Predicting hygroscopic growth using single particle chemical composition estimates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Single particle mass spectral data, collected in Paris, France, have been used to predict hygroscopic growth at the single particle level. The mass fractions of black carbon, organic aerosol, ammonium, nitrate, and sulphate present in each particle were estimated using a combination of single particle mass spectrometer and bulk aerosol chemical composition measurements. The Zdanovskii‐Stokes‐Robinson (ZSR) approach was then applied to predict hygroscopic growth factors based on these mass fraction estimates. Smaller particles with high black carbon mass fractions and low inorganic ion mass fractions exhibited the lowest predicted growth factors, while larger particles with high inorganic ion mass fractions exhibited the highest growth factors. Growth factors were calculated for subsaturated relative humidity (90%) to enable comparison with hygroscopic tandem differential mobility analyzer measurements. Mean predicted and measured hygroscopic growth factors for 110, 165, and 265 nm particles were found to agree within 6%. Single particle‐based ZSR hygroscopicity estimates offer an advantage over bulk aerosol composition‐based hygroscopicity estimates by providing additional chemical mixing state information. External mixing can be determined for particles of a given diameter through examination of the predicted hygroscopic growth factor distributions. Using this approach, 110 nm and 265 nm particles were found to be predominantly internally mixed; however, external mixing of 165 nm particles was observed periodically when thinly coated and thickly coated black carbon particles were simultaneously detected. Single particle‐resolved chemical information will be useful for modeling efforts aimed at constraining cloud condensation nuclei activity and hygroscopic growth.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».