Overview of Ice Nucleating Particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice particle formation in tropospheric clouds significantly changes cloud radiative and microphysical properties. Ice nucleation in the troposphere via homogeneous freezing occurs at temperatures lower than −38°C and relative humidity with respect to ice above 140%. In the absence of these conditions, ice formation can proceed via heterogeneous nucleation aided by aerosol particles known as ice nucleating particles (INPs). In this chapter, new developments in identifying the heterogeneous freezing mechanisms, atmospheric relevance, uncertainties, and unknowns about INPs are described. The change in conventional wisdom regarding the requirements of INPs as new studies discover physical and chemical properties of these particles is explained. INP sources and known reasons for their ice nucleating properties are presented. The need for more studies to systematically identify particle properties that facilitate ice nucleation is highlighted. The atmospheric relevance of long-range transport, aerosol aging, and coating studies (in the laboratory) of INPs are also presented. Possible mechanisms for processes that change the ice nucleating potential of INPs and the corresponding challenges in understanding and applying these in models are discussed. How primary ice nucleation affects total ice crystal number concentrations in clouds and the discrepancy between INP concentrations and ice crystal number concentrations are presented. Finally, limitations of parameterizing INPs and of models in representing known and unknown processes related to heterogeneous ice nucleation processes are discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».