Identifying surface sulphur dioxide (SO2) monitoring gaps in Saint John, Canada with land use regression and hot spot mapping
Notice bibliographique
Résumé
Saint John experiences ambient sulphur dioxide (SO 2 ) pollution due to a high density of industrial activities. Despite recent reduction in SO 2 emissions, over 90 % of the provincial exceedances of air pollutants were related to SO 2 or total reduced sulphur (TRS), and over 70 % among which occurred in Saint John. Pinpointing intra-urban SO 2 hot spots is important for revealing the neighborhoods exposed to high health risk. However, this is challenging due to limited spatial coverage of monitoring. To fill the monitoring gap, we developed two-stage gradient boosting models combining a classifier that discerned between SO 2 -free and SO 2 -polluted days and a regressor that estimated daily SO 2 levels based on remote sensing data. With a 10-fold cross-validation, the classifier achieved 83 % accuracy and the regressors attained R 2 of 0.46 and 0.44 for daily mean and maximum SO 2 respectively. Based on model outputs, we conducted spatial hot spot analysis and found high SO 2 levels spread to northeast, north, and southeast Saint John, where SO 2 monitoring was absent. Several existing monitoring sites in west Saint John do not have SO 2 regularly measured. Besides the spatiotemporal lags of nearby monitored SO 2 , wind-related variables such as wind speed and direction had high importance in predicting surface SO 2 , which might suggest potential impacts to remote unmonitored communities from the transport of SO 2 . In summary, our findings suggest that certain unmonitored areas in Saint John may experience high SO 2 levels. Expansion of monitoring efforts would help inform where and when mitigation should be taken to minimize SO 2 -related health impacts. • We employed a two-stage modelling approach for estimating surface SO 2 in Saint John. • Model-derived SO 2 hot spots helped identify areas for additional air monitoring. • Increased SO 2 monitoring is needed in the northern and eastern parts of Saint John. • Wind-related variables and temporal lags of surface SO 2 greatly impacted the result.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».