Quantifying Nitrous Acid Formation Mechanisms Using Measured Vertical Profiles During the CalNex 2010 Campaign and 1D Column Modeling
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».