Using ground-based infrared spectroscopy, satellite measurements, and models to understand short-lived climate forcers and wildfire emissions over Canada
Notice bibliographique
Résumé
This thesis uses atmospheric measurements from ground-based Fourier transform infrared (FTIR) spectrometers to study air composition and quality, leveraged with in situ measurements, satellite data, and atmospheric models. The primary instrument, located at the University of Toronto Atmospheric Observatory (TAO), has been measuring since 2002 and is a member of the Network for the Detection of Atmospheric Composition Change (NDACC). This work added four years of data to TAO’s long-term time series of 16 trace gases (C2H2, C2H6, CH3OH, CH4, CHF2Cl, CO, H2CO, HCl, HCN, HCOOH, HF, HNO3, N2O, NH3, O3 and OCS).Simulations by models used in the 2021 Arctic Monitoring and Assessment Programme report on short-lived climate forcers are compared with column-integrated FTIR measurements from five high-latitude NDACC sites. The models exhibit an overall negative bias in tropospheric column values, with CH4 underestimated by 9.7%, CO by 21%, and O3 by 18%, highlighting challenges in simulating Arctic atmospheric composition. The impacts of wildfire emissions on air quality are a concern for populations through both immediate exposure and long-range transport. Three major smoke events in Southern Ontario resulting from the record-breaking 2023 wildfire season are examined using measurements and models. Tropospheric enhancement ratios relative to CO are reported for C2H6, CH3OH, HCN, HCOOH, NH3, and O3. Plume transport is investigated with a back-trajectory model and space-based MOPITT CO, while plume heights are determined with FTIR CO profiles and Micro-Pulse Lidar radiative backscatter. Comparisons with the GEM-MACH-FireWork model show that large-scale plume dispersion is effectively captured, tropospheric columns are overall underestimated, and enhancements are overestimated during smoke events. Using CO measurements from MOPITT and TAO from 2004-2019, changes to the seasonal cycle are assessed in relation to wildfire activity. A new CO peak emerges in August post-2012 in Alberta and Ontario, consistent with previous literature. Public health risks of this change are examined using a difference-in-difference analysis of monthly hospital emissions for nine cardiovascular and respiratory diseases. Using satellite XCO as an exposure metric, findings are suggestive of a link between enhanced wildfire-related CO concentrations after 2012 and worsening health outcomes, with statistically significant results for six disease-province pairings.
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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 | 0,001 | 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 ».