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Enregistrement W2606722963 · doi:10.5194/acp-17-9485-2017

A review of current knowledge concerning PM <sub>2. 5</sub> chemical composition, aerosol optical properties and their relationships across China

2017· review· en· W2606722963 sur OpenAlexaff
Jun Tao, Leiming Zhang, Junji Cao, Renjian Zhang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceCoal combustion productsChinaBiomass burningMegacityAir quality indexNitrateAtmospheric sciencesSulfateChemical compositionApportionmentEnvironmental chemistrySea saltGeographyMeteorologyCoalChemistryEcologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. To obtain a thorough knowledge of PM2. 5 chemical composition and its impact on aerosol optical properties across China, existing field studies conducted after the year 2000 are reviewed and summarized in terms of geographical, interannual and seasonal distributions. Annual PM2. 5 was up to 6 times the National Ambient Air Quality Standards (NAAQS) in some megacities in northern China. Annual PM2. 5 was higher in northern than southern cities, and higher in inland than coastal cities. In a few cities with data longer than a decade, PM2. 5 showed a slight decrease only in the second half of the past decade, while carbonaceous aerosols decreased, sulfate (SO42−) and ammonium (NH4+) remained at high levels, and nitrate (NO3−) increased. The highest seasonal averages of PM2. 5 and its major chemical components were typically observed in the cold seasons. Annual average contributions of secondary inorganic aerosols to PM2. 5 ranged from 25 to 48 %, and those of carbonaceous aerosols ranged from 23 to 47 %, both with higher contributions in southern regions due to the frequent dust events in northern China. Source apportionment analysis identified secondary inorganic aerosols, coal combustion and traffic emission as the top three source factors contributing to PM2. 5 mass in most Chinese cities, and the sum of these three source factors explained 44 to 82 % of PM2. 5 mass on annual average across China. Biomass emission in most cities, industrial emission in industrial cities, dust emission in northern cities and ship emission in coastal cities are other major source factors, each of which contributed 7–27 % to PM2. 5 mass in applicable cities. The geographical pattern of scattering coefficient (bsp) was similar to that of PM2. 5, and that of aerosol absorption coefficient (bap) was determined by elemental carbon (EC) mass concentration and its coating. bsp in ambient condition of relative humidity (RH) = 80 % can be amplified by about 1.8 times that under dry conditions. Secondary inorganic aerosols accounted for about 60 % of aerosol extinction coefficient (bext) at RH greater than 70 %. The mass scattering efficiency (MSE) of PM2. 5 ranged from 3.0 to 5.0 m2 g−1 for aerosols produced from anthropogenic emissions and from 0.7 to 1.0 m2 g−1 for natural dust aerosols. The mass absorption efficiency (MAE) of EC ranged from 6.5 to 12.4 m2 g−1 in urban environments, but the MAE of water-soluble organic carbon was only 0.05 to 0.11 m2 g−1. Historical emission control policies in China and their effectiveness were discussed based on available chemically resolved PM2. 5 data, which provides the much needed knowledge for guiding future studies and emissions policies.

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)0,001
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: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,009
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations387
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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