Ice nucleating particles in the marine boundary layer in the Canadian Arctic during summer 2014
Notice bibliographique
Résumé
Ice nucleating particles (INPs) in the Arctic can influence climate and precipitation in the region; yet our understanding of the concentrations and sources of INPs in this region remain uncertain. In the following, we (1) measured concentrations of INPs in the immersion mode in the Canadian Arctic marine boundary layer during summer 2014 on board the CCGS Amundsen , (2) determined ratios of surface areas of mineral dust aerosol to sea spray aerosol, and (3) investigated the source region of the INPs using particle dispersion modelling. Average concentrations of INPs at −15, −20, and −25 ∘ C were 0.005, 0.044, and 0.154 L −1 , respectively. These concentrations fall within the range of INP concentrations measured in other marine environments. For the samples investigated the ratio of mineral dust surface area to sea spray surface area ranged from 0.03 to 0.09. Based on these ratios and the ice active surface site densities of mineral dust and sea spray aerosol determined in previous laboratory studies, our results suggest that mineral dust is a more important contributor to the INP population than sea spray aerosol for the samples analysed. Based on particle dispersion modelling, the highest concentrations of INPs were often associated with lower-latitude source regions such as the Hudson Bay area, eastern Greenland, or north-western continental Canada. On the other hand, the lowest concentrations were often associated with regions further north of the sampling sites and over Baffin Bay. A weak correlation was observed between INP concentrations and the time the air mass spent over bare land, and a weak negative correlation was observed between INP concentrations and the time the air mass spent over ice and open water. These combined results suggest that mineral dust from local sources is an important contributor to the INP population in the Canadian Arctic marine boundary layer during summer 2014.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».