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Enregistrement W2030289133 · doi:10.1063/1.4803359

Effect of secondary organic aerosol amount and condensational behavior on global aerosol size distributions

2013· article· en· W2030289133 sur OpenAlexafffund
S. D. D'Andrea, S. A. K. Häkkinen, D. M. Westervelt, Chongai Kuang, D. V. Spracklen, Ilona Riipinen, Jeffrey R. Pierce

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesCloud condensation nucleiEnvironmental scienceBoundary layerCondensationCloud baseVolatility (finance)MeteorologyPhysicsThermodynamicsCloud computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent research has shown that secondary organic aerosols (SOA) are major contributors to ultrafine particle growth to climatically relevant sizes, increasing global cloud condensation nuclei (CCN) concentrations within the continental boundary layer. Many models treat SOA solely as semivolatile, which leads to condensation of SOA proportional to the aerosol mass distribution; however, recent closure studies with field measurements show that a significant fraction of SOA condenses proportional to the aerosol surface area, which suggests a very low volatility. Additionally, while many global models contain only biogenic sources of SOA (with emissions generally 10-30 Tg yr−1), recent studies have shown a need for an additional source of SOA around 100 Tg yr−1 correlated with anthropogenic carbon monoxide (CO) emissions is required to match measurements. Here, we explore the significance of these two findings using the GEOS-Chem-TOMAS global aerosol microphysics model. The percent change in the number of particles of size Dp > 40 nm (N40) within the continental boundary layer between the surface-area-and massdistribution condensation schemes, both with the base biogenic SOA only, yielded a global increase of 8% but exceeds 100% in biogenically active regions. The percent change in N40 within the continental boundary layer between the base simulation (19 Tg yr−1) and the additional SOA (100 Tg yr−1) both using the surface area condensation scheme (very low volatility) yielded a global increase of 14%, and a global decrease in the number of particles of size Dp > 10 nm (N10) of 32%. These model simulations were compared to measured data from Hyytiälä, Finland and other global locations and confirmed a decrease in the model-measurement bias. Thus, treating SOA as very low volatile as well as including additional SOA correlated with anthropogenic CO emissions causes a significant global increase in the number of climatically relevant sized particles, and therefore we must continue to refine our SOA treatments in aerosol microphysics models.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
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