Invisible aerosol layers: improved lidar detection capabilities by means of laser-induced aerosol fluorescence
Notice bibliographique
Résumé
One of the most powerful instruments for studying aerosol particles and their interactions with the environment is atmospheric lidar. In recent years, fluorescence lidar has emerged as a useful tool for identifying aerosol particles due to its link with biological content. Since 2022, this technique has been implemented in Leipzig, Germany. This paper describes the experimental setup and data analysis, with a special emphasis on the characterization of the new fluorescence channel centered at 466 nm. The new capabilities of the fluorescence lidar are examined and corroborated through several case studies. Most of the measurement cases considered are from the spring and summer of 2023, when large amounts of biomass-burning aerosol from huge forest fires in Canada were transported to Europe. The fluorescence of the observed aerosol layers is characterized. For wildfire smoke, the fluorescence capacity was typically in the range of 2×10-4–7 × 10 −4 , which aligns well with the values reported in the literature. The key aspects of this study are the capabilities of the fluorescence lidar technique, which can potentially improve not only the typing but even the detection of aerosol particles. In several measurement cases with an apparently low aerosol load, the fluorescence channel clearly revealed the presence of aerosol layers that were not detectable with the traditional elastic-backscatter channels. This capability is discussed in detail and linked to the fact that fluorescence backscattering is related to aerosol particles only. A second area of potential of the fluorescence technique is the distinction between non-activated aerosol particles and hydrometeors, given water's inability to exhibit fluorescence. A smoke–cirrus case study suggests an influence of the aerosol layer on cloud formation, as it seems to affect the elastic-backscatter coefficient within the cloud passing time. These aforementioned applications promise huge advancements towards a more detailed view of the aerosol–cloud interaction problem.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».