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Enregistrement W4385638879 · doi:10.1038/s41561-023-01237-9

Shortwave absorption by wildfire smoke dominated by dark brown carbon

2023· article· en· W4385638879 sur OpenAlexaff
Rajan K. Chakrabarty, Nishit Shetty, Arashdeep Singh Thind, Payton Beeler, Benjamin J. Sumlin, Chenchong Zhang, Pai Liu, Juan Carlos Idrobo, Kouji Adachi, N. L. Wagner, Joshua P. Schwarz, Adam T. Ahern, Arthur J. Sedlacek, Andrew T. Lambe, Conner Daube, Ming Lyu, Chao Liu, Scott C. Herndon, T. B. Onasch, Rohan Mishra

Notice bibliographique

RevueNature Geoscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesClimate Program OfficeOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationMontana State UniversityNuclear Safety and Security CommissionOak Ridge National LaboratoryBiological and Environmental ResearchNational Natural Science Foundation of ChinaU.S. Department of CommerceJapan Society for the Promotion of Science LondonUT-BattelleLaboratory Directed Research and DevelopmentBattelleNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésShortwave radiationAtmospheric sciencesEnvironmental scienceShortwaveAtmosphere (unit)Radiative forcingAbsorption (acoustics)Carbon fibersAerosolCarbon blackExtinction (optical mineralogy)Radiative transferCarbon sinkClimatologyClimate changeRadiationChemistryMeteorologyPhysicsMaterials scienceEcologyMineralogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfires emit large amounts of black carbon and light-absorbing organic carbon, known as brown carbon, into the atmosphere. These particles perturb Earth's radiation budget through absorption of incoming shortwave radiation. It is generally thought that brown carbon loses its absorptivity after emission in the atmosphere due to sunlight-driven photochemical bleaching. Consequently, the atmospheric warming effect exerted by brown carbon remains highly variable and poorly represented in climate models compared with that of the relatively nonreactive black carbon. Given that wildfires are predicted to increase globally in the coming decades, it is increasingly important to quantify these radiative impacts. Here we present measurements of ensemble-scale and particle-scale shortwave absorption in smoke plumes from wildfires in the western United States. We find that a type of dark brown carbon contributes three-quarters of the short visible light absorption and half of the long visible light absorption. This strongly absorbing organic aerosol species is water insoluble, resists daytime photobleaching and increases in absorptivity with night-time atmospheric processing. Our findings suggest that parameterizations of brown carbon in climate models need to be revised to improve the estimation of smoke aerosol radiative forcing and associated warming.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,207 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations118
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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