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Enregistrement W2139988539 · doi:10.5194/acp-12-6157-2012

Aerosol observations and growth rates downwind of the anvil of a deep tropical thunderstorm

2012· article· en· W2139988539 sur OpenAlexaff
D. Waddicor, G. Vaughan, T. W. Choularton, Keith Bower, Hugh Coe, M. W. Gallagher, P. I. Williams, Michael Flynn, A. Volz‐Thomas, H.‐W. Pätz, Peter Isaac, Jörg Hacker, Frances H. Arnold, Hans Schlager, J. A. Whiteway

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Environment Research Council
Mots-clésAerosolAtmospheric sciencesCloud condensation nucleiThunderstormEnvironmental scienceParticle (ecology)ClimatologyMeteorologyPhysicsGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present a case study of Aitken and accumulation mode aerosol observed downwind of the anvil of a deep tropical thunderstorm. The measurements were made by condensation nuclei counters flown on the Egrett high-altitude aircraft from Darwin during the ACTIVE campaign, in monsoon conditions producing widespread convection over land and ocean. Maximum measured concentrations of aerosol with diameter greater than 10 nm were 25 000 cm−3 (STP). By calculating back-trajectories from the observations, and projecting onto infrared satellite images, the time since the air exited cloud was estimated. In this way a time scale of about 3 hours was derived for the Aitken aerosol concentration to reach its peak. We examine the hypothesis that the growth in aerosol concentrations can be explained by production of sulphuric acid from SO2 followed by particle nucleation and coagulation. Estimates of the sulphuric acid production rate show that the observations are only consistent with this hypothesis if the particles coagulate to sizes >10 nm much more quickly than is suggested by current theory. Alternatively, other condensible gases (possibly organic) drive the growth of aerosol particles in the TTL.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,033

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations26
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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