Stratospheric impact of the anomalous 2023 Canadian wildfires
Notice bibliographique
Résumé
The frequency of extreme wildfires has increased as a response to the regional and global warming trends and there is an emerging realization of their impact on climate through emissions of smoke aerosols into the stratosphere. The 2023 wildfire season in Canada was unprecedented in terms of its duration, burned area and cumulative fire power, rendering it the most destructive ever recorded. Here we use various satellite observations (TROPOMI, OMPS-LP, OMPS-NM, MLS, CALIPSO, SAGE III) to quantify the stratospheric emissions of smoke aerosols and carbon monoxide by the 2023 Canadian wildfires and to characterize the long-range transport of smoke plumes in the stratosphere. Using multiwavelength lidar observations in Northern France, we show systematically distinct microphysical properties of UTLS smoke aerosols compared to their free-tropospheric counterparts.The analysis of satellite data reveals multiple episodes of smoke intrusions into the stratosphere through pyroconvection (PyroCb) and synoptic-scale processes (warm conveyor belt, WCB). Model simulations using MOCAGE chemistry-transport model, which included emission data from GFAS (Global Fire Assimilation System) are shown to accurately capture the synoptic-scale uplift of smoke into the UTLS and reproduce the spatial evolution of the aerosol plumes.We show that the multiple episodes of wildfire-driven stratospheric intrusions during Boreal Summer 2023 through PyroCb and WCB mechanisms are altogether responsible for the record-high and persistent season-wide smoke pollution at the commercial aircraft cruising altitudes and the lowermost stratosphere.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».