Investigating the use of portable air pollution sensors to capture the spatial variability of urban air pollution
Notice bibliographique
Résumé
This thesis aims at developing air pollution exposure surfaces for nitrogen dioxide (NO2) and ozone (O3) in Montreal, Canada, using land use regression techniques, and thus capturing the effects of the built environment, traffic, and meteorology on the spatial variability of these two pollutants. Another objective of this work is to assess the potential of new handheld air quality sensors at capturing near-road air quality. To reach these objectives, we ran a data collection campaign on the island of Montreal, spanning 3 seasons (spring, summer and fall) in 2014. In total, 76 sites were identified and which represent the range of land-use and built environment characteristics in Montreal. Each site was visited at least 6 times throughout the campaign whereby measurements occurred for 30 minutes (per visit) with two O3 and two NO2 monitors. We also collected variables related to traffic and street characteristics on-site to assess their relationship with air pollution, and gathered a set of land-use and built environment characteristics at several buffer sizes around the sites (50, 100, 200, 300, 500, 750, 1000 m) using geographical information systems (GIS). The land use regression models we developed achieved R2 values of 0.86 for NO2 and 0.92 for O3, when corrected for regional meteorology. Based on the coefficients of the NO2 and O3 models, we developed an exposure surface for each pollutant by applying the model in areas where air pollution data were not available. Our NO2 surface is strongly correlated with older surfaces previously developed for Montreal, indicating that the spatial variability of air pollution has remained stable. Our O3 model is to our knowledge the first of its kind and for this reason cannot be compared with previous results. The relationship between NO2 and O3 in our models confirms our theoretical understanding of the behaviour of these pollutants. The exposure we generated in this study can be used for epidemiological studies in evaluating the associations between traffic related air pollution and health effects.
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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 | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 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 ».