An improved representation of fire non-methane organic gases (NMOGs) in models: emissions to reactivity
Notice bibliographique
Résumé
Fires emit a substantial amount of non-methane organic gases (NMOGs), the atmospheric oxidation of which can contribute to ozone and secondary particulate matter formation. However, the abundance and reactivity of these fire NMOGs are uncertain and historically not well constrained. In this work, we expand the representation of fire NMOGs in a global chemical transport model, GEOS-Chem. We update emission factors to Andreae (2019) and the chemical mechanism to include recent aromatic and ethene and ethyne model improvements (Bates et al., 2021; Kwon et al., 2021). We expand the representation of NMOGs by adding lumped furans to the model (including their fire emission and oxidation chemistry) and by adding fire emissions of nine species already included in the model, prioritized for their reactivity using data from the Fire Influence on Regional to Global Environments (FIREX) laboratory studies. Based on quantified emissions factors, we estimate that our improved representation captures 72 % of emitted, identified NMOG carbon mass and 49 % of OH reactivity from savanna and temperate forest fires, a substantial increase from the standard model (49 % of mass, 28 % of OH reactivity). We evaluate fire NMOGs in our model with observations from the Amazon Tall Tower Observatory (ATTO) in Brazil, Fire Influence on Regional to Global Environments and Air Quality (FIREX-AQ) and DC3 in the US, and Arctic Research of the Composition of the Troposphere from Aircraft and Satellites (ARCTAS) in boreal Canada. We show that NMOGs, including furan, are well simulated in the eastern US with some underestimates in the western US and that adding fire emissions improves our ability to simulate ethene in boreal Canada. We estimate that fires provide 15 % of annual mean simulated surface OH reactivity globally, as well as more than 75 % over fire source regions. Over continental regions about half of this simulated fire reactivity comes from NMOG species. We find that furans and ethene are important globally for reactivity, while phenol is more important at a local level in the boreal regions. This is the first global estimate of the impact of fire on atmospheric reactivity.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».