Air Quality Data Approach for Defining Wildfire Influence: Impacts on PM2.5, NO2, CO, and O3 in Western Canadian Cities

体裂 空气质量指数 环境科学 拦截 气象学 污染物 空气污染 弹道 大气科学 空气污染物 气候变化 气候学 气溶胶 地理 生态学 物理 生物 地质学 有机化学 化学 天文
作者
Stephanie R. Schneider,Kristyn Lee,Guadalupe Santos,Jonathan P. D. Abbatt
出处
期刊:Environmental Science & Technology [American Chemical Society]
卷期号:55 (20): 13709-13717 被引量:34
标识
DOI:10.1021/acs.est.1c04042
摘要

As the climate warms, it is recognized that wildfires are increasing in size and frequency. The negative effects of wildfires on air quality are well documented, especially on commonly monitored atmospheric pollutants such as PM2.5, NO2, CO, and O3. However, it is not clear how frequently wildfires influence urban air quality and the size of that influence relative to traffic and industrial pollutants. To understand the impact of wildfires on air quality, we have established an automated method to identify wildfire-influenced ambient air measurements. The trajectory-fire interception method (TFIM) compares hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory (HYSPLIT) back-trajectories from an air quality monitoring station to satellite imagery of fire "hot-spots" to determine the number of trajectory-fire interceptions that occur. From the number of interceptions and local PM2.5 measurements, we have defined a wildfire-influenced period to occur if the interception count is ≥20. TFIM wildfire identification compares favorably with Environment and Climate Change Canada's smoke forecast, FireWork, and with the BlueSky trajectory-based forecast. Using TFIM, we studied the impact of wildfire-influenced periods on PM2.5, NO2, CO, and O3 from 2001 to 2019 in Western Canadian urban areas. We show that wildfire-influenced periods have elevated concentrations of PM2.5, NO2, and CO but not O3. We show that a decreasing urban baseline of CO and NO2 over time results in a relatively greater impact of wildfires on these pollutants, which emphasizes the changing relative importance of wildfires on air quality.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
玖1完成签到,获得积分10
刚刚
ding应助朴实秋尽采纳,获得10
刚刚
刚刚
1秒前
海因伯顿完成签到,获得积分10
2秒前
cvmax完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
asdasd完成签到,获得积分10
3秒前
张欢馨应助wuqs采纳,获得10
3秒前
4秒前
卫大伯发布了新的文献求助30
5秒前
内向小霜发布了新的文献求助10
5秒前
阿司匹林发布了新的文献求助10
7秒前
风中如松完成签到,获得积分10
7秒前
小巧钢镚发布了新的文献求助10
8秒前
pancover完成签到,获得积分10
9秒前
科目三应助饭好次吗采纳,获得10
9秒前
涵涵完成签到 ,获得积分10
11秒前
斯文败类应助阔达的琦采纳,获得10
12秒前
滴滴滴完成签到,获得积分10
13秒前
Hello应助神秘低调读者采纳,获得10
14秒前
14秒前
ZXYZANDXSYH完成签到,获得积分10
15秒前
博比完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
我看看怎么个事应助zzzlk采纳,获得10
15秒前
16秒前
16秒前
李健的粉丝团团长应助Tail采纳,获得10
16秒前
cdercder应助Lws1125采纳,获得10
18秒前
Limerence发布了新的文献求助20
19秒前
windkun发布了新的文献求助10
20秒前
Xiao发布了新的文献求助10
21秒前
有知发布了新的文献求助10
21秒前
llll完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
22秒前
小解完成签到 ,获得积分10
22秒前
24秒前
高分求助中
Markov Chain Monte Carlo 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Advanced Weaponeering Fourth Edition, Volume 2 1000
Weaponeering: An Introduction Fourth Edition, Volume 1 1000
悉尼大学博士学位论文,题目:Modelling and testing of one-sided stitched laminated composites. 作者:Kristopher P. Plain 700
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 610
Analytical Separation Science 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7547315
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9130717
关于积分的说明 19507974
捐赠科研通 7141282
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3259584
关于科研通互助平台的介绍 2426450
邀请新用户注册赠送积分活动 2248120