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Enregistrement W4408436367 · doi:10.5194/egusphere-egu25-7351

Evaluating the Effect of Variability in Biomass Burning Emissions Inventories on Modeled Smoke Concentrations: Insights from the 2021 Canadian Wildfire Season

2025· preprint· en· W4408436367 sur OpenAlexaffabout
Samaneh Ashraf, Patrick L. Hayes, Robin Stevens, Jack Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFire effects on ecosystems
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomass burningSmokeEnvironmental scienceBiomass (ecology)Atmospheric sciencesMeteorologyClimatologyGeographyEcologyBiologyGeologyAerosol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wildfire smoke is increasingly recognized as a significant source of air pollution that leads to public health issues. Over the past few decades, air pollution in Canada has been reduced due to effective regulations. However, fine particulate emissions (i.e., particles with an aerodynamic diameter of less than 2.5 μm (PM2.5)) from wildfires have shown upward trends as climate change exacerbates the frequency and likelihood of wildfires. According to the Canadian Interagency Forest Fire Centre (CIFFC) in 2021, there were 18% more fire starts and nearly a 61% increase in the total area burned compared to the past 10-year average in Canada. The emissions inventories used for modeling the impact of fires on air quality and climate exhibit several discrepancies in emissions estimates, primarily due to the different types of satellite products used for identifying fires and measuring burned area, as well as differences in emission factors describing the vegetative fuels burned. This variability of fire emission inventories leads to uncertainties in predicting air quality. Using the GEOS-Chem chemical transport model, we studied how differences in emissions estimates among three commonly used global biomass burning inventories—the Global Fire Emissions Database 4 (GFED4), the Global Fire Assimilation System (GFAS), and the Quick-Fire Emissions Database 2 (QFED2)—and a newly developed regional biomass burning emission inventory, the Canadian Forest Fire Emissions Prediction System (CFFEPS), affect modeled concentrations of PM2.5 during the 2021 wildfire season in Canada. To examine the sensitivity of simulated PM2.5 to different biomass burning emission datasets, we compared them with ground based PM2.5 data from 70 NAPS (National Air Pollution Surveillance) stations across Canada, from east to west. The simulated PM2.5 concentrations showed significant variation in model performance based on the geographic location of the monitoring stations, particularly between the western and eastern regions of Canada. These findings indicate the importance of considering the strengths and weaknesses of each fire inventory, as some inventories may more accurately represent fire emissions in certain regions than others.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,135

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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