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Enregistrement W2588868939 · doi:10.1002/2016jd025771

Aerosol and cloud microphysics covariability in the northeast Pacific boundary layer estimated with ship‐based and satellite remote sensing observations

2017· article· en· W2588868939 sur OpenAlexaff
David Painemal, J. Christine Chiu, Patrick Minnis, Christopher R. Yost, Xiaoli Zhou, Maria Cadeddu, E. W. Eloranta, Ernie R. Lewis, R. A. Ferrare, Pavlos Kollias

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchBasic Energy SciencesOffice of ScienceLangley Research CenterNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésAerosolCloud condensation nucleiEnvironmental scienceAtmospheric sciencesModerate-resolution imaging spectroradiometerSatelliteEffective radiusAngstrom exponentMeteorologyCloud baseLiquid water pathCloud computingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ship measurements collected over the northeast Pacific along transects between the port of Los Angeles (33.7°N, 118.2°W) and Honolulu (21.3°N, 157.8°W) during May to August 2013 were utilized to investigate the covariability between marine low cloud microphysical and aerosol properties. Ship‐based retrievals of cloud optical depth ( τ ) from a Sun photometer and liquid water path (LWP) from a microwave radiometer were combined to derive cloud droplet number concentration N d and compute a cloud‐aerosol interaction (ACI) metric defined as ACI CCN = ∂ ln( N d )/∂ ln(CCN), with CCN denoting the cloud condensation nuclei concentration measured at 0.4% (CCN 0.4 ) and 0.3% (CCN 0.3 ) supersaturation. Analysis of CCN 0.4 , accumulation mode aerosol concentration ( N a ), and extinction coefficient ( σ ext ) indicates that N a and σ ext can be used as CCN 0.4 proxies for estimating ACI. ACI CCN derived from 10 min averaged N d and CCN 0.4 and CCN 0.3 , and CCN 0.4 regressions using N a and σ ext , produce high ACI CCN : near 1.0, that is, a fractional change in aerosols is associated with an equivalent fractional change in N d . ACI CCN computed in deep boundary layers was small (ACI CCN = 0.60), indicating that surface aerosol measurements inadequately represent the aerosol variability below clouds. Satellite cloud retrievals from MODerate‐resolution Imaging Spectroradiometer and GOES‐15 data were compared against ship‐based retrievals and further analyzed to compute a satellite‐based ACI CCN . Satellite data correlated well with their ship‐based counterparts with linear correlation coefficients equal to or greater than 0.78. Combined satellite N d and ship‐based CCN 0.4 and N a yielded a maximum ACI CCN = 0.88–0.92, a value slightly less than the ship‐based ACI CCN , but still consistent with aircraft‐based studies in the eastern Pacific.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,823

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,258 · 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.

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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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