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Enregistrement W2512883043 · doi:10.5194/acp-17-1143-2017

The surface aerosol optical properties in the urban area of Nanjing, west Yangtze River Delta, China

2017· article· en· W2512883043 sur OpenAlexaff
Bingliang Zhuang, Tijian Wang, Jane Liu, Shu Li, Min Xie, Yong Han, Pulong Chen, Qiduo Hu, Xiu‐Qun Yang, Congbin Fu, Jialei Zhu

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPriority Academic Program Development of Jiangsu Higher Education InstitutionsNanjing UniversityNational Natural Science Foundation of ChinaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésAerosolAngstrom exponentSingle-scattering albedoEnvironmental scienceAtmospheric sciencesRelative humiditySeasonalityRadiative transferRadiative forcingAtmosphere (unit)ClimatologyExtinction (optical mineralogy)Albedo (alchemy)HazeMeteorologyChemistryMineralogyPhysicsOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Observational studies of aerosol optical properties are useful for reducing uncertainties in estimations of aerosol radiative forcing and forecasting visibility. In this study, the observed near-surface aerosol optical properties in urban Nanjing are analysed from March 2014 to February 2016. Results show that near-surface urban aerosols in Nanjing are mainly from local emissions and the surrounding regions. They have lower loadings but are more scattering than aerosols in most cities in China. The annual mean aerosol extinction coefficient (EC), single-scattering albedo (SSA) and asymmetry parameter (ASP) at 550 nm are 381.96 Mm−1, 0.9 and 0.57, respectively. The aerosol absorption coefficient (AAC) is about 1 order of magnitude smaller than its scattering coefficient (SC). However, the absorbing aerosol has a larger Ångström exponent (AAE) value, 1.58 at 470∕660 nm, about 0.2 larger than the scattering aerosols (SAE). All the aerosol optical properties follow a near-unimodal pattern, and their values are mostly concentrated around their averages, accounting for more than 60 % of the total samplings. Additionally, they have substantial seasonality and diurnal variations. High levels of SC and AAC all appear in winter due to higher aerosol and trace gas emissions. AAE (ASP) is the smallest (largest) in summer, possibly because of high relative humidity (RH) which also causes considerably larger SC and smaller SAE, although intensive gas-to-particle transformation could produce a large number of finer scattering aerosols in this season. Seasonality of EC is different from the columnar aerosol optical depth. Larger AACs appear during the rush hours of the day while SC and back-scattering coefficient (Bsp) only peak in the early morning. Aerosols are fresher in the daytime than at night-time, leading to their larger Ångström exponent and smaller ASP. Different temporal variations between AAC and SC cause the aerosols to be more absorbing (smaller SSA) in autumn, winter and around rush hours. ASP has a good quasi-log-normal growth trend with increasing SC when RH is below 60 %. The correlation between AAC and SC at the site is close but a little smaller than that in suburban Nanjing in spring. Atmospheric visibility decreases exponentially with increasing EC or SC, more sharply in spring and summer, and it could be further deteriorated with increasing SSA and ASP.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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