Secondary Organic Aerosol from Biomass Burning Phenolic Compounds and Nitrate Radicals can be Highly Viscous over a Wide Relative Humidity Range
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning events, including wildfires, can emit large amounts of phenolic compounds such as guaiacol. These phenolic compounds can undergo oxidation by nitrate radicals (NO 3 ) to form secondary organic aerosol (SOA). Viscosity and hygroscopicity are key properties that affect SOA’s role in atmospheric chemistry, air quality, climate and public health. However, these properties have not been quantified for SOA formed from the reaction of phenolic compounds with NO 3 . We used the poke-flow technique and a quartz crystal microbalance (QCM) to measure the viscosity and hygroscopicity of SOA particles generated from the reaction of NO 3 with guaiacol, termed guaiacol-NO 3 SOA. The viscosity of this SOA is extremely high (≳5 × 10 7 Pa s) at RH ≲ 70% and drastically higher than other SOA types previously investigated with the poke-flow technique at RH ≳ 40%. The high viscosity for guaiacol-NO 3 SOA can be attributed, at least in part, to the low hygroscopicity measured via the QCM. From the viscosity results, we calculated the mixing times of organic molecules within guaiacol-NO 3 SOA. The results suggest that mixing times within this type of SOA exceed 1 h for most tropospheric conditions, with possible implications for predicting the size, mass, and long-range transport of pollutants in phenolic SOA.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».