Notice bibliographique
Résumé
Abstract The El Niño‐driven fire season in Indonesia in September–October 2015 produced the largest fire emissions on record since NASA's EOS satellites started making observations of tropospheric pollutants from space. In this study, measurements of carbon monoxide (CO) from the Measurement of Pollution in the Troposphere (MOPITT) on Terra and the Microwave Limb Sounder are used to characterize the anomalously high CO emitted during the 2015 Indonesian fire season transported into the tropical upper troposphere and stratosphere. The satellite measurements indicate that CO emitted from wildfires was transported into the upper troposphere with time lags up to ∼2 months and continued to be transported into the stratosphere, which resulted in higher concentrations of CO extending up to ∼20 hPa by the end of 2016. Hydrogen cyanide (HCN) measured by the Atmospheric Chemistry Experiment Fourier Transform Spectrometer (ACE‐FTS) confirms that anomalously high HCN emitted from the same wildfires was also transported into the tropical stratosphere and persisted throughout 2017. Simulations of CO from the Community Atmosphere Model with Chemistry (CAM‐chem) show a significant increase in CO concentrations in the troposphere in October 2015. However, comparisons between CAM‐chem and MOPITT CO suggest that the model underestimates the amount of CO even with doubled emissions of CO in October 2015. Both the satellite measurements and the model simulations show that the pollution emitted from the wildfires over Indonesia was transported to and persisted in the tropical stratosphere much longer than the previous El‐Niño driven fire events due to unprecedented amount of the fire emissions.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 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 ».