Mercury fate in ageing and melting snow: Development and testing of a controlled laboratory system
Notice bibliographique
Résumé
A snow cover can modify when, to what extent, and in what form atmospherically deposited mercury is released to the underlying surface media and/or back to the atmosphere. Investigations of mercury transport and transformation processes in snow packs are hampered by the difficulty in controlling experimental and melt conditions and due to the huge variability in the composition and physical structure of environmental snow packs. A method was developed that allows the detailed mechanistic investigation of mercury fate in snow that is made, aged and melted under controlled laboratory conditions. A number of control samples established that mercury in indoor air, scavenged during the snow making process, constitutes the dominant source of mercury in the artificial snow. No addition of mercury is required. The amount of mercury in fresh snow was quantitatively (102 and 106% in two experiments) recovered in the dissolved and particulate fractions of the melt water and the vessel head space, confirming a mass balance for mercury and the absence of unquantifiable mercury sources and sinks in the experimental system. In snow made from unmodified tap water, more than half of the mercury present in the snowpack was recovered from the bottom of the snow vessel after all of the snow had melted. Such late elution is indicative of mercury being mostly associated with particles that are filtered by, and retained in, the shrinking snowpack. Addition of salt to the snow-making water at an environmentally realistic pH notably shifted the distribution of mercury in the snowpack from the particulate to the dissolved phase, resulting in more than 60% of the mercury eluting in the dissolved phase of early melt water fractions.
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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 | 0,000 |
| 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 ».