Comparative measurements of ambient atmospheric concentrations of ice nucleating particles using multiple immersion freezing methods and a continuous flow diffusion chamber
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A number of new measurement methods for ice nucleating particles (INPs) have been introduced in recent years, and it is important to address how these methods compare. Laboratory comparisons of instruments sampling major INP types are common, but few comparisons have occurred for ambient aerosol measurements exploring the utility, consistency and complementarity of different methods to cover the large dynamic range of INP concentrations that exists in the atmosphere. In this study, we assess the comparability of four offline immersion freezing measurement methods (Colorado State University Ice Spectrometer, IS; North Carolina State University Cold Stage, CS; National Institute for Polar Research Cryogenic Refrigerator Applied to Freezing Test, CRAFT; University of British Columbia Micro-Orifice Uniform Deposit Impactor – Droplet Freezing Technique, MOUDI-DFT) and an online method (continuous flow diffusion chamber, CFDC) used in a manner deemed to promote/maximize immersion freezing, for the detection of INP in ambient aerosols at different locations and in different sampling scenarios. We also investigated the comparability of different aerosol collection methods used with offline immersion freezing instruments. Excellent agreement between all methods could be obtained for several cases of co-sampling with perfect temporal overlap. Even for sampling periods that were not fully equivalent, the deviations between atmospheric INP number concentrations measured with different methods were mostly less than one order of magnitude. In some cases, however, the deviations were larger and not explicable without sampling and measurement artifacts. Overall, the immersion freezing methods seem to effectively capture INP that activate as single particles in the modestly supercooled temperature regime (> −20 °C), although more comparisons are needed in this temperature regime that is difficult to capture with online methods. Relative to the CFDC method, three immersion freezing methods that disperse particles into a bulk liquid (IS, CS, CRAFT) exhibit a positive bias in measured INP number concentrations at below −20 °C, increasing with decreasing temperature. This bias was present, but much less pronounced for a method that condenses separate water droplets onto limited numbers of particles prior to cooling and freezing (MOUDI-DFT). Potential reasons for the observed differences are discussed, and further investigations are required to elucidate the role of all factors involved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».