Aerosol Number Concentration and Cloud Condensation Nuclei Variability During Warm and Moist Intrusions into the Arctic
Notice bibliographique
Résumé
Recent case studies highlight that warm and moist air intrusion events are significant sources of aerosol particles in the Arctic, influencing cloud properties and thus the resulting radiative forcing in the region. However, the contribution of these short-lived events to different aerosol size modes, cloud condensation nuclei (CCN), and droplet number concentrations remains unconstrained. Here, we investigate the multi-annual aspects of intrusion impacts on aerosol properties using data on aerosol number size distributions, CCN, total particle number concentrations, and optical properties from multiple Arctic stations, including Alert, Tiksi, Utqiaġvik, Villum, and Zeppelin, covering the period 2010-2020.Preliminary results suggest that particle concentrations change significantly during intrusion episodes, with variations across seasons and stations. For instance, contrary to previous studies, number size distribution data indicate a distinct decrease in accumulation mode concentrations during wintertime intrusion episodes relative to non-intrusion periods at several Arctic stations. In summer, this pattern reverses, although not uniformly across stations. Additionally, at Zeppelin, the average of the yearly mean CCN concentrations during intrusions is increased by 13% compared to non-intrusion periods, with some years showing increases exceeding 40%.We explore the potential drivers of these observed number size distribution patterns and derive potential source contribution function and removal mechanisms along the trajectories, employing the Lagrangian analysis tool LAGRANTO.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».