Long-term (2010–2021) lidar observations of stratospheric aerosols in Wuhan, China
Notice bibliographique
Résumé
This study analyzes the vertical distribution, optical properties, radiative forcing, and several perturbation events of stratospheric aerosols using observations from a ground-based polarization lidar in Wuhan (30.5° N, 114.4° E) from 2010 to 2021. The background stratospheric aerosol optical depth (sAOD) was 0.0044 ± 0.0019 at 532 nm, as calculated during a stratosphere-quiescent period from January 2013 to August 2017. In addition, several cases of volcanic aerosol and wildfire-induced smoke were observed. Volcanic aerosols from the Nabro (2011) and Raikoke (2019) eruptions (both in boreal summer) increased the sAOD to 2.9 times the background level. Tracers of smoke from the Canadian wildfire in the summer of 2017 were observed twice, at 19–21 km on 14–17 September and at 20–23 km on 28–31 October, with a plume-isolated aerosol optical depth (AOD) of 0.002–0.010 and a particle linear depolarization ratio δ p of 0.14–0.18, indicating the dominance of non-aged smoke particles. During these summertime events, the injected stratospheric aerosols were captured by the large-scale Asian monsoon anticyclone (AMA), confining the transport pathway to mid-latitude Asia. On 8–9 November 2020, smoke plumes originating from the California wildfire in October 2020 appeared at 16–17 km, with a mean δ p of 0.13. Regarding seasonal variation, the sAOD in the cold half-year (0.0054) is 69 % larger than in the warm half-year (0.0032) due to stronger meridional transport of stratospheric aerosols from the tropics to middle latitudes. The stratospheric radiative forcing was −0.11 W m −2 during the stratosphere-quiescent period and increased to −0.31 W m −2 when volcanic aerosols were largely injected. These findings contribute to our understanding of the sources and transport patterns of stratospheric aerosols over mid-latitude Asia and serve as an important database for the validation of model outputs.
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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) | 0,000 | 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 ».