A case study of pyro-convection using transport model and remote sensing data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Summer 2004 saw severe forest fires in Alaska and the Yukon Territory that were mostly triggered by lightning strikes. The area burned (>2.7×106 ha) in the year 2004 was the highest on record to date in Alaska. Pollutant emissions from the fires lead to violation of federal standards for air quality in Fairbanks. This paper studies deep convection events that occurred in the burning regions at the end of June 2004. The convection was likely enhanced by the strong forest fire activity (so-called pyro-convection) and penetrated into the lower stratosphere, up to about 3 km above the tropopause. Emissions from the fires did not only perturb the UT/LS locally, but also regionally. POAM data at the approximate location of Edmonton (53.5° N, 113.5° W) show that the UT/LS aerosol extinction was enhanced by a factor of 4 relative to unperturbed conditions. Simulations with the particle dispersion model FLEXPART with the deep convective transport scheme turned on showed transport of forest fire emissions into the stratosphere, in qualitatively good agreement with the enhancements seen in the POAM data. A corresponding simulation with the deep convection scheme turned off did not result in such deep vertical transport. Lidar measurements at Wisconsin on 30 June also show the presence of substantial aerosol loading in the UT/LS, up to about 13 km. In fact, the FLEXPART results suggest that this aerosol plume originated from the Yukon Territory on 25 June.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 tête enseignante, 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 ».