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Enregistrement W2135705633 · doi:10.5194/acp-11-11335-2011

Cloud condensation nuclei closure study on summer arctic aerosol

2011· article· en· W2135705633 sur OpenAlexafffund
M. Martin, Rachel Chang, B. Sierau, S. Sjögren, Erik Swietlicki, Jonathan P. D. Abbatt, Caroline Leck, Ulrike Lohmann

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesKnut och Alice Wallenbergs StiftelseDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesPolarforskningssekretariatet
Mots-clésAerosolCloud condensation nucleiDifferential mobility analyzerCondensation particle counterAtmospheric sciencesChemistryParticle numberParticle (ecology)Scanning mobility particle sizerEnvironmental scienceParticle sizeParticle-size distributionPhysicsOceanographyNuclear physicsPlasmaGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present an aerosol – cloud condensation nuclei (CCN) closure study on summer high Arctic aerosol based on measurements that were carried out in 2008 during the Arctic Summer Cloud Ocean Study (ASCOS) on board the Swedish ice breaker Oden. The data presented here were collected during a three-week time period in the pack ice (>85° N) when the icebreaker Oden was moored to an ice floe and drifted passively during the most biological active period into autumn freeze up conditions. CCN number concentrations were obtained using two CCN counters measuring at different supersaturations. The directly measured CCN number concentration was then compared with a CCN number concentration calculated using both bulk aerosol mass composition data from an aerosol mass spectrometer (AMS) and aerosol number size distributions obtained from a differential mobility particle sizer, assuming κ-Köhler theory, surface tension of water and an internally mixed aerosol. The last assumption was supported by measurements made with a hygroscopic tandem differential mobility analyzer (HTDMA) for particles >70 nm. For the two highest measured supersaturations, 0.73 and 0.41%, closure could not be achieved with the investigated settings concerning hygroscopicity and density. The calculated CCN number concentration was always higher than the measured one for those two supersaturations. This might be caused by a relative larger insoluble organic mass fraction of the smaller particles that activate at these supersaturations, which are thus less good CCN than the larger particles. On average, 36% of the mass measured with the AMS was organic mass. At 0.20, 0.15 and 0.10% supersaturation, closure could be achieved with different combinations of hygroscopic parameters and densities within the uncertainty range of the fit. The best agreement of the calculated CCN number concentration with the observed one was achieved when the organic fraction of the aerosol was treated as nearly water insoluble (κorg=0.02), leading to a mean total κ, κtot, of 0.33 ± 0.13. However, several settings led to closure and κorg=0.2 is found to be an upper limit at 0.1% supersaturation. κorg≤0.2 leads to a κtot range of 0.33 ± 013 to 0.50 ± 0.11. Thus, the organic material ranges from being sparingly soluble to effectively insoluble. These results suggest that an increase in organic mass fraction in particles of a certain size would lead to a suppression of the Arctic CCN activity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations110
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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