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Enregistrement W1969981169 · doi:10.5194/acp-10-11647-2010

Light-absorbing impurities in Arctic snow

2010· article· en· W1969981169 sur OpenAlexaboutno aff
Sarah J. Doherty, Stephen G. Warren, Thomas C. Grenfell, A. D. Clarke, Richard E. Brandt

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space AdministrationNorsk PolarinstituttOak FoundationNational Science Foundation
Mots-clésSnowAlbedo (alchemy)ArcticEnvironmental scienceMeltwaterGlacierSnowmeltAtmospheric sciencesSea iceSnow fieldCryosphereSnowpackAbsorption (acoustics)ClimatologyGeologyPhysical geographyOceanographyMeteorologyGeographyMaterials scienceSnow cover

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Absorption of radiation by ice is extremely weak at visible and near-ultraviolet wavelengths, so small amounts of light-absorbing impurities in snow can dominate the absorption of solar radiation at these wavelengths, reducing the albedo relative to that of pure snow, contributing to the surface energy budget and leading to earlier snowmelt. In this study Arctic snow is surveyed for its content of light-absorbing impurities, expanding and updating the 1983–1984 survey of Clarke and Noone. Samples were collected in Alaska, Canada, Greenland, Svalbard, Norway, Russia, and the Arctic Ocean during 1998 and 2005–2009, on tundra, glaciers, ice caps, sea ice, frozen lakes, and in boreal forests. Snow was collected mostly in spring, when the entire winter snowpack is accessible for sampling. Sampling was carried out in summer on the Greenland Ice Sheet and on the Arctic Ocean, of melting glacier snow and sea ice as well as cold snow. About 1200 snow samples have been analyzed for this study. The snow is melted and filtered; the filters are analyzed in a specially designed spectrophotometer system to infer the concentration of black carbon (BC), the fraction of absorption due to non-BC light-absorbing constituents and the absorption Ångstrom exponent of all particles. This is done using BC calibration standards having a mass absorption efficiency of 6.0 m2 g−1 at 550 nm and by making an assumption that the absorption Angstrom exponent for BC is 1.0 and for non-BC light-absorbing aerosol is 5.0. The reduction of snow albedo is primarily due to BC, but other impurities, principally brown (organic) carbon, are typically responsible for ~40% of the visible and ultraviolet absorption. The meltwater from selected snow samples was saved for chemical analysis to identify sources of the impurities. Median BC amounts in surface snow are as follows (nanograms of carbon per gram of snow): Greenland 3, Arctic Ocean snow 7, melting sea ice 8, Arctic Canada 8, subarctic Canada 14, Svalbard 13, Northern Norway 21, western Arctic Russia 27, northeastern Siberia 34. Concentrations are more variable in the European Arctic than in Arctic Canada or the Arctic Ocean, probably because of the proximity to BC sources. Individual samples of falling snow were collected on Svalbard, documenting the springtime decline of BC from March through May. Absorption Ångstrom exponents are 1.5–1.7 in Norway, Svalbard, and western Russia, 2.1–2.3 elsewhere in the Arctic, and 2.5 in Greenland. Correspondingly, the estimated contribution to absorption by non-BC constituents in these regions is ~25%, 40%, and 50% respectively. It has been hypothesized that when the snow surface layer melts some of the BC is left at the top of the snowpack rather than being carried away in meltwater. This process was observed in a few locations and would cause a positive feedback on snowmelt. The BC content of the Arctic atmosphere has declined markedly since 1989, according to the continuous measurements of near-surface air at Alert (Canada), Barrow (Alaska), and Ny-Ålesund (Svalbard). Correspondingly, the new BC concentrations for Arctic snow are somewhat lower than those reported by Clarke and Noone for 1983–1984, but because of methodological differences it is not clear that the differences are significant. Nevertheless, the BC content of Arctic snow appears to be no higher now than in 1984, so it is doubtful that BC in Arctic snow has contributed to the rapid decline of Arctic sea ice in recent years.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations528
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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