Biomass burning CO emissions: exploring insights through TROPOMI-derived emissions and emission coefficients
Notice bibliographique
Résumé
Emissions from biomass burning are a significant source of air pollution, which can adversely impact air quality and ecosystems thousands of kilometres downwind. These emissions can be estimated by a bottom-up approach that relies on fuel consumed and standardized emission factors. Emissions are also commonly derived with a top-down approach, using satellite-observed fire radiative power (FRP) as a proxy for fuel consumption. Biomass burning emissions can also be estimated directly from satellite trace gas observations, including carbon monoxide (CO). Here, we explore the potential of satellite-derived CO emission rates from biomass burning and provide new insights into the understanding of satellite-derived fire CO emissions globally, with respect to differences in regions and vegetation type. Specifically, we use the TROPOMI (Tropospheric Monitoring Instrument) high-spatial-resolution satellite datasets to derive burning CO emissions directly for individual fires between 2019 and 2021 globally. Using synthetic data (with known emissions), we show that the direct emission estimate methodology has a 34 % uncertainty for deriving CO emissions (and a total uncertainty of 44 % including wind and CO column uncertainty). From the TROPOMI-derived CO emissions, we derive biome-specific emission coefficients (emissions relative to FRP) by combining the direct emission estimates and the satellite-observed FRP from the Moderate Resolution Imaging Spectrometer (MODIS). These emission coefficients are used to establish annual top-down CO emission inventories from biomass burning, showing that Southern Hemisphere Africa has the highest CO biomass burning emissions (over 25 % of global total of 300–390 Mt(CO) yr −1 between 2003–2021), and almost 25 % of global CO biomass burning emissions are from broadleaved evergreen tree fires. A comprehensive comparison between direct estimates, top-down and bottom-up approaches, provides insight into the strengths and weaknesses of each method: FINN2.5 has higher CO emissions, by a factor between 2 and 5, than all other inventories assessed in this study. Trends over the past 2 decades are examined for different regions around the globe, showing that global CO biomass burning emissions have, on the whole, decreased (by 5.1 to 8.7 Mt(CO) yr −1 ), where some regions experience increased and others decreased emissions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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 ».