Boreal forest fire monitoring by GNSS, referring to the 2011 BORTAS experiment
Notice bibliographique
Résumé
During 2010 and 2011, BORTAS (Quantifying the impact of BOReal forest fires on Tropospheric oxidants over the Atlantic using Aircraft and Satellites) experiment has been carried out over northern America and Canada with the aim of studying the air masses which contain emission products from boreal wildfires [1]. In this study, the goal is to understand the potential of ground-based GNSS sensors in monitoring fire plumes. In relatively stable weather condition, strong correlation between GNSS-ZTD (Zenith Total Delay) and PM (Particulate Matter) can be found [2]; reflecting ZHD (Zenith Hydrostatic Delay) the delay caused by the standard dry atmosphere, the delay caused by PM is included in ZWD (Zenith Wet Delay) [3]. Referring to the 2011 BORTAS experiment, data from GNSS ground-based sensors located in the plume trajectories have been analysed. To evaluate the GNSS approach sensitivity, fresh plumes, aged plumes, and background plumes have been studied considering different flights. [1] Palmer, P. I., Parrington, M., Lee, J. D., Lewis, A. C., Rickard, A. R., Bernath, P. F., ... & Young, J. C. (2013). Quantifying the impact of BOReal forest fires on Tropospheric oxidants over the Atlantic using Aircraft and Satellites (BORTAS) experiment: design, execution and science overview. Atmospheric Chemistry and Physics, 13(13), 6239-6261.[2] Guo, M., Zhang, H., & Xia, P. (2020). A method for predicting short‐time changes in fine particulate matter (PM2. 5) mass concentration based on the global navigation satellite system zenith tropospheric delay. Meteorological Applications, 27(1), e1866.[3] Guo, J., Hou, R., Zhou, M., Jin, X., Li, C., Liu, X., & Gao, H. (2021). Monitoring 2019 forest fires in southeastern australia with GNSS technique. Remote sensing, 13(3), 386.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».