Investigating ground deformation and SO2 emissions of the November 2020 Ili Lewotolo Eruption (Indonesia) using NSBAS InSAR and Sentinel-5P
Notice bibliographique
Résumé
Ili Lewotolo Volcano, a stratovolcano in East Nusa Tenggara, Indonesia, erupted on November 27, 2020, following eight years of dormancy, releasing significant ash and sulfur dioxide (SO₂) emissions. This study is the first to combine multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) and SO₂ imaging for monitoring volcanic activity, offering a comprehensive pre- and post-eruption analysis approach. The New Small Baseline Subset (NSBAS)-InSAR method, using Sentinel-1 SAR data (from November 2019 to November 2020), detected notable ground deformation, while the Tropospheric Monitoring Instrument (TROPOMI) sensor on Sentinel-5P (from January 2020 to December 2021) captured fluctuations in SO₂ emissions. InSAR time-series analysis revealed significant ground uplift, indicating a magma source around 2000 m depth, confirmed through parametric optimization using the Mogi model. Furthermore, SO₂ levels surged by 512 % during the eruption compared to pre- and post-eruption periods, demonstrating a clear correlation between ground deformation and gas emissions. This combined approach provides deeper insights into volcanic behaviour and underscores the value of combining remote sensing techniques to enhance hazard mitigation strategies, paving the way for an effective early warning system for monitoring volcanic activity. • First study combining NSBAS InSAR & Sentinel-5P for Ili Lewotolo volcano dynamics, showing potential for global application. • NSBAS InSAR shows a 35 mm/ year ground deformation produced by over-pressurized magma at around 2000 m depth. • SO2 emissions peaked at 1.4 DU post-eruption, declining below 0.4 DU by 2021's end.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».