Examining Particulate Matter Emissions from Vehicular Traffic in an Urban Environment
Notice bibliographique
Résumé
This research investigates the complexities of particulate matter (PM) emissions in urban environments, with a focus on non-exhaust sources like brake and tire wear, primarily caused by vehicular traffic in an urban area. By examining the variance in PM size, specifically particles sizes between 50 nm and 1000 nm, the study assesses the impact of traffic volume and patterns on PM emissions in Toronto, Ontario. The approach used is based on vertical fluxes measured with eddy-covariance, counting vehicles and estimation of the footprint. In this study variations in vehicle traffic were linked to fluctuations in particle concentrations and turbulent fluxes. Higher vehicle rates in weekday evenings did not correspond with increased particle numbers, whereas weekday mornings experienced higher concentrations, possibly due to overnight pollutant accumulation and the rising atmospheric boundary layer. Larger particles were more likely to originate from background sources than the road itself, particularly in areas affected by stop-and-go traffic. Over a specific week in March, however, road emissions significantly contributed to particle concentrations, a deviation from the norm. Weekends presented consistent particle deposition, suggesting that roads act more as sinks than sources, especially during periods with fewer vehicles. The complexities of urban particulate dynamics were highlighted, indicating that larger particles are prone to settle on the road surface, and changes in traffic patterns can transform typical emission sources into particle sinks. This study lays the groundwork for future research, emphasizing the need for detailed traffic data to better understand emission sources and implications for urban air quality and public health.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».