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Enregistrement W4386308745 · doi:10.5194/egusphere-2023-1446

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

2023· preprint· en· W4386308745 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
ThématiqueArctic and Antarctic ice dynamics
Établissements canadiens3v Geomatics (Canada)University of AlbertaEnvironment and Climate Change CanadaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilEurostarsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Oceanic and Atmospheric AdministrationEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSnowSea iceBromineSea saltArcticBromideSalinityAtmospheric sciencesPolarSublimation (psychology)SnowpackEnvironmental scienceChemistryOceanographyGeologyAerosolGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This study explores the role of snowpack in polar boundary layer chemistry, especially as a direct 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 lowest peak at 0.001–0.002 practical salinity unit (psu), which corresponds to the precipitation effect, and the second peak at 0.01–0.04 psu, which is likely related to the salt accumulation effect (due to loss of water vapour by sublimation). 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 is likely due to the sea water effect (due to upward migration of brine on sea ice). At all sites, snow sodium and chloride concentrations increase by almost 10-fold from the top 0.2 cm to ~1.5 cm in depth. Surface snow bromide at sea level is significantly enriched, indicating a net sink of atmospheric bromine. Moreover, surface snow bromide at sea level has an increasing trend over the measurement time period, with mean slopes of 0.024 in the 0–0.2 cm layer and 0.016 μM d-1 in the 0.2–0.5 cm layer. Surface snow nitrate at sea level also shows a significant increasing trend, with mean slopes of 0.27, 0.20, and 0.07 μM d-1 in the top 0.2 cm, 0.2–0.5 cm, and 0.5–1.5 cm layers, respectively. Using these trends, an integrated net deposition flux of bromide of 1.01×107 molecules cm-2 s-1 and an integrated net deposition flux of nitrate of 2.6×108 molecules cm-2 s-1 were derived. In addition, nitrate and bromide in the morning samples are significantly higher than the afternoon samples, indicating a strong photochemistry effect. However, the mean bromide loss rate (0.027–0.040 μM) is smaller than the nitrate loss rate (0.23–0.362 μM) by an order of magnitude, implying the reactive bromine emission flux from snowpack is significantly smaller than the reactive nitrogen emission flux, which is consistent with the large difference between their derived net deposition fluxes. After considering the photochemical loss effect, the corrected bromide deposition flux at sea level is 2.73×107 molecules cm-2 s-1; for nitrate, the corrected deposition flux is 5.98×108 molecules cm-2 s-1. In addition, the surface snow nitrate and bromide at inland sites were found to be significantly correlated (R=0.48–0.76), and the [NO3-]/[Br-] ratio of 4–7 indicates a possible acceleration effect of reactive bromine in atmospheric NOX-to-nitrate conversion. This is the first time such an effect has been seen in snow chemistry data obtained with a sampling frequency as short as 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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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