Isotopic composition of H<sub>2</sub>from wood burning: Dependency on combustion efficiency, moisture content, and<i>δ</i>D of local precipitation
Notice bibliographique
Résumé
Differences in isotopic composition between the various sources of H2are large, but only a few measurements have been carried out to constrain them. Two conflicting values have been published for H2from biomass burning. Both rely on the assumption that the isotopic composition of H2should scale with the isotopic composition of the precipitation at the location where the biomass grew. Here we test this hypothesis using 18 wood samples collected from various locations around the globe. The sample locations cover a range ofδD content of H2in precipitation, from below −120‰ in Siberia and Canada to −15‰ in Zimbabwe. The results confirm the predicted dependence of the H2isotopic composition on the precipitation in the sampling region. The water content itself is found to at most slightly affect the results. Furthermore,δD of H2depends strongly on combustion efficiency. Thus, the isotopic composition of H2from biomass burning shows a strong variability around the globe and between different stages of a fire. It is suggested that, rather than a global bulk number, global models that attempt to reproduce the spatial and temporal distribution ofδD in H2should incorporate explicitly the variability ofδD(H2) from biomass burning onδD in precipitation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».