Comment on acp-2022-179
Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> Delhi, India, experiences extremely high concentrations of primary organic aerosol (POA). Few prior source apportionment studies on Delhi have captured the influence of biomass burning organic aerosol (BBOA) and cooking organic aerosol (COA) on POA. In a companion paper, we develop a new method to conduct source apportionment resolved by time of day using the underlying approach of positive matrix factorization (PMF). We call this approach âtime-of-day PMFâ and statistically demonstrate the improvements of this approach over traditional PMF. Here, we quantify the contributions of BBOA, COA, and hydrocarbon-like organic aerosol (HOA) by applying positive matrix factorization (PMF) resolved by time of day on two seasons (winter and monsoon seasons of 2017) using organic aerosol measurements from an aerosol chemical speciation monitor (ACSM). We deploy the EPA PMF tool with the underlying Multilinear Engine (ME-2) as the PMF solver. We also conduct detailed uncertainty analysis for statistical validation of our results. HOA is a major constituent of POA in both winter and the monsoon. In addition to HOA, COA is found to be a major constituent of POA in the monsoon, and BBOA is found to be a major constituent of POA in the winter. Neither COA nor the different types of BBOA were resolved in the seasonal (not time-resolved) analysis. The COA mass spectra (MS) profiles are consistent with mass spectral profiles from Delhi and around the world, particularly resembling MS of heated cooking oils with a high <span class="inline-formula"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1" display="inline" overflow="scroll" dspmath="mathml"><mrow><mi>m</mi><mo>/</mo><mi>z</mi></mrow></math><span><svg:svg xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" width="23pt" height="14pt" class="svg-formula" dspmath="mathimg" md5hash="91270dba487782af7360c80516416e4b"><svg:image xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="acp-22-13631-2022-ie00001.svg" width="23pt" height="14pt" src="acp-22-13631-2022-ie00001.png"/></svg:svg></span></span>Â 41. The BBOA MS have a very prominent <span class="inline-formula"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2" display="inline" overflow="scroll" dspmath="mathml"><mrow><mi>m</mi><mo>/</mo><mi>z</mi></mrow></math><span><svg:svg xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" width="23pt" height="14pt" class="svg-formula" dspmath="mathimg" md5hash="63c7f3946b001d4e8415de9c4a1834dd"><svg:image xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="acp-22-13631-2022-ie00002.svg" width="23pt" height="14pt" src="acp-22-13631-2022-ie00002.png"/></svg:svg></span></span>Â 29 in addition to the characteristic peak at <span class="inline-formula"><math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3" display="inline" overflow="scroll" dspmath="mathml"><mrow><mi>m</mi><mo>/</mo><mi>z</mi></mrow></math><span><svg:svg xmlns:svg="http://www.w3.org/2000/svg" width="23pt" height="14pt" class="svg-formula" dspmath="mathimg" md5hash="d797e7418bb082ad5eec13189d6e5a75"><svg:image xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="acp-22-13631-2022-ie00003.svg" width="23pt" height="14pt" src="acp-22-13631-2022-ie00003.png"/></svg:svg></span></span>Â 60, consistent with previous MS observed in Delhi and from wood burning sources. In addition to separating the POA, our technique also captures changes in MS profiles with the time of day, a unique feature among source apportionment approaches available. In addition to the primary factors, we separate two to three oxygenated organic aerosol (OOA) components. When all factors are recombined to total POA and OOA, our results are consistent with seasonal PMF analysis conducted using EPA PMF. Results from this work can be used to better design policies that target relevant primary sources of organic aerosols in Delhi.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,134 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».