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Enregistrement W3215618940 · doi:10.5194/acp-2021-971

The characterization of long-range transported North American biomass burning plumes: what can a multi-wavelength Mie-Raman-polarization-fluorescence lidar provide?

2021· article· en· W3215618940 sur OpenAlexaboutno aff
Qiaoyun Hu, Philippe Goloub, Igor Veselovskii, Thierry Podvin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundConseil Régional Hauts-de-FranceAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésLidarTroposphereStratosphereAtmospheric sciencesEnvironmental scienceCloud condensation nucleiDepolarization ratioAerosolWavelengthMicrowave Limb SounderExtinction (optical mineralogy)Materials scienceMeteorologyRemote sensingChemistryGeologyMineralogyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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