Stratospheric Ozone Content Variations Over the City of Obninsk from Data of Lidar and Satellite Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract An analysis of variations in the height-integrated stratospheric ozone content in layers of 13–18, 18–23, and 23–30 km according to the data of lidar and satellite measurements in 2014–2022 over the city of Obninsk (55.1° N, 36.6° E) is presented. The simulation of interannual ozone variations for individual quarters of the year is carried out using the method of multiple linear regression. Quasi-biennial oscillations (QBO) of the equatorial wind, Arctic oscillation (AO), El Niño Southern Oscillation (ENSO), solar activity (SA), volcanic aerosol (VA), and polar stratospheric clouds (PSC) are considered as influencing factors. An increase in the ozone content is observed in the eastern phase of QBO in the altitude range of 18–30 km (I–II quarter) and in the western phase of QBO within the interval of 13–23 km (IV quarter). In separate layers, significant influences of AO (II–III quarters), SA (I–II quarter), and VA (III–IV quarters) are found. The PSC influence during the year manifests itself first in II quarter in the layer of 13–18 km, and then in IV quarter in the layer of 13–23 km. Possible physical mechanisms underlying the observed correlations are considered.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».