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Enregistrement W4256153249 · doi:10.5194/acp-2021-471

Aerosol Responses to Precipitation Along North American Air Trajectories Arriving at Bermuda

2021· preprint· en· W4256153249 sur OpenAlexfundno aff
Hossein Dadashazar, Majid Alipanah, Miguel Ricardo A. Hilario, Ewan Crosbie, Simon Kirschler, Hongyu Liu, Richard H. Moore, Andrew J. Peters, Amy Jo Scarino, Michael A. Shook, K. L. Thornhill, Christiane Voigt, Hailong Wang, Edward L. Winstead, Bo Zhang, Luke D. Ziemba, Armin Sorooshian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryDivision of Ocean SciencesNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNuclear Safety and Security CommissionBattelleNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyCompute CanadaHarvard UniversityNational Science Foundation
Mots-clésAerosolEnvironmental scienceParticulatesAtmospheric sciencesPrecipitationSulfateVolume (thermodynamics)Mass concentration (chemistry)Sea saltPollutionClimatologyEnvironmental chemistryChemistryMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. North American pollution outflow is ubiquitous over the western North Atlantic Ocean, especially in winter, making this location an ideal natural laboratory for investigating the impact of precipitation on aerosol particles along air mass trajectories. We take advantage of observational data collected at Bermuda to seasonally assess the sensitivity of aerosol mass concentrations and volume size distributions to accumulated precipitation along trajectories (APT). The mass concentration of particulate matter with aerodynamic diameter less than 2.5 µm normalized by the enhancement of carbon monoxide above background (PM2.5/∆CO) at Bermuda was used to estimate the degree of aerosol loss during transport to Bermuda. Results for December–February (DJF) show most trajectories come from North America and have the highest APTs, resulting in significant reduction (by 53 %) in PM2.5/∆CO under high APT conditions (> 13.5 mm) relative to low APT conditions (< 0.9 mm). Moreover, PM2.5/∆CO was most sensitive to increases in APT up to 5 mm (−0.044 µg m−3 ppbv−1 mm−1) and less sensitive to increases in APT over 5 mm. While anthropogenic PM2.5 constituents (e.g., black carbon, sulfate, organic carbon) decrease with high APT, sea salt in contrast was comparable between high and low APT conditions owing to enhanced local wind and salt emissions in high APT conditions. The greater sensitivity of the fine mode volume concentrations (versus coarse mode) to wet scavenging is evident from AERONET volume size distribution data. A combination of GEOS-Chem model simulations of 210Pb submicron aerosol tracer and its gaseous precursor 222Rn reveal that (i) surface aerosol particles at Bermuda are most impacted by wet scavenging in winter/spring (due to large-scale precipitation) with a maximum in March, whereas convective scavenging plays a substantial role in summer; and (ii) North American 222Rn tracer emissions contribute most to surface 210Pb concentrations at Bermuda in winter (~75–80 %), indicating that air masses arriving at Bermuda experience large-scale precipitation scavenging while traveling from North America. A case study flight from the ACTIVATE field campaign on 22 February 2020 reveals a significant reduction in aerosol number and volume concentrations during air mass transport off the U.S. East Coast associated with increased cloud fraction and precipitation. These results highlight the sensitivity of remote marine boundary layer aerosol characteristics to precipitation along trajectories, especially when the air mass source is continental outflow from polluted regions like the U.S. East Coast.

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 enseignants0,159
Score d'incertitude au seuil0,315

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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