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Enregistrement W2770027345 · doi:10.5194/acp-17-13645-2017

Overview and preliminary results of the Surface Ocean Aerosol Production (SOAP) campaign

2017· article· en· W2770027345 sur OpenAlexafffund
Cliff S. Law, M. J. Smith, Mike Harvey, Thomas G. Bell, Luke T. Cravigan, Fiona Elliott, Sarah Lawson, Martine Lizotte, Andrew Marriner, John L. McGregor, Zoran Ristovski, Karl Safi, E. S. Saltzman, P. Vaattovaara, Carolyn F. Walker

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAcademy of FinlandNational Science FoundationScience Foundation IrelandSight Research UKNatural Environment Research CouncilCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationMet Office
Mots-clésBiogeochemistryAerosolEnvironmental scienceFlux (metallurgy)Mixed layerAtmospheric sciencesOceanographyParticulatesGeologyChemistryMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Establishing the relationship between marine boundary layer (MBL) aerosols and surface water biogeochemistry is required to understand aerosol and cloud production processes over the remote ocean and represent them more accurately in earth system models and global climate projections. This was addressed by the SOAP (Surface Ocean Aerosol Production) campaign, which examined air–sea interaction over biologically productive frontal waters east of New Zealand. This overview details the objectives, regional context, sampling strategy and provisional findings of a pilot study, PreSOAP, in austral summer 2011 and the following SOAP voyage in late austral summer 2012. Both voyages characterized surface water and MBL composition in three phytoplankton blooms of differing species composition and biogeochemistry, with significant regional correlation observed between chlorophyll a and DMSsw. Surface seawater dimethylsulfide (DMSsw) and associated air–sea DMS flux showed spatial variation during the SOAP voyage, with maxima of 25 nmol L−1 and 100 µmol m−2 d−1, respectively, recorded in a dinoflagellate bloom. Inclusion of SOAP data in a regional DMSsw compilation indicates that the current climatological mean is an underestimate for this region of the southwest Pacific. Estimation of the DMS gas transfer velocity (kDMS) by independent techniques of eddy covariance and gradient flux showed good agreement, although both exhibited periodic deviations from model estimates. Flux anomalies were related to surface warming and sea surface microlayer enrichment and also reflected the heterogeneous distribution of DMSsw and the associated flux footprint. Other aerosol precursors measured included the halides and various volatile organic carbon compounds, with first measurements of the short-lived gases glyoxal and methylglyoxal in pristine Southern Ocean marine air indicating an unidentified local source. The application of a real-time clean sector, contaminant markers and a common aerosol inlet facilitated multi-sensor measurement of uncontaminated air. Aerosol characterization identified variable Aitken mode and consistent submicron-sized accumulation and coarse modes. Submicron aerosol mass was dominated by secondary particles containing ammonium sulfate/bisulfate under light winds, with an increase in sea salt under higher wind speeds. MBL measurements and chamber experiments identified a significant organic component in primary and secondary aerosols. Comparison of SOAP aerosol number and size distributions reveals an underprediction in GLOMAP (GLObal Model of Aerosol Processes)-mode aerosol number in clean marine air masses, suggesting a missing marine aerosol source in the model. The SOAP data will be further examined for evidence of nucleation events and also to identify relationships between MBL composition and surface ocean biogeochemistry that may provide potential proxies for aerosol precursors and production.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,203 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations61
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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