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Enregistrement W1969515962 · doi:10.1021/es000153m

Dry Deposition and Heavy Acid Loading in the Vicinity of Masaya Volcano, a Major Sulfur and Chlorine Source in Nicaragua

2001· article· en· W1969515962 sur OpenAlexfundno aff
Pierre Delmelle, John Stix, Charles P.‐A. Bourque, Peter J. Baxter, Julios Garcia‐Alvarez, Jorge Barquero

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueAtmospheric chemistry and aerosols
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésVolcanoDeposition (geology)Acid rainSulfateChlorineEnvironmental chemistryFlux (metallurgy)SulfurEcosystemVolcanic GasesAcid depositionEnvironmental scienceChemistryMineralogyAtmospheric sciencesGeochemistryGeologySoil waterSoil scienceGeomorphologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Certain volcanoes constitute the world's largest sources of SO2, HCl, and HF emissions and contribute significantly to regional acid deposition. However, the impact of volcanic acid emissions to nearby ecosystems remain poorly documented. In this paper, the spatial pattern of acid dry depositions was monitored within 44 km of Masaya Volcano, Nicaragua, with a network of sulfation plates. Measured SO2 deposition rates were <2-791 mg m(-2) day(-1). The plates also collected the dry deposition of HCI at rates of <1-297 mg m(-2) day(-1). A similar deposition velocity Vd (gas transfer) of 1.6 +/- 0.8 cm/s was calculated for SO2 and HCl above the plate surfaces. Quantities of SO2 and HCI deposited daily within the area surveyed amounted to 1.5 x 10(8) g and 5.7 x 10(7) g, respectively, which correspond to about 10% of the total SO2 and HCl released by the volcano. These depositions may generate an equivalent hydrogen flux ranging from <1 to 30 mg m(-2) day(-1). Our results demonstrate that volcano emissions can dramatically affect acid deposition downwind and in turn cause extreme acid loading of the local ecosystems. This study opens exciting prospects for investigating the sensivity of volcanic ash soils to acid inputs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations85
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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