Ozone production from the 2004 North American boreal fires
Notice bibliographique
Résumé
We examine the ozone production from boreal forest fires based on a case study of wildfires in Alaska and Canada in summer 2004. The model simulations were performed with the chemistry transport model, MOZART‐4, and were evaluated by comparison with a comprehensive set of aircraft measurements. In the analysis we use measurements and model simulations of carbon monoxide (CO) and ozone (O3) at the PICO‐NARE station located in the Azores within the pathway of North American outflow. The modeled mixing ratios were used to test the robustness of the enhancement ratio ΔO3/ΔCO (defined as the excess O3 mixing ratio normalized by the increase in CO) and the feasibility for using this ratio in estimating the O3 production from the wildfires. Modeled and observed enhancement ratios are about 0.25 ppbv/ppbv which is in the range of values found in the literature and results in a global net O3 production of 12.9 ± 2 Tg O3 during summer 2004. This matches the net O3 production calculated in the model for a region extending from Alaska to the east Atlantic (9–11 Tg O3) indicating that observations at PICO‐NARE representing photochemically well aged plumes provide a good measure of the O3 production of North American boreal fires. However, net chemical loss of fire‐related O3 dominates in regions far downwind from the fires (e.g., Europe and Asia) resulting in a global net O3 production of 6 Tg O3 during the same time period. On average, the fires increased the O3 burden (surface −300 mbar) over Alaska and Canada during summer 2004 by about 7–9% and over Europe by about 2–3%.
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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) | 0,001 | 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 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 ».