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Enregistrement W3162684475 · doi:10.5194/acp-21-16925-2021

Sources and nature of ice-nucleating particles in the free troposphere at Jungfraujoch in winter 2017

2021· article· en· W3162684475 sur OpenAlexaboutno aff
Larissa Lacher, Hans-Christian Clemen, Xiaoli Shen, Stephan Mertes, Martin Gysel‐Beer, Alireza Moallemi, Martin Steinbacher, Stephan Henne, Harald Saathoff, Ottmar Möhler, Kristina Höhler, Thea Schiebel, Daniel Weber, Jann Schrod, Johannes Schneider, Zamin A. Kanji

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020Staatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationWorld Meteorological OrganizationDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAerosolTroposphereIce nucleusAtmospheric sciencesIce cloudParticle (ecology)Environmental scienceSpectrometerScanning mobility particle sizerMass spectrometryMeteorologyNucleationChemistryParticle sizeParticle-size distributionGeologySatellitePhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primary ice formation in mixed-phase clouds is initiated by a minute subset of the ambient aerosol population, called ice-nucleating particles (INPs). The knowledge about their atmospheric concentration, composition, and source in cloud-relevant environments is still limited. During the 2017 joint INUIT/CLACE (Ice Nuclei research UnIT/CLoud–Aerosol Characterization Experiment) field campaign, observations of INPs as well as of aerosol physical and chemical properties were performed, complemented by source region modeling. This aimed at investigating the nature and sources of INPs. The campaign took place at the High-Altitude Research Station Jungfraujoch (JFJ), a location where mixed-phase clouds frequently occur. Due to its altitude of 3580 m a.s.l., the station is usually located in the lower free troposphere, but it can also receive air masses from terrestrial and marine sources via long-range transport. INP concentrations were quasi-continuously detected with the Horizontal Ice Nucleation Chamber (HINC) under conditions representing the formation of mixed-phase clouds at −31 ∘ C. The INP measurements were performed in parallel to aerosol measurements from two single-particle mass spectrometers, the Aircraft-based Laser ABlation Aerosol MAss Spectrometer (ALABAMA) and the laser ablation aerosol particle time-of-flight mass spectrometer (LAAPTOF). The chemical identity of INPs is inferred by correlating the time series of ion signals measured by the mass spectrometers with the time series of INP measurements. Moreover, our results are complemented by the direct analysis of ice particle residuals (IPRs) by using an ice-selective inlet (Ice-CVI) coupled with the ALABAMA. Mineral dust particles and aged sea spray particles showed the highest correlations with the INP time series. Their role as INPs is further supported by source emission sensitivity analysis using atmospheric transport modeling, which confirmed that air masses were advected from the Sahara and marine environments during times of elevated INP concentrations and ice-active surface site densities. Indeed, the IPR analysis showed that, by number, mineral dust particles dominated the IPR composition (∼58 %), and biological and metallic particles are also found to a smaller extent (∼10 % each). Sea spray particles are also found as IPRs (17 %), and their fraction in the IPRs strongly varied according to the increased presence of small IPRs, which is likely due to an impact from secondary ice crystal formation. This study shows the capability of combining INP concentration measurements with chemical characterization of aerosol particles using single-particle mass spectrometry, source region modeling, and analysis of ice residuals in an environment directly relevant for mixed-phase cloud formation.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,387

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations43
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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