Divergent Evolution of Carbonaceous Aerosols during Dispersal of East Asian Haze
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wintertime East Asia is plagued by severe haze episodes, characterized by large contributions of carbonaceous aerosols. However, the sources and atmospheric transformations of these major components are poorly constrained, hindering development of efficient mitigation strategies and detailed modelling of effects. Here we present dual carbon isotope (δ13C and Δ14C) signatures for black carbon (BC), organic carbon (OC) and water-soluble organic carbon (WSOC) aerosols collected in urban (Beijing and BC for Shanghai) and regional receptors (e.g., Korea Climate Observatory at Gosan) during January 2014. Fossil sources (>50%) dominate BC at all sites with most stemming from coal combustion, except for Shanghai, where liquid fossil source is largest. During source-to-receptor transport, the δ13C fingerprint becomes enriched for WSOC but depleted for water-insoluble OC (WIOC). This reveals that the atmospheric processing of these two major pools are fundamentally different. The photochemical aging (e.g., photodissociation, photooxidation) during formation and transport can release CO2/CO or short-chain VOCs with lighter carbon, whereas the remaining WSOC becomes increasingly enriched in δ13C. On the other hand, several processes, e.g., secondary formation, rearrangement reaction in the particle phase, and photooxidation can influence WIOC. Taken together, this study highlights high fossil contributions for all carbonaceous aerosol sub-compartments in East Asia, and suggests different transformation pathways for different classes of carbonaceous aerosols.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».