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Enregistrement W2099688870 · doi:10.5194/acp-11-6445-2011

Boreal forest fire emissions in fresh Canadian smoke plumes: C <sub>1</sub> -C <sub>10</sub> volatile organic compounds (VOCs), CO <sub>2</sub> , CO, NO <sub>2</sub> , NO, HCN and CH <sub>3</sub> CN

2011· article· en· W2099688870 sur OpenAlexaboutno aff
Isobel J. Simpson, S. K. Akagi, Barbara Barletta, N. J. Blake, Yonghoon Choi, Glenn S. Diskin, Alan Fried, Henry E. Fuelberg, Simone Meinardi, F. S. Rowland, S. A. Vay, A. J. Weinheimer, P. O. Wennberg, P. Wiebring, Armin Wisthaler, Melissa Yang, R. J. Yokelson, D. R. Blake

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftUniversity of MiamiCalifornia Air Resources BoardNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésBorealTaigaEnvironmental scienceEnvironmental chemistrySmokeTrace gasChemistryAtmospheric sciencesEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. Boreal regions comprise about 17 % of the global land area, and they both affect and are influenced by climate change. To better understand boreal forest fire emissions and plume evolution, 947 whole air samples were collected aboard the NASA DC-8 research aircraft in summer 2008 as part of the ARCTAS-B field mission, and analyzed for 79 non-methane volatile organic compounds (NMVOCs) using gas chromatography. Together with simultaneous measurements of CO2, CO, CH4, CH2O, NO2, NO, HCN and CH3CN, these measurements represent the most comprehensive assessment of trace gas emissions from boreal forest fires to date. Based on 105 air samples collected in fresh Canadian smoke plumes, 57 of the 80 measured NMVOCs (including CH2O) were emitted from the fires, including 45 species that were quantified from boreal forest fires for the first time. After CO2, CO and CH4, the largest emission factors (EFs) for individual species were formaldehyde (2.1 ± 0.2 g kg−1), followed by methanol, NO2, HCN, ethene, α-pinene, β-pinene, ethane, benzene, propene, acetone and CH3CN. Globally, we estimate that boreal forest fires release 2.4 ± 0.6 Tg C yr−1 in the form of NMVOCs, with approximately 41 % of the carbon released as C1-C2 NMVOCs and 21 % as pinenes. These are the first reported field measurements of monoterpene emissions from boreal forest fires, and we speculate that the pinenes, which are relatively heavy molecules, were detected in the fire plumes as the result of distillation of stored terpenes as the vegetation is heated. Their inclusion in smoke chemistry models is expected to improve model predictions of secondary organic aerosol (SOA) formation. The fire-averaged EF of dichloromethane or CH2Cl2, (6.9 ± 8.6) × 10−4 g kg−1, was not significantly different from zero and supports recent findings that its global biomass burning source appears to have been overestimated. Similarly, we found no evidence for emissions of chloroform (CHCl3) or methyl chloroform (CH3CCl3) from boreal forest fires. The speciated hydrocarbon measurements presented here show the importance of carbon released by short-chain NMVOCs, the strong contribution of pinene emissions from boreal forest fires, and the wide range of compound classes in the most abundantly emitted NMVOCs, all of which can be used to improve biomass burning inventories in local/global models and reduce uncertainties in model estimates of trace gas emissions and their impact on the 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations266
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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