Atmospheric black carbon mass absorption cross-section: a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Black carbon (BC) aerosol particles are emitted by the incomplete combustion of carbonaceous fuels. These particles absorb solar radiation and BC-dominated aerosol mixtures with low single scattering albedo have a positive radiative forcing, thus heating the atmosphere. Radiative transfer models make use of the BC mass absorption cross section (MACBC) to derive the radiative forcing of BC given a certain particle mass concentration. Freshly emitted BC has a MAC value of 8 ± 1 m2/g at 550 nm (Bond et al., 2013). However, MAC can increase as aerosols age in the atmosphere due to increase in particle coating. This is the so-called lensing effect, which leads to MACBC observations of up to 15 m2/g at 550 nm (Li et al., 2022; Savadkoohi et al., 2024). The effect of coatings and the evolution of MACBC with ageing have been and still are a matter of intense scientific discussions.The determination of MACBC is carried out in the lab and in the field using various methods for light absorption and BC mass measurement. The most common techniques for absorption measurement include filter-based attenuation measurements, whereas the most common technique for mass measurement is thermo-optical analysis, which quantifies elemental carbon mass (EC; EN 16909:2017). The development of more accurate techniques with operational and scientific advantages for both light absorption and BC mass quantification has led to more reliable MACBC field measurements, allowing researchers to have a clearer picture of how atmospheric ageing and regional conditions affect the optical properties of BC.In this study, we have reviewed 63 publications that provide atmospheric MACBC values and present the results in terms of aerosol type, measurement technique, regional variability, and how interpretation of results using these factors can help the community to use the appropriate MAC in models. We provide guidance and perspectives for future studies and how the literature on MACBC can be exploited and interpreted in order to improve radiative models that include BC.References Bond, T. C., Doherty, S. J., Fahey, D. W., Forster, P. M., Berntsen, T., DeAngelo, B. J., Flanner, M. G., Ghan, S., Kärcher, B., Koch, D., Kinne, S., Kondo, Y., Quinn, P. K., Sarofim, M. C., Schultz, M. G., Schulz, M., Venkataraman, C., Zhang, H., Zhang, S., … Zender, C. S. (2013). Bounding the role of black carbon in the climate system: A scientific assessment. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(11), 5380–5552. https://doi.org/10.1002/jgrd.50171Hanyang Li & Andrew A. May (2022) Estimating mass-absorption cross-section of ambient black carbon aerosols: Theoretical, empirical, and machine learning models, Aerosol Science and Technology, 56:11, 980-997, https://doi.org/10.1080/02786826.2022.2114311Savadkoohi, Marjan, Marco Pandolfi, Cristina Reche, Jarkko V. Niemi, Dennis Mooibroek, Gloria Titos, David C. Green, et al. (2023) The Variability of Mass Concentrations and Source Apportionment Analysis of Equivalent Black Carbon across Urban Europe. Environment International 178: 108081. https://doi.org/10.1016/j.envint.2023.108081.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».