Tropospheric and stratospheric wildfire smoke profiling with lidar:Mass, surface area, CCN and INP retrieval
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We present retrievals of tropospheric and stratospheric height profiles of particle mass, volume, and surface area concentrations in the case of wildfire smoke layers as well as estimates of smoke-related cloud condensation nucleus (CCN) and ice-nucleating particle (INP) concentrations from single-wavelength backscatter lidar measurements at ground and in space. A central role in the data analysis play conversion factors to convert the measured optical into microphysical properties. The set of needed conversion parameters for wildfire smoke are derived from AERONET observations of major smoke events caused by record-breaking wildfires in western Canada in August 2017 and southeastern Australia in January–February 2020. The new smoke analysis scheme is applied to stratospheric CALIPSO observations of fresh smoke plumes over northern Canada in 2017 and New Zealand in January 2020 and to ground-based lidar observation in southern Chile in aged Australian smoke layers in January 2020. These case studies show the potential of spaceborne and ground-based lidars to document large-scale and long-lasting wildfire smoke events in large detail and thus to provide valuable information for climate-, cloud-, and air chemistry modeling efforts performed to investigate the role of wildfire smoke in the atmospheric system.
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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 | 0,001 |
| 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 ».