Comparison modelling of PM2.5 concentrations in the 2023 Canadian Wildfires between various emissions data products (GBBEPx, GFAS, FEER) in HYSPLIT
Notice bibliographique
Résumé
Wildfires are common dry-season occurrence in forested areas and cause various air quality and public health issues. To supplement the risk management of such wildfires, we ran a case study of the 2023 Canadian wildfires. The 2023 Canadian wildfire was a product of a dry late spring, ,which eleas to record fires. In this study, we run the HYSLPIT models with different fire emissions (GBBEPx, FEER, CFAS, etc) and different plume rise schemes (Briggs and Sofiev) to study the impact of emission and plume rise estimation on wildfire air quality forecast. To determine the accuracy of each sensitivity experiment, we compared the PM2.5 concent6rations from the HYSPLIT runs with ground measurements from AirNow stations across the study areas of New York, Philadelphia, and Washington DC. We found that when using the GFAS emission we would get the highest PM2.5 concentration readings, up to 108 μg/m2 in New York. However, when compared to the AirNOW, PM2.5 station readings we found that the GFAS readings were consistently several hours late. Out of all emissions, we found that FEER reported the smallest PM2.5 concentrations as they never reached above 25 μg/m2.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».