Estimating the impact of the 2004 Alaskan forest fires on episodic particulate matter pollution over the eastern United States through assimilation of satellite‐derived aerosol optical depths in a regional air quality model
Notice bibliographique
Résumé
During the summer of 2004, extensive wildfires burned in Alaska and western Canada; the fires were the largest on record for Alaska. Smoke from these fires was observed over the continental United States in satellite images, and a variety of chemical tracers associated with the fires were sampled by aircrafts deployed during the International Consortium for Atmospheric Research on Transport and Transformation field experiment. Several recent studies have quantified the impacts of the long‐range transport of pollution associated with these fires on tropospheric CO and O3 levels over the eastern United States. This study quantifies the episodic impact of this pollution transport event on surface‐level fine particulate matter (PM2.5) concentrations over the eastern United States during mid‐July 2004, through the complementary use of remotely sensed, aloft, and surface measurements, in conjunction with a comprehensive regional atmospheric chemistry‐transport model. A methodology is developed to assimilate MODIS aerosol optical depths in the model to represent the impacts of the fires. The resultant model predictions of CO and PM2.5 distributions are compared extensively with corresponding surface and aloft measurements. On the basis of the model calculations, a 0.12Tg enhancement in tropospheric PM2.5 mass loading over the eastern United States is estimated on 19 July 2004 due to the fires. This amount is significantly larger (approximately a factor of 8) than the total daily anthropogenic fine particulate matter emissions for the continental United States. Analysis of measured and modeled PM2.5 surface‐level concentrations suggests that the transport of particulate matter pollution associated with the fires resulted in a 24–42 % enhancement in median surface‐level PM2.5 concentrations across the eastern United States during 19–23 July 2004.
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 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 | 0,001 | 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 ».