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Enregistrement W2253377212 · doi:10.5194/acp-16-7587-2016

Wildfires in northern Eurasia affect the budget of black carbon in the Arctic – a 12-year retrospective synopsis (2002–2013)

2016· article· en· W2253377212 sur OpenAlexaff
Nikolaos Evangeliou, Yves Balkanski, W. M. Hao, A. Petkov, R. P. Silverstein, R. Corley, B. L. Nordgren, S. P. Urbanski, Sabine Eckhardt, A. Stohl, P. Tunved, S. Crepinsek, A. Jefferson, S. Sharma, J. K. Nøjgaard, Henrik Skov

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesRocky Mountain Research StationU.S. Forest ServiceGrand Équipement National De Calcul Intensif
Mots-clésArcticAffect (linguistics)The arcticEnvironmental scienceCarbon blackClimatologyPhysical geographyGeographyGeologyOceanographyChemistryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In recent decades much attention has been given to the Arctic environment, where climate change is happening rapidly. Black carbon (BC) has been shown to be a major component of Arctic pollution that also affects the radiative balance. In the present study, we focused on how vegetation fires that occurred in northern Eurasia during the period of 2002–2013 influenced the budget of BC in the Arctic. For simulating the transport of fire emissions from northern Eurasia to the Arctic, we adopted BC fire emission estimates developed independently by GFED3 (Global Fire Emissions Database) and FEI-NE (Fire Emission Inventory – northern Eurasia). Both datasets were based on fire locations and burned areas detected by MODIS (Moderate resolution Imaging Spectroradiometer) instruments on NASA's (National Aeronautics and Space Administration) Terra and Aqua satellites. Anthropogenic sources of BC were adopted from the MACCity (Monitoring Atmospheric Composition and Climate and megacity Zoom for the Environment) emission inventory.During the 12-year period, an average area of 250 000 km2 yr−1 was burned in northern Eurasia (FEI-NE) and the global emissions of BC ranged between 8.0 and 9.5 Tg yr−1 (FEI-NE+MACCity). For the BC emitted in the Northern Hemisphere (based on FEI-NE+MACCity), about 70 % originated from anthropogenic sources and the rest from biomass burning (BB). Using the FEI-NE+MACCity inventory, we found that 102 ± 29 kt yr−1 BC was deposited in the Arctic (defined here as the area north of 67° N) during the 12 years simulated, which was twice as much as when using the MACCity inventory (56 ± 8 kt yr−1). The annual mass of BC deposited in the Arctic from all sources (FEI-NE in northern Eurasia, MACCity elsewhere) is significantly higher by about 37 % in 2009 (78 vs. 57 kt yr−1) to 181 % in 2012 (153 vs. 54 kt yr−1), compared to the BC deposited using just the MACCity emission inventory. Deposition of BC in the Arctic from BB sources in the Northern Hemisphere thus represents 68 % of the BC deposited from all BC sources (the remaining being due to anthropogenic sources). Northern Eurasian vegetation fires (FEI-NE) contributed 85 % (79–91 %) to the BC deposited over the Arctic from all BB sources in the Northern Hemisphere.We estimate that about 46 % of the BC deposited over the Arctic from vegetation fires in northern Eurasia originated from Siberia, 6 % from Kazakhstan, 5 % from Europe, and about 1 % from Mongolia. The remaining 42 % originated from other areas in northern Eurasia. About 42 % of the BC released from northern Eurasian vegetation fires was deposited over the Arctic (annual average: 17 %) during spring and summer.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,175 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations84
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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