Remote sensing and inverse transport modeling of the Kasatochi eruption sulfur dioxide cloud
Notice bibliographique
Résumé
An analytical inversion method is used to estimate the vertical profile of sulfur dioxide (SO2) emissions from the major 2008 eruption of Kasatochi Volcano, located on the Aleutian Arc, Alaska. The method uses satellite‐observed total SO2 columns from the Global Ozone Monitoring Experiment‐2 (GOME‐2), Ozone Monitoring Instrument (OMI), and Atmospheric InfraRed Sounder (AIRS) during the first 2 days after the eruption, and an atmospheric transport model, FLEXPART, to calculate the vertical emission profile. The inversion yields an emission profile with two large emission maxima near 7 km above sea level (asl) and around 12 km asl, with smaller emissions up to 20 km. The total mass of SO2 injected into the atmosphere by the eruption is estimated to 1.7 Tg, with ∼1 Tg reaching the stratosphere (above 10 km asl). The estimated vertical emission profile is robust against changes of the assumed eruption time, meteorological input data, and satellite data used. Using the vertical emission profile, a simulation of the transport extending for 1 month after the eruption is performed. The simulated cloud agrees very well with SO2 columns observed by GOME‐2, OMI, and AIRS until 6 days after the eruption, and the altitudes agree with both Cloud‐Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation measurements and ground‐based lidar observations to within 1 km. The method is computationally very fast. It is therefore suitable for implementation within an operational environment, such as the Volcanic Ash Advisory Centers, to predict the threat posed by volcanic emissions for air traffic.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».