Distinction of Supercooled droplets from the Ice Crystals in Mixed-phase Cloud Regime: McGill Real-time Ice Nucleation Chamber (MRINC)
Notice bibliographique
Résumé
<!--!introduction!--> Atmospheric ice-nucleating particles (INP) play an essential role in determining the optical thickness, lifetime, and phase of clouds (mixed-phase and cirrus clouds) [P. J. DeMott et al., 2010]. These characteristics of clouds, in turn, impact the Earth’s radiative budget. Despite significant advancements in the fundamental understanding of different ice formation processes in the last decades, the ice phase in clouds still contributes to substantial uncertainty in climate model predictions of the radiative forcing [Paul J. DeMott et al., 2011]. This presentation introduces the newly developed portable McGill Real-time Ice Nucleation Chamber (MRINC) for studying ice nucleation processes of nano to micron-sized particles in situ in real-time. The MRINC allows measuring INP concentrations under conditions pertinent to mixed-phase cloud temperatures from about −10 °C to about −38 °C. The MRINC is coupled with aerosol sizers (6 nm to 10 µm) and a Nano-Digital In-line Holographic Microscope (Nano-DIHM) to record the size distribution, phase, and shape of INPs. The characterization includes determining aerosol particles' size, shape, morphology, phase, and surface properties. We have shown preliminary results as proof of concept, where Nano-DIHM coupled with MRINC successfully distinguished silver iodide nucleated ice crystals and supercooled droplets in real time. We also provide an example of real-time capturing of the growth of sodium chloride (NaCl) and ammonium sulphate ((NH4)2SO4) aerosol particles in controlled temperature and humidity conditions using MRINC. We demonstrate that MRINC could be used for cloud condensation and ice nucleation studies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».