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Enregistrement W2893278979 · doi:10.5194/acp-19-3007-2019

Concentrations, composition, and sources of ice-nucleating particles in the Canadian High Arctic during spring 2016

2019· article· en· W2893278979 sur OpenAlexaffabout
Meng Si, Erin Evoy, Jingwei Yun, Yu Xi, Sarah Hanna, Alina Chivulescu, Kevin Rawlings, Daniel Veber, Andrew W.G. Platt, Daniel Kunkel, Peter Hoor, Sangeeta Sharma, W. R. Leaitch, Allan K. Bertram

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMineral dustAerosolSea sprayEnvironmental chemistrySea saltArcticAtmospheric sciencesMineralogyChemistryEnvironmental scienceGeologyOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modelling studies suggest that the climate and the hydrological cycle are sensitive to the concentrations of ice-nucleating particles (INPs). However, the concentrations, composition, and sources of INPs in the atmosphere remain uncertain. Here, we report daily concentrations of INPs in the immersion freezing mode and tracers of mineral dust (Al, Fe, Ti, and Mn), sea spray aerosol (Na + and Cl − ), and anthropogenic aerosol (Zn, Pb, NO3-, NH4+, and non-sea-salt SO42-) at Alert, Canada, during a 3-week campaign in March 2016. In total, 16 daily measurements of INPs are reported. The average INP concentrations measured in the immersion freezing mode were 0.005±0.002, 0.020±0.004, and 0.186±0.040 L −1 at −15, −20, and −25 ∘ C, respectively. These concentrations are within the range of concentrations measured previously in the Arctic at ground level or sea level. Mineral dust tracers all correlated with INPs at −25 ∘ C (correlation coefficient, R , ranged from 0.70 to 0.76), suggesting that mineral dust was a major contributor to the INP population at −25 ∘ C. Particle dispersion modelling suggests that the source of the mineral dust may have been long-range transport from the Gobi Desert. Sea spray tracers were anti-correlated with INPs at −25 ∘ C (R=-0.56). In addition, INP concentrations at −25 ∘ C divided by mass concentrations of aluminum were anti-correlated with sea spray tracers (R=-0.51 and −0.55 for Na + and Cl − , respectively), suggesting that the components of sea spray aerosol suppressed the ice-nucleating ability of mineral dust in the immersion freezing mode. Correlations between INPs and anthropogenic aerosol tracers were not statistically significant. These results will improve our understanding of INPs in the Arctic during spring.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,172
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeObservationnel
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

Citations67
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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