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Enregistrement W4417474512 · doi:10.1029/2025jd044757

Tropospheric NO <sub>2</sub> Patterns in Eastern Canada Using the First Year of TEMPO Observations

2025· article· en· W4417474512 sur OpenAlexafffundabout
Tsz Kin Siu, Daniel L. Goldberg, Gaige Hunter Kerr, Lulu Chen, M. Omar Nawaz, Rachel Chang, Kelvin C. Fong

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthResearch Nova ScotiaNational Institute of Environmental Health SciencesDalhousie UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésTroposphereMorningMetropolitan areaDiurnal temperature variationAir quality indexPopulationDiurnal cycle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Tropospheric Emissions: Monitoring of Pollution (TEMPO) instrument enables an unprecedented assessment of diurnal and community‐scale variations in tropospheric nitrogen dioxide (NO 2 ) across North America. This study presents the first exploratory analysis of NO 2 patterns in eastern Canada, including Ontario, Quebec, and the Atlantic provinces, using TEMPO observations. We analyzed TEMPO data (V03) gridded at 0.02° × 0.02° from September 2023 to August 2024 and compared it with the Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI) and surface‐level measurements from Canadian national regulatory monitors. With the hourly resolution of TEMPO, we observed diurnal trends and hotspots that were not recognized by once‐per‐day TROPOMI measurements and pinpointed undermonitored areas. NO 2 in eastern Canada's eight major metropolitan areas, ports, and industrial cities similarly peaked in early morning and declined in later hours. Still, TEMPO detected variations in their hours of peaks and spikes, seasonal, and weekday‐weekend distributions. In Atlantic Canada, correlations between TEMPO and TROPOMI column densities, as well as column‐surface alignments, were lower (Spearman's ρ = 0.41–0.53) compared to the Quebec City‐Windsor Corridor (Spearman's ρ = 0.81–0.90), primarily due to a wider dynamic range of pollution in the latter region. The two regions' TEMPO‐TROPOMI mean absolute differences were 19.3% and 17.1%, respectively. Temporal variations (e.g., a later weekday morning peak in Ontario cities) and TEMPO's identification of additional undermonitored hotspots provide insights into air quality control planning. Our findings motivate future research using multiyear TEMPO data to investigate atmospheric NO 2 sources, transport, exposure, and associated population health impacts in Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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