Analyse der chemischen Zusammensetzung von Eis- und Wolkenresiduen mittels Einzelpartikel-Massenspektrometrie und Charakterisierung von Aerosolpartikeln aus anthropogenen und natürlichen Quellen
Bibliographic record
Abstract
Aerosolpartikel haben einen großen Einfluss auf den Strahlungshaushalt der Erde, da sie diesen auf zweierlei Weise beeinflussen können: direkt und indirekt. Unter dem direkten Einfluss versteht man Streuung, Absorption oder Emission von Sonnen- und Wärmestrahlung durch die Aerosolpartikel selber. Der indirekte Einfluss beruht auf der Wirkung der Partikel als Eis- oder Wolkenkondensationskeim. Die Fähigkeit, als Wolkenkondensationskeim bzw. Eiskeim zu dienen, ist einerseits von der Größe und andererseits von der chemischen Zusammensetzung (insbesondere der Löslichkeit) abhängig. Im Rahmen dieser Arbeit wurde während zwei Feldmesskampagnen (ACRIDICON-Zugspitze Kampagne 2012 und INUIT-JFJ Kampagne 2013) eine größenaufgelöste Analyse der chemischen Zusammensetzung von Eis- und Wolkenresiduen im Vergleich zum Hintergrundaerosol mithilfe des Einzelpartikel-Massenspektrometers ALABAMA (Aircraft-based Laser Ablation Aerosol Mass Spectrometer) durchgeführt. Zur Extraktion der Residuen aus den Wolken wurde das Massenspektrometer mit einem virtuellen Gegenstromimpaktor (CVI) kombiniert. Zusätzlich wurden zur genaueren Charakterisierung von atmosphärisch relevanten Aerosolpartikeln zwei umfangreiche Laborstudien durchgeführt. Zur Charakterisierung der Aerosolpartikel wurden verschiedene Partikeltypen natürlichen und anthropogenen Ursprungs im Hinblick auf ihr spezifisches Fragmentierungsmuster untersucht, deren resultierenden partikeltypischen Markerpeaks im Folgenden auf unbekannte Aerosolzusammensetzungen Anwendung finden sollen. Die Ergebnisse der Klassifizierung der partikelspezifischen Markerpeaks wurden auf die Datensätze der ACRIDICON-Zugspitze Kampagne und der INUIT-JFJ Kampagne angewendet. Bei der ACRIDICON-Zugspitze Kampagne lag der Fokus auf der Analyse der Wolkenresiduen und bei der INUIT-JFJ Kampagne wurden neben dem Hintergrundaerosol Eisresiduen analysiert. Die Ergebnisse aus beiden Feldmesskampagnen haben gezeigt, dass das Hintergrundaerosol von gealtertem Material dominiert wird, welches sich durch das Vorhandensein von sekundärem organischem und anorganischem Material auszeichnet. In Übereinstimmung mit vorangegangenen theoretischen und experimentellen Studien konnte gezeigt werden, dass die chemische Zusammensetzung von Wolkenresiduen von leicht löslichem, sekundären anorganischen Material (Sulfat- und Nitratverbindungen) dominiert wird, wohingegen bei Eisresiduen primäre Substanzen, wie Biopartikel, Staub und Seesalz überwiegen.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".