ЛИДАРНЫЕ НАБЛЮДЕНИЯ ДЫМОВ ЛЕСНЫХ ПОЖАРОВ В СТРАТОСФЕРЕ НАД ТОМСКОМ В ИЮНЕ 2025 Г
Bibliographic record
Abstract
Стратосферный аэрозоль, главным компонентом которого являются вулканические выбросы - один из основных факторов, влияющих на климатообразование планеты. Роль аэрозоля, образовавшегося при лесных пожарах и проникшего в стратосферу, явно недооценена. Учет влияния такого аэрозоля в климатических моделях приводит к большим неопределенностям и подчеркивает необходимость более глубокого изучения этого явления. В работе представлены результаты лидарного мониторинга динамики стратосферного аэрозоля над Томском в 2025 г. с акцентом на исследование возмущений аэрозольного компонента стратосферы, вызванных лесными пожарами. Методом наземного лидарного зондирования в июне 2025 г. были обнаружены аэрозольные слои в стратосфере над Томском на высоте 10-17 км. С помощью траекторного анализа и спутниковой информации о пожарах показано, что вероятным источником наблюдаемых слоев могли быть продукты горения, в том числе сажа, которая была занесена в стратосферу пирокумулятивными облаками, образовавшимися в конце мая - начале июня 2025 г. в области мощных лесных пожаров, охватывающей части территории Канады и США. Полученные результаты представляют интерес для исследования климатических изменений региона Западной Сибири. Stratospheric aerosol, the main component of which is volcanic emissions, is one of the main factors influencing global climate. The role of aerosol formed during wildfires and injected into the stratosphere is clearly underestimated. Taking into account the influence of stratospheric aerosol generated by wildfires into climate models leads to significant uncertainties and highlights the need for an in-depth study of this phenomenon. This paper presents the results of lidar monitoring of stratospheric aerosol dynamics over Tomsk in 2025, with an emphasis on the study of disturbances in the stratospheric aerosol component caused by wildfires. Ground-based lidar sensing in June 2025 detected aerosol layers in the stratosphere over Tomsk at altitudes of 10-17 km. Using trajectory analysis and satellite data on fires, it was shown that the possible source of the observed aerosol layers could be combustion products, including soot injected into the stratosphere by pyrocumulative clouds formed in late May and early June 2025 in the area of severe wildfires covering parts of Canada and the United States. These results are of interest for climate change research in Western Siberia.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.062 | 0.025 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".