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Enregistrement W2945038143 · doi:10.5194/acp-19-12397-2019

Photomineralization mechanism changes the ability of dissolved organic matter to activate cloud droplets and to nucleate ice crystals

2019· article· en· W2945038143 sur OpenAlexfundno aff
Nadine Borduas‐Dedekind, Rachele Ossola, Robert O. David, Lin S. Boynton, Vera Weichlinger, Zamin A. Kanji, Kristopher McNeill

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEidgenössische Technische Hochschule ZürichSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésCloud condensation nucleiIce crystalsIce nucleusChemistryDissolved organic carbonSupercoolingNucleationOrganic matterFormic acidAtmosphere (unit)AerosolPhotochemistryEnvironmental chemistryMeteorologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An organic aerosol particle has a lifetime of approximately 1 week in the atmosphere during which it will be exposed to sunlight. However, the effect of photochemistry on the propensity of organic matter to participate in the initial cloud-forming steps is difficult to predict. In this study, we quantify on a molecular scale the effect of photochemical exposure of naturally occurring dissolved organic matter (DOM) and of a fulvic acid standard on its cloud condensation nuclei (CCN) and ice nucleation (IN) activity. We find that photochemical processing, equivalent to 4.6 d in the atmosphere, of DOM increases its ability to form cloud droplets by up to a factor of 2.5 but decreases its ability to form ice crystals at a loss rate of −0.04 ∘ CT50 h −1 of sunlight at ground level. In other words, the ice nucleation activity of photooxidized DOM can require up to 4 ∘ C colder temperatures for 50 % of the droplets to activate as ice crystals under immersion freezing conditions. This temperature change could impact the ratio of ice to water droplets within a mixed-phase cloud by delaying the onset of glaciation and by increasing the supercooled liquid fraction of the cloud, thereby modifying the radiative properties and the lifetime of the cloud. Concurrently, a photomineralization mechanism was quantified by monitoring the loss of organic carbon and the simultaneous production of organic acids, such as formic, acetic, oxalic and pyruvic acids, CO and CO 2 . This mechanism explains and predicts the observed increase in CCN and decrease in IN efficiencies. Indeed, we show that photochemical processing can be a dominant atmospheric ageing process, impacting CCN and IN efficiencies and concentrations. Photomineralization can thus alter the aerosol–cloud radiative effects of organic matter by modifying the supercooled-liquid-water-to-ice-crystal ratio in mixed-phase clouds with implications for cloud lifetime, precipitation patterns and the hydrological cycle. Highlights. During atmospheric transport, dissolved organic matter (DOM) within aqueous aerosols undergoes photochemistry. We find that photochemical processing of DOM increases its ability to form cloud droplets but decreases its ability to form ice crystals over a simulated 4.6 d in the atmosphere. A photomineralization mechanism involving the loss of organic carbon and the production of organic acids, CO and CO 2 explains the observed changes and affects the liquid-water-to-ice ratio in clouds.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 GPT0,187
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

Citations63
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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