Sampling Ozone Exposure of Canadian Forests at Different Scales: Some Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
The use of passive samplers in extensive monitoring, such as that used in national forest health monitoring plots, indicates that these devices are able to determine both spatial and temporal differences in ozone exposure of the plots. This allows for categorisation of the plots and the potential for cause-effect analysis of certain forest health responses. Forest exposure along a gradient of air pollution deposition demonstrates large variation in accumulated exposures. The efficacy of using passive samplers for in situ monitoring of forest canopy exposure was also demonstrated. The sampler data produced weak relationships with ozone values from the nearest "continuous" monitor, even though data from colocated samplers showed strong relationships. This spatial variation and the apparent effect of elevation on ozone exposure demonstrate the importance of topography and tree canopy characteristics in plant exposure on a regional scale. In addition, passive sampling may identify the effects of local pollutant gases, such as NO, which may scavenge ozone locally only to increase the production of this secondary pollutant downwind, as atmospheric reactions redress the equilibrium between concentrations of this precursor and those of the generated ozone. The use of passive samplers at the stand level is able to resolve vertical profiles within the stand and edge effects that are important in exposure of understorey and ground flora. Recent case studies using passive samplers to determine forest exposure to ozone indicate a great potential for the development of spatial models on a regional, landscape, and stand level scale.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 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 ».