Concentrations, composition, and sources of ice-nucleating particles in the Canadian High Arctic during spring 2016
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».