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Enregistrement W4238251373 · doi:10.5194/acpd-11-14127-2011

Observations of volatile organic compounds during ARCTAS – Part 1: Biomass burning emissions and plume enhancements

2011· preprint· en· W4238251373 sur OpenAlexaboutno aff
Rebecca S. Hornbrook, D. R. Blake, Glenn S. Diskin, Henry E. Fuelberg, Simone Meinardi, Tomáš Mikoviny, G. W. Sachse, S. A. Vay, A. J. Weinheimer, Christine Wiedinmyer, Armin Wisthaler, Alan J. Hills, D. D. Riemer, Eric C. Apel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPlumeEnvironmental scienceTroposphereTrace gasBiomass burningMixing ratioAtmospheric sciencesBiomass (ecology)Volatile organic compoundEnvironmental chemistrySampling (signal processing)PanacheArcticMixing (physics)MeteorologyAerosolChemistryGeographyGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Mixing ratios of a large number of volatile organic compounds (VOCs) were observed by the Trace Organic Gas Analyzer (TOGA) on board the NASA DC-8 as part of the Arctic Research of the Composition of the Troposphere from Aircraft and Satellites (ARCTAS) field campaign. Many of these VOCs were observed concurrently by one or both of two other VOC measurement techniques on board the DC-8: proton-transfer-reaction mass spectrometry (PTR-MS) and whole air canister sampling (WAS). A comparison of these measurements to the data from TOGA indicates good agreement for the majority of co-measured VOCs. The ARCTAS study, which included both spring and summer deployments, provided opportunities to sample a large number of biomass burning (BB) plumes with origins in Asia, California and Central Canada, ranging from very recent emissions to plumes aged one week or more. For this analysis, identified BB plumes were grouped by flight, source region and, in some cases, time of day, generating 40 individual plume groups, each consisting of one or more BB plume interceptions. Normalized excess mixing ratios (EMRs) to CO were determined for each of the 40 plume groups for up to 19 different VOCs or VOC groups, many of which show significant variability, even within relatively fresh plumes. This variability demonstrates the importance of assessing BB plumes both regionally and temporally, as emissions can vary from region to region, and even within a fire over time. Comparisons with literature confirm that variability of EMRs to CO over an order of magnitude for many VOCs is consistent with previous observations. However, this variability is often diluted in the literature when individual observations are averaged to generate an overall regional EMR from a particular study. Previous studies give the impression that emission ratios are generally consistent within a given region, and this is not necessarily the case, as our results show. For some VOCs, earlier assumptions may lead to significant under-prediction of emissions in fire emissions inventories. Notably, though variable between plumes, observed EMRs of individual light alkanes are highly correlated within BB emissions. Using the NCAR master mechanism chemical box model initialized with concentrations based on two observed scenarios, i.e., fresh Canadian BB and fresh Californian BB, both plumes are expected to experience primarily decreases in oxygenated VOCs during the first 2.5 days, such that any production in the plumes of these compounds is less than the chemical loss. Comparisons of the modeled EMRs to the observed EMRs from BB plumes estimated to be three days in age or less indicate overall good agreement and, for most compounds, no significant difference between BB plumes in these two regions.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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