Fine particle pH and gas-particle partitioning during winter fog in Delhi, India
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive measurements were conducted to simultaneously monitor the trace gases (HCl, HONO, HNO3, SO2, and NH3) and inorganic chemical constituents (Cl-, NO3-, SO42-, Na+, NH4+, K+, Ca2+, and Mg2+) of fine particulates (PM1 and PM2.5) at hourly resolution during the Winter Fog Experiment (WIFEX) field campaign, Delhi, India, for the winter period of 2017-2018. The measurements were performed using the instrument called Monitor for AeRosols and Gases in Ambient air (MARGA-2S) to study the role of chemical composition and gas-particle interplay chemistry in the life cycle of fog, i.e., formation, development, and dissipation phase. In the past, the variation of fine particle acidity (pH) and its impact on fog has not been studied explicitly and quantitatively over Delhi. The pH is a fundamental property of aerosol that plays a significant role in the chemical behavior and composition of particles, but it is very challenging and difficult to measure directly. Particulate water is also a significant component of aerosol and can serve as a medium for aqueous-phase reactions under foggy conditions. The pH depends on the particle water amount, as pH represents the concentration of H+ per liquid water volume (i.e., particulate water). Whereas, H+ concentration per unit volume of air is defined as the particulate proton loading. Using the measured gas-phase and particle-phase concentrations and meteorological observations (T, RH), the particulate water and pH were estimated from the thermodynamic model ISORROPIA-II. In this study, the gas phase NH3, HNO3, and HCl and particle-phase NH4+, NO3-, Cl-, and SO42- species were estimated using ISORROPIA-II, and model predictions of these species were validated by using the measured gas and particle-phase species. The predictions were confirmed by a good agreement between predicted and measured ammonia concentrations (r=0.94) and aerosol species concentrations ammonium (r=0.97) chloride (r=0.61), nitrate (r=0.61), and sulfate (r=0.74). The predicted PM2.5 pH ranged from 2.55 to 6.54, with mean pH of 4.55 ± 0.51. This was consistent with the findings of previous studies. It is concluded that high particle water content, higher acidic pH, and abundant ammonia concentrations can promote the gas-particle partitioning and formation of more secondary particles under foggy conditions. The scattering cross-section of these secondary fine hygroscopic particles increases under high humidity conditions due to water uptake, resulting in visibility degradation.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».