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Enregistrement W4392577721 · doi:10.5194/egusphere-egu24-11860

A modelling investigation of foliage pH and its impact on the dry deposition flux of SO2 and NO2

2024· preprint· en· W4392577721 sur OpenAlexaff
Stefan Miller, Paul A. Makar, Katherine Hayden, Sepehr Fathi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlux (metallurgy)Deposition (geology)Environmental scienceEnvironmental chemistryChemistryMaterials scienceMetallurgyGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dry deposition of atmospheric pollutants (i.e., particulate matter, gases) has profound impacts on human and ecosystem health. In regions of vegetation, a large fraction of particulate matter is deposited onto plant foliage, where it may undergo deliquescence to form a thin water layer on the leaf surface, altering the leaf surface pH. Presently, gas-phase deposition algorithms used in air-quality models tend to ignore variations in the foliage pH and assume a constant neutral leaf of pH 6.68. This constant pH is then used to determine the effective Henry’s law constants, which in turn influences the deposition velocity of atmospheric gases such as SO2 and NO2. We use the GEM-MACH air-quality model to investigate and contrast the use of a neutral foliage pH versus a ‘dynamic’ foliage pH on the dry deposition of SO2 and NO2 in the Athabasca Oil Sands region. In this work, the surface foliage pH in GEM-MACH is dynamically determined using HETP (Miller et al., 2023) by considering the accumulated deposition of anion and cation species to leaf surfaces (i.e., deposited precursor species such as sulfate, nitrate, ammonium, sodium, chloride, potassium, calcium and magnesium). Processes such as precipitation, nutrient leeching, and epicuticular wax encapsulation are also considered in these simulations since these processes may impact the leaf surface chemistry after dry deposition has occurred. The results show that near the Athabasca Oil Sands sources, the large amount of base cation deposition has a profound impact on the predicted foliage surface pH where it often exceeds 7.0 (in contrast to the pH within the plant cells, for example). The result of this elevated foliage surface pH is an increase in the dry deposition flux of SO2 and NO2 by a factor of 2 to 10 close to the sources, relative to using a foliage pH of 6.68. Downwind of the sources, the foliage pH is often near neutral to moderately acidic, leading to decreased dry deposition of SO2 and NO2.. Together, these changes in pH result in an exponential decrease in the dry deposition fluxes with increasing distance from the Oil Sands sources.References Miller, S. J., Makar, P. A., and Lee, C. J.: HETerogeneous vectorized or Parallel (HETPv1.0): An updated inorganic heterogeneous chemistry solver for metastable state NH4+–Na+–Ca2+–K+–Mg2+–SO42––NO3––Cl– based on ISORROPIA II, Geosci. Model Dev. Discuss. [preprint], https://doi.org/10.5194/gmd-2023-159, in review, 2023.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,222 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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