Experimental investigation of ion–ion recombination under atmospheric conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present the results of laboratory measurements of the ion–ion recombination coefficient at different temperatures, relative humidities and concentrations of ozone and sulfur dioxide. The experiments were carried out using the Cosmics Leaving OUtdoor Droplets (CLOUD) chamber at CERN, the walls of which are made of conductive material, making it possible to measure small ions. We produced ions in the chamber using a 3.5 GeV c−1 beam of positively charged pions (π+) generated by the CERN Proton Synchrotron (PS). When the PS was switched off, galactic cosmic rays were the only ionization source in the chamber. The range of the ion production rate varied from 2 to 100 cm−3 s−1, covering the typical range of ionization throughout the troposphere. The temperature ranged from −55 to 20 °C, the relative humidity (RH) from 0 to 70 %, the SO2 concentration from 0 to 40 ppb, and the ozone concentration from 200 to 700 ppb. The best agreement of the retrieved ion–ion recombination coefficient with the commonly used literature value of 1.6 × 10−6 cm3 s−1 was found at a temperature of 5 °C and a RH of 40 % (1.5 ± 0.6) × 10−6 cm3 s−1. At 20 °C and 40 % RH, the retrieved ion–ion recombination coefficient was instead (2.3 ± 0.7) × 10−6 cm3 s−1. We observed no dependency of the ion–ion recombination coefficient on ozone concentration and a weak variation with sulfur dioxide concentration. However, we observed a more than fourfold increase in the ion–ion recombination coefficient with decreasing temperature. We compared our results with three different models and found an overall agreement for temperatures above 0 °C, but a disagreement at lower temperatures. We observed a strong increase in the recombination coefficient for decreasing relative humidities, which has not been reported previously.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
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 ».