Characterization and sources of regional‐scale transported carbonaceous and dust aerosols from different pathways in coastal and sandy land areas of China
Notice bibliographique
Résumé
Concentrations of 12‐hour averaged organic carbon (OC), elemental carbon (EC), and other trace elements were determined from bulk aerosol samples at a coastal city of Lian Yun Gang (LYG) in east China from June to December 2003 and a sandy land site of Tong Liao in northeast China from June to August 2003. Regional transports from four main source areas accounted for ∼35–49% of the Asian dust and 16–18% of the carbonaceous particles for both sites. The regional mean concentrations of various species, especially EC, were comparable to or lower than those in urban areas of inland China, Korea, and Japan but tended to be higher than those in Hong Kong or rural sites in east Asia. At LYG, OC showed a clear seasonal pattern with a peak loading in winter (24 μg m−3) and a low in summer (10 μg m−3). Seasonality of EC was more pronounced than that of OC with a difference of approximately threefold (3.8 to 11 μg m−3). Three types of air masses with high particulate loadings were found to be responsible for the peak EC and low OC/EC ratios in winter. Clean air masses with more than 50% secondary organic carbon contents were largely of marine origins. Elemental concentrations (Ca, Fe, K, Mn, and Ti) were mainly associated with Asian dust aerosols with a certain fraction of K from biomass burning in mainland China characterized with a ratio of 1.3 for OC/K.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».