The Magnitude\nand Spatial Range of Current-Use Urban\nPCB and PBDE Emissions Estimated Using a Coupled Multimedia and Air\nTransport Model
Notice bibliographique
Résumé
SO-MUM, a coupled\natmospheric transport and multimedia urban model,\nwas used to estimate spatially resolved (5 × 5 km<sup>2</sup>) air emissions and chemical fate based on measured air concentrations\nand chemical mass inventories within Toronto, Canada. Approximately\n95% and 70% of Σ<sub>5</sub>PCBs (CB-28, -52, -101, -153, and\n-180) and Σ<sub>5</sub>PBDEs (BDE-28, -47, -100, -154, and -183)\nemissions of 17 (2–36) and 18 (3–42) kg y<sup>–1</sup>, respectively, undergo atmospheric transport from the city, which\nis partly over Lake Ontario. The urban air plume was found to reach\nabout 50 km for PCBs and PBDEs, in the direction of prevailing winds\nwhich is almost twice the distance of the wind-independent plume.\nThe distance traveled by the plume is a function of prevailing wind\nvelocity, the geographic distribution of the chemical inventory, and\ngas-particle partitioning. Soil wash-off of historically accumulated\nΣ<sub>5</sub>PCBs to surface water contributed ∼0.4 kg\ny<sup>–1</sup> (of mainly higher congeners) to near-shore Lake\nOntario compared with volatilization of ∼6 kg y<sup>–1</sup> of mainly lighter congeners. Atmospheric emissions from primary\nsources followed by deposition to surface films and subsequent wash-off\nto surface water contributed ∼1 kg y<sup>–1</sup> and\nwas the main route of Σ<sub>5</sub>PBDE loadings to near-shore\nLake Ontario which acts as a net PBDE sink. Secondary emissions of\nPCBs and PBDEs from at least a ∼900 000 km<sup>2</sup> rural land area would be needed to produce the equivalent primary\nemissions as Toronto (∼640 km<sup>2</sup>). These results provide\nclear support for reducing inventories of these POPs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».