Characterization of Atmospheric Organic and Elemental Carbon of PM2.5 in a Typical Semi-Arid Area of Northeastern China
Notice bibliographique
Résumé
In the spring of 2006, daily particulate matter (PM2.5) aerosol samples were collected in Tongyu, a semi-arid area in northeastern China. The concentrations of organic carbon (OC) and elemental carbon (EC) were determined with a thermal/optical carbon analyzer in the filter samples. The average concentrations of OC and EC in PM2.5 were 14.1 ± 8.7 and 2.0 ± 1.3 μg/m3, respectively. A good correlation between OC and EC was observed during the spring season, suggesting that they might be derived from similar sources. The correlation between OC and K+ was high (R = 0.74), and the K+/OC ratio, as determined from their linear regression slope, reached 2.57. The good correlation and high K+/OC ratio indicated that biomass-burning was probably one of the major sources of OC in this region. The concentrations of estimated secondary organic carbon (SOC) in PM2.5 in Tongyu ranged from below the detection limit to 26.1 μg/m3 (mean, 5.9 μg/m3). The percentages of SOC in OC and in PM2.5 mass were 42.0% and 2.1%, respectively. The SOC concentrations during dust storm (DS) periods were higher than those during non-dust storm (NDS) ones, suggesting that chemical reaction processes involving gas-particle conversion occurred during the long-distance transport of aerosol particles.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».