Spatial variability of trace metals in Podzols of northern forest ecosystems: Sampling implications
Notice bibliographique
Résumé
The concentrations of metals in soils are spatially heterogeneous and soil sampling carried out when studying metals in forest ecosystems is often inadequate. We examined the spatial variability of Cd, Cu, Mn, Ni, Pb and Zn in northern forest ecosystems on a transect with distance from two point source emitters with the goal of providing basic information about the distribution and variability of metals in these soils. Samples were taken under six sampling points at four depths from three experimental sites on each of the two transects. Soils were analysed for acid digestible metals, pH and organic carbon content. Standard deviation, coefficients of variation, mean and medians were analysed for each horizon of each site. It was observed that Cu and Mn variability is higher in closer proximity to the point source while the variability of Zn increased with decreasing soil pH. In Sudbury, emitted metals Ni and Cu accumulate together in soils, whereas in Rouyn-Noranda, with the exception of Cd and Zn, metal concentrations were not related in forest floors. Observations suggest that physical factors influencing where metals are deposited as well as the inherent variability in soil chemical characteristics, and the distance from the point source can all act together to result in high variability in soil metal concentrations in a single forest site. Sampling in the interest of relating vegetation metal concentrations or response to soil metals should be carried out on an individual plant basis with multiple samples taken for each individual. Soil samples taken at intervals of 1 to 1.7 m will provide relative error in estimating soil concentrations of 10% or 20%, respectively. Key words: Spatial variability, trace metals, podzolic soils, smelter emissions
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».