Seasonal Aerosol Acidity, Liquid Water Content and Their Impact on Fine Urban Aerosol in SE Canada
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the drivers of aerosol pH and their impact on the inorganic fraction and mass of aerosol in the S.E. Canadian urban environments of Hamilton and Toronto, Ontario. We find that inter-seasonal pH variability is mostly driven by temperature changes, which cause variations of up to one pH unit. Wintertime acidity is reduced, compared to summertime values. Because of this, the response of aerosol to precursors fundamentally changes between seasons, with a strong sensitivity of aerosol mass to levels of HNO3 in the wintertime. Liquid water content (LWC) fundamentally influences the aerosol sensitivity to NH3 and HNO3 levels. In the summertime, organic aerosol is mostly responsible for the LWC at Toronto, and ammonium sulfate for Hamilton; in the winter, LWC was mostly associated with ammonium nitrate at both sites. The combination of pH and LWC in the two sites also affects N dry deposition flux; NO3− fluxes were comparable between the two sites, but NH3 deposition flux at Toronto is almost twice what was seen in Hamilton; from November to March N deposition flux slows down leading to an accumulation of N as NO3− in the particle phase and an increase in PM2.5 levels. Given the higher aerosol pH in Toronto, aerosol masses at this site are more sensitive to the emission of HNO3 precursors compared to Hamilton. For both sites, NOx emissions should be better regulated to improve air quality during winter; this is specifically important for the Toronto site as it is thermodynamically more sensitive to the emissions of HNO3 precursors.
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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 | 0,000 | 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 ».