Arctic spring and summertime aerosol optical depth baseline from long-term observations and model reanalyses – Part 2: Statistics of extreme AOD events, and implications for the impact of regional biomass burning processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. In a companion paper (Xian et al., 2022, part 1 of the study), we present an Arctic aerosol optical depth (AOD) climatology and trend analysis for 2003–2019 spring and summertime periods derived from a combination of aerosol reanalyses, remote-sensing retrievals, and ground observations. Continued from the previous discussion and as the second part of the study, we report the statistics and trends of Arctic AOD extreme events using the U.S. Navy Aerosol Analysis and Prediction System ReAnalysis version 1 (NAAPS-RA v1), the sun photometer data from the AErosol RObotic NETwork (AERONET) sites, and the oceanic Maritime Aerosol Network (MAN) measurements. Here, extreme AOD events are defined as events with AOD exceeding the 95th percentile (denoted “AOD95”) of AOD distributions for given locations using 6-hourly or daily AOD data. While AERONET and MAN data estimate the Arctic median 550 nm AOD value to be 0.07, the 95th percentile value is 0.24. Such extreme events are dominated by fine-mode aerosol particles, largely attributable to biomass burning (BB) smoke events for the North American Arctic, the Asian Arctic, and most areas of the Arctic Ocean. However, extreme AOD events for the lower European Arctic are more attributable to anthropogenic and biogenic fine particles. The extreme-event occurrence dominance of sea salt is largely limited to the North Atlantic and Norwegian Sea. The extreme AOD amplitudes of anthropogenic and biogenic fine-mode and sea salt AOD are, however, significantly lower than those regions where extreme smoke AOD is dominant. Even for sites distant from BB source regions, BB smoke is the principal driver of AOD variation above the AOD95 threshold. Maximum AOD values in the high Arctic in 2010–2019 have increased compared to 2003–2009, indicating stronger extreme BB smoke influence in more recent years. The occurrence of extreme smoke events tended to be more equally distributed over all months (April–August) during the 2003–2009 period while being more concentrated in the late season (July–August) during the 2010–2019 period. The temporal shift of the occurrence of AOD extreme events is likely due to improved control of early-season agriculture burning, climate-change-related increases in summertime lightning frequencies, and a reduction in anthropogenic pollution over the 2010–2019 period.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».