Size‐resolved fluxes of sub‐100‐nm particles over forests
Notice bibliographique
Résumé
Dry deposition of atmospheric particles is critically dependent on particle size and plays a key role in dictating the mass and number distributions of atmospheric particles. However, modeling dry deposition is constrained by a lack of understanding of controlling dependencies and accurate size‐resolved observations. We present size‐resolved particle number fluxes for sub‐100‐nm particle diameters (Dp) over a deciduous forest derived using eddy covariance applied to data from a fast mobility particle sizer. The size‐resolved particle number fluxes in 18 diameters between 8 and 100 nm were collected during leaf‐on and are statistically robust. Particle deposition velocities normalized by friction velocity (vd+) are approximately four times smaller than comparable values for coniferous forests reported elsewhere. Comparison of the data with output from a new one‐dimensional mechanistic particle deposition model designed for broadleaf forest exhibits greater accord with the measurements than two previous analytical models, but modeled vd+ underestimate observed values by at least a factor of two for all Dp between 6 and 100 nm. When size‐resolved particle deposition velocities for Dp < 100 nm are normalized by friction velocity, the key controlling role of particle diffusivity is strongly manifest. On the basis of analyses of these new measurements and recently published size‐resolved particle number fluxes from a conifer forest, we present working parameterizations for size‐resolved particle deposition velocities over forests that could reasonably be applied in regional and global atmospheric chemistry transport models.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».