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Enregistrement W2164469266 · doi:10.5194/acp-11-8133-2011

Elucidating determinants of aerosol composition through particle-type-based receptor modeling

2011· article· en· W2164469266 sur OpenAlexafffundabout
M. McGuire, Cheol–Heon Jeong, Jay G. Slowik, Rachel Chang, Joel C. Corbin, G. Lu, C. Mihele, Peter Rehbein, David Sills, Jonathan P. D. Abbatt, Jeffrey R. Brook, Greg J. Evans

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensOccupational Cancer Research CentreUniversity of TorontoEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistry of EnvironmentOntario Innovation Trust
Mots-clésAerosolFireworksParticle (ecology)Atmospheric sciencesChemical compositionEnvironmental scienceRange (aeronautics)ChemistryMeteorologyEnvironmental chemistryGeographyPhysicsGeologyMaterials scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. An aerosol time-of-flight mass spectrometer (ATOFMS) was deployed at a semi-rural site in southern Ontario to characterize the size and chemical composition of individual particles. Particle-type-based receptor modelling of these data was used to investigate the determinants of aerosol chemical composition in this region. Individual particles were classified into particle-types and positive matrix factorization (PMF) was applied to their temporal trends to separate and cross-apportion particle-types to factors. The extent of chemical processing for each factor was assessed by evaluating the internal and external mixing state of the characteristic particle-types. The nine factors identified helped to elucidate the coupled interactions of these determinants. Nitrate-laden dust was found to be the dominant type of locally emitted particles measured by ATOFMS. Several factors associated with aerosol transported to the site from intermediate local-to-regional distances were identified: the Organic factor was associated with a combustion source to the north-west; the ECOC Day factor was characterized by nearby local-to-regional carbonaceous emissions transported from the south-west during the daytime; and the Fireworks factor consisted of pyrotechnic particles from the Detroit region following holiday fireworks displays. Regional aerosol from farther emissions sources was reflected through three factors: two Biomass Burning factors and a highly chemically processed Long Range Transport factor. The Biomass Burning factors were separated by PMF due to differences in chemical processing which were in part elucidated by the passage of two thunderstorm gust fronts with different air mass histories. The remaining two factors, ECOC Night and Nitrate Background, represented the night-time partitioning of nitrate to pre-existing particles of different origins. The distinct meteorological conditions observed during this month-long study in the summer of 2007 provided a unique range of temporal variability, enabling the elucidation of the determinants of aerosol chemical composition, including source emissions, chemical processing, and transport, at the Canada-US border. This paper presents the first study to elucidate the coupled influences of these determinants on temporal variability in aerosol chemical composition using single particle-type-based receptor modelling.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,196 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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