Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Arctic is a rapidly changing ecosystem, with complex ice–ocean–atmosphere feedbacks. An important process is new particle formation (NPF), from gas-phase precursors, which provides a climate forcing effect. NPF has been studied comprehensively at different sites in the Arctic, ranging from those in the High Arctic and those at Svalbard to those in the continental Arctic, but no harmonised analysis has been performed on all sites simultaneously, with no calculations of key NPF parameters available for some sites. Here, we analyse the formation and growth of new particles from six long-term ground-based stations in the Arctic (Alert, Villum, Tiksi, Zeppelin Mountain, Gruvebadet, and Utqiaġvik). Our analysis of particle formation and growth rates in addition to back-trajectory analysis shows a summertime maxima in the frequency of NPF and particle formation rate at all sites, although the mean frequency and particle formation rates themselves vary greatly between sites, with the highest at Svalbard and lowest in the High Arctic. The summertime growth rate, condensational sinks, and vapour source rates show a slight bias towards the southernmost sites, with vapour source rates varying by around an order of magnitude between the northernmost and southernmost sites. Air masses back-trajectories during NPF at these northernmost sites are associated with large areas of sea ice and snow, whereas events at Svalbard are associated with more sea ice and ocean regions. Events at the southernmost sites are associated with large areas of land and sea ice. These results emphasise how understanding the geographical variation in surface type across the Arctic is key to understanding secondary aerosol sources and providing a harmonised analysis of NPF across the Arctic.
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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 | 0,002 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,204 | 0,164 |
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 ».