Tracing Mercury Contamination Sources in Sediments Using Mercury Isotope Compositions
Notice bibliographique
Résumé
Mercury (Hg) isotope ratios were determined in two sediment cores collected from two adjacent reservoirs in Guizhou, China, including Hongfeng Reservoir and Baihua Reservoir. Hg isotope compositions were also analyzed in a soil sample collected from the catchment of Hongfeng Reservoir and three cinnabar samples collected from the Wanshan Hg mine. Baihua Reservoir was contaminated with runoff from Guizhou Organic Chemical Plant (GOCP) when metallic Hg was used as a catalyst to produce acetic acid. Hongfeng Reservoir, located upstream of Baihua, receives Hg from runoff and atmospheric deposition. We demonstrated that delta(202)Hg values relative to NIST 3133 of sediment in Baihua Reservoir ranging from -0.60 to -1.10 per thousand were distinctively different from those in Hongfeng Reservoir varying from -1.67 to -2.02 per thousand. While sediments from both Baihua and Hongfeng Reservoirs were characterized by mass dependent variation (MDF), only Hongfeng Reservoir sediments were characterized by mass independent variation (MIF). Moreover, by using a binary mixing model, we demonstrated the major source of Hg in sediment of Hongfeng Reservoir was from runoff due to soil erosion, which was consistent with the conclusion obtained from a previous Hg balance study. This study demonstrates Hg isotope data are valuable tracers for determining Hg contamination sources in sediments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».