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Enregistrement W3101982816 · doi:10.1029/2020jd033392

Wind Tunnel‐Based Comparison of PM<sub>10</sub> Emission Rates for Volcanic Ash and Glaciogenic Aerosol Sources Within Iceland

2020· article· en· W3101982816 sur OpenAlexafffund
Tamar Richards‐Thomas, Cheryl McKenna Neuman

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAeolian processes and effects
Établissements canadiensTrent University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésAtmospheric sciencesAerosolVolcanoVolcanic ashEnvironmental scienceAeolian processesPyroclastic rockMineral dustPlumeWind speedAtmosphere (unit)GeologyMeteorologyGeomorphologyPhysicsGeochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Iceland contributes 30–40 million tons of mineral dust to the atmosphere each year. Emission events are linked to exceedingly high concentrations of PM10, poor air quality, and respiratory disease, particularly in Reykjavík. Volcaniclastic aerosols have unique microphysical properties, and usually are porous and highly angular, with large surface areas bearing ultrafine, nanoscale dustcoats. The large internal void space contributes to low particle density, believed to affect emission and deposition rates in the atmospheric boundary layer, as well as the range of transport. However, the aerodynamic and sedimentological factors that govern dust entrainment in these high‐latitude settings are not well constrained empirically, providing little guidance for the parameterization of aerosol dispersion models. A series of laboratory wind tunnel simulations were carried out under full climate control to evaluate these effects for Icelandic samples collected from five active dust sources, inclusive of volcanic ash and glaciofluvial sediments. PM10 emission rates measured in this study are similar in magnitude to those obtained in a small number of field studies within selected high‐latitude regions, and for volcanic ash using a PI‐SWERL. The scaling with friction velocity is well described by the 1988 dust emission model of Gillette and Passi, while the parameterization appears to be strongly dependent on the median particle size. Sediments from the coarsest Icelandic dust sources were found to be most emissive, owing to the importance of particle impact, while the proportionate amount of PM10 within the test bed was not found to correlate with the emission rate.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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