Air Quality Data Approach for Defining Wildfire Influence: Impacts on PM<sub>2.5</sub>, NO<sub>2</sub>, CO, and O<sub>3</sub> in Western Canadian Cities
Notice bibliographique
Résumé
As the climate warms, it is recognized that wildfires are increasing in size and frequency. The negative effects of wildfires on air quality are well documented, especially on commonly monitored atmospheric pollutants such as PM 2.5, NO 2, CO, and O 3 . However, it is not clear how frequently wildfires influence urban air quality and the size of that influence relative to traffic and industrial pollutants. To understand the impact of wildfires on air quality, we have established an automated method to identify wildfire-influenced ambient air measurements. The trajectory-fire interception method (TFIM) compares hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory (HYSPLIT) back-trajectories from an air quality monitoring station to satellite imagery of fire “hot-spots” to determine the number of trajectory-fire interceptions that occur. From the number of interceptions and local PM 2.5 measurements, we have defined a wildfire-influenced period to occur if the interception count is ≥20. TFIM wildfire identification compares favorably with Environment and Climate Change Canada’s smoke forecast, FireWork, and with the BlueSky trajectory-based forecast. Using TFIM, we studied the impact of wildfire-influenced periods on PM 2.5, NO 2, CO, and O 3 from 2001 to 2019 in Western Canadian urban areas. We show that wildfire-influenced periods have elevated concentrations of PM 2.5, NO 2, and CO but not O 3 . We show that a decreasing urban baseline of CO and NO 2 over time results in a relatively greater impact of wildfires on these pollutants, which emphasizes the changing relative importance of wildfires on air quality.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».