Abundant Biogenic Oxygenated Organic Aerosol in Atmospheric Coarse Particles: Plausible Sources and Atmospheric Implications
Notice bibliographique
Résumé
Secondary organic aerosol (SOA) is a key component in atmospheric aerosols, strongly influencing air quality and climate. Most previous studies focused on SOA formation in the fine aerosol mode, and little is known about SOA formation across a broader size range, especially for the coarse aerosol mode. In this study, we coupled radiocarbon analysis and the offline aerosol mass spectrometric method to characterize water-soluble organic matter in size-segregated samples between 0.056 and 18 μm collected in urban Shenzhen, China. For the first time, detailed size distributions of different types of oxygenated organic aerosols (OOAs) are obtained. Fossil fuel OOA was mostly distributed in fine particles, and biogenic OOA occurred mostly in coarse particles. Organic composition and correlation analyses suggested that the major source of the coarse-mode OOA was more plausible to be heterogeneous reactions of biogenic volatile organic compounds (VOCs) on soil dust rather than primary biological materials. If so, this mechanism would complement the missing sinks of biogenic VOCs, significantly influence the regional and global organic aerosol budgets, and thus should be considered in air quality and climate models. This study highlights the urgent need for laboratory simulations of heterogeneous reactions of various VOCs on soil dust.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».