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Enregistrement W3125453616 · doi:10.5194/acp-21-17185-2021

Seasonality of the particle number concentration and size distribution: a global analysis retrieved from the network of Global Atmosphere Watch (GAW) near-surface observatories

2021· article· en· W3125453616 sur OpenAlexaff
Clémence Rose, Martine Collaud Coen, Elisabeth Andrews, Yong Lin, Isaline Bossert, Cathrine Lund Myhre, Thomas Tuch, Alfred Wiedensohler, Markus Fiebig, Pasi P. Aalto, Andrés Alástuey, Elisabeth Alonso‐Blanco, Marcos Andrade, Begoña Artı́ñano, Todor Arsov, Urs Baltensperger, Susanne Bastian, Olaf Bath, Johan P. Beukes, Benjamin T. Brem, Nicolas Bukowiecki, Juan Andrés Casquero-Vera, Sébastien Conil, Konstantinos Eleftheriadis, Olivier Favez, H. Flentje, Maria I. Gini, Francisco J. Gómez‐Moreno, Martin Gysel‐Beer, A. Gannet Hallar, Ivo Kalapov, Nikos Kalivitis, Anne Kasper‐Giebl, Melita Keywood, Jeong Eun Kim, Sang‐Woo Kim, Adam Kristensson, Markku Kulmala, Heikki Lihavainen, Neng‐Huei Lin, H. Lyamani, Angela Marinoni, Sebastiao Martins Dos Santos, O. L. Mayol‐Bracero, Frank Meinhardt, Maik Merkel, Jean‐Marc Metzger, N. Mihalopoulos, Jakub Ondráček, Marco Pandolfi, Noemí Pérez, Tuukka Petäjä, Jean‐Eudes Petit, David Picard, Jean‐Marc Pichon, Véronique Pont, Jean‐Philippe Putaud, Fabienne Reisen, Karine Sellegri, Sangeeta Sharma, Gerhard Schauer, Patrick J. Sheridan, James P. Sherman, Andreas Schwerin, Ralf Sohmer, M. Sorribas, Junying Sun, Pierre Tulet, Ville Vakkari, Pieter G. van Zyl, Fernando Velarde, Stergios Vratolis, Z. Wagner, Sheng‐Hsiang Wang, Kay Weinhold, Rolf Weller, Margarita Yela, Vladimı́r Ždı́mal, Paolo Laj

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMiljødirektoratetEnvironmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C. TaiwanMagnus Bergvalls StiftelseMinisterio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, Gobierno de EspañaHorizon 2020North-West UniversityU.S. Department of EnergyVetenskapsrådetNational Research Foundation of KoreaChinese Academy of Meteorological SciencesMinisterio de Economía y CompetitividadChina Meteorological AdministrationGeneralitat de CatalunyaCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationOffice of ScienceDesert Research InstituteAcademy of FinlandMinistry of Science and Technology of the People's Republic of ChinaHorizon 2020 Framework ProgrammeRégion Occitanie Pyrénées-MéditerranéeKorea Meteorological AdministrationSvenska Forskningsrådet FormasNational Research FoundationHelsingin YliopistoEuropean CommissionBiological and Environmental ResearchCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Regional Development FundMinisterstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovy
Mots-clésEnvironmental scienceSeasonalityAtmospheric sciencesDiel vertical migrationAnnual cycleAerosolAtmosphere (unit)Range (aeronautics)ClimatologyMeteorologyStatisticsGeographyPhysicsGeologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Aerosol particles are a complex component of the atmospheric system which influence climate directly by interacting with solar radiation, and indirectly by contributing to cloud formation. The variety of their sources, as well as the multiple transformations they may undergo during their transport (including wet and dry deposition), result in significant spatial and temporal variability of their properties. Documenting this variability is essential to provide a proper representation of aerosols and cloud condensation nuclei (CCN) in climate models. Using measurements conducted in 2016 or 2017 at 62 ground-based stations around the world, this study provides the most up-to-date picture of the spatial distribution of particle number concentration (Ntot) and number size distribution (PNSD, from 39 sites). A sensitivity study was first performed to assess the impact of data availability on Ntot's annual and seasonal statistics, as well as on the analysis of its diel cycle. Thresholds of 50 % and 60 % were set at the seasonal and annual scale, respectively, for the study of the corresponding statistics, and a slightly higher coverage (75 %) was required to document the diel cycle. Although some observations are common to a majority of sites, the variety of environments characterizing these stations made it possible to highlight contrasting findings, which, among other factors, seem to be significantly related to the level of anthropogenic influence. The concentrations measured at polar sites are the lowest (∼ 102 cm−3) and show a clear seasonality, which is also visible in the shape of the PNSD, while diel cycles are in general less evident, due notably to the absence of a regular day–night cycle in some seasons. In contrast, the concentrations characteristic of urban environments are the highest (∼ 103–104 cm−3) and do not show pronounced seasonal variations, whereas diel cycles tend to be very regular over the year at these stations. The remaining sites, including mountain and non-urban continental and coastal stations, do not exhibit as obvious common behaviour as polar and urban sites and display, on average, intermediate Ntot (∼ 102–103 cm−3). Particle concentrations measured at mountain sites, however, are generally lower compared to nearby lowland sites, and tend to exhibit somewhat more pronounced seasonal variations as a likely result of the strong impact of the atmospheric boundary layer (ABL) influence in connection with the topography of the sites. ABL dynamics also likely contribute to the diel cycle of Ntot observed at these stations. Based on available PNSD measurements, CCN-sized particles (considered here as either >50 nm or >100 nm) can represent from a few percent to almost all of Ntot, corresponding to seasonal medians on the order of ∼ 10 to 1000 cm−3, with seasonal patterns and a hierarchy of the site types broadly similar to those observed for Ntot. Overall, this work illustrates the importance of in situ measurements, in particular for the study of aerosol physical properties, and thus strongly supports the development of a broad global network of near surface observatories to increase and homogenize the spatial coverage of the measurements, and guarantee as well data availability and quality. The results of this study also provide a valuable, freely available and easy to use support for model comparison and validation, with the ultimate goal of contributing to improvement of the representation of aerosol–cloud interactions in models, and, therefore, of the evaluation of the impact of aerosol particles on climate.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnelhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,203 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations77
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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