Contribution of airborne dust particles to HONO sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. HONO is a major precursor for OH radicals in early mornings. Its formation has been mainly attributed to the heterogeneous hydrolysis of NO2 on surfaces such as soot, glass, mineral oxides and aerosol surfaces. In particular, dust events which are loaded with mineral oxide aerosols have been associated with higher HONO concentrations in the gas phase. In order to understand the mechanism of reactions related to this process, samples during dusty and non-dusty days were collected between October 2009 and April 2011. Based on HYSPLIT backward trajectories, data were divided between wind trajectories originating from Arabian or African deserts. In this study an increase of HONO levels was observed during dusty days. The increase in the acidic gas concentrations was accompanied by an increase in the PM nitrate and sulfate ion concentrations. During high relative humidity (African dusty days), it is proposed that the mechanism of NO2 hydrolysis predominates whereas during Arabian dusty days, where the air is relatively dry, a synergistic mechanism of adsorption and reaction between NO2 and SO2 on dust particles to produce HONO and sulfate in the particle phase is suggested. This study implies that the NOx reactivity on mineral oxide surfaces leads to a higher mixing level of OH. An increase in the sulfate forming capacity could account for the underestimation of sulfates in aerosols when the reactive uptake of SO2 alone is considered.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».