Evaluating the Effect of Variability in Biomass Burning Emissions Inventories on Modeled Smoke Concentrations: Insights from the 2021 Canadian Wildfire Season
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».