Measurement System for Particulate Nitrate Based on the Scrubber Difference NO−O<sub>3</sub> Chemiluminescence Method in Remote Areas
Notice bibliographique
Résumé
A particulate nitrate analyzer based on a scrubber difference/NO-O3 chemiluminescence method (SD-CL method) has been developed for measuring nitrate concentrations in remote areas. Particulate nitrate concentrations (NO3(-)(p)) were analyzed by the difference between the concentrations of NOy - gaseous nitric acid (HNO3) and NOy - HNO3 - NO3(-)(p). Annular denuders coated with NaCl and PTFE filter were used as the scrubbers for HNO3 and NO3(-)(p), respectively. The transmission efficiency of coarse particles in the denuder was found to be 93.4 ± 5.8%, so the loss of NO3(-)(p) to the denuder was within the uncertainty of the particulate nitrate analyzer (±20%). The measurements of NOy, HNO3, and NO3(-)(p) were conducted from March 15 to April 31, 2008, at Cape Hedo, Okinawa, Japan. Over 99.5% of the observed concentrations of NO3(-)(p) for 10 min integration times were higher than the detection limit of the SD-CL method (0.18 μg m(-3)). The least-squares fit of the R&P nitrate monitor against the SD-CL method yielded a slope of 0.67 ± 0.02 and a correlation coefficient of R = 0.73. This result indicates that this method could also measure NO3(-)(p) when the diameter of aerosols was larger than 10 μm. The SD-CL method was found to be useful as a measurement system for NO3(-)(p) in remote areas where coarse NO3(-)(p) dominates.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».