تحدٍ رئيسي في دراسات تلوث الهباء الجوي وتقييم تغير المناخ هو فهم كيفية تكوين جزيئات الهباء الجوي في الغلاف الجوي في البداية.على الرغم من أنه تم وصف آليات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) في مواقع محددةفي معظم المناطق، تظل هذه الآليات غير مؤكدة إلى حد كبير بسبب القدرة المحدودة لنماذج الغلاف الجوي على محاكاة العمليات الحرجة لتكوين الجسيمات الجديدة.. هنا نقوم بتجميع تجارب على المستوى الجزيئي لتطوير تمثيلات شاملة لـ 11 آلية لتكوين الجسيمات النانوية (NPF) والتحول الكيميائي المعقد لغازات السلف. تُظهر المحاكاة والملاحظات المجمعة أن الآليات السائدة لتكوين الجسيمات النانوية تختلف عالميًا وتختلف حسب المنطقة والارتفاع. الآليات التي تم تجاهلها أو تم تمثيلها بشكل غير كافٍ والتي تتعلق بالمواد العضوية والأمينات وأحماض اليود الأكسجينية ومن المحتمل أن تهيمن NPF في معظم المناطق ذات التركيزات العالية من الهباء الجوي أو القوة الإشعاعية الكبيرة للهباء الجوي؛ تشمل هذه المناطق الطبقات الحدودية القارية الملوثة من قبل الإنسان والمحيطات، بالإضافة إلى الطبقة العليا من التروبوسفير فوق الغابات المطيرة ومناطق الرياح الموسمية في آسيا. تلعب هذه الآليات الممثلة تمثيلاً ناقصًا أيضًا أدوارًا ملحوظة في مناطق أخرى، مثل الطبقة العليا من التروبوسفير في محيطات الهادئ والأطلسي. وبناءً عليه، تمثل NPF أجزاء مختلفة ( ) من النوى التي تتشكل عليها السحب في التشبع الزائد في مناطق مختلفة من الطبقة السفلى للغلاف الجوي. يمكن أن تساعد المحاكاة الشاملة لآليات تكوين الجسيمات النانوية العالمية في تحسين تقدير ونسب مصادر تأثيرات المناخ للجسيمات الهوائية.
تسبب جزيئات الهباء الجوي في الغلاف الجوي أكثر من ثلاثة ملايين وفاة مبكرة في جميع أنحاء العالم كل عام.وتعمل كمنظم رئيسي لمناخ الأرض. إن NPF من جزيئات الغاز القابلة للتكثف هو المصدر الأساسي لمعظم الجسيمات الجوية.يُعتقد أن النمو اللاحق لهذه الجسيمات يساهم بحوالي نصف العدد العالمي لنوى تكثف السحب (CCN).يؤثر بشكل كبير على خصائص السحب وتوازن الإشعاع على الأرضفهم آليات تكوين الجسيمات الأولية الإقليمية والعالمية ضروري للتقدير الدقيق لتأثيرات الهباء الجوي المناخية ولنسب هذه التأثيرات إلى مصادر الجسيمات الأولية والغازات القابلة للتحكم.
على الرغم من أهميتها الجوية، كانت تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) لفترة طويلة من بين أقل مكونات الكيمياء الجوية فهماً. كشفت الدراسات الرصدية الحديثة عن آليات تكوين الجسيمات الجديدة في مواقع محددة من خلال الكشف المباشر عن الكتل الجزيئية (الوسائط لتكوين الجسيمات).. ومع ذلك، تظل آليات NPF في معظم المناطق وفي معظم الارتفاعات لغزًا. ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى أن الحالية نماذج الغلاف الجوي – أدوات لا غنى عنها لفهم الآليات وتأثيرات تكوين الجسيمات الجديدة على المستويات العالمية والإقليمية – تفتقر إلى القدرة على تمثيل العديد من العمليات المهمة بشكل حاسم. تعتمد معظم النماذج العالمية المستخدمة على عمليات تكوين الجسيمات الثنائية والثلاثية التقليدية التي تشمل حمض الكبريتيك. ) ، الأمونيا ( ) والأيونات والتي تقلل من تقدير كل من معدل تكوين الجسيمات وعدد الجسيمات في معظم البيئات الجوية، غالبًا بمقدار ترتيب واحد أو أكثر.. بعض الدراسات التجريبية و/أو الرصدية الحديثة اقترحت أن آليات تكوين الجسيمات النانوية ‘الحديثة’، بما في ذلك الأمين-نواةتآزرينواةوتكاثف الأحماض الأكسجينية لليود، مهمة في مواقع معينةلكن مثل هذه الآليات نادراً ما تم تضمينها، إن وجدت، في النماذج الجوية.آلية معقدة أخرى هي النواة المدفوعة بالمواد العضوية، والتي تعتمد على المركبات العضوية ذات الطيران المنخفض جداً والمنخفض جداً (ULVOCs و ELVOCs، على التوالي) مع تركيز بخار مشبع (أقل من
الشكل 1 | آليات NPF والقيود الناتجة عن الملاحظات فوق الغابات المطيرة. أ، مقارنة بين تركيزات عدد الجسيمات المحاكاة والقياسات التي تم الحصول عليها من الطائرات فوق الأمازون خلال حملة ACRIDICONCHUVA في سبتمبر 2014. كل من المحاكاة والملاحظات تتعلق بالجسيماتقريبًا من السطح وعلى ارتفاع 20 ميل بحري فوق ارتفاع 13.8 كم، مع انتقال سلس بينهما. تمثل الخطوط التركيزات المتوسطة داخل كل حاوية عمودية وتمثل المناطق المظللة النسب المئوية من 25 إلى 75 من الملاحظات. جميع تركيزات عدد الجسيمات هي مُعَيار إلى درجة حرارة وضغط قياسيين (273.15 كلفن و101.325 كيلو باسكال). تُعطى تعريفات سيناريوهات النموذج في النص الرئيسي والجدول التكميلي 1.b، ومعدلات تكوين الجسيمات الجديدة كدالة للارتفاع عن سطح الأرض فوق الأمازون المركزي، وأفريقيا الوسطى، وجنوب شرق آسيا. تمثل الخطوط البيضاء إجمالي معدلات تكوين الجسيمات الجديدة لجميع الآليات عند قطر 1.7 نانومتر.، على مقياس لوغاريتمي) وتمثل المناطق الملونة المساهمات النسبية لآليات مختلفة، والتي تم متوسطها في عام 2016 على المناطق المحددة في الشكل الإضافي 1b. و على التواليالدراسات النمذجة الحديثة التي اعتبرت النواة المدعومة بالمواد العضوية قد قامت بتبسيط العمليات بشكل متكرر من خلال افتراض أن المواد العضوية النواة تمثل نسبة ثابتة من جميع منتجات الأكسدة.أو أن عددًا قليلاً فقط من الجزيئات الفردية متورطة في النواة. هذا على النقيض من الفهم الأحدث بأن ULVOCs و ELVOCs تشمل العديد من الأنواعوتختلف عوائدها بعدة أوامر من حيث الحجم اعتمادًا على درجة الحرارة وتركيزالفجوة الواسعة في تمثيل النماذج لعمليات تكوين الجسيمات الجديدة تمنع الفهم الشامل للآليات والتأثيرات المتعلقة بتكوين الجسيمات الجديدة على مستوى العالم. هنا قمنا بتجميع تجارب مختبرية على المستوى الجزيئي لتطوير تمثيلات نموذجية شاملة لتكوين الجسيمات الجديدة (NPF) والتحول الكيميائي لغازات السلف. يأخذ النموذج في الاعتبار 11 آلية نواة، من بينها أربع آليات حاسمة تم تجاهلها إلى حد كبير سابقًا، بما في ذلك نواة الأحماض الأكسجينية لليود المحايدة والمحفزة بالأيونات، والتآزر.النواة والأمين-النواة. علاوة على ذلك، قمنا بتحويل تمثيلات النماذج السابقة للمواد العضوية النقية والعضوية-النواة من خلال تنفيذ مجموعة أساسيات التقلبات الثنائية الأبعاد المتقدمة المقيدة تجريبياً (R2D-VBS) في النموذج لمحاكاة الاعتماد على درجة الحرارة وكيمياء وتيرموديناميكا التكوين المعتمد على ULVOCs و ELVOCsنموذجنا الجديد يحسن بشكل كبير من محاكاة عدد الجسيمات في بؤر الجسيمات في العالم، غالبًا بمقدار ترتيب واحد أو أكثر. وهذا يسمح بشرح آليات تكوين الجسيمات الجديدة على مستوى العالم التي تختلف بشكل كبير حسب المنطقة والارتفاع (انظر الرسم التخطيطي في الشكل التمديدي 1a). أدناه، نناقش أولاً آليات تكوين الجسيمات الجديدة فوق الغابات المطيرة، والمناطق الملوثة بفعل الإنسان، والمحيطات (انظر مدى انتشارها المكاني في الشكل التمديدي 1b)، والتي تغطي معظم مناطق العالم ذات تركيزات الجسيمات العالية أو قوة الإشعاع السحابية للجسيمات الهوائية الكبيرةثم نقدم نظرة عامة عالمية على الآليات وآثار NPF. نوضح أن الآليات التي كانت تمثل سابقًا بشكل غير كافٍ من المحتمل أن تهيمن على NPF في معظم المناطق الرئيسية المذكورة أعلاه، مما قد يعيد تشكيل فهم NPF بشكل كبير. تشير تحليلنا المنهجي للحساسية إلى أن الشكوك القابلة للقياس في الوقت الحالي من غير المحتمل أن تغير نتائجنا الرئيسية ولكن قد تؤثر على المساهمات الكمية الدقيقة للآليات الفردية. علاوة على ذلك، قد تؤدي الشكوك المحتملة التي تتجاوز معرفتنا الحالية إلى تحسين وتعديل النتائج التي نقدمها.
آليات NPF فوق الغابات المطيرة
الطبقة العليا من التروبوسفير فوق الغابات المطيرة، بما في ذلك الأمازون الوسطى، وأفريقيا الوسطى، وجنوب شرق آسيا، تُعتبر من أكبر خزانات الجسيمات على مستوى العالم من حيث العدد، كما هو موضح في الشكل 2a من البيانات الموسعة. الشكل 1a يقارن بين ملفات الجسيمات العمودية المحاكاة وتلك التي تم الحصول عليها من قياسات الطائرات فوق الأمازون الوسطى خلال حملة ACRIDICON-CHUVA.. بالإضافة إلى سيناريو ‘أفضل حالة’ الشامل الذي شمل جميع آليات النواة الـ 11 ووحدة R2D-VBS، قمنا بإجراء محاكاة حساسية اثنتين: الأولى لم تأخذ في الاعتبار أي عملية تكوين نواة جديدة (‘No_NPF’)، بينما اعتبرت الثانية فقط التأثيرات التقليدية المحايدة والمحفزة بالأيونات.نواةالنواة (‘NPF_Mech4’)، التي تشبه معالجة NPF المعتمدة في نماذج المناخ المستخدمة بشكل شائعتُقدّر نتائج المحاكاة من تجربتين للحساسية تركيزات عدد الجسيمات العالية في الطبقة العليا من الغلاف الجوي بأقل من مرتبة واحدة. بالمقابل، سيناريو الحالة الأفضل لدينا يعيد بنجاح إنتاج الذروة القوية الملحوظة في تركيزات عدد الجسيمات في الطبقة العليا من الغلاف الجوي.
الأداء المحسن بشكل كبير والتغطية العالمية لنموذجنا يسمحان بشرح آليات NPF في المناطق الثلاث الرئيسية للغابات المطيرة المذكورة أعلاه، كما هو موضح في الشكل 1b. النواة المدعومة بالمواد العضوية (عضوي نقي وعضوي-تكون النوى) تهيمن باستمرار في الطبقة العليا من التروبوسفير في المناطق الثلاث وفقًا لنموذجنا. على وجه الخصوص، تهيمن تكون النوى الناتج عن الأيونات العضوية النقية على الارتفاعات التي تزيد عن، حيث تحدث أعلى معدلات تكوين الجسيمات الجديدة. آليات النواة المدفوعة بالمواد العضوية تعتمد بشكل رئيسي، في نموذجنا، على المركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض جداً (ULVOCs) والمركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض (ELVOCs) التي تتكون من أكسدة انبعاثات المونوتربين من الغابات المطيرة؛ حيث يتم رفع هذه الانبعاثات من المونوتربين إلى الطبقة العليا من التروبوسفير بواسطة الحمل الحراري الاستوائي المتكرر والقوي. معدلات تكوين الجسيمات الجديدة تعزز بشكل كبير في الطبقة العليا من التروبوسفير مقارنة بتلك الموجودة في الطبقة السفلى من التروبوسفير لأن درجات الحرارة المنخفضة في الأولى تزيد من العوائد العامة لـ ULVOCs/ELVOCs كأثر مشترك للتغيرات الكيميائية والتطايرية وتعزز استقرار الجسيمات الجديدة. وحدة R2D-VBS الجديدة لدينا تلتقط العوائد المتغيرة لـ ULVOCs/ELVOCs، مما يمثل ميزة ملحوظة على النماذج المبسطة السابقة. التي تفترض أن جزءًا ثابتًا من نواتج الأكسدة العضوية يدفع النواة. تُظهر محاكاة حساسية (‘NPF_Mech11_constYield’; انظر الجدول التكميلي 1) أن مثل هذه الأساليب المبسطة ستنتج عددًا كبيرًا جدًا من الجسيمات على ارتفاع منخفض وعددًا قليلًا جدًا من الجسيمات على ارتفاع عالٍ، على عكس التوزيع الذي كشفت عنه الملاحظات فوق الأمازون. علاوة على ذلك، تتفق التركيزات المحاكاة من المونوتربين، التي هي مقدمة للـ ULVOCs/ELVOCs، عمومًا مع الملاحظات التي تم الحصول عليها خلال حملتين ميدانيتين فوق الأمازون.وجنوب شرق آسيا (0.19 جزء في البليون مقابل 0.13 جزء في البليون في الأمازون و0.13 جزء في البليون مقابل 0.17 جزء في البليون في جنوب شرق آسيا)، مما يعزز الثقة في محاكاة النموذج.
آليات NPF في المناطق الملوثة بالبشر
مجموعة أخرى من النقاط الساخنة للجسيمات العالمية هي طبقة الحدود في المناطق الملوثة بفعل الإنسان، مثل شرق الصين والهند وأجزاء من أوروبا والولايات المتحدة، بالإضافة إلى الطبقة العليا من التروبوسفير في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية التي تمتد عبر شرق الصين والهند.تمت ملاحظات حديثة اكتشاف وفرة من الأمينات-العناقيد خلال أحداث تكوين الجسيمات الجديدة واقترحت الدور السائد للأمينات-تكون النوى في عدة مواقع سطحية في بكين وشنغهاي؛ ومع ذلك، لا تزال آليات تكوين الجسيمات الجديدة على النطاق الإقليمي وتوزيعاتها الرأسية بحاجة إلى الاستكشاف. الشكل 2أ يقيم توزيعات حجم عدد الجسيمات المحاكاة مقابل الملاحظات المتاحة في ثلاثة مواقع في الصين (انظر الإحصائيات في الشكل 3د من البيانات الموسعة). المحاكاة بدون تكوين الجسيمات الجديدة (‘No_NPF’) أو مع آليات التكوين التقليدية غير العضوية فقط (‘NPF_Mech4’) تقلل من تقدير تركيزات عدد الجسيمات الدقيقة للغاية (القطرأكثر من. سيناريو أفضل الحالات لدينا مع جميع الآليات الـ 11 يعيد إنتاج تركيزات الجسيمات الدقيقة الملاحظة مع انحياز متوسط مُعَدل ضمن (داخل للمواقع الفردية).
استنادًا إلى النموذج المحسن بشكل ملحوظ، توضح الشكل 2b آليات تكوين الجسيمات الجديدة كدالة للارتفاع فوق المناطق الأربعة الملوثة المذكورة أعلاه. إن معدلات تكوين الجسيمات الجديدة في هذه المناطق هي الأعلى بالقرب من السطح وتقودها بشكل رئيسي الأمينات-النواة في نموذجنا، والتي تُعزى في النهاية إلى الأمينات البشرية القوية و الانبعاثات. ومن الجدير بالذكر، الأمين-تقتصر النواة على طبقة ضحلة إلى حد معقول تحت حوالي 500 متر، وهو ما يُعزى بشكل أساسي إلى الانخفاض الحاد في تركيزات الأمينات مع الارتفاع بسبب عمرها القصير. لضمان أن النموذج يلتقط الأمين بشكل صحيح-النواة، قمنا بمقارنة تركيزات المحاكاة لـ وثنائي ميثيل الأمين (DMA) مع الملاحظات التي تم الحصول عليها في الصين وأوروبا والولايات المتحدة (الشكل البياني الموسع 3a، b). التركيزات المحاكاة عمومًا ضمن عامل 3 (2.5) من القيم المرصودة لـ (DMA)، مما يدل على أداء نموذج معقول، خاصةً بالنظر إلى صعوبة المحاكاة الدقيقة لهذه الأنواع التي تم التعرف عليها في الدراسات السابقة.
يحدث الحد الأقصى الثانوي لمعدل NPF في الطبقة العليا من التروبوسفير ) في جميع المناطق الأربع. فوق شرق الصين والهند، اللتين تتمتعان بمعدلات عالية نسبيًا من تكوين الجسيمات الجديدة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي بين المناطق الأربع، تم اكتشاف التآزر مؤخرًا آليةمهم وغالبًا ما يكون سائدًا، كما هو موضح في الشكل 2ب، بينما –تؤدي النواة المحايدة دورًا ثانويًا ولكنه في بعض الأحيان قابل للمقارنة. معدلتكون النوى حساس للغاية لوفرة الأمونيا، التي تُرفع إلى الطبقة العليا من التروبوسفير بواسطة الحمل الحراري القوي للرياح الموسمية الآسيوية.. المحاكي تركيز في طبقة التروبوسفير العليا للمونسون الآسيوي خلال الصيف يتفاوت في الغالب ضمن النطاقويصل أحيانًا إلى 60 جزء في تريليون (الشكل 4 من البيانات الموسعة)، وهو ما يتماشى مع الملاحظات الفضائية على نطاق واسع (معظمها 10-35 جزء في تريليون، وأحيانًا 150 جزء في تريليون). من الجدير بالذكر أن المعدل الفعلي لـمن المحتمل أن تكون النواة أعلى من محاكاة القاعدة لدينا لأن العالم الحقيقي التركيز غير متساوٍ داخل شبكة النموذج (انظر المحاكاة الحساسة ذات الصلة في الطرق). ومن ثم،من المحتمل أن تكون النواة هي الآلية الرائدة في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق شرق الصين والهند. في أوروبا والولايات المتحدة الشرقية، تكون معدلات تكوين الجسيمات في الطبقة العليا من التروبوسفير أصغر مقارنة؛ الآلية السائدة في نموذجنا هي النواة المدعومة بالمواد العضوية.وتكوين نوى عضوية نقية؛ الشكل 2ب)، على الرغم منقد تسهم النواة المحايدة أيضًا في بعض المساهمات. مقارنةً بمناطق الغابات المطيرة، فإن الدور السائد للنواة المدعومة بالمواد العضوية أقل وضوحًا، مما يقدم مستوى معينًا من عدم اليقين. تختلف الآليات في أوروبا والولايات المتحدة الشرقية عن تلك الموجودة في شرق الصين والهند لأن: (1) ضعف الحمل الحراري في أوروبا والولايات المتحدة الشرقية يحد من النقل الحراري.و (2) فإن الانبعاث الأقوى من المركبات العضوية المتطايرة البيولوجية هو مواتٍ للتكوين النووي المدعوم بالمواد العضوية.
آليات NPF فوق المحيطات
بين جميع المناطق على مستوى العالم، فإن تأثيرات الإشعاع السحابي هي الأكثر تأثراً بتوافر نوى تكثف السحب (CCN) فوق المحيطات.علاوة على ذلك، تم إثبات أن الطبقة العليا من التروبوسفير المحيطي الاستوائي، بالإضافة إلى المناطق المتقطعة في طبقة الحدود المحيطية، هي نقاط ساخنة للجسيمات من خلال حملة مهمة التصوير الجوي (ATom).تم تنفيذها فوق محيطات الهادئ والأطلسي، لكن آليات تكوين الجسيمات الجديدة لا تزال غير واضحة. تُظهر الشكل 3a أنه، دون اعتبار تكوين الجسيمات الجديدة (‘No_NPF’)، يلتقط النموذج التركيزات المرصودة للجسيمات ذات الوضع الخشن ولكنه يفوت إلى حد كبير الجسيمات ذات وضع النواة والجسيمات ذات وضع أيتكن. بالمقابل، فإن أفضل محاكاة لدينا مع 11 آلية لتكوين الجسيمات الجديدة تعيد بشكل معقول إنتاج التوزيعات المرصودة للجسيمات ذات وضع النواة والجسيمات ذات وضع أيتكن، خاصة النقاط الساخنة الواسعة في الطبقة العليا من التروبوسفير والنقاط الساخنة المتناثرة في طبقة الحدود.
مع توافق معقول بين النموذج والملاحظة، تظهر آليات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) فوق محيطات الهادئ والأطلسي في الشكل 3ب والشكل الإضافي 8. في طبقة الحدود البحرية، الآلية السائدة لتكوين الجسيمات الجديدة في نموذجنا هي بشكل رئيسي النواة المحايدة والنواة الناتجة عن الأيونات لأحماض اليود الأكسجينية، والتي ترتبط مباشرة بانبعاثات المحيطات من الأنواع المحتوية على اليود. تعتبر النواة الناتجة عن الأيونات أكثر أهمية في المناطق الاستوائية، بينما تكون النواة المحايدة أكثر أهمية في المناطق الباردة ذات خطوط العرض المتوسطة إلى العالية بسبب اعتمادها الأقوى على درجة الحرارة. لضمان أن النموذج يحاكي بشكل معقول نواة أحماض اليود الأكسجينية، نوضح أيضًا أن المحاكاةتتفاوت التركيزات بين أدناه و فوق القيم الملاحظة في عشرة مواقع بحرية أو ساحلية حول العالم (الشكل البياني الموسع 3c). يُعتبر هذا أداءً معقولاً لأن دراستنا، حسب علمنا، تمثل المرة الأولى التي تم محاكاة كيمياء التكوين في نماذج ثلاثية الأبعاد.
في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق المحيطين الهادئ والأطلسي، العضوي-نواةمن المحتمل أن تكون النواة المحايدة هي الآليتان السائدتان للتكون وفقًا لنموذجنا. تتفاوت الأهمية النسبية للآليتين.
الشكل 2 | آليات NPF والقيود الناتجة عن الملاحظات في المناطق الملوثة بفعل الإنسان. أ، مقارنة بين توزيعات أحجام عدد الجسيمات المحاكاة مع الملاحظات التي تم الحصول عليها في ثلاثة مواقع في الصين: BUCT (جامعة بكين للتكنولوجيا الكيميائية)، بكين؛ SORPES (محطة لمراقبة العمليات الإقليمية لنظام الأرض)، نانجينغ؛ وانغدو، خبي. جميع توزيعات أحجام عدد الجسيمات تم تطبيعها إلى درجة حرارة وضغط قياسيين. تم تقديم تعريفات سيناريوهات النموذج في النص الرئيسي والجدول التكميلي 1. لا نتوقع أن يتطابق النموذج تمامًا التقاط شكل توزيع حجم الأعداد الدقيقة للغاية لأن النموذج يستخدم نهج الوضع لتمثيل حجم الجسيمات. ب، معدلات تكوين الجسيمات الجديدة كدالة للارتفاع فوق مستوى سطح البحر في شرق الصين والهند وأوروبا والشرق الأمريكي. تمثل الخطوط البيضاء إجمالي معدلات تكوين الجسيمات الجديدة عند قطرعلى مقياس لوغاريتمي) والمناطق الملونة تمثل المساهمات النسبية لآليات مختلفة، تم حسابها كمتوسط في عام 2016 على المناطق المحددة في الشكل البياني الإضافي 1b. مع خط العرض. تشير محاكاتنا إلى أن المواد العضوية-تكون النوى مهم عبر نطاقات عرضية واسعة، بينمايمكن أن تكون النواة المحايدة مهمة في بعض المناطق المتوسطة العرض التي تتأثر بشكل واضح بالنشاط البشري. ومن الجدير بالذكر أنتركيز المشاركة في النواة يعود إلى كل من انبعاثات ثنائي ميثيل الكبريت (DMS) من المحيطات والنشاط البشري القاري.الانبعاثات (الشكل التوضيحي التكميلي 1).
نظرة عامة عالمية وتحليل الحساسية
في الشكل 4، الذي يوضح معدلات تكوين الجسيمات العالمية المتوسطة لكل من الآليات الـ 11، تُظهر آليات تكوين الجسيمات العالمية أنها تخضع إلى حد كبير للمناطق الساخنة التي تم تحليلها أعلاه. في الطبقة العليا من الغلاف الجوي الاستوائي، يهيمن تكوين الجسيمات على التكوين الناتج عن النواة المدعوم بالمواد العضوية في نموذجنا، وخاصة التكوين الناتج عن الأيونات العضوية النقية الذي يهيمن فوق ارتفاع 11 كم، حيث تحدث أعلى معدلات تكوين الجسيمات. وهذا يعكس آليات تكوين الجسيمات فوق الغابات المطيرة والمحيطات الاستوائية. في الطبقة العليا من الغلاف الجوي في المناطق المتوسطة، عضوي- و تساهم جميع الآليات بشكل مهم في تشكيل الجسيمات، مما يعكس مزيجًا من آليات تكوين الجسيمات الجديدة في المحيطات ذات العرض المتوسط ومناطق الرياح الموسمية الآسيوية. في طبقة الحدود، الأمين-تسود النواة في مناطق منتصف العرض في نصف الكرة الشمالي في نموذجنا، وهو ما يميز المناطق الملوثة بشريًا؛ تسود نواة الأحماض الأكسوجينية لليود في خطوط العرض الأخرى بسبب المحيطات الشاسعة.
قمنا بتصميم تجارب حساسية لاختبار العوامل الرئيسية للشك التي قد تؤثر على آلية تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) الرائدة في منطقة أو أكثر. تم تقديم أوصاف مفصلة ونتائج تجارب الحساسية في القسم الخاص بالطرق وتم تلخيصها في الجدول التكميلي 1، والبيانات الموسعة الأشكال 5-9 والأشكال التكميلية 2-9. باختصار، تضمنت تجارب الحساسية تغيير الانبعاثات أو التركيزات لـنظام إدارة الوثائق،مونوتربين، DMA، و اعتماد درجة الحرارة على النواة التي تتوسطها المواد العضوية، والمعلمات المتعلقة بالمواد العضوية-وأمين-النواة، الشبكة الفرعيةتوزيعات التركيز والمعلمات الرئيسية
الشكل 3 | آليات NPF والقيود الناتجة عن الملاحظات فوق المحيطات. أ، مقارنة بين تركيزات عدد الجسيمات في وضع النواة، ووضع أيتكن، ووضع الجسيمات الخشنة المحاكية مع الملاحظات التي تم الحصول عليها من الطائرات فوق المحيطين الهادئ والأطلسي. تم الحصول على الملاحظات خلال حملة ATom في يوليو-أغسطس 2016، يناير-فبراير 2017، سبتمبر-أكتوبر 2017 وأبريل-مايو 2018. تم مطابقة نتائج المحاكاة مع بيانات الملاحظات الفردية بناءً على الوقت والموقع. تم تجميع أزواج النموذج والملاحظة في صناديق ثنائية الأبعاد محددة حسب خط العرض (كل ) و الارتفاع (كل 100 م) وتم حساب وترتيب متوسط تركيز عدد الجسيمات في كل حاوية. تم تطبيع جميع تركيزات عدد الجسيمات إلى درجة حرارة وضغط قياسيين. ب، متوسط معدلات تكوين الجسيمات الجديدة للآليات الفردية فوق المحيط الهادئ (في عام 2016. يتم عرض خمسة آليات NPF فقط لأن الآليات الست الأخرى تعتبر غير ملحوظة في هذه المناطق. يتم عرض معدلات NPF فوق المحيط الأطلسي في الشكل التمديدي 8 (الصف الأول). التحكم في النقل الحراري بناءً على أفضل سيناريو لدينا. تشير النتائج إلى أن اكتشافاتنا الرئيسية حول آليات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) تظل صحيحة تحت هذه المحاكاة الحساسة في جميع المناطق الرئيسية ذات الأهمية. ومع ذلك، قد تؤثر هذه المصادر من عدم اليقين على المساهمات الكمية الدقيقة للآليات الفردية، سواء في المناطق الرئيسية المذكورة أعلاه أو في مناطق أخرى لم يتم مناقشتها بالتفصيل بشكل فردي.
مساهمة NPF في الجسيمات و CCN
استنادًا إلى نموذجنا الجديد، نعرض في الشكل 5 والشكل الإضافي 2 نسب الجسيمات وCCN عندالتشبع الزائد (CCNO.5%) الناتج عن NPF على ارتفاعات مختلفة، كما تحدده المقارنة بين سيناريو ‘أفضل حالة’ و’لا NPF’. في الطبقة السفلى من الغلاف الجوي (من السطح إلى 1 كم، تقريبًا السحب المنخفضة) مستوى)، تتفاوت نسب الجسيمات وCCNO.5% الناتجة عن NPF إقليمياً. فوق المحيطات الاستوائية والمعتدلة حيث تكون تأثيرات الإشعاع السحابي حساسة للغاية لتوافر CCN، فإن NPF بشكل عام يمثلالجسيمات و لـتركيز CCN0.5%. بالنسبة للمناطق الملوثة بفعل الإنسان، فإن النسب الناتجة عن تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) تكون كبيرة نسبيًا في أوروبا وشرق الولايات المتحدة (80-95% من أعداد الجسيمات و30-65% من تركيز CCN0.5%) وصغيرة في شرق الصين والهند.عدد الجسيمات وتركيز CCNO.5%. من المحتمل أن يكون الاختلاف بسبب أن الصين والهند لديهما انبعاثات كبيرة نسبيًا من الجسيمات الأولية التي تعمل كمغسلة تجميع قوية للجسيمات التي تتشكل حديثًا. بالنسبة للغابات المطيرة، تتفاوت نسب الجسيمات وCCNO.5% الناتجة عن NPF بشكل كبير حسب الموقع، وتعتمد عكسيًا على قوة انبعاثات حرق الكتلة الحيوية. تم تقديم مزيد من المناقشة في الطرق.
الشكل 4 | متوسط معدلات تكوين الجسيمات الجديدة على مستوى المناطق عالميًا في عام 2016. يعرض كل لوحة معدل آلية تكوين جسيمات جديدة فردية.
الشكل 5 | تركيزات CCN ونسب CCN الناتجة عن NPF في مختلف المستويات الرأسية في 2016. أ، ج، هـ، التوزيع المكاني لتركيزات CCN فيالتشبع الزائد (CCN0.5%) على ارتفاع 13 كم فوق مستوى سطح الأرض (أ)، 1 كم فوق مستوى سطح الأرض (تقريبًا عند مستوى السحب المنخفضة) (ج) ومستوى السطح (هـ). ب، د، هـ، النسب المئوية لـ CCN0.5% الناتجة
بواسطة NPF على ارتفاع 13 كم فوق مستوى سطح البحر (ب)، 1 كم فوق مستوى سطح البحر (د) ومستوى السطح (ف). جميع التركيزات تم تطبيعها إلى درجة حرارة وضغط قياسيين. تم إنشاء الخرائط باستخدام لغة أوامر NCAR (الإصدار 6.6.2)،https://doi.org/10.5065/دي 6 دبليو دي 3 إكس إتش 5.
نقاش
في هذه الدراسة، قمنا بتطوير تمثيل شامل لنموذج عالمي للعمليات الفيزيائية والكيميائية الأساسية وراء تكوين الجسيمات الجديدة، والذي يمثل تقدمًا كبيرًا مقارنة بالدراسات النمذجة السابقة (انظر قسم ‘المناقشة في سياق النماذج العالمية السابقة’ في الطرق). يوفر النموذج المحسن بشكل كبير، جنبًا إلى جنب مع القيود الملاحظة، نظرة شاملة على آليات تكوين الجسيمات الجديدة العالمية التي تختلف بشكل كبير حسب المنطقة والارتفاع (انظر الرسم التخطيطي في الشكل 1a من البيانات الموسعة). وجدنا أن تكوين الجسيمات في معظم المناطق الغنية بالهباء الجوي أو القابلة لتكوين السحب يهيمن عليها على الأرجح آليات تكوين الجسيمات الجديدة ‘الحديثة’ التي تم اكتشافها أو قياسها في العقد الماضي (أي، النواة التي تشمل المواد العضوية، الأمينات، الأحماض الأكسوجينية لليود و )، بدلاً من الآليات التقليدية التي تتضمن فقط و لقد تم التقليل من أهمية هذه الآليات الحديثة على المستويات الإقليمية والعالمية لأنها كانت مفقودة في الغالب أو متحيزة بشكل كبير في النماذج السابقة. أظهرت تجارب الحساسية لدينا أن النتائج قوية عبر 13 مصدرًا رئيسيًا من عدم اليقين، ولكن قد يبقى عدم اليقين في جوانب لم تغطها هذه التجارب. ومن الجدير بالذكر أن نموذجنا لم يتضمن جميع آليات تكوين الجسيمات الجديدة بشكل شامل. تم تحديد آليات جديدة ذات صلة بالجو لتكوين الجسيمات الجديدة مؤخرًا، خاصة تلك التي تتضمن التأثيرات التآزرية لعدة مركبات.. على سبيل المثال، الأمينات وتم العثور عليها لتكون نواة بشكل متزامن مع، خاصة في البيئات التي تفتقر إلى الأمينات الكافية لتثبيت الكبيرة بشكل كامل عناقيد. لقد تم إثبات أنه يعزز DMA-النواة تحت ظروف ملائمة مع نسبياً عالية وتركيزات DMA من المحتمل جدًا أنه سيتم تحديد تأثيرات تآزرية جديدة أو آليات جديدة لتكوين الجسيمات النانوية في المستقبل من خلال تجارب أفضل تحاكي التركيب الجوي. يمكن أن يؤدي تحديد الآليات الجديدة الناشئة لتكوين الجسيمات النانوية ودمجها في النموذج إلى تحسين الصورة التي نقدمها هنا، وبالتالي، فإن مثل هذا العمل مطلوب في المستقبل. علاوة على ذلك، اختبرت تجارب الحساسية لدينا مصدرًا واحدًا من عدم اليقين في كل مرة؛ قد تؤدي تركيبات من مصادر متعددة إلى عدم يقين أكبر في بعض أجزاء فضاء المعلمات المتعددة. ومع ذلك، يمكن أن تعيد توقعاتنا المحسنة لعمليات تكوين الجسيمات النانوية تشكيل الفهم الحالي للأحمال والميزانيات العالمية للجسيمات الهوائية. على سبيل المثال، أدى تضمين آليات تكوين الجسيمات النانوية الحديثة في نموذجنا إلى زيادة تقريبية في تركيزات عدد الجسيمات السطحية العالمية بمقدار ثلاثة أضعاف مقارنة بتلك المستندة إلى آليات تكوين الجسيمات النانوية التقليدية التي تتضمن و (الشكل البياني الموسع 2e,g). تشير تقييمات نموذجنا في المناطق الرئيسية إلى أن التغيرات في تركيزات العدد واقعية، لكن التقييم الإضافي باستخدام المزيد من الملاحظات سيكون ذا قيمة كبيرة. على وجه الخصوص، هناك حاجة ماسة لقياسات متزامنة لمقدّمات النواة وتوزيعات أحجام الجسيمات، خاصة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق جنوب شرق آسيا، ووسط أفريقيا، ومناطق الرياح الموسمية الآسيوية، والولايات المتحدة الشرقية وأوروبا. علاوة على ذلك، يُشجع على الكشف المباشر عن الكتل الجزيئية في مناطق مختلفة من العالم، خاصة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي.
سيسهل التمثيل الشامل لآليات تكوين الجسيمات في هذه الدراسة أيضًا تحديد مصادر الجسيمات وCCN على مستوى العالم بشكل دقيق. سيساعد ذلك أيضًا في النسبة الدقيقة لتأثيرات الهباء الجوي المناخية إلى مصادر انبعاث الغازات السابقة والجسيمات الأولية، مما له آثار على تطوير سياسات التحكم المستهدفة. علاوة على ذلك، فإن توضيح آليات تكوين الجسيمات له آثار مهمة على تقييمات التغير المناخي التاريخي والمستقبلي، لأن الجسيمات الناتجة عن آليات مختلفة قد تخضع لتغيرات مختلفة بشكل ملحوظ. على سبيل المثال، خلال العصر الصناعي،من المحتمل أن تكون النواة قد زادت بشكل كبير بسبب الزيادة في الانبعاثات البشرية، في حين أن المواد العضوية النقية والعضوية-من المحتمل أن تكون النواة قد شهدت تغييرات أكثر تعقيدًا تعزى إلى التغيرات في كل من الانبعاثات البيولوجية والانبعاثات الناتجة عن الأنشطة البشرية. قد يكون هذا قد أدى إلى تغييرات ملحوظة في تحميل الهباء الجوي في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق آسيا. مناطق الرياح الموسمية، الغابات المطيرة والمحيطات الاستوائية خلال العصر الصناعي. كمثال آخر، ما إذا كانت NPF في طبقات الحدود المحيطية تحكمها أحماض اليود الأكسجينية أويعني أن التأثيرات المناخية للجسيمات الهوائية ستتطور بشكل مختلف تحت التدخلات السياسية المستقبلية. نظرًا لآليات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) المتميزة إقليميًا وعموديًا (بالإضافة إلى التغيرات المختلفة في الماضي والمستقبل)، من الضروري تمثيل جميع آليات NPF الرئيسية بشكل كافٍ في محاكاة المناخ والتوقعات، خاصة تلك التي تم النظر فيها في تقارير التقييم الخاصة بالهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ.
المحتوى عبر الإنترنت
أي طرق، مراجع إضافية، ملخصات تقارير Nature Portfolio، بيانات المصدر، بيانات موسعة، معلومات إضافية، شكر وتقدير، معلومات مراجعة الأقران؛ تفاصيل مساهمات المؤلفين والمصالح المتنافسة؛ وبيانات توفر البيانات والرموز متاحة علىhttps://doi.org/10.1038/s41586-024-07547-1.
لي، س.-هـ. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة في الغلاف الجوي: من الكتل الجزيئية إلى المناخ العالمي. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. 124، 7098-7146 (2019).
كولمالا، م. وآخرون. هل تقليل تكوين الجسيمات الجديدة هو حل محتمل للتخفيف من تلوث الهواء الجزيئي في بكين وغيرها من المدن الكبرى في الصين؟ مناقشات فاراداي. 226، 334-347 (2021).
ياو، ل. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة في الغلاف الجوي من حمض الكبريتيك والأمينات في مدينة صينية كبيرة. ساينس 361، 278-281 (2018).
كاي، ر. وآخرون. نواة حمض الكبريتيك والأمين في بكين الحضرية. الكيمياء الجوية والفيزياء 21، 2457-2468 (2021).
باكاريني، أ. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة بشكل متكرر فوق جليد القطب الشمالي العالي بسبب زيادة انبعاثات اليود. نات. كوميونيك. 11، 4924 (2020).
بيانكي، ف. وآخرون. تشكيل الجسيمات الجديدة في الطبقة الجوية الحرة: سؤال عن الكيمياء والتوقيت. ساينس 352، 1109-1112 (2016).
ويليامسون، سي. جي. وآخرون. مصدر كبير لنوى تكثف السحب من تكوين جزيئات جديدة في المناطق الاستوائية. ناتشر 574، 399-403 (2019).
كوهن، أ. ج. وآخرون. تقديرات واتجاهات على مدى 25 عامًا للعبء العالمي للأمراض الناتج عن تلوث الهواء المحيط: تحليل لبيانات من دراسة العبء العالمي للأمراض 2015. لانسيت 389، 1907-1918 (2017).
غوردون، هـ. وآخرون. أسباب وأهمية تكوين الجسيمات الجديدة في الغلاف الجوي الحالي وما قبل الصناعي. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. الغلاف الجوي 122، 8739-8760 (2017).
يو، ف. ولوا، ج. محاكاة توزيع حجم الجسيمات باستخدام نموذج عالمي للهباء الجوي: مساهمة النواة في تركيزات عدد الهباء الجوي وCCN. الكيمياء الجوية والفيزياء 9، 7691-7710 (2009).
زافيري، ر. أ. وآخرون. النمو السريع للجزيئات العضوية النانوية الناتجة عن الأنشطة البشرية يغير بشكل كبير دورة حياة السحب في غابة الأمازون المطيرة. ساي. أدف. 8، eabjO329 (2022).
كيركبي، ج. وآخرون. دور حمض الكبريتيك، الأمونيا وأشعة الكون المجرية في نواة الهباء الجوي في الغلاف الجوي. ناتشر 476، 429-433 (2011).
تشاو، ب. وآخرون. تركيز عالٍ من الجسيمات فائقة الدقة في طبقة التروبوسفير الحرة في الأمازون الناتجة عن تكوين جزيئات جديدة عضوية. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 117، 25344-25351 (2020).
تشين، م. وآخرون. نموذج تفاعل كيميائي حمضي-قاعدي لمعدلات النواة في طبقة الغلاف الجوي الملوثة. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 109، 18713-18718 (2012).
وانغ، م. وآخرون. التآزريةتكوين الجسيمات في الطبقة العليا من التروبوسفير. الطبيعة 605، 483-489 (2022).
سايز-لوبيز، أ. وآخرون. الكيمياء الجوية لليود. مراجعة الكيمياء 112، 1773-1804 (2012).
هوفمان، ت.، أودو، ك. د. وسينفيلد، ج. هـ. نواة أكسيد اليود المتجانسة: تفسير لإنتاج جزيئات جديدة على السواحل. رسائل الأبحاث الجيوفيزيائية 28، 1949-1952 (2001).
بيرغمان، ت. وآخرون. الميزات الجغرافية واليومية لتكوين طبقة الحدود المعززة بالأمينات. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 120، 9606-9624 (2015).
لاي، س. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة نشطة فوق طبقة الحدود الملوثة في سهل شمال الصين. رسائل أبحاث الجيوفيزياء 49، e2022GL100301 (2022).
ريكو بونو، ف. وآخرون. منتجات الأكسدة من الانبعاثات البيولوجية تساهم في نواة الجسيمات الجوية. العلوم 344، 717-721 (2014).
يو، ف.، لو، ج.، نادكوتو، أ. ب. & هيرب، ج. تأثير الاعتماد على درجة الحرارة على المساهمة المحتملة للمواد العضوية في تكوين جزيئات جديدة في الغلاف الجوي. أتموس. كيم. فيز. 17، 4997-5005 (2017).
تشين، إكس. وآخرون. تحسين محاكاة تشكيل الجسيمات الجديدة من خلال ربط وحدة الهباء العضوي القائمة على تقلبات (VBS) في NAQPMS+APM. البيئة الجوية. 204، 1-11 (2019).
وانغ، إكس.، غوردون، إتش.، غروسفينور، دي. بي.، أندريا، م. أو. وكارسلاو، ك. إس. مساهمة نواة الهباء الإقليمي في CCN منخفضة المستوى في بيئة الحمل العميق في الأمازون: نتائج من نموذج عالمي متداخل إقليمياً. أتموس. كيم. فيز. 23، 4431-4461 (2023).
زو، ج. وآخرون. انخفاض في القوة الإشعاعية بسبب نواة الهباء العضوي، المناخ، وتغير استخدام الأراضي. نات. كوم. 10، 423 (2019).
شرفيش، م. ودونهيو، ن. م. كيمياء الجذور البيروكسي وقاعدة تقلبات المواد. الكيمياء الجوية والفيزياء. 20، 1183-1199 (2020).
فريجي، سي. وآخرون. تأثير درجة الحرارة على التركيب الجزيئي للأيونات والعناقيد المشحونة خلال النواة البيولوجية النقية. الكيمياء الجوية والفيزياء 18، 65-79 (2018).
ي، ق. وآخرون. التركيب الجزيئي والتطايرية للجزيئات المتكونة من أكسدة ألفا-بينين بين و . Environ. Sci. Technol. 53, 12357-12365 (2019).
يان، سي. وآخرون. التأثير المعتمد على الحجم لـعن معدلات نمو جزيئات الهباء العضوي. Sci. Adv. 6، eaay4945 (2020).
أندريا، م. أ. وآخرون. خصائص الهباء الجوي وإنتاج الجسيمات في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق حوض الأمازون. أتموس. كيم. فيز. 18، 921-961 (2018).
ويجل، ر. وآخرون. المراقبة في الموقع لتكوين جزيئات جديدة (NPF) في طبقة التروبوسفير الاستوائية خلال إعصار الرياح الموسمية الآسيوية لعام 2017 – الجزء 1: ملخص لنتائج StratoClim. أتموس. كيم. فيز. 21، 11689-11722 (2021).
زو، ي. وآخرون. تركيزات عدد الجسيمات المحمولة جواً في الصين: مراجعة نقدية. تلوث البيئة. 307، 119470 (2022).
كارسلوا، ك. س. وآخرون. مساهمة كبيرة من الهباء الجوي الطبيعي في عدم اليقين في التأثير غير المباشر. ناتشر 503، 67-71 (2013).
وانغ، سي.، سودن، ب. ج.، يانغ، و. وفكّي، ج. أ. التعويض بين ردود فعل السحب وتفاعل الهباء الجوي مع السحب في نماذج CMIP6. رسائل أبحاث الجيوفيزياء 48، e2020GL091024 (2021).
كواس، ج.، بوشيه، أ.، بيلوين، ن. وكيني، س. تقدير قائم على الأقمار الصناعية للقوة المناخية المباشرة وغير المباشرة للجسيمات الهوائية. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 113، D05204 (2008).
مكوي، د. ت. وآخرون. التأثير غير المباشر الأول للغلاف الجوي العالمي على السحب مقدر باستخدام MODIS وMERRA وAeroCom. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 122، 1779-1796 (2017).
ريدينغتون، سي. إل. وآخرون. المساهمات الأولية مقابل الثانوية في تركيزات عدد الجسيمات في طبقة الحدود الأوروبية. أتموس. كيم. فيز. 11، 12007-12036 (2011).
شيلينغ، ج. إي. وآخرون. ملاحظات الطائرات حول التركيب الكيميائي وعمر الهباء الجوي في سحابة ماناوس الحضرية خلال GoAmazon 2014/5. أتموس. كيم. فيز. 18، 10773-10797 (2018).
لانغفورد، ب. وآخرون. تدفقات وتركيزات المركبات العضوية المتطايرة من غابة استوائية في جنوب شرق آسيا. الكيمياء الجوية والفيزياء. 10، 8391-8412 (2010).
يو، ف. ولوا، ج. نمذجة الميثيلامينات الغازية في الغلاف الجوي العالمي: تأثيرات الأكسدة وامتصاص الهباء الجوي. الكيمياء الجوية والفيزياء 14، 12455-12464 (2014).
كاي، سي. وآخرون. دمج تشكيل الجسيمات الجديدة وعلاجات النمو المبكر في WRF/Chem: تحسين النموذج، التقييم، وتأثيرات الهباء الجوي الناتج عن الأنشطة البشرية في شرق آسيا. أتموس. إنف. 124، 262-284 (2016).
هوفنر، م. وآخرون. أول اكتشاف للأمونيا ( ) في طبقة التروبوسفير العليا لموسم الرياح الموسمية الصيفية الآسيوية. أتموس. كيم. فيز. 16، 14357-14369 (2016).
هوفنر، م. وآخرون. جزيئات نترات الأمونيوم المتكونة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي من مصادر الأمونيا الأرضية خلال مواسم الرياح الموسمية الآسيوية. نات. جيوسي. 12، 608-612 (2019).
أوريوبولوس، ل. وبلاتنيك، س. قابلية الإشعاع للغلاف الجوي السحابي لت perturbations عدد القطرات: 2. تحليل عالمي من MODIS. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. الغلاف الجوي 113، D14S21 (2008).
غريسبيردت، إ. وآخرون. تقييد التأثير الفوري للجسيمات الهوائية على البياض السحابي. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 114، 4899-4904 (2017).
بروك، سي. إيه. وآخرون. توزيع أحجام الهباء الجوي خلال مهمة التصوير الجوي (ATom): الطرق، وعدم اليقين، ومنتجات البيانات. تقنيات قياس الغلاف الجوي 12، 3081-3099 (2019).
إلم، ج. وآخرون. نمذجة تشكيل ونمو الكتل الجزيئية في الغلاف الجوي: مراجعة. مجلة علوم الهباء الجوي 149، 105621 (2020).
ين، ر. وآخرون. تجمعات الحمض والقاعدة خلال تشكيل جزيئات جديدة في الغلاف الجوي في بكين الحضرية. علوم البيئة والتكنولوجيا 55، 10994-11005 (2021).
غلاسو، و. أ. وآخرون. نواة حمض الكبريتيك: دراسة تجريبية لتأثير سبعة قواعد. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. 120، 1933-1950 (2015).
ليو، ل. وآخرون. تكوين سريع لحمض الكبريتيك-ثنائي ميثيل الأمين المعزز بواسطة حمض النيتريك في المناطق الملوثة. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 118، e2108384118 (2021).
ملاحظة الناشر: تظل شركة سبرينغر ناتشر محايدة فيما يتعلق بالمطالبات القضائية في الخرائط المنشورة والانتماءات المؤسسية.
الوصول المفتوح هذه المقالة مرخصة بموجب رخصة المشاع الإبداعي النسب 4.0 الدولية، التي تسمح بالاستخدام والمشاركة والتكيف والتوزيع وإعادة الإنتاج بأي وسيلة أو صيغة، طالما أنك تعطي الائتمان المناسب للمؤلفين الأصليين والمصدر، وتوفر رابطًا لرخصة المشاع الإبداعي، وتوضح ما إذا تم إجراء تغييرات. الصور أو المواد الأخرى من طرف ثالث في هذه المقالة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة، ما لم يُشار إلى خلاف ذلك في سطر الائتمان للمادة. إذا لم تكن المادة مشمولة في رخصة المشاع الإبداعي الخاصة بالمقالة وكان استخدامك المقصود غير مسموح به بموجب اللوائح القانونية أو يتجاوز الاستخدام المسموح به، فستحتاج إلى الحصول على إذن مباشرة من صاحب حقوق الطبع والنشر. لعرض نسخة من هذه الرخصة، قم بزيارةhttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/. (ج) المؤلف(ون) 2024
طرق
وحدة NPF مع 11 آلية نواة
قمنا بتطوير وحدة NPF تحتوي على 11 آلية نواة ودمجناها في نموذج نظام الأرض للطاقة الفائقة (E3SM) الإصدار 1 (المراجع 51، 52)، وهو نموذج نظام الأرض متكامل بالكامل. تضمنت الآليات الـ 11التكاثف المحايد والمحفز بواسطة الأيوناتالتكاثف المحايد والمحفز بواسطة الأيونات، التآزرالنواة، النواة العضوية النقية المحايدة والنواة الناتجة عن الأيونات، العضوية-نواة، أمين-تكون النوى والأحماض الأكسوجينية لليود التكون المحايد والتكون الناتج عن الأيونات. معلمات معدلات تكوين الجسيمات الجديدة بقطر 1.7 نانومتر (تم تطويرها في الغالب على أساس التجارب في غرفة CLOUD (الجسيمات الكونية التي تترك قطرات خارجية)، بمساعدة محاكاة الحركة الجماعية ومحاكاة الكيمياء الكمومية.
معلمات سبعة آليات النواة (آليات محايدة ومحفزة بواسطة الأيونات،آليات محايدة ومحفزة بواسطة الأيونات، آليات محايدة نقية ومحفزة بواسطة الأيونات وآليات عضوية- الآليات) تمثل نسخة محسنة من دراستنا السابقة للنمذجة الإقليمية الذي تم مراجعته مرة أخرى استنادًا إلى غوردون وآخرون.هناك ثلاثة تحديثات رئيسية مقارنةً بـ غوردون وآخرون.. أولاً، قمنا بإعادة تجهيز معلمة المواد العضوية-النواة استنادًا إلى بيانات تجريبية حديثة من CLOUD تم الإبلاغ عنها في Lehtipalo وآخرون.على النقيض، تشاو وآخرون وغوردون وآخرون استخدمت معلمة ريكوبونو وآخرون.، والتي تم اشتقاقها من تجارب مختبرية لم يتم قياس الغازات السابقة فيها مباشرة وبالتالي كانت عرضة لقدر كبير من عدم اليقين. لتناسب المعايرة الجديدة، استخدمنا التجارب مع كمية معينة من تركيز ) وبدون وجود ؛ استبعدنا التجارب ذات القيم المنخفضة للغاية ( ) لأن العضوي- من المحتمل أن تكون النواة ليست الآلية السائدة في تلك التجارب. جربنا شكلين مختلفين من المعادلات لمعدلات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF). ) التي تم استخدامها سابقًا و ، حيث ] تمثل تركيز و [ORG] يمثل تركيز ثنائي غير النترات من جزيئات العضوية عالية الأكسجة (HOM) ( )، الذي وُجد أنه يرتبط بشكل أفضل مع معدل NPF بين جميع فئات HOM التي تم التحقيق فيها بواسطة لهيتيبالو وآخرون.. لقد اعتمدنا أخيرًا شكل المعادلة الثانية لأنه يؤدي إلى ارتباط أعلى ( ) من الشكل الأول ( ). كانت المعايرة الملائمة ثانيًا، في حين أن المعلمات الأصلية لتكوين النواة العضوية النقية استخدمت المركبات العضوية الكبيرة كمدخلات، اتبعنا Zhao وآخرون.استخدام المركبات العضوية المتطايرة ذات المستوى المحدد من القطبية ( ) كمدخلات لأنها أظهرت أنها مؤشرات أفضل للعضويات النواة، خاصة بالنظر إلى النطاق الواسع من التغيرات في درجة حرارة الغلاف الجوي وبناءً عليه، تم تعديل المعلمات الأصلية لتناسب المدخلات الجديدة. لاحظ أن تركيزات ULVOC تم حسابها عن طريق جمع الأنواع العضوية معقيم أقل منفي إطار R2D-VBS الموصوف في القسم التالي. وبالمثل، قمنا بمراجعة العضوي المذكور أعلاه-معامل النواة لاستخدام مجموع المركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض (ULVOCs) والمركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المرتفع (ELVOCs) ) مع O:C كمدخلات، بحيث تتطابق مع مخرجات إطار عمل R2D-VBS. وهذا مبرر لأن ULVOCs و ELVOC تتداخل إلى حد كبير مع ثنائي غير نترات HOM عند درجة الحرارة (278 كلفن) التي أجريت تحتها تجارب لهيتيبالو وآخرون.تمت. ثالثًا، أخذنا في الاعتبار اعتماد درجة الحرارة على المواد العضوية النقية والعضوية-معدلات النواة. دالة الاعتماد على درجة الحرارة، (يمثل زيادة في معدل NPF بمقدار 2.15 لكل انخفاض في درجة الحرارة بمقدار 10 كلفن)، تم تحديده من خلال دمج حسابات الكيمياء الكمومية وتأثير التخفيف الناتج عن تغير التقلبات مع درجة الحرارةلفحص عدم اليقين، قمنا بإجراء محاكاة حساسية باستخدام دالة اعتماد على درجة الحرارة أضعف بكثير،، مما يترجم إلى زيادة في معدل NPF بمقدار 1.6 فقط لكل انخفاض في درجة الحرارة بمقدار 10 ك.
لأمين-النواة، ركزنا على النواة التي تسببها DMA لأنها الأكثر كفاءة في الاستقرارالعناقيد وتعتبر الأنواع الأمينية الرئيسية التي تحرك تكوين الجسيمات الجديدة في الغلاف الجوي الحضريكانت نقطة انطلاق معلمتنا هي تلك المستمدة من تجارب الغرفة التي أبلغ عنها ألميدا وآخرون.، الذي حصل على معدل NPF فيباستخدام عداد جزيئات التكثف (CPC) ومقياس حجم الجسيمات المتنقلة (SMPS) ، الذي قاموا بعد ذلك بتقديره إلى 1.7 نانومتر باستخدام طريقة كيرمين وكولمالا.معادلة؛ ومع ذلك، لم تتضمن استنتاجاتهم تأثير التجلط الذاتي بين الجسيمات. كورتن وآخرون.قدمت طريقة جديدة لاسترجاع معدلات NPF عند الأحجام التي تقل عن عتبة الكشف للجهاز، والتي تأخذ بعين الاعتبار بشكل صريح تأثير التكتل الذاتي. تم إعادة تقييمالقيم أسرع بعشرة أضعاف من تقديرات ألميدا وآخرين.وتتوافق تقريبًا تمامًا مع المعدلات المحسوبة من مخرجات نموذج الهباء الجوي الحركي. لهذا السبب، قمنا بتطبيق عامل مقياس قدره 10 على معلمة ألmeida وآخرون.. علاوة على ذلك، أظهرت الدراسات السابقة أن الأمين-تعتمد النواة بشكل كبير على درجة الحرارة، والتي لم تؤخذ بعين الاعتبار في معلمات ألmeida وآخرون.في الدراسة الحالية، اشتقينا دالة الاعتماد على درجة الحرارة التالية باستخدام نموذج الحركة العنقودية الذي طوره كاي وآخرون.وقمت بتطبيقه على المعاملات المذكورة أعلاه:
في أيهي درجة الحرارة (الوحدة: ك). للتآزرآلية، وانغ وآخرون.أجروا تجارب في غرفة CLOUD عند 223 كلفن، وهو درجة حرارة نموذجية للطبقة العليا من التروبوسفير في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية (205-230 كلفن وفقًا لنموذجنا). لقد استخدموا و تركيزات و على التوالي، أي جميعها مشابهة للظروف الواقعية في الطبقة العليا من التروبوسفير في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية وفقًا للملاحظات ومحاكاة نماذجنا (الشكل البياني الموسع 4، الأشكال التكميلية 2 و3 والشكل التكميلية 10). وانغ وآخرون.كما اقترح تطبيق دالة تعتمد على درجة الحرارة مشتقة لـالنظام إلىالنظام بسبب نقص القياسات المباشرة للأخير. ومع ذلك، ستؤدي هذه الوظيفة إلى معدلات NPF غير الواقعية بالقرب من سطح المناطق الملوثة بشريًا. نظرًا لأن التجارب لـتم إجراء النواة فقط عند 223 كلفن وأن الدراسات السابقة أظهرت أنلا يمكن اكتشاف النواة عند درجات حرارة دافئةافترضنا أن معلمة وانغ وآخرونبالإضافة إلى دالة الاعتماد على درجة الحرارة، يجب تطبيقها فقط على درجات الحرارةعند درجات الحرارة المرتفعة، تم تعيين معدل NPF إلى الصفر وتم تنفيذ انتقال سلس بالقرب من 238 كلفن لتجنب التغيير المفاجئ.
لعملية نواة الأحماض الأكسجينية لليود، قمنا باشتقاق معلمات لمعدلات تكوين الجسيمات الجديدة المحايدة والمحفزة بالأيونات من خلال ملاءمة بيانات التجارب CLOUD التي أبلغ عنها هي وآخرون.. كانت التحدي هو الحصول على دالة الاعتماد على درجة الحرارة لأن التجارب التي أجراها هي وآخرون.لم تغطي النطاق الكامل لدرجات الحرارة بل ركزت فقط على و . بالنسبة للتكوين المحايد، فإن معدل تكوين الجسيمات الجديدة يزيد بشكل كبير عندما تتغير درجة الحرارة منإلىافترضنا أن دالة الاعتماد على درجة الحرارة لها الشكل الأرهيني وقمنا بتناسب الدالة مع البيانات التجريبية عند و . علاوة على ذلك، فإن حسابات الكيمياء الكمومية السابقةلقد أظهرت أن معدل NPF المحايد يزيد بشكل طفيف مع مزيد من خفض درجة الحرارة تحتلأن مجموعات حمض اليود الأكسجيني مستقرة للغاية بالفعل عند. لذلك، افترضنا أن دالة الاعتماد على درجة الحرارة التي تم ضبطها تنطبق فقط على درجات الحرارة التي تزيد عنوأن معدل NPF المحايد مستقل عن درجة الحرارة تحتبالنسبة للتكوين الناتج عن الأيونات، قمنا باشتقاق معدلات NPF باستخدام الفرق بين القياسات تحت ظروف محايدة وظروف أشعة كونية مجرية؛ يمكن اشتقاق معدلات NPF. بدقة عندلكن ليس فيلأن معدلات NPF لظروف الأشعة الكونية المحايدة والكونية متشابهة جدًا عند. ومع ذلك، هو وآخرون.أثبت أن النواة الناتجة عن الأيونات تحدث عند الحد الحركي أدنى. لذلك، لم نأخذ في الاعتبار اعتماد درجة الحرارة على النواة الناتجة عن الأيونات أدناهاعتماد درجة الحرارة أعلاهكان يُفترض أن تكون مماثلة لتلك الخاصة بالنواة المحايدة. المعلمات لمعدلات تكوين الجسيمات الجديدة المحايدة والمحفزة بالأيونات موضحة أدناه:
في أيهو تركيز حمض اليود (الوحدة: ), [أيون] هو تركيز الأيون (الوحدة: ) و هي درجة الحرارة (الوحدة: ك).
لجميع آليات النواة، قمنا بحساب معدلات NPF في النموذج باستخدام متوسط تركيزات المكونات السابقة على مدى فترة زمنية.ULVOCs، ELVOCs، DMA، و متوسط التركيزات في خطوة الزمنDMA وتم حسابها على أساس افتراض الحالة شبه المستقرة، وهو أمر معقول بالنظر إلى خطوة الزمن البالغة 30 دقيقة. بالنسبة للـ ULVOCs و ELVOCs، نظرًا لأن النموذج يحسب التكثف/التبخر للغازات العضوية بخطوات زمنية متكيفة، كما سيتم وصفه أدناه، قمنا بحساب التركيزات المتوسطة لكل خطوة زمنية فرعية للتكثف/التبخر من خلال متوسط التركيزات الأولية والنهائية، ثم قمنا بحساب التركيزات المتوسطة على مدار خطوة الزمن الكاملة (30 دقيقة) من خلال أخذ المتوسط المرجح لكل خطوة زمنية فرعية. تركيزات و في النموذج تم وصفها (انظر الوصف التفصيلي أدناه). الجسيمات الجديدة عندتم حقن القطر في وضع النواة. تم طرح كمية المواد الأولية الغازية المستهلكة في عملية النواة من تركيزات الطور الغازي.
R2D-VBS ومعاملاته
تتمثل التحديات الكبيرة في محاكاة النواة المدعومة بالمواد العضوية في التعقيد العالي لعمليات تشكيل المركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض جداً (ULVOCs) والمركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض (ELVOCs). لمعالجة هذا التحدي، قمنا بإدماج إطار عمل R2D-VBS في نموذج E3SM لمحاكاة التحول الكيميائي وتوزيع التقلبات لمنتجات أكسدة المونوتربين (بما في ذلك ULVOCs و ELVOCs) في نطاق درجات الحرارة الجوية الكامل، مع تحسين معلمات R2D-VBS بناءً على التجارب المخبرية.. يعالج R2D-VBS بشكل صريح الجذر البيروكسي ( الكيمياء وتتبع توزيع منتجات إنهاء الجذور مع الفضاء ثنائي الأبعاد المحدد بواسطة (من إلىمفصولة بفواصل من رتبة واحدة من الحجم) ونسبة الأكسجين إلى الكربون (، من 0 إلى 1.3 مفصولة بفواصل قدرها 0.1). على وجه التحديد، تبدأ التفاعلات بأكسدة المونوتربين مع و ، مما ينتج . ثم، يخضع إما للأكسدة الذاتية أو إنهاء. الأكسدة الذاتية تنتج أكثر غنى بالأكسجين، ، والتي ستخضع لمزيد من الأكسدة الذاتية أو إنهاء. يتم إنهاء العملية من خلال إنهاء أحادي الجزيء أو تفاعلات مع أو آخر. التفاعلات المتقاطعة لـ تنتج إما منتجات ثنائية أو غير ثنائية. المنتجات غير الثنائية من تفاعلات ، بالإضافة إلى منتجات إنهاء أحادي الجزيء والتفاعل مع NO، ستخضع إما لوظيفة أو تفتت، مع نسبة تفرع ( ) بين الاثنين تعتمد على نسبة O:C من الوسائط RO المنتجة في عمليات الإنهاء. ثم وزعنا الجزيئات المستقرة من كل من مسارات إنهاء إلى سلسلة من الأنواع في فضاء :C بواسطة وسائل النوى. تحدد النوى القاعدة لرسم خريطة لمادة متفاعلة ( في هذه الحالة) مع نسبة معينة من و
إلى توزيع منتجات التفاعل في فضاء C*-O:C من خلال مسار إنهاء محدد. تم تحديد معلمات R2D-VBS من الأدبيات التجريبية في كيمياء الكيمياء كلما كان ذلك ممكنًا. ومع ذلك، هناك بعض المعلمات القابلة للتعديل التي إما لا يمكن قياسها مباشرة أو تمثل الحالة المتوسطة للعديد من الأنواع أو التفاعلات. تم تحسين قيم هذه المعلمات القابلة للتعديل (مجموعة منها تسمى ‘معايرة’) من خلال محاكاة سلسلة من التجارب المخبرية باستخدام R2D-VBS وتقليل الفروق بين HOMs المحاكية والمقاسة والهباء العضوي الثانوي (SOA). تضمنت هذه التجارب أكسدة المونوتربين بواسطة OH و في غرف الضباب ومفاعلات تدفق الأكسدة تحت درجات حرارة مختلفة. من الجدير بالذكر أن الإيزوبرين قد يثبط NPF الناتج عن منتجات أكسدة المونوتربين في ارتفاعات منخفضة ، بينما قد تساهم السيكويتربين في NPF على الرغم من تركيزاتها الأقل بكثير من تلك الخاصة بالمونوتربين ؛ لم تؤخذ هذه التأثيرات في الاعتبار في النموذج، على الرغم من أن تكوين SOA من أكسدة الإيزوبرين تم اعتباره. تم وصف تفاصيل إضافية عن R2D-VBS وتحسين المعلمات في أعمالنا السابقة
.عندما دمجنا R2D-VBS المقيد تجريبيًا في E3SM، قمنا بتبسيطه لتقليل العبء الحسابي المرتبط بالعديد من الأنواع في R2D-VBS. على وجه التحديد، قمنا بجمع الأنواع في نفس صندوق وصناديق المختلفة، مما يعادل تكثيف R2D-VBS إلى 1D-VBS مع يتراوح من إلى ، مما يقلل من عدد الأنواع التي يتم نقلها في النموذج. في الوقت نفسه، احتفظنا بجميع التفاعلات الكيميائية الأصلية داخل R2D-VBS بحيث لا تؤثر التبسيط على نتائج المحاكاة. يُلاحظ أننا قمنا فقط بتضمين الأنواع التي لها نسبة من في 1D-VBS المكثف. وبالتالي، تم استخدام تركيزات ULVOC و ELVOC الكلية داخل 1D-VBS المكثف لدفع النواة العضوية. المركبات الأقل غنى بالأكسجين (أي، مع ) لا تساهم في النواة في نموذجنا ولكنها قد تساهم في تكوين SOA. قمنا بمحاكاة تكوين SOA المرتبط بتلك المركبات الأقل غنى بالأكسجين باستخدام المعايرة الأصلية لـ SOA في E3SM ، والتي كانت تعتمد على 1D-VBS بسيط يتضمن خمسة أنواع بديلة مع يتراوح من إلى . ثم، قمنا بمعايرة نسبة SOA المتكونة من المركبات الأقل غنى بالأكسجين من خلال ملاءمة سلسلة من محاكاة نموذج الصندوق تحت درجات حرارة مختلفة وفقًا لـ Zhao et al.
، وطبقنا النسبة المعايرة أدناه على المعايرة الأصلية لتكوين SOA في E3SM: حيث
هو درجة الحرارة (الوحدة: ك).
تمثيل المصدر والمصارف لـ DMAقمنا بحساب تركيزات DMA من خلال تنفيذ المصادر والمصارف لـ DMA في E3SM. نظرًا لأن سجلات انبعاثات DMA من الأسفل إلى الأعلى تفتقر حاليًا بسبب نقص قياسات المصدر، قمنا بتقدير انبعاثات DMA بناءً على انبعاثات (انظر القسم التالي) ونسب DMA/ . في هذه الدراسة، استخدمنا نسب انبعاثات DMA/ المعتمدة على المصدر المستمدة من Mao et al. من خلال تحليل توزيع المصدر بناءً على الملاحظات البيئية المتزامنة لـ DMA و والمعلمات الجوية في موقع ضاحي في نانجينغ، الصين. تم اشتقاق نسبة DMA/ للانبعاثات البحرية من حملة حديثة في المناطق البحرية قبالة سواحل الصين . استخدمنا نسب DMA/ المحددة بـ
، 0.0015، 0.0100، 0.0009 و 0.0144 للمصادر الكيميائية الصناعية، والمصادر الصناعية الأخرى، والزراعية، والسكنية، والنقل والمصادر البحرية، على التوالي.مثلنا بشكل صريح إزالة DMA من خلال الأكسدة في الطور الغازي، وامتصاص الهباء، والترسيب الرطب. تم افتراض أن أكسدة DMA بواسطة تتم بمعدل ثابت قدره ( في الأدبيات )، بينما تم تجاهل التفاعلات مع و بسبب معدلاتها الأبطأ بكثير. إن امتصاص الهباء لـ DMA يخضع لعدم اليقين الأعلى لأن معامل الامتصاص يتفاوت على نطاق واسع نسبيًا في الأدبيات ( إلى . لذلك، افترضنا أن معامل الامتصاص هو 0.001، وهو تقريبًا القيمة المتوسطة المحددة من قياسات المختبر الحديثة . تم حساب الترسيب الرطب لـ DMA بناءً على قانون هنري مع ثابت قانون هنري قدره في الأدبيات ). صممنا تجربة حساسية لفحص تأثير عدم اليقين في محاكاة تركيزات DMA (انظر الأوصاف التفصيلية أدناه).
تمثيل المصادر والمصارف لأحماض اليود الأكسجينية
قمنا بإدراج 14 نوعًا من اليود في النموذج: ، IOIO، ، INO، INO و IONO . قمنا بحساب تدفقات انبعاثات و HOI عبر الإنترنت باستخدام سرعة الرياح السطحية، وتركيز السطحي ودرجة حرارة سطح البحر وفقًا للمعايرات التي أبلغ عنها Karagodin-Doyennel et al. . لم يتم تضمين انبعاثات الأنواع العضوية من اليود لأنها أصغر بكثير من انبعاثات اليود غير العضوي وبالتالي تساهم أقل في الأنواع التفاعلية من اليود في الغلاف الجوي . قمنا بمحاكاة كيمياء اليود من خلال دمج نموذج الصندوق الكيميائي الموصوف بواسطة Finkenzeller et al. ، الذي يأخذ في الاعتبار تفاعلات الجذور في الطور الغازي، وتفاعلات التحلل الحراري، والتفاعلات الضوئية (انظر القائمة الكاملة للتفاعلات ومعاملات معدلها في الجدول التكميلي 2). يتضمن هذا النموذج الصندوقي تفاعلات تكوين المفقودة سابقًا التي وجدها Finkenzeller et al. ، أي تحويل IOIO إلى ثم إلى . أضفنا أيضًا تفاعل OIO مع OH لإنتاج ، وفقًا لـ Plane et al. . علاوة على ذلك، أخذنا في الاعتبار امتصاص الهباء للأنواع اليودية باستخدام معاملات الامتصاص المدرجة في الجدول التكميلي 3. أظهرت الملاحظات الميدانية والتجارب المخبرية أن الجسيمات يتم تقليلها بسهولة، مما يعيد تدوير اليود بفعالية إلى الطور الغازي . نظرًا لأن الكيمياء التفصيلية لتقليل معقدة وليست واضحة تمامًا، افترضنا أن المكثف يتم إعادة انبعاثه على الفور إلى الطور الغازي كـ HOI، وفقًا لـ Finkenzeller et al. . لم نأخذ في الاعتبار بشكل صريح إعادة تدوير اليود بعد امتصاص الأنواع اليودية الأخرى؛ تم اعتبار تأثير هذه العمليات، جنبًا إلى جنب مع عدم اليقين الآخر في كيمياء اليود، في محاكاة الحساسية الموصوفة أدناه. استخدمنا قانون هنري لحساب الترسيب الرطب للأنواع اليودية باستخدام ثوابت قانون هنري الملخصة في الجدول التكميلي 3. لتقليل الكمية الحسابية المرتبطة بتمثيل كيمياء اليود، قمنا ببناء نسخة مبسطة من كيمياء اليود حيث تمت إزالة الأنواع الثانوية ( ، INO، و ) بالإضافة إلى التفاعلات الكيميائية المرتبطة بها من النسخة الكاملة. تتطابق تركيزات الشهرية المتوسطة المحاكية من النسختين الكاملة والمبسطة عن كثب في المحيط.
تكوين E3SM المعدل
يتم محاكاة E3SM لعمليات الهباء باستخدام وحدة الهباء الجوي ذات الخمس أوضاع (MAM5) (K.Z.، J.S. و P.-L.M.، المخطوطة قيد الإعداد)، وهي نسخة معدلة من وحدة الهباء الجوي ذات الأربع أوضاع (MAM4) . تمثل MAM5 توزيعات أحجام عدد الجسيمات مع خمسة أوضاع حجم لوغاريتمية: النواة، أيتكن، التراكم، الخشنة وأوضاع الكربون الأولية. يُفترض أن تكون الهباءات مختلطة داخليًا في كل وضع ولكن مختلطة خارجيًا بين الأوضاع المختلفة. بالمقارنة مع MAM4، تم إضافة وضع النواة حديثًا في MAM5 لتمثيل NPF بشكل أفضل وتوزيع حجم عدد الجسيمات الدقيقة جدًا. كما تمت إضافة العمليات الفيزيائية المتعلقة بوضع النواة، بما في ذلك التكثيف، إعادة التسمية (التحويل من الأوضاع الأصغر إلى الأوضاع الأكبر)، التكتل، النقل، الترسيب الجاف والترسيب الرطب. التكثيف هو عملية رئيسية تدفع نمو الجسيمات التي تم تشكيلها حديثًا إلى حجم CCN. يمثل النموذج بشكل صريح تكثيف وأبخرة عضوية عبر نطاق التقلبات بالكامل (بما في ذلك ULVOCs و ELVOCs).
يتم التعامل مع تكثيف ديناميكيًا كعملية لا رجعة فيها، باستخدام تعبيرات نقل الكتلة القياسية التي يتم دمجها عبر توزيع الحجم لكل وضع . يتم التعامل مع التكثيف والتبخر للأبخرة العضوية ديناميكيًا كعمليات قابلة للعكس ويتم حسابها باستخدام نهج أويلر شبه الضمني مع خطوات زمنية متكيفة بناءً على Zaveri وآخرون. . يتم أخذ تأثير كلفن في الاعتبار في حساب معدلات التكثيف. يمكن أن يؤدي التكثيف إلى نمو الجسيمات ذات الأوضاع الأصغر إلى نطاق الحجم الخاص بالوضع الأكبر التالي. وبالتالي، بعد حساب التكثيف، يعيد نموذج إعادة التسمية تخصيص تركيزات العدد والكتلة لمجموعة الجسيمات ذات الأوضاع الأصغر التي تتجاوز قطر العتبة المحدد إلى الوضع الأكبر التالي. يتم تعريف قطر العتبة على أنه المتوسط الهندسي لأقطار الأوضاع المجاورة، حيث تم افتراض أن قطر الوضع هو متوسط الحجم الاسمي (المحدد بواسطة قطر الوسيط العددي الاسمي والانحراف المعياري الهندسي) لذلك الوضع (المرجع 86 و K.Z.، J.S. و P.-L.M.، المخطوطة قيد الإعداد).
تم استخدام النهج الموضعي لتمثيل توزيع حجم عدد الجسيمات في أكثر من 85% من النماذج المشاركة في مشروع المقارنة بين النماذج المتصلة المرحلة 6 (CMIP6) ، نظرًا للتوازن الجيد بين الدقة والكفاءة الحاسوبية. علاوة على ذلك، تم استخدام وحدات موضعية مع وضع نواة على نطاق واسع لمحاكاة NPF وتأثيراته المناخية . قام مان وآخرون بمقارنة محاكاة الجسيمات بشكل منهجي باستخدام وحدة ميكروفزيائية للهباء الجوي مع وضع نواة ضد تلك المحاكية بواسطة وحدة ‘قسمية’، والتي تمثل توزيع حجم عدد الجسيمات مع صناديق حجم منفصلة في نفس النموذج العالمي المضيف. وخلصوا إلى أن الوحدات الموضعية والقسمية تؤدي عمومًا بشكل مشابه ضد تركيزات عدد الجسيمات الملاحظة حسب الحجم، مع كون الفروق بين الوحدتين أصغر بكثير من الفروق بين النموذج والملاحظة. تتأثر محاكاة الجسيمات في الوحدة الموضعية، فضلاً عن درجة الاتفاق مع الوحدة القسمية والملاحظات، بعدة معلمات تحدد هيكل الوحدة الموضعية، بما في ذلك عرض الوضع (الانحراف المعياري الهندسي) وقطر العتبة لإعادة التسمية . هنا قمنا بتغيير هذه المعلمات لفحص حساسية نتائج المحاكاة لهيكل النموذج. في أول محاكاة حساسية (‘Small_Mode_Width’)، تم تقليل عرض الأوضاع لوضع النواة، أيتكن والتراكم من 1.6، 1.6 و 1.8 في أفضل سيناريو إلى 1.45، 1.45 و 1.4 على التوالي، لالتقاط النطاق المبلغ عنه في الملاحظات والدراسات النمذجة السابقة (مان وآخرون. والمراجع هناك). وبناءً عليه، في تشغيل الحساسية الثاني (‘Large_Mode_Width’)، تم زيادة عرض الأوضاع الثلاثة إلى و 2.0 على التوالي. تم تغيير تشغيل الحساسية الثالث (‘New_Threshold_Diameter’) لقطر العتبة لإعادة التسمية؛ على وجه التحديد، تم تعديل قطر العتبة الافتراضي الموصوف أعلاه إلى الحد الأعلى للحجم للوضع الأصغر المعني بإعادة التسمية (8.7 نانومتر و 53.5 نانومتر لوضعي النواة وأيتكن، على التوالي)، والذي كان أصغر من قطر العتبة الافتراضي، وفقًا لعدة دراسات سابقة . بالنظر إلى أن الأهمية النسبية لآليات NPF المختلفة، وهي التركيز الرئيسي لهذا العمل، تتأثر قليلاً بالمعلمات المذكورة أعلاه، نركز على تأثير هذه المعلمات على نسبة CCN الناتجة عن NPF، كما هو موضح في الشكل التكميلي 11. تظل النمط العام لنسبة CCN المعتمدة على المنطقة والارتفاع الناتجة عن NPF دون تغيير في جميع محاكاة الحساسية. يمكن أن تتفاوت نسبة CCN الناتجة عن NPF بمقدار يصل إلى في الطبقة السفلى من التروبوسفير و في الطبقة العليا من التروبوسفير بالنسبة لأفضل سيناريو، ولكن نسب CCN الناتجة عن NPF في معظم المناطق لا تزال ضمن النطاقات الموصوفة في النص الرئيسي. لذلك، يجب ألا تؤثر عدم اليقين في هيكل الوحدة الموضعية على الاستنتاج الرئيسي لهذه الدراسة.
يتبع معالجة تكوين SOA لو وآخرون. ، باستثناء أن معالجة SOA المونوتيربينية تم استبدالها بوحدة R2D-VBS المطبقة في هذا العمل. تتوفر تفاصيل إضافية حول تمثيلات عمليات الهباء الجوي بخلاف تكوين SOA في
وانغ وآخرون. . يستخدم النموذج معالجة موحدة للنقل الحملاني للهباوات والغازات، فضلاً عن الإزالة الرطبة الحملانية للهباوات، مع مراعاة التنشيط الثانوي للهباوات فوق قاعدة السحاب .
بالنسبة لكيمياء الغاز، يمثل النموذج بشكل صريح أكسدة DMS إلى ومن ثم إلى (المرجع 99). يقوم النموذج بمعالجة تركيزات الأكسدة الشهرية المحددة ( و ) بالإضافة إلى و ، والتي تم اشتقاقها من مخرجات CAM-Chem مع تركيزات في الطبقة العليا من التروبوسفير في المحيط الهادئ والأطلسي مقاسة لتتناسب مع استرجاعات الأقمار الصناعية على نطاق واسع . لاحظ أن محدد فقط في التروبوسفير ولكنه متوقع فوق التروبوسفير. يتم حساب التغير اليومي لهذه الأنواع المحددة عبر الإنترنت وفقًا للو وآخرون. . يتم محاكاة الترسيب الرطب للغازات، مثل منتجات الأكسدة العضوية (بما في ذلك الأنواع المجمعة R2D-VBS)، بناءً على قانون هنري؛ وهذا مشابه لمعالجة الترسيب الرطب لأنواع DMA واليود الموصوفة في القسمين السابقين. يتم تقدير ثوابت قانون هنري لمنتجات الأكسدة العضوية كدالة للتقلب ونوع السلف وفقًا لهودزيك وآخرون. .
استخدمنا تكوين شبكة ‘ne30’ بدقة أفقية تبلغ حوالي (5,400 عنصر طيفي) و 72 مستوى عمودي. قمنا بتوجيه مجالات الرياح إلى تحليل البيانات التاريخية للعصر الحديث للأبحاث والتطبيقات، الإصدار 2 (MERRA-2) (المتاحة على فترات )، مع زمن استرخاء يبلغ 6 ساعات. قمنا بتطبيق التوجيه في كل خطوة زمنية للنموذج (أي، 30 دقيقة) وقمنا بالتداخل الخطي لبيانات MERRA-2 لمدة 3 ساعات إلى خطوات زمنية للنموذج لتقييد محاكاة النموذج، وفقًا لسون وآخرون. . تم إجراء محاكاة لأفضل سيناريو شامل لمدة ثماني سنوات متتالية (2013-2020)، مع استخدام السنة الأولى كفترة بدء. سهلت هذه المحاكاة طويلة الأجل المقارنة مع البيانات الملاحظة، التي كانت موزعة في الغالب بين 2014 و 2020. كانت مدة محاكاة الحساسية التي أجريت لتحديد مساهمات NPF أو لتحليل عدم اليقين 15 شهرًا (أكتوبر 2015 إلى ديسمبر 2016) وتم بدء المحاكاة من مخرجات المحاكاة الأطول لأفضل سيناريو. تم استخدام نتائج المحاكاة لعام 2016 لمعظم التحليل المقدم في هذه الورقة.
استخدمنا انبعاثات بشرية وانبعاثات حرق الكتلة الحيوية بالإضافة إلى تركيزات غازات الدفيئة من بيانات انبعاث CMIP6 مع مزيد من التصحيحات . قدرنا انبعاثات المركبات العضوية ذات التقلب المتوسط من الأنشطة البشرية وحرق الكتلة الحيوية بأنها أربعة أضعاف انبعاثات الهباء الجوي العضوي الأولي، وفقًا للو وآخرون. ولكن مع نفس التوزيع الزمكاني كما هو الحال في الهباء العضوي الأساسي. حصلنا على انبعاثات DMS من محاكاة نموذجية مرتبطة مع تمثيل مفصل لتكوين DMS في مياه البحر.استخدمنا انبعاثات عام 2014 في محاكياتنا. كان هناك استثناء هوالانبعاثات في الصين، التي استخدمنا فيها انبعاثات سنوية من ABaCAS-EI، وهو سجل انبعاثات محلي تم تطويره بواسطة جامعة تسينغhua.. هذا لأنلقد تغيرت انبعاثات الصين بشكل كبير خلال فترات المحاكاة و لأن الانبعاثات مرتبطة ارتباطًا وثيقًا بـ تم حساب انبعاثات المركبات العضوية المتطايرة البيوجينية بشكل غير متصل باستخدام نموذج انبعاثات الغازات والهباء من الطبيعة.تم استخدام متوسط الانبعاثات للفترة من 2006 إلى 2010 في محاكياتنا.
وصف البيانات الملاحظة
استخدمنا سلسلة من البيانات الملاحظة لتقييم نموذجنا ودعم نتائجنا. حصلنا على قياسات الجسيمات فوق غابة الأمازون المطيرة من حملة ACRIDICON-CHUVA (تفاعلات الديناميكا والغيوم للأيروسول والغيوم والهطول والإشعاع وأنظمة الغيوم المتقلبة – عمليات الغيوم في أنظمة الهطول الرئيسية في البرازيل: مساهمة في نمذجة الغيوم وحملة GPM).الذي تم إجراؤه في سبتمبر 2014. على وجه التحديد، استخدمنا قياسات تركيز عدد الجسيمات الكلي التي تم إجراؤها بواسطة جهاز CPC (GRIMM CPC 5.410 المعدل من قبل GRIMM Aerosol Technik) على متن الطائرة الألمانية عالية الارتفاع وطويلة المدى (HALO). يمتلك جهاز CPC قطر قطع اسمي يبلغ 4 أميال بحرية، ولكن بسبب خسائر المدخل، فإن قطر القطع الفعلي يبلغ حوالي 10 أميال بحرية بالقرب من السطح ويزداد إلى حوالي 20 ميلاً بحرياً عند 150 هكتوباسكال (حوالي 13.8 كم). نظرًا لأن المونوتيربينات لها ارتباطات مثبتة مع تكوين الجسيمات الجديدة المدعوم بالمواد العضوية، قمنا أيضًا بتقييم النموذج مقابل تركيزات المونوتيربينات التي تم قياسها بواسطة مطياف الكتلة لنقل البروتونات عالي الحساسية من نوع أيونيكون (PTR-MS) على متن طائرة G-1 خلال حملة GoAmazon (الملاحظات والنمذجة للمحيط الأخضر في الأمازون).بالنسبة للصين، استخدمنا قياسات توزيع حجم عدد الجسيمات التي تم الحصول عليها في ثلاثة مواقع: موقع BUCT (جامعة بكين للتكنولوجيا الكيميائية) في بكين، وموقع SORPES (محطة لرصد العمليات الإقليمية لنظام الأرض) في نانجينغ. وموقع وانغدو في خبي. توزيعات حجم عدد الجسيمات من 1 نانومتر إلى تم قياس الجسيمات في BUCT خلال يناير-مايو وأكتوبر-ديسمبر 2018 باستخدام نظامين محليين الصنع: جهاز قياس حجم الجسيمات المتنقلة باستخدام الجلايكول الثنائي الإيثيلين (DEG-SMPS) ونظام توزيع حجم عدد الجسيمات الذي شمل SMPS آخر لنطاق حجم أكبر وجهاز قياس حجم الجسيمات الهوائية.تم قياس توزيعات حجم عدد الجسيمات في SORPES خلال يناير-ديسمبر 2019 باستخدام SMPS مع محلل حركة تفاضلي نانوي ومحلل حركة تفاضلي طويل، يغطي نطاق حجم (المرجع 115). تم قياس توزيعات أحجام الجسيمات في وانغدو باستخدام مجموعة من أنظمة عد الجسيمات النانوية (نموذج A11، Airmodus)، وSMPS نانوية (تتكون من محلل الحركة التفاضلية 3085 وCPC3776، TSI)، وSMPS طويلة (تتكون من محلل الحركة التفاضلية 3081 وCPC3775، TSI) ومطياف الكتل الأيونية والكتل المحايدة (NAIS، Airel Ltd.) لنطاق الحجم 1.34-661.2 نانومتر خلال ديسمبر 2018 ويناير 2019 (Y. Q. Lu، مخطوطة قيد الإعداد). كما قمنا بمقارنة محاكياتنا مع سلسلة من قياسات DMA التي أجريت بواسطة مطياف الكتلة بتأين كيميائي (CIMS) أو باستخدام مطياف الكتلة بتفاعل نقل البروتون Vocus (Vocus PTR-TOF) والقياسات التي أجرتها CIMS في الصين وأوروبا والولايات المتحدة. الفترات الزمنية ومصادر DMA وتُعطى البيانات في المواقع الفردية في تعليق الشكل الإضافي 3. فوق المحيطين الهادئ والأطلسي، استخدمنا قياسات توزيع حجم عدد الجسيمات التي تم الحصول عليها خلال حملة ATom (يوليو-أغسطس 2016، يناير-فبراير 2017، سبتمبر-أكتوبر 2017 وأبريل-مايو 2018)، حيث قامت أربع رحلات بتحديد ارتفاعات تتراوح بين حوالي 0.18 كم و عند خطوط العرض إلى. توزيعات أحجام الأعداد من 2.7 نانومتر إلى تم قياسها باستخدام مجموعة من الأدوات، بما في ذلك مقياس طيف حجم الهباء الجوي في وضع النواة للأقطار منمقياس الطيف الهوائي عالي الحساسية للغاية للأبعاد من 60-500 نانومتر ومقياس الطيف الهوائي بالليزر الذي وسع هذا التوزيع إلى. أخيرًا، استخدمناملاحظات التركيز الملخصة بواسطة هي وآخرون.لعشرة مواقع محيطية أو ساحلية حول العالم.
تحليل حساسية آليات NPF
لاختبار متانة استنتاجاتنا الرئيسية حول آليات NPF، قمنا بإجراء محاكاة حساسية فيما يتعلق بعوامل عدم اليقين الرئيسية. تم تقديم قائمة بتجارب الحساسية في الجدول التكميلي 1. هي نوع رئيسي مشارك في سبعة من آليات NPF الـ 11 التي تم اعتبارها في نموذجنا.يتكون بشكل أساسي من أكسدةالانبعاثات في المناطق الأرضية ومن أكسدة كلاهماوانبعاثات DMS في المناطق المحيطية. تم الحصول على الانبعاثات المستخدمة في هذه الدراسة من مجموعة بيانات انبعاثات CMIP6استنادًا إلى نظام بيانات انبعاثات المجتمع (CEDS) لجرد الانبعاثاتمن بين جميع ملوثات الهواء، انبعاثاتيمكن تقديرها بدقة أكبر على أساس ميزان الكتلة للكبريت. سميث وآخرون.قدرت عدم اليقين العالمي العام فيانبعاثات مخزون CEDS لتكون وعدم اليقين الإقليمي أن تكون ضمن . تقدير آخراستنادًا إلى جرد انبعاثات EDGARv4.3.2 المماثل المبلغ عنه أنانبعاثات لديها عدم يقين منعلى المستوى الإقليمي. بشكل عام، نستنتج، بثقة، أن عدم اليقين من يجب أن تكون الانبعاثات على المستوى الإقليمي ضمن تم الحصول على انبعاثات DMS البحرية المستخدمة في هذه الدراسة من وانغ وآخرون.الذي أبلغ عن انبعاثات DMS البحرية السنوية بمقدار 20.4 TgS في السنةاستنادًا إلى تركيزات DMS في سطح المحيط وبارامترية سرعة نقل الغاز من البحر إلى الهواء. باستخدام نفس الطريقة عمومًا، لانا وآخرون.استخلص انبعاثات سنوية من DMS البحرية قدرها 28.1 TgS في السنة. كما أظهروا أن عدم اليقين في تحديد سرعة نقل الغاز من البحر إلى الهواء أدى إلى نطاق عدم يقين في انبعاثات DMS قدره 17.6-34.4 TgS في السنة.بينما أدت عدم اليقين في البيانات الأساسية المستخدمة لاشتقاق تركيزات DMS في سطح المحيط إلى نطاق عدم يقين في انبعاثات DMS منسنةبشكل عام، يجب أن تكون عدم اليقين في تقدير انبعاثات DMS البحرية ضمن 100% (أي، عامل 2). لتقييم تأثير مثل هذا عدم اليقين، أجرينا تجربتين حساسية: الأولى (‘1.5SO2_2زيادة ‘DMS’)، مقارنةً بأفضل حالة محاكاة، وانبعاثات DMS بمعدل 1.5 و 2 على التوالي، والثاني (‘0.67SO2-0.5تم تقليل ‘DMS’ وانبعاثات DMS بمعدل 1.5 و 2 على التوالي. كما نظرنا إلى عدم اليقين من منظور مختلف. أظهرت تقييمات نموذجنا أن المحاكاة كانت التركيزات عمومًا ضمن عامل 3 من تلك الملاحظات عبر مناطق ملوثة مختلفة (الشكل البياني الممتد 3) وأن نطاق عدم اليقين هذا شمل ليس فقط عدم اليقين في انبعاثات المواد السابقة ولكن أيضًا عدم اليقين في عمليات كيميائية وفيزيائية أخرى. وبناءً عليه، قمنا بإجراء محاكاة حساسية إضافية. ‘ و ‘ ‘) عن طريق تقليل وزيادة الـ تركيزات محاكاة في أفضل سيناريو بمعدل 3 لتغطية عدم اليقين في التركيز. تُظهر الأشكال البيانية للبيانات الموسعة 5-8 أن السيناريوهات الأربعة للحساسية لها تأثير محدود على المساهمات النسبية لآليات تكوين الجسيمات الجديدة الفردية في مناطق اهتمامنا الرئيسية، ويرجع ذلك إلى حد كبير إلى الزيادة أو النقص في تسبب التركيز تغييرات متزامنة في معدلات معظم آليات NPF.
تدفع المركبات العضوية ذات الوزن الجزيئي المنخفض جداً والمركبات العضوية ذات الوزن الجزيئي المنخفض عملية النواة المدفوعة بالمواد العضوية (عضوية نقية وعضوية – النواة)، والتي – وفقًا لنموذجنا – هي الآلية السائدة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق ثلاث مناطق غابات مطيرة (وهي الأمازون، وجنوب شرق آسيا، ووسط أفريقيا) ومن المحتمل أن تكون واحدة من الآليتين الرئيسيتين في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق المحيطين الهادئ والأطلسي. كما أظهرت دراسة حديثة باستخدام نموذج الصندوق أن المواد العضوية-يمكن أن تؤدي النواة إلى إعادة إنتاج معظم أحداث NPF في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق المحيط الهادئ بين آليات النواة المختلفة، على الرغم من أن تركيزات السلف كانت مضبوطة بدلاً من أن تكون متوقعة في ذلك العمل.تتشكل المركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض جداً (ULVOCs) والمركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض (ELVOCs) في نموذجنا بشكل رئيسي من خلال أكسدة انبعاثات المونوتربين التي تُرفع إلى الطبقة العليا من التروبوسفير بواسطة الحمل الحراري. غوينتر وآخرون.تم تقدير أن انبعاثات المونوتربين من نموذج انبعاثات الغازات والهباء الجوي من الطبيعة الذي تم استخدامه في هذه الدراسة تحمل عدم يقين بمقدار 3. لتقييم عدم اليقين في انبعاثات المونوتربين بشكل أفضل، قمنا بمقارنة تركيزات المونوتربين المحاكاة مع الملاحظات الميدانية.في اثنين من ثلاثة مناطق الغابات المطيرة الرئيسية، وهما الأمازون وجنوب شرق آسيا، اللتان تعدان أكبر مصادر المونوتربين على مستوى العالم. والمناطق الرئيسية ذات الاهتمام في هذا العمل. التركيزات المتوسطة المحاكية خلال فترات الحملات الميدانية (فبراير-مارس وأيلول-أكتوبر 2014 في الأمازون وأبريل-يوليو 2008 في جنوب شرق آسيا) هي 0.19 و0.13 جزء في البليون، على التوالي، والتي تتوافق مع القيم المرصودة البالغة 0.13 و0.17 جزء في البليون؛ الفروق بين النموذج والملاحظة تقع ضمن عدم اليقين الذي يقدر بعامل 3 كما قدره غونثر وآخرون.لاختبار التأثير المحتمل لعدم اليقين في الانبعاثات، صممنا تجربة حساسية (‘0.33*MT’) حيث تم تقليل انبعاثات المونوتربين بعامل 3؛ وهذا ربما يمثل حالة متطرفة نظرًا للتوافق الجيد المذكور أعلاه بين النموذج والملاحظات لتركيزات المونوتربين. لم نختبر مستويات أعلى من المونوتربين. تركيزات لأنها لن تتحدى الأدوار الرائدة للتكوين الذي يتم بوساطة المواد العضوية فوق المناطق المعنية. تُظهر البيانات الموسعة الأشكال 5 و7 و8 أنه، حتى مع تقليل انبعاثات المونوتربين، لا يزال التكوين الذي يتم بوساطة المواد العضوية هو أكبر آلية لتكوين الجسيمات الجديدة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق المناطق الثلاث للغابات المطيرة وواحدة من الآليتين الرئيسيتين في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق المحيطين الهادئ والأطلسي.
لقد صممنا أيضًا تجربتين للحساسية لفحص معلمات النواة المدعومة بالمواد العضوية. افترضت التجربة الأولى (‘org-weak-T-dependence’) اعتمادًا ضعيفًا جدًا على درجة الحرارة للمواد العضوية النقية والمواد العضوية-معدلات النواةمن ذلك في أفضل سيناريو. لم نقم باختبار اعتماد درجة الحرارة الأقوى لأنه سيؤدي إلى معدلات NPF أكبر في المناطق المعنية وبالتالي لن يتحدى الأدوار الحاسمة للتكوين الذي يتم بوساطة المواد العضوية. التجربة الثانية (‘العضوية- _ريكوبونو’) تعيين عضوي- معاملات النواة إلى ما تم الإبلاغ عنه في ريكوبونو وآخرون.; كان ذلك بسبب تهيئة ريكوبونو وآخرون.تم استخدامه في دراسات النمذجة السابقة، على الرغم من أنه كان عرضة لعدم اليقين لأنه تم اشتقاقه من تجارب مختبرية لم يتم فيها الكشف عن غازات السلف. تُظهر البيانات الموسعة الشكل 5 أنه، في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق الغابة الاستوائية، لم تؤثر أي من تجارب الحساسية على استنتاجنا الرئيسي بأن النواة المدعومة بالمواد العضوية تلعب دورًا رئيسيًا؛ على وجه الخصوص، فإن النواة الناتجة عن الأيونات العضوية النقية هي الأكبر فوق ، حيث تحدث أعلى معدلات NPF. في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق المحيطين الهادئ والأطلسي (البيانات الموسعة الأشكال 7 و 8)، العضويةنواةتظل النواة المحايدة وآلية النواة الأساسية هما الآليتان الرئيسيتان للنواة في جميع تجارب الحساسية. كما أنه من الصحيح أن المواد العضوية-تسود النواة على نطاقات عرض واسعة، في حين أنقد تكون النواة المحايدة مهمة في بعض المناطق المتوسطة العرض.
DMA هو سلف رئيسي مشارك في الأمين-النواة، التي تشير دراستنا إلى أنها الآلية الرائدة لتكوين الجسيمات الجديدة بالقرب من السطح في المناطق الملوثة بشريًا (شرق الصين، الهند، أوروبا والولايات المتحدة الشرقية). هنا قمنا بفحص عدم اليقين في تركيزات DMA المحاكية من خلال التقييم مقابل الملاحظات في مناطق ملوثة بشريًا مختلفة (الشكل الإضافي 3). تشير نتائج التقييم إلى أن التركيزات المحاكية تقع ضمن عامل 2.5 من القيم الملاحظة. وبالتالي، قمنا بتصميم تجربة حساسية (‘0.4*DMA’) تقلل من تركيزات DMA بعامل 2.5 مقارنة بأفضل محاكاة. لاحظ أن هذا التخفيض الشامل ربما يمثل حالة متطرفة وفقًا لنتائج التقييم أعلاه، لأن نسب النموذج إلى الملاحظة في مواقع مختلفة تتراوح بين 2.5 و، مع وجود أقل من نصف المواقع التي تظهر تقديرًا مفرطًا. مشابهًا لحالة ULVOCs/ELVOCs، لم نقم باختبار تركيزات أعلى من DMA لأنها لن تغير الأدوار الرئيسية للأمين.النواة. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا تجربة أخرى (‘أمين- المعدل NPF الذي تم اشتقاقه مباشرة من تجارب غرفة CLOUD التي أبلغ عنها ألميدا وآخرون.. بالمقارنة، فإن المعلمات المستخدمة في سيناريو الحالة الأفضل أخذت أيضًا في الاعتبار التكتل الذاتي للجزيئات الصغيرة واعتماد معدلات تكوين الجسيمات الجديدة على درجة الحرارة. توضح البيانات الموسعة الشكل 6 أنه، تحت كلا سيناريوهات الحساسية، الأمين-تظل النواة هي الآلية السائدة للتكوين بالقرب من سطح المناطق الأربعة الملوثة بشريًا. علاوة على ذلك، تشير النتائج إلى الدور السائد للأمينات-تتوافق النواة مع الدراسات الرصدية الحديثة التي قاست مباشرة الكتل الجزيئية في بعض المواقع الملوثة.، مما يوفر بعض الدعم على الأقل لنتائج تقييمنا.
آليات NPF التي تتضمنلقد أظهر نموذجنا أن لها أدوارًا رئيسية في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق مناطق الرياح الموسمية الآسيوية (بما في ذلك شرق الصين والهند) والمحيطين الهادئ والأطلسي. على وجه التحديد، يظهر نموذجنا أن التآزر –النواة هي على الأرجح آلية رائدة في الجزء العلوي الطبقة الجوية فوق شرق الصين والهند، في حين أن العضوي-النواة وتكون النوى المحايدة هما الآليتان الرئيسيتان لتكوين الجسيمات الجديدة في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق محيطات الهادئ والأطلسي. في الطبقة العليا من الغلاف الجوي في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية، تم محاكاةتتراوح التركيزات خلال الصيف عادةً بين 10-40 جزء في trillion، وأحيانًا تصل إلى 60 جزء في trillion (الشكل 4 من البيانات الموسعة)، وهو ما يتماشى مع الملاحظات الكبيرة النطاق من الأقمار الصناعية (أي، في الغالب 10-35 جزء في trillion، وأحيانًا 150 جزء في trillion).لقد كشفت الملاحظات أن الطبقة العليا من التروبوسفير التركيز غير متجانس بشكل كبير لأن يتم رفعه بشكل رئيسي بواسطة الحمل الحراري العميق. لذلك، حتى مع متوسط تركيزات مشابهة لتلك التي تم ملاحظتها، تمثل نتائجنا تقديرًا للحد الأدنى لـمعدل النواة، لأنمعدل النواة يعتمد بشكل أكبر بكثير علىتركيز أكثر من خطي. ومع ذلك، فإن معدل NPF عند مستويات عاليةسيكون التركيز محدودًا بتوفر. هنا اعتبرنا حالة متطرفة (‘غير متجانسة- ‘) التي فيها تم تحديد التركيز عند 1 جزء في البليون (متوافق مع الملاحظات في نقاط تدفق الحمل الحراري الساخنة بواسطة هوفنر وآخرون). ) في [المتوسط ]/ 1 جزء من المليار من مساحة كل شبكة نموذجية وصفر في المساحة المتبقية من شبكة النموذج في الطبقة العليا من الغلاف الجوي. بالنسبة للمناطق التي تتواجد فيها افترضنا أنتستنفدها النواة. في هذه الحالة الحساسة، فإن المساهمة الكسرية لـتزايدت النواة في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق شرق الصين والهند بشكل معتدل بحواليمن مستويات السيناريو الأفضل (الشكل 9 من البيانات الموسعة)، والذي يكشف عن قيود قوية علىالتوفر في هذه الحالة. بالنسبة لسيناريو يتوسط بين محاكاة الحالة المثلى ومحاكاة الحساسية المذكورة أعلاه، فإن مساهمةقد تكون النواة أعلى إلى حد ما، بسبب قيودقد لا تكون التوافر قوية كما هو متوقع.
في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق المحيطين الهادئ والأطلسي، دقة كبيرة النطاقالملاحظات غير متاحة؛ لذلك قمنا بتقييم عدم اليقين المرتبط بـمن منظور عدم اليقين في الانبعاثات. في نموذجنا،تم وصف التركيزات باستخدام مخرجات نموذج كام-كيمالتي تم دفعها بشكل أكبر بواسطة الأنشطة البشرية والبحريةمدخلات الانبعاثات. عدم اليقين في الأنشطة البشريةتم تقدير الانبعاثات بـعلى المستوى العالمي وعلى المستوى الإقليميالبحريةتم الحصول على الانبعاثات المستخدمة في محاكاة CAM-Chem من بومان وآخرون.الذي أبلغ عن تقدير انبعاثات بحرية قدرها 8 تيراغرام من النيتروجين في السنةمرتبط بنطاق عدم اليقين لعاملعلى الرغم من أن توزيع المصدر النسبي قد يكون أكثر موثوقية من الانبعاثات المطلقة. معظم الدراسات الأخرى (على سبيل المثال، فاولر وآخرونبولوت وآخرون والمراجع المذكورة فيها) قدرت البحرية انبعاثات عندمع أقصى التقديرات التي تصل إلى 2.5 و 23 TgN في السنةلذلك، فإن تقدير الانبعاثات من بومان وآخرونمع عدم اليقين بعامل 3 يشمل بشكل واسع نطاق القيم المبلغ عنها في الدراسات ذات الصلة. بالنظر إلى عدم اليقين المذكور أعلاه في الأنشطة البشرية والبحرية الانبعاثات، فضلاً عن العلاقة الخطية بين الانبعاثات والتركيزات، صممنا تجربة حساسية ( عن طريق تقليلتركيزات في أفضل سيناريو محاكاة بمعدل 3. مشابهة للنقاش حول النواة المدعومة بالمواد العضوية، لم نقم باختبار مستويات أعلى.التركيزات لأنها لن تتحدى الأدوار المهمة لـالنواة فوق المناطق ذات الاهتمام. تشير البيانات الموسعة الأشكال 7 و 8 إلى أنه، حتى مع انخفاض التركيز، في تجربة الحساسية، تظل النواة واحدة من الآليتين الرئيسيتين لتكوين الجسيمات الجديدة في الغلاف الجوي فوق محيطات الهادئ والأطلسي، على الرغم من أن مساهمتها ستكون أقل من تلك الخاصة بالمواد العضوية.نواة هو سلف رئيسي مشارك في النواة، التي تشير دراستنا إلى أنها آلية مهمة وغالبًا ما تكون سائدة لتكوين الجسيمات الجديدة في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق منطقة الرياح الموسمية الآسيوية. هنا نقيم التركيزات المحاكاة لـضد الملاحظات من جهاز قياس الأطياف الميكروويفية (MLS) على متن قمر صناعي أورااستخدمنا المستوى 3 الشهريمنتج لـ تقييمالشكل التكميلي 10 يُظهر المتوسط المحاكى والملاحظ لعام 2016تركيزات عند 150 هكتوباسكال (حوالي 13 كم)، تتوافق بشكل عام مع الموقع الذي يتمتع بأعلى معدل لتكوين الجسيمات الجديدة في نموذجنا. كما تمثل واحدة من المستويات الرأسية القليلة التي يوفرها منتج Aura MLS المستوى 3 ضمن الطبقة العليا من الغلاف الجوي، حيث تكون معدلات تكوين الجسيمات الجديدة مرتفعة بشكل ملحوظ. تتفق المحاكاة عمومًا بشكل جيد مع الملاحظات، مع متوسط تركيزات تبلغ 0.562 و 0.544 جزء في البليون، على التوالي، فوق منطقة الرياح الموسمية الآسيوية. ). نظرًا لأن معدل النواة له اعتماد ضعيف نسبيًا (تربيعي) علىتركيزالشك فييجب ألا تؤثر التركيز على استنتاجنا حول الدور منتكون النوى في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق منطقة الرياح الموسمية الآسيوية. هو المحرك الرئيسي لتكوين الأحماض الأكسجينية لليود، والذي أظهرت دراستنا أنه الآلية السائدة لتكوين الجسيمات الجديدة بالقرب من السطح فوق المحيطات. تساهم الشكوك في الانبعاثات، كيمياء الطور الغازي، الترسيب الرطب، امتصاص الهباء الجوي ودورة أنواع اليود جميعها في عدم اليقين في المحاكاة. التركيزات. لأن المحاكاة تتفاوت التركيزات بين أدناه و فوق القيم الملاحظة، صممنا تجربتين للحساسية ( ‘ و ‘ ‘) التي تحدد تركيزات تصل إلى 0.5 و 5 أضعاف نتائج المحاكاة في أفضل الحالات. مرة أخرى، فإن هذا التخفيض أو الزيادة الشاملة ربما يمثل حالة متطرفة لأن التحيزات في مواقع مختلفة تختلف بين الحدين. تُظهر البيانات الممتدة الأشكال 7 و 8 أنه في كلا محاكاة الحساسية، تظل نواة الأحماض الأكسجينية لليود هي الآلية السائدة للنواة بالقرب من سطح المحيطين الهادئ والأطلسي.
قد تكون الديناميات الجوية والنقل مصدرًا للشك في تركيزات السلف والآليات المتعلقة بتكوين الجسيمات الجديدة في الغلاف الجوي العلوي. يحدث نقل السلف إلى الطبقة العليا من التروبوسفير من خلال عمليتين رئيسيتين في النموذج: النقل على نطاق واسع الذي يتم حله بواسطة شبكات النموذج والنقل الحملاني غير المحلول الذي يجب أن يتم تحديده. لمحاكاة النقل على نطاق واسع بدقة، كما هو موضح أعلاه، قمنا بتعديل مجالات الرياح لتتوافق مع بيانات إعادة التحليل MERRA-2، وفقًا لما ذكره صن وآخرون.تمثل بيانات إعادة التحليل مزيجًا من الملاحظات ومحاكاة الطقس التي تم تحقيقها من خلال دمج البيانات، وتوفر الصورة الأكثر دقة واكتمالًا للطقس والمناخ الماضي المتاحة حاليًا. صن وآخرون.أظهر أن دفع محاكاة E3SM نحو بيانات إعادة التحليل MERRA-2 يمكن أن ينتج رياحًا على مقياس الشبكة تحاكي بشكل وثيق تلك الخاصة بـ MERRA-2، مع ارتباطات مكانية وزمنية تزيد عن 0.9 لكل من الطبقة السفلى والطبقة العليا من الغلاف الجوي. لذلك، نعتقد أن محاكاة النقل على نطاق واسع، استنادًا إلى أفضل طريقة متاحة وناضجة للغاية، يجب ألا تسبب عدم يقين كبير في تركيزات السلف وميكانيكيات تكوين الجسيمات الجديدة.
إن محاكاة النقل الحراري تحت الشبكة غير مؤكدة نسبيًا بسبب صعوبة تطبيق القيود الملاحظة بشكل مباشر. في نموذج E3SM، تم محاكاة الحمل العميق والنقل الحراري المرتبط به باستخدام مخطط الحمل لزانغ وماكفارلين (ZM).لقد استخدمنا نسخة محسّنة، كما وصفها وانغ وآخرون.، الذي يستخدم معالجة موحدة للنقل الحملاني للجسيمات والغازات. لفهم عدم اليقين المرتبط بنظام الحمل العميق، قام تشيان وآخرون.أجروا العديد من محاكاة الحساسية حيث تم تغيير سبعة معلمات رئيسية في نظام الحمل ZM وبعض المعلمات الأخرى في E3SM في وقت واحد ضمن نطاقاتها الممكنة باستخدام طريقة أخذ العينات اللاتينية. وأظهروا أن أكثر منيمكن تفسير جزء كبير من التباين الكلي لهطول الأمطار، وهو مؤشر على تطور الحمل الحراري الذي يتحكم في النقل الحراري، بشكل عام بواسطة اثنين من أصل سبعة من معلمات ZM: (1) الإطار الزمني لمعدل استهلاك الطاقة المحتملة المتاحة الحمل الحراري (المشار إليه فيما بعد بـ ‘تاو’) و (2) معدل إدخال الكتلة الجزئية (المشار إليه فيما بعد بـ ‘dmpdz’)، والذي يُعرف بأنه تدفق الكتلة الهوائية الجزئية المدخلة في حجم من الهواء الغائم لكل وحدة ارتفاع.يانغ وآخرونتوصلت تقريبًا إلى نفس الاستنتاج بشأن الحكم معلمات نظام الحمل ZM المطبق في نموذج الغلاف الجوي المجتمعي الإصدار 5. لمعالجة قلق المراجع بشكل أفضل، قمنا أيضًا بإجراء محاكاة حساسية إضافية (‘upper_tau’ و ‘lower_tau’) التي تحدد قيمة تاو عند الحدود العليا والسفلى (14,400 و، على التوالي) من النطاقات المحتملة المحددة بواسطة تشيان وآخرون.، مقارنة بالقيمة المحسّنة لـفي أفضل حالة محاكاة. وبالمثل، أجرينا محاكيتين حساسية لـ dmpdz (‘upper_dmpdz’ و ‘lower_dmpdz’)، اللتين غيرتا قيمة dmpdz منفي أفضل حالة محاكاة إلى و ، على التوالي. تلخص الأشكال التكميلية 6-9 مساهمات آليات تكوين الجسيمات الجديدة المختلفة في هذه المحاكاة الحساسية على المناطق الرئيسية ذات الاهتمام في هذه الدراسة، بما في ذلك الغابات المطيرة والمناطق الملوثة بفعل الإنسان والمحيطين الهادئ والأطلسي. تشير النتائج إلى أن سيناريوهات الحساسية لها تأثير محدود على المساهمات النسبية لآليات تكوين الجسيمات الجديدة الفردية في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق هذه المناطق، ويرجع ذلك إلى أن اضطراب النقل الحملاني يغير في الوقت نفسه تركيزات عدة سوابق للتكوين، مما يؤدي بدوره إلى تغيير متزامن في معدلات معظم آليات تكوين الجسيمات الجديدة.
مزيد من المناقشة حول آليات NPF في مناطق مختلفة
تظهر الشكل 1 أنه، بالقرب من سطح الغابات المطيرة، فإن معدلات تكوين الجسيمات الجديدة منخفضة في الأمازون ولكنها مرتفعة في جنوب شرق آسيا ومتوسطة في وسط أفريقيا. إن معدل تكوين الجسيمات الجديدة المنخفض في الأمازون يعود إلى انخفاضوارتفاع درجات الحرارة التي تسبب معدلات نواة عضوية منخفضة؛ وهذا يتماشى مع الملاحظات التي تظهر أحداث تكوين جزيئات جديدة نادرة في طبقة الحدود النقية في الأمازون.معدل تكوين الجسيمات الجديدة على السطح المرتفع في جنوب شرق آسيا مدفوع بتكوين النوى من أحماض اليود الأكسجينية (وهو أمر نموذجي للمناطق المحيطية) والأمينات-النواة (التي تتميز بها المناطق الملوثة بفعل الإنسان)، كما هو موضح في الشكل 1ب. وذلك لأن جنوب شرق آسيا تتأثر ليس فقط بالانبعاثات البيولوجية ولكن أيضًا بالانبعاثات المحيطية من أنواع اليود والانبعاثات الناتجة عن الأنشطة البشرية. والأمينات، وبالتالي فإن لديها بعض ميزات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) النموذجية للمناطق المحيطية والملوثة. تتأثر وسط أفريقيا أكثر بالانبعاثات البشرية والمحيطية مقارنة بالأمازون، لكنها أقل تأثراً من جنوب شرق آسيا، مما يؤدي إلى معدل معتدل لتكوين الجسيمات الجديدة هناك.
في الطبقة العليا من التروبوسفير في جميع مناطق الغابات المطيرة الثلاث، تعتبر النواة العضوية النقية هي الآلية السائدة لتكوين الجسيمات الجديدة لأن معدلها يتزايد بشكل كبير عند درجات الحرارة المنخفضة بسبب الانخفاض الملحوظ في التقلب وزيادة استقرار الكتل. يُلاحظ أن نواة و يساهممعدل NPF في الطبقة العليا من التروبوسفير في الأمازون ولكنه يساهم بجزء أكبر منفي الطبقة العليا من التروبوسفير في جنوب شرق آسيا بسبب وفرة أكبرمن مصادر بشرية. ومع ذلك، وفقًا لنموذجنا، لا يزال هذا الآلية لا تستطيع المنافسة مع النواة المدعومة بالمواد العضوية.
علاوة على ذلك، تظهر نتائجنا أنتكون النوى مهم في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق منطقة الرياح الموسمية الآسيوية (التي تشمل الصين والهند؛ انظر الشكل 2ب) ولكن ليس فوق مناطق أخرى بها تلوث بشري ملحوظ مثل جنوب شرق آسيا. ويرجع ذلك أساسًا إلى الحجم الأكبر بكثير التركيز في الأولى أكثر من الثانية. الملاحظات (الأشكال 4 و 5 من هوفنر وآخرون. والشكل التوضيحي الإضافي 5 من هوفنر وآخرون. ) وكشفت محاكاة لدينا (الشكل 4 من البيانات الموسعة) عن بؤر ملحوظة من تركيزات (، أحيانًا ) في الطبقة العليا من التروبوسفير في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية في الصيف ولكن ليس فوق مناطق أخرى أو خلال مواسم مختلفة. وذلك بسبب ما يلي: (1) الانبعاثات في الصين والهند (23.0 مليون طن في 2014 (مرجع 103)) أكبر بكثير من تلك في جنوب شرق آسيا (4.7 مليون طن في 2014 (مرجع 103)) و (2) يعتبر موسم الرياح الموسمية الصيفية في آسيا مواتياً بشكل خاص للنقل الصاعد لـإلى آفاق الاهتمام. لأسباب مشابهة، المتوسطتركيزات في الطبقة العليا من التروبوسفير في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية (0.2-0.5 ppt) أكبر أيضًا من تلك الموجودة فوق جنوب شرق آسيا ( )، كما هو موضح في الأشكال التكميلية 2 و 3، مما يساهم بشكل أكبر في الارتفاع معدل النواة في منطقة الرياح الموسمية الآسيوية.
نتائج إضافية ومناقشة حول مساهمة NPF في الجسيمات وCCN
تظهر الشكل 5 والشكل الممتد 2 نسب الجسيمات وCCN الناتجة عن NPF عند ثلاثة ارتفاعات تمثيلية: 13 كم فوق مستوى سطح الأرض (AGL؛ الطبقة العليا من التروبوسفير)، 1 كم AGL (تقريبًا عند مستوى السحب المنخفضة) وعند السطح. على الرغم من أن مستويات التشبع الفائق تختلف تحت ظروف السحب المختلفة، فإن تحليلنا يركز بشكل أساسي على CCN0.5% لتقييم التأثير المحتمل لـ NPF. في الطبقة العليا من التروبوسفير، يساهم NPF بأكثر منتركيز عدد الجسيمات وتركيز CCN0.5% في معظم المناطق؛ الإسهام المطلق من حيث الأعداد لكل سنتيمتر مكعب هو الأعلى فوق الغابات المطيرة وفي مناطق الرياح الموسمية الآسيوية بسبب أعلى معدلات تكوين الجسيمات الجديدة إقليمياً. تم وصف النتائج في الطبقة السفلى من الغلاف الجوي (من السطح إلى مستوى السحب المنخفضة) في النص الرئيسي. يُلاحظ أنه في الطبقة السفلى من الغلاف الجوي فوق الغابات المطيرة، تتفاوت نسب الجسيمات وCCN0.5% الناتجة عن تكوين الجسيمات الجديدة بشكل كبير حسب الموقع، وتعتمد عكسياً على قوة انبعاثات حرق الكتلة الحيوية. وهذا يتماشى مع نتائج المحاكاة الإقليمية السابقة التي اقترحت أن تكوين الجسيمات الجديدة يساهم بمعظم الجسيمات وCCN في طبقة الحدود الأمازونية في موسم الأمطار النقي ولكنه يساهم فقط بجزء صغير في موسم الجفاف عندما تسود حرائق الغابات..
تظهر الشكل التكميلية 12 بشكل إضافي أنه، من منظور متوسط زوني، تساهم NPF عمومًا أكثر منتركيز عدد الجسيمات فوقفي التروبوسفير و أدناه تكون مساهمات NPF في CCNO.5% عادةً أكثر منفوقفي التروبوسفير و أدناه .
النقاش في سياق النماذج العالمية السابقة
فهم آليات تكوين الجسيمات الجديدة في الغلاف الجوي وتمثيل هذه الآليات في النماذج العالمية قد تقدم بسرعة. إن النواة الثنائية التي تنطوي على و كان أول آلية تم تحديدها لنمو الجسيمات النانوية وبالتالي كانت عمليات نمو الجسيمات النانوية في معظم النماذج العالمية المبكرة مُعَامَلة من نظرية النواة الكلاسيكية لـنواةوتم العثور لاحقًا على أن الأيونات تسرعالنواة عن طريق التثبيتالعناقيد. ومن ثم، فقد دمجت العديد من الدراسات العالمية للنمذجة معلماتنواة محايدة وكذلك أو تكون النوى الناتج عن الأيونات تم تطويره بناءً على إما نظرية التكون الكلاسيكية أو نماذج التكون الحركيةأظهرت هذه الدراسات النمذجة أداءً متنوعًا في إعادة إنتاج ملاحظات عدد الجسيمات في الغلاف الجوي، ويرجع ذلك أساسًا إلى عدم اليقين في الحسابات النظرية لمعدل تكوين الجسيمات الجديدة. تقديرات النماذج الصندوقية الحديثة أو المحاكاة ثلاثية الأبعاداستخدام التوصيفات المعتمدة على التجارب أظهر أن الآليات التي تتضمن و تفشل في تفسير معدلات تكوين الجسيمات الجديدة المرصودة أو أعداد الجسيمات في بيئات جوية متنوعة، بما في ذلك تلك الموجودة في طبقة الحدود والطبقة العليا من التروبوسفير؛ وغالبًا ما يحدث التقليل من التقدير بمقدار ترتيب من حيث الحجم أو أكثر.
لتحسين إعادة إنتاج معدلات تكوين الجسيمات الجديدة الملاحظة في طبقة الحدود، استخدمت بعض الدراسات النمذجة العالمية معلمات نواة تجريبية، والتي افترضت ببساطة أن معدلات تكوين الجسيمات الجديدة تتناسب معتركيز مرفوع إلى القوة من واحد إلى اثنين مع معامل معدل مضبوط بناءً على البيانات الملاحظة في بعض المناطق من طبقة الحدود القارية. تم تصنيف هذه المعلمات بشكل إضافي كمعلمة نواة التفعيلالذي تكون فيه نسبة NPF مرتبطة خطيًا بـتركيز ومعامل النواة الحركيالذي تكون فيه نسبة NPF لها علاقة تربيعية مع التركيز. لقد أظهرت هذه المعلمات بعض النجاح في إعادة إنتاج معدلات تكوين الجسيمات المرصودة وتركيزات عدد الجسيمات في طبقة الحدود القارية، خاصة فوق المناطق المماثلة لتلك التي تم اشتقاق المعلمات لها.. ومع ذلك، غالبًا ما تفشل في إعادة إنتاج تركيزات عدد الجسيمات في العديد من المناطق الأخرى؛ على سبيل المثال، لقد أظهرت أنها تتنبأ بشكل مفرط بعدد الجسيمات تركيزات فوق المحيطات وفوق طبقة الحدود، مما يحد من نطاق تطبيقها. علاوة على ذلك، لا يمكن توضيح الآلية الكيميائية الفعلية لتكوين الجسيمات الجديدة (NPF) مع هذه المعلمات بسبب طبيعتها التجريبية. هنا قمنا بإجراء محاكاة حساسية (‘NPF_Mech4_scaled’) وفقًا لمبادئ معلمات التكوين التجريبية. في هذه المحاكاة، طبقنا عامل قياس ثابت على معدلات NPF في NPF_Mech4 (الذي يتضمن فقط أربع آليات تقليدية للتكوين تتعلق بـ و ) بحيث تتطابق معدلات NPF المتوسطة عالمياً مع تلك الخاصة بأفضل سيناريو محاكاة. هنا، يتم تعريف معدل NPF المتوسطة عالمياً على أنه متوسط معدلات NPF عبر جميع صناديق الشبكة النموذجية (أفقياً وعمودياً)، مع وزنها بحجوم تلك الصناديق. توضح البيانات الممتدة الشكل 10 معدلات NPF المتوسطة الزونية في سيناريوهات أفضل حالة و ‘NPF_ Mech4_scaled’. على الرغم من استخدام نفس معدلات NPF المتوسطة عالمياً في كلا السيناريوهين، إلا أن معدلات NPF للمناطق والارتفاعات المحددة تختلف بشكل كبير. علاوة على ذلك، لأن آلية NPF السائدة تختلف بين السيناريوهين، فإن معدل NPF سيستجيب بشكل مختلف لت perturbation تركيزات السلف السابقة في المستقبل.
أظهرت الدراسات الحديثة أن المركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض جداً (ULVOCs) والمركبات العضوية المتطايرة ذات الوزن الجزيئي المنخفض (ELVOCs) يمكن أن تحفز تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) سواء مع أو بدون (المراجع 20، 21). لقد اعتبرت عدة دراسات نمذجة عالمية النواة المدعومة بالمواد العضوية، استنادًا إلى معلمات إما مستمدة من التجارب المخبرية أو ملائمة تجريبيًا باستخدام قياسات ميدانية لمعدلات تكوين الجسيمات ونماذج للمواد العضوية المكونة للنواة.. زو وآخرونتمت محاكاة النواة المدفوعة بالمواد العضوية في نموذج CESM/IMPACT باستخدام نهج مختلف، والذي افترض أن عددًا قليلاً فقط من المركبات (بيروكسيد الدياسيل، حمض البينيك، بينانديول ومنتجات الأكسدة المختارة للبنانديول) هي التي تحفز النواة وبالتالي تم تتبع تكوين هذه الجزيئات. أظهرت معظم هذه الدراسات تحسين أداء النموذج مقارنة بمعدلات تكوين الجسيمات المرصودة أو تركيز عدد الجسيمات.. ومع ذلك، فإن هذه الدراسات تبسط بشكل مستمر عملية النواة المدعومة بالمواد العضوية من خلال الافتراض إما أن المواد العضوية المكونة للنواة تمثل نسبة ثابتة من جميع منتجات الأكسدةأو أن عددًا قليلاً فقط من الجزيئات الفردية متورطة في النواة. هذا يتناقض بشكل حاد مع الفهم الأحدث بأن النواة المدفوعة بواسطة المواد العضوية تتأثر بتنوع كبير من أنواع ULVOC و ELVOC، التي تختلف عوائدها بعدة أوامر من حيث الحجم اعتمادًا على درجة الحرارة وتركيزأظهرت التقييمات مقارنة بالملاحظات فوق الأمازون أن افتراض ‘الجزء الثابت’ يؤدي إلى تركيزات غير واقعية من عدد الجسيمات في الطبقة العليا من التروبوسفير وتركيزات غير واقعية عالية في طبقة الحدود..
دراستان عالميتان نمذجة قيمتا التأثير المحتمل لآليات النواة الفردية التي حظيت مؤخرًا باهتمام، وهي، الأمين-نواة و نواة. بيرغمان وآخرونأمين مدمج-تكون النوى في نموذج ECHAM-HAMMOZ العالمي ووجدوا أن الأمينات قد تعزز بشكل كبير تكون النوى في المناطق الأرضية، لكن نموذجهم توقع معدلات غير واقعية لتكوين الجسيمات (حوالي ) مقارنة بالملاحظات النموذجية في بعض المناطق الملوثة الملحوظة. وانغ وآخرون.تحقق في الدور المحتمل لـتكون النوى في تشكيل الجسيمات في الطبقة العليا من التروبوسفير استنادًا إلى تجارب الغرفة التي أجريت في تلك الدراسة. ومع ذلك، لم تأخذ هذه الدراسات في الاعتبار معظم آليات التكون الأخرى المهمة، وبالتالي لم تتمكن من توضيح الأهمية النسبية لآليات مختلفة عبر مناطق متنوعة.
مختلف عن معظم الدراسات السابقة للنمذجة التي شملت آلية واحدة أو اثنتين فقط لتكوين الجسيمات الجديدة، قام دان بوزن وآخرون. وغوردون وآخرون قدمت الدراسة الأكثر شمولاً في النمذجة العالمية من خلال دمج آليات تكوين الجسيمات النانويةوالعضويات في نموذج واحد. استخدموا معلمات لـ و التكاثف المحايد والمحفز بواسطة الأيونات استنادًا إلى تجارب غرفة CLOUD تحت نطاقات واسعة من درجات الحرارة، مما يقلل بشكل فعال من عدم اليقين في الدراسات السابقة التي استخدمت معلمات التكاثف المستمدة نظريًا. كما شملت التكاثف المدعوم بالمواد العضوية لكنها افترضت بشكل مبسط نسبة ثابتة من جميع الأكسدة. المنتجات لتحفيز النواة، كما هو موضح أعلاه. كشفت محاكاة أنهم وجدوا أن تقريبًا جميع عمليات النواة في الغلاف الجوي الحالي تتضمن الأمونيا أو المركبات العضوية البيولوجية، بالإضافة إلى. ومع ذلك، حدثت جميع عمليات النواة التي تتوسطها المواد العضوية في نموذجهم أساسًا في الطبقة السفلى من الغلاف الجوي، على عكس الفهم الأحدث.ربما لأن نهجهم المبسط ‘الثابت الكسر’ أنتج عددًا كبيرًا جدًا من الجسيمات في الارتفاعات المنخفضة وعددًا قليلًا جدًا من الجسيمات في الارتفاعات العالية. بالإضافة إلى ذلك، لم يأخذوا في الاعتبار بعض آليات النواة الحاسمة مثل نواة الأحماض الأكسجينية لليود والنواة التي تم التكهن بأنها ستسود في مناطق معينة ذات تركيزات عالية من عدد الجسيمات أو تأثيرات إشعاعية كبيرة للسحب الهائمة.
في هذه الدراسة، قمنا بتجميع أحدث التجارب المخبرية لتطوير تمثيلات نموذجية شاملة لتكوين الجسيمات الجديدة (NPF) والتحول الكيميائي لغازات السلف في نموذج مناخ عالمي متكامل. كانت التقدمات الرئيسية مقارنة بالدراسات النمذجة السابقة تتكون من ما يلي. (1) شمل النموذج بشكل شامل 11 آلية نواة استنادًا إلى أحدث المعلومات المتاحة من التجارب المخبرية، تغطي عمليًا جميع تلك الآليات التي يُعتقد أنها ذات صلة جوية في الوقت الحاضر. من بين الـ 11 آلية، كانت أربع آليات حاسمة عادة ما يتم تجاهلها في النماذج العالمية السابقة، بما في ذلك نواة الأحماض الأكسجينية لليود المحايدة والمحفزة بواسطة الأيونات، والتآزر.النواة والأمين-النواة. (2) قمنا بتحويل تمثيلات النماذج العالمية السابقة للمواد العضوية النقية والعضوية-النواة من خلال تنفيذ نموذج متقدم، مقيد تجريبياً R2D-VBS لمحاكاة الاعتماد على درجة الحرارة و– الكيمياء الديناميكية الحرارية والتكوين المعتمد على ULVOCs و ELVOCs. (3) قمنا بإدراج معالجة منهجية لمصادر ومصارف أحماض اليود الأكسجينية، بما في ذلك انبعاثات السلف، وتفاعلات الغاز المفصلة، وامتصاص الجسيمات وإعادة التدوير، مما يسهل محاكاة معقولة لتكاثف أحماض اليود الأكسجينية. (4) قمنا بتقييم حساسية النتائج لأهم عدم اليقين المعروف بطريقة شاملة إلى حد معقول. النموذج الجديد، على الرغم من أنه لا يزال يحمل عدم اليقين، يحسن بشكل كبير من محاكاة تركيزات عدد الجسيمات فوق النقاط الساخنة للجسيمات في العالم ويسمح بشرح آليات تكوين الجسيمات الجديدة العالمية التي تختلف بشكل كبير حسب المنطقة والارتفاع، مما له آثار هامة على التقدير الدقيق لكل من تأثير الإشعاع للأيروسول والآثار البشرية على المناخ.
رموز النموذج التي تم تطويرها في هذا العمل بالإضافة إلى مجموعات البيانات النموذجية المستخدمة لاختبار الرموز متاحة علىhttps://figshare.com/ s/71bf2a48657a2f5deb76. 51. غولاز، ج.-س. وآخرون. نموذج DOE E3SM المترابط الإصدار 1: نظرة عامة وتقييم عند الدقة القياسية. مجلة النمذجة المتقدمة في نظم الأرض 11، 2089-2129 (2019). 52. راش، ب. ج. وآخرون. نظرة عامة على المكون الجوي لنموذج نظام الأرض على نطاق الطاقة. مجلة النمذجة المتقدمة لنظام الأرض 11، 2377-2411 (2019). 53. دن، إ. م. وآخرون. تشكيل الجسيمات الجوية العالمية من قياسات CERN CLOUD. ساينس 354، 1119-1124 (2016). 54. ألميدا، ج. وآخرون. الفهم الجزيئي لتكوين جزيئات حمض الكبريتيك والأمينات في الغلاف الجوي. ناتشر 502، 359-363 (2013). 55. هو، إكس.-سي. وآخرون. دور أحماض اليود الأكسجينية في نواة الهباء الجوي في الغلاف الجوي. ساينس 371، 589-595 (2021). 56. كيركبي، ج. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة في الغلاف الجوي من تجربة CERN CLOUD. نات. جيوساي. 16، 948-957 (2023). 57. ليهتيبالو، ك. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة متعددة المكونات من حمض الكبريتيك، الأمونيا، وبخار المواد البيولوجية. ساينس أدفانس 4، eaau5363 (2018). 58. ميتزجر، أ. وآخرون. دليل على دور المواد العضوية في تشكيل جزيئات الهباء الجوي تحت الظروف الجوية. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 107، 6646-6651 (2010). 59. جين، سي. إن.، مك موري، بي. إتش. وهانسون، دي. آر. استقرار ثنائيات حمض الكبريتيك بواسطة الأمونيا، ميثيلامين، ثنائي ميثيلامين، وثلاثي ميثيلامين. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. الغلاف الجوي 119، 7502-7514 (2014). 60. كاي، ر. وآخرون. الجزيئات الأساسية المفقودة في نواة الحمض-القاعدة في الغلاف الجوي. مراجعة العلوم الوطنية. 9، nwac137 (2022). 61. كيرمينين، ف. م. وكولمالا، م. صيغ تحليلية تربط بين معدل النواة “الحقيقي” و”الظاهر” وتركيز عدد النوى لظواهر النواة الجوية. مجلة علوم الهباء الجوي 33، 609-622 (2002). 62. كورتن، أ. وآخرون. تشكيل جزيئات جديدة في نظام حمض الكبريتيك-ثنائي ميثيل الأمين-الماء: إعادة تقييم قياسات غرفة CLOUD ومقارنتها بنموذج نواة الهباء الجوي والنمو. الكيمياء الجوية والفيزياء 18، 845-863 (2018). 63. وانغ، م. وآخرون. النمو السريع لجزيئات جوية جديدة بواسطة تكثف حمض النيتريك والأمونيا. ناتشر 581، 184-189 (2020). 64. زانغ، ر. وآخرون. الدور الحاسم لحمض اليودوز في نواة الأحماض الأكسجينية المحايدة لليود. علوم البيئة والتكنولوجيا 56، 14166-14177 (2022). 65. بيرس، ج. ر. وآدامز، ب. ج. طريقة فعالة حسابياً لتكوين/تكثيف الهباء الجوي: حمض الكبريتيك في حالة شبه مستقرة. علوم وتقنية الهباء الجوي 43، 216-226 (2009). 66. زهاو، ب. وآخرون. تأثير التلوث الحضري على تشكيل الجسيمات الجديدة المدعوم بالمواد العضوية وتركيز عدد الجسيمات في غابة الأمازون المطيرة. علوم البيئة والتكنولوجيا 55، 4357-4367 (2021). 67. كيندلر-شار، أ. وآخرون. تكوين جزيئات جديدة في الغابات مثبط بواسطة انبعاثات الإيزوبرين. ناتشر 461، 381-384 (2009). 68. لي، س.-هـ. وآخرون. تثبيط الإيزوبرين لتكوين جزيئات جديدة: الآليات المحتملة والآثار المترتبة. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 121، 14621-14635 (2016). 69. هاينريتي، م. وآخرون. الفهم الجزيئي لقمع تكوين الجسيمات الجديدة بواسطة الإيزوبرين. الكيمياء الجوية والفيزياء 20، 11809-11821 (2020). 70. يونغ، ل. هـ. وآخرون. تم رصد نمو الجسيمات الجديدة وانكماشها في البيئات شبه الاستوائية. أتموس. كيم. فيز. 13، 547-564 (2013). 71. لو، س. وآخرون. علاجات SOA الجديدة ضمن نموذج نظام الأرض إكساسكال للطاقة (E3SM): الإنتاج القوي والمصارف تحكم توزيعات SOA الجوية والقوة الإشعاعية. مجلة النمذجة المتقدمة. أنظمة الأرض 12، e2020MS002266 (2020). 72. ماو، ج. وآخرون. النمذجة عالية الدقة للميثيلامينات الغازية فوق منطقة ملوثة في الصين: انبعاثات تعتمد على المصدر وآثار التغيرات المكانية. الكيمياء الجوية والفيزياء 18، 7933-7950 (2018). 73. تشين، د. وآخرون. رسم خرائط ثنائي ميثيل الأمين، ثلاثي ميثيل الأمين، الأمونيا، ونظائرها الجسيمية في الأجواء البحرية لبحار الصين الهامشية – الجزء 1: تمييز الانبعاثات البحرية عن النقل القاري. الكيمياء الجوية والفيزياء. 21، 16413-16425 (2021). 74. كارل، س. أ. وكراولي، ج. ن. امتصاص الفوتونات الزرقاء المتتابعةفي حضوركمصدر لـ OH في دراسات الحركية باستخدام التحليل الضوئي النبضي: ثوابت المعدل لتفاعل OH مع، و عند 295 كلفن. مجلة الفيزياء والكيمياء A 102، 8131-8141 (1998). 75. وانغ، ل.، لال، ف.، خاليزوف، أ. ف. وزانغ، ر. كيمياء غير متجانسة للألكيل أمينات مع حمض الكبريتيك: الآثار المترتبة على التكوين الجوي لألكيل أمونيوم سلفات. علوم البيئة والتكنولوجيا 44، 2461-2465 (2010). 76. تشيو، سي.، وانغ، ل.، لال، ف.، خاليزوف، أ. ف. وزانغ، ر. تفاعلات غير متجانسة للألكيل أمينات مع كبريتات الأمونيوم وكبريتات الأمونيوم الهيدروجينية. علوم البيئة والتكنولوجيا 45، 4748-4755 (2011). 77. ساندر، ر. تجميع ثوابت قانون هنري (الإصدار 4.0) للماء كمذيب. الكيمياء الجوية والفيزيائية 15، 4399-4981 (2015). 78. كاراغودين-دوينيل، أ. وآخرون. كيمياء اليود في نموذج الكيمياء-المناخ SOCOL-AERv2-I. تطوير نماذج علوم الأرض 14، 6623-6645 (2021). 79. كونيغ، ت. ك. وآخرون. الكشف الكمي عن اليود في الستراتوسفير. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 117، 1860-1866 (2020). 80. سايز-لوبيز، أ. وآخرون. كيمياء اليود في التروبوسفير وتأثيرها على الأوزون. أتموس. كيم. فيز. 14، 13119-13143 (2014). 81. فينكزيلر، هـ. وآخرون. آلية تكوين حمض اليود في الطور الغازي كمصدر للهباء الجوي. نات. كيم. 15، 129-135 (2022). 82. بلين، ج. م. سي، جوزيف، د. م.، ألان، ب. ج.، أشورث، س. هـ. وفرانسيسكو، ج. س. دراسة تجريبية ونظرية للتفاعلات و . J. Phys. Chem. A 110, 93-100 (2006). 83. كونيغ، ت. ك. وآخرون. استنفاد الأوزون بسبب إطلاق الغبار لليود في الطبقة التروبوسفيرية الحرة. ساينس أدفانس. 7، eabj6544 (2021). 84. كويفاس، سي. أ. وآخرون. تأثير اليود على ثقب الأوزون في الستراتوسفير القطبي الجنوبي. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 119، e2110864119 (2022). 85. وانغ، هـ. وآخرون. الهباء الجوي في النسخة 1 من E3SM: التطورات الجديدة وتأثيراتها على الإشعاع القسري. مجلة النمذجة المتقدمة في نظم الأرض 12، e2019MS001851 (2020). 86. ليو، إكس. وآخرون. وصف وتقييم نسخة جديدة بأربعة أوضاع من وحدة الهباء الجوي النمطي (MAM4) ضمن النسخة 5.3 من نموذج الغلاف الجوي المجتمعي. تطوير نماذج علوم الأرض 9، 505-522 (2016). 87. ليو، إكس. وآخرون. نحو تمثيل بسيط للجسيمات الهوائية في نماذج المناخ: الوصف والتقييم في نموذج الغلاف الجوي المجتمعي CAM5. تطوير نماذج علوم الأرض 5، 709-739 (2012). 88. زافيري، ر. أ.، إيستر، ر. س.، فاست، ج. د. وبيترز، ل. ك. نموذج لمحاكاة تفاعلات وهندسة الهباء الجوي (MOSAIC). مجلة أبحاث الجيوفيزياء: الغلاف الجوي 113، D132O4 (2008). 89. إصدار WCRP-CMIP CMIP6_CVs: 6.2.58.68https://wcrp-cmip.github.io/CMIP6_CVs/docs/CMIP6_source_id.html. 90. كازيل، ج. وآخرون. نواة الهباء الجوي ودورها في السحب وتأثيرها الإشعاعي على الأرض في نموذج المناخ ECHAM5-HAM. الكيمياء الجوية والفيزياء. 10، 10733-10752 (2010). 91. غوردون، هـ. وآخرون. تقليل التأثير الإشعاعي للهباء الجوي الناتج عن الأنشطة البشرية بسبب تكوين جزيئات جديدة بيولوجية. وقائع الأكاديمية الوطنية للعلوم في الولايات المتحدة الأمريكية 113، 12053-12058 (2016). 92. مكونن، ر.، سيلاند، أ.، كيركيفاج، أ.، إيفرسن، ت. وكريستيانسون، ج. إ. تقييم تركيزات عدد الهباء الجوي في NorESM مع تحسين معلمات النواة. أتموس. كيم. فيز. 14، 5127-5152 (2014). 93. بيرغمان، ت. وآخرون. وصف وتقييم مخطط للهباء العضوي الثانوي وتكوين جزيئات جديدة ضمن TM5-MP v1.2. تطوير نماذج علوم الأرض 15، 683-713 (2022). 94. مكونن، ر. وآخرون. حساسية تركيزات الهباء الجوي وخصائص السحب للتكوين وتوزيع المواد العضوية الثانوية في نموذج الدورة الجوية العالمية ECHAM5-HAM. الكيمياء الجوية والفيزياء 9، 1747-1766 (2009). 95. مان، ج. و. وآخرون. مقارنة بين تمثيلات الميكروفيزياء الهوائية النمطية والقطاعية ضمن نفس نموذج النقل الكيميائي العالمي ثلاثي الأبعاد. أتموس. كيم. فيز. 12، 4449-4476 (2012). 96. فيجناتي، إ.، ويلسون، ج. وستير، ب. نموذج M7: وحدة ميكروفزيائية فعالة لحجم الجسيمات الهوائية لنماذج النقل الهوائي على نطاق واسع. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. الغلاف الجوي 109، D222O2 (2004). 97. مان، ج. و. وآخرون. وصف وتقييم نموذج GLOMAP-mode: نموذج ميكروفيزياء الهباء الجوي العالمي النمطي لنموذج UKCA لتكوين المناخ. تطوير نماذج علوم الأرض 3، 519-551 (2010). 98. وانغ، هـ. وآخرون. حساسية توزيع الهباء الجوي عن بُعد لتمثيل تفاعلات السحاب والهباء الجوي في نموذج مناخ عالمي. تطوير نماذج علوم الأرض 6، 765-782 (2013). 99. إيمونز، ل. ك. وآخرون. وصف وتقييم نموذج الأوزون والمتتبعات الكيميائية ذات الصلة، الإصدار 4 (MOZART-4). تطوير نماذج علوم الأرض 3، 43-67 (2010). 100. بوشولز، ر. ر.، إيمونز، ل. ك.، تيلميس، س. وفريق تطوير CESM2. مخرجات CESM2.1/ CAM-chem الفورية لظروف الحدود.https://doi.org/10.5065/ NMP7-EP60 (يوكار/إنكار – مختبر ملاحظات ونمذجة الكيمياء الجوية، 2019). 101. هودزيتش، أ. وآخرون. اعتماد التقلب على ثوابت قانون هنري للمواد العضوية القابلة للتكثف: تطبيق لتقدير فقد الإيداع للهباء العضوي الثانوي. رسائل أبحاث الجيوفيزياء 41، 4795-4804 (2014). 102. صن، ج. وآخرون. تأثير استراتيجية الدفع على تمثيل المناخ ومهارة التنبؤ في محاكاة EAMv1 المقيدة. مجلة النمذجة المتقدمة في أنظمة الأرض 11، 3911-3933 (2019). 103. هويسلي، ر. م. وآخرون. الانبعاثات البشرية التاريخية (1750-2014) للغازات التفاعلية والهباء الجوي من نظام بيانات انبعاثات المجتمع (CEDS). تطوير نماذج علوم الأرض 11، 369-408 (2018). 104. فنغ، ل. وآخرون. إنتاج بيانات انبعاثات شبكية لـ CMIP6. تطوير نماذج علوم الأرض 13، 461-482 (2020). 105. وانغ، س.، مالترود، م.، إليوت، س.، كاميرون-سميث، ب. وجونكو، أ. تأثير ثنائي ميثيل كبريتيد على دورة الكربون والإنتاج البيولوجي. الكيمياء الحيوية 138، 49-68 (2018). 106. وانغ، س. إكس. وآخرون. اتجاهات الانبعاثات وخيارات التخفيف للملوثات الجوية في شرق آسيا. أتموس. كيم. فيز. 14، 6571-6603 (2014). 107. دينغ، د.، شينغ، ج.، وانغ، س. إكس.، ليو، ك. واي. & هاو، ج. م. التقديرات المتعلقة بمساهمات ضوابط الانبعاثات، والعوامل الجوية، ونمو السكان، والتغيرات في معدل الوفيات الأساسي في تقليل مستويات التلوث البيئي و وفيات ذات صلة في الصين، 2013-2017. وجهات نظر الصحة البيئية. 127، 067009 (2019). 108. غينتر، أ. وآخرون. تقديرات انبعاثات الإيزوبرين الأرضية العالمية باستخدام MEGAN (نموذج انبعاثات الغازات والهباء من الطبيعة). الكيمياء الجوية والفيزياء 6، 3181-3210 (2006). 109. وينديش، م. وآخرون. حملة ACRIDICON-CHUVA: دراسة السحب العميقة التكتونية الاستوائية وهطول الأمطار فوق الأمازون باستخدام الطائرة البحثية الألمانية الجديدة HALO. نشرة الجمعية الأمريكية للأرصاد الجوية 97، 1885-1908 (2016). 110. دينغ، أ. وآخرون. المراقبة طويلة الأمد لتفاعلات تلوث الهواء والطقس/المناخ في محطة SORPES: مراجعة وآفاق. Front. Environ. Sci. Eng. 10، 15 (2016). 111. دينغ، أ. وآخرون. انخفاض كبير فيفي شرق الصين بسبب التحكم في الانبعاثات على نطاق إقليمي: دليل من SORPES في 2011-2018. أتموس. كيم. فيز. 19، 11791-11801 (2019). 112. جيانغ، ج.، تشين، م.، كوانغ، ج.، أتووي، م. ومك موري، ب. هـ. مقياس الحركة الكهربائية باستخدام عداد جزيئات تكثيف ثنائي إيثيلين جلايكول لقياس توزيعات حجم الهباء الجوي حتى 1 نانومتر. علوم وتقنية الهباء الجوي 45، 510-521 (2011). 113. ليو، ج.، جيانغ، ج.، تشانغ، ق.، دينغ، ج. & هاو، ج. جهاز طيفي لقياس توزيعات حجم الجسيمات في نطاق 3 نانومتر إلى. الجبهة. علوم البيئة. الهندسة. 10، 63-72 (2016). 114. كاي، ر.، تشين، د.-ر.، هاو، ج. وجيانغ، ج. محلل حركة تفاضلي أسطواني مصغر لتحديد حجم الجسيمات أقل من 3 نانومتر. مجلة علوم الهباء الجوي 106، 111-119 (2017). 115. ليو، ي. وآخرون. تشكيل أبخرة عضوية قابلة للتكثف من المركبات العضوية المتطايرة (VOCs) الناتجة عن الأنشطة البشرية والبيولوجية يتأثر بشدة بـفي شرق الصين. الكيمياء الجوية والفيزياء 21، 14789-14814 (2021). 116. سميث، س. ج. وآخرون. انبعاثات ثاني أكسيد الكبريت الناتجة عن الأنشطة البشرية: 1850-2005. الكيمياء الجوية والفيزياء. 11، 1101-1116 (2011). 117. كريبا، م. وآخرون. انبعاثات ملوّثات الهواء الموزعة جغرافياً للفترة من 1970 إلى 2012 ضمن EDGAR v4.3.2. بيانات علوم الأرض 10، 1987-2013 (2018). 118. وانغ، س.، إليوت، س.، مالترود، م. وكاميرون-سميث، ب. تأثير التوصيفات الصريحة لفايوسيستيس على التوزيع العالمي للثنائي ميثيل كبريتيد البحري. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. البيوجيوكيمياء 120، 2158-2177 (2015). 119. لانا، أ. وآخرون. علم المناخ المحدث لتركيزات ثنائي ميثيل كبريتيد السطح وتدفقات الانبعاثات في المحيط العالمي. دوريات الدورات البيوجيوكيميائية العالمية 25، Gb1004 (2011). 120. كوبك، أ. وآخرون. الدور المحتمل للمواد العضوية في تشكيل الجسيمات الجديدة والنمو الأولي في الطبقة العليا من الغلاف الجوي الاستوائي النائي. الكيمياء الجوية والفيزياء. 20، 15037-15060 (2020). 121. غونتر، أ. ب. وآخرون. نموذج انبعاثات الغازات والهباء الجوي من الطبيعة النسخة 2.1 (MEGAN2.1): إطار موسع ومحدث لنمذجة الانبعاثات البيوجينية. تطوير نماذج علوم الأرض 5، 1471-1492 (2012). 122. مكدوفي، إ. إ. وآخرون. جرد عالمي للانبعاثات البشرية من الملوثات الجوية من مصادر محددة حسب القطاع والوقود (1970-2017): تطبيق نظام بيانات انبعاثات المجتمع (CEDS). بيانات علوم الأرض 12، 3413-3442 (2020). 123. بومان، أ. ف. وآخرون. جرد انبعاثات عالمي عالي الدقة للأمونيا. الدورات البيوجيوكيميائية العالمية 11، 561-587 (1997). 124. فاولر، د. وآخرون. آثار التغيرات العالمية خلال القرن الحادي والعشرين على دورة النيتروجين. الكيمياء الجوية والفيزياء. 15، 13849-13893 (2015). 125. بولوت، ف. وآخرون. الانبعاثات العالمية للأمونيا من المحيطات: قيود من ملاحظات مياه البحر والغلاف الجوي. الدورات البيوجيوكيميائية العالمية 29، 1165-1178 (2015). 126. ليفسي، ن. ج.، فان سنايدر، و.، ريد، و. ج. وواجنر، ب. أ. خوارزميات الاسترجاع لجهاز قياس الأطياف الميكروويفية في الأطراف (MLS). IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 44، 1144-1155 (2006). 127. ليفسي، ن. ج. وآخرون. نظام مراقبة الأرض (EOS). جهاز قياس الموجات الدقيقة في الطبقة العليا (MLS). الإصداروثيقة جودة البيانات والوصف للمستوى 2 و 3.https://mls.jpl.nasa. gov/data/v5-0_data_quality_document.pdf (مختبر الدفع النفاث، 2022). 128. زانغ، جي. جي. ومكفارلين، ن. أ. حساسية محاكاة المناخ لتحديد معلمات الحمل السحابي في نموذج الدورة العامة للمناخ في المركز الكندي للمناخ. أتموس.-أوشن 33، 407-446 (1995). 129. تشيان، ي. وآخرون. حساسية المعلمات وتقدير عدم اليقين في النسخة 1 من نموذج الغلاف الجوي E3SM استنادًا إلى محاكاة مجموعة المعلمات المضطربة القصيرة. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 123، 13046-13073 (2018). 130. شو، إكس. وآخرون. العوامل المؤثرة على معدل الإدخال في السحب الحملية العميقة والمعلمات. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 126، e2021JD034881 (2021). 131. يانغ، ب. وآخرون. تحديد عدم اليقين وضبط المعلمات في مخطط الحمل في CAM5 زانغ-ماكفارلين وتأثير الحمل المحسن على الدورة الجوية العالمية والمناخ. مجلة أبحاث الغلاف الجوي، 118، 395-415 (2013). 132. ويمر، د. وآخرون. المراقبة الأرضية للتجمعات وجزيئات وضع النواة في الأمازون. الكيمياء الجوية والفيزياء. 18، 13245-13264 (2018). 133. فرانكو، م. أ. وآخرون. حدوث ونمو جزيئات الهباء الجوي أقل من 50 نانومتر في طبقة الحدود الأمازونية. الكيمياء والفيزياء الجوية 22، 3469-3492 (2022). 134. زهاو، ب. وآخرون. عملية تشكيل الجسيمات ونوى تكثف السحب فوق غابة الأمازون المطيرة: دور تشكيل الجسيمات الجديدة المحلية والبعيدة. رسائل أبحاث الجيوفيزياء 49، e2022GL100940 (2022). 135. ستير، ب. وآخرون. نموذج الهباء الجوي والمناخ ECHAM5-HAM. الكيمياء الجوية والفيزياء. 5، 1125-1156 (2005). 136. لوكاس، د. د. وأكي موتو، هـ. تقييم معلمات تكوين الهباء في نموذج جوي عالمي. رسائل أبحاث الجيوفيزياء 33، L10808 (2006). 137. بيرس، ج. ر. وآدامز، ب. ج. عدم اليقين في تركيزات CCN العالمية نتيجة عدم اليقين في معدلات تكوين الهباء الجوي والانبعاثات الأولية. الكيمياء الجوية والفيزياء 9، 1339-1356 (2009). 138. يو، ف. وآخرون. تركيزات عدد الجسيمات وتوزيعات الحجم في الستراتوسفير: تداعيات آليات النواة والميكروفيزياء الجسيمات. الكيمياء الجوية والفيزياء. 23، 1863-1877 (2023). 139. ميريكانتو، ج.، سبركلن، د. ف.، مان، ج. و.، بيكيرينغ، س. ج. وكارسلاو، ك. س. تأثير النواة على CCN العالمية. أتموس. كيم. فيز. 9، 8601-8616 (2009). 140. يو، ف. وآخرون. التوزيعات المكانية لتركيزات عدد الجسيمات في الغلاف الجوي العالمي: المحاكاة، الملاحظات، والآثار على آليات النواة. مجلة أبحاث الجيوفيزياء: الغلاف الجوي 115، D17205 (2010). 141. ويسترفيلت، د. م. وآخرون. تشكيل ونمو الجسيمات المنوية إلى نوى تكاثف السحب: مقارنة بين النموذج والقياس. الكيمياء الجوية والفيزياء 13، 7645-7663 (2013). 142. سبراكيلن، د. ف. وآخرون. تفسير تركيزات عدد الجسيمات الهوائية السطحية العالمية من حيث الانبعاثات الأولية وتكوين الجسيمات. الكيمياء الجوية والفيزياء 10، 4775-4793 (2010). 143. كولمالا، م.، ليتينين، ك. إ. ج. & لاكسونين، أ. نظرية تنشيط الكتل كشرح للاعتماد الخطي بين معدل تكوين جزيئات بحجم 3 نانومتر وتركيز حمض الكبريتيك. الكيمياء الجوية والفيزياء 6، 787-793 (2006). 144. كوانغ، سي.، مك موري، بي. إتش.، مك كورميك، إيه. في. وإيسل، إف. إل. اعتماد معدلات النواة على تركيز بخار حمض الكبريتيك في مواقع جوية متنوعة. مجلة أبحاث الجيوفيزياء. أتموس. 113، D10209 (2008). 145. سكوت، سي. إي. وآخرون. التأثيرات الإشعاعية المباشرة وغير المباشرة للهباء الجوي العضوي الثانوي البيولوجي. الكيمياء الجوية والفيزياء 14، 447-470 (2014). 146. دادا، ل. وآخرون. المصادر والمصارف التي تؤثر على تركيزات حمض الكبريتيك في بيئات متباينة: الآثار على حسابات المؤشرات. أتموس. كيم. فيز. 20، 11747-11766 (2020). 147. يانغ، ل. وآخرون. نحو بناء نموذج مادي لتركيز حمض الكبريتيك في الطور الغازي استنادًا إلى تحليل ميزانيته في دلتا نهر يانغتسي الملوثة، شرق الصين. علوم البيئة والتكنولوجيا 55، 6665-6676 (2021). 148. دينغ، سي. وآخرون. الخصائص الموسمية لتكوين الجسيمات الجديدة ونموها في بكين الحضرية. علوم البيئة والتكنولوجيا 54، 8547-8557 (2020). 149. وانغ، ي. وآخرون. الكشف عن ثنائي ميثيل الأمين الغازي باستخدام مطياف الكتلة بتفاعل نقل البروتون من نوع فوكوس. البيئة الجوية 243، 117875 (2020). 150. أنت، ي. وآخرون. الأمينات الجوية والأمونيا المقاسة باستخدام مطياف الكتلة بتأين كيميائي (CIMS). الكيمياء الجوية والفيزياء 14، 12181-12194 (2014). 151. تشنغ، ج. وآخرون. قياس الأمينات الجوية والأمونيا باستخدام مطياف الكتلة بتقنية التأين الكيميائي عالي الدقة. البيئة الجوية. 102، 249-259 (2015).
الشكر والتقدير تم دعم هذه الدراسة من قبل وزارة الطاقة الأمريكية، مكتب العلوم، مكتب الأبحاث البيولوجية والبيئية، برنامج تطوير نماذج نظام الأرض (ESMD) كجزء من مشروع تمكين تفاعلات الهباء الجوي والسحب على مقاييس السماح بالكونفكشن العالمية (EAGLES) (رقم المشروع 74358)، ومن قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (22188102). كما تم دعم هذه الدراسة من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم الطبيعية في الصين (42275110) والبرنامج الوطني الرئيسي للبحث والتطوير في الصين (2022YFC3701000، المهمة 5). تم دعم N.M.D. من قبل المؤسسة الوطنية للعلوم. تم دعم M.S. من قبل وزارة الطاقة الأمريكية، مكتب العلوم، مكتب الأبحاث البيولوجية والبيئية، من خلال برنامج البحث المبكر. استخدمت هذه الأبحاث موارد مركز الحوسبة العلمية للبحوث الوطنية للطاقة (NERSC)، وهو مرفق مستخدم تابع لمكتب العلوم بوزارة الطاقة الأمريكية يقع في مختبر لورانس بيركلي الوطني، ويعمل بموجب العقد رقم DE-ACO2-05CH11231 باستخدام جوائز NERSC ALCC-ERCAP0016315، BER-ERCAP0015329، BER-ERCAP0018473 وBER-ERCAPOO20990. يتم تشغيل مختبر المحيط الهادئ الشمالي الغربي الوطني لصالح وزارة الطاقة الأمريكية بواسطة معهد باتيل التذكاري بموجب العقد DE-ACO5-76RLO1830.
مساهمات المؤلفين: ب.ز.، ن.م.د.، ب.-ل.م.، م.س. و ك.ز. وضعوا فكرة الدراسة. ب.ز.، ك.ز.، ن.م.د.، م.س.ج.ش. وطور C.Y. الطرق المستخدمة في هذه الدراسة. B.Z.، L.M.، K.Z.، N.M.D.، M.S. ج.ش., ج.سو.، س.ت.، هـ.ج.، ب.س.، ز.ل.، ل.هـ.، س.ل.، ج.ل.، ي.ج.، ج.ج.، أ.د.، و.ن.، إكس.كيو.، إكس.س. و ل.و. قاموا بإجراء البحث. ب.ز. كتب المسودة الأصلية للمن manuscript. ن.م.د.، ي.ج.، م.س.، ك.ز.،ج.سو.، س.و.، ب.-ل.م.، س.ت.، ج.ف.، هـ.ج.، ز.ل.، م.و.، س.ل.، ج.ي.، ج.ل.، هـ.و.، ج.ج.، أ.د.، و.ن. و ل.و. قاموا بمراجعة المخطوطة.
المصالح المتنافسة يعلن المؤلفون عدم وجود مصالح متنافسة.
معلومات إضافية
معلومات إضافية النسخة الإلكترونية تحتوي على مواد إضافية متاحة فيhttps://doi.org/10.1038/s41586-024-07547-1. يجب توجيه المراسلات والطلبات للحصول على المواد إلى بين زهاو. معلومات مراجعة الأقران تشكر مجلة Nature المراجعين المجهولين على مساهمتهم في مراجعة هذا العمل. تقارير مراجعي الأقران متاحة. معلومات إعادة الطبع والتصاريح متاحة علىhttp://www.nature.com/reprints.
أ
ب
الشكل البياني الموسع 1| مخطط لآليات NPF الرائدة إقليمياً ومدى المساحة للتحليلات الكمية. أ، مخطط لآليات NPF الرائدة في طبقة الحدود والطبقة العليا من الغلاف الجوي في المناطق المعنية. لاحظ، في الطبقة العليا من الغلاف الجوي فوق المحيطين الهادئ والأطلسي، عضوي-النواة وتم تحديد النواة المحايدة كآليتين رئيسيتين لتكوين الجسيمات الجديدة. ب، النطاق المكاني للمناطق ذات الاهتمام المستخدمة في تحليلاتنا الكمية. تم إنشاء اللوحة ب باستخدام ArcGIS10 باستخدام بيانات خريطة مجانية أعدتها Natural Earth.https://www.naturalearthdata.com/).
الشكل البياني الموسع 2 | تركيزات عدد الجسيمات عبر نطاق الحجم الكامل والنسب الناتجة عن تكوين الجسيمات الجديدة عند مستويات عمودية مختلفة في عام 2016. أ، ج، هـ، التوزيع المكاني لتركيزات عدد الجسيمات عند، 1 كم فوق مستوى الأرض (تقريبًا عند مستوى السحب المنخفضة) (ج) ومستوى السطح من أفضل حالة محاكاة (هـ). ب، د، ف، نسب تركيز عدد الجسيمات من NPF عندAGL (د) ومستوى السطح، بناءً على الفرق بين سيناريو أفضل حالة وسيناريو No_NPF (و). ز، التوزيع المكاني لتركيزات عدد الجسيمات عند مستوى السطح من سيناريو NPF_Mech4. ن، كسور تركيزات عدد الجسيمات الناتجة عن تكوين الجسيمات الجديدة عند مستوى السطح، بناءً على على الفرق بين سيناريوهات NPF_Mech4 و No_NPF. تم تقديم تعريفات السيناريوهات في الطرق والجدول التكميلي 1. تغطي تركيزات عدد الجسيمات النطاق الكامل للحجم (لاحظ أن الملاحظات الميدانية تتم عادة للجسيمات الأكبر من حجم قطع معين) ويتم تطبيعها إلى درجة حرارة وضغط قياسيين (273.15 كلفن و 101.325 كيلو باسكال). تم تقديم متوسط تركيز عدد الجسيمات في المناطق والفئات الناتجة عن NPF في الشكل التكميلي 12. تم إنشاء الخرائط باستخدام لغة أوامر NCAR (الإصدار 6.6.2).https://doi.org/10.5065/D6WD3XH5.
الشكل 3 من البيانات الموسعة | تقييم إضافي لأداء النموذج في المواقع الرصدية فوق المناطق المحيطية والمناطق القارية الملوثة من قبل الإنسان. مقارنة بين المحاكاة وتركيزات DMA (ب) مع الملاحظات في المناطق الملوثة بشريًا. ندرج نطاقات الزمن ومصادر البيانات الملاحظة كما يلي.أجيا مارينا، قبرص، فبراير 2018، دادا وآخرون.; هلسنكي، فنلندا، يوليو 2019، دادا وآخرون.؛ بودابست، المجر، مارس-أبريل 2018، دادا وآخرون.; كيلبيلاhti، فنلندا، يونيو 2012، دادا وآخرون.; نانجينغ، الصين، يناير، أبريل، يوليو، نوفمبر 2018، يانغ وآخرون.بكين، الصين، يناير-أبريل وأكتوبر-ديسمبر 2018، دينغ وآخرون.وانغدو، الصين، ديسمبر 2018 ويناير 2019، وانغ وآخرون..ب، DMA: كينت،
الولايات المتحدة الأمريكية، نوفمبر 2011 وأغسطس-سبتمبر 2013، أنت وآخرون.; ألاباما، الولايات المتحدة الأمريكية، يونيو 2013، أنت وآخرون.وانغدو، الصين، ديسمبر 2018 ويناير 2019، وانغ وآخرون.; نانجينغ، الصين، أغسطس-سبتمبر 2012، تشنغ وآخرون.بكين، الصين، يناير-مارس وأكتوبر-ديسمبر 2018، كاي وآخرون.. ج، مقارنة المحاكاةتركيزات مع ملاحظات في عشرة مواقع محيطية أو ساحلية حول العالم. يتم حساب متوسط التركيزات المحاكاة عبر تسعة شبكات نموذجية تشمل موقع الملاحظة. تم تلخيص مواقع المواقع وفترات الملاحظات في هه وآخرون.. د، إحصائيات تركيزات عدد الجسيمات فوق الدقيقة المحاكاة والملاحظة (القطر ) في ثلاثة مواقع رصد في الصين.
الشكل 4 من البيانات الموسعة | محاكاةتركيزات في الطبقة العليا من التروبوسفير فوق منطقة المونسون الآسيوية في يونيو-أغسطس 2016. تم عرض التركيزات على ارتفاع 12 و15 كم فوق مستوى سطح البحر لتسهيل المقارنة مع الملاحظات الساتلية التي أبلغ عنها هوفنر وآخرون. (شكل 5 الخاص بهم) و هوفنر وآخرون. (شكلهم التوضيحي 5).
الشكل البياني الممتد 5 | معدلات تكوين الجسيمات الجديدة كدالة للارتفاع عن سطح الأرض فوق الغابات المطيرة في سيناريوهات الحالة المثلى والحساسية. تمثل الخطوط البيضاء إجمالي معدلات تكوين الجسيمات الجديدة لجميع الآليات عند قطر 1.7 نانومتر (، على مقياس لوغاريتمي) وتمثل المناطق الملونة المساهمات النسبية لآليات مختلفة، كلاهما متوسط في عام 2016 عبر المناطق المحددة في الشكل 1b من البيانات الموسعة. تم تقديم تعريفات تجارب الحساسية في الطرق والجدول التكميلي 1.
الشكل البياني الممتد 6 | معدلات تكوين الجسيمات الجديدة كدالة للارتفاع عن سطح الأرض فوق المناطق الملوثة بشريًا تحت سيناريوهات الحالة الأفضل والحساسية. تمثل الخطوط البيضاء إجمالي معدلات تكوين الجسيمات الجديدة لجميع الآليات عند قطر 1.7 نانومتر.، على مقياس لوغاريتمي) والمناطق الملونة تمثل المساهمات النسبية لآليات مختلفة، تم حسابها في عام 2016 عبر المناطق المحددة في الشكل التوضيحي 1b. تم تقديم تعريفات تجارب الحساسية في الطرق والجدول التكميلي 1.
الشكل 7 من البيانات الموسعة | متوسط معدلات تكوين الجسيمات الجديدة (NPF) للآليات الفردية عبر المحيط الهادئ ) تحت سيناريوهات أفضل الحالات والحساسية في عام 2016. يتم عرض خمسة آليات NPF فقط لأن الأخرى آليات التأثير ضئيلة في هذه المناطق. تم تقديم تعريفات تجارب الحساسية في الطرق والجدول التكميلي 1.
الشكل البياني الممتد 8 | نفس الشكل البياني الممتد 7 ولكن لمحيط الأطلسي ).
الشكل 9 من البيانات الموسعة | معدلات NPF كدالة للارتفاع عن مستوى سطح الأرض فوق شرق الصين والهند، وهما جزءان من منطقة الرياح الموسمية الآسيوية، تحت سيناريو الحالة الأفضل وسيناريو الحساسية الذي يفترض أنتتجمع التركيزات في جزء صغير من شبكة النموذج. تمثل الخطوط البيضاء إجمالي معدلات تكوين الجسيمات الجديدة لجميع الآليات عند قطر 1.7 نانومتر.، على مقياس لوغاريتمي) والمناطق الملونة تمثل المساهمات النسبية لـ آليات مختلفة، تم حسابها في عام 2016 عبر المناطق المحددة في الشكل 1b من البيانات الموسعة. بالنسبة لسيناريو متوسط بين أفضل محاكاة للحالة وأسفل محاكاة الحساسية المذكورة أعلاه، فإن مساهمةقد تكون النواة أعلى حتى، بسبب قيودقد لا تكون التوفر كما هو قوي كما في محاكاة الحساسية أعلاه.
أفضل حالة
الشكل البياني الممتد 10 | مقارنة بين متوسط NPF الزوني المحاكى
معدلات في سيناريوهين. أ، محاكاة أفضل حالة تشمل 11 آلية نواة. ب، محاكاة حساسية تشمل فقط أربع آليات تقليدية
NPF_Mech4_scaled
آليات النواة (محايدة ومؤثرة بالأيوناتالنواة والنواة) ولكنها تضبط معدلات NPF لهذه الآليات لتتناسب مع معدل NPF العالمي المتوسط لمحاكاة أفضل حالة.
المختبر المشترك الرئيسي للدولة لمحاكاة البيئة ومراقبة التلوث، كلية البيئة، جامعة تسينغhua، بكين، الصين.المختبر الرئيسي لحماية البيئة للدولة لمصادر ومراقبة تلوث الهواء المعقد، بكين، الصين.المختبر الوطني في شمال غرب المحيط الهادئ، ريتشلاند، واشنطن، الولايات المتحدة الأمريكية.مركز دراسات الجسيمات الجوية، جامعة كارنيجي ميلون، بيتسبرغ، بنسلفانيا، الولايات المتحدة الأمريكية.قسم الهندسة الكيميائية، جامعة كارنيجي ميلون، بيتسبرغ، بنسلفانيا، الولايات المتحدة الأمريكية.قسم الكيمياء، جامعة كارنيجي ميلون، بيتسبرغ، بنسلفانيا، الولايات المتحدة الأمريكية.قسم الهندسة والسياسة العامة، جامعة كارنيجي ميلون، بيتسبرغ، بنسلفانيا، الولايات المتحدة الأمريكية.المركز الوطني للبحوث الجوية، بولدر، كولورادو، الولايات المتحدة الأمريكية.قسم الكيمياء والهندسة الكيميائية، معهد كاليفورنيا للتكنولوجيا، باسادينا، كاليفورنيا، الولايات المتحدة الأمريكية.المختبر الرئيسي للبيئة البحرية والبيئة، وزارة التعليم، جامعة المحيط في الصين، كينغداو، الصين.المختبر الدولي المشترك للبحوث في علوم الغلاف الجوي ونظام الأرض، كلية علوم الغلاف الجوي، جامعة نانجينغ، نانجينغ، الصين.المختبر الرئيسي لتلوث الجسيمات الجوية والوقاية (LAP)، قسم علوم البيئة والهندسة، جامعة فودان، شنغهاي، الصين.العنوان الحالي: كلية علوم المحيطات والأرض، جامعة شيامن، شيامن، الصين.البريد الإلكتروني:bzhao@mail.tsinghua.edu.cn
Bin Zhao , Neil M. Donahue , Kai Zhang , Lizhuo Mao , Manish Shrivastava , Po-Lun Ma , Jiewen Shen , Shuxiao Wang , Jian Sun , Hamish Gordon , Shuaiqi Tang , Jerome Fast , Mingyi Wang , Yang Gao , Chao Yan , Balwinder Singh , Zeqi Li , Lyuyin Huang , Sijia Lou , Guangxing Lin , Hailong Wang , Jingkun Jiang , Aijun Ding , Wei Nie , Ximeng Qi , Xuguang Chi
Abstract
A key challenge in aerosol pollution studies and climate change assessment is to understand how atmospheric aerosol particles are initially formed . Although new particle formation (NPF) mechanisms have been described at specific sites , in most regions, such mechanisms remain uncertain to a large extent because of the limited ability of atmospheric models to simulate critical NPF processes . Here we synthesize molecular-level experiments to develop comprehensive representations of 11 NPF mechanisms and the complex chemical transformation of precursor gases in a fully coupled global climate model. Combined simulations and observations show that the dominant NPF mechanisms are distinct worldwide and vary with region and altitude. Previously neglected or underrepresented mechanisms involving organics, amines, iodine oxoacids and probably dominate NPF in most regions with high concentrations of aerosols or large aerosol radiative forcing; such regions include oceanic and human-polluted continental boundary layers, as well as the upper troposphere over rainforests and Asian monsoon regions. These underrepresented mechanisms also play notable roles in other areas, such as the upper troposphere of the Pacific and Atlantic oceans. Accordingly, NPF accounts for different fractions ( ) of the nuclei on which cloud forms at supersaturation over various regions in the lower troposphere. The comprehensive simulation of global NPF mechanisms can help improve estimation and source attribution of the climate effects of aerosols.
Atmospheric aerosol particles cause more than three million premature deaths worldwide every year and act as a key modulator of Earth’s climate. NPF from condensable gas molecules is the fundamental source of most atmospheric particles . The subsequent growth of these particles is thought to contribute approximately half of the global number of cloud condensation nuclei (CCN) , substantially affecting cloud properties and Earth’s radiative balance . Understanding the mechanisms of regional and global NPF is necessary for accurate estimation of aerosols’ climatic effects and for attribution of such effects to controllable sources of primary particles and gases.
Despite its atmospheric importance, NPF has long been among the least understood components of atmospheric chemistry. Recent observational studies have revealed NPF mechanisms at specific sites through direct detection of molecular clusters (intermediates for particle formation) . However, NPF mechanisms in most regions and at most altitudes remain a mystery. This is largely because current
atmospheric models-tools indispensable for understanding the mechanisms and impacts of NPF on global and regional scales-lack the ability to represent many critically important processes. Most widely used global models are built on traditional binary and ternary particle nucleation processes involving sulfuric acid ( ), ammonia ( ) and ions , which underpredict both the NPF rate and the particle numbers in most atmospheric environments, often by one order of magnitude or more . Some recent experimental and/ or observational studies suggested that ‘modern’ NPF mechanisms, including amine- nucleation , synergistic nucleation and iodine oxoacids nucleation , are important at certain locations , but such mechanisms have seldom, if ever, been incorporated in atmospheric models . Another complicated mechanism is organic-mediated nucleation, which is driven by ultralow and extremely low volatility organic compounds (ULVOCs and ELVOCs, respectively) with saturation vapour concentration ( ) of less than
Fig. 1 | Mechanisms of NPF and constraints from observations over rainforests. a, Comparison of simulated particle number concentrations with aircraft measurements obtained over the Amazon during the ACRIDICONCHUVA campaign in September 2014. Both simulations and observations are for particles near the surface and 20 nm above the altitude of 13.8 km , with smooth transition between. The lines represent mean concentrations within each vertical bin and the shaded areas represent the 25th to 75th percentiles of the observations. All particle number concentrations are
normalized to standard temperature and pressure ( 273.15 K and 101.325 kPa ). Definitions of the model scenarios are given in the main text and Supplementary Table1.b, NPF rates as a function of height AGL over the Central Amazon, Central Africa and Southeastern Asia. White lines represent the total NPF rates of all mechanisms at a diameter of 1.7 nm ( , on a log scale) and the coloured areas represent the relative contributions of different mechanisms, both averaged in 2016 over the regions specified in Extended Data Fig.1b. and , respectively . Recent modelling studies that considered organic-mediated nucleation consistently oversimplified the processes by assuming that the nucleating organics represent a fixed fraction of all oxidation products or that only a few individual molecules are involved in nucleation . This is by contrast to the latest understanding that ULVOCs and ELVOCs encompass numerous species and their yields vary by several orders of magnitude depending on temperature and concentration . The wide gap in model representation of NPF processes prevents holistic understanding of the mechanisms and impacts of NPF globally.
Here we synthesized molecular-level laboratory experiments to develop comprehensive model representations of NPF and the chemical transformation of precursor gases in a fully coupled global climate model. The model considers 11 nucleation mechanisms, among which four crucial mechanisms were largely overlooked previously, including iodine oxoacids neutral and ion-induced nucleation, synergistic nucleation and amine- nucleation. Furthermore, we transformed previous model representations of pure-organic and organic- nucleation by implementing in the model an advanced experimentally constrained Radical Two-Dimensional Volatility Basis Set (R2D-VBS) to simulate the temperature-dependent and -dependent formation chemistry and thermodynamics of ULVOCs and ELVOCs . Our new model greatly improves particle number simulations over the world’s particle hotspots, often by one order of magnitude or more. This allows the explanation of worldwide NPF mechanisms that vary greatly with region and altitude (see schematic in Extended Data Fig. 1a). Below, we first discuss the NPF mechanisms over rainforests, anthropogenically polluted regions and oceans (see their respective spatial extent in Extended Data Fig. 1b), which cover most of the world’s areas with either high particle concentrations or
large aerosol-cloud radiative forcing . We then provide a global overview of the mechanisms and impacts of NPF. We show that previously underrepresented mechanisms probably dominate NPF over most of the above key regions, which could substantially reshape the understanding of NPF. Our systematic sensitivity analysis suggests that the quantifiable uncertainties at present are unlikely to change our main findings but might affect the exact quantitative contributions of individual mechanisms. Furthermore, potential uncertainties beyond our current knowledge might further refine and possibly modify the findings we present.
NPF mechanisms over rainforests
The upper troposphere above rainforests, including the Central Amazon, Central Africa and Southeastern Asia, is among the largest reservoirs of particles globally on a number basis, as shown in Extended Data Fig. 2a. Figure 1a compares simulated vertical profiles of particles with those obtained from aircraft measurements over the Central Amazon during the ACRIDICON-CHUVA campaign . As well as our comprehensive ‘best-case’ scenario that included all 11 nucleation mechanisms and the R2D-VBS module, we conducted two sensitivity simulations: the first did not consider any NPF process (‘No_NPF’), whereas the second considered only traditional neutral and ion-induced nucleation and nucleation (‘NPF_Mech4’), which resembles the NPF treatment adopted in commonly used climate models . Simulation results from the two sensitivity experiments underestimate the high particle number concentrations in the upper troposphere by nearly one order of magnitude. By contrast, our best-case scenario successfully reproduces the observed strong peak in particle number concentrations in the upper troposphere.
The much-improved performance and global coverage of our model allow explanation of the NPF mechanisms over the three main rainforest areas mentioned above, as shown in Fig. 1b. Organic-mediated nucleation (pure-organic and organic- nucleation) consistently dominates in the upper troposphere of the three regions according to our model. In particular, pure-organic ion-induced nucleation dominates at altitudes above , at which the largest NPF rates occur. Organic-mediated nucleation mechanisms are mainly driven, in our model, by ULVOCs and ELVOCs formed through oxidation of monoterpene emissions from rainforests; these monoterpene emissions are lifted to the upper troposphere by frequent and strong tropical convection. NPF rates are greatly enhanced in the upper troposphere relative to those in the lower troposphere because the low temperatures of the former increase the overall yields of ULVOCs/ELVOCs as a combined effect of chemistry and volatility changes and enhance the stability of new particles. Our new R2D-VBS module captures the variable yields of ULVOCs/ELVOCs, representing a notable advantage over previous simplified modelling approaches that assume that a fixed fraction of the organic oxidation products drives nucleation. A sensitivity simulation (‘NPF_Mech11_constYield’; see Supplementary Table 1) shows that such simplified approaches would produce too many particles at low altitude and too few particles at high altitude, unlike the distribution revealed by observations over the Amazon. Furthermore, the simulated concentrations of monoterpenes, which are precursors to the ULVOCs/ELVOCs, generally agree with observations acquired during two field campaigns over the Amazon and Southeastern Asia ( 0.19 ppb versus 0.13 ppb in the Amazon and 0.13 ppb versus 0.17 ppb in Southeastern Asia), further enhancing confidence in the model simulations.
NPF mechanisms in human-polluted regions
Another group of global particle hotspots is the boundary layer of anthropogenically polluted regions, such as Eastern China, India and parts of Europe and the United States, as well as the upper troposphere in the Asian monsoon region that spans Eastern China and India . Recent observations detected abundant amine- clusters during NPF events and suggested the dominant role of amine- nucleation at several surface sites in Beijing and Shanghai ; however, NPF mechanisms on the regional scale and their vertical distributions remain to be explored. Figure 2a evaluates simulated particle number size distributions against available observations at three sites in China (see statistics in Extended Data Fig. 3d). Simulations without NPF (‘No_NPF’) or with only traditional inorganic nucleation mechanisms (‘NPF_Mech4’) underestimate the number concentrations of ultrafine particles (diameter ) by more than . Our best-case scenario with all 11 mechanisms successfully reproduces the observed ultrafine particle concentrations with a normalized mean bias within (within for individual sites).
On the basis of the markedly improved model, Fig. 2b illustrates NPF mechanisms as a function of height over the four polluted regions mentioned above. The NPF rates in these regions are highest near the surface and mainly driven by amine- nucleation in our model, which is ultimately attributed to strong anthropogenic amine and emissions. Notably, amine- nucleation is confined to a reasonably shallow layer below about 500 m , which is primarily attributable to sharp reduction in concentrations of amines with height owing to their short lifetime. To ensure that the model correctly captures amine- nucleation, we compared simulated concentrations of and dimethylamine (DMA) with observations acquired in China, Europe and the United States (Extended Data Fig. 3a,b). The simulated concentrations are generally within a factor of 3 (2.5) of the observed values for (DMA), indicating reasonable model performance, especially considering the difficulty in accurate simulation of these species recognized in previous studies .
A secondary maximum of NPF rate occurs in the upper troposphere ( ) in all four regions. Over Eastern China and India, which have relatively high upper-tropospheric NPF rates among the four regions, the recently discovered synergistic mechanism is important and often dominant, as shown in Fig. 2b, whereas – neutral nucleation plays a secondary but sometimes comparable role. The rate of nucleation is highly sensitive to the abundance of ammonia, which is lifted to the upper troposphere by vigorous Asian monsoon convection . The simulated concentration in the Asian monsoon upper troposphere during summer mostly varies in the range and occasionally reaches 60 ppt (Extended Data Fig. 4), consistent with large-scale satellite observations (mostly 10-35 ppt, occasionally 150 ppt) . Notably, the actual rate of nucleation is probably higher than our baseline simulation because the real-world concentration is non-uniform within a model grid (see related sensitivity simulations in Methods). Hence, nucleation is probably the leading mechanism in the upper troposphere above Eastern China and India. In Europe and the Eastern United States, the upper-tropospheric NPF rates are comparatively smaller; the dominant mechanism in our model is organic-mediated nucleation (organic- and pure-organic nucleation; Fig. 2b), although neutral nucleation may also make certain contributions. Compared with rainforest regions, the dominant role of organic-mediated nucleation is less pronounced, introducing a certain level of uncertainty. The mechanisms in Europe and the Eastern United States differ from those over Eastern China and India because: (1) the weaker convection in Europe and the Eastern United States limits convective transport of and (2) the stronger emission of biogenic volatile organic compounds is favourable for organic-mediated nucleation.
NPF mechanisms over the oceans
Among all regions globally, cloud radiative effects are most susceptible to CCN availability over the oceans . Moreover, the tropical oceanic upper troposphere, as well as fragmented areas in the oceanic boundary layer, have been shown to be particle hotspots by the Atmospheric Tomography Mission (ATom) campaign carried out over the Pacific and Atlantic oceans, but the mechanisms of NPF remain unclear. Figure 3a shows that, without considering NPF (‘No_NPF’), the model captures the observed coarse-mode concentrations but largely misses the nucleation-mode and Aitken-mode particles. By contrast, our best-case simulation with 11 NPF mechanisms reasonably reproduces the observed distributions of nucleation-mode and Aitken-mode particles, especially the extensive upper-tropospheric hotspots and scattered boundary-layer hotspots.
With reasonable model-observation agreement, the NPF mechanisms over the Pacific and Atlantic oceans are shown in Fig. 3b and Extended Data Fig. 8. In the marine boundary layer, the dominant NPF mechanism in our model is mostly neutral and ion-induced nucleation of iodine oxoacids, which is directly associated with oceanic emissions of iodine-containing species. Ion-induced nucleation is more important in the tropics, whereas neutral nucleation is more important in colder mid-to-high-latitude regions because of its stronger temperature dependence. To ensure that the model reasonably simulates iodine oxoacids nucleation, we further show that the simulated concentrations vary between below and above the observed values at ten oceanic or coastal sites worldwide (Extended Data Fig. 3c). This is deemed reasonable performance because our study, to our knowledge, represents the first time that formation chemistry has been simulated in three-dimensional models.
In the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans, organic- nucleation and neutral nucleation are most probably the two dominant mechanisms of nucleation according to our model. The relative importance of the two mechanisms varies
Fig. 2 | Mechanisms of NPF and constraints from observations over anthropogenically polluted regions. a, Comparison of simulated particle number size distributions with observations obtained at three sites in China: BUCT (Beijing University of Chemical Technology), Beijing; SORPES (Station for Observing Regional Processes of the Earth System), Nanjing; Wangdu, Hebei. All particle number size distributions are normalized to standard temperature and pressure. Definitions of the model scenarios are given in the main text and Supplementary Table 1. We do not expect the model to exactly
capture the shape of the ultrafine number size distribution because the model uses a mode approach to represent particle size.b, NPF rates as a function of height AGL over Eastern China, India, Europe and the Eastern United States. White lines represent the total NPF rates at a diameter of , on a log scale) and the coloured areas represent the relative contributions of different mechanisms, both averaged in 2016 over the regions specified in Extended Data Fig. 1b.
with latitude. Our simulation suggests that organic- nucleation is important across wide latitude ranges, whereas neutral nucleation could be important in certain mid-latitude areas with obvious anthropogenic influences. Notably, the concentration involved in nucleation traces back to both oceanic dimethyl sulfide (DMS) emissions and continental anthropogenic emissions (Supplementary Fig. 1).
Global overview and sensitivity analysis
In Fig. 4, which illustrates the global zonal mean NPF rates of each of the 11 mechanisms, global NPF mechanisms are shown to be largely governed by the hotspot regions analysed above. In the tropical upper troposphere, particle formation is dominated by organic-mediated nucleation in our model, especially pure-organic ion-induced nucleation that dominates above the altitude of 11 km , at which the largest NPF rates occur. This reflects the NPF mechanisms over the rainforests and tropical oceans. In the mid-latitude upper troposphere, the , organic- and mechanisms all make important contributions to particle formation, reflecting a combination of NPF mechanisms over the mid-latitude oceans and Asian monsoon regions. In the boundary layer, amine- nucleation dominates in mid-latitude areas of the Northern Hemisphere in our model, characteristic of anthropogenically polluted regions; iodine oxoacids nucleation dominates at other latitudes because of the vast oceans.
We designed sensitivity experiments to test key factors of uncertainty that might potentially affect the leading NPF mechanism in one or more regions. Detailed descriptions and results of the sensitivity experiments are provided in Methods and summarized in Supplementary Table 1, Extended Data Figs. 5-9 and Supplementary Figs. 2-9. Briefly, the sensitivity experiments consisted of changing emissions or concentrations of , DMS, , monoterpenes, DMA, and , the temperature dependence of organic-mediated nucleation, the parameterizations of organic- and amine- nucleation, the subgrid concentration distributions and key parameters
Fig. 3 | Mechanisms of NPF and constraints from observations over oceans. a, Comparison of simulated number concentrations of nucleation-mode, Aitken-mode and coarse-mode particles with aircraft observations obtained over the Pacific and Atlantic oceans. The observations were obtained during the ATom campaign in July-August 2016, January-February 2017, SeptemberOctober 2017 and April-May 2018. Simulation results are matched to individual observational data based on time and location. Model-observation pairs are grouped into two-dimensional bins defined by latitude (every ) and altitude
(every 100 m ) and the average particle number concentrations in each bin are calculated and plotted. All particle number concentrations are normalized to standard temperature and pressure. b, Zonal mean NPF rates of individual mechanisms over the Pacific Ocean ( ) in 2016. Only five NPF mechanisms are shown because the other six mechanisms are negligible in these regions. NPF rates over the Atlantic Ocean are shown in Extended Data Fig. 8 (first row).
governing convective transport based on our best-case scenario. The results indicate that our main findings about the leading NPF mechanisms hold true under these sensitivity simulations in all key regions of interest. Nevertheless, these sources of uncertainty might affect the precise quantitative contributions of individual mechanisms, both in the above key regions and in other areas not discussed in detail individually.
Contribution of NPF to particles and CCN
On the basis of our new model, we show in Fig. 5 and Extended Data Fig. 2 the fractions of particles and CCN at supersaturation (CCNO.5%) caused by NPF at different heights, as determined by the contrast between the ‘best-case’ and ‘No_NPF’ scenarios. In the lower troposphere (from the surface to 1 km , approximately the low-cloud
level), the fractions of particles and CCNO.5% caused by NPF vary regionally. Over the tropical and mid-latitude oceans at which cloud radiative effects are highly susceptible to CCN availability, NPF generally accounts for of the particles and for of the CCN0.5% concentration. For anthropogenically polluted regions, the fractions caused by NPF are comparatively large over Europe and the Eastern United States (80-95% of particle numbers and 30-65% of the CCNO.5% concentration) and small over Eastern China and India ( of particle numbers and of the CCNO.5% concentration). The difference is probably because China and India have relatively large emissions of primary particles that act as a strong coagulation sink of freshly formed particles. For rainforests, the fractions of particles and CCNO.5% from NPF also vary greatly with location, depending inversely on the strength of biomass-burning emissions. More discussion is provided in Methods.
Fig. 4 | Zonal mean NPF rates globally in 2016. Each panel displays the rate of an individual NPF mechanism.
Fig. 5 | CCN concentrations and fractions of CCN caused by NPF at different
vertical levels in 2016. a,c,e, Spatial distribution of CCN concentrations at supersaturation (CCN0.5%) at 13 km AGL (a), 1 km AGL (approximately at the low-cloud level) (c) and surface level (e). b,d,e, Fractions of CCNO.5% caused
by NPF at 13 km AGL (b), 1 km AGL (d) and surface level (f). All concentrations are normalized to standard temperature and pressure. Maps were created using the NCAR Command Language (version 6.6.2), https://doi.org/10.5065/ D6WD3XH5.
Discussion
In this study, we developed a comprehensive global model representation of the physicochemical processes underlying NPF, which represents substantial advances compared with previous modelling studies (see the ‘Discussion in the context of previous global models’ section in Methods). The much-improved model, combined with observational constraints, provides a comprehensive overview of global NPF mechanisms that vary greatly with region and altitude (see schematic in Extended Data Fig. 1a). We found that particle formation in most aerosol-rich or cloud-susceptible regions is most probably dominated by ‘modern’ NPF mechanisms discovered or quantified in the past decade (that is, nucleation involving organics, amines, iodine oxoacids and ), rather than by traditional mechanisms involving only and . The importance of these modern mechanisms on regional and global scales has been underappreciated because they were mostly missing or substantially biased in previous models. Our sensitivity experiments showed that the findings are robust across 13 key sources of uncertainty, but uncertainty might remain in aspects not covered by these experiments. Of note, our model has not included all NPF mechanisms exhaustively. New atmospherically relevant NPF mechanisms have been identified recently, especially those involving the synergistic effects of several compounds . For example, amines and have been found to nucleate synergistically with , especially in environments with insufficient amines to fully stabilize large clusters . has been shown to enhance DMA- nucleation under favourable conditions with relatively high and DMA concentrations . It is more than likely that new synergistic effects or other new NPF mechanisms will be identified in future experiments that better mimic the atmospheric composition. Parameterizing the emerging new NPF mechanisms and incorporating them into the model could further refine and possibly modify the picture we present here; therefore, such work is needed in the future. Furthermore, our sensitivity experiments only tested one source of uncertainty at a time; combinations of numerous sources might lead to larger uncertainty in some parts of the multiparameter space. Nevertheless, our improved prediction of NPF processes could substantially reshape current understanding of global aerosol loadings and budgets. For example, the inclusion of modern NPF mechanisms in our model almost tripled the global mean surface particle number concentrations relative to those based on traditional NPF mechanisms involving and (Extended Data Fig. 2e,g). Our model evaluation over key regions suggests that the changes in number concentrations are realistic, but further evaluation using more observations would be invaluable. In particular, simultaneous measurements of nucleation precursors and particle size distributions are greatly needed, especially in the upper troposphere above Southeastern Asia, Central Africa, the Asian monsoon regions, the Eastern United States and Europe. Furthermore, direct detection of molecular clusters is encouraged in various regions of the world, especially in the upper troposphere.
The comprehensive representation of NPF mechanisms in this study will also facilitate detailed source apportionment of particles and CCN globally. This will further help with accurate attribution of aerosols’ climatic effects to emission sources of precursor gases and primary particles, with implications for the development of targeted control policies. Furthermore, clarification of NPF mechanisms has important implications for assessments of historical and future climate change, because particles arising from different mechanisms may undergo markedly different changes. For example, during the industrial era, nucleation has probably become enhanced substantially owing to the increase in anthropogenic emissions, whereas pure-organic and organic- nucleation have probably experienced more complex changes attributable to changes in both biogenic and anthropogenic emissions. This could have resulted in notably different aerosol loading changes in the upper troposphere above Asian
monsoon regions, rainforests and tropical oceans during the industrial era. For another example, whether NPF in oceanic boundary layers is governed by iodine oxoacids or means that the climatic effects of aerosols will evolve differently under future policy interventions. In view of the regionally and vertically distinct NPF mechanisms (as well as their different past and future changes), it is imperative to adequately represent all of the main NPF mechanisms in climate simulations and projections, especially those considered in the assessment reports of the Intergovernmental Panel on Climate Change.
Online content
Any methods, additional references, Nature Portfolio reporting summaries, source data, extended data, supplementary information, acknowledgements, peer review information; details of author contributions and competing interests; and statements of data and code availability are available at https://doi.org/10.1038/s41586-024-07547-1.
Lee, S.-H. et al. New particle formation in the atmosphere: from molecular clusters to global climate. J. Geophys. Res. Atmos. 124, 7098-7146 (2019).
Kulmala, M. et al. Is reducing new particle formation a plausible solution to mitigate particulate air pollution in Beijing and other Chinese megacities? Faraday Discuss. 226, 334-347 (2021).
Yao, L. et al. Atmospheric new particle formation from sulfuric acid and amines in a Chinese megacity. Science 361, 278-281 (2018).
Cai, R. et al. Sulfuric acid-amine nucleation in urban Beijing. Atmos. Chem. Phys. 21, 2457-2468 (2021).
Baccarini, A. et al. Frequent new particle formation over the high Arctic pack ice by enhanced iodine emissions. Nat. Commun. 11, 4924 (2020).
Bianchi, F. et al. New particle formation in the free troposphere: a question of chemistry and timing. Science 352, 1109-1112 (2016).
Williamson, C. J. et al. A large source of cloud condensation nuclei from new particle formation in the tropics. Nature 574, 399-403 (2019).
Cohen, A. J. et al. Estimates and 25-year trends of the global burden of disease attributable to ambient air pollution: an analysis of data from the Global Burden of Diseases Study 2015. Lancet 389, 1907-1918 (2017).
Gordon, H. et al. Causes and importance of new particle formation in the present-day and preindustrial atmospheres. J. Geophys. Res. Atmos. 122, 8739-8760 (2017).
Yu, F. & Luo, G. Simulation of particle size distribution with a global aerosol model: contribution of nucleation to aerosol and CCN number concentrations. Atmos. Chem. Phys. 9, 7691-7710 (2009).
Zaveri, R. A. et al. Rapid growth of anthropogenic organic nanoparticles greatly alters cloud life cycle in the Amazon rainforest. Sci. Adv. 8, eabjO329 (2022).
Kirkby, J. et al. Role of sulphuric acid, ammonia and galactic cosmic rays in atmospheric aerosol nucleation. Nature 476, 429-433 (2011).
Zhao, B. et al. High concentration of ultrafine particles in the Amazon free troposphere produced by organic new particle formation. Proc. Natl Acad. Sci. USA 117, 25344-25351 (2020).
Chen, M. et al. Acid-base chemical reaction model for nucleation rates in the polluted atmospheric boundary layer. Proc. Natl Acad. Sci. USA 109, 18713-18718 (2012).
Wang, M. et al. Synergistic upper tropospheric particle formation. Nature 605, 483-489 (2022).
Saiz-Lopez, A. et al. Atmospheric chemistry of iodine. Chem. Rev. 112, 1773-1804 (2012).
Hoffmann, T., O’Dowd, C. D. & Seinfeld, J. H. lodine oxide homogeneous nucleation: an explanation for coastal new particle production. Geophys. Res. Lett. 28, 1949-1952 (2001).
Bergman, T. et al. Geographical and diurnal features of amine-enhanced boundary layer nucleation. J. Geophys. Res. Atmos. 120, 9606-9624 (2015).
Lai, S. et al. Vigorous new particle formation above polluted boundary layer in the North China Plain. Geophys. Res. Lett. 49, e2022GL100301 (2022).
Kirkby, J. et al. Ion-induced nucleation of pure biogenic particles. Nature 533, 521-526 (2016).
Riccobono, F. et al. Oxidation products of biogenic emissions contribute to nucleation of atmospheric particles. Science 344, 717-721 (2014).
Yu, F., Luo, G., Nadykto, A. B. & Herb, J. Impact of temperature dependence on the possible contribution of organics to new particle formation in the atmosphere. Atmos. Chem. Phys. 17, 4997-5005 (2017).
Chen, X. et al. Improving new particle formation simulation by coupling a volatility-basis set (VBS) organic aerosol module in NAQPMS+APM. Atmos. Environ. 204, 1-11 (2019).
Wang, X., Gordon, H., Grosvenor, D. P., Andreae, M. O. & Carslaw, K. S. Contribution of regional aerosol nucleation to low-level CCN in an Amazonian deep convective environment: results from a regionally nested global model. Atmos. Chem. Phys. 23, 4431-4461 (2023).
Zhu, J. et al. Decrease in radiative forcing by organic aerosol nucleation, climate, and land use change. Nat. Commun. 10, 423 (2019).
Schervish, M. & Donahue, N. M. Peroxy radical chemistry and the volatility basis set. Atmos. Chem. Phys. 20, 1183-1199 (2020).
Frege, C. et al. Influence of temperature on the molecular composition of ions and charged clusters during pure biogenic nucleation. Atmos. Chem. Phys. 18, 65-79 (2018).
Ye, Q. et al. Molecular composition and volatility of nucleated particles from a-pinene oxidation between and . Environ. Sci. Technol. 53, 12357-12365 (2019).
Yan, C. et al. Size-dependent influence of on the growth rates of organic aerosol particles. Sci. Adv. 6, eaay4945 (2020).
Andreae, M. O. et al. Aerosol characteristics and particle production in the upper troposphere over the Amazon Basin. Atmos. Chem. Phys. 18, 921-961 (2018).
Weigel, R. et al. In situ observation of new particle formation (NPF) in the tropical tropopause layer of the 2017 Asian monsoon anticyclone – part 1: summary of StratoClim results. Atmos. Chem. Phys. 21, 11689-11722 (2021).
Zhu, Y. et al. Airborne particle number concentrations in China: a critical review. Environ. Pollut. 307, 119470 (2022).
Carslaw, K. S. et al. Large contribution of natural aerosols to uncertainty in indirect forcing. Nature 503, 67-71 (2013).
Wang, C., Soden, B. J., Yang, W. & Vecchi, G. A. Compensation between cloud feedback and aerosol-cloud interaction in CMIP6 models. Geophys. Res. Lett. 48, e2020GL091024 (2021).
Quaas, J., Boucher, O., Bellouin, N. & Kinne, S. Satellite-based estimate of the direct and indirect aerosol climate forcing. J. Geophys. Res. Atmos. 113, D05204 (2008).
McCoy, D. T. et al. The global aerosol-cloud first indirect effect estimated using MODIS, MERRA, and AeroCom. J. Geophys. Res. Atmos. 122, 1779-1796 (2017).
Reddington, C. L. et al. Primary versus secondary contributions to particle number concentrations in the European boundary layer. Atmos. Chem. Phys. 11, 12007-12036 (2011).
Shilling, J. E. et al. Aircraft observations of the chemical composition and aging of aerosol in the Manaus urban plume during GoAmazon 2014/5. Atmos. Chem. Phys. 18, 10773-10797 (2018).
Langford, B. et al. Fluxes and concentrations of volatile organic compounds from a South-East Asian tropical rainforest. Atmos. Chem. Phys. 10, 8391-8412 (2010).
Yu, F. & Luo, G. Modeling of gaseous methylamines in the global atmosphere: impacts of oxidation and aerosol uptake. Atmos. Chem. Phys. 14, 12455-12464 (2014).
Cai, C. et al. Incorporation of new particle formation and early growth treatments into WRF/Chem: model improvement, evaluation, and impacts of anthropogenic aerosols over East Asia. Atmos. Environ. 124, 262-284 (2016).
Höpfner, M. et al. First detection of ammonia ( ) in the Asian summer monsoon upper troposphere. Atmos. Chem. Phys. 16, 14357-14369 (2016).
Höpfner, M. et al. Ammonium nitrate particles formed in upper troposphere from ground ammonia sources during Asian monsoons. Nat. Geosci. 12, 608-612 (2019).
Oreopoulos, L. & Platnick, S. Radiative susceptibility of cloudy atmospheres to droplet number perturbations: 2. Global analysis from MODIS. J. Geophys. Res. Atmos. 113, D14S21 (2008).
Gryspeerdt, E. et al. Constraining the instantaneous aerosol influence on cloud albedo. Proc. Natl Acad. Sci. USA 114, 4899-4904 (2017).
Brock, C. A. et al. Aerosol size distributions during the Atmospheric Tomography Mission (ATom): methods, uncertainties, and data products. Atmos. Meas. Tech. 12, 3081-3099 (2019).
Elm, J. et al. Modeling the formation and growth of atmospheric molecular clusters: a review. J. Aerosol Sci. 149, 105621 (2020).
Yin, R. et al. Acid-base clusters during atmospheric new particle formation in urban Beijing. Environ. Sci. Technol. 55, 10994-11005 (2021).
Glasoe, W. A. et al. Sulfuric acid nucleation: an experimental study of the effect of seven bases. J. Geophys. Res. Atmos. 120, 1933-1950 (2015).
Liu, L. et al. Rapid sulfuric acid-dimethylamine nucleation enhanced by nitric acid in polluted regions. Proc. Natl Acad. Sci. USA 118, e2108384118 (2021).
Publisher’s note Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.
Open Access This article is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits use, sharing, adaptation, distribution and reproduction in any medium or format, as long as you give appropriate credit to the original author(s) and the source, provide a link to the Creative Commons licence, and indicate if changes were made. The images or other third party material in this article are included in the article’s Creative Commons licence, unless indicated otherwise in a credit line to the material. If material is not included in the article’s Creative Commons licence and your intended use is not permitted by statutory regulation or exceeds the permitted use, you will need to obtain permission directly from the copyright holder. To view a copy of this licence, visit http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.
(c) The Author(s) 2024
Methods
NPF module with 11 nucleation mechanisms
We developed an NPF module with 11 nucleation mechanisms and incorporated it in the Energy Exascale Earth System Model (E3SM) version 1 (refs. 51,52), which is a fully coupled Earth system model. The 11 mechanisms included neutral and ion-induced nucleation, neutral and ion-induced nucleation, synergistic nucleation, pure-organic neutral and ion-induced nucleation, organic- nucleation, amine- nucleation and iodine oxoacids neutral and ion-induced nucleation. The parameterizations of the NPF rates at 1.7-nm diameter ( ) were mostly developed on the basis of experiments in the CLOUD (Cosmics Leaving Outdoor Droplets) chamber , with the assistance of cluster kinetic simulations and quantum chemistry simulations.
The parameterizations of seven nucleation mechanisms ( neutral and ion-induced mechanisms, neutral and ion-induced mechanisms, pure-organic neutral and ion-induced mechanisms and organic- mechanisms) represented an improved version of our previous regional modelling study , which was again revised on the basis of Gordon et al. . There are three main updates compared with Gordon et al. . First, we refitted the parameterization of organic- nucleation based on recent CLOUD experimental data reported in Lehtipalo et al. . By contrast, Zhao et al. and Gordon et al. used the parameterization of Riccobono et al. , which was derived from laboratory experiments in which the precursor gases were not measured directly and was thus subject to large uncertainty. To fit the new parameterization, we used the experiments with a certain amount of concentration ( ) and without the presence of ; we excluded the experiments with extremely low ( ) because organic- nucleation was probably not the dominant mechanism in those experiments. We tried two different forms of equations for NPF rates ( ) that have been used previously and , in which [ ] represents the concentration of and [ORG] represents the concentration of non-nitrate HOM (highly oxygenated organic molecule) dimer ( ), which was found to correlate best with NPF rate among all HOM categories investigated by Lehtipalo et al. . We finally adopted the second equation form because it results in a higher correlation ( ) than the first form ( ). The fitted parameterization was . Second, whereas the original parameterizations of pure-organic nucleation used HOMs as inputs, we followed Zhao et al. to use ULVOCs with a certain level of polarity ( ) as inputs because they have been shown to be better indicators of nucleating organics, especially considering the large range of variations in atmospheric temperature . Accordingly, the original parameterizations were adjusted to suit the new inputs. Note that the ULVOC concentrations were calculated by summing the organic species with values of less than in the R2D-VBS framework described in the subsequent section. Similarly, we revised the above-mentioned organic- nucleation parameterization to use the sum of ULVOCs and ELVOCs ( ) with O:C as inputs, so as to match the outputs of the R2D-VBS framework. This is justified because ULVOCs and ELVOC largely overlap with non-nitrate HOM dimer at the temperature ( 278 K ) under which the experiments of Lehtipalo et al. were conducted. Third, we considered the temperature dependence of pure-organic and organic- nucleation rates. The temperature-dependence function, (representing an increase in the NPF rate by a factor of 2.15 per 10 K temperature decrease), was determined by combining quantum chemistry calculations and the buffering effect of the volatility shift with temperature . To examine its uncertainty, we conducted a sensitivity simulation using a much weaker temperature-dependence function, , which translates to an increase in the NPF rate by a factor of only 1.6 per 10 K temperature decrease.
For amine- nucleation, we focused on nucleation induced by DMA because it is most efficient in stabilizing clusters and is considered the key amine species driving NPF in the urban atmosphere . The starting point of our parameterization was that derived from chamber experiments reported by Almeida et al. , who obtained an NPF rate at using a condensation particle counter (CPC) and scanning mobility particle sizer (SMPS) measurements, which they then extrapolated to 1.7 nm using the Kerminen and Kulmala equation; however, their extrapolation did not include the effect of self-coagulation among particles. Kürten et al. introduced a new method to retrieve NPF rates at sizes below the detection threshold of the instrument, which explicitly considers the effect of self-coagulation. The re-evaluated values are a factor of 10 faster than the estimates of Almeida et al. and agree almost perfectly with rates calculated from the output of a kinetic aerosol model. For this reason, we applied a scaling factor of 10 to the parameterization of Almeida et al. . Furthermore, previous studies showed that amine- nucleation depends substantially on temperature, which is not considered in the parameterization of Almeida et al. . In the current study, we derived the following temperature-dependence function using the cluster kinetic model developed by Cai et al. and applied it to the above parameterization:
in which is temperature (unit: K ).
For the synergistic mechanism, Wang et al. conducted experiments in the CLOUD chamber at 223 K , which is a temperature typical of the upper troposphere in the Asian monsoon region (205-230 K according to our model). They used and concentrations of and , respectively, that is, all similar to real-world conditions in the upper troposphere of the Asian monsoon region according to observations and our model simulations (Extended Data Fig. 4, Supplementary Figs. 2 and 3 and Supplementary Fig. 10). Wang et al. also suggested applying a temperature-dependence function derived for the system to the system because of the lack of direct measurements for the latter. However, this function would lead to unrealistically large NPF rates near the surface of anthropogenically polluted regions. Given that the experiments for nucleation were conducted only at 223 K and that previous studies have shown that nucleation is not detectable at warm temperatures , we assumed that the parameterization of Wang et al. , as well as the temperature-dependence function, should be applied only to temperatures . At higher temperatures, the NPF rate was set to zero and smooth transition was implemented near 238 K to avoid abrupt change.
For iodine oxoacids nucleation, we derived parameterizations of neutral and ion-induced NPF rates by fitting the CLOUD experimental data reported by He et al. . The challenge was to obtain the temperature-dependence function because the experiments by He et al. did not cover the full temperature range but instead focused only on and . For neutral nucleation, the NPF rate increases substantially when the temperature changes from to . We assumed that the temperature-dependence function has the Arrhenius form and we fitted the function to the experimental data at and . Moreover, previous quantum chemistry calculations have shown that the neutral NPF rate increases minimally with further temperature reduction below because the iodine oxoacid clusters are already highly stable at . Therefore, we assumed that the fitted temperature-dependence function only applies to temperatures above and that the neutral NPF rate is independent of temperature below . For ion-induced nucleation, we derived the NPF rates using the difference between the measurements under neutral and galactic cosmic ray conditions; the NPF rates can be derived
accurately at but not at because the NPF rates for neutral and galactic cosmic ray conditions are very similar at . However, He et al. proved that ion-induced nucleation proceeds at the kinetic limit below . Therefore, we did not consider the temperature dependence of ion-induced nucleation below . The temperature dependence above was assumed to be the same as that of neutral nucleation. The parameterizations of neutral and ion-induced NPF rates are given below:
in which is the iodic acid concentration (unit: ), [ION] is the ion concentration (unit: ) and is temperature (unit: K ).
For all nucleation mechanisms, we calculated the NPF rates in the model using time-step mean concentrations of precursors, including , ULVOCs, ELVOCs, DMA, and . The time-step mean concentrations of , DMA and were calculated on the basis of a pseudo-steady-state assumption , which is reasonable given the time step of 30 min . For ULVOCs and ELVOCs, because the model calculates the condensation/evaporation of organic gases with adaptive time stepping, as will be described below, we calculated the mean concentrations over each condensation/evaporation sub-time step by averaging the initial and final concentrations and subsequently calculated the mean concentrations over the entire time step ( 30 min ) by taking the weighted average of each sub-time step. The concentrations of and in the model were prescribed (see detailed descriptions below). The new particles at diameter were injected into the nucleation mode. The amount of gas precursors consumed in the nucleation process was subtracted from the gas-phase concentrations.
R2D-VBS and its parameterizations
A substantial challenge in the simulation of organic-mediated nucleation is the high complexity of the formation processes of ULVOCs and ELVOCs. To address this challenge, we incorporated the R2D-VBS framework in the E3SM to simulate the chemical transformation and volatility distribution of monoterpene oxidation products (including ULVOCs and ELVOCs) in the full atmospheric temperature range, with the R2D-VBS parameters optimized against laboratory experiments . The R2D-VBS explicitly treats the peroxy radical ( ) chemistry and tracks the distribution of radical termination products with the two-dimensional space defined by (from to separated by intervals of one order of magnitude) and the oxygen-to-carbon ratio ( , from 0 to 1.3 separated by intervals of 0.1 ). Specifically, the reactions begin with oxidation of monoterpenes with and , producing . Then, undergoes either autoxidation or termination. Autoxidation produces a more-oxygenated , which will further undergo autoxidation or termination. Termination proceeds through unimolecular termination or reactions with or another . The cross-reactions of produce either dimer or non-dimer products. The non-dimer products of cross-reactions, as well as the products of unimolecular termination and reaction with NO, will undergo either functionalization or fragmentation, with a branching ratio ( ) between the two that depends on the O:C ratio of the RO intermediates produced in the termination processes. Then we distributed the stable molecules from each of the termination pathways to a series of species in the :C space by means of kernels. Kernels define the rule for mapping a reactant ( in this case) with a given and ratio to a distribution of reaction products in the
C*-O:C space through a specific termination pathway. The parameters of the R2D-VBS were determined from experimental chemical kinetics literature whenever possible. However, there are some tunable parameters that are either not measurable directly or represent the mean state of many species or reactions. The values of these tunable parameters (a set of which is called ‘parameterization’) were optimized by simulating a series of laboratory experiments with the R2D-VBS and minimizing the differences between the simulated and measured HOMs and secondary organic aerosols (SOA). These experiments involved oxidation of monoterpenes by OH and in smog chambers and oxidation flow reactors under different temperatures. Notably, isoprene might suppress the NPF triggered by monoterpene oxidation products at low altitudes , whereas sesquiterpenes might contribute to NPF despite their much smaller concentrations than those of monoterpenes ; these effects were not considered in the model, although the formation of SOA from isoprene oxidation was considered. Further details of the R2D-VBS and the parameter optimization are described in our previous works .
When we incorporated the experimentally constrained R2D-VBS in the E3SM, we simplified it to reduce the computational burden associated with many R2D-VBS species. Specifically, we summed the species in the same bin and different bins, which equivalently condensed the R2D-VBS to a 1D-VBS with ranging from to , thereby reducing the number of species advected in the model. Meanwhile, we retained all original chemical reactions within the R2D-VBS such that the simplification did not affect the simulation results. It is noted that we only included species with an ratio of in the condensed 1D-VBS. Thus, the total ULVOC and ELVOC concentrations within the condensed 1D-VBS were used to drive organic-mediated nucleation. The remaining less-oxygenated compounds (that is, with ) do not contribute to nucleation in our model but they might still contribute to the formation of SOA. We simulated the SOA formation associated with those less-oxygenated compounds using the original SOA parameterization in the E3SM , which was based on a simple 1D-VBS involving five surrogate species with ranging from to . Then, we parameterized the SOA fraction formed from the less-oxygenated compounds by fitting a series of box-model simulations under various temperatures following Zhao et al. , and we applied the parameterized fraction below to the original SOA formation parameterization in the E3SM:
in which is temperature (unit: K ).
Representation of the source and sinks of DMA
We calculated the DMA concentrations by implementing the sources and sinks of DMA in the E3SM. Considering that bottom-up DMA emission inventories are lacking at present owing to insufficient source measurements, we estimated the DMA emissions based on emissions (see the subsequent section) and DMA/ ratios. In this study, we used the source-dependent DMA/ emission ratios derived by Mao et al. through source apportionment analysis based on simultaneous ambient observations of DMA, and meteorological parameters at a suburban site in Nanjing, China. The DMA/ ratio for maritime emissions was derived from a recent campaign in offshore areas of China . We used specific DMA/ ratios of , 0.0015, 0.0100, 0.0009 and 0.0144 for chemical-industrial, other industrial, agricultural, residential, transport and maritime sources, respectively.
We explicitly represented the removal of DMA through gas-phase oxidation, aerosol uptake and wet deposition. The oxidation of DMA by was assumed to proceed at a constant rate of ( in the literature ), whereas reactions with and were neglected owing to their much slower rates. The aerosol
uptake of DMA is subject to higher uncertainty because the uptake coefficient varies over a relatively large range in the literature ( to . Therefore, we assumed the uptake coefficient to be 0.001, which is approximately the median value determined from recent laboratory measurements . The wet deposition of DMA was calculated on the basis of Henry’s law with a Henry’s law constant of in the literature ). We designed a sensitivity experiment to examine the impact of the uncertainty in DMA concentration simulations (see detailed descriptions below).
Representation of sources and sinks of iodine oxoacids
We incorporated in the model 14 iodine species: , IOIO, , INO, INO and IONO . We calculated the emission fluxes of and HOI online using surface wind speed, surface concentration and sea-surface temperature following the parameterizations reported by Karagodin-Doyennel et al. . The emissions of organic iodine species were not included because they are much smaller than the emissions of inorganic iodine and thus contribute less to reactive iodine species in the atmosphere . We simulated the iodine chemistry by incorporating in the E3SM the chemical box model described by Finkenzeller et al. , which considers gas-phase radical reactions, thermal decomposition reactions and photochemical reactions (see a full list of the reactions and their rate coefficients in Supplementary Table 2). This box model includes the previously missing formation reactions found by Finkenzeller et al. , that is, the conversion of IOIO to and then to . We further added the reaction of OIO with OH to produce , following Plane et al. . Moreover, we considered the aerosol uptake of the iodine species using the uptake coefficients listed in Supplementary Table 3. Field observations and laboratory experiments showed that particulate is readily reduced, effectively recycling iodine to the gas phase . Because the detailed chemistry for reduction is complicated and not entirely clear, we assumed that the condensed instantaneously reemitted into the gas phase as HOI, following Finkenzeller et al. . We did not explicitly consider iodine recycling following the uptake of other iodine species; the effect of these processes, together with other uncertainties in iodine chemistry, was considered in the sensitivity simulations described below. We used Henry’s law to calculate the wet deposition of iodine species using the Henry’s law constants summarized in Supplementary Table 3. To reduce the computational amount associated with the representation of iodine chemistry, we constructed a simplified version of the iodine chemistry in which minor species ( , INO, and ) as well as the associated chemical reactions were removed from the complete version. The simulated monthly mean concentrations by the complete and simplified versions closely match each other on the ocean.
Configuration of the revised E3SM
The E3SM simulates aerosol processes with the five-mode modal aerosol module (MAM5) (K.Z., J.S. & P.-L.M., manuscript in preparation), which is a revised version of the four-mode modal aerosol module (MAM4) . The MAM5 represents the particle number size distributions with five lognormal size modes: nucleation, Aitken, accumulation, coarse and primary carbon modes. Aerosols are assumed to be internally mixed in each mode but externally mixed between different modes. In comparison with the MAM4, the nucleation mode is newly added in the MAM5 to better represent NPF and the number size distribution of ultrafine particles. Also added are physical processes related to the nucleation mode, including condensation, renaming (conversion from smaller modes to larger modes), coagulation, transport, dry deposition and wet deposition. Condensation is a key process driving the growth of newly formed particles to CCN size. The model explicitly represents the condensation of and organic vapours across the entire volatility range (including ULVOCs and ELVOCs).
The condensation of is treated dynamically as an irreversible process, using standard mass-transfer expressions that are integrated over the size distribution of each mode . The condensation and evaporation of organic vapours are treated dynamically as reversible processes and calculated using a semi-implicit Euler approach with adaptive time stepping on the basis of Zaveri et al. . The Kelvin effect is accounted for in the calculation of condensation rates. Condensation can result in smaller-mode particles growing into the size range of the next larger mode. Thus, after condensation is calculated, the renaming module reallocates the number and mass concentrations of the subset of smaller-mode particles that exceed a specified threshold diameter to the next larger mode. The threshold diameter is defined as the geometric mean of the characteristic diameters of two neighbouring modes, in which the characteristic diameter of a mode was assumed to be the nominal volume mean diameter (determined by the nominal number median diameter and the geometric standard deviation) for that mode (ref. 86 and K.Z., J.S. & P.-L.M., manuscript in preparation).
The modal approach to represent particle number size distribution has been used in more than 85% of the models involved in the Coupled Model Intercomparison Project phase 6 (CMIP6) , owing to a good balance between accuracy and computational efficiency. Moreover, modal modules with a nucleation mode have been widely used to simulate NPF and its climate impacts . Mann et al. systematically compared particle simulations using a modal aerosol microphysics module with a nucleation mode against those simulated by a ‘sectional’ module, which represents particle number size distribution with discrete size bins in the same host global model. They concluded that the modal and sectional modules generally perform similarly against observed size-resolved particle number concentrations, with the differences between the two modules being much smaller than model-observation differences. The particle simulations of the modal module, as well as the degree of agreement with the sectional module and observations, are affected by several parameters defining the structure of the modal module, including the mode width (geometric standard deviation) and threshold diameter for renaming . Here we perturbed these parameters to examine the sensitivity of the simulation results to the structure of the model. In the first sensitivity simulation (‘Small_Mode_Width’), the mode widths of the nucleation, Aitken and accumulation modes were reduced from 1.6, 1.6 and 1.8 in the best-case scenario to 1.45, 1.45 and 1.4 , respectively, to roughly capture the range reported in previous number size distribution observations and modelling studies (Mann et al. and references therein). Accordingly, in the second sensitivity run (‘Large_Mode_Width’), the mode widths of the three modes were increased to and 2.0 , respectively. The third sensitivity run(‘New_Threshold_Diameter’) perturbed the threshold diameter for renaming; specifically, the default threshold diameter described above was modified to the upper size limit for the smaller mode involved in renaming ( 8.7 nm and 53.5 nm for nucleation and Aitken modes, respectively), which was smaller than the default threshold diameter, following several previous studies . Considering that the relative importance of different NPF mechanisms, the main focus of this work, is hardly affected by the above parameters, we concentrate on the impact of these parameters on the fraction of CCN caused by NPF, as shown in Supplementary Fig. 11. The general pattern of the region-dependent and altitude-dependent fraction of CCN from NPF remain unchanged in all sensitivity simulations. The magnitude of the fraction of CCN from NPF could vary by up to in the lower troposphere and in the upper troposphere relative to the best-case scenario, but the fractions of CCN from NPF in almost all regions are still within the ranges described in the main text. Therefore, the uncertainty in the modal module structure should not affect the main conclusion of this study.
The treatment of SOA formation follows Lou et al. , except that the treatment of monoterpene SOA was replaced by the R2D-VBS module implemented in this work. Further details about the representations of aerosol processes other than SOA formation are available in
Wang et al. . The model uses a unified treatment of the convective transport of aerosols and gases, as well as the convective wet removal of aerosols, with consideration of secondary activation for aerosols above the cloud base .
For gas chemistry, the model explicitly represents the oxidation of DMS to and subsequently to (ref. 99). The model digests prescribed monthly mean concentrations of oxidants ( and ) as well as and , which are derived from the outputs of CAM-Chem with concentrations in the Pacific and Atlantic upper troposphere scaled to match large-scale satellite retrievals . Note that is prescribed only in the troposphere but is predicted above the troposphere. The diurnal variation of these prescribed species is calculated online following Lou et al. . The wet deposition of gas species, such as the organic oxidation products (including the lumped R2D-VBS species), is simulated on the basis of Henry’s law; this is similar to the treatment of the wet deposition of DMA and iodine species described in the previous two sections. The Henry’s law constants for the organic oxidation products are estimated as a function of volatility and precursor type following Hodzic et al. .
We used the ‘ne30’ grid configuration with horizontal resolution of approximately ( 5,400 spectral elements) and 72 vertical levels. We nudged the wind fields to the Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications, version 2 (MERRA-2) reanalysis data (available at intervals), with a relaxation timescale of 6 h . We applied nudging every model time step (that is, 30 min ) and linearly interpolated the 3-h MERRA-2 data to model time steps to constrain model simulations, following Sun et al. . Simulations for the comprehensive best-case scenario were conducted for eight consecutive years (20132020), with the first year used as the spin-up period. Such long-term simulations facilitated comparison with observational data, which were mostly distributed between 2014 and 2020. The duration of sensitivity simulations conducted to quantify the NPF contributions or to analyse the uncertainty was 15 months (October 2015 to December 2016) and the simulations were initialized from the output of the longer best-case simulation. The simulation results for 2016 were used for most of the analysis presented in this paper.
We used anthropogenic and biomass-burning emissions as well as concentrations of greenhouse gases from CMIP6 emission data with further corrections . We estimated emissions of intermediate volatility organic compounds from anthropogenic and biomass burning to be four times greater than the emissions of primary organic aerosol, following Lou et al. , but with the same spatiotemporal distribution as that of the primary organic aerosol. We obtained DMS emissions from a coupled-model simulation with detailed representation of DMS formation in seawater . We used the 2014 emissions in our simulations. An exception was the emissions in China, for which we used year-by-year emissions from ABaCAS-EI, a local emission inventory developed by Tsinghua University . This is because emissions in China have changed substantially during the simulation periods and because emissions are closely tied to concentrations and, hence, to NPF rates. Emissions of biogenic volatile organic compounds were calculated offline using the Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature ; average emissions for 2006-2010 are used in our simulations.
Descriptions of observational data
We used a series of observational data to evaluate our model and to support our findings. We obtained particle measurements over the Amazon rainforest from the ACRIDICON-CHUVA (Aerosol, Cloud, Precipitation, and Radiation Interactions and Dynamics of Convective Cloud Systems-Cloud processes of the main precipitation systems in Brazil: a contribution to cloud resolving modeling and to the GPM) campaign , which was conducted in September 2014. Specifically, we used total particle number concentration measurements made by a CPC (modified GRIMM CPC 5.410 by GRIMM Aerosol Technik)
aboard the German High Altitude and LOng range (HALO) aircraft. The CPC has a nominal cutoff diameter of 4 nm , but owing to inlet losses, the effective cutoff diameter is approximately 10 nm near the surface and increases to approximately 20 nm at 150 hPa (approximately 13.8 km ). Because monoterpenes have established connections to organic-mediated NPF, we also evaluated the model against monoterpene concentrations measured by an Ionicon quadrupole high-sensitivity proton-transfer-reaction mass spectrometer (PTR-MS) aboard the G-1 aircraft during the GoAmazon (Observations and Modeling of the Green Ocean Amazon) campaign . For China, we used particle number size distribution measurements obtained at three sites: the BUCT (Beijing University of Chemical Technology) site in Beijing, the SORPES (Station for Observing Regional Processes of the Earth System) site in Nanjing and the Wangdu site in Hebei. The particle number size distributions from 1 nm to at BUCT were measured during January-May and October-December 2018 using two home-made systems: a diethylene glycol scanning mobility particle sizer (DEG-SMPS) and a particle number size distribution system that included another SMPS for a larger size range and an aerodynamic particle sizer . The particle number size distributions at SORPES were measured during January-December 2019 using a SMPS with a nano-differential mobility analyser and a long-differential mobility analyser, covering a size range of (ref. 115). The number size distributions at Wangdu were measured using a combination of a nano condensation nucleus counter system (model A11, Airmodus), a nano-SMPS (consisting of a differential mobility analyser 3085 and a CPC3776, TSI), a long-SMPS (consisting of a differential mobility analyser 3081 and a CPC3775, TSI) and a neutral cluster and air ion spectrometer (NAIS, Airel Ltd.) for the size range 1.34-661.2 nm during December 2018 and January 2019 (Y. Q. Lu, manuscript in preparation). We also compared our simulations with a series of DMA measurements made by chemical ionization mass spectrometry (CIMS) or using a Vocus proton-transfer-reaction time-of-flight mass spectrometer (Vocus PTR-TOF) and measurements made by CIMS in China, Europe and the United States. The time periods and sources of the DMA and data at individual sites are given in the caption of Extended Data Fig. 3. Over the Pacific and Atlantic oceans, we used particle number size distribution measurements acquired during the ATom campaign (July-August 2016, Janu-ary-February 2017, September-October 2017 and April-May 2018) , during which four flights profiled altitudes between approximately 0.18 km and at latitudes of to . The number size distributions from 2.7 nm to were measured using a suite of instruments, including a nucleation-mode aerosol size spectrometer for diameters of , an ultrahigh-sensitivity aerosol spectrometer for diameters of 60-500 nm and a laser aerosol spectrometer that extended this distribution to . Finally, we used concentration observations summarized by He et al. for ten oceanic or coastal sites around the world.
Sensitivity analysis of NPF mechanisms
To test the robustness of our main conclusions about NPF mechanisms, we conducted sensitivity simulations with respect to key uncertainty factors. A list of the sensitivity experiments is presented in Supplementary Table 1. is a key species involved in seven of the 11 NPF mechanisms considered in our model. is mainly formed from the oxidation of emissions in terrestrial regions and from the oxidation of both and DMS emissions in oceanic regions. The emissions used in this study were obtained from the CMIP6 emission dataset , based on the Community Emissions Data System (CEDS) emission inventory . Among all air pollutants, the emissions of can be most accurately estimated on the basis of the mass balance of sulfur. Smith et al. estimated the overall global uncertainty in emissions of the CEDS inventory to be and regional uncertainties to be within . Another estimate based on a similar EDGARv4.3.2 emission inventory reported
that emissions have uncertainty of at the regional level. Overall, we conclude, with confidence, that the uncertainty of emissions at the regional level should be well within . The marine DMS emissions used in this study were obtained from Wang et al. , who reported an annual marine DMS emission of 20.4 TgS year based on surface ocean DMS concentrations and a parameterization of sea-to-air gas transfer velocity. Using generally the same method, Lana et al. derived an annual marine DMS emission of 28.1 TgS year . They further showed that the uncertainty in the parameterization of sea-to-air gas transfer velocity resulted in a DMS emission uncertainty range of 17.634.4 TgS year , whereas the uncertainty in the underlying data used to derive surface ocean DMS concentrations resulted in a DMS emission uncertainty range of year . Taken together, the uncertainty of the marine DMS emission estimate should be within 100% (that is, a factor of 2). To evaluate the impact of such uncertainty, we conducted two sensitivity experiments: the first one (‘1.5SO2_2DMS’), compared with the best-case simulation, increased the and DMS emissions by a factor of 1.5 and 2 , respectively, and the second one (‘0.67SO2-0.5DMS’) reduced the and DMS emissions by a factor of 1.5 and 2 , respectively. We also looked at the uncertainty from a different perspective. Our model evaluation showed that the simulated concentration was generally within a factor of 3 of that of the observations across various polluted regions (Extended Data Fig. 3) and that this uncertainty range encompassed not only the uncertainty in the precursor emissions but also the uncertainty in other chemical and physical processes. Accordingly, we conducted two more sensitivity simulations ( ‘ and ‘ ‘) by reducing and increasing the concentrations simulated in the best-case scenario by a factor of 3 to cover the uncertainty in concentration. Extended Data Figs. 5-8 show that the four sensitivity scenarios have limited impact on the relative contributions of individual NPF mechanisms over our main regions of interest, largely because the increase or decrease in concentration causes simultaneous changes in the rates of most NPF mechanisms.
ULVOCs and ELVOCs drive organic-mediated nucleation (pureorganic and organic- nucleation), which-according to our model-is the dominant mechanism in the upper troposphere above three rainforest regions (that is, the Amazon, Southeastern Asia and Central Africa) and probably one of the two primary mechanisms in the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans. A recent box-model study also showed that organic- nucleation could potentially reproduce the most NPF events in the upper troposphere above the Pacific Ocean among different nucleation mechanisms, although the precursor concentrations were tuned rather than predicted in that work . ULVOCs and ELVOCs in our model are mainly formed through the oxidation of monoterpene emissions that are lifted to the upper troposphere by convection. Guenther et al. estimated that monoterpene emissions from the Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature that was used in this study have uncertainty of a factor of 3 . To better evaluate the uncertainty in monoterpene emissions, we compared simulated monoterpene concentrations with field observations in two of the three main rainforest regions, that is, the Amazon and Southeastern Asia, which are the largest sources of monoterpene globally and key regions of interest in this work. Average simulated concentrations during the periods of the field campaigns (February-March and September-October 2014 in the Amazon and April-July 2008 in Southeastern Asia) are 0.19 and 0.13 ppb, respectively, which are comparable with the observed values of 0.13 and 0.17 ppb ; the model-observation differences are well within the uncertainty of a factor 3 estimated by Guenther et al. . To test the potential impact of emission uncertainty, we designed a sensitivity experiment (‘0.33*MT’) in which the monoterpene emissions are reduced by a factor of 3 ; this probably represents an extreme case given the above-mentioned good model-observation agreement of monoterpene concentrations. We did not test higher monoterpene
concentrations because they would not challenge the leading roles of organic-mediated nucleation over the regions of interest. Extended Data Figs. 5,7 and 8 show that, even with reduced monoterpene emissions, organic-mediated nucleation remains the largest NPF mechanism in the upper troposphere above the three rainforest regions and one of the two primary mechanisms in the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans.
We also designed two sensitivity experiments to examine the parameterizations of organic-mediated nucleation. The first experiment (‘org-weak-T-dependence’) assumed a much weaker temperature dependence of pure-organic and organic- nucleation rates than that in the best-case scenario. We did not test stronger temperature dependence because it would lead to larger NPF rates over the regions of interest and thus would not challenge the crucial roles of organic-mediated nucleation. The second experiment (‘organic- _Riccobono’) set organic- nucleation parameterization to that reported in Riccobono et al. ; this was because the parameterization of Riccobono et al. has been used in previous modelling studies , although it was subject to uncertainty because it was derived from laboratory experiments in which the precursor gases were not detected directly. Extended Data Fig. 5 shows that, in the upper troposphere over the rainforest, none of the sensitivity experiments affected our key conclusion that organic-mediated nucleation plays a dominant role; in particular, pure-organic ion-induced nucleation is the largest above , at which the highest NPF rates occur. In the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans (Extended Data Figs. 7 and 8), organic nucleation and neutral nucleation remain the two primary nucleation mechanisms under all sensitivity experiments. It also holds that organic- nucleation prevails over wide latitude ranges, whereas neutral nucleation could be important in certain mid-latitude areas.
DMA is a key precursor involved in amine- nucleation, which our study suggests is the leading NPF mechanism near the surface in anthropogenically polluted regions (Eastern China, India, Europe and Eastern United States). Here we examined the uncertainty of simulated DMA concentrations by means of evaluation against observations in different anthropogenically polluted regions (Extended Data Fig. 3). The evaluation results indicate that the simulated concentrations are within a factor of 2.5 of the observed values. Thus, we designed a sensitivity experiment (‘0.4*DMA’) that reduces the DMA concentrations by a factor of 2.5 relative to the best-case simulation. Note that this across-the-board reduction probably represents an extreme case according to the above evaluation results, because the model-to-observation ratios at different sites vary between 2.5 and , with less than half of the sites exhibiting an overestimation. Similar to the case of ULVOCs/ELVOCs, we did not test higher DMA concentrations because they would not alter the leading roles of amine- nucleation. Besides, we conducted another experiment (‘amine- Almeida’) that used the NPF rate parameterization derived directly from CLOUD chamber experiments reported by Almeida et al. . In comparison, the parameterization used in the best-case scenario also considered the self-coagulation of small particles and the temperature dependence of NPF rates. Extended Data Fig. 6 illustrates that, under both sensitivity scenarios, amine- nucleation remains the dominant nucleation mechanism near the surface of the four anthropogenically polluted regions. Furthermore, the results on the dominant role of amine- nucleation are consistent with recent observational studies that directly measured molecular clusters at a few polluted sites , which at least lends some support to our assessment results.
NPF mechanisms involving have been shown by our model to play key roles in the upper troposphere above the Asian monsoon regions (including Eastern China and India) and the Pacific and Atlantic oceans. Specifically, our model shows that synergistic – nucleation is probably a leading mechanism in the upper
troposphere above Eastern China and India, whereas organic- nucleation and neutral nucleation are the two primary NPF mechanisms in the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans. In the upper troposphere of the Asian monsoon region, the simulated concentration during summer mostly varies in the range 10-40 ppt and it occasionally reaches 60 ppt (Extended Data Fig. 4), consistent with large-scale satellite observations (that is, mostly 10-35 ppt, occasionally 150 ppt) . Observations have revealed that the upper-tropospheric concentration is highly non-uniform because is mainly uplifted by deep convection. Therefore, even with average concentrations similar to those observed, our results represent a lower-limit estimate of the nucleation rate, because the nucleation rate is much more strongly dependent on the concentration than linear. Nevertheless, the NPF rate at high concentration will be limited by the availability of . Here we considered an extreme case (‘nonuniform- ‘) in which the concentration was set at 1 ppb (consistent with observations in convective outflow hotspots by Höpfner et al. ) in [average ]/ 1 ppb of the area of each model grid and zero in the remaining area of the model grid in the upper troposphere. For the areas with the presence of , we assumed that is exhausted by nucleation. In this sensitivity case, the fractional contribution of nucleation in the upper troposphere above Eastern China and India increased moderately by approximately from the best-case levels (Extended Data Fig. 9), which reveals strong limitation of availability in this case. For a scenario intermediate between the best-case simulation and the above sensitivity simulation, the contribution of nucleation could be even higher to some extent, because the limitation of availability may not be as strong.
In the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans, accurate large-scale observations are unavailable; therefore, we evaluated the uncertainty associated with from the perspective of emission uncertainty. In our model, the concentrations were prescribed using the outputs of CAM-Chem , which were further driven by anthropogenic and marine emission inputs. The uncertainty in anthropogenic emissions has been estimated to be at the global level and at the regional level . The marine emissions used in the CAM-Chem simulation were obtained from Bouwman et al. , who reported a marine emission estimate of 8 TgN year associated with an uncertainty range of a factor , although the relative source distribution might be more reliable than the absolute emissions . Most other studies (for example, Fowler et al. , Paulot et al. and references therein) estimated marine emissions at , with the most extreme estimates of 2.5 and 23 TgN year . Therefore, the emission estimate of Bouwman et al. with uncertainty of a factor 3 broadly encompasses the range of values reported in related studies. Considering the above-mentioned uncertainties in anthropogenic and marine emissions, as well as the linear relationship between emissions and concentrations, we designed a sensitivity experiment ( ) by reducing concentrations in the best-case simulation by a factor of 3 . Similar to the discussion on organic-mediated nucleation, we did not test higher concentrations because they would not challenge the important roles of nucleation over the regions of interest. Extended Data Figs. 7 and 8 indicate that, even with low concentration, in the sensitivity experiment, nucleation remains one of the two primary NPF mechanisms in the troposphere over the Pacific and Atlantic oceans, although its contribution would be smaller than that of organic- nucleation. is a key precursor involved in nucleation, which our study suggests is an important and often dominant NPF mechanism in the upper troposphere above the Asian monsoon region. Here we evaluate the simulated concentrations of against observations from the Microwave Limb Sounder (MLS) aboard the Aura satellite . We used the level 3 monthly product for the
evaluation . Supplementary Fig. 10 shows simulated and observed 2016 mean concentrations at 150 hPa (approximately 13 km ), corresponding broadly to the location with the highest NPF rate in our model. It also represents one of the few vertical levels provided by the Aura MLS level 3 product within the upper troposphere, at which NPF rates are notably high. The simulations generally agree well with observations, with average concentrations of 0.562 and 0.544 ppb, respectively, over the Asian monsoon region ( ). Given that the nucleation rate has relatively weak (quadratic) dependence on concentration , the uncertainty in concentration should not change our conclusion about the role of nucleation in the upper troposphere above the Asian monsoon region. is the key driver of iodine oxoacids nucleation, which has been shown by our study to be the dominant NPF mechanism near the surface over oceans. The uncertainties in emissions, gas-phase chemistry, wet deposition, aerosol uptake and cycling of iodine species all contribute to the uncertainty in the simulated concentrations. Because the simulated concentrations vary between below and above the observed values, we designed two sensitivity experiments ( ‘ and ‘ ‘) that set concentrations to 0.5 and 5 times those of the best-case simulation results. Again, this across-the-board reduction or increase probably represents an extreme case because the biases at different locations vary between the two bounds. Extended Data Figs. 7 and 8 show that, in both sensitivity simulations, iodine oxoacids nucleation remains the dominant nucleation mechanism near the surface of the Pacific and Atlantic oceans.
Atmospheric dynamics and transport may be a source of uncertainty for the precursor concentrations and NPF mechanisms in the upper atmosphere. The transport of precursors to the upper troposphere occurs by means of two main processes in the model: large-scale transport resolved by the model grids and unresolved convective transport that must be parameterized. To accurately simulate large-scale transport, as described above, we nudged the wind fields to the MERRA-2 reanalysis data, following Sun et al. . Reanalysis data represent a blend of observations and weather simulations realized through data assimilation and they provide the most accurate and complete picture of past weather and climate that is available at present. Sun et al. showed that nudging E3SM simulations to the MERRA-2 reanalysis data could produce simulated grid-scale winds that closely resemble those of MERRA-2, with spatial and temporal correlations >0.9 for both the lower and the upper troposphere. Therefore, we believe that the simulation of large-scale transport, based on the best available and highly mature method, should not cause large uncertainty in precursor concentrations and NPF mechanisms.
The simulation of subgrid convective transport is comparatively uncertain because of the difficulty in directly applying observational constraints. In the E3SM model, deep convection and the associated convective transport were simulated using the Zhang and McFarlane (ZM) convection scheme . We used an improved version, as described by Wang et al. , which uses a unified treatment of the convective transport of aerosols and gases. To understand the uncertainty associated with the deep convection scheme, Qian et al. performed numerous sensitivity simulations in which seven main parameters of the ZM convection scheme and certain other parameters in the E3SM were perturbed simultaneously within their possible ranges using the Latin hypercube sampling method. They showed that more than of the total variance of precipitation, an indicator of convection development that controls convective transport, could generally be explained by two out of the seven ZM parameters: (1) the timescale for the consumption rate of convective available potential energy (hereafter, denoted by ‘tau’) and (2) the fractional mass entrainment rate (hereafter, denoted by ‘dmpdz’), defined as the fractional air mass flux entrained into a volume of cloudy air per unit height . Yang et al. reached almost the same conclusion about the governing
parameters for the ZM convection scheme implemented in the Community Atmosphere Model version 5. To better address the reviewer’s concern, we further performed two sensitivity simulations (‘upper_tau’ and ‘lower_tau’) that set the value of tau to the upper and lower bounds ( 14,400 and , respectively) of the possible ranges specified by Qian et al. , as compared with the optimized value of in the best-case simulation. Similarly, we conducted two sensitivity simulations for dmpdz (‘upper_dmpdz’ and ‘lower_dmpdz’), which changed the value of dmpdz from in the best-case simulation to and , respectively. Supplementary Figs. 6-9 summarize the contributions of different NPF mechanisms in these sensitivity simulations over the main regions of interest in this study, including rainforests, anthropogenically polluted regions and the Pacific and Atlantic oceans. The results indicate that the sensitivity scenarios have limited influence on the relative contributions of individual NPF mechanisms in the upper troposphere over these regions, largely because the perturbation of convective transport simultaneously changes the concentrations of several nucleation precursors, which subsequently causes simultaneous change in the rates of most NPF mechanisms.
Further discussion about NPF mechanisms in different regions
Figure 1 shows that, near the surface of rainforests, the NPF rates are low in the Amazon but are high in Southeastern Asia and moderate in Central Africa. The low NPF rate in the Amazon is because of low and high temperatures that cause low organic nucleation rates; this is consistent with observations showing rare NPF events in the pristine Amazon boundary layer . The high surface NPF rate in Southeastern Asia is driven by iodine oxoacids nucleation (typical of oceanic regions) and amine- nucleation (typical of anthropogenically polluted regions), as shown in Fig. 1b. This is because Southeastern Asia is affected by not only biogenic emissions but also oceanic emissions of iodine species and anthropogenic emissions of and amines, and thus it possesses some NPF features typical of oceanic and polluted regions. Central Africa is more affected by anthropogenic and oceanic emissions than the Amazon but is less affected than Southeastern Asia, leading to the moderate NPF rate there.
In the upper troposphere of all three rainforest regions, pure-organic nucleation is the dominant NPF mechanism because its rate is greatly enhanced at low temperatures owing to the marked decrease of volatility and increase of cluster stability. It is noted that nucleation of and contributes of the NPF rate in the upper troposphere of the Amazon but contributes a larger fraction of in the upper troposphere of Southeastern Asia owing to more abundant from anthropogenic sources. However, according to our model, this mechanism still cannot compete with organic-mediated nucleation.
Moreover, our results show that nucleation is important in the upper troposphere over the Asian monsoon region (spanning China and India; see Fig. 2b) but not over other regions with notable anthropogenic pollution such as Southeastern Asia. This is mainly because of the much larger concentration in the former than the latter. Observations (Figs. 4 and 5 of Höpfner et al. and Supplementary Fig. 5 of Höpfner et al. ) and our simulation (Extended Data Fig. 4) both revealed notable hotspots of concentrations ( , occasionally ) in the upper troposphere of the Asian monsoon region in summer but not over other regions or during different seasons. This is because of the following: (1) emissions in China and India (23.0 Mt in 2014 (ref. 103)) are much larger than those in Southeastern Asia (4.7 Mt in 2014 (ref. 103)) and (2) the Asian summer monsoon is especially favourable for upward transport of to the heights of interest. For similar reasons, the mean concentrations in the upper troposphere of the Asian monsoon region (0.2-0.5 ppt) are also larger than those over Southeastern Asia ( ), as shown in Supplementary Figs. 2 and 3, further contributing to the high nucleation rate over the Asian monsoon region.
Further results and discussion about the NPF contribution to particles and CCN
Figure 5 and Extended Data Fig. 2 show the fractions of particles and CCN caused by NPF at three representative heights: 13 km above ground level (AGL; the upper troposphere), 1 km AGL (approximately at the low-cloud level) and at the surface. Although supersaturation levels vary under different cloudy conditions, our analysis primarily focuses on CCN0.5% to evaluate the potential impact of NPF. In the upper troposphere, NPF contributes more than of the particle number concentration and of the CCNO.5% concentration in most regions; the absolute contribution in terms of numbers per cubic centimetre is highest over the rainforests and in the Asian monsoon regions because of the regionally highest NPF rates. The results in the lower troposphere (from the surface to the low-cloud level) have been described in the main text. It is noted that, in the lower troposphere over rainforests, the fractions of particles and CCN0.5% from NPF vary greatly with location, depending inversely on the strength of biomass-burning emissions. This is consistent with previous regional simulation results that suggested that NPF contributes most of the particles and the CCN in the Amazon boundary layer in the pristine wet season but contributes only a small fraction in the dry season when wildfires prevail .
Supplementary Fig. 12 further shows that, from a zonal mean perspective, NPF generally contributes more than of the particle number concentration above in the troposphere and below . The contributions of NPF to CCNO.5% are usually more than above in the troposphere and below .
Discussion in the context of previous global models
The understanding of atmospheric NPF mechanisms and the representations of these mechanisms in global models have been advancing rapidly. The binary nucleation involving and was the earliest identified NPF mechanism and thus the NPF processes in most early global models were parameterized from the classical nucleation theory for nucleation and ions were later found to accelerate nucleation by stabilizing the clusters. Hence many global modelling studies have incorporated parameterizations of neutral nucleation as well as or ion-induced nucleation developed on the basis of either classical nucleation theory or kinetic nucleation models . These modelling studies showed varied performance in reproducing atmospheric particle number observations, mainly because of the uncertainty in the theoretical calculations of the NPF rate. Recent box-model estimates or three-dimensional simulations using experiment-based parameterizations have shown that the mechanisms involving and fail to explain observed NPF rates or particle numbers in wide-ranging atmospheric environments, including those in the boundary layer and the upper troposphere; the underestimation often occurs by an order of magnitude or more.
To better reproduce observed NPF rates in the boundary layer, some global modelling studies used empirical nucleation parameterizations, which simply assumed NPF rates to be proportional to the concentration raised to the power of one to two with a rate coefficient tuned on the basis of observational data in certain regions of the continental boundary layer . These parameterizations were further classified as the activation nucleation parameterization , for which the NPF rate is linearly related to concentration and the kinetic nucleation parameterization , for which the NPF rate has a quadratic relationship with concentration. These parameterizations have shown some success in reproducing observed NPF rates and particle number concentrations in the continental boundary layer, especially over regions similar to those for which the parameterizations were derived . However, they often fail to reproduce the particle number concentrations in many other regions; for example, they have been shown to substantially overpredict particle number
concentrations over the oceans and above the boundary layer , which limits their range of application. Moreover, the actual chemical mechanism of NPF cannot be clarified with these parameterizations owing to their empirical nature. Here we conducted a sensitivity simulation (‘NPF_Mech4_scaled’) following the principles of the empirical nucleation parameterizations. In this simulation, we applied a fixed scaling factor to the NPF rates in NPF_Mech4 (which only includes four traditional nucleation mechanisms involving and ) such that its globally averaged NPF rate matched that of the best-case simulation. Here the globally averaged NPF rate is defined as the average of the NPF rates across all model grid boxes (both horizontally and vertically), weighted by the volumes of those grid boxes. Extended Data Fig. 10 illustrates the zonal mean NPF rates in the best-case and ‘NPF_ Mech4_scaled’ scenarios. Despite using the same globally averaged NPF rates in both scenarios, the NPF rates for specific regions and altitudes differ greatly. Moreover, because the dominant NPF mechanism differs between the two scenarios, the NPF rate would respond differently to the perturbation of precursor concentrations in the future.
Recent studies have revealed that ULVOCs and ELVOCs can trigger NPF either with or without (refs. 20,21). Several global modelling studies have considered organic-mediated nucleation, based on parameterizations either derived from laboratory experiments or empirically fitted using field measurements of NPF rates and proxies for nucleating organics . Zhu et al. simulated organic-mediated nucleation in the CESM/IMPACT model using a different approach, which assumed that only a few compounds (diacyl peroxide, pinic acid, pinanediol and selected oxidation products of pinanediol) drive nucleation and thus tracked the formation of these molecules. Most of these studies showed improved model performance against observed NPF rates or particle number concentration . However, these studies consistently simplified organic-mediated nucleation by assuming either that the nucleating organics represent a fixed fraction of all oxidation products or that only a few individual molecules are involved in nucleation . This is by sharp contrast to the latest understanding that organic-mediated nucleation is driven by a large variety of ULVOC and ELVOC species , whose yields vary by several orders of magnitude depending on temperature and concentration . Evaluation against observations over the Amazon has shown that the ‘fixed-fraction’ assumption leads to unrealistically low particle number concentrations in the upper troposphere and unrealistically high concentrations in the boundary layer .
Two global modelling studies evaluated the potential impact of individual nucleation mechanisms that have recently received attention, that is, amine- nucleation and nucleation . Bergman et al. incorporated amine- nucleation in the ECHAM-HAMMOZ global model and found that amines might substantially enhance nucleation in terrestrial regions, but their model predicted unrealistically high NPF rates (approximately ) compared with typical observations in some notable polluted regions. Wang et al. investigated the potential role of nucleation in upper-tropospheric particle formation based on chamber experiments conducted in that study. Nevertheless, these studies did not consider most other important nucleation mechanisms and thus could not clarify the relative importance of different mechanisms over various regions.
Different from most earlier modelling studies that included only one or two NPF mechanisms, Dunne et al. and Gordon et al. presented by far the most systematic global modelling study by integrating NPF mechanisms involving and organics in a single model. They used parameterizations of and neutral and ion-induced nucleation based on CLOUD chamber experiments under wide temperature ranges, effectively reducing the uncertainty of earlier studies using theoretically derived nucleation parameterizations. They also included organic-mediated nucleation but they simplistically assumed a fixed fraction of all oxidation
products to drive nucleation, as described above. Their simulations revealed that nearly all nucleation throughout the present-day atmosphere involves ammonia or biogenic organic compounds, as well as . However, essentially all organic-mediated nucleation in their model occurred in the lower troposphere, contrary to the latest understanding , probably because their simplified ‘fixed-fraction’ approach produced too many particles at low altitudes and too few particles at high altitudes. Besides, they did not consider some crucial nucleation mechanisms such as iodine oxoacids nucleation and nucleation that were speculated to prevail in certain regions with either high particle number concentrations or large aerosol-cloud radiative forcing.
In this study, we synthesized the latest laboratory experiments to develop comprehensive model representations of NPF and the chemical transformation of precursor gases in a fully coupled global climate model. The main advances compared with previous modelling studies consisted of the following. (1) The model comprehensively included 11 nucleation mechanisms based on the latest information available from laboratory experiments, covering practically all those mechanisms thought to be atmospherically relevant at present. Among the 11 mechanisms, four crucial ones were usually overlooked in previous global models, including iodine oxoacids neutral and ion-induced nucleation, synergistic nucleation and amine- nucleation. (2) We transformed previous global model representations of pure-organic and organic- nucleation by implementing in the model an advanced, experimentally constrained R2D-VBS to simulate the temperature-dependent and -dependent formation chemistry and thermodynamics of ULVOCs and ELVOCs. (3) We incorporated systematic treatment of the sources and sinks of iodine oxoacids, including precursor emissions, detailed gas-phase reactions, particle uptake and recycling, thereby facilitating reasonable simulation of iodine oxoacids nucleation. (4) We assessed the sensitivity of the results to the most important known uncertainties in a reasonably comprehensive manner. The new model, although inevitably still bearing uncertainties, greatly improves the simulation of particle number concentrations over the world’s particle hotspots and allows explanation of worldwide NPF mechanisms that vary greatly with region and altitude, which have important implications for accurate estimation of both aerosol radiative forcing and anthropogenic effects on climate.
Data availability
The observational data over the Amazon from the ACRIDICON-CHUVA and GoAmazon campaigns are publicly available at https://www.arm. gov/research/campaigns/amf2014goamazon and https://halo-db. pa.op.dlr.de/mission/5. The observational data over the Pacific and Atlantic oceans, acquired during the ATom campaign, are publicly available at https://daac.ornl.gov/ATOM/campaign/. Other relevant data are available at https://figshare.com/s/71bf2a48657a2f5deb76. Model outputs were processed and Figs. 3b, 4 and 5 and Extended Data Figs. 2, 4, 7, 8 and 10 were plotted using the NCAR Command Language (version 6.6.2), https://doi.org/10.5065/D6WD3XH5. Source data are provided with this paper.
Code availability
The model codes developed in this work as well as sample datasets used to test the codes are available at https://figshare.com/ s/71bf2a48657a2f5deb76.
51. Golaz, J.-C. et al. The DOE E3SM coupled model version 1: overview and evaluation at standard resolution. J. Adv. Model. Earth Syst. 11, 2089-2129 (2019).
52. Rasch, P. J. et al. An overview of the atmospheric component of the Energy Exascale Earth System Model. J. Adv. Model. Earth Syst. 11, 2377-2411 (2019).
53. Dunne, E. M. et al. Global atmospheric particle formation from CERN CLOUD measurements. Science 354, 1119-1124 (2016).
54. Almeida, J. et al. Molecular understanding of sulphuric acid-amine particle nucleation in the atmosphere. Nature 502, 359-363 (2013).
55. He, X.-C. et al. Role of iodine oxoacids in atmospheric aerosol nucleation. Science 371, 589-595 (2021).
56. Kirkby, J. et al. Atmospheric new particle formation from the CERN CLOUD experiment. Nat. Geosci. 16, 948-957 (2023).
57. Lehtipalo, K. et al. Multicomponent new particle formation from sulfuric acid, ammonia, and biogenic vapors. Sci. Adv. 4, eaau5363 (2018).
58. Metzger, A. et al. Evidence for the role of organics in aerosol particle formation under atmospheric conditions. Proc. Natl Acad. Sci. USA 107, 6646-6651 (2010).
59. Jen, C. N., McMurry, P. H. & Hanson, D. R. Stabilization of sulfuric acid dimers by ammonia, methylamine, dimethylamine, and trimethylamine. J. Geophys. Res. Atmos. 119, 7502-7514 (2014).
60. Cai, R. et al. The missing base molecules in atmospheric acid-base nucleation. Natl Sci. Rev. 9, nwac137 (2022).
61. Kerminen, V. M. & Kulmala, M. Analytical formulae connecting the “real” and the “apparent” nucleation rate and the nuclei number concentration for atmospheric nucleation events. J. Aerosol Sci. 33, 609-622 (2002).
62. Kürten, A. et al. New particle formation in the sulfuric acid-dimethylamine-water system: reevaluation of CLOUD chamber measurements and comparison to an aerosol nucleation and growth model. Atmos. Chem. Phys. 18, 845-863 (2018).
63. Wang, M. et al. Rapid growth of new atmospheric particles by nitric acid and ammonia condensation. Nature 581, 184-189 (2020).
64. Zhang, R. et al. Critical role of iodous acid in neutral iodine oxoacid nucleation. Environ. Sci. Technol. 56, 14166-14177 (2022).
65. Pierce, J. R. & Adams, P. J. A computationally efficient aerosol nucleation/condensation method: pseudo-steady-state sulfuric acid. Aerosol Sci. Technol. 43, 216-226 (2009).
66. Zhao, B. et al. Impact of urban pollution on organic-mediated new-particle formation and particle number concentration in the Amazon rainforest. Environ. Sci. Technol. 55, 4357-4367 (2021).
67. Kiendler-Scharr, A. et al. New particle formation in forests inhibited by isoprene emissions. Nature 461, 381-384 (2009).
68. Lee, S.-H. et al. Isoprene suppression of new particle formation: potential mechanisms and implications. J. Geophys. Res. Atmos. 121, 14621-14635 (2016).
69. Heinritzi, M. et al. Molecular understanding of the suppression of new-particle formation by isoprene. Atmos. Chem. Phys. 20, 11809-11821 (2020).
70. Young, L. H. et al. New particle growth and shrinkage observed in subtropical environments. Atmos. Chem. Phys. 13, 547-564 (2013).
71. Lou, S. et al. New SOA treatments within the Energy Exascale Earth System Model (E3SM): strong production and sinks govern atmospheric SOA distributions and radiative forcing. J. Adv. Model. Earth Syst. 12, e2020MS002266 (2020).
72. Mao, J. et al. High-resolution modeling of gaseous methylamines over a polluted region in China: source-dependent emissions and implications of spatial variations. Atmos. Chem. Phys. 18, 7933-7950 (2018).
73. Chen, D. et al. Mapping gaseous dimethylamine, trimethylamine, ammonia, and their particulate counterparts in marine atmospheres of China’s marginal seas – part 1: differentiating marine emission from continental transport. Atmos. Chem. Phys. 21, 16413-16425 (2021).
74. Carl, S. A. & Crowley, J. N. Sequential two (blue) photon absorption by in the presence of as a source of OH in pulsed photolysis kinetic studies: rate constants for reaction of OH with , and at 295 K . J. Phys. Chem. A 102, 8131-8141 (1998).
75. Wang, L., Lal, V., Khalizov, A. F. & Zhang, R. Heterogeneous chemistry of alkylamines with sulfuric acid: implications for atmospheric formation of alkylaminium sulfates. Environ. Sci. Technol. 44, 2461-2465 (2010).
76. Qiu, C., Wang, L., Lal, V., Khalizov, A. F. & Zhang, R. Heterogeneous reactions of alkylamines with ammonium sulfate and ammonium bisulfate. Environ. Sci. Technol. 45, 4748-4755 (2011).
77. Sander, R. Compilation of Henry’s law constants (version 4.0) for water as solvent. Atmos. Chem. Phys. 15, 4399-4981 (2015).
78. Karagodin-Doyennel, A. et al. Iodine chemistry in the chemistry-climate model SOCOL-AERv2-I. Geosci. Model Dev. 14, 6623-6645 (2021).
79. Koenig, T. K. et al. Quantitative detection of iodine in the stratosphere. Proc. Natl Acad. Sci. USA 117, 1860-1866 (2020).
80. Saiz-Lopez, A. et al. lodine chemistry in the troposphere and its effect on ozone. Atmos. Chem. Phys. 14, 13119-13143 (2014).
81. Finkenzeller, H. et al. The gas-phase formation mechanism of iodic acid as an atmospheric aerosol source. Nat. Chem. 15, 129-135 (2022).
82. Plane, J. M. C., Joseph, D. M., Allan, B. J., Ashworth, S. H. & Francisco, J. S. An experimental and theoretical study of the reactions and . J. Phys. Chem. A 110, 93-100 (2006).
83. Koenig, T. K. et al. Ozone depletion due to dust release of iodine in the free troposphere. Sci. Adv. 7, eabj6544 (2021).
84. Cuevas, C. A. et al. The influence of iodine on the Antarctic stratospheric ozone hole. Proc. Natl Acad. Sci. USA 119, e2110864119 (2022).
85. Wang, H. et al. Aerosols in the E3SM Version 1: new developments and their impacts on radiative forcing. J. Adv. Model. Earth Syst. 12, e2019MS001851 (2020).
86. Liu, X. et al. Description and evaluation of a new four-mode version of the Modal Aerosol Module (MAM4) within version 5.3 of the Community Atmosphere Model. Geosci. Model Dev. 9, 505-522 (2016).
87. Liu, X. et al. Toward a minimal representation of aerosols in climate models: description and evaluation in the Community Atmosphere Model CAM5. Geosci. Model Dev. 5, 709-739 (2012).
88. Zaveri, R. A., Easter, R. C., Fast, J. D. & Peters, L. K. Model for Simulating Aerosol Interactions and Chemistry (MOSAIC). J. Geophys. Res. Atmos. 113, D132O4 (2008).
89. WCRP-CMIP CMIP6_CVs version: 6.2.58.68 https://wcrp-cmip.github.io/CMIP6_CVs/docs/ CMIP6_source_id.html.
90. Kazil, J. et al. Aerosol nucleation and its role for clouds and Earth’s radiative forcing in the aerosol-climate model ECHAM5-HAM. Atmos. Chem. Phys. 10, 10733-10752 (2010).
91. Gordon, H. et al. Reduced anthropogenic aerosol radiative forcing caused by biogenic new particle formation. Proc. Natl Acad. Sci. USA 113, 12053-12058 (2016).
92. Makkonen, R., Seland, O., Kirkevag, A., Iversen, T. & Kristjansson, J. E. Evaluation of aerosol number concentrations in NorESM with improved nucleation parameterization. Atmos. Chem. Phys. 14, 5127-5152 (2014).
93. Bergman, T. et al. Description and evaluation of a secondary organic aerosol and new particle formation scheme within TM5-MP v1.2. Geosci. Model Dev. 15, 683-713 (2022).
94. Makkonen, R. et al. Sensitivity of aerosol concentrations and cloud properties to nucleation and secondary organic distribution in ECHAM5-HAM global circulation model. Atmos. Chem. Phys. 9, 1747-1766 (2009).
95. Mann, G. W. et al. Intercomparison of modal and sectional aerosol microphysics representations within the same 3-D global chemical transport model. Atmos. Chem. Phys. 12, 4449-4476 (2012).
96. Vignati, E., Wilson, J. & Stier, P. M7: an efficient size-resolved aerosol microphysics module for large-scale aerosol transport models. J. Geophys. Res. Atmos. 109, D222O2 (2004).
97. Mann, G. W. et al. Description and evaluation of GLOMAP-mode: a modal global aerosol microphysics model for the UKCA composition-climate model. Geosci. Model Dev. 3, 519-551 (2010).
98. Wang, H. et al. Sensitivity of remote aerosol distributions to representation of cloudaerosol interactions in a global climate model. Geosci. Model Dev. 6, 765-782 (2013).
99. Emmons, L. K. et al. Description and evaluation of the Model for Ozone and Related chemical Tracers, version 4 (MOZART-4). Geosci. Model Dev. 3, 43-67 (2010).
100. Buchholz, R. R., Emmons, L. K., Tilmes, S. & The CESM2 Development Team. CESM2.1/ CAM-chem Instantaneous Output for Boundary Conditions. https://doi.org/10.5065/ NMP7-EP60 (UCAR/NCAR – Atmospheric Chemistry Observations and Modeling Laboratory, 2019).
101. Hodzic, A. et al. Volatility dependence of Henry’s law constants of condensable organics: application to estimate depositional loss of secondary organic aerosols. Geophys. Res. Lett. 41, 4795-4804 (2014).
102. Sun, J. et al. Impact of nudging strategy on the climate representativeness and hindcast skill of constrained EAMv1 simulations. J. Adv. Model. Earth Syst. 11, 3911-3933 (2019).
103. Hoesly, R. M. et al. Historical (1750-2014) anthropogenic emissions of reactive gases and aerosols from the Community Emissions Data System (CEDS). Geosci. Model Dev. 11, 369-408 (2018).
104. Feng, L. et al. The generation of gridded emissions data for CMIP6. Geosci. Model Dev. 13, 461-482 (2020).
105. Wang, S., Maltrud, M., Elliott, S., Cameron-Smith, P. & Jonko, A. Influence of dimethyl sulfide on the carbon cycle and biological production. Biogeochemistry 138, 49-68 (2018).
106. Wang, S. X. et al. Emission trends and mitigation options for air pollutants in East Asia. Atmos. Chem. Phys. 14, 6571-6603 (2014).
107. Ding, D., Xing, J., Wang, S. X., Liu, K. Y. & Hao, J. M. Estimated contributions of emissions controls, meteorological factors, population growth, and changes in baseline mortality to reductions in ambient and -related mortality in China, 2013-2017. Environ. Health Perspect. 127, 067009 (2019).
108. Guenther, A. et al. Estimates of global terrestrial isoprene emissions using MEGAN (Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature). Atmos. Chem. Phys. 6, 3181-3210 (2006).
109. Wendisch, M. et al. ACRIDICON-CHUVA campaign: studying tropical deep convective clouds and precipitation over Amazonia using the new German research aircraft HALO. Bull. Am. Meteorol. Soc. 97, 1885-1908 (2016).
110. Ding, A. et al. Long-term observation of air pollution-weather/climate interactions at the SORPES station: a review and outlook. Front. Environ. Sci. Eng. 10, 15 (2016).
111. Ding, A. et al. Significant reduction of in eastern China due to regional-scale emission control: evidence from SORPES in 2011-2018. Atmos. Chem. Phys. 19, 11791-11801 (2019).
112. Jiang, J., Chen, M., Kuang, C., Attoui, M. & McMurry, P. H. Electrical mobility spectrometer using a diethylene glycol condensation particle counter for measurement of aerosol size distributions down to 1 nm . Aerosol Sci. Technol. 45, 510-521 (2011).
113. Liu, J., Jiang, J., Zhang, Q., Deng, J. & Hao, J. A spectrometer for measuring particle size distributions in the range of 3 nm to . Front. Environ. Sci. Eng. 10, 63-72 (2016).
114. Cai, R., Chen, D.-R., Hao, J. & Jiang, J. A miniature cylindrical differential mobility analyzer for sub-3 nm particle sizing. J. Aerosol Sci. 106, 111-119 (2017).
115. Liu, Y. et al. Formation of condensable organic vapors from anthropogenic and biogenic volatile organic compounds (VOCs) is strongly perturbed by in eastern China. Atmos. Chem. Phys. 21, 14789-14814 (2021).
116. Smith, S. J. et al. Anthropogenic sulfur dioxide emissions: 1850-2005. Atmos. Chem. Phys. 11, 1101-1116 (2011).
117. Crippa, M. et al. Gridded emissions of air pollutants for the period 1970-2012 within EDGAR v4.3.2. Earth Syst. Sci. Data 10, 1987-2013 (2018).
118. Wang, S., Elliott, S., Maltrud, M. & Cameron-Smith, P. Influence of explicit Phaeocystis parameterizations on the global distribution of marine dimethyl sulfide. J. Geophys. Res. Biogeosci. 120, 2158-2177 (2015).
119. Lana, A. et al. An updated climatology of surface dimethlysulfide concentrations and emission fluxes in the global ocean. Global Biogeochem. Cycles 25, Gb1004 (2011).
120. Kupc, A. et al. The potential role of organics in new particle formation and initial growth in the remote tropical upper troposphere. Atmos. Chem. Phys. 20, 15037-15060 (2020).
121. Guenther, A. B. et al. The Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature version 2.1 (MEGAN2.1): an extended and updated framework for modeling biogenic emissions. Geosci. Model Dev. 5, 1471-1492 (2012).
122. McDuffie, E. E. et al. A global anthropogenic emission inventory of atmospheric pollutants from sector- and fuel-specific sources (1970-2017): an application of the Community Emissions Data System (CEDS). Earth Syst. Sci. Data 12, 3413-3442 (2020).
123. Bouwman, A. F. et al. A global high-resolution emission inventory for ammonia. Global Biogeochem. Cycles 11, 561-587 (1997).
124. Fowler, D. et al. Effects of global change during the 21st century on the nitrogen cycle. Atmos. Chem. Phys. 15, 13849-13893 (2015).
125. Paulot, F. et al. Global oceanic emission of ammonia: constraints from seawater and atmospheric observations. Global Biogeochem. Cycles 29, 1165-1178 (2015).
126. Livesey, N. J., Van Snyder, W., Read, W. G. & Wagner, P. A. Retrieval algorithms for the EOS Microwave Limb Sounder (MLS). IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 44, 1144-1155 (2006).
127. Livesey, N. J. et al. Earth Observing System (EOS). Aura Microwave Limb Sounder (MLS). Version Level 2 and 3 data quality and description document. https://mls.jpl.nasa. gov/data/v5-0_data_quality_document.pdf (Jet Propulsion Laboratory, 2022).
128. Zhang, G. J. & McFarlane, N. A. Sensitivity of climate simulations to the parameterization of cumulus convection in the Canadian Climate Centre general circulation model. Atmos.-Ocean 33, 407-446 (1995).
129. Qian, Y. et al. Parametric sensitivity and uncertainty quantification in the version 1 of E3SM atmosphere model based on short perturbed parameter ensemble simulations. J. Geophys. Res. Atmos. 123, 13046-13073 (2018).
130. Xu, X. et al. Factors affecting entrainment rate in deep convective clouds and parameterizations. J. Geophys. Res. Atmos. 126, e2021JD034881 (2021).
131. Yang, B. et al. Uncertainty quantification and parameter tuning in the CAM5 ZhangMcFarlane convection scheme and impact of improved convection on the global circulation and climate. J. Geophys. Res. Atmos. 118, 395-415 (2013).
132. Wimmer, D. et al. Ground-based observation of clusters and nucleation-mode particles in the Amazon. Atmos. Chem. Phys. 18, 13245-13264 (2018).
133. Franco, M. A. et al. Occurrence and growth of sub-50 nm aerosol particles in the Amazonian boundary layer. Atmos. Chem. Phys. 22, 3469-3492 (2022).
134. Zhao, B. et al. Formation process of particles and cloud condensation nuclei over the Amazon rainforest: the role of local and remote new-particle formation. Geophys. Res. Lett. 49, e2022GL100940 (2022).
135. Stier, P. et al. The aerosol-climate model ECHAM5-HAM. Atmos. Chem. Phys. 5, 1125-1156 (2005).
136. Lucas, D. D. & Akimoto, H. Evaluating aerosol nucleation parameterizations in a global atmospheric model. Geophys. Res. Lett. 33, L10808 (2006).
137. Pierce, J. R. & Adams, P. J. Uncertainty in global CCN concentrations from uncertain aerosol nucleation and primary emission rates. Atmos. Chem. Phys. 9, 1339-1356 (2009).
138. Yu, F. et al. Particle number concentrations and size distributions in the stratosphere: implications of nucleation mechanisms and particle microphysics. Atmos. Chem. Phys. 23, 1863-1877 (2023).
139. Merikanto, J., Spracklen, D. V., Mann, G. W., Pickering, S. J. & Carslaw, K. S. Impact of nucleation on global CCN. Atmos. Chem. Phys. 9, 8601-8616 (2009).
140. Yu, F. et al. Spatial distributions of particle number concentrations in the global troposphere: simulations, observations, and implications for nucleation mechanisms. J. Geophys. Res. Atmos. 115, D17205 (2010).
141. Westervelt, D. M. et al. Formation and growth of nucleated particles into cloud condensation nuclei: model-measurement comparison. Atmos. Chem. Phys. 13, 7645-7663 (2013).
142. Spracklen, D. V. et al. Explaining global surface aerosol number concentrations in terms of primary emissions and particle formation. Atmos. Chem. Phys. 10, 4775-4793 (2010).
143. Kulmala, M., Lehtinen, K. E. J. & Laaksonen, A. Cluster activation theory as an explanation of the linear dependence between formation rate of 3 nm particles and sulphuric acid concentration. Atmos. Chem. Phys. 6, 787-793 (2006).
144. Kuang, C., McMurry, P. H., McCormick, A. V. & Eisele, F. L. Dependence of nucleation rates on sulfuric acid vapor concentration in diverse atmospheric locations. J. Geophys. Res. Atmos. 113, D10209 (2008).
145. Scott, C. E. et al. The direct and indirect radiative effects of biogenic secondary organic aerosol. Atmos. Chem. Phys. 14, 447-470 (2014).
146. Dada, L. et al. Sources and sinks driving sulfuric acid concentrations in contrasting environments: implications on proxy calculations. Atmos. Chem. Phys. 20, 11747-11766 (2020).
147. Yang, L. et al. Toward building a physical proxy for gas-phase sulfuric acid concentration based on its budget analysis in polluted Yangtze River Delta, East China. Environ. Sci. Technol. 55, 6665-6676 (2021).
148. Deng, C. et al. Seasonal characteristics of new particle formation and growth in urban Beijing. Environ. Sci. Technol. 54, 8547-8557 (2020).
149. Wang, Y. et al. Detection of gaseous dimethylamine using vocus proton-transfer-reaction time-of-flight mass spectrometry. Atmos. Environ. 243, 117875 (2020).
150. You, Y. et al. Atmospheric amines and ammonia measured with a chemical ionization mass spectrometer (CIMS). Atmos. Chem. Phys. 14, 12181-12194 (2014).
151. Zheng, J. et al. Measurement of atmospheric amines and ammonia using the high resolution time-of-flight chemical ionization mass spectrometry. Atmos. Environ. 102, 249-259 (2015).
Acknowledgements This study was supported by the US Department of Energy, Office of Science, Office of Biological and Environmental Research, Earth System Model Development (ESMD) programme area as part of the Enabling Aerosol-cloud interactions at GLobal convection-permitting scalES (EAGLES) project (project no. 74358), and by the National Natural Science Foundation of China (22188102). This study was also supported by the National Natural Science Foundation of China (42275110) and the National Key R&D Program of China (2022YFC3701000, Task 5). N.M.D. was supported by the National Science Foundation (AGS2132089). M.S. was supported by the US Department of Energy Office of Science, Office of Biological and Environmental Research, through the Early Career Research Program. This research used the resources of the National Energy Research Scientific Computing Center (NERSC), which is a US Department of Energy Office of Science User Facility located at Lawrence Berkeley National Laboratory, operated under contract no. DE-ACO2-05CH11231 using NERSC awards ALCC-ERCAP0016315, BER-ERCAP0015329, BER-ERCAP0018473 and BER-ERCAPOO20990. The Pacific Northwest National Laboratory is operated for the US Department of Energy by Battelle Memorial Institute under contract DE-ACO5-76RLO1830.
Author contributions B.Z., N.M.D., P.-L.M., M.S. and K.Z. conceived the study. B.Z., K.Z., N.M.D., M.S., J.Sh. and C.Y. developed the methods used in this study. B.Z., L.M., K.Z., N.M.D., M.S., J.Sh., J.Su., S.T., H.G., B.S., Z.L., L.H., S.L., G.L., Y.G., J.J., A.D., W.N., X.Q., X.C. and L.W. carried out the research. B.Z. wrote the original draft of the manuscript. N.M.D., Y.G., M.S., K.Z., J.Su., S.W., P.-L.M., S.T., J.F., H.G., Z.L., M.W., S.L., C.Y., G.L., H.W., J.J., A.D., W.N. and L.W. revised the manuscript.
Competing interests The authors declare no competing interests.
Additional information
Supplementary information The online version contains supplementary material available at https://doi.org/10.1038/s41586-024-07547-1.
Correspondence and requests for materials should be addressed to Bin Zhao.
Peer review information Nature thanks the anonymous reviewers for their contribution to the peer review of this work. Peer reviewer reports are available.
Reprints and permissions information is available at http://www.nature.com/reprints.
A
B
Extended Data Fig. 1| Schematic of regionally leading NPF mechanisms and spatial extent for quantitative analyses. a, Schematic of the leading NPF mechanisms in the boundary layer and upper troposphere of the regions of interest. Note, in the upper troposphere above the Pacific and Atlantic oceans,
organic- nucleation and neutral nucleation are identified as two primary NPF mechanisms. b, Spatial extent of the regions of interest used in our quantitative analyses. Panel b was created with ArcGIS10 using free map data made by Natural Earth (https://www.naturalearthdata.com/).
Extended Data Fig. 2 | Number concentrations of particles across the entire size range and the fractions caused by NPF at different vertical levels in 2016. a,c,e, Spatial distribution of particle number concentrations at , 1 km AGL (approximately at the low-cloud level) (c) and surface level from the best-case simulation (e). b,d,f, Fractions of particle number concentrations from NPF at AGL (d) and surface level, based on the difference between the best-case and No_NPF scenarios (f). g, Spatial distribution of particle number concentrations at surface level from the NPF_Mech4 scenario.
h, Fractions of particle number concentrations from NPF at surface level, based
on the difference between the NPF_Mech4 and No_NPF scenarios. Definitions of the scenarios are presented in Methods and Supplementary Table 1. Particle number concentrations cover the entire size range (note that field observations are mostly made for particles larger than a certain cutoff size) and are normalized to standard temperature and pressure ( 273.15 K and 101.325 kPa ). The zonal mean particle number concentrations and the fractions caused by NPF are presented in Supplementary Fig. 12. Maps were created using the NCAR Command Language (version 6.6.2), https://doi.org/10.5065/D6WD3XH5.
Extended Data Fig. 3 | Further evaluation of model performance at observational sites over oceanic and human-polluted continental regions.
Comparison of simulated and DMA (b) concentrations with observations in anthropogenically polluted regions. We list the time ranges and sources of the observational data as follows. : Agia Marina, Cyprus, February 2018, Dada et al. ; Helsinki, Finland, July 2019, Dada et al. ; Budapest, Hungary, March-April 2018, Dada et al. ; Kilpilahti, Finland, June 2012, Dada et al. ; Nanjing, China, January, April, July, November 2018, Yang et al. ; Beijing, China, January-April and October-December 2018, Deng et al. ; Wangdu, China, December 2018 and January 2019, Wang et al. .b, DMA: Kent,
USA, November 2011 and August-September 2013, You et al. ; Alabama, USA, June 2013, You et al. ; Wangdu, China, December 2018 and January 2019, Wang et al. ; Nanjing, China, August-September 2012, Zheng et al. ; Beijing, China, January-March and October-December 2018, Cai et al. . c, Comparison of simulated concentrations with observations at ten oceanic or coastal sites worldwide.Simulated concentrations are averaged over the nine model grids encompassing an observational site. Locations of the sites and time periods of observations are summarized in He et al. . d, Statistics of simulated and observed number concentrations of ultrafine particles (diameter ) at three observational sites in China.
Extended Data Fig. 4 | Simulated concentrations in the upper troposphere over the Asian monsoon region in June-August 2016. Concentrations at 12 and 15 km AGL are shown to facilitate comparison with satellite observations reported by Höpfner et al. (their Fig. 5) and Höpfner et al. (their Supplementary Fig. 5).
Extended Data Fig. 5 | NPF rates as a function of height AGL over rainforests under the best-case and sensitivity scenarios. White lines represent the total NPF rates of all mechanisms at a diameter of 1.7 nm ( , on a log scale) and the coloured areas represent the relative contributions of different mechanisms,
both averaged in 2016 over the regions specified in Extended Data Fig.1b. Definitions of the sensitivity experiments are presented in Methods and Supplementary Table 1.
Extended Data Fig. 6 | NPF rates as a function of height AGL over anthropogenically polluted regions under the best-case and sensitivity scenarios. White lines represent the total NPF rates of all mechanisms at a diameter of 1.7 nm ( , on a log scale) and the coloured areas represent the
relative contributions of different mechanisms, both averaged in 2016 over the regions specified in Extended Data Fig. 1b. Definitions of the sensitivity experiments are presented in Methods and Supplementary Table 1.
Extended Data Fig. 7|Zonal mean NPF rates of individual mechanisms over the Pacific Ocean ( ) under the best-case and sensitivity scenarios in 2016. Only five NPF mechanisms are shown because the other
mechanisms are negligible in these regions. Definitions of the sensitivity experiments are presented in Methods and Supplementary Table 1.
Extended Data Fig. 8 |Same as Extended Data Fig. 7 but for the Atlantic Ocean ( ).
Extended Data Fig. 9 | NPF rates as a function of height AGL over Eastern China and India, which are parts of the Asian monsoon region, under the best-case scenario and a sensitivity scenario that assumes that concentration accumulates in a small fraction of a model grid. White lines represent the total NPF rates of all mechanisms at a diameter of 1.7 nm ( , on a log scale) and the coloured areas represent the relative contributions of
different mechanisms, both averaged in 2016 over the regions specified in Extended Data Fig. 1b. For a scenario intermediate between the best-case simulation and the above sensitivity simulation, the contribution of nucleation could be even higher, because the limitation of availability may not be as strong as in the above sensitivity simulation.
Best-case
Extended Data Fig. 10 | Comparison between simulated zonal mean NPF
rates in two scenarios. a, Best-case simulation including 11 nucleation mechanisms. b, A sensitivity simulation that includes only four traditional
NPF_Mech4_scaled
nucleation mechanisms (neutral and ion-induced nucleation and nucleation) but scales the NPF rates of these mechanisms to match the globally averaged NPF rate of the best-case simulation.
State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Tsinghua University, Beijing, China. State Environmental Protection Key Laboratory of Sources and Control of Air Pollution Complex, Beijing, China. Pacific Northwest National Laboratory, Richland, WA, USA. Center for Atmospheric Particle Studies, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. Department of Chemical Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. Department of Chemistry, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. Department of Engineering and Public Policy, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA. National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, USA. Division of Chemistry and Chemical Engineering, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA. Key Laboratory of Marine Environment and Ecology, Ministry of Education, Ocean University of China, Qingdao, China. Joint International Research Laboratory of Atmospheric and Earth System Sciences, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, Nanjing, China. Shanghai Key Laboratory of Atmospheric Particle Pollution and Prevention (LAP ), Department of Environmental Science and Engineering, Fudan University, Shanghai, China. Present address: College of Ocean and Earth Sciences, Xiamen University, Xiamen, China. e-mail: bzhao@mail.tsinghua.edu.cn
