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Enregistrement W4385899232 · doi:10.22541/essoar.169149953.33177277/v1

Chemistry contribution to stratospheric ozone depletion after the unprecedented water rich Hunga Tonga eruption

2023· preprint· en· W4385899232 sur OpenAlexafffund
Jun Zhang, Douglas E. Kinnison, Yunqian Zhu, Xinyue Wang, Simone Tilmes, Kimberlee Dubé, William J. Randel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric Ozone and Climate
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science FoundationSwedish National Space AgencyNational Center for Atmospheric Research
Mots-clésOzone depletionOzoneSulfate aerosolAtmospheric sciencesStratospherePlumeClimatologyVolcanoAerosolAtmospheric chemistryNOxOzone layerWater vaporSulfateNorthern HemisphereMiddle latitudesChemistrySouthern HemisphereMeteorologyGeologyGeographyCombustion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following the Hunga Tonga–Hunga Ha’apai (HTHH) eruption in January 2022, stratospheric ozone depletion was observed in the Southern Hemisphere mid-latitudes and Antarctica during the 2022 austral wintertime and springtime. This eruption injected sulfur dioxide and unprecedented amounts of water vapor into the stratosphere. This work examines and quantifies the chemistry contribution of the volcanic materials to the ozone depletion using chemistry-climate model simulations with nudged meteorology. Simulated 2022 ozone and nitrogen oxides (NOx) anomalies show a good agreement with satellite observations. We find that chemistry only contributes up to 6% and 20% ozone destruction at mid-latitudes wintertime and Antarctic springtime respectively. The majority of the ozone depletion is attributed to the internal variability and dynamical changes forced by the eruption. Both the simulation and observations show a significant NOx reduction associated with the HTHH aerosol plume, indicating the enhanced dinitrogen pentoxide hydrolysis on sulfate aerosol.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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