Quantification of aerosol chemical composition using continuous single particle measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Mass concentrations of particulate matter (PM) chemical components were determined from data for 0.3 to 3.0 μm particles measured by an Aerosol Time-of-Flight Mass Spectrometer (ATOFMS) data at an urban and rural site. Hourly-averaged concentrations of nitrate, sulphate, ammonium, organic carbon, and elemental carbon, estimated based on scaled ATOFMS peak intensities of corresponding ion marker species, were compared with collocated chemical composition measurements by an Aerosol Mass Spectrometer (AMS), a Gas-Particle Ion Chromatograph (GPIC), and a Sunset Lab field OCEC analyzer. The highest correlation was found for nitrate, with correlation coefficients (Pearson r) of 0.89 and 0.85 at the urban and rural sites, respectively. ATOFMS mass calibration factors, determined for the urban site, were used to calculate mass concentrations of the major PM chemical components at the rural site. Mass reconstruction using this ATOFMS based composition data agreed very well with the total PM mass measured at the rural site. Size distributions of the ten main types of particles were resolved for the rural site and the mass composition of each particle type was determined in terms of sulphate, nitrate, ammonium, organic carbon and elemental carbon. This is the first study to estimate hourly mass concentrations of individual aerosol components and the mass composition of individual particle-types based on ATOFMS single particle measurements.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».