Identification of smoke and sulfuric acid aerosol in SAGE III/ISS extinction spectra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We developed a technique to classify the composition of enhanced aerosol layers as either smoke or sulfuric acid aerosol using extinction spectra from the Stratospheric Aerosol and Gas Experiment III instrument aboard the International Space Station (SAGE III/ISS). This method takes advantage of the different spectral properties of smoke and sulfuric acid aerosol, which is manifest in distinctly different spectral slopes in the SAGE III/ISS data. Herein we demonstrate the utility of this method and present an evaluation of its performance using four case-study events of two moderate volcanic eruptions (2018 Ambae eruption and 2019 Ulawun eruption, both of which released <0.5 Tg of SO2) and two large wildfire events (2017 Canadian pyroCb and 2020 Australian pyroCb). We provide corroborative data from the Cloud–Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) instrument to support these classifications. This method correctly classified smoke and sulfuric acid plumes in the case-study events >81 % and >99.5 % of the time, respectively. The application of this method to a large volcanic event (i.e., the 2019 Raikoke eruption; ≥1.5 Tg SO2) serves as an example of why this method is limited to small and moderate volcanic events as it incorrectly classified Raikoke's larger sulfuric acid particles as smoke. We evaluated the possibility of smoke being present in the stratosphere before and after the Raikoke eruption. While smoke was present during this time period it was insufficient to account for the magnitude of smoke classifications we observed. Therefore, while this method worked well for large-scale wildfire events and eruptions that inject less SO2, the size of the aerosol created by the Raikoke eruption was outside the applicable range of this method.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».