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Enregistrement W1864536255 · doi:10.5194/acp-15-10033-2015

Impact of 2050 climate change on North American wildfire: consequences for ozone air quality

2015· article· en· W1864536255 sur OpenAlexaboutno aff
Xu Yue, Loretta J. Mickley, Jennifer A. Logan, R. C. Hudman, Maria Val Martin, Robert M. Yantosca

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of ScienceNational Institutes of HealthU.S. Environmental Protection AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Energy
Mots-clésEnvironmental scienceEcoregionBorealClimatologyTaigaOzoneAir quality indexAtmospheric sciencesGeopotential heightClimate changeChemical transport modelMeteorologyGeographyPrecipitationGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,727

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,258 · 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

Citations74
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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