Background Free‐Tropospheric Ice Nucleating Particle Concentrations at Mixed‐Phase Cloud Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Clouds containing ice are vital for precipitation formation and are important in determining the Earth's radiative budget. However, primary formation of ice in clouds is not fully understood. In the presence of ice nucleating particles (INPs), the phase change to ice is promoted, but identification and quantification of INPs in a natural environment remains challenging because of their low numbers. In this paper, we quantify INP number concentrations in the free troposphere (FT) as measured at the High Altitude Research Station Jungfraujoch (JFJ), during the winter, spring, and summer of the years 2014–2017. INPs were measured at conditions relevant for mixed‐phase cloud formation at T = 241/242 K. To date, this is the longest timeline of semiregular measurements akin to online INP monitoring at this site and sampling conditions. We find that INP concentrations in the background FT are on average capped at 10/stdL (liter of air at standard conditions [T = 273 K and p = 1013 hPa]) with an interquartile range of 0.4–9.6/stdL, as compared to measurements during times when other air mass origins (e.g., Sahara or marine boundary layer) prevailed. Elevated concentrations were measured in the field campaigns of 2016, which might be due to enhanced influence from Saharan dust and marine boundary layer air arriving at the JFJ. The upper limit of INP concentrations in the background FT is supported by measurements performed at similar conditions, but at different locations in the FT, where we find INP concentrations to be below 13/stdL most of the time.
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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) | 0,001 | 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 ».