Forest-fire aerosol–weather feedbacks over western North America using a high-resolution, online coupled air-quality model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The influence of both anthropogenic and forest-fire emissions, and their subsequent chemical and physical processing, on the accuracy of weather and air-quality forecasts, was studied using a high-resolution, online coupled air-quality model. Simulations were carried out for the period 4 July through 5 August 2019, at 2.5 km horizontal grid cell size, over a 2250×3425 km2 domain covering western Canada and USA, prior to the use of the forecast system as part of the FIREX-AQ ensemble forecast. Several large forest fires took place in the Canadian portion of the domain during the study period. A feature of the implementation was the incorporation of a new online version of the Canadian Forest Fire Emissions Prediction System (CFFEPSv4.0). This inclusion of thermodynamic forest-fire plume-rise calculations directly into the online air-quality model allowed us to simulate the interactions between forest-fire plume development and weather. Incorporating feedbacks resulted in weather forecast performance that exceeded or matched the no-feedback forecast, at greater than 90 % confidence, at most times and heights in the atmosphere. The feedback forecast outperformed the feedback forecast at 35 out of 48 statistical evaluation scores, for PM2.5, NO2, and O3. Relative to the climatological cloud condensation nuclei (CCN) and aerosol optical properties used in the no-feedback simulations, the online coupled model's aerosol indirect and direct effects were shown to result in feedback loops characterized by decreased surface temperatures in regions affected by forest-fire plumes, decreases in stability within the smoke plume, increases in stability further aloft, and increased lower troposphere cloud droplet and raindrop number densities. The aerosol direct and indirect effect reduced oceanic cloud droplet number densities and increased oceanic raindrop number densities, relative to the no-feedback climatological simulation. The aerosol direct and indirect effects were responsible for changes to the near-surface PM2.5 and NO2 concentrations at greater than the 90 % confidence level near the forest fires, with O3 changes remaining below the 90 % confidence level. The simulations show that incorporating aerosol direct and indirect effect feedbacks can significantly improve the accuracy of weather and air-quality forecasts and that forest-fire plume-rise calculations within an online coupled model change the predicted fire plume dispersion and emissions, the latter through changing the meteorology driving fire intensity and fuel consumption.
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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) | 0,002 | 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 ».