The Role of Mercury Redox Reactions in Snow on Snow-to-Air Mercury Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Wet deposition of Hg in snow represents a major air-to-land flux of Hg in temperate and polar environments. However, the chemical speciation of Hg in snow and its chemical and physical behavior after deposition are poorly understood. To investigate Hg dynamics in snow, we followed Hg0 and total Hg concentrations in a snowpack above a frozen lake over 1 month. Our results indicate that newly deposited Hg is highly labile in snowpacks. On average, Hg levels in particular snow episodes decrease by 54% within 24 h after deposition. We hypothesize that Hg depletion in snow could be caused by a rapid snow-to-air Hg transfer resulting from Hg(II) photoinduced reduction to volatile Hg0. Both snowmelt incubated under a UV lamp at 17 degrees C and solid snow incubated under the sun at -10 degrees C in clear reaction vessels yielded a statistically significant increase in Hg0(aq) with time of exposure, while the Hg0(aq) levels remained constant in the dark controls. The snow-to-air Hg transfer we observed in this study suggests that the massive Hg deposition events observed in springtime in northern environments may have less impact than previously anticipated, since once deposited, Hg could be rapidly reduced and re-emitted.
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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 ».