Light‐absorbing properties of ambient black carbon and brown carbon from fossil fuel and biomass burning sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The optical properties of ambient black carbon‐containing particles and the composition of their associated coatings were investigated at a downtown site in Toronto, Canada, for 2 weeks in June 2013. The objective was to assess the relationship between black carbon (BC) coating composition/thickness and absorption. The site was influenced by emissions from local vehicular traffic, wildfires in Quebec, and transboundary fossil fuel combustion emissions in the United States. Mass concentrations of BC and associated nonrefractory coatings were measured using a soot particle–aerosol mass spectrometer (SP‐AMS), while aerosol absorption and scattering were measured using a photoacoustic soot spectrometer (PASS). Absorption enhancement was investigated both by comparing ambient and thermally denuded PASS absorption data and by relating absorption data to BC mass concentrations measured using the SP‐AMS. Minimal absorption enhancement attributable to lensing at 781 nm was observed for BC using both approaches. However, brown carbon was detected when the site was influenced by wildfire emissions originating in Quebec. BC coating to core mass ratios were highest during this period (~7), and while direct absorption by brown carbon resulted in an absorption enhancement at 405 nm (>2.0), no enhancement attributable to lensing at 781 nm was observed. The efficiency of BC coating removal in the denuder decreased substantially when wildfire‐related organics were present and may represent an obstacle for future similar studies. These findings indicate that BC absorption enhancement due to lensing is minimal for downtown Toronto, and potentially other urban locations, even when impacted by long‐range transport events.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».