Size-resolved measurements of ice-nucleating particles at six locations in North America and one in Europe
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Detailed information on the size of ice-nucleating particles (INPs) may be useful in source identification, modeling their transport in the atmosphere to improve climate predictions, and determining how effectively or ineffectively instrumentation used for quantifying INPs in the atmosphere captures the full INP population. In this study we report immersion-mode INP number concentrations as a function of size at six ground sites in North America and one in Europe using the micro-orifice uniform-deposit impactor droplet freezing technique (MOUDI-DFT), which combines particle size-segregation by inertial impaction and a microscope-based immersion freezing apparatus. The lowest INP number concentrations were observed at Arctic and alpine locations and the highest at suburban and agricultural locations, consistent with previous studies of INP concentrations in similar environments. We found that 91 ± 9, 79 ± 17, and 63 ± 21 % of INPs had an aerodynamic diameter > 1 µm at ice activation temperatures of −15, −20, and −25 °C, respectively, when averaging over all sampling locations. In addition, 62 ± 20, 55 ± 18, and 42 ± 17 % of INPs were in the coarse mode (> 2.5 µm) at ice activation temperatures of −15, −20, and −25 °C, respectively, when averaging over all sampling locations. These results are consistent with six out of the nine studies in the literature that have focused on the size distribution of INPs in the atmosphere. Taken together, these findings strongly suggest that supermicron and coarse-mode aerosol particles are a significant component of the INP population in many different ground-level environments. Further size-resolved studies of INPs as a function of altitude are required since the size distribution of INPs may be different at high altitudes due to size-dependent removal processes of atmospheric particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».