wildfire events impacting many regions worldwide, understanding and mitigating the effects of wildfire smoke on indoor air quality (IAQ) in public buildings are essential for protecting occupant health. This study investigated the impact of wildfire smoke on the IAQ across 24 campus buildings in Alberta, Canada, representing public spaces with varied ventilation systems. Using a network of low-cost sensors to monitor indoor PM 2.5, the study identified significant spikes during wildfire smoke events, with 71% of buildings exceeding the Canadian Ambient Air Quality Standards daily limit of 27 μg/m 3 . The buildings had mechanical ventilation systems with filters with different Minimum Efficiency Reporting Value (MERV) ratings. MERV13 filters were found to be more efficient at capturing PM 2.5 particles, resulting in lower indoor/outdoor PM 2.5 ratios (0.12 ± 0.07) compared to MERV8 filters (0.28 ± 0.14). Buildings with air change rates (ACH) ranging from 5 to 15 per hour exhibited different infiltration patterns, with higher ACH generally leading to elevated indoor PM 2.5 concentrations during wildfire events. This highlights the need to balance ventilation and pollutant infiltration by optimizing ACH rates and filtration efficiency to reduce indoor PM 2.5 . The trajectory-fire interception method, combined with satellite data, enhanced the identification of wildfire-influenced periods, contributing to a better understanding of smoke infiltration dynamics. These findings underscore that even advanced filtration and ventilation systems alone may not ensure a healthy IAQ during extreme pollution. Real-time pollutant measurements are crucial for effective IAQ management. The findings offer valuable insights for building administrators and policymakers, helping them develop strategies to mitigate the effects of wildfire smoke and to support healthier indoor environments during wildfire seasons.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».