Effects of 20–100 nanometre particles on liquid clouds in the clean summertime Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Aerosol-cloud research in the Arctic has largely focused on the springtime resulting in relatively little information about the effects of the atmospheric aerosol on Arctic clouds during summer. An airborne study, carried out during July, 2014 from Resolute Bay, Nunavut, Canada, provides a comprehensive in-situ look into some effects of aerosol particles on liquid clouds in the clean environment of the Arctic summer. The median cloud droplet number concentrations (CDNC) are 10 cm−3 and 101 cm−3 for low altitude cloud (LA: clouds topped below 200 m) and higher altitude cloud (HA: clouds based above 200 m), respectively. The mean lower activation size of aerosol particles is ≤ 50 nm diameter in 40 % of the cases, and particles as small as 20 nm activated in the HA clouds consistent with the higher supersaturations inferred for those clouds. Over 60 % of the LA cloud cases fall into the cloud condensation nuclei (CCN)-limited regime of Mauritsen et al. (2011) within which increases in CDNC may increase liquid water and warm the surface. In that CCN-limited regime, the liquid water contents (LWC) and the CDNC are positively correlated, but there is no dependence of changes in either the CDNC or LWC on the aerosol, suggesting no aerosol limitation. Above the Mauritsen limit, where indirect cooling may result, particles with diameters from 20 nm to 100 nm exert a strong influence on the CDNC. Based on CO concentrations, the background CDNC are estimated to range between 16 cm−3 and 160 cm−3, implying a large uncertainty for the baseline of the aerosol cloud albedo effect.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».