Characterization of the Real Part of Dry Aerosol Refractive Index Over North America From the Surface to 12 km
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study reports a characterization of the real part of dry particle refractive index (n) at 532 nm based on airborne measurements over the United States, Canada, the Pacific Ocean, and the Gulf of Mexico from the 2012 Deep Convective Clouds and Chemistry (DC3) and 2013 Studies of Emissions and Atmospheric Composition, Clouds and Climate Coupling by Regional Surveys (SEAC4RS) campaigns. Effectivenvalues are reported, with the limitations and uncertainties discussed. Eight air mass types were identified based on criteria related to gas‐phase tracer concentrations, location, and altitude. Average values ofnfor these air types ranged from 1.50 to 1.53. Values ofnfor the organic aerosol (OA) fraction (nOA) were calculated using a linear mixing rule for each air mass type, with 1.52 shown to be a good approximation for all OA. Case studies detailing vertical structure revealed thatnandnOAincreased with altitude, simultaneous with enhancements in the mass fraction of OA. Values ofnOAwere positively (negatively) correlated with the O:C (H:C) ratio in the absence of biomass burning influence; in contrast, the cumulative data set revealed a slight decrease innOAas a function of the O:C ratio. The performance of parametric (multiple linear regression) and nonparametric (Gaussian process regression) methods in predictingnbased on aerosol composition data is discussed. It is shown that even small perturbations innvalues significantly impact aerosol optical depth retrievals, radiative forcing, and optical sizing instruments, emphasizing the importance of further improving the understanding of this important aerosol property.
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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 | 0,000 | 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 ».