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Enregistrement W2804606984

Detection and quantification of reactive atmospheric nitrogen species in remote ecosystems

2017· dissertation· en· W2804606984 sur OpenAlexaboutno aff
Bryan K. Place

Notice bibliographique

RevueMemorial University Research Repository (Memorial University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReactive nitrogenEnvironmental scienceEcosystemTerrestrial ecosystemTransectAquatic ecosystemNitrogen cycleEutrophicationEnvironmental chemistryNitrogenAtmospheric sciencesEcologyChemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anthropogenic inputs of nitrogen to the environment have increased by over 150 % \nin the last 150 years causing concern for vital biophysical processes on Earth. Thus being \nable to measure these increased inputs in terrestrial, aquatic and atmospheric \nenvironments is essential to understanding how the global nitrogen cycle has been \nimpacted since the industrial revolution. With respect to the atmosphere, emissions of \nreduced and oxidized forms of nitrogen have increased largely due to the anthropogenic \nactivities of agriculture and combustion, respectively. Emissions of these nitrogenous \nspecies not only impact regions adjacent to their point sources, but also have the ability to \ninfluence ecosystems hundreds of kilometers away due to the long-range transport of \nsome of these compounds. This can impact sensitive remote ecosystems positively or \nnegatively by either stimulating growth or causing acidification, eutrophication and \nbiodiversity shifts. Therefore developing analytical techniques that are capable of \nmeasuring oxidized and reduced atmospheric inputs to remote ecosystems is of great \nimportance. \nIn part I of this work a method employing custom-built physisorption-based passive \nsamplers coupled with ion chromatography analysis was developed to sample \natmospheric nitric acid (HNO₃(g)) in remote ecosystems. The developed HNO₃(g) sampling \nmethod was able to detect HNO₃(g) mixing ratios as low as 2 parts per trillion by volume \n(pptv) over a monthly sampling period, following a rigorous quality assurance and quality \ncontrol procedure. The passive samplers were installed across the Newfoundland and \nLabrador – Boreal Ecosystem Latitudinal Transect (NL-BELT) in the summer of 2015, and average mixing ratios of HNO₃(g) at the NL-BELT field sites from 2015-16 were \ndetermined to be in the tens of parts per trillion by volume (pptv) range. The dry \ndeposition flux of HNO₃(g) as nitrogen (N) to the field sites ranged from 3 – 16 mg N yr-1. \nThrough an air mass back trajectory analysis, coupled with a steady-state chemical box \nmodel approximation, it was determined that the HNO₃(g) quantities observed at a single \nNL-BELT site likely originated from local production and regional transport from central \nand eastern Newfoundland, with an additional contribution from the down welling of \nperoxyacetyl nitrates from the upper troposphere, possibly occurring during the spring \nand early summer. \nIn part II of this work, an ion chromatography method was developed to speciate \nand quantify alkylamines (NR₃(g)). NR₃(g) have been shown to influence Earth’s climate \nand may be an important source of new nitrogen to remote ecosystems. The developed \nmethod was shown to be sensitive, accurate, and robust in separating and quantifying 11 \natmospheric alkylamines, including 3 sets of alkylamine isomers, from 5 common \natmospheric inorganic cations. The method was able to detect NR₃(g) at a picogram per \ninjection level, and the method performed robustly in the presence of a complex biomassburning \nmatrix containing amounts of inorganic cations up to 3 orders of magnitude \nlarger than the NR₃(g) quantified in the samples. Thus the ion chromatography method can \nbe applied to the remote atmosphere where alkylamine concentrations are often detected \nin quantities 1000 times less than other atmospheric cations. In the biomass-burning \nparticle samples tested using the ion chromatography method unprecedented quantities of \ndimethylamine and diethylamine were observed, with the summed molar quantity \nexceeding that of ammonium in the 100 – 560 nm particle diameter fraction. \nThe applicability of these atmospheric measurement techniques to measure and \nquantify HNO₃(g) and NR₃(g) has been demonstrated for remote ecosystems and will \nhopefully allow for a greater understanding of these two species roles’ in remote \nenvironments.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
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