Volcanic Plume Aging During Passive Degassing and Low Eruptive Events of Etna and Stromboli Volcanoes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Volcanic gases and aerosols emissions from passive degassing or low eruptive events are now included in most climate models despite large uncertainties still exist about their injection height and their temporal and spatial variability. The aim of this study is to quantify the evolution of the gas and aerosols inside volcanic plumes with high kilometric‐resolution simulations. With online chemistry and aerosols, these simulations are carried out together with in situ measurements of aerosol and gas‐phase properties to assess the impact of Etna and Stromboli volcanic plumes produced by passive degassing and regular Strombolian activity, respectively. Comparison between simulation and observations show that the simulation reproduces the main characteristics of the volcanic plume evolution and confirms that volcanic plumes produced by passive degassing or low eruptive events have a strong impact on cloud condensation nuclei (CCN) formation increasing the number of CCN by a factor of 5. It was also shown that depending on the plume location, the aerosols will act as CCN at different distance from the vent. In the marine atmospheric boundary layer, the aerosols will act as CCN at proximity to the vent (less than 50 km) because of strong condensation sink inhibiting nucleation. In comparison, in the free troposphere, aerosols will act as CCN far from the vent, at more than 200 km. To the best of our knowledge, this study using in situ measurements as well as subkilometric simulations is unique.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».