MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319040595 · doi:10.1029/2022gl101978

Tomographic Retrievals of Hunga Tonga‐Hunga Ha'apai Volcanic Aerosol

2023· article· en· W4319040595 sur OpenAlexaff
Adam Bourassa, Daniel Zawada, Landon Rieger, Taran Warnock, Matthew Toohey, D. A. Degenstein

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAerosolVolcanoStratosphereLidarEnvironmental scienceAtmospheric sciencesVulcanian eruptionOccultationExtinction (optical mineralogy)Altitude (triangle)Optical depthSulfate aerosolRemote sensingGeologyMeteorologyPhysicsMineralogyAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 2022 eruption of the Hunga Tonga‐Hunga Ha'apai volcano caused substantial impacts on the atmosphere, including a massive injection of water vapor, and the largest increase in stratospheric aerosol for 30 years. The Ozone Mapping and Profiler Suite (OMPS) Limb Profiler instrument has been critical in monitoring the amount and spread of the volcanic aerosol in the stratosphere. We show that the rapid imagery from the OMPS instrument enables a tomographic retrieval of the aerosol extinction that reduces a critical bias of up to a factor of two, and improves vertical structure and agreement with coincident lidar and occultation observations. Due to the vertically thin and heterogeneous nature of the volcanic aerosol, this impacts integrated values of aerosol across latitude, altitude, and time for several months. We also investigate the systematic impact of uncertainty in assumed particle size that result in an underestimation of the aerosol extinction at the peak of the volcanic aerosol layer.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,258 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations51
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetAtmospheric Ozone and ClimateTravaux en français237 207