Characterization of water-soluble brown carbon chromophores from wildfire plumes in the western USA using size-exclusion chromatography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Wildfires are an important source of carbonaceous aerosol in the atmosphere. Organic aerosol that absorbs light in the ultraviolet to visible spectral range is referred to as brown carbon (BrC), and its impact on Earth's radiative budget has not been well characterized. We collected water-soluble brown carbon using a particle-into-liquid sampler (PILS) on board a Twin Otter aircraft during the Fire Influence on Regional to Global Environments and Air Quality (FIREX-AQ) campaign. Samples were collected downwind of wildfires in the western United States from August to September 2019. We applied size-exclusion chromatography (SEC) with ultraviolet-visible spectroscopy to characterize the molecular size distribution of BrC chromophores. The wildfire plumes had transport ages of 0 to 5 h, and the absorption was dominated by chromophores with molecular weights <500 Da. With BrC normalized to a conserved biomass burning tracer, carbon monoxide, a consistent decrease in BrC absorption with plume age was not observed during FIREX-AQ. These findings are consistent with the variable trends in BrC absorption with plume age reported in recent studies. While BrC absorption trends were broadly consistent between the offline SEC analysis and the online PILS measurements, the absolute values of absorption and their spectral dependence differed. We investigate plausible explanations for the discrepancies observed between the online and offline analyses. This included solvent effects, pH, and sample storage. We suspect that sample storage impacted the absorption intensity of the offline measurements without impacting the molecular weight distribution of BrC chromophores.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».