Spatial variation of resuspended particulate matter in urban environments and real-world assessment of street sweeping
Notice bibliographique
Résumé
Non-tailpipe emissions have gained growing attention as an emerging source of traffic-related air pollution, especially as tailpipe emissions decline. This study conducted extensive mobile measurements in a high-density urban area over two years to investigate the spatial variability of resuspended road dust and evaluate the real-world effectiveness of street sweeping. Resuspended particulate matter (PM), specifically PM 2.5 and PM 10 , was measured alongside pollutants from tailpipe and non-tailpipe sources. The mobile sampling revealed substantial spatial variability in resuspended PM with notably higher concentrations on local streets compared to major roads. This spatial pattern contrasted with tailpipe-related black carbon and ultrafine particles, which were elevated near highways, commercial, and industrial zones. Nearby construction and renovation activities were major contributors to resuspended PM on local streets. As a result, school neighborhoods in residential areas and open spaces may experience acute exposure to road dust PM. Street sweepers equipped with regenerative air systems were generally ineffective in reducing resuspended PM under real-world conditions. This trend was consistent across different types of regenerative sweepers and operational modes, except for one sweeper equipped with an advanced filtration system showing some reduction in resuspended PM. Operational factors, including sweeper speed and water spraying, substantially influenced PM resuspension . While water spraying reduced on-road PM during sweeping, excessive use resulted in unintended increases in both resuspended and on-road PM concentrations afterward. While street sweeping helps to manage debris on road surfaces, these findings underscore the need to optimize sweeping practices and develop strategies to improve near-road air quality .
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».