Fine particle pH and gas–particle phase partitioning of inorganic species in Pasadena, California, during the 2010 CalNex campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. pH is a fundamental aerosol property that affects ambient particle concentration and composition, linking pH to all aerosol environmental impacts. Here, PM1 and PM2. 5 pH are calculated based on data from measurements during the California Research at the Nexus of Air Quality and Climate Change (CalNex) study from 15 May to 15 June 2010 in Pasadena, CA. Particle pH and water were predicted with the ISORROPIA-II thermodynamic model and validated by comparing predicted to measured gas–particle partitioning of inorganic nitrate, ammonium, and chloride. The study mean ± standard deviation PM1 pH was 1.9 ± 0.5 for the SO42−–NO3−–NH4+–HNO3–NH3 system. For PM2. 5, internal mixing of sea salt components (SO42−–NO3−–NH4+–Na+–Cl−–K+–HNO3–NH3–HCl system) raised the bulk pH to 2.7 ± 0.3 and improved predicted nitric acid partitioning with PM2. 5 components. The results show little effect of sea salt on PM1 pH, but significant effects on PM2. 5 pH. A mean PM1 pH of 1.9 at Pasadena was approximately one unit higher than what we have reported in the southeastern US, despite similar temperature, relative humidity, and sulfate ranges, and is due to higher total nitrate concentrations (nitric acid plus nitrate) relative to sulfate, a situation where particle water is affected by semi-volatile nitrate concentrations. Under these conditions nitric acid partitioning can further promote nitrate formation by increasing aerosol water, which raises pH by dilution, further increasing nitric acid partitioning and resulting in a significant increase in fine particle nitrate and pH. This study provides insights into the complex interactions between particle pH and nitrate in a summertime coastal environment and a contrast to recently reported pH in the eastern US in summer and winter and the eastern Mediterranean. All studies have consistently found highly acidic PM1 with pH generally below 3.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».