MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3094901917 · doi:10.5194/acp-20-12813-2020

Detection and attribution of wildfire pollution in the Arctic and northern midlatitudes using a network of Fourier-transform infrared spectrometers and GEOS-Chem

2020· article· en· W3094901917 sur OpenAlexafffundabout
Erik Lutsch, Kimberly Strong, Dylan B. A. Jones, Thomas Blumenstock, Stéphanie Conway, Jenny A. Fisher, James W. Hannigan, Frank Hase, Yasuko Kasai, Emmanuel Mahieu, Maria Makarova, Isamu Morino, Tomoo Nagahama, Justus Notholt, Iván Ortega, Mathias Palm, А. В. Поберовский, Ralf Sussmann, Thorsten Warneke

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesOffice of Polar ProgramsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyEnvironment and Climate Change CanadaGovernment of CanadaOntario Innovation TrustDeutsche ForschungsgemeinschaftCanadian Foundation for Climate and Atmospheric SciencesNational Center for Atmospheric ResearchNova Scotia Research Innovation TrustSaint Petersburg State UniversityEurostarsRussian Foundation for Basic ResearchNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésEnvironmental scienceAtmospheric sciencesMiddle latitudesTrace gasPollutionPlumeSmokeClimatologyMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. We present a multiyear time series of column abundances of carbon monoxide (CO), hydrogen cyanide (HCN), and ethane (C2H6) measured using Fourier-transform infrared (FTIR) spectrometers at 10 sites affiliated with the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC). Six are high-latitude sites: Eureka, Ny-Ålesund, Thule, Kiruna, Poker Flat, and St. Petersburg, and four are midlatitude sites: Zugspitze, Jungfraujoch, Toronto, and Rikubetsu. For each site, the interannual trends and seasonal variabilities of the CO time series are accounted for, allowing background column amounts to be determined. Enhancements above the seasonal background were used to identify possible wildfire pollution events. Since the abundance of each trace gas emitted in a wildfire event is specific to the type of vegetation burned and the burning phase, correlations of CO to the long-lived wildfire tracers HCN and C2H6 allow for further confirmation of the detection of wildfire pollution. A GEOS-Chem tagged CO simulation with Global Fire Assimilation System (GFASv1.2) biomass burning emissions was used to determine the source attribution of CO concentrations at each site from 2003 to 2018. For each detected wildfire pollution event, FLEXPART back-trajectory simulations were performed to determine the transport times of the smoke plume. Accounting for the loss of each species during transport, the enhancement ratios of HCN and C2H6 with respect to CO were converted to emission ratios. We report mean emission ratios with respect to CO for HCN and C2H6 of 0.0047 and 0.0092, respectively, with a standard deviation of 0.0014 and 0.0046, respectively, determined from 23 boreal North American wildfire events. Similarly, we report mean emission ratios for HCN and C2H6 of 0.0049 and 0.0100, respectively, with a standard deviation of 0.0025 and 0.0042, respectively, determined from 39 boreal Asian wildfire events. The agreement of our emission ratios with literature values illustrates the capability of ground-based FTIR measurements to quantify biomass burning emissions. We provide a comprehensive dataset that quantifies HCN and C2H6 emission ratios from 62 wildfire pollution events. Our dataset provides novel emission ratio estimates, which are sparsely available in the published literature, particularly for boreal Asian sources.

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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,397

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAtmospheric chemistry and physicsMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207