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Enregistrement W4306685550 · doi:10.5194/egusphere-2022-696

Surface snow bromide and nitrate at Eureka, Canada in early spring and implications for polar boundary layer chemistry

2022· preprint· en· W4306685550 sur OpenAlexafffundabout
Xin Yang, Kimberly Strong, Alison S. Criscitiello, Marta Santos-Garcia, Kristof Bognar, Xiaoyi Zhao, P. F. Fogal, Kaley A. Walker, Sara Morris, Peter Effertz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueCryospheric studies and observations
Établissements canadiens3v Geomatics (Canada)University of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEurostarsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSight Research UKNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEnvironment and Climate Change CanadaNatural Environment Research Council
Mots-clésSnowBromineSnowpackBromideArcticPolarAtmospheric sciencesSea iceEnvironmental scienceSalinityChemistryClimatologyOceanographyGeologyMeteorologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study explores the role of snowpack in polar boundary layer chemistry, especially as a di-rect source of reactive bromine (BrOX=BrO+Br) and nitrogen (NOX=NO+NO2) in the Arctic springtime. Surface snow samples were collected daily from a Canadian high Arctic location at Eureka, Nunavut (80° N, 86° W) from the end of February to the end of March in 2018 and 2019. The snow was sampled at several sites representing distinct environments: sea ice, inland close to sea level, and a hilltop ~600 m above sea level (asl). At the inland sites, surface snow salinity has a double-peak distribution with the first and low-est peak at 0.001–0.002 practical salinity unit (psu), which corresponds to the precipitation ef-fect, and the second peak at 0.01–0.04 psu, likely due to the condensation effect. Snow salinity on sea ice has a triple-peak distribution; its first and second peaks overlap with the inland peaks, and the third peak at 0.2–0.4 psu can be clearly attributed to sea water contamination. At all sites, sodium and chloride concentrations in surface snow increase by almost 10-fold from the top 0.2 cm to ~1 cm in depth. Bromide in surface snow is significantly enriched, indi-cating that surface snow at Eureka is a net sink of atmospheric bromine. Moreover, daily data show that top surface snow bromide at all sampling sites has an increasing trend over the measurement time period (late February to late March), with mean slopes of 1.9 and 1.3 ppb d-1 in the 0–0.2 cm and the 0.2–0.5 cm layers, respectively. At the sea level sites, snow nitrate also shows a significant increasing trend, with mean slopes of 12.1, 12.4, and 4.3 ppb d-1 in the top 0.2 cm, 0.2–0.5 cm, and 0.5–1.5 cm layers, respectively. Using these trends, we derive a novel method to calculate deposition flux of bromide and nitrate to the snowpack. For bromide, the integrated deposition flux is 1.29×107 molecules cm-2 s-1 at sea level and 1.01×107 molecules cm-2 s-1 at ~600 m. For nitrate, the integrated deposition flux is 2.4×108 molecules cm-2 s-1 at sea level and -1.0×108 molecules cm-2 s-1 at ~600 m; the negative flux indicates that snow at the hilltop sites is losing nitrate. The smaller vertical gradient of bromide deposition flux strongly indicates that local snowpack emission on sea ice and inland is not likely to be a large source of reactive bromine. In contrast, nitrate deposition flux has a large vertical gradient, e.g., with a positive flux at sea level and a negative flux at ~600 m, indicating that snowpack at sea level is a large source of reactive nitrate. In addition, we found a significant correlation (with coefficient R values of 0.48-0.76) between surface snow nitrate and bromide at the inland sites. The [NO3-] / [Br-] ratio ranges from 4 to 7, highlighting the effect of reactive bromine in accelerating the atmospheric NOX-to-nitrate con-version. This is the first time we see such an effect over the course of one day.

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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,084

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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