The Role of Cloud Processing for the Ice Nucleating Ability of Organic Aerosol and Coal Fly Ash Particles
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Ice nucleating particles are a minor fraction of tropospheric aerosol, yet they play a key role for cloud microphysical processes. One poorly understood process is the impact of atmospheric aging of aerosol particles on ice nucleation. Here we study the impact of cloud processing on the ice nucleation abilities of two physicochemically different aerosol particles by taking two model systems for atmospheric organic aerosol (OA), as well as coal fly ash (CFA) particles representing an inorganic aerosol type. The ice nucleation activity of the unprocessed particles is compared to aerosol particles that are first exposed to conditions mimicking trajectories though cirrus clouds (CC) and mixed‐phase clouds (MPC) prior to testing their ice nucleation activity at temperatures below 243 K. We observed that unprocessed OA do not exhibit heterogeneous ice nucleation, requiring homogeneous freezing conditions of solution droplets to form ice. However, after CC processing raffinose particles showed heterogeneous ice nucleation activity at 218 K and a water saturation ratio of 0.68–0.82, reaching activated fractions of up to 0.3. This enhancement compared to unprocessed raffinose particles results from an increase in particle viscosity upon CC processing. We also present new results of unprocessed CFA particles exhibiting strong heterogeneous ice nucleation activity at temperatures below 235 K in the deposition and/or pore condensation and freezing mode. In contrast to the OA, the CFA show a decrease in ice nucleation activity after both MPC and CC processing. Furthermore, cloud processing and generating CFA particles from aqueous suspensions do not have the same effect on their ice nucleation ability.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».