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Enregistrement W2071604157 · doi:10.5194/acp-11-10173-2011

Aircraft study of the impact of lake-breeze circulations on trace gases and particles during BAQS-Met 2007

2011· article· en· W2071604157 sur OpenAlexafffundabout
Katherine Hayden, David Sills, Jeffrey R. Brook, Shao‐Meng Li, Paul A. Makar, M. Z. Markovic, P. Liu, K. G. Anlauf, Jason O’Brien, Q. Li, R. McLaren

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSea breezeAerosolAir mass (solar energy)Trace gasAtmospheric sciencesEnvironmental scienceCirculation (fluid dynamics)Atmospheric circulationClimatologyMeteorologyGeologyGeographyBoundary layerMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. High time-resolved aircraft data, concurrent surface measurements and air quality model simulations were explored to diagnose the processes influencing aerosol chemistry under the influence of lake-breeze circulations in a polluted region of southwestern Ontario, Canada. The analysis was based upon horizontal aircraft transects conducted at multiple altitudes across an entire lake-breeze circulation. Air mass boundaries due to lake-breeze fronts were identified in the aircraft meteorological and chemical data, which were consistent with the frontal locations determined from surface analyses. Observations and modelling support the interpretation of a lake-breeze circulation where pollutants were lofted at a lake-breeze front, transported in the synoptic flow, caught in a downdraft over the lake, and then confined by onshore flow. The detailed analysis led to the development of conceptual models that summarize the complex 3-D circulation patterns and their interaction with the synoptic flow. The identified air mass boundaries, the interpretation of the lake-breeze circulation, and the air parcel circulation time in the lake-breeze circulation (3.0 to 5.0 h) enabled formation rates of organic aerosol (OA/ΔCO) and SO42− to be determined. The formation rate for OA (relative to excess CO in ppmv) was found to be 11.6–19.4 μg m−3 ppmv−1 h−1 and the SO42− formation rate was 5.0–8.8% h−1. The formation rates are enhanced relative to regional background rates implying that lake-breeze circulations are an important dynamic in the formation of SO42− and secondary organic aerosol. The presence of cumulus clouds associated with the lake-breeze fronts suggests that these enhancements could be due to cloud processes. Additionally, the effective confinement of pollutants along the shoreline may have limited pollutant dilution leading to elevated oxidant 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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeObservationnel
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

Citations44
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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