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Enregistrement W4414462438 · doi:10.1038/s41612-025-01188-5

Worldwide inventory reveals the frequency and variability of pyrocumulonimbus and stratospheric smoke plumes during 2013–2023

2025· article· en· W4414462438 sur OpenAlexaboutno aff
David A. Peterson, Melinda T. Berman, Michael Fromm, R. Servranckx, William J. Julstrom, E. J. Hyer, James R. Campbell, Theodore M. McHardy, Andrew Lambert

Notice bibliographique

Revuenpj Climate and Atmospheric Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Naval Research LaboratoryOffice of Naval ResearchNuclear Safety and Security CommissionNational Oceanic and Atmospheric AdministrationIowa Space Grant ConsortiumNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésSmokeAerosolTropopauseStratosphereRadiative forcingRange (aeronautics)PlumeAtmosphere (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An inventory of 761 confirmed pyrocumulonimbus (pyroCb) events observed worldwide during 2013-2023 answers many open questions on the inter-annual, seasonal, sub-daily, and regional variability of this hazardous fire weather phenomenon, along with potential controlling factors. It reveals that the 2023 fire season set new records for total pyroCb activity regionally (142 events in Canada alone) and worldwide (169 events). Smoke injection altitudes range from the mid-troposphere to the lower stratosphere (8–18 km), with 414 pyroCb events (55%) linked to smoke injection within 1 km of the tropopause or higher. Estimated aerosol mass in these plumes spans four orders of magnitude, which has significant implications for climate-scale radiative effects and ozone chemistry. The cumulative aerosol particle mass injected near the tropopause over an active fire season can rival that of recent extreme pyroCb events and significant volcanic eruptions. This pyroCb inventory is critical for advancing fire weather prediction capabilities to aid firefighting efforts and improving smoke transport forecasts. It sets a foundation for an Earth System Data Record that can be used to identify longer-term trends in pyroCb activity and consequent impacts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,837

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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