The Importance of Biological Particles to the IceNucleating Particle Concentration in a CoastalTropical Site
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Atmospheric aerosol particles that can nucleate ice are referred to as ice nucleating particles (INP). Recent studies have confirmed that aerosol particles emitted by mid- and high-latitude oceans can act as INPs. This very relevant information can be included in climate and weather models to predict the formation of ice in clouds, given that most of them do not consider the oceans as a source of INPs. Very few studies to sample INPs have been carried out in tropical latitudes, and there is a need to evaluate their availability to understand the potential role that marine aerosol may play in the hydrological cycle of tropical regions. This study presents results from the first measurements obtained during a field campaign conducted in the topical village of Sisal, located on the coast of the Gulf of Mexico of the Yucatan peninsula in Mexico in January–February 2017, and one of the few data sets currently available at similar latitudes. Aerosol particles sampled in Sisal are shown to be very efficient INPs, with onset freezing temperatures as high as −3 °C (in some cases), similar to the onset temperature for Pseudomonas syringae. The results show that the INP concentration in Sisal is higher than at other locations sampled with the same type of INP counter. Air masses arriving in Sisal during the passage of cold fronts have, surprisingly, higher INP concentrations than the campaign-average, despite their lower total aerosol concentration. Biological particles were likely found to be very important in ice cloud formation at this tropical location, given the large concentration of INPs above −12 °C. A variety of bacteria and fungi were identified. Although the majority are of terrestrial origin, some of them are clearly oceanic.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».