The role of surface-active macromolecules in the ice-nucleating ability of lignin, Snomax, and agricultural soil extracts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Organic matter in agricultural soil dust can enhance dust's ice-nucleating ability relative to mineral dust and thus impact local cloud formation. But how is this organic matter able to nucleate ice? We hypothesised that hydrophobic interfaces, such as the air–water interface, influence how organic matter nucleates ice, which can be quantified by measuring surface tension. Here, we investigated correlations between surfactant properties and ice-nucleating activities of amphiphilic macromolecules common in agricultural soils and known ice nucleators, namely lignin and macromolecules from Snomax. Lignin and Snomax solutions were analysed using our droplet freezing technique, FINC, and an optical contact angle tensiometer. Results showed that lignin and Snomax solutions of increasing concentrations had increasing ice-nucleating activity and decreasing surface tension. In addition, high-speed cryo-microscopy of the same solutions revealed a preference for freezing at the air–water interface, consistent with these proxies being ice-active surfactants preferentially residing at the air–water interface, and thus hydrophobic surfaces. We then tested this relationship in field-collected agricultural soil extracts from the UK and Canada. Despite the trend observed for lignin and Snomax, there was no clear correlation between surface tension and freezing temperature of the soil extracts. This discrepancy may arise from the high complexity of the soil solutions, where hydrophobic interfaces in the bulk potentially compete with the air–water interface. Overall, we present further evidence of the role of hydrophobic interfaces in the heterogeneous ice nucleation of organic aerosols with implications for aerosol–cloud interactions.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».