Impact of particle number and mass size distributions of major chemical components on particle mass scattering efficiency in urban Guangzhou of South China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. To grasp the key factors affecting particle mass scattering efficiency (MSE), particle mass and number size distribution, bulk PM2.5 and PM10 and their major chemical compositions, and particle scattering coefficient (bsp) under dry condition were measured at an urban site in Guangzhou, south China during 2015–2016. On annual average, 10 ± 2 %, 48 ± 7 % and 42 ± 8 % of PM10 mass were in the condensation, droplet and coarse modes, with mass median aerodynamic diameters (MMADs) of 0.21 ± 0.00, 0.78 ± 0.07 and 4.57 ± 0.42 μm, respectively. The identified chemical species mass concentrations can explain 79 ± 3 %, 82 ± 6 % and 57 ± 6 % of the total particle mass in the condensation, droplet and coarse mode, respectively. Organic matter (OM) and elemental carbon (EC) in the condensation mode, OM, (NH4)2SO4, NH4NO3 and crustal element oxides in the droplet mode, and crustal element oxides, OM and CaSO4 in the coarse mode were the dominant chemical species in their respective modes. The measured bsp can be reconstructed to the level of 91 ± 10 % using Mie theory with input of the estimated chemically-resolved number concentrations of NaCl, NaNO3, Na2SO4, NH4NO3, (NH4)2SO4, K2SO4, CaSO4, Ca(NO3)2, OM, EC, crustal element oxides and unidentified fraction. MSEs of bulk particle and individual chemical species were underestimated by less than 13 % in any season based on the estimated bsp and chemical species mass concentrations. Seasonal average MSEs varied in a small range of 3.5 ± 0.1 to 3.9 ± 0.2 m2 g−1 for fine particles, which was mainly caused by seasonal variations of the mass fractions and MSEs of OM in the droplet mode.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».