MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4232076461 · doi:10.5194/acp-2018-1054

Cloud droplet activation properties and scavenged fraction of black carbon in liquid-phase clouds at the high-alpine research station Jungfraujoch (3580 m a.s.l.)

2018· preprint· en· W4232076461 sur OpenAlexaff
Ghislain Motos, Julia Schmale, Joel C. Corbin, Robin L. Modini, Nadine Karlen, Michele Bertó, Urs Baltensperger, Martin Gysel‐Beer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesFP7 EnvironmentH2020 EnvironmentStaatssekretariat für Bildung, Forschung und InnovationEuropean Research CouncilHorizon 2020 Framework Programme
Mots-clésSupersaturationCloud condensation nucleiAerosolSootParticle (ecology)Atmospheric sciencesLiquid water contentCondensationCarbon blackAtmosphere (unit)Scanning mobility particle sizerCloud baseChemistryEnvironmental scienceMeteorologyParticle sizeParticle-size distributionCloud computingPhysicsCombustionGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Liquid clouds form by condensation of water vapour on aerosol particles in the atmosphere. Even black carbon (BC) particles, which are known to be little hygroscopic, have been shown to readily form cloud droplets once they have acquired water-soluble coatings by atmospheric aging processes. Accurately simulating the life cycle of BC in the atmosphere, which strongly depends on the wet removal following droplet activation, has recently been identified as a key element for accurate prediction of the climate forcing of BC. Here, to assess BC activation in detail, we performed in-situ measurements during cloud events at the Jungfraujoch high mountain station in Switzerland in summer 2010 and 2016. Cloud droplet residual and interstitial (unactivated) particles as well as the total aerosol were selectively sampled using different inlets, followed by their physical characterization using scanning mobility particle sizers (SMPSs), multi-angle absorption photometers (MAAPs) and a single particle soot photometer (SP2). By calculating cloud droplet activated fractions with these measurements, we determined the roles of various parameters on the droplet activation of BC. The half-rise threshold diameter for droplet activation (Dhalfcloud), i.e. the size above which aerosol particles formed cloud droplets, was inferred from the aerosol size distributions measured behind the different inlets. The effective peak supersaturation (SSpeak) of a cloud was derived from Dhalfcloud by comparing it to the supersaturation dependence of the threshold diameter for cloud condensation nuclei (CCN) activation measured by a CCN counter (CCNC). In this way we showed that the mass-based scavenged fraction of BC strongly correlates with that of the entire aerosol population because SSpeak modulates the critical size for activation of either particle type. Fifty percent of the BC-containing particles with a BC mass equivalent core diameter of 90 nm were activated in clouds with SSpeak ≈ 0.21 %, increasing up to ~ 80 % activated fraction at SSpeak ≈ 0.5 %. On a single particle basis, BC activation at a certain SSpeak is controlled by the BC core size and internally mixed coating which increases overall particle size and hygroscopicity. However, the resulting effect on the population averaged and on the size integrated BC scavenged fraction by mass is small for two reasons: first, acquisition of coatings only matters for small cores in clouds with low SSpeak and, second, variations in BC core size distribution and mean coating thickness are limited in the lower free troposphere in summer.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,118

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAtmospheric chemistry and aerosols→Travaux en français237 207→