An investigation of methods for injecting emissions from boreal wildfires using WRF-Chem during ARCTAS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The Weather Research and Forecasting Model (WRF) is considered a "next generation" mesoscale meteorology model. The inclusion of a chemistry module (WRF-Chem) allows transport simulations of chemical and aerosol species such as those observed during NASA's Arctic Research of the Composition of the Troposphere from Aircraft and Satellites (ARCTAS) in 2008. The ARCTAS summer deployment phase during June and July coincided with large boreal wildfires in Saskatchewan and Eastern Russia. One of the most important aspects of simulating wildfire plume transport is the height at which emissions are injected. WRF-Chem contains an integrated one-dimensional plume rise model to determine the appropriate injection layer. The plume rise model accounts for thermal buoyancy associated with fires and local atmospheric stability. This paper describes a case study of a 10 day period during the Spring phase of ARCTAS. It compares results from the plume model against those of two more traditional injection methods: Injecting within the planetary boundary layer, and in a layer 3–5 km above ground level. Fire locations are satellite derived from the GOES Wildfire Automated Biomass Burning Algorithm (WF_ABBA) and the MODIS thermal hotspot detection. Two methods for preprocessing these fire data are compared: The prep_chem_sources method included with WRF-Chem, and the Naval Research Laboratory's Fire Locating and Monitoring of Burning Emissions (FLAMBE). Results from the simulations are compared with satellite-derived products from the AIRS, MISR and CALIOP sensors. When FLAMBE provides input to the 1-D plume rise model, the resulting injection heights exhibit the best agreement with satellite-observed injection heights. The FLAMBE-derived heights are more realistic than those utilizing prep_chem_sources. Conversely, when the planetary boundary layer or the 3–5 km a.g.l. layer were filled with emissions, the resulting injection heights exhibit less agreement with observed plume heights. Results indicate that differences in injection heights produce different transport pathways. These differences are especially pronounced in area of strong vertical wind shear and when the integration period is long.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».