Notice bibliographique
Résumé
<strong class="journal-contentHeaderColor">Abstract.</strong> The 2023 Canadian wildfires yielded record-breaking emissions that were transported long distances over large sections of the mid-Atlantic region, significantly impacting regional surface air quality. In this study, we analyzed the effect of long-distance transported wildfire smoke on the Baltimore-Washington Corridor (BWC), a highly populated and industrialized metropolitan region prone to air quality exceedances. Central to the analysis is the Vaisala CL61 ceilometer in Beltsville (suburban BWC), whose <em>linear depolarization rati</em>o (LDR) profiles provide a continuous, altitude-resolved fingerprint for distinguishing wildfire smoke from locally generated urban aerosols. By combining the LDR-derived with satellite imagery, surface air quality observations, and NOAA HYSPLIT trajectory analysis, we analyzed four discrete smoke events to characterize smoke's vertical distribution and interaction with the planetary boundary layer (PBL). One of the cases showed that the timing of smoke plume descent in relation to synoptic frontal passage was decisive in determining its impact on air quality. In contrast, those events with well-mixed smoke in the PBL during the advection-driven conditions exhibited a clear deterioration in air quality near the surface, with particulate levels exceeding the regulation threshold. The results underscore the importance of accurately representing vertical mixing in smoke forecasts and illustrate the added value of routine ceilometer LDR measurements for real-time identification of lofted smoke plumes – information not attainable from column-integrated satellite products or surface monitors alone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».