Modeling Aerosol Effects on Liquid Clouds in the Summertime Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An investigation of aerosol effects on the Arctic summer clouds is carried out by using a fully‐coupled version of GEM‐MACH, an online air quality forecast model. Model simulations are carried out for the July 2014 NETCARE field campaign based from Resolute, Nunavut, Canada. For a pristine period, the model simulated thin water clouds, with liquid water path <50 g m−2, at relatively low altitudes (<200 m). The model simulated more and smaller droplets with higher liquid water content (LWC) during a polluted period. Further sensitivity analysis indicates that the increased aerosol loading from long‐range transport during the polluted period is responsible for the increase in CDNC and decreased droplet size, which also led to an increase in cloud liquid water content (LWC), a decrease in precipitation, and increased cloudiness in the area. The model agrees with observation showing that aerosols smaller than 100 nm are commonly activated in the summer Arctic, with even smaller aerosols (<50 nm) being activated during the pristine period. The impact of atmospheric dimethyl sulfide (DMS) upon the Arctic summer cloud microphysics was also investigated. The inclusion of DMS leads to an increase in CDNC and smaller droplet sizes. It also improves the modeled aerosol size distribution considerably compared to the observation, particularly in the size range between 60 and 200 nm. The enhancement of CDNC due to DMS is more significant (e.g., >50%) in the regions with higher DMS(g) mixing ratios, resulting in higher sulphate mass increases in these regions.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».