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Enregistrement W3170783993 · doi:10.5194/acp-21-9089-2021

Urban organic aerosol composition in eastern China differs from north to south: molecular insight from a liquid chromatography–mass spectrometry (Orbitrap) study

2021· article· en· W3170783993 sur OpenAlexaff
Kai Wang, Ru‐Jin Huang, Martin Brüggemann, Yun Zhang, Lu Yang, Haiyan Ni, Jie Guo, Meng Wang, Jiajun Han, Merete Bilde, Marianne Glasius, Thorsten Hoffmann

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftZhejiang UniversityChinese Academy of SciencesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship Council
Mots-clésOrbitrapParticulatesAerosolEnvironmental chemistryChemistryMass spectrometryChemical compositionCoal combustion productsPollutionElectrospray ionizationEnvironmental scienceCoalChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air pollution by particulate matter in China affects human health, the ecosystem and the climate. However, the chemical composition of particulate aerosol, especially of the organic fraction, is still not well understood. In this study, particulate aerosol samples with a diameter of ≤2.5 µm (PM 2.5 ) were collected in January 2014 in three cities located in northeast, east and southeast China, namely Changchun, Shanghai and Guangzhou. Organic aerosol (OA) in the PM 2.5 samples was analyzed by an ultrahigh-performance liquid chromatograph (UHPLC) coupled to a high-resolution Orbitrap mass spectrometer in both negative mode (ESI-) and positive mode electrospray ionization (ESI+). After non-target screening including the assignment of molecular formulas, the compounds were classified into five groups based on their elemental composition, i.e., CHO, CHON, CHN, CHOS and CHONS. The CHO, CHON and CHN groups present the dominant signal abundances of 81 %–99.7 % in the mass spectra and the majority of these compounds were assigned to mono- and polyaromatics, suggesting that anthropogenic emissions are a major source of urban OA in all three cities. However, the chemical characteristics of these compounds varied between the different cities. The degree of aromaticity and the number of polyaromatic compounds were substantially higher in samples from Changchun, which could be attributed to the large emissions from residential heating (i.e., coal combustion) during wintertime in northeast China. Moreover, the ESI- analysis showed higher H/C and O/C ratios for organic compounds in Shanghai and Guangzhou compared to samples from Changchun, indicating that OA undergoes more intense photochemical oxidation processes in lower-latitude regions of China and/or is affected to a larger degree by biogenic sources. The majority of sulfur-containing compounds (CHOS and CHONS) in all cities were assigned to aliphatic compounds with low degrees of unsaturation and aromaticity. Here again, samples from Shanghai and Guangzhou show a greater chemical similarity but differ largely from those from Changchun. It should be noted that the conclusions drawn in this study are mainly based on comparison of molecular formulas weighted by peak abundance and thus are associated with inherent uncertainties due to different ionization efficiencies for different organic species.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,177 · 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

Citations85
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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