Understanding Sources of Atmospheric Hydrogen Chloride in Coastal Spring and Continental Winter
Notice bibliographique
Résumé
Ambient 0.5 Hz hydrogen chloride (HCl) measurements were made in Canadian cities to investigate chlorine activation and constrain the tropospheric chlorine budget. Springtime HCl mixing ratios in a coastal city (St. John’s, NL) were up to 1200 parts per trillion by volume (pptv) with a median of 63 pptv and were consistently elevated during daytime. High time-resolution measurements allowed the attribution of events to general sources, including direct emissions. Most coastal HCl was related to sea-salt aerosol acid displacement (R1) and chlorine activation. Continental urban (Toronto, ON) wintertime HCl mixing ratios reached up to 541 and 172 pptv, with medians of 67 and 11 pptv during two sampling periods characterized by different wind directions. The absence of consistent relationships with NOx, temperature, and wind direction, as well as a lack of diurnal patterns, suggested uncharacterized direct sources of HCl. One period with road salting occurred during sampling, but no relationship to changes in HCl observations was found. The contribution of road salt to the measured HCl may have been masked by larger contributors (such as direct sources of HCl) or perhaps the relationship between HCl and road salt application is not immediate, and thus additional measurements over multiple salting events or between seasons would be required. GEOS-Chem modeled HCl temporal variations in mixing ratios agreed well with coastal measurements only. The measured mixing ratios were underestimated by the model in both locations, but to a greater degree (up to 3 orders of magnitude) in the continental city. The discrepancy between the model and measurements for the continental wintertime city emphasizes the need for a greater understanding of direct sources of HCl and the impact of road salt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».