Aerosol optical, microphysical, chemical and radiative properties of high aerosol load cases over the Arctic based on AERONET measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Columnar mass concentrations of aerosol components over the Arctic are estimated using microphysical parameters derived from direct sun extinction and sky radiance measurements of Aerosol Robotic Network. Aerosol optical, microphysical, chemical and radiative properties show that Arctic aerosols are dominated by fine mode particles, especially for high aerosol load cases. The average aerosol optical depth (AOD) of the selected Arctic sites in the sampling period is approximately 0.08, with 75% composed of fine mode particles. The fine mode fraction mostly exceeds 0.9 when AOD greater than 0.4. The ammonium sulfate-like component (AS) contributes about 68% of total dry aerosol mass for high-AOD events. The estimated compositions and back trajectories show that the transported aerosol particles from biomass burning events have large amounts of black carbon (BC) and brown carbon, while those from pollution events are characterised by large AS fractions. The instantaneous radiative forcing at the top-of-atmosphere is higher for the more absorbing components, and varies greatly with surface albedo and solar zenith angle. A regression model of columnar composition and radiative forcing within the atmosphere (RFATM) for Arctic aerosol is established, showing that BC dominates a positive RFATM with a high warming efficiency.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».