Underestimation of sulfate concentration in PM2.5 using a semi-continuous particle instrument based on ion chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Recently, a variety of ion-chromatography-based semi-continuous particle instruments such as the Dionex gas particle ion chromatograph (GP-IC), wet-annular denuder/steam-jet aerosol collector (WAD/SJAC), particle-into-liquid sampler with ion chromatograph (PILS-IC), gas and aerosol monitoring system (GAMS) have been introduced for measuring particle chemical components in the atmosphere. It has been reported that sulfate concentrations in PM2.5 measured by these semi-continuous particle instruments correlate well with those measured by other semi-continuous instruments such as the Aerodyne aerosol mass spectrometer (AMS), R&P 8400S and R&P 8400N analyzers, and Thermo model 5020 sulfate particle analyzer and at times exhibit a unity slope. However, the sulfate concentration measured by some of these semi-continuous instruments has been reported to be underestimated by 20-50%, as compared to that in PM2.5 filter samples. In this study, numerous potential causes for underestimation of the sulfate concentrations by the GP-IC were investigated. We found a 30-40% negative artifact arising from an improper calibration procedure inherent within the instrument design. An improved calibration procedure was developed and it substantially reduced the sulfate concentration difference between the GP-IC measurements and PM2.5 filter samples from 36% to 5%.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».