Hydrocarbon Contamination Increases the Liquid Water Content of Frozen Antarctic Soils
Notice bibliographique
Résumé
We do not yet understand why fuel spills can cause greater damage in polar soils than in temperate soils. The role of water in the freezing environment may partly be responsible for why polar soils are more sensitive to pollution. We hypothesized that hydrocarbons alter the liquid water in frozen soil, and we evaluated this hypothesis by conducting laboratory and field experiments at Casey Station, Antarctica. Liquid water content in frozen soils (theta(liquid)) was estimated by time domain reflectometry in laboratory, field collected soils, and in situ field measurements. Our results demonstrate an increase in liquid water associated with hydrocarbon contamination in frozen soils. The dependence of theta(liquid) on aged fuel and spiked fuel were almost identical,with a slope of 2.6 x 10(-6) mg TPH (total petroleum hydrocarbons) kg(-1) for aged fuel and 3.1 x 10(-6) mg TPH kg(-1) for spiked fuel. In situ measurements found theta(liquid) depends, r2 = 0.75, on fuel for silt loam soils (theta(liquid) = 0.094 + 7.8 x 10(-6) mg TPH kg(-1)) but not on fuel for silt clay loam soils. In our study, theta(liquid) doubled in field soils and quadrupled in laboratory soils contaminated with diesel which may have profound implications on frost heave models in contaminated soils.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».