Source Apportionment of Aerosol Ammonium in an Ammonia‐Rich Atmosphere: An Isotopic Study of Summer Clean and Hazy Days in Urban Beijing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aerosol ammonium (NH 4 + ) can be a major component of fine particles, especially during severe haze episodes. The abatement of ammonia (NH 3 ) emissions is important for reducing fine particles, but NH 3 sources remain poorly constrained and are largely unregulated in China and most other regions. This study uses stable isotopes to interpret the role NH 3 sources play in generating different sized NH 4 + aerosols in Beijing between 21 June and 4 July 2013 with fine particle concentrations of 20–242 μg/m 3 . The concentrations and nitrogen stable isotope composition of aerosol NH 4 + (δ 15 N‐NH 4 + ) were both elevated during the five haze episodes that were sampled. These increases were driven by enhancements in the fine mode as opposed to substantial increases in the coarse mode aerosol. After accounting for the isotope fractionation that occurs during gas‐to‐particle partitioning (17.7‰ to 28.2‰), the “initial” (prepartitioning) δ 15 N‐NH 3 values were estimated to be −35‰ for a clean period (i.e., a nonhazy day) and ranged from −14.3‰ to −22.8‰ for hazy days. Source apportionment using the “IsoSources” isotopic mixing model indicated that the dominant contribution to NH 3 shifted from agricultural sources during the clean period (86%) to fossil fuel emissions (54%–81%) during hazy days and when back trajectories rotate from the northwest to the west and/or south. These results together suggest that even in summer, fossil fuel‐related sources from Beijing and the surrounding areas are the major source of NH 3 during haze events and that controlling these sources may be important for alleviating particulate matter pollution.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».