Measurement report: Ice nucleating abilities of biomass burning, African dust, and sea spray aerosol particles over the Yucatán Peninsula
Notice bibliographique
Résumé
Most precipitation from deep clouds over the continents and in the intertropical convergence zone is strongly influenced by the presence of ice crystals whose formation requires the presence of ice nucleating particles (INPs). Although there are a large number of INP sources, the ice nucleating abilities of aerosol particles originating from oceans, deserts, and wildfires are poorly described at tropical latitudes. To fill this gap in knowledge, the National Autonomous University of Mexico micro-orifice uniform deposit impactor droplet freezing technique (UNAM-MOUDI-DFT) was constructed to measure the ice nucleating activity of aerosol samples that were collected in Sisal and Mérida, Yucatán (Mexico) under the influence of cold fronts, biomass burning (BB), and African dust (AD) intrusions during five short-term field campaigns between January 2017 and July 2018. The three different aerosol types were distinguished by their physicochemical properties. Marine aerosol (MA), BB, and AD air masses were found to contain INPs; the highest concentrations were in AD (from 0.071 to 36.07 L −1 at temperatures between −18 and −27 ∘ C), followed by MA (from 0.068 to 18.90 L −1 at temperatures between −15 and −28 ∘ C) and BB (from 0.063 to 10.21 L −1 at temperatures between −20 and −27 ∘ C). However, MA had the highest surface active site densities ( n s ) between −15 and −30 ∘ C. Additionally, supermicron particles contributed more than 72 % of the total INP concentration independent of aerosol type.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».