Nitrogen oxides and PAN in plumes from boreal fires during ARCTAS-B and their impact on ozone: an integrated analysis of aircraft and satellite observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. We determine enhancement ratios for NOx, PAN, and other NOy species from boreal biomass burning using aircraft data obtained during the ARCTAS-B campaign and examine the impact of these emissions on tropospheric ozone in the Arctic. We find an initial emission factor for NOx of 1.06 g NO per kg dry matter (DM) burned, much lower than previous observations of boreal plumes, and also one third the value recommended for extratropical fires. Our analysis provides the first observational confirmation of rapid PAN formation in a boreal smoke plume, with 40% of the initial NOx emissions being converted to PAN in the first few hours after emission. We find little clear evidence for ozone formation in the boreal smoke plumes during ARCTAS-B in either aircraft or satellite observations, or in model simulations. Only a third of the smoke plumes observed by the NASA DC8 showed a correlation between ozone and CO, and ozone was depleted in the plumes as often as it was enhanced. Special observations from the Tropospheric Emission Spectrometer (TES) also show little evidence for enhanced ozone in boreal smoke plumes between 15 June and 15 July 2008. Of the 22 plumes observed by TES, only 4 showed ozone increasing within the smoke plumes, and even in those cases it was unclear that the increase was caused by fire emissions. Using the GEOS-Chem atmospheric chemistry model, we show that boreal fires during ARCTAS-B had little impact on the median ozone profile measured over Canada, and had little impact on ozone within the smoke plumes observed by TES.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».