Temperature Dependence of the Characteristic Travel Distance
Notice bibliographique
Résumé
The effect of temperature variation on the environmental fate of organic chemicals can be evaluated in steady-state multimedia box models by expressing chemical partitioning data and reaction rate coefficients as functions of temperature. Using such a modelthetemperature dependence of the characteristic travel distance in air L(A), which is a measure for the atmospheric long-range transport potential of organic chemicals, is calculated. Simulations are reported for a set of 40 chemicals of environmental interest. Increasing temperature is shown to have two opposing effects on L(A). Rates of chemical transformations in the atmosphere (k(air)) and surface media are increased, which reduces L(A). Rates of atmospheric deposition (k(dep)) are reduced leading to increased mobility and L(A). Accordingly, L(A) can monotonically increase or decrease with increasing temperature, or it can have a maximum in the modeled temperature range, but it cannot have a minimum. For chemicals with a strong temperature dependence of k(air) relative to k(dep), L(A) will increase with increasing temperature. Results for selected polychlorinated biphenyls are compared to monitoring data yielding qualitative agreement when chemical properties are adjusted to mean temperatures for the measurement period. The results demonstrate that the temperature dependence of the characteristic travel distance is highly dependent on chemical characteristics and can be counterintuitive. The use of mass balance models is thus essential. The difference between the L(A) values at 5 degrees C and 30 degrees C can be up to a factor of 6. Accordingly, chemical ranking with respect to L(A) can change significantly if performed at different temperatures. Implications of the different temperature dependencies on long-range transport to polar regions are discussed.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».