Mercury concentrations and foliage/atmosphere fluxes in a maple forest ecosystem in Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents mercury (Hg) concentrations and foliage/atmosphere fluxes in a maple forest ecosystem in southern Québec, Canada. The average total gaseous mercury (TGM) concentration measured at an open field site was significantly (p < 0.001) higher than that measured at an adjacent maple forest site, some 300 m away (1.40 ng m −3 versus 1.03 ng m −3 , respectively). Foliage/atmosphere flux of TGM, measured with a dynamic flux bag device, indicated an average deposition flux of 0.39 ± 0.38 ng m −2 h −1 in the maple tree foliage. Although, bi‐directional Hg fluxes were observed, the compensation point in the maple forest was low (∼0.6 ng m −3 ) explaining a net Hg deposition process at TGM background levels. Foliage mercury concentrations increased from 8.7 ± 1.5 ng g −1 to 30.8 ± 3.0 ng g −1 during the leaf‐growing season. The average Hg deposition flux was in a similar range to the Hg accumulation rate in the maple tree foliage assuming a foliage productivity rate of 220 g m −2 a −1 (i.e., 0.39 versus 0.55 ng m −2 h −1 ). Although significant Hg accumulated in foliage, its transport to non‐organic surface topsoil was not significant. When the uptake of mercury measured in this experiment was extrapolated to include all of the maple forest in North America (12.5 million ha), it amounted potentially to more than 600 kg of mercury per year. This represents approximately 0.5% of mercury emissions in Canada and the United States (approximately 120 metric tons).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».