Field inter-comparison of eleven atmospheric ammonia measurement techniques
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Eleven instruments for the measurement of ambient concentrations of atmospheric ammonia gas (NH3), based on eight different measurement methods were inter-compared above an intensively managed agricultural field in late summer 2008 in Southern Scotland. To test the instruments over a wide range of concentrations, the field was fertilised with urea midway through the experiment, leading to an increase in the average concentration from 10 to 100 ppbv. The instruments deployed included three wet-chemistry systems, one with offline analysis (annular rotating batch denuder, RBD) and two with online-analysis (Annular Denuder sampling with online Analysis, AMANDA; AiRRmonia), two Quantum Cascade Laser Absorption Spectrometers (a large-cell dual system; DUAL-QCLAS, and a compact system; c-QCLAS), two photo-acoustic spectrometers (WaSul-Flux; Nitrolux-100), a Cavity Ring Down Spectrosmeter (CRDS), a Chemical Ionisation Mass Spectrometer (CIMS), an ion mobility spectrometer (IMS) and an Open-Path Fourier Transform Infra-Red (OP-FTIR) Spectrometer. The instruments were compared with each other and with the average concentration of all instruments. An overall good agreement of hourly average concentrations between the instruments (R2>0.84), was observed for NH3 concentrations at the field of up to 120 ppbv with the slopes against the average ranging from 0.67 (DUAL-QCLAS) to 1.13 (AiRRmonia) with intercepts of −0.74 ppbv (RBD) to +2.69 ppbv (CIMS). More variability was found for performance for lower concentrations (<10 ppbv). Here the main factors affecting measurement precision are (a) the inlet design, (b) the state of inlet filters (where applicable), and (c) the quality of gas-phase standards (where applicable). By reference to the fast (1 Hz) instruments deployed during the study, it was possible to characterize the response times of the slower instruments.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle