Satellite-based estimation of the impacts of summertime wildfires on PM <sub>2.5</sub> concentration in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Frequent and widespread wildfires in the northwestern United States and Canada have become the “new normal” during the Northern Hemisphere summer months, which significantly degrades particulate matter air quality in the United States. Using the mid-visible Multi Angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC) satellite-derived aerosol optical depth (AOD) with meteorological information from the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) and other ancillary data, we quantify the impact of these fires on fine particulate matter concentration (PM 2.5 ) air quality in the United States. We use a geographically weighted regression (GWR) method to estimate surface PM 2.5 in the United States between low (2011) and high (2018) fire activity years. Our results indicate an overall leave-one-out cross-validation (LOOCV) R 2 value of 0.797 with root mean square error (RMSE) between 3 and 5 µg m −3 . Our results indicate that smoke aerosols caused significant pollution changes over half of the United States. We estimate that nearly 29 states have increased PM 2.5 during the fire-active year and that 15 of these states have PM 2.5 concentrations more than 2 times that of the inactive year. Furthermore, these fires increased the daily mean surface PM 2.5 concentrations in Washington and Oregon by 38 to 259 µg m −3 , posing significant health risks especially to vulnerable populations. Our results also show that the GWR model can be successfully applied to PM 2.5 estimations from wildfires, thereby providing useful information for various applications such as public health assessment.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».