MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968406496 · doi:10.1029/2019jd030607

Satellite Limb Observations of Unprecedented Forest Fire Aerosol in the Stratosphere

2019· article· en· W2968406496 sur OpenAlexaff
Adam Bourassa, Landon Rieger, Daniel Zawada, Sergey Khaykin, L. W. Thomason, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerosolStratosphereAtmospheric sciencesOccultationEnvironmental scienceExtinction (optical mineralogy)SatelliteAltitude (triangle)Atmosphere (unit)Depth soundingLatitudeClimatologyMeteorologyGeologyGeographyPhysicsGeodesyAstrophysicsOceanographyMineralogyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intense forest fires in western North America during August 2017 caused smoke plumes that reached the stratosphere. While this phenomenon has often been observed, this particular event caused increases in stratospheric aerosol extinction at higher altitudes with greater magnitude than previously observed in the satellite record. Here we use multiple satellite limb sounding observations, which provide high sensitivity to thin aerosol layers and good vertical resolution, to show that enhancements in aerosol extinction from the fires reached as high as 23 km in altitude and persisted for more than 5 months. Within 1 month, the aerosol is observed to cover latitudes from 20°N to 60°N, which is essentially the northernmost limit of the observations. At midlatitudes between 15‐ and 20‐km altitudes, the sustained level of median aerosol extinction measured at 750 nm increased by almost an order of magnitude, from approximately 10−4 km−1 to nearly 10−3 km−1. Agreement between limb scatter and occultation measurements is generally within 20% despite potential bias due to modified aerosol shape and composition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeObservationnel
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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research AtmospheresMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207