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Enregistrement W4322210682 · doi:10.5194/egusphere-egu23-14320

Aerosol source identification in the spring and summertime central Arctic Ocean using high-resolution mass spectrometry during MOSAiC.

2023· preprint· en· W4322210682 sur OpenAlexaboutno aff
Benjamin Heutte, Lubna Dada, Hélène Angot, Imad El Haddad, Gang Chen, Kaspar Rudolf Dällenbach, Jakob Pernov, Ivo Beck, Lauriane L. J. Quéléver, Tiia Laurila, Tuija Jokinen, Julia Schmale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmental scienceArcticAerosolAtmospheric sciencesAir mass (solar energy)HazeClimatologyCloud condensation nucleiOceanographyMeteorologyGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Arctic region is undergoing considerable changes and is warming at a rate three to four times as fast as the rest of the world. Aerosols, which can originate from natural or anthropogenic sources, both of which can be locally emitted or long-range transported, play a crucial role in the Arctic radiative balance by directly absorbing or scattering incoming solar radiation or indirectly by changing cloud properties and modulating cloud formation mechanisms. Here, we investigate the sources of anthropogenic and natural aerosols in the central Arctic Ocean, using data collected during the Multidisciplinary drifting Observatory for the Study of Arctic Climate (MOSAiC) expedition with a high-resolution time-of-flight aerosol mass spectrometer. Using positive matrix factorization on the organic fraction of aerosols during spring and summertime (March – July), we identified six distinct chemical sources of organic aerosols (OA): a hydrocarbon-like factor, a Haze factor, two factors related to two extreme events of warm and moist air mass intrusions (WAMI) in mid-April, an Arctic oxygenated factor, and a Marine factor. We also describe the geographical origin of these factors, inferred from a potential source contribution function applied on 3-hourly back-trajectories. Together, these results suggest that OA from Eurasian anthropogenic origin (including the two extreme WAMI events in mid-April) dominate the central Arctic OA budget until at least the month of May, where episodic spikes in naturally-sourced marine OA, originating from the Fram Strait marginal ice-zone start to become important through June and July. We also highlight a hitherto unreported highly-oxygenated organic factor, whose temporal variability is closely related to that of particulate ammonium (maximum concentration in May) and whose geographical origin, in the Canadian archipelagoes, could indicate a co-emission mechanism of organic aerosols and ammonia from Arctic seabird colonies.

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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,116

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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