Summer PM<sub>2.5</sub> Pollution Extremes Caused by Wildfires Over the Western United States During 2017–2018
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using observations and model simulations (ESM4.1) during 1988–2018, we show large year‐to‐year variability in western U.S. PM2.5 pollution caused by regional and distant fires. Widespread wildfires, combined with stagnation, caused summer PM2.5 pollution in 2017 and 2018 to exceed 2 standard deviations over long‐term averages. ESM4.1 with a fire emission inventory constrained by satellite‐derived fire radiative energy and aerosol optical depth captures the observed surface PM2.5 means and extremes above the 35 μg/m3 U.S. air quality standard. However, aerosol emissions from the widely used Global Fire Emissions Database (GFED) must be increased by 5 times for ESM4.1 to match observations. On days when observed PM2.5 reached 35–175 μg/m3, wildfire emissions can explain 90% of total PM2.5, with smoke transported from Canada contributing 25–50% in northern states, according to model sensitivity simulations. Fire emission uncertainties pose challenges to accurately assessing the impacts of fire smoke on air quality, radiation, and climate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».