Ozone production in boreal fire smoke plumes using observations from the Tropospheric Emission Spectrometer and the Ozone Monitoring Instrument
Notice bibliographique
Résumé
We examine the photochemical processes governing the production of ozone in smoke from large Siberian fires that formed in July 2006 using colocated O3and CO profiles as measured by the Tropospheric Emission Spectrometer as well as NO2and aerosol optical depths as measured by the Ozone Monitoring Instrument. The Real‐Time Air Quality Model (RAQMS) is used to explain the observed variations of O3. Enhanced levels of ozone up to 90 parts per billion (ppbv) are observed near and away from the Siberian fires (60°N and 100°E) when sunlight and NOxare available. We also observe significantly low O3amounts (less then 30 ppbv) in the smoke plume from Siberian fires in conjunction with optically thick aerosols. Despite this wide variance in observed ozone values, the mean ozone value for all observations of the smoke plume is close to background levels of approximately 55 ppbv in the free troposphere. Using RAQMS we show that optically thick aerosols in the smoke plume can substantially reduce the photochemical production of ozone and this can explain why the observed mean ozone amount for all plume observations is not much larger than background values of 55 ppbv. However, the anonymously low ozone amounts of 30 ppbv or less point toward other unresolved processes that reduce ozone below background levels in the plume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».