Trapping of trace gases by growing ice surfaces including surface‐saturated adsorption
Notice bibliographique
Résumé
Key steps leading to the uptake of trace gases into atmospheric cloud ice particles include gas phase diffusion of trace gas molecules toward growing ice crystals and the kinetics of molecular interactions at the ice surfaces. In the case of nitric acid, laboratory studies and airborne field observations indicate uptake in growing ice films and cirrus ice particles above the thermodynamic solubility limit. This implies that uptake of nitric acid molecules on growing ice surfaces (trapping) controls the nitric acid content in ice particles residing in supersaturated air. A previous trapping model is updated to include effects of surface‐saturated adsorption. Exact analytical solutions to the problem are derived to enable the calculation of the amount of vapor trapped for a given ice growth rate, assuming Langmuir‐type adsorption isotherms. Those solutions are provided in terms of trapping efficiencies and equivalent uptake coefficients, net vapor fluxes toward ice crystals or ice films, steady state molar ratios of trapped molecules in the ice phase, and gas‐ice partitioning factors. The trapping model includes the underlying adsorption equilibrium model asymptotically for nongrowing ice particles. Comparisons to laboratory and field measurements of nitric acid uptake are carried out. Observed dependences of uptake as a function of nitric acid partial pressure, ice growth rate, and temperature are reproduced fairly well. Nitric acid molar ratios in cirrus ice are neither controlled purely by adsorption nor purely by gas phase diffusion, underscoring the importance of using the trapping concept to interpret these observations. These results also suggest further mechanisms that enhance the nitric acid content in cirrus ice at the tropical tropopause at very low temperatures. A discussion of potential model improvements outlines the physical conditions in which the updated model describes trapping well and leads to further insight into the physical nature of the trapping process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
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score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».