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Enregistrement W2896927807 · doi:10.5194/acp-2018-995

New insights into aerosol and climate in the Arctic

2018· article· en· W2896927807 sur OpenAlexafffundabout
Jonathan P. D. Abbatt, W. R. Leaitch, Amir A. Aliabadi, Alan K. Bertram, Jean‐Pierre Blanchet, Aude Boivin-Rioux, Heiko Bozem, Julia Burkart, Rachel Chang, Joannie Charette, Jai Prakash Chaubey, Robert J. Christensen, Ana Ćirišan, Douglas B. Collins, Betty Croft, Joelle Dionne, Greg J. Evans, Christopher G. Fletcher, Roya Ghahreman, Éric Girard, Wanmin Gong, Michel Gosselin, Margaux Gourdal, Sarah Hanna, Hakase Hayashida, Andreas Herber, Sareh Hesaraki, Peter Hoor, Lin Huang, Rachel Hussherr, Victoria E. Irish, Setigui Aboubacar Keita, John K. Kodros, Franziska Köllner, Felicia Kolonjari, Daniel Kunkel, Luis A. Ladino, Kathy S. Law, Maurice Levasseur, Quentin Libois, John Liggio, Martine Lizotte, Katrina M. Macdonald, Rashed Mahmood, Randall V. Martin, Ryan H. Mason, Lisa A. Miller, Alexander Moravek, Eric Mortenson, Emma L. Mungall, J. G. Murphy, Maryam Namazi, Ann‐Lise Norman, Norman T. O’Neill, Jeffrey R. Pierce, Lynn M. Russell, Johannes Schneider, Hannes Schulz, Sangeeta Sharma, Meng Si, Ralf M. Staebler, Nadja Steiner, Martí Galí, Jennie L. Thomas, Knut von Salzen, Jeremy J. B. Wentzell, Megan D. Willis, Gregory R. Wentworth, Junwei Xu, Jacqueline Yakobi-Hancock

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensAlberta Environment and Protected AreasUniversity of CalgaryUniversity of VictoriaUniversité LavalUniversité du Québec à RimouskiUniversité du Québec à MontréalFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of British ColumbiaCégep de RimouskiUniversity of GuelphUniversity of WaterlooDalhousie UniversityNational Research Council CanadaUniversité de SherbrookeUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesBiological and Environmental ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationFisheries and Oceans CanadaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of TorontoColorado State UniversityU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésDimethyl sulfideEnvironmental scienceArcticAerosolTundraSea sprayRadiative forcingAtmospheric sciencesAtmosphere (unit)Biogeochemical cycleOceanographyClimatologyEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyGeographyGeologySulfur

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Motivated by the need to predict how the Arctic atmosphere will change in a warming world, this article summarizes recent advances made by the research consortium NETCARE (Network on Climate and Aerosols: Addressing Key Uncertainties in Remote Canadian Environments) that contribute to our fundamental understanding of Arctic aerosol particles as they relate to climate forcing. The overall goal of NETCARE research has been to use an interdisciplinary approach encompassing extensive field observations and a range of chemical transport, earth system, and biogeochemical models. Several major findings and advances have emerged from NETCARE since its formation in 2013 . (1) Unexpectedly high summertime dimethyl sulfide (DMS) levels were identified in ocean water and the overlying atmosphere in the Canadian Arctic Archipelago (CAA). Furthermore, melt ponds, which are widely prevalent, were identified as an important DMS source. (2) Evidence was found of widespread particle nucleation and growth in the marine boundary layer in the CAA in the summertime. DMS-oxidation-driven nucleation is facilitated by the presence of atmospheric ammonia arising from sea bird colony emissions, and potentially also from coastal regions, tundra, and biomass burning. Via accumulation of secondary organic material (SOA), a significant fraction of the new particles grow to sizes that are active in cloud droplet formation. Although the gaseous precursors to Arctic marine SOA remain poorly defined, the measured levels of common continental SOA precursors (isoprene and monoterpenes) were low, whereas elevated mixing ratios of oxygenated volatile organic compounds were inferred to arise via processes involving the sea surface microlayer. (3) The variability in the vertical distribution of black carbon (BC) under both springtime Arctic haze and more pristine summertime aerosol conditions was observed. Measured particle size distributions and mixing states were used to constrain, for the first time, calculations of aerosol–climate interactions under Arctic conditions. Aircraft- and ground-based measurements were used to better establish the BC source regions that supply the Arctic via long-range transport mechanisms. (4) Measurements of ice nucleating particles (INPs) in the Arctic indicate that a major source of these particles is mineral dust, likely derived from local sources in the summer and long-range transport in the spring. In addition, INPs are abundant in the sea surface microlayer in the Arctic, and possibly play a role in ice nucleation in the atmosphere when mineral dust concentrations are low. (5) Amongst multiple aerosol components, BC was observed to have the smallest effective deposition velocities to high Arctic snow.

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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,142
Score d'incertitude au seuil0,283

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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