Air Pollution Measurements near Roadways: Verifying Measurements and Discerning Traffic-related Signal from Background
Notice bibliographique
Résumé
The work in this thesis examined multiple years of air quality data collected in near-roadway and urban background environments as part of an air quality monitoring pilot study, the first of its kind in Canada. In addition to validation strategies involved in assuring accuracy of these data, near-road pollutant concentrations were compared with urban background concentrations (between 2-10 km away from each near-road receptor) in order to isolate excess pollution arising from vehicle emissions, understood to be approximately equal to the difference between the two locations. One major hypothesis in this work was that these excess pollutant quantities can be estimated using the near-road data alone, an important research question as oftentimes studies do not have concurrent background measurements, and two strategies for doing this were compared with the measured site differences. Namely, utilizing differences between measurements made downwind and upwind of the roadway, and applying a background-subtraction algorithm to the near-road time series data. It was found that, relative to the explicitly measured site differences, downwind/upwind differences were 40% larger on average and not universally applicable, whereas an optimized background-subtraction algorithm replicated the site differences well and was robust across all sites. After isolating these local vehicle-related concentrations, the role of meteorological variability on vehicular plume dispersion in the near-road environment was quantified. It was found that the relationship between normalized local concentrations and wind speed was well-described with a simple exponential equation. Wind direction had the effect of enhancing this by a factor of 1.5-2.0 when downwind of the roadway, and suppressing it by a factor of 0.25-0.50 when upwind at these sites. Lastly, 15 years of continuous ambient near-road ultrafine particulate matter data were analyzed utilizing this background-subtraction methodology. It was found that local concentrations contributed ~45% to total ambient concentrations, and while these total concentrations have been steadily declining, this local fraction has remained relatively consistent. Future utilization of the methodologies developed and validated in this thesis will be useful for continued monitoring of vehicular fleet emissions.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».