Impact of Hunga Tonga Hunga Ha’apai eruption on the global stratospheric aerosol layer in comparison with other eruptions and extreme fire events of the past decade 
Notice bibliographique
Résumé
Using a combination of satellite, ground-based and in-situ observations, we quantify and compare the impact of the most recent moderate volcanic eruptions and extreme fire events (volcanic eruptions: Ambae, Vanuatu in July 2018; Raikoke, Russia and Ulawun, New Guinea in June 2019; extreme fire events: Canadian fires 2017 and Australian fires 2019/2020) on the global stratospheric aerosol layer and climate.A particular focus is set on the Hunga Tonga Hunga Ha’apai (Tonga islands) eruption of January 2022, which was exceptional especially in terms of water injection into the stratosphere. However, even the observed peak global average stratospheric aerosol optical depth exceeded that of the strongest stratospheric aerosol events of the last decade by a factor of more than 2.Since the eruption, we performed multiple measurement campaigns with Optical Particle Counters (POPS and LOAC) to study the aerosol optical properties of the freshly injected plume and its long-term evolution in terms of microphysical properties. The fresh plume consisted mostly of small (
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».