Particelle di cellulosa come nuclei di ghiacciamento in nube
Notice bibliographique
Résumé
La formazione del ghiaccio nelle nubi avviene prevalentemente per nucleazione eterogenea, grazie alla presenza di nuclei di ghiacciamento (Ice Nucleating Particles, INP), ovvero particelle di aerosol (prevalentemente polveri minerali) in grado di favorire la solidificazione di una gocciolina o il passaggio diretto dalla fase vapore alla fase ghiaccio. Recentemente, l'interesse si è esteso anche all'aerosol di tipo biologico (funghi, spore, etc.), in grado di agire come INP a temperature più elevate rispetto all'aerosol minerale. \nIl lavoro sperimentale di questa tesi, svolto presso il laboratorio del gruppo Nubi e Precipitazioni dell’ISAC-CNR di Bologna, ha avuto come obiettivo lo studio della capacità della cellulosa di agire come INP. Esso si inserisce in un’attività di ricerca internazionale dedicata allo studio degli INP (progetto Ice NUclei research unIT, INUIT, Germania). \nIl lavoro sperimentale ha riguardato la messa a punto di due diversi sistemi di generazione dell'aerosol di cellulosa, la caratterizzazione dimensionale delle particelle, la loro osservazione al microscopio elettronico e la preparazione dei filtri per le misure di INP. I risultati ottenuti hanno evidenziato che le proprietà nucleanti della cellulosa sono inferiori rispetto alle polveri minerali ma paragonabili ad altri materiali, come la cenere vulcania e l'aerosol marino. Quindi, in aree ricche di vegetazione o dove le polveri minerali non sono abbondanti, la cellulosa potrebbe costituire un importante materiale per la formazione del ghiaccio nelle nubi miste. Misure preliminari hanno evidenziato come le particelle di cellulosa con dimensioni inferiori a 0,5μm risultano meno attive nella nucleazione del ghiaccio rispetto a quelle di dimensioni maggiori. I risultati ottenuti sono stati presentati al Congresso PM2016 (Roma, 17-19 maggio 2016) e saranno presentati in un poster alla prossima European Aerosol Conference (Tours, Francia, 4-6 settembre 2016).
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 0,001 |
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 ».