Soluble Iron in Source‐Based Anthropogenic PM <sub>2.5</sub> Predominantly From Steel Industry and Residential Combustion in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iron (Fe), especially soluble Fe, is critical in atmospheric fine particulate matter (PM) (PM 2.5 ), while its source contribution remains unclear. Here, we systematically study soluble Fe from various sources through real‐world measurement, laboratory analyses, emission inventory, and model simulation. The water solubility of Fe in PM 2.5 from incomplete combustion sources (i.e., residential solid fuel burning and on‐road vehicle exhaust) was 19.6–1,063.7 times higher than that from industrial sectors, brake wear, and natural dust. In contrast, PM 2.5 from industrial plumes after wet flue gas desulfurization devices exhibited a pH lower than 3, elevating Fe solubility by 11.0–18.6 times via proton‐promoted dissolution. Among all sources, residential combustion and the steel industry were the predominant anthropogenic sources of soluble Fe emissions, with high emission intensity of 70.1 ± 26.5% and 78.8 ± 13.2% in Eastern and Southwestern China, respectively. Our findings highlight the critical roles of incomplete combustion and plume acidity in contributing Fe solubility, providing fundamental data for atmospheric Fe chemistry and ocean primary productivity.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».