The Impact of the 2023 Canadian Forest Fires on Air Quality in Southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The record‐breaking 2023 Canadian wildfire season had large‐scale burning that resulted in wide‐reaching long‐range transport of smoke plumes and their associated trace gases. This paper examines three events (May 16‐23, June 3‐9 and June 17‐30, 2023) during which the composition of smoke was measured over Toronto and Egbert, Ontario. Tropospheric columns (0–10 km) of CO, C 2 H 6 , CH 3 OH, HCN, HCOOH, NH 3 and O 3 were measured using high‐resolution Fourier transform infrared spectrometers. Coincident enhancements of CO and other gases during the events were used to calculate enhancement ratios. Correlations with CO were observed for C 2 H 6 , CH 3 OH, HCN and HCOOH, but not for NH 3 and O 3 . Plume transport was investigated with the Hybrid Single‐Particle Lagrangian Integrated Trajectory model, the GEM‐MACH‐FireWork (GM‐FW) air quality model, and Measurements of Pollution in the Troposphere (MOPITT) CO satellite data. Additional measurements examined were surface CO, O 3 , and PM 2.5 , plume height from a Mini Micro Pulse Lidar, and EM27/SUN XCO columns. GM‐FW model output was compared with ground‐based surface and 0–10 km column measurements, and MOPITT CO maps. Over the 2023 forest fire season (May‐September), the model underestimated background tropospheric columns of CO, NH 3 and O 3 , but generally overestimated enhancements during smoke events. Relative to surface in situ measurements, GM‐FW seasonal averages overestimated CO and underestimated O 3 (which was not generally enhanced during smoke events), while PM 2.5 fluctuated between a positive and negative bias. Compared to MOPITT, the GM‐FW event‐averaged CO columns appropriately represent plume dispersion across the country, with some offsets on the scale of the ground‐based locations that are consistent with the discussed findings.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».