From Bike Lanes to Highway Trucks, Assessing the Impact of Transportation Policies on Air Pollution Exposure at Local and Regional Scales
Notice bibliographique
Résumé
In a context of increasing concern for population exposure to ambient air pollution, it is crucial to develop tools to assist urban policies tackling air quality. In this thesis, techniques to investigate air quality at local and regional scales were developed and applied to analyze the impact of transportation policies on population exposure and health. The first part of this thesis consists in a large data collection campaign involving short-term stationary and mobile measurements of air pollutant concentrations in Toronto. Land-use regression (LUR) models based on the two data collection protocols are developed and compared with data from a panel study. Recommendations are provided for the design of short-term monitoring campaigns. In the second part of this thesis, we set-up a chemical transport model (CTM) and a plume-in-grid (PinG) model for the Greater Toronto and Hamilton Area (GTHA) to simulate the levels of various air contaminants at a scale of 1 km2. These models are based on a detailed traffic emission inventory and enable a refined analysis of population exposure to traffic-related air pollution. The CTM is combined with a health impact assessment tool to investigate the benefits of greening freight movements on urban air quality and health. In the third module, we use our LUR and air quality models to analyze the impact of transportation policies on population exposure and health. The fine spatial resolution of the LUR exposure surfaces is optimal to assess a major urban planning strategy of the City of Toronto: the installation of new bike facilities. We use our CTM to investigate the health and climate benefits of renewing the fleets of private household vehicles, transit buses and commercial vehicles. While we recommend the use of detailed air pollutant maps such as those obtained from LUR models to assist local policy making, spatially refined CTMs supplemented by comprehensive emission inventories are outstanding tools to assess and compare the benefits of transportation policies at a regional scale.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».