Reconciling the total carbon budget for boreal forest wildfire emissions using airborne observations
Notice bibliographique
Résumé
Wildfire impacts on air quality and climate are expected to be exacerbated by climate change with the most pronounced impacts in the boreal biome. Despite the large geographic coverage, there is limited information on boreal forest wildfire emissions, particularly for organic compounds, which are critical inputs for air quality model predictions of downwind impacts. In this study, airborne measurements of 193 compounds from 15 instruments, including 173 non-methane organics compounds (NMOG), were used to provide the most detailed characterization, to date, of boreal forest wildfire emissions. Highly speciated measurements showed a large diversity of chemical classes highlighting the complexity of emissions. Using measurements of the total NMOG carbon (NMOG T ), the ΣNMOG was found to be 50 % ± 3 % to 53 % ± 3 % of NMOG T , of which, the intermediate- and semi-volatile organic compounds (I/SVOCs) were estimated to account for 7 % to 10 %. These estimates of I/SVOC emission factors expand the volatility range of NMOG typically reported. Despite extensive speciation, a substantial portion of NMOG T remained unidentified (47 % ± 15 % to 50 % ± 15 %), with expected contributions from more highly-functionalized VOCs and I/SVOCs. The emission factors derived in this study improve wildfire chemical speciation profiles and are especially relevant for air quality modelling of boreal forest wildfires. These aircraft-derived emission estimates were further linked with those derived from satellite observations demonstrating their combined value in assessing variability in modelled emissions. These results contribute to the verification and improvement of models that are essential for reliable predictions of near-source and downwind pollution resulting from boreal forest wildfires.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».