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Enregistrement W2163882954 · doi:10.5194/acp-12-779-2012

Atmospheric aerosol compositions in China: spatial/temporal variability, chemical signature, regional haze distribution and comparisons with global aerosols

2012· article· en· W2163882954 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolHazeSulfateEnvironmental scienceEnvironmental chemistryTotal organic carbonNitrateAtmospheric sciencesAmmoniumAmmonium sulfateChemistryMeteorologyGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. From 2006 to 2007, the daily concentrations of major inorganic water-soluble constituents, mineral aerosol, organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) in ambient PM10 samples were investigated from 16 urban, rural and remote sites in various regions of China, and were compared with global aerosol measurements. A large difference between urban and rural chemical species was found, normally with 1.5 to 2.5 factors higher in urban than in rural sites. Optically-scattering aerosols, such as sulfate (~16%), OC (~15%), nitrate (~7%), ammonium (~5%) and mineral aerosol (~35%) in most circumstance, are majorities of the total aerosols, indicating a dominant scattering feature of aerosols in China. Of the total OC, ~55%–60% can be attributed to the formation of the secondary organic carbon (SOC). The absorbing aerosol EC only accounts for ~3.5% of the total PM10. Seasonally, maximum concentrations of most aerosol species were found in winter while mineral aerosol peaks in spring. In addition to the regular seasonal maximum, secondary peaks were found for sulfate and ammonium in summer and for OC and EC in May and June. This can be considered as a typical seasonal pattern in various aerosol components in China. Aerosol acidity was normally neutral in most of urban areas, but becomes some acidic in rural areas. Based on the surface visibility observations from 681 meteorological stations in China between 1957 and 2005, four major haze areas are identified with similar visibility changes, namely, (1) Hua Bei Plain in N. China, and the Guanzhong Plain; (2) E. China with the main body in the Yangtze River Delta area; (3) S. China with most areas of Guangdong and the Pearl River Delta area; (4) The Si Chuan Basin in S.W. China. The degradation of visibility in these areas is linked with the emission changes and high PM concentrations. Such quantitative chemical characterization of aerosols is essential in assessing their role in atmospheric chemistry and weather-climate effects, and in validating atmospheric models.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,113
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
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