Black Carbon and Brown Carbon and Selective Smoke Aerosol Absorption during Massive Wildfires in Alaska in 2019 and Canada in 2023
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Smoky haze which occurs during large-scale wildfires essentially transforms the radiative regime of the atmosphere over large territories. The variability of shortwave radiation fluxes in a smoke-laden atmosphere is driven by variations in the optical and microphysical properties of smoke aerosols, including the spectral dependences of the imaginary part of the refractive index. These dependences are determined by the presence of black carbon, brown carbon, and radiation-selective absorbing organic compounds in aerosol particles. This study analyzes the aforementioned spectral dependences based on AERONET data during large-scale wildfires in Alaska in 2019 and Canada in 2023. The analysis includes the cases of extreme radiation absorption by black and brown carbon, where the imaginary part of the refractive index at a wavelength of 440 nm attained 0.50 and 0.27, respectively. Variations in the spectral dependence of the imaginary part of the refractive index under moderate manifestations of selective absorption of smoke aerosol during massive fires in Alaska and Canada are analyzed. Approximations for the spectral dependence of the imaginary part of the refractive index are suggested. The aerosol radiative forcing at the top of the atmosphere is estimated for the cases of extreme radiation absorption by black carbon and brown carbon in the visible and near-infrared spectral regions and of anomalous selective absorption. The results can be useful in monitoring of the radiative regime of the atmosphere and for the development of atmospheric remote sounding techniques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».