Anthropogenic aerosols turn liquid cloud droplets into ice crystals, produce snow and eat holes in the clouds
Notice bibliographique
Résumé
Living downwind of a cement-producing or a metallurgical plant could mean you get more snow, fewer clouds and more sunshine compared to nearby areas. We use satellite observations to reveal the glaciation of supercooled stratiform liquid-phase clouds by anthropogenic aerosols acting as ice-nucleating particles. There are strong indications that glaciation is caused by aerosols emitted from oil refineries, coal-fired power plants, cement, metal smelting and processing, chemical plants, and other anthropogenic air pollution sources in Europe, Asia, North America and Australia. Heavily polluted areas derived by simulating aerosol dispersion from strong anthropogenic aerosol point sources overlap with the areas of glaciation, snowfall, and decreased cloud cover strikingly well. Moreover, the polluted areas with decreased cloud cover are plume-shaped, with a distinctive head pointing towards the pollution source, similar to aerosol-polluted cloud tracks in liquid-water clouds (Toll et al 2019 Nature https://doi.org/10.1038/s41586-019-1423-9).Glaciation-induced snowfall downwind of aerosol sources is observed using ground-based precipitation radars, and tracks of snow are also seen on the ground in satellite imagery. Aerosol-induced glaciation and snowfall lead to reduced cloud cover. At multiple aerosol sources, glaciation events are more frequent than polluted tracks in liquid-phase clouds. Thus, at least locally at some aerosol sources in the middle and high latitudes, the warming effect induced by aerosols acting as ice-nucleating particles likely exceeds the cooling effect induced by aerosols acting as cloud condensation nuclei. Further research is needed to quantify the global radiative forcing by anthropogenic ice nucleating particles.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».