Pyrocumulonimbus Events over British Columbia in 2017: An ensemble model study of parameter sensitivities and climate impacts of wildfire smoke in the stratosphere
Notice bibliographique
Résumé
Pyrocumulonimbus (pyroCb) are fire-triggered or fire-augmented thunderstorms and can by transporting a large amount of smoke particles into the lower stratosphere. With satellite remote sensing measurements, the plumes from pyroCb events over British Columbia in 2017 were observed in the lower stratosphere for about 8-10 months after the smoke injections. Several previous studies used global climate models to investigate the physical parameters for the 2017 pyroCb events, but the conclusions show strong model dependency. In this study, we use Energy Exascale Earth System Model (E3SM) atmosphere model version 1 (EAMv1) and complete an ensemble of runs exploring three injection parameters: smoke amount, the ratio of black carbon to smoke, and injection height. Additionally, we consider the heterogeneous reaction of ozone and primary organic matter. According to the satellite daily observed aerosol optical depth, we find that the best ensemble member is the simulation with 0.4 Tg of smoke, 3% of which is black carbon, a 13.5 km smoke injection height, and a 10-5 probability factor of the heterogeneous reaction of ozone and primary organic matter. We use the Random Forest machine learning technique to quantify the relative importance of each parameter in accurately simulating the 2017 pyroCb events and find that the injection height is the most critical feature. Due to the long lifetime and wide transport of stratospheric aerosols, the estimated e-folding time of smoke aerosols in the stratosphere is about 188 days, and the global averaged shortwave surface cooling is -0.292 W m-2 for about 10 months.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».