The characterization of long-range transported North American biomass burning plumes: what can a multi-wavelength Mie-Raman-polarization-fluorescence lidar provide?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This article presents a study of long-range transported biomass burning aerosols (BBA) originated from the North American wildfires in September 2020. The BBA plumes presented in this study were in the troposphere and underwent 1–2 weeks aging before arriving at the observations site. A novel dataset 2α+3β+3δ+φ (α: extinction coefficient, β: backscatter coefficient, δ: particle linear depolarization ratio, PLDR, φ: fluorescence capacity) derived from lidar observations is provided for the characterization of long-range transported BBA. The fluorescence capacity describes the ability of aerosols in producing fluorescence when exposed to UV excitation. In the observations of BBA episode, plumes from different wildfire activities have been characterized. In the BBA plumes, we detected low PLDRs, i.e. lower than 0.03 at all wavelengths, as well as enhanced PLDRs (PLDR355,532,1064 ≈ 0.15–0.18, 0.12–0.14, 0.01–0.02) with a similar spectral dependence that had been observed in the aged BBA plumes in the upper troposphere and lower stratosphere (Canadian smoke in 2017 and Australian smoke in 2019–2020). Obvious variations in Angström exponent (−0.3–1.5), lidar ratios (20–50 sr at 355 nm, 42–90 sr at 532 nm) and fluorescence capacity (1.0 × 10−4– 4.0 × 10−4) are also observed during the BBA episode. These variations are coupled with the variation of altitudes, water vapor content and wildfire events. It reflects that the properties of aged BBA particles are highly varied and depend on complex mechanisms, such as burning process and the aging process. The results also pointed out the inhomogeneity of the aging process in the BBA plumes, which means that particles in the core of the plume aged differently with those at the plume edge due to the impact of water vapor, temperatures, particle concentration and so on. These chemical and physical processes involved in BBA aging and how they could impact the particle properties are not yet well understood. In addition, our observations identified the ice crystals mixing with BBA particles, which indicates that BBA could act as ice nucleating particles (INP) at tropospheric conditions. The lidar fluorescence proves to be an efficient tool in studying the interaction of clouds and BBAs due to its high sensitivity. Recent studies claimed that aged BBA particles are more effective INPs than they were thought. As BBAs are becoming an important atmospheric aerosols with growing global wildfires, our observations could improve our characterization about aged BBA particles and the understanding of their importance in ice cloud formation.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».