Aerosol Transport and Source Attribution Using Sunphotometers, Models and In-Situ Chemical Composition Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Understanding of chemical, physical, and radiative processes-emissions, transport, deposition, and modification of aerosol optical properties due to ageing-is of major importance to global and regional climate simulations and projections as well as health impairment. This paper presents aerosol optical properties retrieved with the Multifilter Rotating Shadowband Radiometers (MFRSRs) and the source attribution based on back trajectories and in situ aerosol chemical composition analysis obtained during the Aerosol Life Cycle Intensive Observational Period at Brookhaven National Laboratory on Long Island, NY, during July and August 2011. The aerosol optical properties retrieved with the MFRSR exhibit excellent agreement with those obtained with a colocated Cimel sunphotometer. Apportioning aerosol optical depths by size modes reveals several episodes of high loading of fine aerosol (diameter less than 2.5 μm). Analysis of optical and physical properties of aerosols as well as their chemical composition obtained by an in situ high-resolution time-of-flight aerosol mass spectrometer together with back trajectories indicates that the principal source of high concentrations of fine aerosols observed during July 18-24 was forest fires in western Canada, consistent with reports by the Canadian Forest Service and satellite observations by the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS).
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».