Single-particle characterization of biomass burning organic aerosol (BBOA): evidence for non-uniform mixing of high molecular weight organics and potassium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Biomass burning organic aerosol (BBOA) can be emitted from natural forest fires and human activities such as agricultural burning and domestic energy generation. BBOA is strongly associated with atmospheric brown carbon (BrC) that absorbs near-ultraviolet and visible light, resulting in significant impacts on regional visibility degradation and radiative forcing. The mixing state of BBOA can play a critical role in the prediction of aerosol optical properties. In this work, single-particle measurements from a Soot-Particle Aerosol Mass Spectrometer coupled with a light scattering module (LS-SP-AMS) were performed to examine the mixing state of BBOA, refractory black carbon (rBC), and potassium (K, a tracer for biomass burning aerosol) in an air mass influenced by wildfire emissions transported from northern Québec to Toronto, representing aged biomass burning plumes. Cluster analysis of single-particle measurements identified five BBOA-related particle types. rBC accounted for 3–14 wt % of these particle types on average. Only one particle type exhibited a strong ion signal for K+, with mass spectra characterized by low molecular weight organic species. The remaining four particle types were classified based on the apparent molecular weight of the BBOA constituents. Two particle types were associated with low potassium content and significant amounts of high molecular weight (HMW) organic compounds. Our observations indicate non-uniform mixing of particles within a biomass burning plume in terms of molecular weight and illustrate that HMW BBOA can be a key contributor to low-volatility BrC observed in BBOA particles. The average mass absorption efficiency of low-volatility BBOA is about 0.8–1.1 m2 g−1 based on a theoretical closure calculation. Our estimates indicate that low-volatility BBOA contributes ∼ 33–44 % of thermo-processed particle absorption at 405 nm; and almost all of the BBOA absorption was associated with low-volatility organics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».