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Enregistrement W2034573983 · doi:10.1029/2011jd017393

Isocyanic acid in a global chemistry transport model: Tropospheric distribution, budget, and identification of regions with potential health impacts

2012· article· en· W2034573983 sur OpenAlexaff
Paul J. Young, L. K. Emmons, J. M. Roberts, Jean‐François Lamarque, Christine Wiedinmyer, Patrick R. Veres, Trevor C. VandenBoer

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity Corporation for Atmospheric ResearchNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésIsocyanic acidTroposphereEnvironmental scienceAtmospheric sciencesChemical transport modelBiomass burningAerosolEnvironmental chemistryClimatologyMeteorologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study uses a global chemical transport model to estimate the distribution of isocyanic acid (HNCO). HNCO is toxic, and concentrations exceeding 1 ppbv have been suggested to have negative health effects. Based on fire studies, HNCO emissions were scaled to those of hydrogen cyanide (30%), resulting in yearly total emissions of 1.5 Tg for 2008, from both anthropogenic and biomass burning sources. Loss processes included heterogeneous uptake (pH dependent), dry deposition (like formic acid), and reaction with the OH radical (k = 1 × 10−15 molecule−1 cm3 s−1). Annual mean surface HNCO concentrations were highest over parts of China (maximum of 470 pptv), but episodic fire emissions gave much higher levels, exceeding 4 ppbv in tropical Africa and the Amazon, and exceeding 10 ppbv in Southeast Asia and Siberia. This suggests that large biomass burning events could result in deleterious health effects for populations in these regions. For the tropospheric budget, using the model‐calculated pH the HNCO lifetime was 37 days, with the split between dry deposition and heterogeneous loss being 95%:5%. Fixing the heterogeneous loss rate at pH = 7 meant that this process dominated, accounting for ∼70% of the total loss, giving a lifetime of 6 days, and resulting in upper tropospheric concentrations that were essentially zero. However, changing the pH does not notably impact the high concentrations found in biomass burning regions. More observational data is needed to evaluate the model, as well as a better representation of the likely underestimated biofuel emissions, which could mean more populations exposed to elevated HNCO concentrations.

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)0,000
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations35
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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