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Enregistrement W2891500102 · doi:10.5194/acp-19-12175-2019

Laboratory study of the heterogeneous ice nucleation on black-carbon-containing aerosol

2019· article· en· W2891500102 sur OpenAlexaff
Leonid Nichman, Martin J. Wolf, P. Davidovits, T. B. Onasch, Yue Zhang, Doug R. Worsnop, Janarjan Bhandari, Cláudio Mazzoleni, Daniel J. Cziczo

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesDivision of ChemistryBoston CollegeU.S. Department of EnergyDivision of Atmospheric and Geospace SciencesNational Science Foundation
Mots-clésIce nucleusAerosolNucleationSootCirrusSupersaturationIce crystalsCarbon blackIce cloudChemistryMineral dustAtmospheric sciencesCloud condensation nucleiChemical physicsCombustionMeteorologyGeologyRadiative transferPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soot and black carbon (BC) particles are generated in the incomplete combustion of fossil fuels, biomass, and biofuels. These airborne particles affect air quality, human health, aerosol–cloud interactions, precipitation formation, and climate. At present, the climate effects of BC particles are not well understood. Their role in cloud formation is obscured by their chemical and physical variability and by the internal mixing states of these particles with other compounds. Ice nucleation in field studies is often difficult to interpret. Nonetheless, most field studies seem to suggest that BC particles are not efficient ice-nucleating particles (INPs). On the other hand, laboratory measurements show that in some cases, BC particles can be highly active INPs under certain conditions. By working with well-characterized BC particles, our aim is to systematically establish the factors that govern the ice nucleation activity of BC. The current study focuses on laboratory measurements of the effectiveness of BC-containing aerosol in the formation of ice crystals in temperature and ice supersaturation conditions relevant to cirrus clouds. We examine ice nucleation on BC particles under water-subsaturated cirrus cloud conditions, commonly understood as deposition-mode ice nucleation. We study a series of well-characterized commercial carbon black particles with varying morphologies and surface chemistries as well as ethylene flame-generated combustion soot. The carbon black particles used in this study are proxies for atmospherically relevant BC aerosols. These samples were characterized by electron microscopy, mass spectrometry, and optical scattering measurements. Ice nucleation activity was systematically examined in temperature and saturation conditions in the ranges of 217≤T≤235 K and 1.0≤Sice≤1.5 and 0.59≤Swater≤0.98, respectively, using a SPectrometer for Ice Nuclei (SPIN) instrument, which is a continuous-flow diffusion chamber coupled with instrumentation to measure light scattering and polarization. To study the effect of coatings on INPs, the BC-containing particles were coated with organic acids found in the atmosphere, namely stearic acid, cis -pinonic acid, and oxalic acid. The results show significant variations in ice nucleation activity as a function of size, morphology, and surface chemistry of the BC particles. The measured ice nucleation activity dependencies on temperature, supersaturation conditions, and the physicochemical properties of the BC particles are consistent with an ice nucleation mechanism of pore condensation followed by freezing. Coatings and surface oxidation modify the initial formation efficiency of pristine ice crystals on BC-containing aerosol. Depending on the BC material and the coating, both inhibition and enhancement in INP activity were observed. Our measurements at low temperatures complement published data and highlight the capability of some BC particles to nucleate ice under low ice supersaturation conditions. These results are expected to help refine theories relating to soot INP activation in the atmosphere.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations70
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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