Wind Tunnel Experiments on Volcaniclastic Dust Emission and Dispersion Initiated by Water Droplet Impact
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Iceland contains active dust regions within high‐latitude, cold‐climate environments. An abundant supply of particulates <10 μm in diameter (PM 10 ) is available within its extensive glacial outwash plains and through widespread transport and deposition of volcanic ash with hydrophobic tendencies. The climate is notably wetter than dust regions located in hot deserts, so that additional processes governing dust emission must be considered, inclusive of rain splash. Field workers in Iceland report that dust emission events sometimes overlap with precipitation. This study used high‐speed photography in wind tunnel experiments to assess the influence of water droplet impact and wind shear on the detachment and suspension of particulates collected from several active dust source regions within Iceland. Concentrations of PM 10 sampled downwind of a single water droplet impact reached values as high as 10 4 μg m −3 and were positively correlated with increasing wind speed, droplet impact velocity and angle. Our measurements demonstrate that wind shear in a turbulent flow is important for the dispersion of aerosols ejected via water droplet impact from the surface of dry sediment, and that these coincident mechanisms can be highly effective agents of erosion, especially in light winds that are normally incapable of dust entrainment. Foremost, this study provides further evidence of the complexity of dust emission in cold environments and the importance of examining this phenomenon over a wide range of temporal and spatial scale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».