Ice-nucleating ability of aerosol particles and possible sources at three coastal marine sites
Notice bibliographique
Résumé
Despite the importance of ice-nucleating particles (INPs) for climate and precipitation, our understanding of these particles is far from complete. Here, we investigated INPs at three coastal marine sites in Canada, two at mid-latitude (Amphitrite Point and Labrador Sea) and one in the Arctic (Lancaster Sound). For Amphitrite Point, 23 sets of samples were analyzed, and for Labrador Sea and Lancaster Sound, one set of samples was analyzed for each location. At all three sites, the ice-nucleating ability on a per number basis (expressed as the fraction of aerosol particles acting as an INP) was strongly dependent on the particle size. For example, at diameters of around 0.2 µm, approximately 1 in 10 6 particles acted as an INP at −25 ∘ C, while at diameters of around 8 µm, approximately 1 in 10 particles acted as an INP at −25 ∘ C. The ice-nucleating ability on a per surface-area basis (expressed as the surface active site density, n s ) was also dependent on the particle size, with larger particles being more efficient at nucleating ice. The n s values of supermicron particles at Amphitrite Point and Labrador Sea were larger than previously measured n s values of sea spray aerosols, suggesting that sea spray aerosols were not a major contributor to the supermicron INP population at these two sites. Consistent with this observation, a global model of INP concentrations under-predicted the INP concentrations when assuming only marine organics as INPs. On the other hand, assuming only K-feldspar as INPs, the same model was able to reproduce the measurements at a freezing temperature of −25 ∘ C, but under-predicted INP concentrations at −15 ∘ C, suggesting that the model is missing a source of INPs active at a freezing temperature of −15 ∘ C.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».