Comment on egusphere-2024-1781
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Canadian wildfires transport large concentrations of particulate matter into the United States, leading to various impacts on surface temperature, radiation balance, visibility, and exacerbating pollution-related respiratory conditions. Using a combination of surface, satellite and numerical models, this study quantifies the increase in surface fine particulate matter (PM2.5) in the Continental United States due to long-range transported smoke from Canadian wildfires during a wildfire episode from August 9th to 25th, 2018. As a widely used indicator of surface pollution levels, satellite-retrieved AOD can provide crucial information on columnar pollution mass. However, the daily spatial coverage of satellite AOD is restricted due to cloud cover. In order to quantify the daily changes of surface pollution, we fill in the AOD gaps by utilizing simulated 10-m spatial resolution AOD from a chemistry transport model (CTM). In addition, different processes affecting smoke vertical and horizontal transport are examined using two CTM simulations. Meteorological variables associated with these processes are then selected along with the gap-filled AOD product to assess the surface pollution using geographically weighted regression (GWR) and random forest (RF) models. It is found that synoptic pressure systems dominate the horizontal transport of Canadian smoke, and the ascending air and robust winds from a low-pressure system contributes to the long distances of the transport path. Other processes affecting the vertical distribution of pollutants, including boundary layer entrainment, precipitation and terrain-induced vertical mixing are also analyzed in this paper. Our results show that Canadian fires caused a substantial increase in total PM2.5, reaching up to 13 % (62 μgm−3) across different US EPA regions during 2018 August wildfire event.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,024 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,369 | 0,283 |
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 ».