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Enregistrement W3171269302 · doi:10.1029/2021jd034689

Quantifying Nitrous Acid Formation Mechanisms Using Measured Vertical Profiles During the CalNex 2010 Campaign and 1D Column Modeling

2021· article· en· W3171269302 sur OpenAlexaff
Katie Tuite, Jennie L. Thomas, Patrick R. Veres, J. M. Roberts, P. S. Stevens, Stephen M. Griffith, Sébastien Dusanter, James Flynn, Shaddy Ahmed, L. K. Emmons, Si‐Wan Kim, R. A. Washenfelder, Cora J. Young, Catalina Tsai, O. Pikelnaya, J. Stutz

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationCalifornia Air Resources Board
Mots-clésNitrous acidPhotodissociationAtmospheric chemistryChemistryChemical transport modelAerosolPrimary (astronomy)Atmospheric sciencesMeteorologyOzonePhotochemistryEnvironmental chemistryOrganic chemistryAstrophysicsGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nitrous acid (HONO) is an important radical precursor that can impact secondary pollutant levels, especially in urban environments. Due to uncertainties in its heterogeneous formation mechanisms, models often under predict HONO concentrations. A number of heterogeneous sources at the ground have been proposed but there is no consensus about which play a significant role in the urban boundary layer. We present a new one‐dimensional chemistry and transport model which performs surface chemistry based on molecular collisions and chemical conversion, allowing us to add detailed HONO formation chemistry at the ground. We conducted model runs for the 2010 CalNex campaign, finding good agreement with observations for key species such as O3, NOx, and HOx. With the ground sources implemented, the model captures the diurnal and vertical profile of the HONO observations. Primary HOx production from HONO photolysis is 2–3 times more important than O3 or HCHO photolysis at mid‐day, below 10 m. The HONO concentration, and its contribution to HOx, decreases quickly with altitude. Heterogeneous chemistry at the ground provided a HONO source of 2.5 × 1011 molecules cm−2 s−1 during the day and 5 × 1010 molecules cm−2 s−1 at night. The night time source was dominated by NO2 hydrolysis. During the day, photolysis of surface HNO3/nitrate contributed 45%–60% and photo‐enhanced conversion of NO2 contributed 20%–45%. Sensitivity studies addressing the uncertainties in both photolytic mechanisms show that, while the relative contribution of either source can vary, HNO3/nitrate is required to produce a surface HONO source that is strong enough to explain observations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations49
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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