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Enregistrement W2013154303 · doi:10.5194/acp-13-4839-2013

Evaluation of discrepancy between measured and modelled oxidized mercury species

2013· article· en· W2013154303 sur OpenAlexafffundabout
A. Ryzhkov, Ashu Dastoor, J. Narayan, A. Steffen, Parisa A. Ariya, Leiming Zhang

Notice bibliographique

RevueAtmospheric chemistry and physics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMercury impact and mitigation studies
Établissements canadiensEnvironment and Climate Change CanadaCollège de MaisonneuveTransCanada (Canada)McGill University
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyMcGill University
Mots-clésMercury (programming language)ChemistryPrecipitationEnvironmental chemistryParticulatesAtmospheric sciencesAnalytical Chemistry (journal)Environmental scienceMeteorologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. L. Zhang et al. (2012), in a recent report, compared model estimates with new observations of oxidized and particulate mercury species (Hg2+ and Hgp) in the Great Lakes region and found that the sum of Hg2+ and Hgp varied between a factor of 2 to 10 between measurements and model. They suggested too high emission inputs as Hg2+ and too fast oxidative conversion of Hg0 to Hg2+ and Hgp as possible causes. This study quantitatively explores measurement uncertainties in detail. These include sampling efficiency, composition of sample, interfering species and calibration errors. Model (Global/Regional Atmospheric Heavy Metals Model – GRAHM) sensitivity experiments are used to examine the consistency between various Hg measurements and speciation of Hg near emission sources to better understand the discrepancies between modelled and measured concentrations of Hg2+ and Hgp. We find that the ratio of Hg0, Hg2+ and Hgp in the emission inventories, measurements of surface air concentrations of oxidized Hg and measurements of wet deposition are currently inconsistent with each other in the vicinity of emission sources. Current speciation of Hg emissions suggests higher concentrations of Hg2+ in air and in precipitation near emission sources; however, measured air concentrations of Hg2+ and measured concentrations of Hg in precipitation are not found to be significantly elevated near emission sources compared to the remote regions. The averaged unbiased root mean square error (RMSE) between simulated and observed concentrations of Hg2+ is found to be reduced by 42% and for Hgp reduced by 40% for 21 North American sites investigated, when a ratio for Hg0 : Hg2+ : Hgp in the emissions is changed from 50 : 40 : 10 (as specified in the original inventories) to 90 : 8 : 2. Unbiased RMSE reductions near emissions sources in the eastern United States and Canada are found to be reduced by up to 58% for Hg2+. Significant improvement in the model simulated spatial distribution of wet deposition of mercury in North America is noticed with the modified Hg emission speciation. Measurement-related uncertainties leading to lower estimation of Hg2+ concentrations are 86%. Uncertainties yielding either to higher or lower Hg2+ concentrations are found to be 36%. Finally, anthropogenic emission uncertainties are 106% for Hg2+. Thus it appears that the identified uncertainties for model estimates related to mercury speciation near sources, uncertainties in measurement methodology and uncertainties in emissions can close the gap between modelled and observed estimates of oxidized mercury found in L. Zhang et al. (2012). Model sensitivity simulations show that the measured concentrations of oxidized mercury, in general, are too low to be consistent with measured wet deposition fluxes in North America. Better emission inventories (with respect to speciation), better techniques for measurements of oxidized species and knowledge of mercury reduction reactions in different environments (including in-plume) in all phases are needed for improving the mercury models.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations71
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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