Impact of 2050 climate change on North American wildfire: consequences for ozone air quality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We estimate future area burned in the Alaskan and Canadian forest by the mid-century (2046–2065) based on the simulated meteorology from 13 climate models under the A1B scenario. We develop ecoregion-dependent regressions using observed relationships between annual total area burned and a suite of meteorological variables and fire weather indices, and apply these regressions to the simulated meteorology. We find that for Alaska and western Canada, almost all models predict significant (p < 0.05) increases in area burned at the mid-century, with median values ranging from 150 to 390 %, depending on the ecoregion. Such changes are attributed to the higher surface air temperatures and 500 hPa geopotential heights relative to present day, which together lead to favorable conditions for wildfire spread. Elsewhere the model predictions are not as robust. For the central and southern Canadian ecoregions, the models predict increases in area burned of 45–90 %. Except for the Taiga Plain, where area burned decreases by 50 %, no robust trends are found in northern Canada, due to the competing effects of hotter weather and wetter conditions there. Using the GEOS-Chem chemical transport model, we find that changes in wildfire emissions alone increase mean summertime surface ozone levels by 5 ppbv for Alaska, 3 ppbv for Canada, and 1 ppbv for the western US by the mid-century. In the northwestern US states, local wildfire emissions at the mid-century enhance surface ozone by an average of 1 ppbv, while transport of boreal fire pollution further degrades ozone air quality by an additional 0.5 ppbv. The projected changes in wildfire activity increase daily summertime surface ozone above the 95th percentile by 1 ppbv in the northwestern US, 5 ppbv in the high latitudes of Canada, and 15 ppbv in Alaska, suggesting a greater frequency of pollution episodes in the future atmosphere.
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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 ».