Identifying long-range transport of wildfire emissions to the Arctic by a network of groundbased FTIR spectrometers, satellite observations and transport models
Notice bibliographique
Résumé
We present a multi-year time series of the total column amounts of carbon monoxide (CO), hydrogen cyanide (HCN) and ethane (C2H6) obtained by Fourier Transform Infrared (FTIR) spectrometer measurements at ten sites. Six high-latitude sites: Eureka, Nunavut (80.02°N, 86.42°W); Ny Alesund, Norway (78.92°N, 11.93°E); Thule, Greenland (76.53°N, 68.74°W); Kiruna, Sweden (67.84°N, 20.41°E); Poker Flat, Alaska (65.11°N, 147.42°W); St. Petersburg, Russia (59.88°N, 29.83°E) and four mid-latitude sites: Bremen, Germany (53.1°N, 8.8°E); Zugspitze, Germany (47.42°N, 10.98°E); Jungfraujoch, Switzerland (46.55°N, 7.98°E) and Toronto, Ontario (43.66°N, 79.40°W). For each site, enhancements of total column amounts above seasonal means are identified and attributed to wildfire events by HYSPLIT and FLEXPART back-trajectories. Wildfire source locations are identified by the MODIS fire hot spot dataset while satellite measurements of CO total columns from IASI illustrate transport of the smoke plume and allow for further confirmation of the observed enhancement. Using the multi-year time series, inter-annual variability of wildfire events is observed. Differences in travel times of the smoke plume between sites allow for ageing of the plume to be determined providing a means to infer the physical and chemical processes affecting the loss of each species during transport. The varying lifetimes of the species and independent measurements at all sites, along with sensitivities to various source regions given by FLEXPART allow for the transport pathways to the Arctic to be investigated. By accounting for the effect of the ageing of the smoke plumes, the measured FTIR enhancement ratios are corrected to obtain emission ratios and emission factors, which are needed to improve the simulation of fire emissions in chemical transport models.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».