Photochemical Production of Singlet Oxygen by Toronto Road Dust
Notice bibliographique
Résumé
Road dust, which consists of brake and tire wear, pavement particles, crustal material, semivolatile vehicle exhaust components, and natural organic matter, can contribute to both airborne particulate matter and urban runoff. To date, research has mainly focused on the health impact of road dust, but little work has been conducted to characterize its role as a reactive surface in the environment. Our group has previously shown that illuminated road dust is a source of singlet oxygen, an important environmental oxidant. Here, we report the singlet oxygen steady state concentration ([ 1 O 2 ] ss ) of illuminated aqueous suspensions and aqueous extracts of road dust samples collected from three different road types (local, arterial, and expressway) in Toronto, Canada. We find that the [ 1 O 2 ] ss generated by aqueous extracts of road dust samples spans less than an order of magnitude and there is no clear trend in the [ 1 O 2 ] ss with road type, but that road dust [ 1 O 2 ] ss depends on organic content and light absorbance. The median singlet oxygen apparent quantum yield of the road dust extracts is 5.4% (UV-A), which is more than double the median reported values (UV-A) for river, lake, soil and wastewater samples. Comparisons of road dust aqueous extracts with aqueous road dust suspensions reveal that suspended road dust has a much higher [ 1 O 2 ] ss, emphasizing the need to examine singlet oxygen production by the insoluble components in particulate matter. Overall, our results highlight the potential of road dust to transform pollutants in the atmosphere and in urban runoff.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».