An investigation of the impact of Canadian wildfires on US air quality using model, satellite, and ground measurements
Notice bibliographique
Résumé
Canadian wildfires transport large concentrations of particulate matter into the US, leading to various effects on the surface temperature, the radiation balance, and 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 (PM 2.5 ) in the continental US due to long-range transported smoke from Canadian wildfires during a wildfire episode from 9–25 August 2018. As a widely used indicator of surface pollution levels, satellite-retrieved aerosol optical depth (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 in surface pollution, we fill in the AOD gaps by utilizing simulated 10 km spatial resolution AOD from a chemistry transport model (CTM). Meteorological variables influencing smoke transport were also integrated alongside the gap-filled AOD product to estimate surface PM 2.5 using geographically weighted regression (GWR) and random forest (RF) models. The model with better performance was subsequently applied to quantify PM 2.5 changes due to Canadian wildfires. To isolate the impact of Canadian wildfires, we calculate the surface PM 2.5 ratio with and without Canadian fire sources by conducting two CTM simulations: one with Canadian wildfire emissions enabled and another with these emissions turned off. Our results show that Canadian wildfires caused a significant increase in surface PM 2.5 , contributing up to 28 µg m −3 (a 69 % increase) across different US Environmental Protection Agency (EPA) regions during the August 2018 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».