The immersion freezing behavior of mineral dust particles mixed with biological substances
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Biological particles such as bacteria, fungal spores or pollen are known to be efficient ice nucleating particles. Their ability to nucleate ice is due to ice nucleation active macromolecules (INM). It has been suggested that these INM maintain their nucleating ability even when they are separated from their original carriers. This opens the possibility of an accumulation of such INM in e.g., soils, resulting in an internal mixture of mineral dust and INM. If particles from such soils which contain biological INM are then dispersed into the atmosphere due to wind erosion or agricultural processes, they could induce ice nucleation at temperatures typical for biological substances, i.e., above −20 up to almost 0 °C. To explore this hypothesis, we performed a measurement campaign within the research unit INUIT, where we investigated the ice nucleation behavior of mineral dust particles internally mixed with INM. Specifically, we mixed a pure mineral dust sample (illite-NX) with ice active biological material (birch pollen washing water) and quantified the immersion freezing behavior of the resulting particles utilizing the Leipzig Aerosol Cloud Interaction Simulator (LACIS). To characterize the mixing state of the generated aerosol we used different methods which will also be discussed. We found that internally mixed particles, containing ice active biological material, follow the ice nucleation behavior observed for the purely biological particles, i.e. freezing occurs at temperatures at which mineral dusts themselves are not yet ice active. It can be concluded that INM located on a mineral dust particle determine the freezing behavior of that particle.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».