La formazione di nuove particelle nell'atmosfera fornisce i centri di nucleazione necessari per la formazione di nubi, rendendolo un processo importante per la comprensione del clima. Gli sforzi per studiare il complesso equilibrio tra chimica e fisica che porta alla formazione di nuove particelle hanno portato all'acquisizione di set di dati molto grandi. Un team di ricercatori con sede in diversi centri, compresa l'Università di Kanazawa, ha sviluppato un approccio di informazione reciproca per interpretare i dati atmosferici raccolti in un periodo di 18 anni presso la stazione SMEAR II di Hyytiälä, Finlandia. I loro risultati sono stati pubblicati in Chimica e fisica dell'atmosfera .

Lo studio, un'estensione del precedente lavoro di data mining che è stato svolto su misure acquisite presso la stessa stazione, utilizza ulteriori 10 anni di dati, che dovrebbe migliorare l'affidabilità dei risultati e l'accuratezza delle conclusioni. In contrasto con gli studi precedenti che utilizzavano metodi di data mining basati su clustering e classificazione, il nuovo approccio ha esaminato le informazioni reciproche tra gli eventi di formazione di nuove particelle osservati e una varietà di variabili misurate. Il metodo si è dimostrato potente e computazionalmente leggero, evidenziandone le potenzialità come strumento utile.

"Le conclusioni raggiunte utilizzando la nostra analisi sono risultate in accordo con i risultati precedenti; tuttavia, l'analisi è stata eseguita senza supervisione e non ha richiesto una profonda comprensione della fisica, "Il coautore dello studio Adam Foster afferma. "Gli studi precedenti hanno richiesto un campo, laboratorio, e lavoro teorico, quindi essere in grado di arrivare dove siamo attraverso l'analisi dei dati è un passo molto positivo per gli studi futuri".

Il lavoro ha mostrato che la formazione di nuove particelle era fortemente correlata al contenuto di acqua e alla concentrazione di acido solforico, così come altri fattori come la temperatura, umidità relativa, dissipatore di condensa (quanto velocemente molecole e piccole particelle si condensano sulle particelle esistenti), e radiazioni.

"Speriamo che il metodo fornisca una prima opzione solida per analizzare i set di dati atmosferici, " dice Foster. "Miriamo ad estendere il nostro approccio ai set di dati da altre stazioni SMEAR, così come usarlo per indagare diversi fenomeni e le loro influenze."

Questi risultati dovrebbero essere ampiamente implementati nel campo della scienza dell'atmosfera. Si spera che l'effetto di altre variabili come i composti organici volatili e le particelle di aerosol inferiori a 3 nm possa essere valutato utilizzando l'approccio riportato.