Global Distribution of the Phase State and Mixing Times within Secondary Organic Aerosol Particles in the Troposphere Based on Room-Temperature Viscosity Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Information on the global distributions of secondary organic aerosol (SOA) phase state and mixing times within SOA is needed to predict the impact of SOA on air quality, climate, and atmospheric chemistry; nevertheless, such information is rare. In this study, we developed parameterizations for viscosity as a function of relative humidity (RH) and temperature based on room-temperature viscosity data for simulated pine tree SOA and toluene SOA. The viscosity parameterizations were then used together with tropospheric RH and temperature fields to predict the SOA phase state and mixing times of water and organic molecules within SOA in the troposphere for 200 nm particles. Based on our results, the glassy state can often occur, and the mixing times of water can often exceed 1 h within SOA at altitudes >6 km. Furthermore, the mixing times of organic molecules within SOA can often exceed 1 h throughout most of the free troposphere (i.e., ≳1 km in altitude). In most of the planetary boundary layer (i.e., ≲1 km in altitude), the glassy state is not important, and the mixing times of water and organic molecules are less than 1 h. Our results are qualitatively consistent with the results from Shiraiwa et al. (Nat. Commun., 2017), although there are quantitative differences. Additional studies are needed to better understand the reasons for these differences.
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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 ».