Stratospheric Injection Lifetimes
Notice bibliographique
Résumé
not-yet-known not-yet-known not-yet-known unknown Material injected to the stratosphere by volcanoes and pyrocumulonimbus clouds (pyroCBs) is observed to have different lifetimes depending on the altitude, latitude, season of the injection and removal processes. We adopt a framework that describes the stratospheric lifetime of injected material as the sum of lag and decay timescales and compute these quantities in tracer simulations by injecting hundreds of thousands of trajectory parcels and tracking them over 8 years. We simulate the evolution of the Hunga water vapor plume from the January 2022 Hunga eruption. The simulation suggests the lag time would be 1.4 years and the decay time ~ 2.3 years, producing a stratospheric lifetime of ~3.7 years. From Microwave Limb Sounder observations, we estimate the Hunga lifetime to be 3.7±0.36 years which is in good agreement. Overall, we find that passive tracer lifetimes increase with altitude and decrease with the latitude. If polar stratospheric cloud formation is a tracer loss process, the lifetime is shortened. Aerosol gravitational settling also shortens the lifetime and should be included especially for aerosols with < 0.5 µm radius. With the decay of Hunga aerosol plume, we use the lifetime and gravitational settling rate to estimate a particle median radius of ~0.3µm in agreement with other estimates. Our calculations explain the different observed lifetimes for historic stratospheric injections and the changes in total stratospheric aerosols and water observed after the Hunga eruption. Our calculations are also relevant to geoengineering plans for modifying the stratospheric albedo where sustained stratospheric aerosol concentrations are envisioned.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».