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Enregistrement W2973897941 · doi:10.5194/acp-19-11651-2019

Characterization of aerosol hygroscopicity using Raman lidar measurements at the EARLINET station of Payerne

2019· article· en· W2973897941 sur OpenAlexaff
Francisco Navas-Guzmán, Giovanni Martucci, Martine Collaud Coen, María José Granados-Muñoz, Maxime Hervo, Michaël Sicard, Alexander Haefele

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesEuropean CommissionUniversité de LilleAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBundesamt für UmweltMinisterio de Economía y CompetitividadNational Science Foundation
Mots-clésAerosolRadiosondeLidarTroposphereEnvironmental scienceBackscatter (email)Altitude (triangle)Relative humidityAtmospheric sciencesRemote sensingMeteorologyMineral dustPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study focuses on the analysis of aerosol hygroscopicity using remote sensing techniques. Continuous observations of aerosol backscatter coefficient (βaer), temperature (T) and water vapor mixing ratio (r) have been performed by means of a Raman lidar system at the aerological station of MeteoSwiss at Payerne (Switzerland) since 2008. These measurements allow us to monitor in a continuous way any change in aerosol properties as a function of the relative humidity (RH). These changes can be observed either in time at a constant altitude or in altitude at a constant time. The accuracy and precision of RH measurements from the lidar have been evaluated using the radiosonde (RS) technique as a reference. A total of 172 RS profiles were used in this intercomparison, which revealed a bias smaller than 4 % RH and a standard deviation smaller than 10 % RH between both techniques in the whole (in lower) troposphere at nighttime (at daytime), indicating the good performance of the lidar for characterizing RH. A methodology to identify situations favorable to studying aerosol hygroscopicity has been established, and the aerosol hygroscopicity has been characterized by means of the backscatter enhancement factor (fβ). Two case studies, corresponding to different types of aerosol, are used to illustrate the potential of this methodology. The first case corresponds to a mixture of rural aerosol and smoke particles (smoke mixture), which showed a higher hygroscopicity (fβ355=2.8 and fβ1064=1.8 in the RH range 73 %–97 %) than the second case, in which mineral dust was present (fβ355=1.2 and fβ1064=1.1 in the RH range 68 %–84 %). The higher sensitivity of the shortest wavelength to hygroscopic growth was qualitatively reproduced using Mie simulations. In addition, a good agreement was found between the hygroscopic analysis done in the vertical and in time for Case I, where the latter also allowed us to observe the hydration and dehydration of the smoke mixture. Finally, the impact of aerosol hygroscopicity on the Earth's radiative balance has been evaluated using the GAME (Global Atmospheric Model) radiative transfer model. The model showed an impact with an increase in absolute value of 2.4 W m−2 at the surface with respect to the dry conditions for the hygroscopic layer of Case I (smoke mixture).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,204 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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