Source-receptor relationships for speciated atmospheric mercury at the remote Experimental Lakes Area, northwestern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Source-receptor relationships for speciated atmospheric mercury measured at the Experimental Lakes Area (ELA), northwestern Ontario, Canada were investigated using various receptor-based approaches. The data used in this study include gaseous elemental mercury (GEM), mercury bound to fine airborne particles (<2.5 μm) (PHg), reactive gaseous mercury (RGM), major inorganic ions, sulphur dioxide, nitric acid gas, ozone, and meteorological variables, all of which were measured between May 2005 and December 2006. The source origins identified were related to transport of industrial and combustion emissions (associated with elevated GEM), photochemical production of RGM (associated with elevated RGM), road-salt particles with absorption of gaseous Hg (associated with elevated PHg and RGM), crustal/soil emissions, and background pollution. Back trajectory modelling illustrated that a remote site, like ELA, is affected by distant Hg point sources in Canada and the United States. The sources identified from correlation analysis, principal components analysis and K-means cluster analysis were generally consistent. The discrepancies between the K-means and Hierarchical cluster analysis were the clusters related to transport of industrial/combustion emissions, photochemical production of RGM, and crustal/soil emissions. Although it was possible to assign the clusters to these source origins, the trajectory plots for the Hierarchical clusters were similar to some of the trajectories belonging to several K-means clusters. This likely occurred because the variables indicative of transport of industrial/combustion emissions were elevated in at least two or more of the clusters, which means this Hg source was well-represented in the data.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».