Seasonality in the Δ <sup>33</sup> S measured in urban aerosols highlights an additional oxidation pathway for atmospheric SO <sub>2</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Sulfates present in urban aerosols collected worldwide usually exhibit significant non-zero Δ 33 S signatures (from −0.6 ‰ to 0.5 ‰) whose origin still remains unclear. To better address this issue, we recorded the seasonal variations of the multiple sulfur isotope compositions of PM 10 aerosols collected over the year 2013 at five stations within the Montreal Island (Canada), each characterized by distinct types and levels of pollution. The δ 34 S-values ( n = 155) vary from 2.0 ‰ to 11.3 ‰ (±0.2 ‰, 2 σ ), the Δ 33 S-values from −0.080 ‰ to 0.341 ‰ (±0.01 ‰, 2 σ ) and the Δ 36 S-values from −1.082 ‰ to 1.751 ‰ (±0.2 ‰, 2 σ ). Our study evidences a seasonality for both the δ 34 S and Δ 33 S, which can be observed either when considering all monitoring stations or, to a lesser degree, when considering them individually. Among them, the monitoring station located at the most western end of the island, upstream of local emissions, yields the lowest mean δ 34 S coupled to the highest mean Δ 33 S-values. The Δ 33 S-values are higher during both summer and winter, and are < 0.1 ‰ during both spring and autumn. As these higher Δ 33 S-values are measured in “upstream” aerosols, we conclude that the mechanism responsible for these highly positive S-MIF also occurs outside and not within the city, at odds with common assumptions. While the origin of such variability in the Δ 33 S-values of urban aerosols (i.e. −0.6 ‰ to 0.5 ‰) is still subject to debate, we suggest that oxidation by Criegee radicals and/or photooxidation of atmospheric SO 2 in the presence of mineral dust may play a role in generating such large ranges of S-MIF.
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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 | 0,000 | 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 ».