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Enregistrement W4214941864 · doi:10.5194/acp-22-2795-2022

North Atlantic Ocean SST-gradient-driven variations in aerosol and cloud evolution along Lagrangian cold-air outbreak trajectories

2022· article· en· W4214941864 sur OpenAlexaboutno aff
Kevin J. Sanchez, Bo Zhang, Hongyu Liu, Matthew D. Brown, Ewan Crosbie, Francesca Gallo, Johnathan W. Hair, C. A. Hostetler, Carolyn E. Jordan, Claire Robinson, Amy Jo Scarino, Taylor Shingler, Michael A. Shook, K. L. Thornhill, Elizabeth B. Wiggins, Edward L. Winstead, Luke D. Ziemba, Georges Saliba, Savannah L. Lewis, Lynn M. Russell, Patricia K. Quinn, T. S. Bates, Jack Porter, Thomas G. Bell, Peter Gaube, E. S. Saltzman, Michael J. Behrenfeld, Richard H. Moore

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDivision of Ocean SciencesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceLagrangianAtmospheric sciencesMeteorologyCloud computingClimatologyGeographyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atmospheric marine particle concentrations impact cloud properties, which strongly impact the amount of solar radiation reflected back into space or absorbed by the ocean surface. While satellites can provide a snapshot of current conditions at the overpass time, models are necessary to simulate temporal variations in both particle and cloud properties. However, poor model accuracy limits the reliability with which these tools can be used to predict future climate. Here, we leverage the comprehensive ocean ecosystem and atmospheric aerosol–cloud dataset obtained during the third deployment of the North Atlantic Aerosols and Marine Ecosystems Study (NAAMES3). Airborne and ship-based measurements were collected in and around a cold-air outbreak during a 3 d (where d stands for day) intensive operations period from 17–19 September 2017. Cold-air outbreaks are of keen interest for model validation because they are challenging to accurately simulate, which is due, in part, to the numerous feedbacks and sub-grid-scale processes that influence aerosol and cloud evolution. The NAAMES observations are particularly valuable because the flight plans were tailored to lie along Lagrangian trajectories, making it possible to spatiotemporally connect upwind and downwind measurements with the state-of-the-art FLEXible PARTicle (FLEXPART) Lagrangian particle dispersion model and then calculate a rate of change in particle properties. Initial aerosol conditions spanning an east–west, closed-cell-to-clear-air transition region of the cold-air outbreak indicate similar particle concentrations and properties. However, despite the similarities in the aerosol fields, the cloud properties downwind of each region evolved quite differently. One trajectory carried particles through a cold-air outbreak, resulting in a decrease in accumulation mode particle concentration (−42 %) and cloud droplet concentrations, while the other remained outside of the cold-air outbreak and experienced an increase in accumulation mode particle concentrations (+62 %). The variable meteorological conditions between these two adjacent trajectories result from differences in the local sea surface temperature in the Labrador Current and surrounding waters, altering the stability of the marine atmospheric boundary layer. Further comparisons of historical satellite observations indicate that the observed pattern occurs annually in the region, making it an ideal location for future airborne Lagrangian studies tracking the evolution of aerosols and clouds over time under cold-air outbreak conditions.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,180

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 GPT0,178
Écart entre enseignants0,172 · 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

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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