Reevaluierung und Erweiterung des Messverfahrens FRIDGE zur Bestimmung von Depositions-, Kondensations- und Immersionsgefrierkernen
Bibliographic record
Abstract
Ziel dieser Arbeit, die im Rahmen der Ice Nuclei Research Unit (INUIT) Forschergruppe erstellt wurde, war ursprünglich die saisonale und geographische Variabilität von bodennahen Eiskeimen zu untersuchen. Die Konzentrationen, Quellen und Zusammensetzung der Eisnuklei (ice nuclei, IN) sollte als Basis für Parametrisierungen dienen. Das Verständnis von Eiskeimen und deren Einfluss auf Wetter und Klima sind nur zum Teil bekannt und bedürfen daher noch weitgehender Forschung. Auch die Änderung der Eiskeimkonzentration mit der Zeit kann von Bedeutung sein, diese sollte durch die Fortführung einer Langzeitmessreihe untersucht werden. Durch Hinzuziehen von lokalen Parametern und Trajektorien sollten Proxies für die IN Konzentration ermittelt werden. Im Rahmen dieser Arbeit taten sich jedoch Probleme am Messverfahren auf, weshalb die ursprünglichen Ziele in den Hintergrund gerieten und die Verbesserung und Neuaufnahme des Messverfahrens in den Vordergrund trat. Anhand von zielgerichteten Experimenten wurde ein Messfehler ermittelt, der durch die vorherige Fehlinterpretation von deliqueszierenden Partikeln und von Tröpfchen als vermeintliche Eiskristalle entstand. Dieser Fehler wurde charakterisiert und durch optische Analysen dessen Ursprung ermittelt. Datensätze, die durch diese hygroskopischen Partikel fehlerbehaftet waren, wurden korrigiert und reanalysiert. Ein in früheren Arbeiten am Taunus Observatorium/Kleiner Feldberg ermittelter Jahresgang in der Eiskeimkonzentration mit einem Maximum im Sommer und einem Minimum im Winter konnte bestätigt werden, die Absolutzahlen sind jedoch deutlich geringer als bisher angenommen. Lokale Parameter sowie Trajektorien wurden zur weiteren Analyse hinzugezogen. Die Reevaluierung der Datensätze vom Taunus Observatorium führte zu keinem abschließenden Ergebnis. Ein allgemein gültiger Zusammenhang zwischen Eiskeimkonzentration und Parametern, welche das Staubvorkommen in der Atmosphäre quantifizieren (PM10 und Aerosol Optische Dicke), konnte nicht festgestellt werden. Da die Messungen bei relativ warmen Bedingungen (≥-18°C) durchgeführt wurden, Staub aber erst bei kälteren Temperaturen als effektiver Eiskeim gilt, ist dieses Ergebnis jedoch zu erwarten gewesen. Auch die Luftmassenherkunft scheint keinen eindeutigen Einfluss zu haben. Betrachtungen der Bodenfeuchte lieferten signifikante Korrelationen, welche jedoch monatsabhängig positiv oder negativ ausfallen können. Im Frühling ist eine hohe Bodenfeuchte mit einer erhöhten Konzentration von IN in Verbindung zu bringen, im Sommer liegt bei niedriger Bodenfeuchte eine tendenziell höhere Eiskeimkonzentration vor. Die Windrichtung hat für die Eiskeimkonzentration einen Einfluss, wenn der Wind aus Südost zum Taunus Observatorium strömt. Anthropogenes Aerosol aus Frankfurt am Main hemmt hier vermutlich die Eisbildung, was zu einer signifikant niedrigeren mittleren Konzentration aus dieser Richtung führt. Da das Messverfahren noch nicht in seinem vollen Potential genutzt wurde, wurde es um eine Analysemethode erweitert. Mittels Tröpfchengefrierexperimenten konnte ein weiterer Gefriermodus betrachtet werden. Nun deckt das hier genutzte Messverfahren drei der vier bekannten Gefriermoden ab. Anhand von Testsubstanzen wurde die Zuverlässigkeit der neu eingeführten Methode überprüft und nachgewiesen. Erste Parallelproben der korrigierten Depositions- und Kondensationsgefriermessmethode und der neu eingeführten Immersionsgefriermessung wurden am Taunus Observatorium/Kleiner Feldberg genommen. Dabei wurde auch ein Staubereignis beprobt und detailliert ausgewertet. Zwischen lokalen Parametern und Eiskeimkonzentration fanden sich Zusammenhänge. Bei Messbedingungen <-20°C konnte ein signifikanter Zusammenhang zwischen PM10 und Eiskeimkonzentration im Immersions- und Kondensationsmodus gefunden werden. Der Depositionsgefriermodus blieb unauffällig. Zwischen Bodenfeuchte und IN-Konzentration konnten ebenfalls wie bei der Reevaluierung der alten Messdaten Signifikanzen festgestellt werden. Die neu eingeführte Immersionsmessmethode und die korrigierte Methode zur Bestimmung von Depositions- und Kondensationsgefrierkernen liefern Messdaten, welche im Bereich anderer Eiskeimzähler liegen. Vergleiche mit Parametrisierungen zeigen, dass die Messwerte dem aktuellen Stand der Forschung entsprechen und davon ausgegangen werden kann, dass sie vertrauenswürdig und belastbar sind.
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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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| 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".