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Enregistrement W3098284269 · doi:10.1029/2020jd033125

Seasonal Cycle of Isotope‐Based Source Apportionment of Elemental Carbon in Airborne Particulate Matter and Snow at Alert, Canada

2020· article· en· W3098284269 sur OpenAlexafffundabout
B. Rodriguez, Lin Huang, Guaciara M. Santos, W. Zhang, Vincent Vetro, Xiaomei Xu, S. Kim, C. I. Czimczik

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesStockholms UniversitetEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSnowEnvironmental scienceParticulatesAerosolArcticIsotopes of carbonAtmospheric sciencesEnvironmental chemistryCarbon fibersCombustionBiomass (ecology)Radiocarbon datingAtmosphere (unit)Carbon cycleTotal organic carbonChemistryMeteorologyOceanographyGeologyEcologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Elemental carbon (EC) is a major light‐absorbing component of atmospheric aerosol particles. Here, we report the seasonal variation in EC concentrations and sources in airborne particulate matter (PM) and snow at Alert, Canada, from March 2014 to June 2015. We isolated the EC fraction with the EnCan‐Total‐900 (ECT9) protocol and quantified its stable carbon isotope composition (δ13C) and radiocarbon content (∆14C) to apportion EC into contributions from fossil fuel combustion and biomass burning (wildfires and biofuel combustion). Ten‐day backward trajectories show EC aerosols reaching Alert by traveling over the Arctic Ocean from the Russian Arctic during winter and from North America (>40°N) during summer. EC concentrations range from 1.8–135.3 ng C m−3 air (1.9–41.2% of total carbon [TC], n = 48), with lowest values in summer (1.8–44.5 ng C m−3 air, n = 9). EC in PM (Δ14C = ‐532 ± 114‰ [ave. ± SD, n = 20]) and snow (−257 ± 131‰, n = 7) was depleted in 14C relative to current ambient CO2 year‐round. EC in PM mainly originated from liquid and solid fossil fuels from fall to spring (47–70% fossil), but had greater contributions from biomass burning in summer (48–80% modern carbon). EC in snow was mostly from biomass burning (53–88%). Our data show that biomass burning EC is preferentially incorporated into snow because of scavenging processes within the Arctic atmosphere or long‐range transport in storm systems. This work provides a comprehensive view of EC particles captured in the High Arctic through wet and dry deposition and demonstrates that surface stations monitoring EC in PM might underestimate biomass burning and transport.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,076

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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