Emission Factors of Key Air Pollutants Arising from Biomass Burning
Notice bibliographique
Résumé
Biomass burning from wildfires, agricultural activities, and domestic combustion is a significant global source of particulate matter (PM) and trace gases. In Canada, wildfires are a natural occurrence, but their frequency and intensity have increased dramatically in recent decades, with the 2023 fire season surpassing all previous records. Wildfires emit a complex mixture of gases and PM, including greenhouse gases such as CO2 and CH4, which comprise over 90% of total carbon emissions. Additionally, biomass combustion releases a plethora of organic compounds that can be either released into the gas phase or be part of PM, depending on their volatilities. The particle-bound compounds include various sugar compounds, including anhydro sugars such as levoglucosan, a key molecular tracer in atmospheric aerosol. Despite the significant impact of biomass burning on air quality, human health, and climate, emission factors (EFs)—which quantify pollutant release per unit mass of burned fuel—remain limited, particularly for Canadian fuels. Current EF estimates rely heavily on global averages derived from airborne measurements, which mix fresh and aged smoke plumes with non-biomass burning sources, introducing uncertainties. Additionally, the quantification of levoglucosan is traditionally performed using highly specialized chromatography and mass spectrometry, which require costly instrumentation. To address these challenges, this research aims to: (1) determine EFs of key air pollutants for relevant Canadian fuels under controlled laboratory conditions, and (2) develop a novel method to determine levoglucosan using a glucometer. The first objective was achieved through combustion experiments with surface fuels, including grass, mulch, ponderosa pine, and peat, evaluating emissions across different combustion stages—flaming and smoldering. The second objective involved developing a hydrolysis method to convert levoglucosan into glucose for detection using a glucometer sensor. Optimization of hydrolysis conditions, extraction from biomass burning filters, and sensor validation were performed. The findings of this study have significant implications for atmospheric modeling and emissions inventories. The EF data for regionally relevant Canadian fuels can contribute to global databases and improve models, enhancing simulations of pollutant transport and air quality. Furthermore, the hydrolysis-sensor method presents a cost-effective alternative to conventional levoglucosan quantification techniques, reducing analytical complexity while maintaining reliability. By refining EF estimates and introducing an accessible analytical method, this research advances our understanding of biomass burning emissions and their environmental impacts.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».