Profiling pollen and biomass burning particles over Payerne, Switzerland using laser-induced fluorescence lidar and in situ techniques during the 2023 PERICLES campaign
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Vertical profiles of pollen and biomass burning particles were obtained at a semi-rural site at the MeteoSwiss station near Payerne (Switzerland) using a novel multi-channel elastic-fluorescence lidar combined with in situ measurements during the spring 2023 wildfires and pollination season during the PERICLES (PayernE lidaR and Insitu detection of fluorescent bioaerosol and dust partiCLES and their cloud impacts) campaign. Pollen particles were detected near ground (up to 2 km height), showing strong fluorescence backscatter coefficients bF at 355 nm (bF ~2 x 10-4 Mm-1sr-1 to 8 x 10-4 Mm-1sr-1). Smoke plumes from Canada and Germany were detected at higher altitudes (3–5 km) and showed lower bF values compared to those from pollen particles near ground. In situ measurements and in vivo fluorescence spectra were used to classify pollen particles near ground. Ice nucleating particle (INP) concentrations relevant for mixed-phase clouds showed high concentrations at warm temperatures, characteristic of the contribution of biological particles to the INP population. This was further supported by the correlation of INPs at –14 °C with WIBSABC particles, indicating a contribution from fluorescent biological aerosol particles, while INPs at –20 °C were more strongly linked to coarse-mode dust. The analysis of bF values across two European LIF lidar stations revealed that aged air masses containing smoke particles can show a ~50 % reduction of these values during their transport in the free troposphere (3–5 km) possibly due to photochemical aging and mixing with other non-fluorescent particles.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».