Singlet Oxygen Seasonality in Aqueous PM<sub>10</sub> is Driven by Biomass Burning and Anthropogenic Secondary Organic Aerosol
Notice bibliographique
Résumé
The first excited state of molecular oxygen is singlet-state oxygen ( 1 O 2 ), formed by indirect photochemistry of chromophoric organic matter. To determine whether 1 O 2 can be a competitive atmospheric oxidant, we must first quantify its production in organic aerosols (OA). Here, we report the spatiotemporal distribution of 1 O 2 over a 1-year dataset of PM 10 extracts at two locations in Switzerland, representing a rural and suburban site. Using a chemical probe technique, we measured 1 O 2 steady-state concentrations with a seasonality over an order of magnitude peaking in wintertime at 4.59 ± 0.01 × 10 –13 M and with a quantum yield of up to 2%. Next, we identified biomass burning and anthropogenic secondary OA (SOA) as the drivers for 1 O 2 formation in the PM 10 aqueous extracts using source apportionment data. Importantly, the quantity, the amount of brown carbon present in PM 10, and the quality, the chemical composition of the brown carbon present, influence the concentration of 1 O 2 sensitized in each extract. Anthropogenic SOA in the extracts were 4 times more efficient in sensitizing 1 O 2 than primary biomass burning aerosols. Last, we developed an empirical fit to estimate 1 O 2 concentrations based on PM 10 components, unlocking the ability to estimate 1 O 2 from existing source apportionment data. Overall, 1 O 2 is likely a competitive photo-oxidant in PM 10 since 1 O 2 is sensitized by ubiquitous biomass burning OA and anthropogenic SOA.
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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 | 0,000 | 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 ».