Estimating wildfire-generated ozone over North America using ozonesonde profiles and a differential back trajectory technique
Notice bibliographique
Résumé
An objective method, employing HYSPLIT back-trajectories and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) fire observations, is developed to estimate ozone enhancement in air transported from regions of active forest fires at 18 ozone sounding sites located across North America. The Differential Back Trajectory (DBT) method compares mean differences between ozone concentrations associated with fire-affected and fire-unaffected parcels. It is applied to more than 1100 ozonesonde profiles collected from these sites during the summer months June to August 2006, 2008, 2010 and 2011. Layers of high ozone associated with low humidity were first removed from the ozonesonde profiles to minimize the potential effects of stratospheric intrusions on the calculations. No significant influence on average ozone levels by North American fires was found for stations located at Arctic latitudes. The ozone enhancement for stations nearer large fires, such as Trinidad Head and Bratt's Lake, was up to 4.8% of the TTOC (Total Tropospheric Ozone Column). Fire ozone accounted for up to 8.3% of TTOC at downwind sites such as Yarmouth, Sable Island, Narragansett, and Walsingham. The results are consistent with other studies that have reported an increase in ozone production with the age of the smoke plume.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».