Gaseous mercury emissions from natural sources in Canadian landscapes
Notice bibliographique
Résumé
Field measurements of mercury air‐surface exchange from natural settings were made in various Canadian landscapes. Soil and water samples were analyzed for mercury concentrations, and air‐surface exchange fluxes from these substrates were determined using dynamic chamber, micrometeorological, or modeling methods. Environmental variables, including air and soil/water temperature, solar radiation, humidity, and wind speed, were monitored concurrently with the air‐surface exchange to better understand the processes affecting the environmental cycling of mercury. Average mercury fluxes from aquatic landscapes ranged from 0.0 to 5.0 ng m −2 h −1 with total mercury concentration in water ranging from 0.3 to 6.5 ng L −1 . A significant correlation (R 2 = 0.47) was found between gaseous Hg fluxes and total Hg concentration in water. Mean gaseous Hg fluxes from forest soils varied from −0.4 to 2.2 ng m −2 h −1 , while those from agricultural fields ranged from 1.1 to 2.9 ng m −2 h −1 . Non‐mineralized bedrock, sand, and till sites yielded fluxes ranging from −0.03 to 5.9 ng m −2 h −1 . Mean fluxes from mercuriferous geological substrates at various locations were large compared to non‐mercuriferous sites, ranging from 9.1 to 1760 ng m −2 h −1 , and represent natural emissions. The corresponding total mercury substrate concentrations ranged from 0.360 to 180 ppm. A significant correlation (R 2 = 0.66) was found between Hg fluxes and total Hg concentrations in mineralized and non‐mineralized substrates. These gaseous Hg flux measurements represent a significant contribution to understanding natural mercury cycling, but there are still insufficient data and knowledge of processes to properly scale up fluxes from natural sources in Canada.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».