Identification of Smoke and Sulfuric Acid Aerosol in SAGE III/ISS Extinction Spectra Following the 2019 Raikoke Eruption
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The 2019 eruption of Raikoke was the largest volcanic eruption since 2011 and it was coincident with 2 major wildfires in the northern hemisphere. The impact of these events was manifest in the SAGE III/ISS extinction coefficient measurements. As the volcanic aerosol layers moved southward, a secondary peak emerged at an altitude higher than that which is expected for sulfuric acid aerosol. It was hypothesized that this secondary plume may contain a non-negligible amount of smoke contribution. We developed a technique to classify the composition of enhanced aerosol layers as either smoke or sulfuric acid aerosol. This method takes advantage of the different spectral properties of smoke and sulfuric acid aerosol, which is manifest in distinctly different spectral slopes in the SAGE III/ISS data. Herein we demonstrate the utility of this method using 4 case-study events (2018 Ambae eruption, 2019 Ulawun eruption, 2017 Canadian pyroCb, and 2020 Australian pyroCb) and provide corroborative data from the CALIOP instrument before applying it to the Raikoke plumes. We determined that, in the time period following the Raikoke eruption, smoke and sulfuric acid aerosol were present throughout the atmosphere and the 2 aerosol types were preferentially partitioned to higher (smoke) and lower (sulfuric acid) altitudes. Herein, we present an evaluation of the performance of this classification scheme within the context of the aforementioned case-study events followed by a brief discussion of this method's applicability to other events as well as its limitations.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».