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Enregistrement W2127752125 · doi:10.5194/acp-6-5261-2006

Modeling of biomass smoke injection into the lower stratosphere by a large forest fire (Part II): sensitivity studies

2006· article· en· W2127752125 sur OpenAlexaboutno aff
G. Luderer, J. Trentmann, Tanja Winterrath, C. Textor, Michael Herzog, Hans‐F. Graf, Meinrat O. Andreae

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésPlumeAtmospheric sciencesEnvironmental scienceConvectionSmokeStratosphereWater vaporTropopauseCloud topMeteorologyClimatologyGeologyCloud computingGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The Chisholm forest fire that burned in Alberta, Canada, in May 2001 resulted in injection of substantial amounts of smoke into the lower stratosphere. We used the cloud-resolving plume model ATHAM (Active Tracer High resolution Atmospheric Model) to investigate the importance of different contributing factors to the severe intensification of the convection induced by the Chisholm fire and the subsequent injection of biomass smoke into the lower stratosphere. The simulations show strong sensitivity of the pyro-convection to background meteorology. This explains the observed coincidence of the convective blow-up of the fire plume and the passage of a synoptic cold front. Furthermore, we performed model sensitivity studies to the rate of release of sensible heat and water vapor from the fire. The release of sensible heat by the fire plays a dominant role for the dynamic development of the pyro-cumulonimbus cloud (pyroCb) and the height to which smoke is transported. The convection is very sensitive to the heat flux from the fire. The emissions of water vapor play a less significant role for the injection height but enhance the amount of smoke transported beyond the tropopause level. The aerosol burden in the plume has a strong impact on the microphysical structure of the resulting convective cloud. The dynamic evolution of the pyroCb, however, is only weakly sensitive to the abundance of cloud condensation nuclei (CCN) from the fire. In contrast to previous findings by other studies of convective clouds, we found that fire CCN have a negative effect on the convection dynamics because they give rise to a delay in the freezing of cloud droplets. Even in a simulation without fire CCN, there is no precipitation formation within the updraft region of the pyroCb. Enhancement of convection by aerosols as reported from studies of other cases of convection is therefore not found in our study.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations125
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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