Global atmospheric impacts of aerosols emitted from the 2023 Canadian wildfires
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are a central but relatively unexplored component of the Earth system. Severe wildfire events can lead to intense destruction of both nature and property, as was the case during the anomalously intense 2023 Canadian wildfire event. Last year, approximately 5% of the total forest area of Canada burned [1] [2], which is the highest wildfire damage Canada has ever sustained [1].Conditions pertaining to climate change and modifications in atmospheric conditions are considered to be responsible for this record series of wildfires [3]. Increasing mean temperatures and decreasing humidity in the region has exacerbated wildfire risk. Carbon emissions from the 2023 Canadian wildfires have been the highest on record [4], including large amounts of carbonaceous aerosol which can exert substantial atmospheric radiative forcing. Also, Canadian fire emissions contributed around 20% of global emissions from vegetation fires. Thus, beyond the well-known health risks of wildfire emission compounds, it is important to also study the consequences of these emissions on large-scale atmospheric composition and meteorological behavior.In this work, the global and regional atmospheric impact of the previously mentioned series of wildfires is investigated using the EC-Earth3 and UKESM1 earth system models. Simulated atmospheric conditions with and without the wildfire emissions, as provided by the Copernicus Atmosphere Monitoring Service (CAMS) Global Fire Assimilation System (GFAS), are compared through atmospheric modelling in the context of the Canadian 2023 fire season. The investigation reveals the connections between the emissions produced by this series of wildfires and atmospheric phenomena of importance, such as large-scale circulation, temperature patterns, and precipitation.[1] "Fire Statistics". Canadian Interagency Forest Fire Centre. Retrieved January 4, 2024.[2] The State of Canada’s Forests: Annual Report 2022. Canadian Minister of Natural Resources.[3] Barnes, Clair, et al. "Climate change more than doubled the likelihood of extreme fire weather conditions in eastern Canada." (2023).[4] “Copernicus: Emissions from Canadian wildfires the highest on record – smoke plume reaches Europe”. Atmosphere Monitoring Service, Copernicus. Retrieved January 4, 2024.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».