Ice-nucleating particles in the central Arctic
Notice bibliographique
Résumé
A small subset of aerosol particles can induce ice-nucleation in supercooled liquid droplets. These ice-nucleating particles (INP) are responsible for the primary, heterogeneous nucleation of ice in clouds, and knowledge of their concentrations, sources and characteristics is necessary to accurately represent these mixed-phased clouds in models. This is particularly important in regions such as the central Arctic Ocean, where there are persistent mixed-phased clouds that help shape the radiative budget of the Arctic but very few measurements of INP, none of which are at cloud altitude. This thesis aimed to tackle the dearth of central Arctic INP data through the design and use of novel instrumentation, and a field campaign aboard an icebreaker which saw measurements of INP measurements made at both ship and cloud level close to the North Pole (88-90°N). Firstly, a high-volume, size-selective aerosol sampler capable of being deployed for hours at a time at altitudes and temperatures relevant for mixed phased clouds was designed and tested. This sampler was used on a 2-month campaign to the central Arctic ocean from August-September 2018, alongside ship-based INP measurements. The central Arctic INP concentrations at sea-level were highly variable, with concentrations as low as could be expected in the Southern Oceans, and as high as those measured in rural farmland. The INP were found to be heat-sensitive, and the most active samples originated from the Arctic coasts of Russia. The samples with the least INP activity were from the pack ice and Canadian Arctic. The concentrations measured at cloud-level were often decoupled from those at the surface, demonstrating the necessity for more airborne measurements of INP. Additionally, the INP at cloud-level were often smaller than expected, at <0.25 μm in aerodynamic diameter. Finally, in order to better probe the characteristics of sampled INP in the future, a microfluidic device capable of sorting ice crystals containing INP active at a specific temperature from the bulk sample was developed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».