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Enregistrement W2603981308 · doi:10.5194/acp-17-13037-2017

Mixing times of organic molecules within secondary organic aerosol particles: a global planetary boundary layer perspective

2017· article· en· W2603981308 sur OpenAlexaff
Adrian M. Maclean, C. L. Butenhoff, James W. Grayson, Kelley C. Barsanti, J. L. Jiménez, Allan K. Bertram

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesPortland State UniversityM.J. Murdock Charitable TrustU.S. Department of Energy
Mots-clésAerosolMixing (physics)Boundary layerViscosityChemistryPineneAtmosphere (unit)IsopreneMixing ratioPlanetary boundary layerRelative humidityAtmospheric sciencesMeteorologyThermodynamicsOrganic chemistryGeologyPhysicsPhysical chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. When simulating the formation and life cycle of secondary organic aerosol (SOA) with chemical transport models, it is often assumed that organic molecules are well mixed within SOA particles on the timescale of 1 h. While this assumption has been debated vigorously in the literature, the issue remains unresolved in part due to a lack of information on the mixing times within SOA particles as a function of both temperature and relative humidity. Using laboratory data, meteorological fields, and a chemical transport model, we estimated how often mixing times are < 1 h within SOA in the planetary boundary layer (PBL), the region of the atmosphere where SOA concentrations are on average the highest. First, a parameterization for viscosity as a function of temperature and RH was developed for α-pinene SOA using room-temperature and low-temperature viscosity data for α-pinene SOA generated in the laboratory using mass concentrations of ∼ 1000 µg m−3. Based on this parameterization, the mixing times within α-pinene SOA are < 1 h for 98.5 % and 99.9 % of the occurrences in the PBL during January and July, respectively, when concentrations are significant (total organic aerosol concentrations are > 0.5 µg m−3 at the surface). Next, as a starting point to quantify how often mixing times of organic molecules are < 1 h within α-pinene SOA generated using low, atmospherically relevant mass concentrations, we developed a temperature-independent parameterization for viscosity using the room-temperature viscosity data for α-pinene SOA generated in the laboratory using a mass concentration of ∼ 70 µg m−3. Based on this temperature-independent parameterization, mixing times within α-pinene SOA are < 1 h for 27 and 19.5 % of the occurrences in the PBL during January and July, respectively, when concentrations are significant. However, associated with these conclusions are several caveats, and due to these caveats we are unable to make strong conclusions about how often mixing times of organic molecules are < 1 h within α-pinene SOA generated using low, atmospherically relevant mass concentrations. Finally, a parameterization for viscosity of anthropogenic SOA as a function of temperature and RH was developed using sucrose–water data. Based on this parameterization, and assuming sucrose is a good proxy for anthropogenic SOA, 70 and 83 % of the mixing times within anthropogenic SOA in the PBL are < 1 h for January and July, respectively, when concentrations are significant. These percentages are likely lower limits due to the assumptions used to calculate mixing times.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations51
Publié2017
Routes d'admission1
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