Chemistry-Climate Links for Carbon Monoxide in Northern Hemisphere Boreal Fire Regions and an Assessment of Global Fire Inventories
Notice bibliographique
Résumé
Fire emissions are a major contributor to atmospheric composition, affecting atmospheric oxidizing capacity and air quality. Transported amounts from Northern Hemisphere boreal fires can reach the pristine Arctic atmosphere as well as impact air quality in populated regions. Carbon monoxide (CO) is a useful trace gas emitted from fires that can be used to link extreme fire events with climate variability. We use our recently developed statistical tool to investigate the climate drivers of satellite measured CO variability in two Northern Hemisphere boreal fire regions: northwest Canada and Siberia. Our focus is on quantifying the ability of climate mode indices for the Pacific, Atlantic, Indian and Arctic Oceans in predicting CO amounts in these regions. Climate mode indices El Niño Southern Oscillation (ENSO), Tropical North Atlantic (TNA), the Dipole Mode Index (DMI) and the Arctic Oscillation (AO) are used to develop statistical models of column CO interannual variability from the Measurements of Pollution In The Troposphere (MOPITT) satellite instrument, for the time period covering 2001-2017. In addition, we assess the ability of fire emission inventories to reproduce CO, including the Fire Inventory from NCAR (FINN), the NASA Quick Fire Emissions Dataset (QFED) and the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) Global Fire Assimilation System (GFAS). These are implemented in the NCAR Community Atmosphere Model with chemistry (CAM-chem) and subsequently evaluated against MOPITT CO observations. Emission uncertainty contribution to inter-inventory differences are quantified, and the modeled contribution of fires to CO interannual variability is determined.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».