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Enregistrement W4387875154 · doi:10.5194/amt-2023-210

Derivation of aerosol fluorescence and water vapor Raman depolarization ratios from lidar measurements

2023· preprint· en· W4387875154 sur OpenAlexaboutno aff
Igor Veselovskii, Qiaoyun Hu, Philippe Goloub, Thierry Podvin, William Boissière, Mikhail Korenskiy, Nikita Kasianik, Sergey Khaykyn, Robin Miri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric aerosols and clouds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundRussian Science FoundationAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésDepolarization ratioLidarFluorescenceWavelengthLaser-induced fluorescenceAerosolRaman spectroscopyPlumeCeilometerMaterials scienceEnvironmental scienceOpticsAnalytical Chemistry (journal)Atmospheric sciencesChemistryPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Polarization properties of the fluorescence induced by polarized laser radiation are widely considered in laboratory studies. In lidar observations, however, only the total scattered power of fluorescence is analyzed. In this paper we present results obtained with a modified Mie-Raman-Fluorescence lidar operated at the ATOLL observatory, Laboratoire d’Optique Atmosphérique, University of Lille, France, allowing to measure depolarization ratios of fluorescence at 466 nm (δF) and of water vapor Raman backscatter. Measurements were performed in May–June 2023 during Alberta forest fires season when smoke plumes were almost continuously transported over the Atlantic Ocean towards Europe. During the same period, smoke plumes from the same sources were also detected and analyzed in Moscow, at General Physics Institute (GPI), with a 5-channel fluorescence lidar able to measure fluorescence backscattering at 438, 472, 513, 560 and 614 nm. Results demonstrate that, inside the boundary layer (BL), urban aerosol fluorescence is maximal at 438 nm, then it gradually decreases with wavelength. Results also show that the maximum of the smoke fluorescence spectrum shifted towards longer wavelengths. The smoke layers observed within 4–6 km present a maximum of fluorescence at 513 nm while, in the upper troposphere (UT), the maximum shifts to 560 nm. Regarding fluorescence depolarization, its value typically varies inside the 45–55 % range, however several smoke plume layers detected above 10 km were characterized by a δF increasing up to 70 %. Inside the BL, the fluorescence depolarization ratio was higher than that of smoke and varied inside the 50–70 % range. Moreover, in the BL, δF appears to vary with atmospheric relative humidity (RH) and, in contrast to the elastic scattering, fluorescence depolarization increases with RH. The depolarization ratio of the water vapor Raman backscattering is shown to be quite low (2±0.5 %) in the absence of fluorescence, because the narrowband interference filter in the water vapor channel selects only strongest vibrational lines of the Raman spectrum. As a result, depolarization of the water vapor Raman backscattering is sensitive to the presence of strongly depolarized fluorescence backscattering. The fluorescence contamination into the water vapor Raman channel can be calculated from the water vapor Raman depolarization ratio with the only assumption that δF remains constant within the 408–466 nm range.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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