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Enregistrement W2121539051 · doi:10.5194/acp-16-5009-2016

Aerosol optical properties in the southeastern United States in summer – Part 2: Sensitivity of aerosol optical depth to relative humidity and aerosol parameters

2016· article· en· W2121539051 sur OpenAlexaff
C. A. Brock, N. L. Wagner, B. E. Anderson, A. J. Beyersdorf, Pedro Campuzano‐Jost, Douglas A. Day, Glenn S. Diskin, T. D. Gordon, J. L. Jiménez, D. A. Lack, J. Liao, M. Z. Markovic, A. M. Middlebrook, A. E. Perring, M. Richardson, Joshua P. Schwarz, André Welti, Luke D. Ziemba, Daniel M. Murphy

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesGeorgia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésAerosolRelative humidityAtmospheric sciencesEnvironmental scienceRange (aeronautics)HumidityMass concentration (chemistry)Boundary layerMeteorologyChemistryMaterials scienceGeologyThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aircraft observations of meteorological, trace gas, and aerosol properties were made between May and September 2013 in the southeastern United States (US). Regionally representative aggregate vertical profiles of median and interdecile ranges of the measured parameters were constructed from 37 individual aircraft profiles made in the afternoon when a well-mixed boundary layer with typical fair-weather cumulus was present (Wagner et al., 2015). We use these 0–4 km aggregate profiles and a simple model to calculate the sensitivity of aerosol optical depth (AOD) to changes in dry aerosol mass, relative humidity, mixed-layer height, the central diameter and width of the particle size distribution, hygroscopicity, and dry and wet refractive index, while holding the other parameters constant. The calculated sensitivity is a result of both the intrinsic sensitivity and the observed range of variation in these parameters. These observationally based sensitivity studies indicate that the relationship between AOD and dry aerosol mass in these conditions in the southeastern US can be highly variable and is especially sensitive to relative humidity (RH). For example, calculated AOD ranged from 0.137 to 0.305 as the RH was varied between the 10th and 90th percentile profiles with dry aerosol mass held constant. Calculated AOD was somewhat less sensitive to aerosol hygroscopicity, mean size, and geometric standard deviation, σg. However, some chemistry–climate models prescribe values of σg substantially larger than we or others observe, leading to potential high biases in model-calculated AOD of ∼ 25 %. Finally, AOD was least sensitive to observed variations in dry and wet aerosol refractive index and to changes in the height of the well-mixed surface layer. We expect these findings to be applicable to other moderately polluted and background continental air masses in which an accumulation mode between 0.1–0.5 µm diameter dominates aerosol extinction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,653

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,203 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations61
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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