Impact of wildfires on air quality as seen by IAGOS in-situ measurements
Notice bibliographique
Résumé
For thirty years, the European Research Infrastructure IAGOS (In-Service Aircraft for a Global Observing System) has been equipping commercial aircraft with instruments to measure atmospheric composition on long-haul flights around the world. Ten aircraft are currently equipped with IAGOS instruments to measure ozone, and the precursors carbon monoxide and nitrous oxides from the surface to the upper-troposphere during landing and take-off at worldwide airports, and at cruise altitude where we observe the long-range transport of polluted airmasses. We analyse the transport of biomass burning pollutants from the intense Canadian wildfire seasons of 2023 and 2024 which impacted air-quality in North America and in Europe, and the extreme wildfires over the Amazon in 2024 that impacted air quality in South American cities. The significance of these events is interpreted within the context of the 30-year climatology. The events will be compared with forecasts and analyses from the Copernicus Atmosphere Monitoring Service's global and regional models (projects CAMS2_82 and CAMS2_83) and we further highlight the role of IAGOS in developing air-quality networks in susceptible urban areas (project RI-URBANS) and the impacts of heatwaves and wildfires on air-quality in a changing climate (project IRISCC).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».