Global changes in the hazardous atmospheric NO2 during the COVID-19 lockdown and post-lockdown periods
Notice bibliographique
Résumé
• Examination of NO2 in global hotspots, 3000 cities and 86 major urban centres during LD. • A considerable decline in NO2 is found in all major hotspots and urban centres during LD. • After ease of LD, NO2 is reversed back to the previous year level in most areas. • The reversal of pollution in urban areas demands a revision of current vehicular norms. There are several environmental policies such as vehicular emission norms and industrial regulations, yet many countries grapple with poor air quality. In this context, the COVID-19 lockdown (LD, March–April 2020) provided a unique opportunity to examine the anthropogenic and natural sources of air pollution. Here, we observe a notable decrease in NO₂ pollution in its global hotspots such as East China (EC), Indo-Gangetic Plain (IGP), Western Europe (WE), South Africa (SA), the United States of America (USA) and Southeast Asia (SEA), about 5–30% during LD. A similar decrease in NO₂ is also observed in the major urban centres of the world (e.g. New York, Delhi, Beijing, London, Mexico, Toronto, Canberra, Johannesburg and Paris) in the same period. This reduction is owing to the temporary pause of human activities such as industrial operations and transport, which are the major sources of NO₂ there. However, after the ease of LD (i.e. post-lockdown period or PostLD), high NO₂ pollution is observed in most regions and cities (about 10–30%), which is more pronounced in the cities of EC (e.g. Beijing), IGP (e.g. Delhi), WE (e.g. London) and the USA (e.g. New York, Pittsburgh). In addition, some other global cities (e.g. Mumbai, Bangalore, Wuhan, Montreal, Bonn and Jakarta) also show a comparable rise in NO₂ during PostLD, about 5–25%. These results indicate that the decline in NO₂ pollution was primarily due to the strict vehicular regulations during LD. Therefore, this assessment suggests revisiting the existing vehicular policies and enforcing additional measures to reduce air pollution for a healthy and sustainable planet.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».