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Enregistrement W4225539608 · doi:10.5194/acp-22-5415-2022

Measurement report: Interpretation of wide-range particulate matter size distributions in Delhi

2022· article· en· W4225539608 sur OpenAlexaff
Ülkü Alver Şahin, Roy M. Harrison, Mohammed S. Alam, David C. S. Beddows, Dimitrios Bousiotis, Zongbo Shi, Leigh R. Crilley, William J. Bloss, James Brean, Isha Khanna, Rulan Verma

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAir Quality and Health Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuNatural Environment Research CouncilIndian Institute of Technology DelhiSight Research UK
Mots-clésScanning mobility particle sizerParticle sizeAerosolParticle numberParticle-size distributionParticulatesEnvironmental scienceRange (aeronautics)Particle (ecology)Ultrafine particleMonsoonAtmospheric sciencesCondensation particle counterVolume (thermodynamics)MeteorologyChemistryMaterials scienceGeographyPhysicsNanotechnologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Delhi is one of the world's most polluted cities, with very high concentrations of airborne particulate matter. However, little is known about the factors controlling the characteristics of wide-range particle number size distributions. Here, new measurements are reported from three field campaigns conducted in winter and pre-monsoon and post-monsoon seasons at the Indian Institute of Technology campus in the south of the city. Particle number size distributions were measured simultaneously, using a scanning mobility particle sizer and a GRIMM optical particle monitor, covering 15 nm to >10 µm diameter. The merged, wide-range size distributions were categorized into the following five size ranges: nucleation (15–20 nm), Aitken (20–100 nm), accumulation (100 nm–1 µm), large fine (1–2.5 µm), and coarse (2.5–10 µm) particles. The ultrafine fraction (15–100 nm) accounts for about 52 % of all particles by number (PN 10 is the total particle number from 15 nm to 10 µm) but just 1 % by PM 10 volume (PV 10 is the total particle volume from 15 nm to 10 µm). The measured size distributions are markedly coarser than most from other parts of the world but are consistent with earlier cascade impactor data from Delhi. Our results suggest substantial aerosol processing by coagulation, condensation, and water uptake in the heavily polluted atmosphere, which takes place mostly at nighttime and in the morning hours. Total number concentrations are highest in winter, but the mode of the distribution is largest in the post-monsoon (autumn) season. The accumulation mode particles dominate the particle volume in autumn and winter, while the coarse mode dominates in summer. Polar plots show a huge variation between both size fractions in the same season and between seasons for the same size fraction. The diurnal pattern of particle numbers is strongly reflective of a road traffic influence upon concentrations, especially in autumn and winter, although other sources, such as cooking and domestic heating, may influence the evening peak. There is a clear influence of diesel traffic at nighttime, when it is permitted to enter the city, and also indications in the size distribution data of a mode < 15 nm, which is probably attributable to CNG/LPG vehicles. New particle formation appears to be infrequent and is, in this dataset, limited to 1 d in the summer campaign. Our results reveal that the very high emissions of airborne particles in Delhi, particularly from traffic, determine the variation in particle number size distributions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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