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Enregistrement W3118384368 · doi:10.5194/acp-21-12809-2021

Source-specific light absorption by carbonaceous components in the complex aerosol matrix from yearly filter-based measurements

2021· article· en· W3118384368 sur OpenAlexaff
Vaios Moschos, Martin Gysel‐Beer, Robin L. Modini, Joel C. Corbin, Dario Massabò, Camilla Costa, Silvia Giulia Danelli, Athanasia Vlachou, Kaspar R. Daellenbach, Sönke Szidat, P. Prati, Andrê S. H. Prévôt, Urs Baltensperger, Imad El Haddad

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Excellent ScienceH2020 Excellent ScienceStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésAerosolAbsorption (acoustics)Radiative forcingChemistryCarbon blackRadiative transferSingle-scattering albedoAbsorption cross sectionParticulatesBiomass burningMass fractionAnalytical Chemistry (journal)Atmospheric sciencesEnvironmental chemistryEnvironmental scienceMaterials scienceOpticsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding the sources of light-absorbing organic (brown) carbon (BrC) and its interaction with black carbon (BC) and other non-refractory particulate matter (NR-PM) fractions is important for reducing uncertainties in the aerosol direct radiative forcing. In this study, we combine multiple filter-based techniques to achieve long-term, spectrally resolved, source- and species-specific atmospheric absorption closure. We determine the mass absorption efficiency (MAE) in dilute bulk solutions at 370 nm to be equal to 1.4 m 2 g −1 for fresh biomass smoke, 0.7 m 2 g −1 for winter-oxygenated organic aerosol (OA), and 0.13 m 2 g −1 for other less absorbing OA. We apply Mie calculations to estimate the contributions of these fractions to total aerosol absorption. While enhanced absorption in the near-UV has been traditionally attributed to primary biomass smoke, here we show that anthropogenic oxygenated OA may be equally important for BrC absorption during winter, especially at an urban background site. We demonstrate that insoluble tar balls are negligible in residential biomass burning atmospheric samples of this study and thus could attribute the totality of the NR-PM absorption at shorter wavelengths to methanol-extractable BrC. As for BC, we show that the mass absorption cross-section (MAC) of this fraction is independent of its source, while we observe evidence for a filter-based lensing effect associated with the presence of NR-PM components. We find that bare BC has a MAC of 6.3 m 2 g −1 at 660 nm and an absorption Ångström exponent of 0.93 ± 0.16, while in the presence of coatings its absorption is enhanced by a factor of ∼ 1.4. Based on Mie calculations of closure between observed and predicted total light absorption, we provide an indication for a suppression of the filter-based lensing effect by BrC. The total absorption reduction remains modest, ∼ 10 %–20 % at 370 nm, and is restricted to shorter wavelengths, where BrC absorption is significant. Overall, our results allow an assessment of the relative importance of the different aerosol fractions to the total absorption for aerosols from a wide range of sources and atmospheric ages. When integrated with the solar spectrum at 300–900 nm, bare BC is found to contribute around two-thirds of the solar radiation absorption by total carbonaceous aerosols, amplified by the filter-based lensing effect (with an interquartile range, IQR, of 8 %–27 %), while the IQR of the contributions by particulate BrC is 6 %–13 % (13 %–20 % at the rural site during winter). Future studies that will directly benefit from these results include (a) optical modelling aiming at understanding the absorption profiles of a complex aerosol composed of BrC, BC and lensing-inducing coatings; (b) source apportionment aiming at understanding the sources of BC and BrC from the aerosol absorption profiles; (c) global modelling aiming at quantifying the most important aerosol absorbers.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations52
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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