Semi-empirical parameterization of size-dependent atmospheric nanoparticle growth in continental environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The capability to accurately yet efficiently represent atmospheric nanoparticle growth by biogenic and anthropogenic secondary organics is a challenge for current atmospheric large-scale models. It is, however, crucial to predict nanoparticle growth accurately in order to reliably estimate the atmospheric cloud condensation nuclei (CCN) concentrations. In this work we introduce a simple semi-empirical parameterization for sub-20 nm particle growth that distributes secondary organics to the nanoparticles according to their size and is therefore able to reproduce particle growth observed in the atmosphere. The parameterization includes particle growth by sulfuric acid, secondary organics from monoterpene oxidation (SORGMT) and an additional condensable vapor of non-monoterpene organics ("background"). The performance of the proposed parameterization was investigated using ambient data on particle growth rates in three diameter ranges (1.5–3 nm, 3–7 nm and 7–20 nm). The growth rate data were acquired from particle/air ion number size distribution measurements at six continental sites over Europe. The longest time series of 7 yr (2003–2009) was obtained from a boreal forest site in Hyytiälä, Finland, while about one year of data (2008–2009) was used for the other stations. The extensive ambient measurements made it possible to test how well the parameterization captures the seasonal cycle observed in sub-20 nm particle growth and to determine the weighing factors for distributing the SORGMT for different sized particles as well as the background mass flux (concentration). Besides the monoterpene oxidation products, background organics with a concentration comparable to SORGMT, around 6 × 107 cm−3 (consistent with an additional global SOA yield of 100 Tg yr−1) was needed to reproduce the observed nanoparticle growth. Simulations with global models suggest that the "background" could be linked to secondary biogenic organics that are formed in the presence of anthropogenic pollution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».