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Enregistrement W4403145115 · doi:10.22541/essoar.172801408.80377732/v1

Ice-nucleating particles are emitted by raindrop impact

2024· preprint· en· W4403145115 sur OpenAlexfundno aff
Claudia Mignani, Thomas C. J. Hill, Marina Nieto‐Caballero, Kevin R. Barry, Noelle C. Bryan, Peter J. Marinescu, Brenda Dolan, Amy P. Sullivan, Mark Hernandez, Angela M. Bosco‐Lauth, Susan C. van den Heever, Elizabeth A. Stone, Leah D. Grant, Russell Perkins, Paul J. DeMott, Sonia M. Kreidenweis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPacific Northwest National LaboratoryNational Centers for Environmental InformationAgricultural Research ServiceSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungBattelleRoyal Canadian Geographical SocietyColorado State UniversityU.S. Department of AgricultureNational Science Foundation
Mots-clésIce nucleusEnvironmental scienceAtmospheric sciencesNucleationPhysical geographyGeologyGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ice-nucleating particles (INPs) play a key role in ice formation and cloud microphysics and thus significantly impact the water cycle and the climate. However, our understanding of atmospheric INPs, particularly their sources, emissions, and spatiotemporal variability, is incomplete. While the enhancement of atmospheric INP concentrations with rainfall has been previously shown, a mechanistic understanding of the process is lacking. Here, we link detailed precipitation observations with near-surface atmospheric INP concentrations at a semi-arid grassland site in Colorado. Considering the during-precipitation air samples, INP concentrations positively correlate with cumulative rainfall kinetic energy and amount, suggesting that INP aerosolization is induced by raindrop and hailstone impact. By additionally analyzing the INP content of precipitation water, terrestrial source samples, and heat-treated samples, we demonstrate that local plants are the most important source of precipitation-induced INPs. Should INPs aerosolized by precipitation rise to cloud height, they could influence cloud ice fraction and initiate precipitation resulting in an aerosol-cloud-precipitation feedback.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,649
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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