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Enregistrement W4318218610 · doi:10.5194/acp-23-1619-2023

Long-term monitoring of cloud water chemistry at Whiteface Mountain: the emergence of a new chemical regime

2023· article· en· W4318218610 sur OpenAlexaff
Christopher E. Lawrence, Paul Casson, Richard E. Brandt, James J. Schwab, James E. Dukett, Phil Snyder, Elizabeth Yerger, Daniel L. Kelting, Trevor C. VandenBoer, Sara Lance

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNew York State Energy Research and Development AuthorityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésNitrateAerosolSulfuric acidChemistryInorganic ionsAtmospheric chemistryEnvironmental chemistrySulfateAcid rainAmmoniumDeposition (geology)Atmospheric sciencesEnvironmental scienceIonOzoneInorganic chemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric aqueous chemistry can have profound effects on our environment. The importance of chemistry within the atmospheric aqueous phase started gaining widespread attention in the 1970s as there was growing concern over the negative impacts on ecosystem health from acid deposition. Research at mountaintop observatories including Whiteface Mountain (WFM) showed that gas phase sulfur dioxide emissions react in cloud droplets to form sulfuric acid, which also impacted air quality by increasing aerosol mass loadings. The current study updates the long-term trends in cloud water composition at WFM for the period 1994–2021, with special consideration given to samples that have traditionally been excluded from analysis due to inorganic charge imbalance. We emphasize three major findings: (1) a growing abundance of total organic carbon (TOC), with annual median concentrations more than doubling since measurements began in 2009, (2) a growing imbalance between the measured inorganic cations and anions, consistent with independent rain water observations, implying that a substantial fraction of anions are no longer being measured with the historical suite of measurements, and (3) a growing number of samples exhibiting greater ammonium concentrations than sulfate plus nitrate concentrations, which now routinely describes over one-third of samples. Organic acids are identified as the most likely candidates for the missing anions, since the measured inorganic ion imbalance correlates strongly with measured TOC concentrations. An “inferred cloud droplet pH” is introduced to estimate the pH of the vast majority of cloud droplets as they reside in the atmosphere using a simple method to account for the expected mixing state of calcium and magnesium containing particles. While the inferred cloud droplet pH closely matches the measured bulk cloud water pH during the early years of the cloud water monitoring program, a growing discrepancy is found over the latter half of the record. We interpret these observations as indicating a growing fraction of cloud droplet acidity that is no longer accounted for by the measured sulfate, nitrate and ammonium concentrations. Altogether, these observations indicate that the chemical system at WFM has shifted away from a system dominated by sulfate to a system controlled by base cations, reactive nitrogen species and organic compounds. Further research is required to understand the effects on air quality, climate and ecosystem health.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,068
Score d'incertitude au seuil0,136

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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