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Enregistrement W2586516499 · doi:10.5194/acp-17-8101-2017

Pan-Arctic aerosol number size distributions: seasonality and transport patterns

2017· article· en· W2586516499 sur OpenAlexafffund
Eyal Freud, Radovan Krejčí, Peter Tunved, W. R. Leaitch, Quynh Nguyen, Andreas Maßling, Henrik Skov, Leonard A. Barrie

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMinistère de la Défense NationaleMiljøstyrelsenVetenskapsrådetNaturvårdsverketSvenska Forskningsrådet FormasVillum Fonden
Mots-clésSeasonalityAerosolAtmospheric sciencesEnvironmental scienceClimatologyThe arcticArcticMeteorologyOceanographyGeographyMathematicsStatisticsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Arctic environment has an amplified response to global climatic change. It is sensitive to human activities that mostly take place elsewhere. For this study, a multi-year set of observed aerosol number size distributions in the diameter range of 10 to 500 nm from five sites around the Arctic Ocean (Alert, Villum Research Station – Station Nord, Zeppelin, Tiksi and Barrow) was assembled and analysed.A cluster analysis of the aerosol number size distributions revealed four distinct distributions. Together with Lagrangian air parcel back-trajectories, they were used to link the observed aerosol number size distributions with a variety of transport regimes. This analysis yields insight into aerosol dynamics, transport and removal processes, on both an intra- and an inter-monthly scale. For instance, the relative occurrence of aerosol number size distributions that indicate new particle formation (NPF) event is near zero during the dark months, increases gradually to ∼ 40 % from spring to summer, and then collapses in autumn. Also, the likelihood of Arctic haze aerosols is minimal in summer and peaks in April at all sites.The residence time of accumulation-mode particles in the Arctic troposphere is typically long enough to allow tracking them back to their source regions. Air flow that passes at low altitude over central Siberia and western Russia is associated with relatively high concentrations of accumulation-mode particles (Nacc) at all five sites – often above 150 cm−3. There are also indications of air descending into the Arctic boundary layer after transport from lower latitudes.The analysis of the back-trajectories together with the meteorological fields along them indicates that the main driver of the Arctic annual cycle of Nacc, on the larger scale, is when atmospheric transport covers the source regions for these particles in the 10-day period preceding the observations in the Arctic. The scavenging of these particles by precipitation is shown to be important on a regional scale and it is most active in summer. Cloud processing is an additional factor that enhances the Nacc annual cycle.There are some consistent differences between the sites that are beyond the year-to-year variability. They are the result of differences in the proximity to the aerosol source regions and to the Arctic Ocean sea-ice edge, as well as in the exposure to free-tropospheric air and in precipitation patterns – to mention a few. Hence, for most purposes, aerosol observations from a single Arctic site cannot represent the entire Arctic region. Therefore, the results presented here are a powerful observational benchmark for evaluation of detailed climate and air chemistry modelling studies of aerosols throughout the vast Arctic region.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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

Citations175
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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