Seasonal aerosol acidity and liquid water content: impact on aerosol concentration and nitrogen deposition fluxes in a urban Canadian environment.
Notice bibliographique
Résumé
Aerosol acidity and liquid water content (LWC) affect aerosol concentration and composition as well as the fate of the precursor compounds ammonia (NH3) and nitric acid (HNO3) [1,2]. Together with temperature, aerosol acidity and LWC determine the gas-particle partitioning of such precursors. In warm seasons, high aerosol acidity and low LWC promote the partitioning of NH3 to particulate phase as ammonium, while at the same time drive aerosol nitrate to the gas phase as HNO3. In cold seasons, the opposite effect can be observed. Given that the dry deposition rate of gaseous NH3 and HNO3 is up to 10 times faster than the particle phase, the conditions that favour the partitioning of these species to the gas phase also determine the dry deposition rates of reduced and oxidized nitrogen. This process has consequences for the accumulation of aerosols in the boundary layer, as well as the transport and deposition flux of nitrogen species[2]. In the present work, we explore the seasonal variation of aerosol acidity and liquid water content and their estimated effect on nitrogen dry deposition velocity using data collected over three years in Toronto, Canada, from January 2016 to December 2018. Aerosol acidity, in terms of H+ concentration, has large inter- and intra-seasonal variability, ranging between 5 and almost 3 orders of magnitude, respectively. By applying the framework developed in Nenes et al. 2020 [1], aerosol formation during winter is sensitive to HNO3 levels (pH range ~3 and ~6, LWC range ~0.4 and ~ 35.0 μg m-3), whereas in summer it tends to be insensitive to both NH3 and HNO3 (pH range ~1.4 and ~ 4, LWC range ~0.04 and ~10.0 μg m-3) This insensitive regime indicates that emissions of other precursors such as SOx and organic aerosol are major sources of aerosol variability in summer. In terms of nitrogen dry deposition, the seasonal variation experiences two regimes: in winter, the deposition is fast for NH3 and slow for HNO3, whereas in summer, both deposition of NH3 and HNO3 are fast. In conclusion, the analysis of ambient aerosol data using aerosol pH and liquid water content suggest that in Toronto, emission controls of NOx in winter and of SOx in summer would be most beneficial for air quality. [1] Nenes A., Pandis S., Weber R.J., Russell A., ACP, 20, 3249–3258, 2020 [2] Nenes A., Pandis S., Kanakidou M., Russell A., Song S., Vasilakos P., Weber R.J., ACPD, 20, 266, 2020
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».