通过一种经过验证的机器学习方法，通过化学传输模型，地面监测站和网格天气数据为7,8,26，我们在0.25°×0.25°×0.25°的空间分辨率下估计并映射了全球每日LFS PM2.5和O3，这是2000年至2019年之间的。借助这些数据和高分辨率的全球人口分销数据，我们据我们所知，迄今为止，我们对全球对LFS空气污染的最全面评估。

　　我们的评估强调了火灾造成的空气污染的严重性和规模，并显着增加了人口曝光的趋势。短期暴露于防火空气污染具有许多不利的健康影响，包括死亡率增加和心脏呼吸系统疾病的加剧6,7,27。人口接触SFAP的大量和日益增加的趋势表明，景观消防空气污染是越来越多的公共卫生问题。解决这一问题需要多部门的努力来减少景观大火并防止景观消防空气污染的不利影响。通过有效的基于证据的消防管理以及自然和城市景观的适当计划和设计，可以部分降低景观大火4。政策的变化可能有助于减少人类直接引起的一些景观大火，例如欧洲，印度，中国东部和美国燃烧的农业废物（图1B），以及人类故意为农业或商业土地转化野生土地（在南美以及南美和东南亚24,28）的大火。

　　然而，计划外的野火更难控制，这证明了这一事实证明，由于燃料的蓄积，近几十年来，积极的抑制实际上造成了美国西部极端野火29。野火也是地球生态系统的重要组成部分，不能完全预防4。因此，似乎不可避免的是人类对LFS空气污染的比例。这突出了防止暴露的健康保护措施的重要性。不幸的是，个人可以采取的现有措施来保护自己免受景观空气污染，例如搬迁，留在室内，使用带有有效过滤器的空气净化器以及戴上N95或P100面罩，所有这些都有限制，并且对资源有限的人不可行6；因此，迫切需要采取更具成本效益的健康保护措施。

　　观察到的全球PM2.5的全球趋势不断增加，尽管仅略有显着意义，但似乎与以前报道的前几十年30,31的全球烧伤地区下降相不一致。但是，由于农田和牧场的扩张，全球烧毁的地区下降主要是在稀树草原和草原上，而森林中烧毁的地区增加了30,31。森林每单位燃烧面积提供的燃料比Savannas和Grasslands31多得多，并且每单位干生物量燃烧的排放量也大得多。32。因此，森林大火的PM2.5排放量增加往往会超过Savannas和Grassland大火的PM2.5排放量的下降。这可以解释我们观察到的全球燃烧PM2.5趋势的日益增加，尽管全球烧毁的地区下降。

　　可以预期，燃料的O3的时间趋势与火源PM2.5的趋势并不完全一致。地面或对流层O3是由挥发性有机化合物（VOC）和氮氧化物（NOX）之间的光化学反应产生的二次污染物，在阳光下为33,34。因此，产生的O3的产生可能会受到许多非火灾因素的影响，例如工业和交通来源的VOC和NOX，以及天气状况（例如，在烟熏时期降低阳光）33,34。特别是，VOC和NOX排放对O3形成的影响是非线性34；因此，从景观火灾中发出的NOX和VOC是否会增加地面O3水平，通常不确定。我们的结果支持了这种不确定性，表明与野火期相比，在野火期间，在野火期间甚至可以减少估计的火灾O3，而在十个选定的野火事件中，则有两个（扩展的数据图6B）。火灾对表面O3的相对不确定的影响可以解释为什么全球燃料的O3没有像Wildfire PM2.5那样显示出明显的趋势。

　　我们的评估强调了人口暴露于火灾的空气污染中的实质地理差异。有几个热点，包括中非，东南亚，南美和西伯利亚，它们在2000 - 2019年期间经历了最严重的火灾造成的空气污染。北美的燃料pM2.5浓度和暴露于SFAP的人口规模最大。在我们的研究中，燃料的PM2.5和O3的地理分布通常与以前的全球景观火密度图35相一致，但与全球气象火灾危险危险图（即火灾天气指数（FWI）36）有很大不同。例如，北非的FWI价值很高，但在中非和西伯利亚较低。这表明FWI可能无法捕获实际的景观火密度和相关的空气污染，因此应谨慎使用监视和管理景观火灾影响。

　　我们的评估还强调了人口暴露于火灾的空气污染中的社会经济差异。许多低收入和中等收入国家都位于容易发生景观火灾的炎热和干旱地区4。差异也可能部分是由于其他一些因素，例如工业化国家燃烧的农业废物更多，故意烧毁森林出于农业或其他目的，而野火的管理或控制较差或控制野生火灾4,37。有必要进行更多的研究，以了解差异的根本原因，这将有助于缩小差距。但是，我们的发现并不意味着LFS空气污染在高收入国家并不重要或不重要。实际上，我们还确定了澳大利亚，美国和加拿大高水平的火灾空气污染的区域热点，这是由于近年来其灾难性野火事件引起的6。我们研究的价值在于强调，许多低收入的空气污染比高收入国家（例如，吸引最多的媒体和研究关注）更严重。那些被忽视的国家减轻其火灾的空气污染和相关的健康后果需要更多关注。

　　由于野火的严重程度和频率的增加与人为气候变化有关1,2,3,4，因此我们对社会经济差异的发现提供了进一步的气候不公的证据，也就是说，对气候变化的最小责任的人遭受了最大的影响38,39。在我们的研究中，一个生动的例子是刚果博士，刚果博士是一个低收入国家，拥有世界上最高的PM2.5浓度。它的人均二氧化碳排放量是世界上最低的（201940年世界平均水平为4.76吨）。人口暴露于火灾的空气污染中的全球社会经济差异可能会导致与暴露有关的健康后果的更大差异，因为较贫穷的国家拥有更多的资源来保护健康免受这种危害。这体现了气候变化如何加剧全球健康不平等。为了解决这种气候不公正，应将更多的资源分配给低收入和中等收入国家，以防止暴露于景观火灾空气污染的健康风险。

　　强大的预测表明，气候变化将增加未来4,5,41,42,43的野火频率和强度。因此，在未来几十年中，全球防火空气污染可能继续成为公共卫生越来越重要的关注。需要立即采取行动来限制气候变化的幅度。一个预测表明，在高温温室气体排放的情况下，到2100年，野火频率将大大增加全球土地的74％。43。但是，如果全球平均温度升高可以限制为2.0°C或高于工业前水平的1.5°C，则可以避免使用野火升高的60％或80％以上或80％以上。43。如果世界能够通过到203044的额外的28千克二氧化碳等效含量（约占当前排放水平的约50％），那么1.5°C的目标仍然可以达到。

　　与先前对景观火灾的人口暴露评估的研究相比，我们研究的主要优势在于，我们评估了人口暴露于火灾中，而不仅仅是直接暴露于景观火灾的火焰和热量21,45。防火空气污染通常会传播数百公里（有时甚至数千）公里，并影响更大的人群，从而造成更大的健康后果4,6。例如，以前的数据发现，201845年有26万人直接接触景观大火，但该数字仅占暴露于SFAP的人口的0.01％（2018年为21.5亿）。其他数据来源估计了世界上每个国家暴露于景观火灾（直接暴露）的人日数量。在某种程度上，与我们的研究一致，发现刚果博士直接接触景观大火的人数最多（2017 - 2020年期间每年15,300人日）21。同样，这个数字仅占该国遭受SFAP的人日的0.001％（2019年为120亿美元）。

　　我们的研究产生了一个数据库，该数据库可用于评估和跟踪全球LFS空气污染（PM2.5和O3）的人口暴露于全球的LFS空气污染（PM2.5和O3），该研究优于先前的研究，该研究重点是针对特定地区的火灾相关PM2.5（USA9,10,11,112,12,12,13,14,14,15,15,16,16,17,17,18，欧洲和欧洲欧洲和欧洲欧洲典礼和Brazil。我们估计的火灾源PM2.5显示了Childs等人17的估计烟雾PM2.5的高度一致性（Pearson相关系数r = 0.88）。另一项研究支持了与Childs等人的高度一致性，该研究发现，通过基于卫星的烟羽方法估算的夏季野火烟雾PM2.5和GEOS-Chem方法在2006 - 20161年期间在美国表现出相似的空间和时间分布。但是，Childs等人的烟雾PM2.5估计仅覆盖了连续的美国，因为它依赖于基于卫星的烟雾羽流polygon产品（仅在连续的美国和阿拉斯加46中可用）来定义景观火烟雾覆盖的天数，而景观覆盖的位置17。烟雾PM2.5倾向于保守地衡量燃料的PM2.5，因为卫星基烟多边形产品的局限性，例如，在夜间和云层下方以及在烟雾中稀释且难以检测到17的情况下，在夜间和云层下未发现羽毛。正如我们稍后讨论的那样，Geos-Chem也有一些局限性，因此，哪种方法在准确性方面尚未结论，但是Geos-Chem方法绝对具有全球覆盖范围的优势。

　　先前的两项研究还使用化学传输模型模拟来评估1997 - 2006年和2016 - 20192,23期间全球接触火灾的PM2.5。这两项研究观察到了与我们观察到的相似的防火PM2.5的全球空间分布模式，但我们的研究具有进一步的使用机器学习方法针对空气质量站的化学传输模型输出的优势。根据我们的空间简历和Childs等人对烟雾PM2.5的验证。17，校准方法显着提高了估计的全源PM2.5和O3的准确性，以及燃烧的PM2.5（扩展数据图4和7）。通过这种方法，我们还估计了世界上第一个具有全球覆盖范围的每日火灾的O3数据。此外，我们的学习期更长，并且在几个时空水平（全球/地区/国家/国家/国家/每日/每日）上使用各种指标对人口暴露水平进行了更全面的分析。总体而言，我们的研究目前为决策者和公众提供了最准确，最全面的数据，以管理和减轻全球规模的LFS空气污染。生成的数据库还为许多未来的应用构成了关键基础，例如评估该环境危害的各种健康影响，并估算了相应的可归因死亡率，发病率和保健费用19,22。

　　我们的研究的几个局限性应得到认可。PM2.5，O3和一氧化碳（CO）是Wildfire Events期间公共卫生问题的主要污染物47，但由于无法获得数据，我们没有从景观火灾中量化CO。先前的研究表明，野火对CO的影响通常仅限于直接火灾区域9,48，可以通过在长远的生物质量plumes plumes 49的情况​​下，在存在氮氧化物的情况下，CO的光化学损失（即，在存在O3的光化学氧化）中可以解释CO和碳氢化合物。因此，预计CO的不可用对人口暴露于与火灾相关的空气污染的估计有最小的影响。其他局限性，包括火灾排放库存的不确定性，地理位置化学模拟和机器学习模型，可以详细讨论方法。

　　总之，我们对全球人口暴露于LFS空气污染进行了全面评估。我们发现，全球数十亿人暴露于LFS空气污染，在几个热点（中非，东南亚，南美和西伯利亚）和最不发达国家中，暴露水平尤为高。