Smoke self-lofting towards the lower stratosphere: an alternative process to pyroCb-lofting
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire smoke is known as a highly absorptive aerosol type in the shortwave wavelength range. The absorption of Sun light by optically thick smoke layers results in heating of the ambient air. This heating is translated into self-lofting of the smoke up to more than 1 km in altitude per day. The main goal is to demonstrate that radiative heating of intense smoke plumes is capable of lofting them from the lower and middle free troposphere (injection heights) up to the tropopause without the need of pyrocumulonimbus (pyroCb) convection. The further subsequent ascent within the lower stratosphere (caused by self-lofting) is already well documented in the literature. Simulations of heating rates which are then converted into lofting rates are conducted by using the ECRAD (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Radiation) scheme. As input parameters thermodynamic profiles from CAMS (Copernicus Atmosphere Monitoring Service) reanalysis data, aerosol profiles from ground-based lidar observations, radiosonde potential temperature profiles, CALIOP (Cloud Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization) aerosol measurements, and MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) aerosol optical depth retrievals were used. The sensitivity analysis revealed that the lofting rate strongly depends on aerosol optical thickness (AOT), layer thickness, layer height, and black carbon (BC) fraction. We also looked at the influence of different meteorological parameters such as cloudiness, relative humidity, and potential temperature gradient. Lofting processes in the stratosphere observed with CALIOP after major pyroCb events (Canadian fires, 2017, Australian fires 2019-2020) are compared with simulations to demonstrate the applicability of our self-lofting model. We analyzed long-term CALIOP observations of Siberian smoke layers and plumes evolving in the troposphere and UTLS (upper troposphere and lower stratosphere) region over Siberia and the adjacent Arctic during the summer season of 2019 and found several indications (fingerprints) that self-lofting contributed to the vertical transport of smoke. We hypothesize that the formation of a near-tropopause aerosol layer, observed with CALIOP over several months, was the result of self-lofting processes because this is in line with the self-lofting simulations. We will show a detailed analysis of tropospheric and stratospheric smoke lofting rates based on simulations and observations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».