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Enregistrement W3091630049 · doi:10.5194/egusphere-egu2020-20267

Role of dimethyl sulfide on the formation and growth of aerosols, and its impact on liquid clouds in the Arctic summer

2020· article· en· W3091630049 sur OpenAlexaffabout
Roya Ghahreman, Wanmin Gong, Ann‐Lise Norman, S. R. Beagley, Ayodeji Akingunola, Paul A. Makar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of CalgaryEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimethyl sulfideCloud condensation nucleiSulfateAerosolArcticAtmospheric sciencesEnvironmental scienceCarbonyl sulfideAtmosphere (unit)ChemistryMeteorologyOceanographyPhysicsSulfurGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric dimethyl sulfide, DMS, is the main biogenic source of sulfate particles in the Arctic atmosphere. Sulfate particles have a net cooling effect, which can partially offset Arctic warming from absorbing aerosols, such as black carbon. As efficient cloud condensation nuclei (CCN), sulfate particles are also able to influence the cloud’s microphysical properties. DMS production and emission to the atmosphere increase during the Arctic summer, due to a greater ice-free sea surface area and higher biological activity. In the model simulation of a field campaign conducted over the Canadian high Arctic during the summer of 2014 (NETCARE; Abbatt et al. 2019), the inclusion of DMS in the model, GEM-MACH, resulted in a significant increase, up to 100%, in the modelled atmospheric SO2 in some regions of the Canadian Arctic. Analysis of the modelled size-segregated aerosol sulfate indicated that DMS has the most significant impact on particles in the size range of 50 – 200 nm in this case. Simulations have shown that localized regions of high seawater DMS can have a significant impact on atmospheric concentrations. Further investigation of DMS impact on the Arctic summer cloud microphysics was carried out by using a fully coupled version of GEM-MACH. Overall, the model simulations show that the inclusion of DMS in model leads to an increase in cloud droplet number concentrations (CDNC) and a decrease in droplet mean mass diameters (MMD), and has no significant effects on liquid water content (LWC). The impact of DMS on Canadian weather forecasts will be evaluated using operational forecast tools.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,904

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,208 · 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
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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