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Enregistrement W2100035211 · doi:10.5194/acp-13-6727-2013

Diffusion of volatile organics through porous snow: impact of surface adsorption and grain boundaries

2013· article· en· W2100035211 sur OpenAlexafffund
Thorsten Bartels‐Rausch, Sumi N. Wren, S. Schreiber, F. Riche, Martin Schneebeli, Markus Ammann

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversity of TorontoSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSnowSnowpackDiffusionChemistrySublimation (psychology)AdsorptionTrace gasPorosityAnalytical Chemistry (journal)Environmental chemistryThermodynamicsGeologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Release of trace gases from surface snow on earth drives atmospheric chemistry, especially in the polar regions. The gas-phase diffusion of methanol and of acetone through the interstitial air of snow was investigated in a well-controlled laboratory study in the temperature range of 223 to 263 K. The aim of this study was to evaluate how the structure of the snowpack, the interaction of the trace gases with the snow surface, and the grain boundaries influence the diffusion on timescales up to 1 h. The diffusive loss of these two volatile organics into packed snow samples was measured using a chemical ionization mass spectrometer. The structure of the snow was analysed by means of X-ray-computed micro-tomography. The observed diffusion profiles could be well described based on gas-phase diffusion and the known structure of the snow sample at temperatures ≥ 253 K. At colder temperatures, surface interactions start to dominate the diffusive transport. Parameterizing these interactions in terms of adsorption to the solid ice surface, i.e. using temperature-dependent air–ice partitioning coefficients, better described the observed diffusion profiles than the use of air–liquid partitioning coefficients. No changes in the diffusive fluxes were observed by increasing the number of grain boundaries in the snow sample by a factor of 7, indicating that for these volatile organic trace gases, uptake into grain boundaries does not play a role on the timescale of diffusion through porous surface snow. For this, a snow sample with an artificially high amount of ice grains was produced and the grain boundary surface measured using thin sections. In conclusion, we have shown that the diffusivity can be predicted when the structure of the snowpack and the partitioning of the trace gas to solid ice is known.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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