Secondary Organic Aerosol from Biomass Burning Phenolics Could Increase Brown Carbon Lifetimes, Seed Ice Clouds, and Transport Pollutants
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning events emit large amounts of phenolic compounds, which are oxidized in the atmosphere and form secondary organic aerosol (SOA). Using the poke-flow technique, we measured room-temperature and relative humidity (RH)-dependent viscosities of SOA generated by the oxidation of three biomass burning phenolic compounds: catechol, guaiacol, and syringol. All systems had viscosity <3 × 10³ Pa s at RH ⪆ 40% and > 2 × 10⁸ Pa s at RH ⪅ 3%. At RH values of 0-10%, the viscosities of these SOA were at least 2 orders of magnitude higher than the viscosity of primary organic aerosol (POA) from biomass burning. These results suggest that mixing biomass burning SOA and POA may extend the lifetime of the brown carbon in the atmosphere. Based on an extrapolation of our results to tropospheric temperature and RH values, phenolic SOA is in a glassy state (𝜂 > 10¹² Pa s) above ∼6 km in the troposphere, potentially acting as heterogeneous ice nuclei in clouds, thereby influencing climate. Furthermore, the mixing time of organic molecules in a 200 nm phenolic SOA particle exceeds 1 h above 3 km in the troposphere, which has implications for the long-range transport of pollutants.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».