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Enregistrement W2786386606 · doi:10.5194/acp-18-1419-2018

The optical properties, physical properties and direct radiative forcing of urban columnar aerosols in the Yangtze River Delta, China

2018· article· en· W2786386606 sur OpenAlexaff
Bingliang Zhuang, Tijian Wang, Jane Liu, Huizheng Che, Yong Han, Yu Fu, Shu Li, Min Xie, Mengmeng Li, Pulong Chen, Huimin Chen, Xiu‐Qun Yang, Jianning Sun

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2018
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 ChinaEuropean Commission
Mots-clésAerosolRadiative forcingEnvironmental scienceRadiative transferSun photometerAtmospheric sciencesDeltaScatteringForcing (mathematics)Yangtze riverMeteorologyPhysicsChinaOpticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The optical and physical properties as well as the direct radiative forcings (DRFs) of fractionated aerosols in the urban area of the western Yangtze River Delta (YRD) are investigated with measurements from a Cimel sun photometer combined with a radiation transfer model. Ground-based observations of aerosols have much higher temporal resolutions than satellite retrievals. An initial analysis reveals the characteristics of the optical properties of different types of fractionated aerosols in the western YRD. The total aerosols, mostly composed of scattering components (93.8 %), have mean optical depths of 0.65 at 550 nm and refractive index of 1.44 + 0.0084i at 440 nm. The fine aerosols are approximately four times more abundant and have very different compositions from coarse aerosols. The absorbing components account for only ∼ 4.6 % of fine aerosols and 15.5 % of coarse aerosols and have smaller sizes than the scattering aerosols within the same mode. Therefore, fine particles have stronger scattering than coarse ones, simultaneously reflecting the different size distributions between the absorbing and scattering aerosols. The relationships among the optical properties quantify the aerosol mixing and imply that approximately 15 and 27.5 % of the total occurrences result in dust- and black-carbon-dominating mixing aerosols, respectively, in the western YRD. Unlike the optical properties, the size distributions of aerosols in the western YRD are similar to those found at other sites over eastern China on a climatological scale, peaking at radii of 0.148 and 2.94 µm. However, further analysis reveals that the coarse-dominated particles can also lead to severe haze pollution over the YRD. Observation-based estimations indicate that both fine and coarse aerosols in the western YRD exert negative DRFs, and this is especially true for fine aerosols (−11.17 W m−2 at the top of atmosphere, TOA). A higher absorption fraction leads directly to the negative DRF being further offset for coarse aerosols (−0.33 W m−2) at the TOA. Similarly, the coarse-mode DRF contributes to only 13.3 % of the total scattering aerosols but > 33.7 % to the total absorbing aerosols. A sensitivity analysis states that aerosol DRFs are not highly sensitive to their profiles in clear-sky conditions. Most of the aerosol properties and DRFs have substantial seasonality in the western YRD. The results further reveal the contributions of each component of the different size particles to the total aerosol optical depths (AODs) and DRFs. Additionally, these results can be used to improve aerosol modelling performance and the modelling of aerosol effects in the eastern regions of China.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,681

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
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 GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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