Understudied BVOC emissions in Europe and their potential atmospheric impacts
Notice bibliographique
Résumé
Europe is one of the most studied areas related to biogenic volatile organic compound (BVOC) emissions. However, our knowledge of these atmospheric reactive compounds is still quite limited even there. Total hydroxyl radical (OH) reactivity studies indicate that half of the atmospheric reactive compounds are still unknown especially in the forested areas (Yang et al. 2016) and OH and ozone reactivity studies of our group have shown high fractions of reactivity from biogenic emissions (Praplan et al. 2020 and Thomas et al. 2023).Globally, isoprene is the primary emitted BVOC. While boreal forests in Northern Europe are mainly considered as monoterpene emitters, Central Europe is expected to be dominated by isoprene (e.g. Messina et al. 2016). However, our results from a campaign at 17 stations over Europe in summer 2022 indicated that BVOC mixing ratios are highly variable and some areas also in Central Europe may be dominated by monoterpenes.Sesquiterpenes and diterpenes have very high potential for secondary organic aerosol formation, but much less is known on their emissions and atmospheric concentrations. Our studies show that birches and spruces may be strong sesquiterpene emitters. We have also found that some urban trees in Montreal and wetlands in Lapland known as isoprene emitters may also release significant amounts of sesquiterpenes. Additionally, forest floor represents a potential source of sesquiterpenes.Compared to terrestrial sources very little is known on the marine emissions of BVOCs. There are studies on dimethyl sulphide, but our recent results on an island in Baltic Sea suggest that other sulphuric compounds, like methanethiol, may be important too and could have strong impacts on SO2 production and therefore also on new particle and cloud formation. Furthermore, our recent campaign at the coast of Baltic Sea indicates that phytoplankton and macrophytes could be a source of isoprene and monoterpenes (Thakur et al., 2024 publication under prep).Compounds classified as BVOCs (e.g. monoterpenes) can also be emitted from anthropogenic sources, such as construction sites (e.g. from wooden material), as well as cleaning and personal care products. Our studies in a street canyon in Helsinki in 2022 indicates that they strongly impact local atmospheric chemistry even in wintertime. Messina, P., Lathière, J., Sindelarova, K., Vuichard, N., Granier, C., Ghattas, J., Cozic, A., and Hauglustaine, D. A.: Global biogenic volatile organic compound emissions in the ORCHIDEE and MEGAN models and sensitivity to key parameters, Atmos. Chem. Phys., 16, 14169–14202, https://doi.org/10.5194/acp-16-14169-2016, 2016Praplan, A. P., Tykkä, T., Schallhart, S., Tarvainen, V., Bäck, J., and Hellén, H.: OH reactivity from the emissions of different tree species: investigating the missing reactivity in a boreal forest, Biogeosciences, 17, 4681–4705, https://doi.org/10.5194/bg-17-4681-2020, 2020.Thomas, S. J., Tykkä, T., Hellén, H., Bianchi, F., and Praplan, A. P.: Undetected biogenic volatile organic compounds from Norway spruce drive total ozone reactivity measurements, Atmos. Chem. Phys., 23, 14627–14642, https://doi.org/10.5194/acp-23-14627-2023, 2023.Yang, Y., Shao, M., Wang, X., Nölscher, A. C., Kessel, S., Guenther, A., and Williams, J.: Towards a quantitative understanding of total OH reactivity: A review, Atmos. Environ., 134, 147–161, https://doi.org/10.1016/j.atmosenv.2016.03.010, 2016.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».