Role of Dust and Iron Solubility in Sulfate Formation during the Long-Range Transport in East Asia Evidenced by 17O-Excess Signatures

硫酸盐 CMAQ 环境化学 化学 东亚 溶解度 环境科学 空气质量指数 二氧化硫 硫黄 污染 大气科学 臭氧 气象学 中国 地质学 无机化学 物理 有机化学 法学 生物 生态学 政治学
作者
Syuichi Itahashi,Shohei Hattori,Akinori Ito,Yasuhiro Sadanaga,Naohiro Yoshida,Atsushi Matsuki
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:56 (19): 13634-13643 被引量:15
标识
DOI:10.1021/acs.est.2c03574
摘要

Numerical models have been developed to elucidate air pollution caused by sulfate aerosols (SO42-). However, typical models generally underestimate SO42-, and oxidation processes have not been validated. This study improves the modeling of SO42- formation processes using the mass-independent oxygen isotopic composition [17O-excess; Δ17O(SO42-)], which reflects pathways from sulfur dioxide (SO2) to SO42-, at the background site in Japan throughout 2015. The standard setting in the Community Multiscale Air Quality (CMAQ) model captured SO42- concentration, whereas Δ17O(SO42-) was underestimated, suggesting that oxidation processes were not correctly represented. The dust inline calculation improved Δ17O(SO42-) because dust-derived increases in cloud-water pH promoted acidity-driven SO42- production, but Δ17O(SO42-) was still overestimated during winter as a result. Increasing solubilities of the transition-metal ions, such as iron, which are a highly uncertain modeling parameter, decreased the overestimated Δ17O(SO42-) in winter. Thus, dust and high metal solubility are essential factors for SO42- formation in the region downstream of China. It was estimated that the remaining mismatch of Δ17O(SO42-) between the observation and model can be explained by the proposed SO42- formation mechanisms in Chinese pollution. These accurately modeled SO42- formation mechanisms validated by Δ17O(SO42-) will contribute to emission regulation strategies required for better air quality and precise climate change predictions over East Asia.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
xgx984完成签到,获得积分10
1秒前
曾志伟完成签到,获得积分10
3秒前
追寻的续完成签到 ,获得积分10
4秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
5秒前
活泼的大船完成签到,获得积分10
9秒前
OeO完成签到 ,获得积分10
10秒前
小学生学免疫完成签到 ,获得积分10
11秒前
jh完成签到 ,获得积分10
15秒前
Ander完成签到 ,获得积分10
16秒前
jin完成签到,获得积分10
17秒前
18秒前
tian完成签到,获得积分10
19秒前
MrChew完成签到 ,获得积分10
20秒前
兴奋的定帮完成签到 ,获得积分0
23秒前
tian发布了新的文献求助10
25秒前
吉祥高趙完成签到 ,获得积分10
25秒前
顺心醉蝶完成签到 ,获得积分10
25秒前
清脆愫完成签到 ,获得积分10
27秒前
留胡子的火完成签到,获得积分10
28秒前
时笙完成签到 ,获得积分10
34秒前
jake完成签到,获得积分10
36秒前
羽化成仙完成签到 ,获得积分10
38秒前
Alone离殇完成签到 ,获得积分10
38秒前
干净山彤完成签到 ,获得积分10
39秒前
鲁路修完成签到,获得积分10
39秒前
huangrui完成签到 ,获得积分10
41秒前
kanong完成签到,获得积分0
44秒前
WW完成签到 ,获得积分10
48秒前
量子星尘发布了新的文献求助30
49秒前
firefly完成签到 ,获得积分10
50秒前
llll完成签到 ,获得积分10
53秒前
蓝桉完成签到 ,获得积分10
55秒前
研友_Z1eDgZ完成签到,获得积分10
59秒前
Amandar完成签到,获得积分10
1分钟前
喻雷完成签到 ,获得积分10
1分钟前
lilaccalla完成签到 ,获得积分10
1分钟前
舒适的天奇完成签到 ,获得积分10
1分钟前
如意2023完成签到 ,获得积分10
1分钟前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Social Research Methods (4th Edition) by Maggie Walter (2019) 2390
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4008738
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3548380
关于积分的说明 11298823
捐赠科研通 3283051
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1810290
邀请新用户注册赠送积分活动 885976
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 811218