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Enregistrement W3193153067 · doi:10.5194/acp-2019-428

Characterising Mass-resolved Mixing State of Black Carbon in Beijing Using a Morphology-Independent Measurement Method

2019· article· en· W3193153067 sur OpenAlexaff
Chenjie Yu, Dantong Liu, Kurtis Broda, Rutambhara Joshi, Jason S. Olfert, Yele Sun, Pingqing Fu, Hugh Coe, J. D. Allan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNatural Environment Research CouncilSight Research UK
Mots-clésCarbon blackSootParticle sizePopulationParticle (ecology)Mixing (physics)Mixing ratioCoatingMaterials scienceAtmospheric sciencesChemistryAnalytical Chemistry (journal)PhysicsNanotechnologyChromatographyNatural rubberComposite materialGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Refractory Black Carbon (rBC) in the atmosphere is known for its significant impact on the climate system in the atmosphere. The relationship between the microphysical and optical properties of rBC remain uncertain and are largely influenced by the size, coating thickness and mixing state of particles. This study presents a coupling of a centrifugal particle mass analyser (CPMA) and a single particle soot photometer (SP2) for the morphology-independent quantification of the mixing state of rBC-containing particles, used in the urban site of Beijing as part of the Air Pollution and Human Health-Beijing (APHH-Beijing) project during winter (10th Nov–10th Dec) and summer (18th May–25th June). An inversion method is applied to the measurements to present a two-variable distribution of both rBC core mass and total mass of rBC-containing particles and present the mass-resolved mixing state of rBC-containing particles. The mass ratio between non-rBC coating and rBC core (MR) is calculated to determine the coating thickness of the rBC-containing particles. The bulk MR was found to vary between 2–12 in winter and between 2–3 in summer. This mass-resolved mixing state is used to derive the mixing state index (χ) for the rBC-containing particles. χ quantifies whether the coating is evenly distributed across the rBC-containing particle population and is used to determine the degree of internal and external mixture of rBC-containing particles. The rBC-containing particles in Beijing were found to be 55%–70 % internally mixed in winter depending on the dominant air masses. χ of rBC-containing particles was highly positively associated with increased bulk MR, rBC mass loading or pollution level in winter, whereas χ of rBC-containing particles in summer varied significantly (ranging 60 %–75 %) within the narrowly-distributed bulk MR and was found to be independent of air mass sources. This concludes that the bulk MR may only act as a predictor of mixing state in winter, and χ is better to quantify the mixing state of rBC-containing particles. The same level of bulk MR corresponded with a higher χ in summer than in winter and this tended to suggest a limited formation of coatings on rBC largely depended on primary sources. However, with the higher Non-refractory PM1 (NR-PM1) concentration in winter, the coagulation process may still lead relative thick coatings. In summer the higher secondary compounds made the rBC-containing particles more homogeneous. But due to the higher temperatures and limited pollution level, the coating thickness in summer is limited. The mixing state of rBC-containing particles should also depend on the coating formation mechanism, both primary source influence and secondary coating formation mechanism should be considered in interpreting the rBC-containing particles mixing state in the atmosphere. This particle morphology-independent and mass-based data format as introduced in this study could be conviently applied in particle-resolved or other process models to investigate atmospheric rBC aging and mixing state properties.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

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 technologies0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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