Response of a Macrotidal Estuary to Changes in Anthropogenic Mercury Loading between 1850 and 2000
Notice bibliographique
Résumé
Methylmercury (MeHg) bioaccumulation in marine food webs poses risks to fish-consuming populations and wildlife. Here we develop and test an estuarine mercury cycling model for a coastal embayment of the Bay of Fundy, Canada. Mass budget calculations reveal that MeHg fluxes into sediments from settling solids exceed losses from sediment-to-water diffusion and resuspension. Although measured methylation rates in benthic sediments are high, rapid demethylation results in negligible net in situ production of MeHg. These results suggest that inflowing fluvial and tidal waters, rather than coastal sediments, are the dominant MeHg sources for pelagic marine food webs in this region. Model simulations show water column MeHg concentrations peaked in the 1960s and declined by almost 40% by the year 2000. Water column MeHg concentrations respond rapidly to changes in mercury inputs, reaching 95% of steady state in approximately 2 months. Thus, MeHg concentrations in pelagic organisms can be expected to respond rapidly to mercury loading reductions achieved through regulatory controls. In contrast, MeHg concentrations in sediments have steadily increased since the onset of industrialization despite recent decreases in total mercury loading. Benthic food web MeHg concentrations are likely to continue to increase over the next several decades at present-day mercury emissions levels because the deep active sediment layer in this system contains a large amount of legacy mercury and requires hundreds of years to reach steady state with inputs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».